基于自身预期的细分市场选品法
选品的方式方法，相信大家已经看过不少，最近一段时间，我总结了之前的失败经验，结合对选品逻辑的学习、理解，重新梳理了一份基于自己预期和能力的选品方式，希望抛砖引玉，能够给大家带来一点点启发，同时也更希望大家可以提出批评和改进意见，一起完善这一选品法。
本文将分成3个部分：
1.选品逻辑的思考；
2.如何设计自己的选品逻辑；
3.设计选品漏斗；
一、选品逻辑的思考
当我们在谈论选品的时候，我们在谈论什么？
是工具？是指标？还是先抄再超？。。。
不知道有没有人像我一样，刚开始选品的时候，先找各种教程，视频也好、公众号也好，学习选品软件，学习里面的一些筛选指标，一步一步跟着设置、筛选，然后从结果中去选品、调研、开品。
如果是通过选品软件，这个流程大体是一样的，唯一的差别就是每个人设置的指标不同而已。要回答开头的这个问题，就得继续往深一层的探究，是什么导致了每个人设置的指标不同？是经验？是需求？还是其他什么？如果这个指标的设定我们没有办法给出清晰的设定依据，或者简单点，如果我们没有办法回答为什么要这样设而不那样设，那我们设定的指标还有意义吗？我认为是没有的。
再往下探究，这些指标从而何而来？
先说我的结论：应该从自己的需求和能力推导出来。
从逻辑上：指标对应着要求，而要求来源于自身需求，需求又要结合能力来制定。就好比，我说我要吃1份猪脚饭才会饱，1份是指标，来源于我的需求是要吃猪脚饭而不是肠粉，如果是肠粉我可能需要2份（需求不同，指标也跟着不同），更大的前提是我口袋里刚好有买1份猪脚饭的钱，这对应着能力（能力不同，需求也跟着不同）。如果抛开能力和需求，我们上来就说给我来10只帝王蟹，那不扯淡吗？
从战略上，前段时间的阅读和学习，让我更多的去思考“知己知彼”这四个字，产生了从自身能力和需求出发的理解。
知己，对应着深入、客观、全面的剖析自己的各个维度：资金、能力、期望、时间规划。。。
知彼，对应着深入、客观、全面的剖析行业、竞品、竞争环境、入场条件。。。
“知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼不知己，每战必殆。”
回到开头的这个问题，我的答案是，当我们在谈论选品的时候，应该先谈论的是自己的能力和需求。这是任何选品方式，通过软件选品也好、社交媒体选品也好、供应链选品也好，都需要立足的根基所在。
二、如何设计自己的选品逻辑
在确定了切入点之后，我把设计选品逻辑总结成一句话：先向内求解，再向外求匹配。
向内求解，就是想清楚这三个问题：我有什么？我要什么？怎么去要？其实就是深挖自己，能力范围有多大、固定资金和流动资金有多少、供应链是否有优势、目标和预期是什么，通过什么手段和方式去实现目标。
向外求匹配，就是搞清楚客观事实和现状是什么，具体来说：市场和产品的入门门槛有多高，对应资金要求、运营能力要求、供应链要求分别是怎么样的，这些是不以个人意志为转移的客观现状。只有先向内求解，再向外去匹配，建立起这样的认知：我们要追求的是适合的，而不是最好的。
接下来把上面的思路转变成可落地的方法。
既然是一门生意，我们的最高优先级需求，就是盈利。需要思考的问题是怎么样的业务模型和财务模型是可以满足盈利的需求，我把业务拆解成对应的财务模型，当然如果大家有兴趣，还可以把他拆解得更细：
这个表中，先列举出销售额背后的各个业务板块，然后设定我们的预期年销售额、各个板块的占比规划，重要的是：这里设定的数值其实就是对应前面提到的我有什么、我要什么、怎么要，这三个问题的数值量化体现。
设定完成后，再问自己3个问题：
1.在目标销售额下，对应的成本是否能接受？
2.每项成本背后对应的能力要求，我是否能做到？
3.净利润是否符合预期？
这3个问题都通过后，这个财务模型，就是我们的最高优先级指标，后续的选品、运营等操作，都要以这个表格中的数据作为行动的依据和控制项：判断一个品，要不要做，推算他的财务模型，与自己的模型对比，符合的再考虑要不要做，不符合的碰都不用去碰。
