社区 发现 Amazon 如何花2分钟写出一份深度的产品市场分析报...
如何花2分钟写出一份深度的产品市场分析报告？
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是不是好不容易发现一个有潜力的新品，但面对大量的行业数据、模糊的消费者画像以及复杂的市场竞争，你始终无法迅速判定这个产品是否适合做？无法精准判断这个品类是否值得投入？
就算写一份分析报告来验证，可能也有花上好几天，分析的过程中说不定你的竞对早已上架新品了。
但产品分析这一步很重要不能轻视，因为它的本质是通过数据还原用户需求、验证产品价值、驱动科学决策。
正如哈佛商业评论说的：“数据不会直接给出答案，但能排除错误选项。”
在亚马逊竞争白热化的存量市场环境中，选品中的分析产品也是破局的关键环节。
掌握产品分析方法，本质是掌握在不确定性中寻找确定性的能力，这也是你在存量市场中找增量的核心竞争力。
进入一个亚马逊全新类目，产品分析通常看这些维度：
1.市场初步分析，了解该行业进入的难易程度，理清运营关键点的核心，确认这个行业最基础需要满足的需求有哪些。
比如看在亚马逊平台的市场体量，利润情况、头部链接销量，品牌或头部垄断情况，top100链接的上架时长/价格区间等，判断市场是否有机会进入.......
2. 细化分析，尽可能全面分析各项将会导致销量/竞争力的数据。
细化分析的内容就比较多了，这块很多人可能标准不一。
比如，你判断该类目有垄断情况了但还想做，那么你可能会着重分析除垄断以外的卖家他们为什么能在这里生存，我们能从这部分卖家里抢到哪部分的市场；
还有top100相关竞品的基础数据，这些数据包括：品牌，价格，功能预估月销量，评论数及评分情况，上架时间，产品差评等等。
新品榜的top链接的基础数据，侧重点在于，新品上架的表现如何（上架多久能到什么销量，获得多少评论），新品的推广方式如何（分析站内关键词投放/自然流量历史走势等情况，链接上评的操作如何）。
还有关键词数据的调研，分析关键词出单的集中度如何，搜索量多少，同时能看出用户主要期待的产品属性有哪些。
最后到评论分析，通过洞察消费者的需求和竞品缺点分析找产品改进或切入点。
根据以上分析数据，得出统计结论，形成产品方向。其实，分析过程也即是一个选品过程。
但这一整个分析流程下来需要对比多个竞对、选品的数据，还要筛选分析总结。多个平台多个思维不断切换，没个三五天也搞不完，还怎么快速决策？
这个时候可以运用某选品工具的【AI选品报告】新功能进行分析，很大程度上提高我们的效率，仅用了102秒，我们就看到选品的市场情况、竞对打法以及消费者评论需求。
它在体系化的流程上利用AI支持更精细的分析维度，包括产品/利润/市场/竞品/评论/产品切入点/货源推荐等7大维度分析，并支持多个竞品交叉对比，
不再基于“泛认知”分析选品，而是基于“深思考”生成分析报告深度分析。
真正有价值的产品分析，长什么样？就像这个AI产品报告一样有结构、按产品线、客户类型、生命周期切分，有洞察：不仅展示数据，更指出变化趋势和成因，有动作：每一个异常背后，都有明确的经营建议。
一份好报告，不是堆满图表，而是能激发经营动作。
产品分析的终极目的，只有三个问题：这个产品赚不赚钱？它为谁创造了价值？它是否值得继续投入资源？
换句话说，产品分析不是为了“知道情况”，而是为了“做出选择”：留下谁、扶持谁、调整谁、果断放弃谁。如果你不在分析后做减法，那这场分析就毫无意义。
所以我们会根据自己的实际经营情况，会在这份产品分析报告上挑重要维度信息分析，比如：
更注重市场容量及趋势分析是因为我们吃过很多市场容量增长的红利，有较好的利润及慢慢增长的单量，当然那些网红产品，突然爆发产品我们不太愿意尝试。
更注重竞品运营分析，我们尽量避开找那些运营方式粗暴，投入较大的运营模式，某种层面来说也是竞争分析、运营方式复杂竞争程度越大，尽可能找到一些大部分竞品的运营方式跟我们差不多的类目。
七分选品三分运营这句话大家都了解，而七分选品中的分析选品也占很大比例，所以你说分析选品重不重要？
就算写一份分析报告来验证，可能也有花上好几天，分析的过程中说不定你的竞对早已上架新品了。
但产品分析这一步很重要不能轻视，因为它的本质是通过数据还原用户需求、验证产品价值、驱动科学决策。
正如哈佛商业评论说的：“数据不会直接给出答案，但能排除错误选项。”
在亚马逊竞争白热化的存量市场环境中，选品中的分析产品也是破局的关键环节。
掌握产品分析方法，本质是掌握在不确定性中寻找确定性的能力，这也是你在存量市场中找增量的核心竞争力。
进入一个亚马逊全新类目，产品分析通常看这些维度：
1.市场初步分析，了解该行业进入的难易程度，理清运营关键点的核心，确认这个行业最基础需要满足的需求有哪些。
比如看在亚马逊平台的市场体量，利润情况、头部链接销量，品牌或头部垄断情况，top100链接的上架时长/价格区间等，判断市场是否有机会进入.......
