摘要：有经验的亚马逊卖家应该都了解，在2020年之前，大家选品就是直接去搬亚马逊同款（标品），或者是直接1688找类似的产品，然后直接上架。
有经验的亚马逊卖家应该都了解，在2020年之前，大家选品就是直接去搬亚马逊同款（标品），或者是直接1688找类似的产品，然后直接上架。
但是随着卖家越来越多加上市场不断稳定，过去粗放式的“搬砖”选品模式已经失效，存在内卷和库存风险。选品成功的核心转变为掌握产品开发的底层逻辑，以 “市场需求”为引擎、“数据驱动”为指针、“快速迭代”为特征的闭环流程。
找到市场容量大、竞争度低的市场，下面以这个产品为例，看下怎么找到其市场.
这是一个足部按摩器，用于放松双脚，放松身体，可以快速加热，月销1000+。打开SeakerAI的大数据选品的选ASIN里面，把产品的ASIN输入到搜索框里面就可以。
然后再点击这里，查看产品所在的AI智能市场。
这时候，我们就得到了这个AI智能市场的所有市场数据，包括TOP100 ASIN列表、TOP100 ASIN月销量、TOP5 核心词搜索趋势、关键词风向、集中度、新品表现等。
竞品数据
查看AI智能市场的TOP100产品的月销量、价格区间、Review数量与评分分布等，找到突破口。
通过这些竞品的数据，可以了解该AI智能市场对新品的友好程度
评论采集
进入竞品listing，查看其具体，收集其差评和好评。
人群分析
对采集到的评论+listing的使用场景进行分析，明确用户的使用场景和未被满足的需求。
通过对上面细分市场的分析，明确目标产品的核心卖点，并在同质化竞品中寻找突破口。比如说比较容易损坏。
然后查看TOP100竞品的ASIN数据，对不同竞品的产品属性进行分析，比如重量体积和销量的关系，了解商品的各个属性，包括颜色，大小，材料等。
成本明细
采购价格、人工、模具、物流、亚马逊平台费等。
定价策略
在竞品价格区间的框架下，规划最低可行售价与目标售价，并以25%-30%的毛利率作为核心基准，设定最终定价。
样品验证与迭代快速打样
向不同供应商获取多种设计方案的初始样品。全面检验其材料质量、加工精度及外包装细节。
邀请特定客户群体使用测试，人数控制在10到20人。系统记录他们在实际使用中提出的意见与改良思路。
迭代优化
将用户反馈按操作功能、使用寿命和使用感受三大类别进行归类。集中处理重复出现的关键问题。
依据优化方向制作改进版本样品。再次投入限定范围的用户测试，循环此过程直至产品符合主要预期。
视觉内容配置
主图采用纯色背景，清晰呈现商品整体结构与比例关系。辅助图片需包含实际应用情境、功能解析图示、精确尺寸数据及真实使用场景。完成品牌注册的卖家可运用A+页面模块，通过品牌背景介绍与使用指南的展示，实现转化率的有效提升。初期推广布局
在亚马逊平台启用优惠券、限时活动及官方评论计划。
同步在社交媒体平台与网络广告渠道展开精准推广，获取初始评价与流量入口。
广告管理
初期通过系统自动广告模式收集关键词反馈，筛选优质流量词。
转为手动控制后，采用多种匹配机制分组管理关键词。持续增加效果显著的关键词投入，及时替换低效词汇。
根据商品展示位置的实际回报情况，实时调整竞价策略。
运营数据维护日常监控销售额、成交比率、广告投入产出比、评价增长曲线及退换货等核心数据。
定期分析新增评价与客户反馈，及时发现产品缺陷或描述误区。针对集中反映的问题，立即启动产品改进或页面修正。
长期观测行业新品与热销商品动态，为产品线更新提供决策依据。
“用户需求 ↔ 商业价值 ↔ 落地可行” 。产品开发需要平衡用户体验、盈利空间与实际可行性。建立低成本快速试错与持续改进的工作机制。
所有决策应以关键词表现、用户评价、广告数据等量化指标为依据。深入理解目标客户的使用场景与选择动机，让场景分析贯穿产品设计与营销推广的全过程。在竞争激烈的电商环境中，这套方法能帮助卖家准确识别机会，不断完善产品，建立长期稳定的业务模式。
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来源：SeakerAI
