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差異化戰略的一些思路

通過上篇文章中的案列拆解，我們能體會到差異化定位，不管是從產品的轉化能力，還是流量運營的難度，都有事半功倍的效果。我們這幾年也是通過差異化的選品定位，創造了600萬美金的銷售額，而且形成了一套完整的選品體系，今天就分享一些我們的思路。

一，用戶需求渠道

在我們運營過程中，分析關鍵詞是非常重要的工作，而關鍵詞的分析中，我們會根據屬性把關鍵詞拆分成很多維度：產品，顏色，人群，場景，時間，尺寸等等，然后會通過不同的詞根屬性拓展更多的關鍵詞方向，尋求流量洼地。同樣的，對于復雜的用戶需求環境，有用戶的喜好（顏色，材料，尺寸，形狀等），性別，年齡，文化背景，個性化特征等等，用戶需求就是成交機會，我們在選品的時候也可以通過把用戶需求拆分成不同維度，然后進行排列組合來進行產品創新。

那我們去哪里挖掘這些用戶數據呢？我們先思考下幾個問題：

1，為什么國內的電商平臺每次都能定向推送我們正在考慮購買的產品？（通過消費者在互聯網產生的信息流數據）

2，我們每天都會瀏覽和產生大量的內容，電商平臺是如何提煉我們的產品需求的？（內容收集，分類，建立屬性標簽，提煉關鍵詞）

3，我們在購買產品前，一般會通過哪些渠道獲取相關信息，然后決策購買？（搜索平臺，社交平臺）

我們通過國內電商平臺檢索信息并定向推送的邏輯來分析，我們能挖掘用戶需求的最大來源就是：搜索+社交。亞馬遜作為電商平臺，會投放大量的廣告在谷歌，但是谷歌的關鍵詞搜索流量是以網站作為承接，不是商品，所以購買需求不是最明確的搜索數據。在亞馬遜生態內，最直接最明確的用戶需求就是客戶搜索詞，也就是我們常說的search term，這些數據的集中地，就是ABA品牌分析數據庫。

二，用戶需求拆解

把用戶需求元素化，為什么要這樣做，因為目前的存量競爭中，大部分的產品都是做產品的整體解決方案，做套裝，做配件，做多變體，做價格段，做多功能，做多尺寸，這樣的目標就是為了觸達更多的用戶流量，滿足更多的用戶需求，以此來形成成交。這個方法屬于海量測試流量數據，然后聚焦，成本高，效率低，但是批量化操作，容易做規模化，適合資本玩家。我們要做微創新的機會就是定位垂直需求或者差異化需求，也就是在紅海中找藍海或者創造新需求。

我們可以把用戶的購買需求根據我們自己的購物經驗以及我們對市場的經驗，拆分成一些常用的分類：

顏色：粉色/黃色/紅色/藍色/紫色/白色

人群：兒童/學生/成年人/嬰兒/老年人

材料：木制/鐵制/不銹鋼/陶瓷/鋁制

節日：復活節/情人節/國慶節/感恩節/圣誕節

主題活動：嬰兒出生/生日/婚禮/開學/超級

場景：廚房/臥室/客廳/廁所/庭院/農場

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三，用戶需求搜索

1，第一個視角，從顏色出發，因為我們有做家居裝飾品，用戶對于顏色搭配是非常講究的，我們就可以通過顏色詞去挖掘細分產品需求。

（1）通過pink進行搜索，有7000多詞條，是與這個顏色相關的搜索需求，這些客戶搜索詞就是用戶需求，我們可以從里面挖掘很多產品信息。以我們最熟悉的裝飾品詞根decor出發，我們就發現了pink decor這個關鍵詞

（2）通過ABA數據搜索頻率排名趨勢分析，我們可以看到全年12個月的搜索熱度是比較平穩的，而且保持在排名2萬名左右，市場需求也是比較大的。

（3）全年的TOP3 asin的點擊占比和共享占比都在25%以下，說明這個詞的競爭壟斷是比較小的，新品有機會切入。

（4）通過關鍵詞的搜索結果，發現排序第二產品竟然是植物花盆，我對花盆的理解一直都是停留在材料和尺寸，以及套裝數量，沒有想到還可以做顏色的細分。

（5）通過關鍵詞反查，我們可以發現這個ASIN，50%以上的流量都是來自于pink相關的關鍵詞，而且都屬于優質轉化詞，也就是出單詞，從銷量數據上可以進一步pink粉色的需求。

