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本文探讨了亚马逊卖家在选品方面的一些思路和实践。通过数据化的选品方法,开发出新的爆款产品,并为后期的销量增长奠定基础。同时也分析了数据化选品的优缺点,以及在不同类目下的应用注意事项。
从本质上来说,关键词数据化选品是用运营的方法来解决选品的问题,它并不能开发出全新的产品,而是帮助运营更快找到站内有上升趋势的新品,从而实现弯道超车。与人工选品相比,数据化选品的难度更低,因为它可以将"感觉"以销售排名的方式直接展现出来,帮助运营更快捷地找到产品推广的方向。
在本案例中,1月15日,经过对tunic关键词的28次排名抓取,从站内选出排名较后但有潜力的41款式。3月29日重新排查,发现有10个款式排名上升进入10000名以内,爆款率为24.3%;如果剔除选款期已经在10000名以内的5款,爆款率为12.2%。与经验化选品5%~8%的爆款命中率相比,数据化选品确实更具优势。
假设同时选100个款进行运营,普通款日销1件,20件起订,而爆款日销10件,500件起订。根据经验可得,商品成本约占销售额的20%,净利约占销售额的15%,那么可以看出,爆款率的提升虽然增加了库存压力和商品成本,但同时也带来了净利的快速提升。
回到本案例中,假设对41款商品全部进行上架,首单起订量300件,平均成本25元,全部发送FBA,进行3个月的运营,则商品成本为41x300x25=307,500(元)。根据提到的比例,当销售额累计达到307,500-0.2x0.15=421.64(万美元)时,净利与商品成本持平,相当于收回前期投资。假设产品单价为20美元,当卖出24,105件,约为8款首单售罄时,可以收回成本。从长期运营的角度来看,日均订单稳定在270件时,前期成本可在3个月内收回。
虽然数据有一定的延迟性,但tunic销售旺季在7~9月,因此即使在3月完成的初步选品和运营,也可以为后期销量的增长奠定坚实的基础。但是,关键词选品思路的方向主要是站内选品,这就使得该选品方法存在上限低的问题。本案例中选款成功的10个链接,排名大多集中在3000~8000名,并没有现象级别的爆款。
问:数据化选品的优势在哪里?
答:与人工选品相比,数据化选品的难度更低,可以直接通过销售排名等数据来识别有潜力的产品,从而实现更高的爆款命中率。同时,爆款带来的净利润也会大幅提升。
问:在不同类目下,数据化选品需要注意哪些事项?
答:不同类目产品在开模、生产周期和侵权风险等方面存在差异。服装类产品相对较为简单,而3C、户外等类目则需要更长的准备时间和更精准的工作计划。
问:在选品时,如何才能找到真正的爆款产品?
答:单纯依靠站内数据分析难以找到类目Top 100级别的爆款产品。需要专业的选品人员,结合更广泛的市场数据和资源,才能发现真正具有突破潜力的产品。同时,还要有相关类目的供应链资源支持。
