随着亚马逊的运营竞争越来越激烈，精细化成为了大部分卖家的发展方向，而数据分析的能力是精细化运营很重要的一个维度，在这场转型大潮的过程中，也发展出来了不少优秀的工具服务商，提高了卖家对市场数据分析的效率和深度，包括关键词工具，review分析工具，选品工具，流量分析工作，站外搜索工作，业务管理工具等等。
但是工具最核心的价值不是收集信息，而是放大数据的价值，让我们看到更多现象背后的细节，比如基于流量的精准定位提高转化率，核心就是关键词调研和流量结构分析；比如基于高效的库存管理降低仓储成本，核心就是动销率和市场需求变化的动态分析；比如基于本地化的listing页面优化提高用户停留时间，核心就是对用户需求和产品反馈的深度洞察；很多亚马逊运营学会了使用工具，但是缺乏对工具底层逻辑的理解以及对数据的深度思考，无法将数据提炼成现象，落地成执行策略。
今天给大家分享下我们是如何在《亚马逊运营SOP》执行的过程中通过运营工具收集数据来进行分析提炼成价值信息，辅助我们团队更好地完成运营优化。
这个SOP的思维导图是我们团队常用的一个分析模型，也比较符合市场主流，所以我们就按照这个框架去进行业务的拆解，看我们是如何挖掘数据价值的。
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选 品
选品的方法其实有很多，可以从项目成本角度出发，单品思维去切入市场，成本可控，产品自由，适合小团队的蓝海创业；也可以从供应链出发，定位细分类目，垂直开发挖掘产品线机会，适合有产业资源的团队；不同的选品策略只是筛选产品的方式和出发起点不一样，但是选到产品后，市场分析的思路是一样的。
比如从项目成本出发，挖掘单品：（1）每个项目定位1.5万左右的成本（1.2万的采购成本+3000的运费）
（2）定位月销200-300（每日销售目标7-10单，竞争压力小，运营成本相对可控）（3）采购成本40-50元，售价25-35美金之间（4-5倍定价，毛利润一般在30%-35%之间，启动期动销更容易，价格结构相对合理更适合持续发展）（4）评论数量低于100，评分高于4.5（差评少，维护成本低，review少，新品容易启动）（5）供应链门槛不高的品类（开发测款周期短，资金周转快）
我们可以根据这些要求，通过选品工具来筛选产品意向。
（数据来源：卖家精灵）
（数据来源：卖家精灵）通过200多个结果筛选，结合我们对品类的一些经验，其实就能挖掘到几款有价值的产品信息，那我们今天就以这些当中的一款作为案例进行拆解。
比如基于供应链出发，定位细分类目，选择和我们优势供应链产品属性一致的类目节点，去寻找产品机会，就拿我们刚刚筛选到的的单品所在节点为例。
（数据来源：卖家精灵）假设我们的对这类产品是比较熟悉的，也有好的供应链资源，那我们来拆解这个品类的机会，首先我们找到这个产品所在的类目节点：Home Decor Tassels，然后通过工具进行整个品类的大盘分析。
（数据来源：卖家精灵）
（数据来源：卖家精灵）通过TOP100的商品样本数据，我们可以提炼几个信息：
（1）近3个月的新品上架占比是0，近6个月的新品上架是16个，整个品类的商品总数是2443个，新品少可能是品类成熟，也可能是产品同质化，结合后面的数据再验证
（2）100个商品样本中有58个品牌，59个卖家，相对分散，不存在品牌垄断，当然不排除一个卖家多个品牌，同样也需要验证
（3）TOP10商品30天平均销量2700，TOP100的平均销量600，意味着TOP10商品的市场销量占比是（2700*10）/（600*100）=45%，存在一定的头部垄断
（4）TOP10的平均客单价是8.24，TOP100的平均客单价是14.41，说明头部的价格竞争非常激烈，腰部还存在高客单价的机会
（5）TOP10的平均评论数是2759，评分是4.8；TOP100的平均评论数是614，评分是4.7，全年留评率8.3%，说明整个品类的差评低，客户也愿意反馈（代表退货也低），但是品类的历史订单数据量大，review积累多，存在一定的竞争壁垒
接下来我们再通过更深度的数据来进一步分析，整个品类的竞争格局：
（数据来源：卖家精灵）1，通过近2年的品类的销售规模数据波动分析，全年的销售没有非常大的起伏，尤其是随着疫情影响，这类家居装饰品从去年开始品类的需求整体上升，没有明显的淡旺季，意味着销售策略可以长期规划，产品的红利期也相对更长（但是也要考虑品类的同质化程度和竞争波动，如果内耗加大，红利期就会缩短）。
（数据来源：卖家精灵）2，通过TOP100商品的上架时间分析，2年以上商品展示25%，1年-1年半之间的商品占比51%，基于这样的时间结构，我们在结合TOP100的平均销量和评论数量发布，以及综合留评率指标，说明2020年疫情开始，这类家居装饰品就实现暴涨，这个时间点切入的卖家发展的最快最好，这就是趋势红利。
（数据来源：卖家精灵）
（数据来源：卖家精灵）
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