锚文本关键词挖掘

产品开发的思路

无论是做平台电商还是做独立站电商,产品的开发与选择都至关重要。熟悉我之前文章的朋友,可能都会清楚我的主要玩法还是找到低竞争的关键词,然后集中优势资源切入进去。那今天这篇文章简单分享一下,自己对于产品开发思路的一些理解,个人认为这套逻辑适用于独立站电商,也同样适用于平台电商。

对于抓取商品的交易数据,我一般采用的是亚马逊平台上的信息。根据目标市场来选择对应亚马逊站点(比如做的是美国英语市场那便选择亚马逊美国站点),然后通过工具将“Best Seller”数据下载下来,并对对数据进行粗分析。

这个粗分析的过程,我一般会编写一些 Python 代码来对数据进行处理并将处理之后的数据展示出来。比如下图便是我写的一部分代码,其作用就是分析 Best Seller 里面有多少品牌,然后各个品牌的销售量与销售额分别是多少,并且计算销售量与销售额占全部数据的占比。

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当然,整个粗分析的过程并不是只有这么一点代码,毕竟各个分析维度涉及到的分析指标不一样,不能一概而论。至于为什么要写代码来粗分析交易数据,纯粹是因为个人习惯,且能极大加快在数据处理与展示这块的速度。

当有了这样一份详细的交易数据后,我便能大概知道这个类目在平台上的一些具体表现。接下来要做的就是判断要不要继续深入调研这款产品。如果觉得这个类目的数据符合自己的要求,那继续深入分析下。

至于分析哪些点,其实我的做法比较糙。就是看这些商品链接下的用户评论信息,详细了解下用户在使用这些产品时的真实体验。注意我这里只看差评,我得通过那些差评信息,去了解后续怎么在产品落地页上进行改进。

至于看差评的方式,其实也有一点小技巧。

我的做法是先在商品链接上将商品的评价数据下载下来,然后将数据按照格式整理到在线表格中(我一般使用的是 Google Sheets)。然后逐条阅读后,并总结下问题点。到底是产品的质量不行,还是说产品在物流运输的过程中体验很差,亦或者是产品没能完全满足用户需求。

这些信息都要仔细整理出来,并总结归纳好。当然如果阅读大量英文比较吃力的话,不妨直接在 Google Sheets 里面调用 Google Translate 的服务,将评价信息翻译成中文,这样处理起来会快一点。

当有了交易数据分析与用户使用反馈分析后,我要做的就是在独立站上上传自己的产品了。当然如果你是做平台电商的话,分析工作可能还远未结束,你还需要去分析利润、分析产品差异化,分析竞争对手的推广策略,等等等。

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