社区 发现 产品开发 Down下Home&Kitche...
Down下Home&Kitchen大类1400多小类目top50（6万多条listing）的产品数据，该从哪些维度分析？
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昨晚，心血来潮，想想看下home&kitchen下哪个小类目的产品排名比较诱人，故制作一小爬虫，早上起来，down了一表格，表头如下~~
1. 因为对该类目不熟悉，看不出其所谓然，只能系统浏览下有哪些产品，跟在亚马逊上浏一个样~~
2. 假如拿到这样一个表格，能分析出啥？又能从哪些方面入手，例如去开发一款产品出来？需要结合哪些工具？
-----2018.07.23-----
谢谢莫小波、hclalong2位的回复，还有社区管理员的话题分享。
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关于莫小波回复的几点，早上思考了一下，确实给我一些启发，毕竟最初的出发点是以一个小卖家的身份出发，也可以说是如何快速的分析一个大类目，从而筛选出流量不错小类目。
（1）个人获取数据的速度其实与投入成本有关系，一台服务器一晚上也就6万多条listing的数据，但有能力其实可以开多台，例如5-10台一起，速度也相当于X5，但相应的成本也增加。相比外面的ARA及各大插件的数据，优势也像你说的那样，数据真实，比较新，但劣势也比较明显，个人精力有限，能力有限，尤其反爬做得不好，突破不了技术。
（2）爬最小节点第50个产品，根据其排名判断该类目的流量大小，确实对排除一些不做的类目有帮助，当时我是想着用top50的BSR平均值衡量一个类目的流量大小。
（3）对于监控店铺，那样消耗大量的服务器，其实个人认为只监控竞品或同类的店家就可以了，毕竟对一个类目不熟悉，对一个产品不熟悉，也难以驾驭这品类，当然这是狭隘的想法。
（4）关于用关键词去搜第一页的产品，其实前天我也用之前买的home & Kitchen的关键词数据去实践过，也是论坛里有位叫：千叶朋友分享的步骤，是可以关注到一些产品。（只能说技术是辅助手段，最终还是需要人工去核实，还有看灵感）
（5）哈哈，产品的排名肯定是在变的了，那样就得回到你说的第二点，结合其他插件去看历史排名，个人数据不可能监控所以的历史排名。
（解决办法吧：一是自建监控或者利用第三方监控吧，计算其平均排名，目前我有个数据库就是2小时跟踪一排名变化，但能监控的数量肯定有限啦。二是接入别家的token,例如keepa，问题是确实贵~~~）
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对于hclalong的回答
（1）根据销量来开发相应的产品，其实排除这一部分的工作是必不可少的，人工尤其重要，这就是人跟机器的区别。
（2）你开发出来的产品，很快就被跟卖，价格减半，这是亚马逊信息差越来越短的原因，以前在亚马逊封闭的数据圈下发现牛的产品会比较慢，开发出一款好的产品有时候可以卖个小半年，现在由于各种技术的介入及数据的分享，只会把产品的红利期缩小，这也是很多中小型卖家烦恼的事情。
最后总结一下：
1、利用这6万多的数据，可以很快筛选出流量好的产品类目，剔除不想做的数目，只需要先用ecxel把脏数据提出，再透视下即可，这也是细分的过程。
到这，其实又产生一个问题：
1、筛选出一个想做的小类目，如何分析这个小类目及开发相应的产品？
2、有什么工具可以去利用？
3、还有自己可以写一些什么工具的提高效率？（例如爬虫）
欢迎大家发表讨论，谢谢。
1. 因为对该类目不熟悉，看不出其所谓然，只能系统浏览下有哪些产品，跟在亚马逊上浏一个样~~
2. 假如拿到这样一个表格，能分析出啥？又能从哪些方面入手，例如去开发一款产品出来？需要结合哪些工具？
-----2018.07.23-----
谢谢莫小波、hclalong2位的回复，还有社区管理员的话题分享。
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关于莫小波回复的几点，早上思考了一下，确实给我一些启发，毕竟最初的出发点是以一个小卖家的身份出发，也可以说是如何快速的分析一个大类目，从而筛选出流量不错小类目。
（1）个人获取数据的速度其实与投入成本有关系，一台服务器一晚上也就6万多条listing的数据，但有能力其实可以开多台，例如5-10台一起，速度也相当于X5，但相应的成本也增加。相比外面的ARA及各大插件的数据，优势也像你说的那样，数据真实，比较新，但劣势也比较明显，个人精力有限，能力有限，尤其反爬做得不好，突破不了技术。
