一个类目到底能不能做，真正该看什么？

一个类目到底能不能做，真正该看什么？

是看头部卖了多少单？

是看低评论产品能不能起量？

还是看有没有几个新品在短时间内冲起来？

这些都要看，但都不能只看表面。因为选品最怕的，不是没有数据，而是被错误的数据结论带偏。

下面用一个案例分析，如何用更全面的维度进行分析。

第一，获得数据源

这次要分析的产品是庭院工具收纳，并且是带轮子的款式。如果仅仅用庭院工具收纳搜索的话会出现很多挂墙壁的产品。所以要用精准的搜索词进行查询，Garden Tool Organizer with Rolling。

图片来源：亚马逊

在亚马逊前台用Garden Tool Organizer with Rolling搜索后，点击卖家精灵插件下载数据。

图片来源：亚马逊

点击加载更多数据，注意要选择自然位置，ASIN去重，最后导出。

图片来源：卖家精灵

注意：如上数据是对整个链接的下载步骤，如果是针对子体进行分析的话，需要使用卖家精灵的选产品功能，输入类目节点

图片来源：卖家精灵

在数据结果中可以选择所有子体还是热销产品，对于多变体维度的分析需要按这个逻辑下载数据源并处理

图片来源：卖家精灵

第二，清洗数据

如果你直接拿下载的数据进行分析，得出的结论会很糟糕，所以一定要进行数据清洗。

1.处理图片格式

先将图片列宽行宽都设置成合理大小

图片来源：自制表格

全选图片，拉大到合理大小，并右键选择图片嵌入单元格

图片来源：自制表格

图片来源：卖家精灵

目的是为了删除行之后图片不会错乱，同时可以快速通过图片查看产品信息

2.根据图片显示，删除不带滚轮的产品

图片来源：自制表格

3.删除月销量为空的数据

图片来源：自制表格

4.根据大类排名进行升序排列，同时删除小类相同的产品

图片来源：自制表格

5.根据月销量降序排列，并且新增一列，输入1，下拉填充

图片来源：自制表格

第三，分析结果如下

一，这个细分市场的三个特点

1.市场有需求，而且体量不小

清洗后的样本合计：

总月销量：9551

总月销售额：$676,848

平均单链接月销量：134.5

中位单链接月销量：60

说明这个方向确实是有真实需求的，不是有词没单的伪需求。

2.头部集中度高，不适合普通款慢慢磨

从销量集中度来看：

Top 5 占总月销量约 43.7%

Top 10 占总月销量约 57.3%

Top 20 占总月销量约 74.6%

这是什么意思？

就是前 10 个链接，已经吃掉了将近 6 成销量；前 20 个链接，吃掉了接近 3/4 的市场。 这不是一个大家都卖得还行的分散市场，而是一个明显有头部效应的市场。