2. 细化分析，尽可能全面分析各项将会导致销量/竞争力的数据。
细化分析的内容就比较多了，这块很多人可能标准不一。
比如，你判断该类目有垄断情况了但还想做，那么你可能会着重分析除垄断以外的卖家他们为什么能在这里生存，我们能从这部分卖家里抢到哪部分的市场；
还有top100相关竞品的基础数据，这些数据包括：品牌，价格，功能预估月销量，评论数及评分情况，上架时间，产品差评等等。
新品榜的top链接的基础数据，侧重点在于，新品上架的表现如何（上架多久能到什么销量，获得多少评论），新品的推广方式如何（分析站内关键词投放/自然流量历史走势等情况，链接上评的操作如何）。
还有关键词数据的调研，分析关键词出单的集中度如何，搜索量多少，同时能看出用户主要期待的产品属性有哪些。
最后到评论分析，通过洞察消费者的需求和竞品缺点分析找产品改进或切入点。
根据以上分析数据，得出统计结论，形成产品方向。其实，分析过程也即是一个选品过程。
但这一整个分析流程下来需要对比多个竞对、选品的数据，还要筛选分析总结。多个平台多个思维不断切换，没个三五天也搞不完，还怎么快速决策？
这个时候可以运用某选品工具的【AI选品报告】新功能进行分析，很大程度上提高我们的效率，仅用了102秒，我们就看到选品的市场情况、竞对打法以及消费者评论需求。
它在体系化的流程上利用AI支持更精细的分析维度，包括产品/利润/市场/竞品/评论/产品切入点/货源推荐等7大维度分析，并支持多个竞品交叉对比，
不再基于“泛认知”分析选品，而是基于“深思考”生成分析报告深度分析。
真正有价值的产品分析，长什么样？就像这个AI产品报告一样有结构、按产品线、客户类型、生命周期切分，有洞察：不仅展示数据，更指出变化趋势和成因，有动作：每一个异常背后，都有明确的经营建议。
一份好报告，不是堆满图表，而是能激发经营动作。
产品分析的终极目的，只有三个问题：这个产品赚不赚钱？它为谁创造了价值？它是否值得继续投入资源？
换句话说，产品分析不是为了“知道情况”，而是为了“做出选择”：留下谁、扶持谁、调整谁、果断放弃谁。如果你不在分析后做减法，那这场分析就毫无意义。
所以我们会根据自己的实际经营情况，会在这份产品分析报告上挑重要维度信息分析，比如：
更注重市场容量及趋势分析是因为我们吃过很多市场容量增长的红利，有较好的利润及慢慢增长的单量，当然那些网红产品，突然爆发产品我们不太愿意尝试。
更注重竞品运营分析，我们尽量避开找那些运营方式粗暴，投入较大的运营模式，某种层面来说也是竞争分析、运营方式复杂竞争程度越大，尽可能找到一些大部分竞品的运营方式跟我们差不多的类目。
七分选品三分运营这句话大家都了解，而七分选品中的分析选品也占很大比例，所以你说分析选品重不重要？
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