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利用AI几分钟判断这个加热冰淇淋勺,到底有没有机会?
利用AI几分钟判断这个加热冰淇淋勺,到底有没有机会?最近测试了一个产品加热冰淇淋勺。这个产品挺符合很多卖家喜欢的新品特征，售价20到30美元，体积不大，供应链好找，用户需求明确。美国家庭大多有吃冰淇淋的习惯，冰淇淋从冷冻柜拿出来硬度很高，普通勺子挖起来费力，老人、小孩或者手部力量不足的人体验更差，所以市场上出现了加热勺，通过加热勺头降低挖取难度。 
这类产品很容易给卖家制造错觉，售价接近30美元，采购成本可能只有几十元人民币，中间看着有非常大的空间。很多卖家快速算一下售价减采购成本，就觉得值得做，但我发现很多产品最后失败的原因出在利润模型就算错了。 经常有卖家拿一个产品过来，说这个产品利润很好。理由通常很简单，售价30美元，采购成本5美元，中间还有20多美元空间。实际运营一个产品，成本远不止采购。产品从工厂出来，要先付国内运输和头程物流，进了亚马逊仓库有FBA配送费和仓储费，平台佣金，新品阶段还要持续投广告。除此之外还有很多容易被忽略的成本，Coupon折扣、退货损耗、不可售库存、包装损耗。退货这块对低利润产品影响尤其明显，一个订单退回来，损失的不止产品成本这一项，已经付出去的配送费和头程费也一起没了。 所以很多产品看着利润不错，广告成本稍微高一点，或者退货率稍微高一点，利润马上被吃掉。现在分析新品，不应该看毛利，我先看的是，按新品阶段进入，这个产品最后还能剩多少净利润。 以前我们分析新品，要把几个工具的数据拼在一起。一部分工具收集竞争对手销量，一部分工具计算转化率，甚至还需要专门的工具计算CPC，最后自己整理表格算利润。 这个流程没问题，麻烦在于每个工具解决的是一个单独的问题。搜索量高只能说明消费者有兴趣，不能说明进入以后赚钱。竞品销量不错只能说明需求存在，不能说明新品还有利润空间。历史趋势稳定，也不代表现在进入还是好机会，竞争环境、广告成本和获客成本都可能已经变了。一个产品到底值不值得投入，最后还是靠卖家的经验判断。 这次看的竞品是Beyn Heated Ice Cream Scoop。Listing做得比较完整，可充电电池、USB-C快充、IP67防水、LED显示、多档温度调节都有。从产品角度看，这个市场已经完成了一部分用户教育，消费者知道为什么需要它，也知道购买时关注哪些功能。很多卖家看到这里会认为，市场验证过，有销量，应该可以进。 但做过新品的人都知道，市场验证和新品机会之间有很大距离。一个老链接稳定出单，背后可能有几千个Review、稳定排名和长期广告数据积累。新品第一天上线，没有Review，没有自然流量，没有品牌信任，面对的是完全不同的竞争环境。 为了得到更准确的利润模型，我会先用Keble跑一遍。 打开https://keble.cn/把研究的亚马逊产品链接放进去 注册后添加客服，备注【咱们的跨境运营笔记】领取免费试用购买会员 结算输入【YYBJ88】优惠码，可享88折优惠 
Keble会根据产品推荐相关关键词，比如这个产品会出现heated ice cream scoop、electric ice cream scoop、rechargeable heated scoop这些词。 
接下来选择你要研究的关键词和对应类目，把真实采购数据填进去。 
Keble对我来说最大的价值，不在替我决定这个产品能不能做，它把以前麻烦的计算过程压缩掉了。以前判断一个产品，我可能要开选品工具看市场，再开表格算FBA、头程和广告，还要单独看历史趋势。现在把链接、关键词、类目、采购成本和包装数据放进去，它按统一模型把市场、竞争和财务数据整理出来。下面是报告的部分内容展示
看到这组数据，我可能会先把这个产品放一放。产品本身未必有问题，真正让我犹豫的是现在进去的人已经太多了。过去一年就新增了45个品牌，说明大家都在盯这个机会。但再看结果，新品牌做出来的比例并不高，105个新品牌产品里只有26个最终表现还可以。对卖家来说，这意味着现在入场不是简单上个链接、投点广告就能跑起来，而是要跟一批同时期进入的新品抢关键词、广告位和订单。尤其今年新品数量还在继续增加，我更担心的是后面的获客成本会越来越高。遇到这种市场，我宁愿再找一找竞争没这么集中的产品，也不会因为售价和采购成本看起来有空间就急着下单。 
现在选品必须先算自己到底有没有钱把它推到正常出单，而不是只算第一批货要多少钱。有些产品单看采购成本并不高，10万块甚至就能把货做出来，但真正上线以后，头程、FBA、广告、Coupon、补货这些费用会一笔一笔往里加。如果一个产品正常启动其实需要二三十万，而手里的预算只有10万，那前面就算选品判断没错，后面也很容易因为广告不敢投、库存接不上，最后把链接做死。所以我比较看重报告里的启动预算，不是因为这个数字一定百分之百准确，而是它会提醒我：这个产品除了能不能卖，还要看我现阶段的资金能不能撑到它跑起来。 
下面这部分是Keble报告里我认为比较有价值的。以前自己做利润测算，把售价、采购成本、物流、FBA费用填进去，最大问题是每个人算法不一样。有人按乐观的广告比例算，有人忽略退货，有人只算第一批货成本，不考虑新品推广阶段的资金压力，最后得到的只是一个理想状态。 
Keble把这些影响因素放进同一个模型，让卖家看到的不止理论上能赚多少钱，还有真实新品运营环境下，投入成本和利润空间到底匹不匹配。很多产品卖是能卖，不值得投入。 
不同的产品进入时机不同表现会天差地别，所以一定要分析现在值不值得进入，为什么。报告分析得到：近一年有45个新品牌进入，已经触发明显过热警报；新品牌新品105个里只有26个跑出来，成功率仅24.76%，有75个直接不赚钱，说明这不是“容易试错”的市场，而是大量卖家冲进来后大面积失败的市场。 
以前分析新品，要自己把这些信息一点点整理出来，再凭经验判断。Keble的作用更像是把过程标准化。它不能替卖家保证哪个产品成功，亚马逊没有100%成功的产品。但它可以帮卖家在投入库存、资金和广告预算之前，更早发现这个产品是真机会，还是看起来利润很好、实际运营很难赚钱。很明显这可以提高选品的成功率。
一、很多卖家算的利润是单个产品毛利
二、分析一个新品需要几个工具配合
三、利用AI快速搞定利润模型