换句话说：你不是不能进，但你不能拿一个普通款、普通图、普通文案、普通广告结构，指望自己慢慢磨出来。

3.低评分数确实有出单样本，但不能简单得出低评好打的结论

如果只看表面，你会发现有些低评分数产品卖得不错，甚至个别链接的销量表现强得离谱。

但问题是低评分数样本里，不是普遍都卖得好，而是少数样本特别猛，把整体均值拉高了。

这意味着：

这个市场存在切口

但不能说它普遍容易运营

更不能把异常样本当成新品可复制打法

这也是为什么，做选品分析时，一定要做异常样本排查

二，市场结构分析

1.整体数据先看中位数，不先看均值

这份样本里：平均月销量：134.5，中位月销量：60

这个差距很大。为什么要特别强调这个？

因为均值高、中位数低，通常代表一件事：

少数高销量产品把平均值抬高了，但大多数产品其实卖得一般。

也就是说，这个市场不是整体都能卖，

而是少数人卖得很猛，其他人大多一般。

这就是典型的头部拉动型市场。

2.价格结构：高价能卖，但不是新品最舒服的起盘带

样本里的价格表现：平均价格：$77.36,中位价格：$65.98

如果进一步拆价格段，会发现一个很有意思的现象：

$40-60 这个区间，是相对更适合新卖家切入的区间

$80-100 也能打，但更依赖产品力和转化承接

$100+ 能卖，但明显不是主流友好区间

高价产品确实存在，但高价并不等于好做。

特别是这种工具收纳类产品，消费者在下单前会很在意：稳不稳定,能放多少工具,轮子会不会晃,材质是不是容易生锈,户外使用耐不耐用,真实场景下是不是好推、好取、好收纳

如果产品定价直接冲得太高，但卖点承接不够强，就很容易出现展示看着高级，转化却跟不上

所以这类产品如果从 0 起盘，价格不能只看利润，更要看转化门槛

三，按销量排名分层

很多人做选品分析，喜欢死盯 Top5。

但实战里，这是最容易把自己带偏的习惯。

因为新品起盘最现实的目标，不是你一上来干到类目前三，

而是你能不能先站稳中腰部。

所以这次我把样本按销量排名做了分层：

Top 10

平均月销量：546.9

中位月销量：337.5

平均价格：$65.58

中位评分数：192

Top10 很强，但这里有两个问题：

里面有极端头部，容易拉高你的预期；

很多头部链接的流量结构，未必是新品可以复制的。

所以 Top10 的意义，不是告诉你我要干到这个位置，

而是告诉你这个类目的天花板大概在哪里。

第 11-20 名

平均月销量：165.9

中位月销量：163.5

平均价格：$55.47

中位评分数：156.5

这一层才是真正值得重点研究的层。

为什么？

因为它最接近一个新品在 60-120 天内，经过正确打法之后，有机会切进去的位置。

如果你要判断这个市场能不能做，要看中腰部是不是存在你能追得上的稳定样本

从这批数据来看，是存在的。

第 21-50 名

平均月销量：65.8

中位月销量：61

平均价格：$70.95

中位评分数：55.5

这个分层给了我们一个很重要的信号：

如果产品方向对、转化承接不差，新品做到月销 60-80 单是有现实路径的。

因为这个层级的评分门槛并没有高到离谱。

它不代表好做，但它代表：

你不是完全没有上桌资格。

第 51 名以后

平均月销量：21.3

中位月销量：24

平均价格：$102.53

这个分层反而高价居多，销量却不强。

这通常说明两种情况：

产品定位太重、太大、太贵，点击和转化都不占优

卖点讲不清楚，消费者理解成本高

所以这个类目里，如果你上来就做一个高价大件，但又没有很强的差异化承接，

那你的风险其实比你想象中大得多。

四，评分数分析

这个问题很关键。

因为很多卖家在看到某些低评分数链接卖得不错时，

会立刻得出一个结论：这类产品对评价依赖低，新品很好切。

这句话，很可能是错的。

1.按评分数分段后的数据

我把样本按评分数做了区间拆分：

评分数 ≤ 30

样本数：24

平均月销量：110.2

中位月销量：32

31-50

样本数：8

平均月销量：85.3

中位月销量：46.5

51-100

样本数：15

平均月销量：84.5

中位月销量：78

101-300

样本数：15

平均月销量：157.3

中位月销量：131

301-1000

样本数：7

平均月销量：298

中位月销量：191

2.怎么解读这个结果？

表面看，30 评以内的产品平均月销还有 110，看起来好像不错。

但你一定要注意：

这个区间的中位月销量只有 32。

这就说明：

大多数低评分数产品，其实卖得并不强

只是有少数产品非常猛，把平均值拉高了

这就是为什么做类目分析时，不能只看平均值，一定要看中位数。

如果只看平均月销 110，你很容易得出错误结论这个赛道低评也很好卖。

但看完中位数 32，就知道真实情况是：不是低评普遍好卖，而是低评里有少数特别强的样本。

所以，正确结论应该是：这个市场存在低评起量的案例，但不能据此判断评论依赖低、普遍好做。

六、异常样本排查

很多类目分析之所以会误判，不是因为不会算数据， 而是因为不会剔除异常样本的干扰。

尤其是这种工具收纳类产品，看上去都在一个词下，

但里面很可能混着几类完全不同的流量来源：

纯自然搜索

强广告推量

站外导流

老链接换壳

品牌流量承接

评价体系不正常

某个短期爆量窗口

如果你不做异常排查，就会把这些特殊样本当成正常运营结果，

最后做出错误判断。

异常排查方法一：看低评分数 + 高销量样本

最直接的排查逻辑就是：

筛选条件

评分数不高

月销量却明显高于同评分段中位数

比如在这份数据里，评分数 ≤ 30 的样本，中位月销量只有 32。 那凡是：评分数 ≤ 30，月销量明显高于 32，尤其高于 80、100 的

都必须重点复核。

异常样本 1：B0F66Q8YJV

异常排查方法二：看月销量 / 评分数比值

这是一个非常实战的粗筛指标。

公式很简单：

销量 / 评分数

这个值越高，越值得警惕。

因为在大多数正常运营场景下：

评分数越少，销量通常不会长期高得太离谱

如果销量远高于评分沉淀速度，就很可能存在特殊流量结构

在这份数据里，几个值得重点复核的样本包括：

B0F66Q8YJV：1817 / 16 = 113.6

B0FL25CM3L：87 / 9 = 9.7

这里面并不是说比值高就一定有问题， 而是说这个指标很适合用来抓值得复核的样本。

异常排查方法三：看销量、评分数、上架时间三者是否匹配

做实战分析，不能只看销量和评分数， 还要把上架时间一起拉进来。

因为正常逻辑是这样的：

上架时间越长，评分数通常会慢慢累积

销量越高，评分沉淀通常也会跟上

如果销量很高，但评分数和时间沉淀完全不匹配，就要警惕

在这批样本里，几个偏离度较高、值得重点复核的样本有：

B0F66Q8YJV

B0DP4KM669

总结

为什么大家都觉得选品难，是因为同样是一组数据，有人看到的是爆款，有人看到的是难以进入。这也是为什么，一份数据表如果不做清洗、不做分层、不做异常排查，查看的数据维度不同，最后得出的结论，往往不但没用，反而会误导决策。

封面来源/亚马逊

（来源：必胜哥的三板斧）