（數據來源：賣家精靈）

（6）基于顏色維度，我們同樣的還可以找到很多細分的產品，比如yellow decor等，全年的搜索熱度的變化趨勢基本上和pink decor一樣。

2，第二個視角，我們從產品本身出發，通過關鍵詞去找到更多的消費場景，比如ribbon，絲帶，這個是國外非常主流的產品，需求量非常大，但是產品同質化，市場競爭激烈，運營同質化，利潤結構非常穩定，突破的機會非常小，那我們就通過關鍵詞詞根去探索是否有切入的機會。

（1）我們通過RIBBON詞根在ABA數據庫搜索，通過關鍵詞數據挖掘更多的細分需求。

（2）通過ABA搜索，可以發現1800多條需求詞，那就意味著，這個關鍵詞還是有很多的細分需求的，接下來我們就是需要找詞，然后看趨勢。把關鍵詞數據下載了分類的過程中，我發現一個很有意思的想象，就是ribbon搭配了很多屬性組合詞：

顏色屬性：red ribbon / gold ribbon

材料屬性：velvet ribbon / burlap ribbon

節日屬性：christmas ribbon / thanksgiving ribbon

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（3）因為我們是多年B2B貿易的經驗，我們對美國線下的生活文化非常熟悉，那我們就通過節日屬性這個點切入，基于這點，我們把所有節日屬性的關鍵詞挖掘出來，然后分析關鍵詞的變化趨勢

（4）通過對每個節日屬性的詞組分析，我們會發現，他們的搜索熱度有幾個明顯的趨勢：

l 波動非常大，全年只有一個波峰

l 增長趨勢和下滑趨勢都非常快

l 波峰期的搜索熱度都非常高

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（5）了解了這個數據趨勢后，我們可以提煉幾個信息：

l 每個節日的搜索高峰期都是不同的，意味著我把每個節日屬性的詞都去開發產品，每個月的都是流量高峰期

l 這類關鍵詞的變化趨勢非常快，意味著我們對銷售周期和庫存的把控要做到非常精細和準確

l 我們要做節日屬性產品，就需要了解每個節日的文化符號，元素，找到熱銷元素，需要充足的產品調研

（6）通過分析市場數據，了解產品的銷售數據：

l 銷售高峰期是什么時間段

l 銷量規模大概是多少

l 價格趨勢是多少，利潤空間多大

l 文化元素有哪些，怎么精準定位

（截圖為賣家精靈關鍵詞趨勢選品功能頁面）

（7）我們可以借助賣家精靈的關鍵詞趨勢選品工具，把時間定位在每個關鍵詞的搜索高峰時間段，分析每個高峰時間段TOP ASIN的數據。

（數據來源：賣家精靈）

（8）通過分析高峰時間段TOP3 ASIN和關鍵詞排序TOP10的產品，我們可以收集元素：雪人/圣誕老人/雪花/卡車/鈴鐺/圣誕結；收集材質，顏色，尺寸等信息，進行產品提煉。

（9）最后就是驗證市場需求，可以通過TOP10 ASIN的歷史數據進行分析確認，銷售節點和銷售規模，銷售價格等等

（數據來源：賣家精靈）

（10）通過歷史數據我們能清晰的發現，這類節日屬性的價格和銷量都是同時走高的模式，而且價格帶和日常產品有著非常明顯的分層，這就是集中流量需求和分散性流量需求的價值區別。基于這樣差異化的定位，很多常規產品都可以通過產品優化觸達更多的細分需求。

3，第三個視角，我們從生活化的角度出發，美國人民的衣食住行，都充斥著大量的需求，購買需求比較集中的就是各種派對，也就是主題性活動，我們通過把所有的主題性活動提煉出來，在通過關鍵詞去找需求。

