无论是做平台电商还是做独立站电商，产品的开发与选择都至关重要。熟悉我之前文章的朋友，可能都会清楚我的主要玩法还是找到低竞争的关键词，然后集中优势资源切入进去。那今天这篇文章简单分享一下，自己对于产品开发思路的一些理解，个人认为这套逻辑适用于独立站电商，也同样适用于平台电商。
对于抓取商品的交易数据，我一般采用的是亚马逊平台上的信息。根据目标市场来选择对应亚马逊站点（比如做的是美国英语市场那便选择亚马逊美国站点），然后通过工具将“Best Seller”数据下载下来，并对对数据进行粗分析。
这个粗分析的过程，我一般会编写一些 Python 代码来对数据进行处理并将处理之后的数据展示出来。比如下图便是我写的一部分代码，其作用就是分析 Best Seller 里面有多少品牌，然后各个品牌的销售量与销售额分别是多少，并且计算销售量与销售额占全部数据的占比。
当然，整个粗分析的过程并不是只有这么一点代码，毕竟各个分析维度涉及到的分析指标不一样，不能一概而论。至于为什么要写代码来粗分析交易数据，纯粹是因为个人习惯，且能极大加快在数据处理与展示这块的速度。
当有了这样一份详细的交易数据后，我便能大概知道这个类目在平台上的一些具体表现。接下来要做的就是判断要不要继续深入调研这款产品。如果觉得这个类目的数据符合自己的要求，那继续深入分析下。
至于分析哪些点，其实我的做法比较糙。就是看这些商品链接下的用户评论信息，详细了解下用户在使用这些产品时的真实体验。注意我这里只看差评，我得通过那些差评信息，去了解后续怎么在产品落地页上进行改进。
至于看差评的方式，其实也有一点小技巧。
我的做法是先在商品链接上将商品的评价数据下载下来，然后将数据按照格式整理到在线表格中（我一般使用的是 Google Sheets）。然后逐条阅读后，并总结下问题点。到底是产品的质量不行，还是说产品在物流运输的过程中体验很差，亦或者是产品没能完全满足用户需求。
这些信息都要仔细整理出来，并总结归纳好。当然如果阅读大量英文比较吃力的话，不妨直接在 Google Sheets 里面调用 Google Translate 的服务，将评价信息翻译成中文，这样处理起来会快一点。
当有了交易数据分析与用户使用反馈分析后，我要做的就是在独立站上上传自己的产品了。当然如果你是做平台电商的话，分析工作可能还远未结束，你还需要去分析利润、分析产品差异化，分析竞争对手的推广策略，等等等。