（2）爬最小节点第50个产品，根据其排名判断该类目的流量大小，确实对排除一些不做的类目有帮助，当时我是想着用top50的BSR平均值衡量一个类目的流量大小。
（3）对于监控店铺，那样消耗大量的服务器，其实个人认为只监控竞品或同类的店家就可以了，毕竟对一个类目不熟悉，对一个产品不熟悉，也难以驾驭这品类，当然这是狭隘的想法。
（4）关于用关键词去搜第一页的产品，其实前天我也用之前买的home & Kitchen的关键词数据去实践过，也是论坛里有位叫：千叶朋友分享的步骤，是可以关注到一些产品。（只能说技术是辅助手段，最终还是需要人工去核实，还有看灵感）
（5）哈哈，产品的排名肯定是在变的了，那样就得回到你说的第二点，结合其他插件去看历史排名，个人数据不可能监控所以的历史排名。
（解决办法吧：一是自建监控或者利用第三方监控吧，计算其平均排名，目前我有个数据库就是2小时跟踪一排名变化，但能监控的数量肯定有限啦。二是接入别家的token,例如keepa，问题是确实贵~~~）
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对于hclalong的回答
（1）根据销量来开发相应的产品，其实排除这一部分的工作是必不可少的，人工尤其重要，这就是人跟机器的区别。
（2）你开发出来的产品，很快就被跟卖，价格减半，这是亚马逊信息差越来越短的原因，以前在亚马逊封闭的数据圈下发现牛的产品会比较慢，开发出一款好的产品有时候可以卖个小半年，现在由于各种技术的介入及数据的分享，只会把产品的红利期缩小，这也是很多中小型卖家烦恼的事情。
最后总结一下：
1、利用这6万多的数据，可以很快筛选出流量好的产品类目，剔除不想做的数目，只需要先用ecxel把脏数据提出，再透视下即可，这也是细分的过程。
到这，其实又产生一个问题：
1、筛选出一个想做的小类目，如何分析这个小类目及开发相应的产品？
2、有什么工具可以去利用？
3、还有自己可以写一些什么工具的提高效率？（例如爬虫）
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吉诺比利 - 吉诺比利
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有了数据之后，就可以分红海和蓝海的选品了，结合关键词搜索工具，关键词趋势工具，js为代表的国内外选品软件进行一一查验，考虑因素主要有供应链，利润，运输，拍照难度，尺寸，是否侵权，是否要认证，是否高关税，是否有季节性，关键词搜索量趋势，市场竞争，推广难度，产品更新速度，产品的市场认可的（评价）....此处打字速度高于大脑思考速度，欢迎大家拍砖补充。
然后说一下我以前自己爬数据的时候是怎么干的，我只爬了一个星期，后来公司不支持就放弃了，我只能说说我对于爬虫这个工具的一些使用心得，有些想法因为一些原因，有个人也有公司的，并没有完全实现。
首先声明，某些培训机构里面所谓的“爬虫大数据选品什么”真的笑笑就好，我也不想多说什么，都是一些很基础的用爬虫替代重复性劳动的小case。
1.根据BTG把每个节点下第50名对应的排名提出来,例如（'678540011'节点下第50名对应的是Home&Kitchen 18,055） 这样做的目的就是判断每个根节点（最细的那个类目）值不值得做，意思就是如果'678540011'这个小类目的第50名在大类的排名都非常靠后的话，那这个类目就是比较冷门的类目，出单量不是很多可以视情况放弃，之后筛选出排名还OK的节点，用另外一个方法爬取bestsellers rank 100 之外的产品（但是更加费时，爬虫效率会更加低）
总结：这样你可以排除掉一些不做的类目，同时对大类目下整个单量的分布情况有个大概的了解。
2.当初想到自己用爬虫爬数据是因为公司走的铺货的路线，把数据爬下来，根据review，排名和价格可以筛选出一箩筐“竞争不是很大”的产品，顺便记录该产品对应店铺的merchant token，大概几百个店铺吧，然后定期监测这些店铺的上新情况（相当于几百个不认识的产品开发在帮你干活，好吧这句话是我YY的）。
3.比如说你想做iPhone x 手机壳，你完全可以去每个最小类目用关键词来搜，只抓第一页的数据，这样所有卖得好的和刚卖起来的手机壳你都可以掌握在自己手里。
3.然后，那么大的数据量只看你一晚上爬下来的数据是不够的，产品的排名会一直在变（那你该怎么办？）我也不知道怎么办，如果你知道请告诉我。
......
随意分享的，时间不够了，要去健身房撸铁了，回头重新整理一下语言和逻辑，视情况决定要不要重新编辑。