Автоматизация исследования новых продуктов на Amazon: что должна делать ИИ

Прежде чем решать, что автоматизировать, перечислите шаги. Большинство исследований следуют аналогичной последовательности, независимо от того, какой инструмент вы используете.

• Генерация идей: поиск категорий и ключевых слов, которые стоит проверить.
• Оценка спроса: объем поиска, оценки продаж и сезонность.
• Обзор конкуренции: количество продавцов, количество отзывов, качество листинга и концентрация бренда.
• Понимание клиентов: на что жалуются покупатели и что они хотели бы видеть.
• Моделирование затрат: стоимость доставки, комиссии FBA, реферальные комиссии, расходы на рекламу и маржа.
• Оценка поставщиков: образцы, аудиты фабрик, сертификаты и сроки выполнения.
• Решение: запуск, изменение продукта или отказ.

Первые четыре шага включают большие объемы данных и подходят для автоматизации. Последние три зависят от информации, которой ни один инструмент не обладает полностью.

Сторонние пакеты, такие как Helium 10, Jungle Scout и SmartScout, оценивают продажи и объем поиска на основе собственных моделей. Amazon сама предоставляет Product Opportunity Explorer в Seller Central, который группирует поисковые запросы по нишам и показывает тенденции объема поиска, долю кликов и показатели возврата, где это доступно. Brand Analytics добавляет фактические рейтинги поисковых запросов для владельцев брендов.

Относитесь к оценкам продаж сторонних разработчиков как к ориентировочным. Они моделируются, а не сообщаются Amazon, и разные инструменты часто расходятся во мнениях. Данные Product Opportunity Explorer поступают от Amazon, но агрегируются в ниши, границы которых могут не совпадать с вашей идеей продукта.

Большие языковые модели хорошо читают и обобщают текст в больших масштабах. Это делает их полезными для этапа понимания клиентов, который раньше занимал дни ручного чтения.

Анализ отзывов

Экспортируйте отзывы из 20 лучших конкурирующих ASIN через инструмент или собирая их вручную в рамках условий платформы, и попросите модель сгруппировать жалобы по темам. Типичный запрос запрашивает десять наиболее частых проблем с количеством и примером цитаты для каждой. Вы получаете список, такой как «крышка трескается через несколько месяцев», «слишком тяжелая для переноски» или «инструкции неясны», который указывает на изменения продукта.

Кластеризация ключевых слов

Вставьте несколько сотен поисковых запросов из Product Opportunity Explorer и попросите модель сгруппировать их по намерениям: вариант использования, аудитория, функция, ценовой сигнал. Кластеры показывают, имеет ли ниша отдельные подрынки, например «для путешествий» против «для дома», которые один листинг не может хорошо обслужить.

Сравнение листингов

Дайте модели заголовки и пункты десяти лучших листингов и спросите, какие утверждения они все разделяют и какие из них никто не делает. Пробелы в сообщениях — это не то же самое, что пробелы на рынке, но они являются дешевой отправной точкой для дифференциации.

Автоматизация выдает уверенные результаты на основе слабых входных данных, а исследование продукта полно слабых входных данных. Следите за этими точками отказа.

• Оценки продаж, которые выглядят точными, но исходят из моделей с большой погрешностью.
• Резюме отзывов, которые перевешивают громкое меньшинство; всегда проверяйте количество за каждой темой.
• Идеи продуктов, созданные ИИ, которые игнорируют реальность производства, например функции, которые удвоили бы стоимость единицы продукции.
• Оценки возможностей, которые объединяют метрики способами, которые вы не можете проверить.
• Сезонные ниши, которые выглядят сильными, потому что окно данных захватило только пиковые месяцы.
• Ограниченные или закрытые категории, которые инструменты не помечают, например, некоторые топические средства или игрушки, требующие тестирования.

Модель также может выдумывать детали, когда ее спрашивают о конкретном ASIN или рынке, по которому у нее нет данных. Дайте ей данные и попросите работать только с тем, что вы предоставили.

Три шага сопротивляются автоматизации. Первый — это оценка поставщиков. Реальное качество фабрики проявляется в физических образцах, скорости общения и готовности решать проблемы, ничего из этого не появляется в электронной таблице. Закажите образцы как минимум у трех поставщиков и протестируйте их самостоятельно.

Второй — это соответствие бренду. Продукт может получить высокий балл во всех инструментах и все равно быть неправильным для вашего бренда, вашего капитала или навыков вашей команды. Бренд, построенный на экологически чистой кухонной утвари, должен дважды подумать, прежде чем добавлять аксессуары для телефонов, даже если цифры выглядят хорошо.

Третий — это финальная модель затрат. Инструменты хорошо рассчитывают комиссии FBA, но вам нужно добавить реалистичные расходы на рекламу для запуска, показатели возврата для категории, расходы на хранение для медленных месяцев и денежные средства, связанные в запасах. Продукт с хорошей маржой на бумаге может терять деньги в первые шесть месяцев, как только будут включены расходы на рекламу запуска.

Вот пример рабочего процесса для небольшой команды, проверяющей дюжину идей в месяц.

• Неделя 1: запустите Product Opportunity Explorer и сторонний инструмент для каждой идеи; отбросьте все с падающими тенденциями поиска или экстремальной концентрацией бренда.
• Неделя 1: для оставшихся идей экспортируйте отзывы лучших продавцов и запустите ИИ-кластеризацию жалоб.
• Неделя 2: человек читает кластеры и решает, какие жалобы можно исправить изменением продукта по разумной цене.
• Неделя 2: постройте модель затрат, включая бюджет на рекламу запуска и консервативный коэффициент конверсии.
• Неделя 3: закажите образцы для двух или трех идей, которые выжили.
• Неделя 4: протестируйте образцы и примите решение.

Автоматизация сокращает первую и вторую недели с дней ручной работы до часов. Она не сокращает третью и четвертую недели, и не должна.

Ведите журнал исследований для каждой идеи, записывая источник данных, дату получения и сделанный вывод. Когда продукт запускается, сравните фактические результаты с оценкой исследования. После нескольких запусков вы узнаете, какие инструменты переоценивают в ваших категориях и насколько, и вы скорректируете свои пороги.

Также полезно записывать причину, по которой вы отбросили каждую идею. Шесть месяцев спустя, когда инструмент снова помечает ту же нишу, вы можете увидеть, применима ли все еще первоначальная причина.