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三.设计选品漏斗
说了那么多，终于要到实操的环节了。我知道你很急，但你先别急。在后文的指标设定说明前，我都会先盘一下，这个选品漏斗需要通过哪些指标来实现前面的财务模型，然后数值如何设定。
我这里使用的是极目数据-细分市场报表，通过选择对应大类后，导出这个大类下的所有细分市场，这里的细分市场对应着亚马逊后台上级探测器的niche概念。这个数据源的好处在于，直接针对的是细分市场进行，或者是我们常说的特定场景下的产品进行分析。之前还有写过一篇相同思路下，使用卖家精灵市场选品的方式，感兴趣的伙伴也可以移步查看。
把筛选漏斗按照自己的关注点，分优先级进行设置如下：
1.最重要的目的：盈利
时刻把最根本的目的放在首位，在选品环节，不能实现盈利目标的市场和产品哪怕他再好，也不值得浪费时间去看。那么影响盈利达成的主要就是率和量，率就是利润率，量取决于客单价和销量。
在利润率这个点上，可以很直接的根据自己设定的净利润预期，假设是20%，那么对应加上广告花费20%，也就是常说的广告前毛利率为40%。
【指标设定】：在极目数据中，与利润率相关的有“50%自然单的利润率”和“70%自然单的利润率”，指标的说明是：当自然单占比分别达到50%和70%的时候，对应净利润率有多少利润率，极目预设的产品毛利润是30%，计算利润率=30%-Tacos=30%-acos*广告占比=30%-acos*(1-自然占比）。也就是说这里他给出的结果是已经扣除广告费用，然后使用平均客单价、cpc和转化率测算acos，最后得到的净利润。在我理解50%自然单衡量的是打造过程中的一个利润情况，70%自然单衡量的是健康的产品终局下的产品利润情况。因此我选择的是70%自然单的利润率作为筛选指标 。结合前面自己设定的目标Tacos（广告费用占比）为20%，放在极目的这个指标上，默认30%-目标Tacos=10%。所以这项的指标通过标准为“70%自然单的利润率”》10%。对应表格中将这列数据降序，剔除10%以下的市场数据，将符合条件的数据复制出来到新建的sheet，进到下一层级筛选。
在客单价上，虽然很多人建议说从低客单价开始做，采购成本比较低，资金压力相对小，但我个人认为，如果从财务模型上去看，低客单价天然的劣势在于争取净利润目标值的难度更高一点，因为总的资金额度和其他的成本比例摆在那，所以他需要更多的单量来去填平其他支出的凹陷。所以实际上，低价量多和高价量少，体现在资金压力上是没有太大区别的。当然了，低客单价也有天然的优势那就是转化率相对高些，所以在客单价的选择上，仁者见仁智者见智。我个人会设置在市场平均价格15+以上，为什么是15+，好像也不高，因为：
首先市面上软件统计的大多是平均价格，而15的平均价格下，对应会有20+、甚至少量30+的单品存在，这些是我更感兴趣的；
其次，低客单价商品有机会通过叠加数量和组合的方式变相提高客单价，做最简单的差异化；
再次，作为第一层漏斗，不要勒得太紧，毕竟后面还有好几层呢。
【指标设定】：产品价格，通过标准：》15，同样降序筛选出符合条件的数据复制到新的sheet继续筛选。
关于销量，一样回到财务模型，假设我们目标年销售额10w美金，开品数量2（也对应着亚马逊商机探测器对商品发布成功的定义：年化营收5w美金）那么获取到目标市场的产品均价后，通过计算：100000/2/市场均价=目标年销量。这里的计算的是，在目标市场下，以市场平均价格发布商品，实现目标营业额，所需要的年销量。如果实际发布价格比均价更高，目标销量可以降低，如果实际发布价格比均价更低，目标销量需要增加。通过目标销量与市场的平均销量进行对比，可以初步的判断自己的预期在市场下的实现难度：
