怎样选品能卖爆？亚马逊选品指南针教你选出差异化！-无忧易售ERP

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怎样选品能卖爆？亚马逊选品指南针教你选出差异化！

发布时间：2025/1/11 14:54:57

选品关乎业绩，不管是跨境新手还是成熟卖家，一遇到选品问题就会出现许多疑虑，遇到不少障碍。为了帮助卖家选好品爆大单，亚马逊官方选品工具——选品指南针来啦！！

每个新品从选品到上市，都要经历选品研究、设计开发、采购制造、物流运输等多个环节，期间要经历2-6个月，付出无数心血。

在卖家成长的不同阶段，选品的侧重点也有所不同，为了帮助出海卖家节省更多精力，达到事半功倍的效果，选品指南针推出三大解决方案，一一匹配不同发展阶段的卖家，让更多卖家选对品、选好品。

类目分析主要提供美国、英国、德国、日本商城的各种分类中，各个类目关键词维度的数据指标，帮助卖家轻松挖掘消费者最喜欢购买的产品具备的特征。

新手卖家在选品、市场洞察、用户心理把握等方面都没有太多经验，而类目分析以清晰、透明的多维度数据，帮助卖家洞察备选品类的市场容量、竞争力度、成长潜力、进入风险、用户喜好等，全面深入的了解目标细分市场，并快速锁定新品。

【类目分析】使用五步走

1.定制筛选条件

在美国站、英国站、德国站或日本站有可售账户卖家，先锁定自己感兴趣的类目，再在 [类目分析] 中筛选站点名称、类别、商品类型和商品类型关键词，了解具体数据指标，查询该类目下的商品在各个站点中的以往需求量。

2.洞察竞争情况

在 [报价和选择指标] 中，查看卖家数量、新品数量、ASIN数量、新品ASIN数量及广告支出等数据，深入了解竞争情况，选择市场活跃，新品牌更具发展优势的高潜力类目。

3.了解买家消费偏好

在 [产品趋势特征] 中，通过清晰的柱状图查询产品的不同价格、颜色、材料、尺寸、重量等指标在不同分类节点下的受欢迎程度，挖掘消费者的关注点，据此了解畅销商品的主要且高需求特性，针对性地设计、开发新品。

4.产品定价

在 [产品表现] 中搜索购买比和不同价格范围的转化率，再结合自身产品特性、成本、物流等，选择最适合自己的产品定价。

5.降低产品退货率

在 [产品表现] 中对比分类节点退货率、类目平均退货率，再进一步了解该产品买家退货的原因占比，根据买家退货原因优化产品，降低自身产品的退货率。（见上图）

全球选品需求主要为美国站的卖家开放，该工具从卖家已在美国站上架的商品ASIN中挑选并向卖家推荐在英国、德国、西班牙、法国、意大利和日本有高需求量的产品。

部分卖家在美国站深耕多年，想通过多站点开花实现销售渠道拓宽，有效降低出海风险，但要打好多站点“组合拳”，就必须洞察新站点消费者真正所需，灵活拓展商机，布局产品线。

全球选品需求会根据卖家的美国站商品目录确定高潜力商品清单，再结合目标站点的需求信号评估150个属性，为卖家提供量身定制的建议，助力卖家拓展全球市场和提前了解在售产品的全球需求量，真正实现好品全球上架。

如何利用【全球选品需求】洞察更多商机？

1.查询目标站点需求推荐

过去1年内在美国站商城已成功出单的卖家，可以进入 [全球商品需求] 主页，解锁相应站点的商品需求推荐。（根据计算，您的美国站商品在日本有需求量，就能看到日本站的推荐；如果在欧洲五国、日本站都有需求量，就能看到6个站点的推荐。）

2.查看以下2种商品需求推荐类型

◆ 解锁目标站点的新ASIN

指在美国站销售的商品，在目标商城没有报价，或没有人售卖。在这里，可以通过理由、机会分数、销售预测、商品价格、畅销商品排名、买家评分等多个维度总结拓展原因。

解锁目标站点中其他卖家提供的ASIN

在美国站销售的商品，目前在目标商城至少有1个现有报价或有人售卖，但是存在供应缺口。

通过理由、机会分数、销售预测、报价总数量、中标价等多个维度衡量是否拓展。

3.了解更多数据维度

在以上2种商品需求推荐类型标签的下拉菜单中，查看“需求”和“客户评论洞察分析”，让选品拓展有强力的数据支持：在“需求”里查看过去各节点的搜索绩效、最热门的关键词，查看所推荐ASIN在目标站点的需求量，并借助热门关键词优化自身产品关键词。

在“客户评论洞察分析”里了解目标站点用户对商品的星级评定影响、正面负面评论主题，深挖买家对产品的真实反馈，从而优化自身产品。

该功能的目标站点目前仅支持英国，后续会陆续开放更多站点，敬请期待。

新选品推荐是一份个性化推荐的商品列表，目前已在美国、英国、德国和日本站上线，可向卖家提供在售产品线中在当前站点尚未销售但具有高需求的选品推荐。

当出海品牌一路披荆斩棘，斩获了一定的用户基础、稳定的C端销售业务、成熟的供应链、大而全的产品矩阵，那这个品牌卖家在市场竞争中已经具备相当大的优势了。

但市场日新月异，用户群体流行、喜好的变化驱动消费趋势更迭，这要求卖家必须快速、准确地把握消费趋势，及时跟随用户需求上新品。而新选品推荐的数据维度非常丰富，包含商品名称、首次可售日期、品牌、机会分数、销售预测、配送渠道、中标价等，是一个可以帮助成熟大卖查漏补缺，捕捉未被满足需求的“得力助手”。