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本文主题：深度亚马逊市场调研Skill -- 从 BSR 底表一路到交互式市场看板
适合人群：自己做类目调研的运营/ 单干卖家/ 想给团队沉淀市调SOP 的管理者

这期主要内容：

• 市场调研的基本框架和分析思路
• 市场调研的主要痛点和解决方案
• 品类产品属性标注方法和分析框架
• 怎么在品类属性分析中找到新品机会

前言
Hello，大家好，我是Andy。继续上一期【全宇宙第二的Review分析Skill - 已开源】
https://www.wearesellers.com/question/123446 
我们这期继续来讲 Agent Skill在市场调研里面的实际提效思路和落地指南。
Github 项目还在整理，部分数据需要脱敏，感兴趣的朋友可以收藏。
文章附件：可以先看本文的附件属性标注底表，使用这份底表就能复刻完整的 包含属性分析的深度市场调研
文件链接：【补充 WPS 在线文档链接】

对于亚马逊老鸟来说，做市场调研肯定都轻车熟路了，基本上心理都有谱知道框架怎么快速展开，如果是新手朋友可以看一下我这一期分享：
【市场调研思路分享[技术向] - 怎么通过词频分析快速了解市场？】
www.wearesellers.com/question/93559 
因为这期也是通过关键词词频的方式进行快速产品属性体系把握，跟本期内容底层其实都是相通的。

1. 属性标注必要性
做什么事情之前都喜欢问有这个必要吗？毕竟时间和精力都很宝贵，我也不想浪费各位朋友的时间，所以先浅浅说一下属性标注的必要性。
你肯定也有过对着产品标题、五点、长描述、产品参数表一个个梳理产品属性、分类、参数进行标注，通常一个品类都会有比较庞大的属性分类体系，就算你是亚马逊老鸟，你应该对这类工作也很头痛，因为这是典型的高价值产品洞察 & 极痛苦机械重复 的工作类型。
因为你不可能只靠卖家精灵一键输出的市场调研报告来做深度市场调研分析，虽然这也是一个快速了解市场数据的好方法，但是卖家精灵或者其他运营插件并不包含深度的产品属性分析，更多是宏观层面的数据快速把控。

但是产品属性分析又是必须要做的，甚至可以说是贯穿完整产品运营生命周期，不仅仅是运营阶段

• 如果你是在选品阶段，你需要了解这个品类的核心参数，不同参数的市场占比如果，哪些参数段的市场还有机会？哪些参数段的产品带已经杀成红海了？本质上也是主导产品选择。
• 如果你是卖点布局阶段，你需要了解当前品类的核心竞对卖点展示频次，结合自己产品的实际优势排布卖点，不同维度的卖点你的产品竞争力百分位排行如何，优势量化评分表是否有足够优势？
• 如果你在广告投放阶段，你需要了解当前不同属性关键词的流量大小，结合自己产品实际优势情况针对性调整广告投放策略，调整不同品类属性词之间的预算分配

但是很普遍的情况是，多数人的工作都不会做到这种细致的层面，所以稍微用心一点点就能取得中等以上的竞争优势，如果不是产品太烂的话。


2. 品类属性标注思路

2.1 产品信息获取
属性标注的思路很简单，其实就是针对产品信息做内容提取，产品信息通常包括 产品标题/ 五点/ 长描述/ 产品参数。
当然，有时候在以上 4 个位置可能你都找不到一个特定属性的参数信息，你可能还需要到产品页面或者品牌官网下载特定的产品说明书，如果产品说明书还找不到还可以去找客服，但是哥们工作有必要做这么细致吗？
所以最简单的方式还是使用卖家精灵或者其他软件直接下载产品列表即可，产品表已经包含了刚刚的核心 4 个信息字段，初次分析做到这种颗粒度已经足以。
Tips：记得点击加载更多，产品列表至少 包含 Top100 的产品。产品样本太少分析可信度就比较低了，不需要点包含翻译，因为在 LLM 里面英文的交互效果也很好。


 
除了产品表之外，建议还去下载卖家精灵市场分析报告的 Excel 文件。

 
可能有朋友会有疑问，实际上产品表已经包含了大量的销售字段数据了，完全足以构建一份完整的市场分析销售报表了。
诚然在 Skills 封装里面手动步骤越多效率就越低，但是还是建议你下载这份表进行补充，因为精灵的分析底表有两个趋势图表仅在这里有数据源：

