無論是做平臺電商還是做獨立站電商，產品的開發與選擇都至關重要。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，自己對于產品開發思路的一些理解，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據，我一般采用的是亞馬遜平臺上的信息。根據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”數據下載下來，并對對數據進行粗分析。
這個粗分析的過程，我一般會編寫一些 Python 代碼來對數據進行處理并將處理之后的數據展示出來。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據的占比。
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據，純粹是因為個人習慣，且能極大加快在數據處理與展示這塊的速度。
當有了這樣一份詳細的交易數據后，我便能大概知道這個類目在平臺上的一些具體表現。接下來要做的就是判斷要不要繼續深入調研這款產品。如果覺得這個類目的數據符合自己的要求，那繼續深入分析下。
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，去了解后續怎么在產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據下載下來，然后將數據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，并總結下問題點。到底是產品的質量不行，還是說產品在物流運輸的過程中體驗很差，亦或者是產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。
當有了交易數據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束，你還需要去分析利潤、分析產品差異化，分析競爭對手的推廣策略，等等等。
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