Amazon 选品与产品开发:差异化、类目与节点、市场机会
目标
围绕差异化、类目与节点、市场机会,验证购买需求、直接竞争、差异化和单位经济,形成进入、有限验证或暂缓的有据判断。
使用范围
- 优先处理选品与产品开发任务;从专项证据卡选择与当前对象和问题直接相关的主题。
- 集合名称用于维护文件归属,不限制用户要求的交叉验证。其他来源与业务域的证据须分别标注,再按同口径比较。
- 本 Skill 可独立使用,不依赖仓库中的私有语义稿。保留去标识化边界,不恢复原素材身份或逐条映射。
适用任务
- 机会卡
- 竞品与 VOC 证据表
- 差异化规格
开始前要拿到
- 目标站点、类目、价格带和风险偏好。
- 需求、关键词、直接竞品、评论与上架时间。
- 采购、物流、平台费、广告和退货成本。
- 产品事实、供应链、IP 与合规约束。
缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE,不要补造数据。
不可妥协的边界
- 本 Skill 来自去标识化语义转译,不保留或推断素材来源身份,也不把素材观点冒充 Amazon 当前政策。
- 产品事实、账户事实和 Amazon 一方报告优先;第三方数据必须标明 Provider、站点、日期、样本和估算口径。
- 不捏造销量、搜索量、成本、合规状态、产品属性、评论、平台通知或执行结果。
- 默认提供诊断或草案。写入前展示对象、旧值、新值、影响、停止线与回退,核对用户已有授权是否覆盖对象、动作与预算;范围已明确授权时继续执行并回读核验,只有未覆盖或扩大的范围才请求批准。
- 平台规则、费率、界面和资格会变化;执行前复核当前官方文档与后台状态。
工作流
- 定义购买对象、场景、核心任务和直接竞品边界。
- 用需求、竞争、评论和新进入者证据验证市场,而非只看热度。
- 从差评、退货和使用障碍提炼可工程化改进。
- 统一规格核算落地成本、广告承受力和贡献利润。
- 通过样品、合规、IP 和小批量测试后再形成 GO/NO-GO。
专项路由
- 差异化:从未满足问题、工程约束和可验证收益推导差异,不只改颜色或包装。
- 类目与节点:核对 product type、browse node、属性和前台归类,避免把错类流量当广告问题。
- 使用场景:把时间、地点、任务、触发和限制写成可验证的需求链。
- 关键词体系:按品类、属性、人群、场景和问题收益组织词库,并记录来源与相关性。
- 季节性:将需求窗口、备货、排名和广告节奏对齐,并区分事件效应。
- 关键词排名:按固定站点、时间和查询记录排名,结合库存、价格、评价和广告干扰解释变化。
- FBA:核对配送模式、尺寸重量、费率、入仓要求和可追踪状态。
- AI 工作流:把 AI 限定为有输入、证据、审核和回退的可复核流程。
完整的 41 张主题证据卡见 references/topic-cards.md;35 种原有组合见 references/scenario-patterns.md。
第三方数据(可选)
只有在用户数据或 Amazon 一方报告不足时,才按 references/mcp-data-plan.md 发现实时 schema、执行 dry-run,并在可能计费的调用前核对具体请求与预算授权;已有授权覆盖时不重复索取。凭证通过环境变量注入,结果保存到 Skill 包之外的任务私有目录。
必须交付的结果
- 机会卡
- 竞品与 VOC 证据表
- 差异化规格
- 单位经济模型
- 样品与上市门槛
结尾列出站点、时间窗、数据口径、证据、假设、缺口、风险、下一步和所有待批准动作。证据不足时写 HOLD,不得包装成可直接执行。
执行细节、证据字段和质量检查见 references/playbook.md。