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据不完全统计，光亚马逊美国站的末端类目就有超过2w个。
面对一堆乱码似的英文，有固定铺货路线的卖家，需要不断思考和研究主攻类目是什么、别的类目有没有蹭流量的机会；还在寻找机会的卖家，则容易无从下手。
我们（云雅）智库坚持做了半年的爆款新品数据包，关注的卖家朋友一直很多，智库的数据专家也一直很好奇卖家们拿到这个数据都是怎么用的——看个热闹就完了？如果真是这样，也不会有这么多人在持续催更。
老朋友HK给出了他的答案：消费者需求研究。他通过自己的方法做进一步数据筛选，找到80个感兴趣的ASIN，观察这些产品：解决了什么痛点、用什么方式解决了痛点，这个痛点或方法，可不可以应用在自己的主营业务里？或者自己是否有资源开辟这个赛道？
除了以上，再没看到比较完整的分享。于是小智的数据专家拿出了自己做的数据包：
小智的数据专家有多年大数据分析模型应用经验、卖家精灵产品开发经验、小智的市场报告经验，尝试研究一套价值评分逻辑，进一步选出了1000个2月价值最高的亚马逊末端类目。
以下是来自Ta的过程碎碎念。
（高能预警！稍微有点长，不想看可以拖到尾巴领取资料）
本文结构为结论-过程-结果分享-资料领取
不想动脑可移步到三、结果分享看看花花绿绿的类目和产品图片，或扫码领取数据包~
正文真的开始了。
一、先上研究成果：1、筛选出1000个子类目名称
截图是其中TOP100：
在这些子类目里，发现好些个智库过去已发布和未发布的市场报告的选题：Under-BedStorage、CandleLamps、AutomaticFeeders、ArtificialPlants、VanityLights、ElectricBlankets、……（保密）。另外，在前30里，甚至还发现有用户咨询过我们的好几个子类目都在榜上，小声说一句：真有眼光，你们下次会看中什么类目，可不可以悄悄事先告诉我们？
2、不同子类目之间，销量绝对值可比性较低，需要加权处理
3、不同月份的数据包，上榜子类目差异较大——AMZ的活跃子类目很多——机会还很多
4、AI暂时还无法替代人
二、从头开始——一些过程逻辑分享经过许多次市场报告/定制报告/数据的研究，我们发现卖家会比较在意末端类目的一些数据特征：
￮均价不能太低：不然亏本
￮销售增长趋势为正（且越高越好）：没人想进入走下坡的市场
￮BSR增长趋势为正（且越高越好）：同上
￮新品数量不能太少：不然很难入场
￮市场需求相对较高：不然卖不上量
￮单品价值感较强：某些款式更受消费者喜欢
￮……
在2月美国站爆款新品数据包的5301条产品数据基础上，做了一些归类和加权处理，前后经历10+个版本的处理和对比，产生思考的课题包括但不限于：
•各个小类目的新品数量最大值才11，如何提高它的影响力？
•家居、电子产品、服饰、户外等子类目数量和销量的绝对值比别的高许多，如何降低规模差异，让存在挖掘价值的小类目获得展示机会？
•计算过程中如何尽量减少品牌垄断的噪音？
•计算过程中如何尽量减少单价过高子类目的噪音？
•有的产品/卖家能力较强，导致相关产品/类目过于突出，如何尽量降低这种垄断噪音的影响？
•……
通过以上参数、逻辑或加权考虑，给5301条产品数据的3138个末端子类目，进行了加权考量和价值评分，产生了一个排名。
部分截图如下，若想了解全部，可拖到尾部，得到排名前1000的子类目列表获取方式。
三、检查——我们来看一些TOP类目和对应的商品是否有上榜价值。
HandheldShowerheads(手持式花洒)
市场需求旺盛且不垄断，新品数量较多且均价不比老款低、销量尚可。
NewRelease（下图）也如此，进一步市场分析报告显示，新品在BSR表现突出，前十有3个新品。近2年上架的产品占55%，新品不需要A+视频的标配。
上榜数据包的产品，相对BSR稳定TOP产品来说各有千秋：
乍一看是辅助卧床阅读的枕头（帮助坐立阅读），观察上榜数据包的产品后发现并非如此，进而发现一个“文化差异”的需求点：美国床型分为Twin、Full、Queen、King几个Size，为什么还会需要一个楔形枕头来“填补床头板与床垫之间的空隙”？
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