Amazon-da yeni məhsul araşdırmasının avtomatlaşdırılması işin təkrarlanan hissələri üçün ən yaxşı nəticəni verir: axtarış həcmi təxminlərini çıxarmaq, rəy mətnlərini skan etmək, qiymətləri izləmək və minlərlə ASIN-i sadə qaydalarla çeşidləmək. Təchizatçı keyfiyyəti, brend uyğunluğu və bazar boşluğunun real olub-olmaması kimi mühakimə tələb edən məsələlərdə isə zəif işləyir. Effektiv yanaşma işi bir alətə həvalə etmək əvəzinə, məqsədyönlü şəkildə bölməkdir.
Məhsul araşdırması addım-addım nələri əhatə edir?
Nəyi avtomatlaşdıracağınıza qərar verməzdən əvvəl addımları siyahıya alın. Hansı alətdən istifadə etməyinizdən asılı olmayaraq, əksər araşdırmalar oxşar ardıcıllığı izləyir.

- İdeya formalaşdırılması: yoxlanmağa dəyər kateqoriyalar və açar sözlər tapmaq.
- Tələb qiymətləndirilməsi: axtarış həcmi, satış təxminləri və mövsümilik.
- Rəqabət təhlili: satıcı sayı, rəy sayı, siyahı keyfiyyəti və brend konsentrasiyası.
- Müştəri anlayışı: alıcıların nədən şikayət etdiyi və nəyin mövcud olmasını istədikləri.
- Xərc modelləşdirilməsi: çatdırılma xərci, FBA rüsumları, yönləndirmə rüsumları, reklam xərci və mənfəət marjası.
- Təchizatçı qiymətləndirilməsi: nümunələr, zavod auditləri, sertifikatlar və çatdırılma müddətləri.
- Qərar: davam etmək, məhsulu dəyişdirmək və ya imtina etmək.
İlk dörd addım böyük həcmdə məlumatı əhatə edir və avtomatlaşdırma üçün uyğundur. Son üç addım isə heç bir alətin tam sahib olmadığı məlumatlardan asılıdır.
Məlumat tutumlu addımları hansı alətlər idarə edir?
Helium 10, Jungle Scout və SmartScout kimi üçüncü tərəf paketləri satış və axtarış həcmini öz modelləri əsasında təxmin edir. Amazon-un özü Seller Central-da axtarış terminlərini nişlərə qruplaşdıran, axtarış həcmi tendensiyalarını, klik payını və mövcud olduqda geri qaytarılma dərəcələrini göstərən Product Opportunity Explorer-i təqdim edir. Brand Analytics brend sahibləri üçün faktiki axtarış termini reytinqlərini əlavə edir.
Üçüncü tərəf satış təxminlərinə istiqamətverici kimi baxın. Onlar modelləşdirilib, Amazon tərəfindən bildirilməyib və müxtəlif alətlər tez-tez bir-biri ilə razılaşmır. Product Opportunity Explorer məlumatları Amazon-dan gəlir, lakin sərhədləri sizin məhsul ideyanızla üst-üstə düşməyə bilən nişlərə toplanır.

AI məhsul araşdırmasında nəyi yaxşı edə bilər?
Böyük dil modelləri mətni geniş miqyasda oxumaq və ümumiləşdirmək üçün yaxşıdır. Bu, onları əvvəllər günlərlə əl ilə oxumağı tələb edən müştəri anlayışı addımı üçün faydalı edir.
Rəylərin təhlili
Ən yaxşı 20 rəqib ASIN-dən rəyləri bir alət vasitəsilə və ya platformanın şərtləri daxilində əl ilə toplayaraq ixrac edin və bir modeldən şikayətləri mövzuya görə qruplaşdırmağı xahiş edin. Tipik bir sorğu hər biri üçün say və nümunə sitat ilə ən çox rast gəlinən on problemi istəyir. Siz “bir neçə aydan sonra qapaq çatlayır”, “daşımaq üçün çox ağırdır” və ya “təlimatlar aydın deyil” kimi məhsul dəyişikliklərinə işarə edən bir siyahı alırsınız.
Açar sözlərin qruplaşdırılması
Product Opportunity Explorer-dən bir neçə yüz axtarış terminini yapışdırın və modeldən onları niyyətə görə qruplaşdırmağı xahiş edin: istifadə halı, auditoriya, xüsusiyyət, qiymət siqnalı. Qruplar bir nişin tək bir siyahının yaxşı xidmət edə bilməyəcəyi “səyahət üçün” və ya “ev üçün” kimi fərqli alt bazarlara sahib olub-olmadığını göstərir.
Siyahı müqayisəsi
Modelə ən yaxşı on siyahının başlıqlarını və bəndlərini verin və onların hamısının hansı iddiaları paylaşdığını və heç birinin nələri etmədiyini soruşun. Mesajlaşmadakı boşluqlar bazardakı boşluqlarla eyni deyil, lakin onlar fərqlənmə üçün ucuz başlanğıc nöqtəsidir.
Avtomatlaşdırma harada yanıldır?
Avtomatlaşdırma zəif daxilolmalardan əmin nəticələr çıxarır və məhsul araşdırması zəif daxilolmalarla doludur. Bu uğursuzluq nöqtələrinə diqqət yetirin.
- Dəqiq görünən, lakin geniş xəta payı olan modellərdən gələn satış təxminləri.
- Səsli azlığı həddindən artıq qiymətləndirən rəy xülasələri; həmişə hər mövzunun arxasındakı sayı yoxlayın.
