Ürün araştırma araçları sayılar konusunda cömert, sonuçlar konusunda ise cimridir. Tahmini aylık satışları, yorum hızını, anahtar kelime hacmini ve bir düzine skoru dışa aktarıp bir panelde düzenleyebilirsiniz; ancak yine de en önemli soruyu yanıtlayamazsınız: Bunu piyasaya sürmeli miyiz ve başarılı olması için hangi şartların gerçekleşmesi gerekir? İyi bir Amazon yeni ürün araştırma raporlaması, bu karardan geriye doğru inşa edilir. Paneldeki her bir grafik, birinin bu konudaki fikrini değiştirmelidir; değiştiremeyen her grafik ise sadece süstür.
Hata modu tanıdıktır. Kategori verileriyle dolu kırk slaytlık bir araştırma sunumu gelir, toplantıda bir saat boyunca grafiklere hayran kalınır ve karar, kim en ikna edici şekilde konuşursa ona göre verilir. Bu bir veri sorunu değildir. Bu bir raporlama sorunudur ve önceden hangi üç veya dört eşiğin “evet” anlamına geleceğine karar verilerek çözülebilir.
Verileri çekmeden önce karar kuralını yazın
Araştırma başlamadan önce, bir ürünün bu özel işletme için piyasaya sürülmeye değer olup olmadığını neyin belirleyeceği konusunda anlaşırız: minimum teslim edilmiş maliyet marjı, ilk kârlı aya ulaşmak için gereken maksimum süre, ilk sipariş miktarına bağlanacak sermaye tavanı. Bunlar pazar gerçekleri değil, iş kısıtlamalarıdır ve depo kapasitesi olan bir marka ile olmayan arasında büyük farklılıklar gösterirler.
Kural yazılı olduğunda, araştırmanın bir şekli olur. Artık bir kategoriyi keşfetmiyorsunuz, bir adayın çıtayı geçip geçmediğini test ediyorsunuz. Bu aynı zamanda “hayır” cevaplarını hızlandırır ki değerin çoğu da buradadır; çünkü pahalı hata, vazgeçtiğiniz ürün değil, hevesle piyasaya sürdüğünüz üründür.
Talep sinyalleri tahmindir ve öyle etiketlenmelidir
Üçüncü taraf satış tahminleri, sınırlı gözlemlere dayanan modellerdir. Adayları birbirleriyle kıyaslamak için kullanışlıdırlar ancak kesin rakamlar olarak güvenilmezdirler; bunları kesin gelirmiş gibi sunan bir raporlama, kum üzerine inşa edilmiş bir plana davetiye çıkarır. Aralıkları gösterir, kaynağı belirtir ve sıralamayı değerden ziyade sinyal olarak ele alırız.
Anahtar kelime verileri daha sağlam bir zemindir çünkü insanların ne yazdığını tanımlar. Orada bile hacimden ziyade niyeti okuyun. Yerleşik markaların domine ettiği bir kategorideki yüksek hacimli ana terim bir fırsat değil, bir maliyettir. Ürününüzün çözdüğü bir sorunu tanımlayan spesifik, düşük hacimli terim kümeleri, genellikle yeni bir giriş yapanın gerçekten varlık gösterebileceği yerlerdir.
Amazon yeni ürün araştırma raporlamasında mutlaka olması gerekenler
Kategori ne olursa olsun, birkaç panel her araştırma panelinde yerini hak eder çünkü her biri, ana başlıktaki rakamlara bakıldığında iyi görünen bir lansmanı durdurmuştur.
- Sadece sayıları değil, ilk on rakip listenin yorum derinliği; çünkü her birinde binlerce yorum olan bir liste sayfası, tırmanışınızın ne kadar süreceğini gösterir.
- İlk sayfadaki fiyat dağılımı; hedeflediğiniz marj için yer olup olmadığını veya kategorinin zaten sıkışıp sıkışmadığını gösterir.
- Navlun, gümrük vergileri ve iadeler dahil edilerek modellenmiş teslim edilmiş maliyet; çünkü sadece birim maliyetten hesaplanan bir marj, kararı tersine çevirecek kadar hatalı olabilir.
- İstikrarlı bir organik konuma ulaşmak için gereken tahmini birim sayısı; bu, soyut bir lansman planını hafta sayısına ve reklam bütçesine dönüştürür.
Bu son panel, en sık eksik olandır. Lansman, organik performans devreye girene kadar görünürlük satın alma dönemidir ve eğer kimse bu dönemin uzunluğunu tahmin etmediyse, kimse lansmanın gerçek maliyetini hesaplamamıştır.
Riskleri aynı belgede raporlayın
Sadece destekleyici kanıtlar taşıyan araştırma raporlaması savunuculuktur. Ürünü batırabilecek unsurları içeren kısa bir bölüm ekleriz: istediği zaman fiyat kırabilen baskın bir rakip, kısıtlama gereksinimleri olan bir kategori, stoğun aylarca beklemesine neden olan mevsimsellik, bir tasarım özelliği etrafındaki fikri mülkiyet soruları. Bunları adlandırmak lansmanı engellemez. Risklerin daha sonra keşfedilmek yerine önceden fiyatlandırıldığı anlamına gelir.
Özellikle mevsimsellik, araçlar varsayılan olarak son on iki aylık görünümleri kullandığı için olduğundan az değerlendirilir. Güçlü bir yıllık zirvesi olan bir ürün, ortalamada istikrarlı bir performans sergiliyor gibi görünebilir ve zirveden iki ay sonra gelen ilk sipariş, sermayeyi bir sonraki yıla kadar bağlar.
Lansmandan sonra raporlamayı canlı tutun
Araştırma dosyası lansman gününde arşivlenmemelidir. Yaptığı tahminleri kaydedin, ardından otuz, altmış ve doksanıncı günlerde gerçeklerle karşılaştırın. Birkaç lansman boyunca bu, kendi tahminlerinizin nasıl davrandığını size söyler ki bu, herhangi bir aracın doğruluk iddiasından daha değerlidir. Yönettiğimiz hesaplarda bu genellikle tek bir yönde tutarlı bir sapma olduğunu ortaya çıkarır ve görüldüğünde düzeltilmesi kolaydır.
Bu geri bildirim döngüsü, Amazon yeni ürün araştırma raporlamasını lansman öncesi bir ritüelden, her seferinde daha iyi hale gelen bir sürece dönüştüren şeydir. Şu anda araştırma yapıyorsanız ve son üç lansmanın tahminlere göre nasıl performans gösterdiğini söyleyemiyorsanız, bu karşılaştırma yapabileceğiniz en faydalı öğleden sonra çalışmasıdır.
Okumaya devam edin: Amazon Yeni Ürün Araştırması · Amazon