用一个“提问模型”，进行亚马逊“扫类目”选品

谈到亚马逊选品，就常常会听到各种指标和纬度,比如市场容量、价格、竞产品排名、评价数，还有各种站外工具等等。而从选品的数据来源讲，亚马逊站内的几大榜单，自然是选品中重要的参考，实时更新的各类目数据，这是一般的站外工具无法做到的，也因此，延伸了“扫类目选品法”。曾有个老师说，他们运营每周的任务除了运营本身的工作外，就是“扫类目”扫出备选的潜力款，然而，“扫类目”就是一遍遍看大大小小类目的产品吗？ “扫类目” 如何与选品纬度结合呢？个人发现，通过提问法，带着提问模型去“扫类目”，比直接“全面的”展开各个维度更有针对性。

1.要什么结果？

有句话说“解决什么问题，比如何解决问题更重要”，放到通过类目选品中也适用。

比如，在扫类目之前我们首先需要问自己，要选一款什么产品？这时，我们会发现比全面考查各个纬度更重要的是把握住最主要的点，比如市场容量、利润、竞争度 ，那筛选的目的进而就是选出市场容量和利润符合自己预期、竞争度适中的产品。这个问题进而可以被拆解，比如：a.利润10美金 ； b.日销20单； c.竞争度适中）。

有了这样的初步的定位我们就可以借助工具或者自己做初步筛选、然后基于这个问题进一步分析。

2. 最好结果问题：这个事情最好的结果是什么？最大的现实障碍是什么？

如果说明确预期让我们有心理期待，那么评估障碍让我们更加客观地分析问题。而且，由于重难点往往就在障碍中，通过评估也可以帮助我们在这个过程中更加明确需要解决的核心点在哪里，进而根据侧重点分配注意力。

回到选品案例中，最好的结果是什么呢？自然是选出对标a、b、c的备选品。

那最大的障碍是什么呢？分析a、b、c这三点，我们发现

a→将筛选出的产品、进行初步核算可得出

b→由于站内没有准确数据，那难点在于准确性

c→设计都竞品分析，难点在于高效地评估自身和对方的PK力

综合考虑，重难点在于高效的评估、准确的数据

3.下一步问题：什么方式可以高效准确地评估数据、选出对标a、b、c的备选品？

当我们明确了想要的结果、分析了机会、与重难点。接下来就是转化问题找到行动方案了。心理学家说，提问是决策的一部分，描述问题的方式很大程度上影响了决策，这个步骤的提问很大程度上就是能否把我们导向解决方案的关键点。我们会发现，问不同的问题，我们的思维方式会不同，自然便会影响到我们接下来的行动决策。

有一家电信公司的竞争对手将电视会议的图像清晰度提高了20%。为了应付这一局面，这家公司先将决策问题定义为：我们怎么在短时间内赶上他们的清晰度？经过再思考之后，他们意识到这个问题有问题，他们把问题调整为：什么样的技术革新能够使清晰度提高100%，从而让我们在竞争中领先？ 

例如，当自问到什么方式可以更高效准确地评估数据、选出对标a、b、c的备选品？

a→将筛选出的产品、进行初步核算可得出→成本分析

b→由于站内没有准确数据，那难点在于评估→

1.站内类目评估法-了解类目排位对应销量（如果是备选品，只要了解了这个类目，也可以大概估计：检测同类型产品类目1/10/20/50，PS具体的数据结合根据所做的站点和类目）；

2.运用工具评估-借助第三方工具，不过有的工具、有的站点不准，还是需要结合站内去佐证。

c→设计都竞品分析，难点在于高效地评估自身和对方的PK力→

1. 竞争度分析，可以分析什么产品？同类型相似竞品的评价、页面分析（类目排名，主关键词排名-20%）；关联入口产品；

2. 竞争度分析分析什么？

根据产品短期上升的通常原因，比如低价、活动、季节性、刷单等，分析竞品什么时候用了什么方法，自己能否做到（有的纬度可以借助工具）。

4.目标检测问题：你怎么知道自己做到了？

为什么会有这个问题呢？因为有时我们可能走着走着就忘记了为什么出发了，比如在扫类目查看的过程中，明明这种想重点看户外运动类目下的有两个小类目的，结果扫类目过程中却发现，可能因为一时兴趣各种跳转间看了众多的产品反倒没有结果，所以需要检测反馈，就扫类目选品这个过程而言，虽然只是选品中的一个方面，可以借助上面三个问题，利用简单的导图理清思维，加文字备注反馈，从而让自己明确扫类目的结果。

《学会提问》一书中曾说，思考的内容就像一个旋涡，让人感到焦虑。提问，让我们将思维聚焦到正确的方向上，让大脑朝着这个方向思考。也有人把提问比喻为大脑里的搜索引擎。当我们在提出这些问题时，大脑中的链接就开始发生，答案也会浮现。这样看来，类似的提问模型，不仅仅可以用在亚马逊选品的某个环节中，也可以用在亚马逊运营中、甚至可以用在日常思考、沟通交流中。