如果市场的平均年销量<目标年销量，说明在这个类目要完成销售目标的难度比较大，我们要达到平均线以上才有机会；
反之，如果市场的平均年销量>目标年销量，说明在这个类目完成销售目标，只需要达到平均线，甚至低于平均线就可以实现，那么这样的市场就是我们需要优先考虑的；
【指标设定】在新的sheet中最右侧新建3列，第一列定义为：目标年销量，输入公式计算100000/2/市场均价，第二列定义为：市场年均销量，输出公式计算：360天销售量/商品总数；第三列定义为：是否大于目标销量，输入公式计算第一列的数值减去第二列，并将单元格格式设置负数显示为红色。
说明：红色的负数就代表着平均年销量>目标销量，同理可以计算半年销量和季度销量的对比，根据自身需求进行选取。将符合条件的数据再次复制到新建sheet进行下漏。
2.市场的增长趋势
过去半年参加过不少线下的大会、沙龙，我发现优秀的前辈们看待市场都有一个共同点，就是在说其他数据之前，先对趋势进行判断：这个市场的增长空间有多少、复合年均增长率是多少、未来几年可能达到多少的销售额和销量。。。每个人关注的数据也许会有差别，但是都同时指向了同一个问题，那就是增长趋势。要将增长趋势落实到选品的筛选指标中，也可以有很多的方式：搜索量、销售额的增长值或增长率、BSR的增长数或增长率、核心关键词的谷歌趋势、aba趋势等等。。不同的选品软件有不同的指标定义可以使用。
【指标设定】把近180天/90天的搜索增长率作为一个初步判断标准，两者均为正数，或者至少90天数值为正。
重要说明：趋势是一个重要指标，但是在实际操作过程，我会放在最后的环节进行判断，这里放在第二位是出于对这个指标重要性的强调。
【关于趋势指标，也想和大家互动下，大家一般会关注哪些数值？或者我的这样设定是否还有更好的改进空间？】
3.市场环境的初步判断
原本我会使用市场总销量/商品总数来计算供需比例，但是这个数值等同于市场平均销量，在第一个指标中已经进行了设定和筛选，所以可以略过。而竞争的广告成本等因素，由利润率这个最直接的结果来衡量了，所以在这层筛选也可以先略过。
那么在这个环节我会加入对退货率和新品成功率的指标筛选。
【指标设定】
退货率-通过标准：<8%，8%的数值计算来源于产品成本测算，我这里设定的退货占比在前面的财务结构中上限是5%，所以退货率不能超过8%。这个数值可以根据商品的成本结构不同适当调整。
180天新品成功率-通过标准：>0%
将符合这两个条件的市场再进一步下漏。
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4.人工判断环节
排除一些干扰项：大件商品/抛货/季节性/液体/粉末，这个环节因人而异，各自针对不想做的类型进行排除即可。另外需要注意的就是前面提到的趋势判断，以及头部垄断的判断，表格中关于垄断的数据源有:
TOP5产品份额/TOP20产品份额/TOP5品牌份额/TOP20品牌份额,都是以点击份额作为排序依据。这里我选取的是TOP20产品份额，另外需要注意的是，这个表格是细分市场数据，有时候产品数量并不多，我们进行头部top20指标的判断时，需要先看一下这个市场下的商品数量，需要高于20个才有判断意义。另外点击份额需要区分标品和非标品，标品的top点击份额天然会更高，非标品的top点击份额相对更低。
【关于标品和非标品的top点击份额，大家会如何设定？】
通过以上的几个层级漏斗，就可以快速的将批量的细分市场进行筛选得到初步的细分市场集合，再结合投资回报率、竞争难易程度等展开细分市场的进一步筛选了，后面有机会另再写一篇展开介绍。
以上就是我从自身需求和能力出发，规划的选品思路，不足之处还请各位批评指正。
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