- Vahid xərci ikiqat artıra biləcək xüsusiyyətlər kimi istehsal reallığını nəzərə almayan AI tərəfindən yaradılmış məhsul ideyaları.
- Metrikləri yoxlaya bilməyəcəyiniz şəkildə birləşdirən imkan balları.
- Məlumat pəncərəsi yalnız pik ayları əhatə etdiyi üçün güclü görünən mövsümi nişlər.
- Alətlərin işarələmədiyi, müəyyən topikal vasitələr və ya sınaq tələb edən oyuncaqlar kimi məhdudlaşdırılmış və ya qapalı kateqoriyalar.
Model həmçinin məlumatı olmayan konkret ASIN və ya bazar haqqında soruşulduqda təfərrüatları uydura bilər. Ona məlumatı verin və yalnız təqdim etdiyiniz məlumatlar əsasında işləməsini istəyin.
İnsanda nə qalmalıdır?
Üç addım avtomatlaşdırmaya qarşı müqavimət göstərir. Birincisi, təchizatçı qiymətləndirilməsidir. Zavodun real keyfiyyəti fiziki nümunələrdə, ünsiyyət sürətində və problemləri həll etmək istəyində özünü göstərir ki, bunların heç biri cədvəldə görünmür. Ən azı üç təchizatçıdan nümunələr sifariş edin və onları özünüz yoxlayın.
İkincisi, brend uyğunluğudur. Məhsul hər bir alətdə yüksək bal toplaya bilər, lakin yenə də brendiniz, kapitalınız və ya komandanızın bacarıqları üçün yanlış ola bilər. Ekoloji təmiz mətbəx ləvazimatları üzərində qurulmuş bir brend, rəqəmlər yaxşı görünsə belə, telefon aksesuarları əlavə etməzdən əvvəl iki dəfə düşünməlidir.
Üçüncüsü, yekun xərc modelidir. Alətlər FBA rüsumlarını yaxşı hesablayır, lakin siz işə salınma üçün real reklam xərclərini, kateqoriya üçün geri qaytarılma dərəcələrini, yavaş aylar üçün saxlama rüsumlarını və inventarda bağlı qalan nağd pulu əlavə etməlisiniz. Kağız üzərində sağlam marjası olan bir məhsul, reklam xərcləri daxil edildikdən sonra ilk altı ayda pul itirə bilər.
Birləşdirilmiş iş axını necə görünür?
Budur, ayda bir neçə ideyanı yoxlayan kiçik bir komanda üçün nümunə iş axını.
- 1-ci həftə: hər bir ideya üçün Product Opportunity Explorer və üçüncü tərəf alətini işə salın; azalan axtarış tendensiyaları və ya həddindən artıq brend konsentrasiyası olan hər şeyi atın.
- 1-ci həftə: qalan ideyalar üçün ən yaxşı satıcıların rəylərini ixrac edin və şikayətlər üzrə AI qruplaşdırmasını işə salın.
- 2-ci həftə: bir şəxs qrupları oxuyur və hansı şikayətləri məhsul dəyişikliyinin münasib qiymətə düzəldə biləcəyinə qərar verir.
- 2-ci həftə: işə salınma reklam büdcəsi və mühafizəkar konversiya dərəcəsi daxil olmaqla xərc modelini qurun.
- 3-cü həftə: sağ qalan iki və ya üç ideya üçün nümunələr sifariş edin.
- 4-cü həftə: nümunələri yoxlayın və qərar verin.
Avtomatlaşdırma birinci və ikinci həftələri günlərlə davam edən əl işindən saatlara endirir. O, üçüncü və dördüncü həftələri qısaltmır və qısaltmamalıdır.
Avtomatlaşdırılmış araşdırmanı necə dürüst saxlamaq olar?
Hər bir ideya üçün məlumat mənbəyini, götürülmə tarixini və çıxarılan nəticəni qeyd edərək araşdırma jurnalı saxlayın. Məhsul istifadəyə verildikdə, faktiki nəticələri araşdırma təxmini ilə müqayisə edin. Bir neçə buraxılışdan sonra hansı alətlərin kateqoriyalarınızda nə qədər çox qiymətləndirdiyini öyrənir və hədlərinizi tənzimləyirsiniz.
Hər bir ideyadan imtina etməyinizin səbəbini yazmaq da kömək edir. Altı ay sonra, bir alət eyni nişi yenidən işarələdikdə, ilkin səbəbin hələ də tətbiq olunub-olunmadığını görə bilərsiniz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Artıq nəzərdən keçirdiyiniz bir məhsul ideyasını seçin. İlk beş rəqibin rəylərini çıxarın, onları şikayət mövzularını say və sitatlarla istəyən bir sorğu ilə dil modelindən keçirin və sonra xülasənin uyğun olub-olmadığını yoxlamaq üçün rəylərin 30-nu özünüz oxuyun. Bu tək məşq, onu prosesinizin qalan hissəsinə daxil etməzdən əvvəl avtomatlaşdırılmış rəy təhlilinə nə qədər etibar edəcəyinizi sizə göstərir.
Nəticəni araşdırma jurnalınızda yazın, xülasənin harada səhv olduğunu da daxil edin. Bu qeyd, sonrakı hər bir avtomatlaşdırılmış təhlilin nə qədər əl ilə yoxlanılması lazım olduğuna dair qaydaya çevrilir.
Oxumağa davam edin: Amazon-da yeni məhsul araşdırması · Amazon