國外主流派對活動：訂婚，婚禮，周年，生日，開學，畢業，嬰兒出生，超級碗等等，國外人是非常喜歡舉行派對的，我們通過幾個主題活動來挖掘下細分需求。

第一個是baby shower，嬰兒出生派對

（1）通過baby shower的關鍵詞搜索，我們發現相關的詞條有接近1000條，這里面就是非常多的產品需求

（2）通過對核心詞baby shower gifts的搜索趨勢分析，我們能看到全年的搜索趨勢是非常穩定的，所以代表這個主題性活動的相關產品的需求是相對穩定的，屬于長期需求型產品，適合精細化去布局。

（3）通過搜索結果，我們可以看到很多主題性非常強的橫幅，標志，都是非常低成本的產品方案，而且溢價能力非常強。

第二個是Super Bowl，這個也是美國全民歡慶的主題活動

（2）通過搜索詞的趨勢變化，我們可以發現這個主題型產品需求是比賽前30天是購買高峰期，所以我們在開發產品的時候應該提前調研好每年的比賽時間，合理布局庫存。

（3）通過搜索結果分析，我們可以發現競爭激烈的手環，通過主題文化的賦能，就是溢價能力超高的新機會產品。產品還是基礎產品，只是通過主題圖案，LOGO，顏色的賦能，提高了個性化的需求匹配。

通過三個不同的視角分享了一點我們做產品開發的思路，希望對大家有所啟發，總結來說，我們的核心是通過對用戶的一切消費行為進行研究，然后拆解細分，通過品牌分析的關鍵詞搜索，去挖掘這些品類新機會。

通過這些產品案列，我們也發現，其實很多基礎款產品，通過顏色賦能，文化賦能，主題賦能，情緒賦能，都能產生很高的溢價能力。我們總是在不斷的選品，希望選擇到高利潤，低競爭，客單價高的產品，但是鋪貨的大賣家早就通過機器和工具在做這些事情，信息差遲早會被抹平，更多的紅利是在存量市場產品上做價值賦能，我們今天討論的是基于產品的差異化價值賦能，玩的厲害的通過供應鏈門檻賦能，通過資本賦能，通過品牌賦能。

對于很多標準類產品，其實思維模式也是一樣，只是賦能的方式不同，比如3C類產品，產品價值在于功能細節，那我們去開發產品的時候，就可以把功能進行拆分，從藍牙，電池，外觀，材料，麥克風，降噪等等不同維度進行拆解細分，3C無線耳機就有專門的通話耳機，核心是優化麥克風和通話功能，深耕車載耳機這個垂直場景。

我們通過這么多標簽化信息的提取，重組，創造產品，這個過程其實是培養我們對產品的理解能力，如果分析的足夠多，以后看到任何產品，你都可以拆解成元素，看他們是如何在每個產品細節進行打磨的。通過亞馬遜的客戶搜索詞挖掘需求，然后脫離數據，通過產品拆解驗證需求，正向推論和逆向推論，驗證我們的思路是否是競爭對手也在思考的。

最后：選出來的產品，我們還要通過市場數據驗證需求，切勿憑感覺去開發選品，盲目的備貨，造成庫存風險。

我們通常分析市場數據的維度：

1，產品及分類：了解產品參數，性能和需求，子細分類目市場找目標產品

2，市場數據：了解大致的市場容量，競爭程度，平均客單價，確定繼續分析的必要性

3，壟斷情況：了解壟斷程度，分析進入市場的難度

4，品牌分析：了解各品牌情況，分析各品牌定位與市場布局

5，賣家類型：了解本土賣家和中國賣家比列，分析中國賣家的機會

6，新品數據：分析新品的發展情況，確認新品是否有機會

7，產品周期和季節性：判斷需求趨勢，規劃上架時間和產品迭代規劃

8，價格分布：分析市場價格分布，了解消費者接受的價格在哪個價格段，確認自身定價的合理性

9，評價數量和星級：分析評論數量和星級對銷量的影響

10，差評和QA：分析差評和QA，了解產品痛點，為產品提供方向

11，競品分析：了解競爭對手，分析目標競品

12，利潤分析：分析銷售成本，確認產品利潤

這些市場數據分析基本上通過賣家精靈軟件就可以全部解決了。