类目竞争大不大，是否该进入这个类目？款式定不下来，功能如何取舍？产品定位准确吗，市场会接受吗？相信大家在做亚马逊的时候不可避免都会碰到如上的问题，我们也被这样的问题困扰了很久，最终找到了一条适合于自己的道路。那么我们是怎样克服问题并把销售额一年做到过亿规模呢？很大一部分原因在于市场调研，市场调研是一个公司从草莽走向精细化运营的必要手段，那么市调该如何入手呢？亚马逊市场调研大体可以由大到小分为五个层次：①行业状况，②市场容量，③类目分析，④竞品分析，⑤供应链分析；一．行业状况行业状况包括行业所处的周期，行业内的产业分布，行业的历程与其发展，行业未来的发展趋势，可能存在的一些市场机会等。在逐渐萎缩的行业里面，就算做成了行业龙头也要被时代淘汰，比较有代表性的就是非智能手机的市场，有线入耳式耳机，相机胶圈等市场。产品经理梁宁有一个很经典的点线面理论，当宏观层面的面都不存在的时候，点和线将于哪里附着呢，简单讲就是“在风口，猪都能飞起来”。二．市场容量你需要了解目前所从事这个行业的市场容量有多大，未来的增量有多大，以及行业是怎样的趋势。包含了销售额，销量等。这个指标与市场对产品的需求程度和消费能力有强烈关联性。通过市场份额和销售总量，以及同比变化等了解市场容量和增量等三．类目分析亚马逊和淘宝类似，都会有很多平行类目，如家居，户外等，也有很多垂直类目，例如游戏耳机这个类目，上一级类目是Vedio games，但是细分的平行类目又分为PS4，PS5，Xbox和 PC端的游戏耳机类目，大类可以帮助我们了解销量和市场情况，小类分析更为精准细致，小类分析包含的最重要一项是①量价分布图，另外是②卖家分布信息，通过卖家分析可以得出中国卖家，海外大牌，或是亚马逊自营产品的占比。③产品上架时间，这样就能知道类目的季节性和产品生命周期。④竞争程度分析可以通过新品的成功率，高评论数的asin占比，以及商品的集中度，品牌的集中度，评论数分析，大牌占比等等得出。⑤品牌分析（大牌和非大牌），品牌的产品线分析，产品迭代和Roadmap分析，品牌的定位分析，包含了它所定位的是高收入人群或中低收入人群，产品是简约风还是科幻唯美风等。⑥产品的形态分布，产品的形态分布包括了产品ID的特征点，主流配色，还有材质以及新的流行趋势等。做好类目分析找到分层蓝海和突破口。四．竞品分析首先我们需要注意竞品的①功能卖点？例如耳机的频响参数，电池容量，是否ANC等。第二需要注意耳机的②使用场景，人机交互的一些体验曲线。③价格分析，可以分析到竞品的成本利润，以及它的coupon和运营手法。④评论分析，对于评论分析我们可以分析评论值，痛点，卖点，可以据此来做了一些产品的改进点。⑤人群分析，研究产品的主要客户人群。⑥ID分析，我们可以透过ID分析一些底层的逻辑，找到ID究竟卖得好的原因。最后是⑥生命周期，运营的实力的分析，文案图片分析，qa的分析，上评论节奏，价格策略等等，同时也可以根据品牌找到这家公司（很多网站有教程），了解这家公司的实力以及规模。五．供应链的了解与分析，除了了解市场上需要什么，更要了解自己能做什么，每个供应商都有各自的优势和劣势，成本结构等等。另外是产业的一些技术趋势，及时掌握新技术的涌现，利用新技术的先发优势实现弯道超车，优先积累评论，卡位排名。但是需要注意新技术往往没有得到市场大规模的验证，伴随着极大的风险，市场的技术热点也是需要关注的，例如TWS的热点，耳机的ANC降噪热点，苹果新品的热点等等，需要注意踩在热点上的产业链普遍存在价格的竞争非常激烈且功能的迭代周期非常短的现象。另外就是产业的原料的价格，包括成品的价格等等，可以通过拆分bom来详细了解。话务耳机话务耳机通话算法的成功应用案例（品牌：Taotronics）对于数据的获取，我也认为有五个方面的手段：①外部机构，②网站，③亚马逊本身，④外部插件，⑤公司本身已积累的数据机构。外部机构：有一些围绕亚马逊生态的服务商，他们平时利用技术工具或其他渠道收集亚马逊的数据，另有亚马逊的内部人士能拿到一些亚马逊系统后台的数据，这部分数据是相当精准的，能够清楚地反映每个卖家过去的销售额，销售量等等，但是这类渠道比较隐蔽，并且也需要一定的关系。第三个就是一些统计局的一些数据，比如说国家的进出口数据等等，还有一些第三方的调研机构的数据和行业观察机构的数据。网站：最常用的一些网站就是，AMZ123，雨果网，亿恩网还有一些公众号。另外谷歌、百度等等这些门户网站也是我们常用到的，还有鸥鹭选品，卖家精灵等等。插件：围绕着亚马逊平台，很多公司做了围绕google浏览器开发的插件，比如说我们常用的就有一些keepa，helium10，amzscout，asin nabber等等。通过这些插件也有一些预估销量数据，价格跟踪，评论分析等等。亚马逊：在亚马逊上面我们可以看到有一些best sller（销售榜） new release（新品榜），mover and sharks（飙升榜）等等，一些实力强的公司，都有自己专门的数据部门，平时利用爬虫等工具收集和分析数据，为部门决策提供支撑。自身经营数据的积累与分析：对公司产品的销售情况与经营数据进行收集，分类与分析。诊断现有的问题，发现市场机会。做好以上部分内容，不要忘记了风险评估。只有识别和规避了道路上大大小小的风险才能顺利地到达终点。最后必不可少的是做好数据的可视化，让老板们看得懂，看得爽。在大数据时代的浪潮中，希望我们都能做好市调和数据分析，对市场的理解更上一层楼。