• 核心关键词搜索趋势（站内搜索 + Google Search）
• 类目销售淡旺季趋势（近两年销量和销售额趋势）

2.2 手动标注思路
这里也简单说一下产品表的手动标注思路，在 AI 盛行的这个年代，可能依旧还是有老师傅坚持选择手搓，AI 做的莫得感情。
两种思路：

• 先构建产品属性分类体系，之后再把每个产品一次放到特定的属性分类里面。这种方式的劣势是你总会碰到有些产品的特定属性不在你的这个分类体系里面的
• 一边标注，一边建立分类体系，把每行产品放到特定的一级二级三级属性分类里面；这种方式你会发现你建的分类列越来越多，即使你固定前 4 列，看到一个属性，还要往右边拖动几十列，找到对应的分类列，然后记录属性值，这种情况你就会像卖一个能塞下 200 列的 100 寸屏幕；而且你最好值记录频次，直接写 1，后面再进行透视，如果你对自己高标准要求还要记录原文的话，那你不用去西藏了，你做亚马逊的心境比信徒还虔诚。

第一种局限性非常明显，所以这次 AI Agent Skill 里面我采用的是第二种，对于取名大师来说必须起个花里胡哨的名字，I would like to call this：自生长分类产品属性打标 方法，哥们帮我评估一下够得着申请国家专利了吗？vivo50专利申请经费，专利下来了请你疯狂周四。
第二种方法除了烦之外，没有任何短板，可以完美标注，完美溯源（防止 AI 幻觉），支持透视，只不过比较废人，但是 AI又不会有烦的概念。
我实测下来一份完整报告输出的 Token 成本低于 2 软妹币，即使刚入行的亚马逊实习生也可以负担得起，现在还是纯手工标注意义已经微乎其微了。

3. 品类属性分析框架
产品属性标注意义和分析框架，想必已经阐述的较为充分了，这里以户外移动电源品类为例。
Skill 会先输出一个节点解读+卡片解读，方便快速对市场进行把脉。
这个是比较宏观层面的总结，一般用于汇报&产品经理快速获取信息


 接下来就是属性分析 Tab，我的 UI 风格主要也是使用卖家精灵的，可能卖家精灵很快也会出自己的源生属性分析了（不求 A 我产品 idea 费了，能帮我续两个月会员吗 lol），但是肯定也会是进阶功能，可能会出算力包之类的。
但是现在你的强来了，直接用这个 Skill + DeepSeek V4 Flash，直接源头输出，成本砍到脚底板。

3.1 属性销售 & 市场体量分析
一个类目里面可能会有多种产品形态，这里通过对各个形态的产品销售做可视化图表分析，


 提供 属性组 & 属性 两个筛选组件，便于切换不同的属性分组 和 具体属性，可以快速得到市场洞察：

• 便携储能整机销量占比接近 70%
• 传统逆变器燃油发电机只剩下 12.6%

这个类目现在还叫做 Generators，但是我觉得这两个类型的产品都根本不是同一产物，只不过都是为了电能供应，感觉亚马逊的分类方式是需求意图分类。
气泡图可以主要是看不同品类的市占份额，相对较为直观，也是提供属性组 & 属性 筛选器


 3.2 属性 & 价格分析
属性价格段分析

查看不同价格段的产品类型 or 其他特定属性分组的价格段分布情况，这个如果结合多个属性组进行分类，就可以评估产品的定价优势。

属性溢价分析


不同的属性组里面又包含了不同的属性，哪些属性会影响定价？又如何影响定价？
如果想做高价的话 产品定义 应该怎么推进，哪些属性应该要重点关注？
可以看到属性溢价为负效益的都是一些较为常规的功能，你要分清楚哪些是底线（必须要做到的，例如认证合规类），哪些是伪需求且低价值的（这种就果断调整)

3.3 属性趋势演变

 
可以选择具体的属性分类，之后查看这个分类的不同年份的上架时间，你就会看到特定参数的集中上架时间，例如户外电源的电芯早期主要是三元锂电池或者是磷酸锰电池，但是 2020年之后 LFP（磷酸铁锂）爆发非常快，那你就得研究一下不同电池之间的特性和优势对比。
属性增量分析主要是查看当前品类里面，现在大家在往哪些属性上发力，这里以百分位差值进行评估，可以参考作为新品方向。
当然这里都是 标题/卖点/参数表 里面提取出来的属性，如果销售对产品理解不够准确，核心卖点没写出来，那也会影响我们的判断，但是这种细微误差基本可以忽略。

