無論是做平臺電商還是做獨立站電商，產(chǎn)品的開發(fā)與選擇都至關重要。熟悉我之前文章的朋友，可能都會清楚我的主要玩法還是找到低競爭的關鍵詞，然后集中優(yōu)勢資源切入進去。那今天這篇文章簡單分享一下，自己對于產(chǎn)品開發(fā)思路的一些理解，個人認為這套邏輯適用于獨立站電商，也同樣適用于平臺電商。

對于抓取商品的交易數(shù)據(jù)，我一般采用的是亞馬遜平臺上的信息。根據(jù)目標市場來選擇對應亞馬遜站點（比如做的是美國英語市場那便選擇亞馬遜美國站點），然后通過工具將“Best Seller”數(shù)據(jù)下載下來，并對對數(shù)據(jù)進行粗分析。

這個粗分析的過程，我一般會編寫一些 Python 代碼來對數(shù)據(jù)進行處理并將處理之后的數(shù)據(jù)展示出來。比如下圖便是我寫的一部分代碼，其作用就是分析 Best Seller 里面有多少品牌，然后各個品牌的銷售量與銷售額分別是多少，并且計算銷售量與銷售額占全部數(shù)據(jù)的占比。

當然，整個粗分析的過程并不是只有這么一點代碼，畢竟各個分析維度涉及到的分析指標不一樣，不能一概而論。至于為什么要寫代碼來粗分析交易數(shù)據(jù)，純粹是因為個人習慣，且能極大加快在數(shù)據(jù)處理與展示這塊的速度。

當有了這樣一份詳細的交易數(shù)據(jù)后，我便能大概知道這個類目在平臺上的一些具體表現(xiàn)。接下來要做的就是判斷要不要繼續(xù)深入調(diào)研這款產(chǎn)品。如果覺得這個類目的數(shù)據(jù)符合自己的要求，那繼續(xù)深入分析下。

至于分析哪些點，其實我的做法比較糙。就是看這些商品鏈接下的用戶評論信息，詳細了解下用戶在使用這些產(chǎn)品時的真實體驗。注意我這里只看差評，我得通過那些差評信息，去了解后續(xù)怎么在產(chǎn)品落地頁上進行改進。

至于看差評的方式，其實也有一點小技巧。

我的做法是先在商品鏈接上將商品的評價數(shù)據(jù)下載下來，然后將數(shù)據(jù)按照格式整理到在線表格中（我一般使用的是 Google Sheets）。然后逐條閱讀后，并總結(jié)下問題點。到底是產(chǎn)品的質(zhì)量不行，還是說產(chǎn)品在物流運輸?shù)倪^程中體驗很差，亦或者是產(chǎn)品沒能完全滿足用戶需求。

這些信息都要仔細整理出來，并總結(jié)歸納好。當然如果閱讀大量英文比較吃力的話，不妨直接在 Google Sheets 里面調(diào)用 Google Translate 的服務，將評價信息翻譯成中文，這樣處理起來會快一點。

當有了交易數(shù)據(jù)分析與用戶使用反饋分析后，我要做的就是在獨立站上上傳自己的產(chǎn)品了。當然如果你是做平臺電商的話，分析工作可能還遠未結(jié)束，你還需要去分析利潤、分析產(chǎn)品差異化，分析競爭對手的推廣策略，等等等。