Best Seller前100名ASINS的数据分析表示例
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02
预估产品销售额 ， 分析新品及品牌份额的占比
分析新品份额可以预估选品运营难度：
拉取Best Seller前100名数据中近一年上架的新品数据 ， 用上述方式计算出新品的销售额 ， 再分析其占总销售额的比重 。 新品份额的经验值：10%是及格线 。 如果新品销售额占比不足10% ， 说明这个类目的新品较难运营 。
*近一年上架的新品：今天是2021年5月31日 ， 在2020年5月31日到今天之内上架的ASIN则符合筛选条件 。
分析品牌份额能够判断选品市场容量：
拉取每个ASIN对应的品牌 ， 收集Best Seller前5名的品牌数据 ， 用上述方法进一步计算销售额 ， 并分析前5名占总销售额的比重 。 如果占比<35% ， 则说明没有明显的品牌垄断 ， 选品时应选择没有强品牌垄断的产品 。
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通过毛利率核算分析价格区间
价格区间太低不仅有亏钱的可能 ， 还将面临供货跟不上的问题 ， 因此要避开价格区间明显偏低的选品 。 价格区间怎么选？需要考虑自身是工厂、贸易商还是传统企业转型 ， 不同卖家的成本不尽相同 ， 确保毛利率在20-30%以上才是有优势的选品 。
抓取更广泛的数据高精度分析 ，
大幅拉升选品成功率
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更广泛的数据抓取 ， 高精度分析市场需求趋势
精细化选品的要点在于能抓取到更多更广的数据量 ， 提升数据的覆盖率 ， 以此提高选品分析的精度 。 分析的ASIN数据量从100名增加至500-1000名 ， 抓取的Best Seller对象也从单个品类增加至类目下每个品类的数据 。 总之 ， 精细化选品需要把握类目的整个状况 ， 分析的样本量越大 ， 分析的结果越精准 。
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以高精度数据为基础 ， 通过商品定价及风险评估做选品决策
商品定价
分析价格区间后需要考虑定价 ， 而亚马逊上主要是消费者端定价 ， 也就是说需要衡量消费者能够接受的价格范围 。 分析该类商品在哪些价格段卖得更好 ， 同时结合商品的定位进行定价 。
风险评估
首先需要考虑侵权问题 ， 侵权是非常严重的红线 ， 一旦被查出 ， 严重的结果可能会导致关店 ， 需要卖家谨慎对待避免踩坑 。 如一些首饰、工艺品就存在设计专利侵权的风险 ， 在选品阶段就得明确是否存在侵权的问题 。 其次是产品认证问题 ， 只有认证齐全产品才能顺利上架进行销售 ， 如果因为证书的缺乏导致被下架了 ， 需要及时补上 。
无论是在哪一阶的选品方法 ， 其分析思路的核心是不变的 ， 但说到这 ， 可能许多卖家对于掌握精细化选品方法还是有困难——庞大的数据量如何抓取如何分析？这当中的方法论和思路又是什么？精细化选品里的门道之多三两句话实在说不完 。
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