3.4 品牌属性分析
这个就非常直观了，就是品牌的产品定位选择，基本上就是品牌的产品战略地图，可以看到大家集中在哪里布局，这个热力图本质是供给侧的展现。
如果结合需求侧进行分析，两个方向交叉比对就可以找出来是否还存在被头部品牌忽视的小蓝海属性区域？为什么头部品牌不做？体量太小无法支撑研发营销投入，但是如果你是中小卖家，做白牌贴牌转手的，说不定这个区域就有你的生存空间。
也是可以切换不同属性组，观测不同品牌在不同属性的布局倾向性。

3.5 蓝海属性分析

 
使用矩阵简要划分为 4 个市场

• 蓝海：竞争对手少而且平均月销售额很高，针对具体的属性市场可以点击查看产品列表进行下钻分析，如果有多品牌布局，则利好，如果特定属性被单品牌少品牌垄断了，那就评估这个属性能不能玩过这些竞对了
• 肥红海：市场体量可观，但是竞争程度也已经非常充分了，蓝海市场无法避免的往这个区域演变，因为供给增加
• 死海：没什么市场体量，还一堆卖家扎堆的，这种通常就不建议作为属性候选了，但是还是要评估是否为必要属性（合规要求）
• 瘦狗：市场体量低，市场供给侧较弱，这个区域属性只要少量卖家就可以释放大部分的客户需求了，非必要也不建议进入。这个区域也是很多自嗨型产品&研发容易踩坑的地方，产品要突围是要靠卖点&营销差异性，但是差异性市场验证遇冷，就栽在这个区域了。

下方的条形图为机会分评估，机会分评估我也是建模进行分析的，具体的建模分析机制这里就不展开了。

3.6 属性字典

 这个是通过Agent Skill自动提取的分类体系，基本上已经可以还原到我自己手搓95%的精度了，但是对于时间效率 & 可复用性（相信没多少人乐意做这个）来说，Agent Skill完爆我。
这个太直白了，没啥可说的，就是如果你是完全的类目 rookie，建议就先看这里不全一下产品认知框架，不然客户 review 可能你都看不明白，因为一些技术门槛性比较高的客户 review 写的真的挺专业的。
这里提供简要字典说明，一些专业概念再自行深入理解。

3.7 新品方向 & 头部标签

 这里主要也是 AI 提供的新品方向建议，结合了多个属性指标分析评估之后提供的，但是具体的决策过程没有做过多干预控制。
最好把提供的属性参数做一轮对照评估，即使能完全实现，也要评估产品成本，这里只有新品方向但是没考虑到价格竞争力。
最后是头部产品的核心属性标签，Reference Only.

4. 这套东西意味着什么
对 单干卖家：以前一个人啃一周的类目，现在 拉表 ＞＞ 补全 ＞＞ 5 波标注 ＞＞ 看板 一套流水线走完。你的对手是 3-5 个人的开发小组，人海战术你跟不起，只能靠流程取胜。
对 管理者：标注协议沉淀下来就是公司资产，人可以走，活词典和协议留在表里。新人上手标注，波次机制自动兜底，不用老人盯。
对 方法论本身：这套协议是从 review 分析项目迁移过来的（把极性列去掉，换成属性大桶），这次隔了两天，我把同一套流程原样跑在第二个类目上 -- 也通了。说明它不是一次性脚本，是可复用的框架。我已经把全流程封装成了 Skill，以后换个类目，把底表丢进去就行。
老规矩还是要叠个甲：AI 会有幻觉，一本正经胡说八道的时候并不少见，所以数字必须能回表。这套流程里所有结论都能从总表透视回去，原文摘录不改写 -- 这件事比模型选型重要得多。技术一定是服务于业务的，不要做很难有产出的事情。

我后续针对AI重塑跨境电商业务的创作规划如下，如果你有感兴趣的课题也欢迎讨论

• 关键词库搭建Skill - 完整关键词搭建Skill？
• DeepSeek Harness - DSH对跨境电商er有哪些实际意义？

这次分享就到这了，感谢阅读~
用这套思路跑通自己类目的朋友，欢迎来留言区跟分享～
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关于Andy：数据化运营/ 团队搭建/ 流程SOP，用专业回报你的支持。对 AI 落地跨境电商感兴趣的朋友，可以主页翻翻往期系列~
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