Amazon 产品到细分市场重定位
目标
从产品资源出发寻找新的购买对象、场景和关键词,使竞争集合与价值主张真正改变。
适用任务
- 为现有产品寻找第二赛道。
- 将大众功能品定位为活动、礼赠或专业场景方案。
- 验证新赛道是否比原赛道更可经营。
开始前要拿到
- 产品通用词、真实功能、限制与可搭配组件。
- 未来需求窗口及候选活动、人群和场景。
- 新旧赛道的关键词、竞品、价格、评论和 CPC。
- 包装、数量、视觉、认证和供应链可变范围。
缺少字段时列出证据缺口,并把相关结论标为 FACT、ESTIMATE、ASSUMPTION 或 UNKNOWN;不要补造数据。
不可妥协的边界
- 第三方数据均为估算或代理证据;Amazon 一方报告、后台实时字段和产品事实优先。
- 经验阈值只能作为可调起点,必须展示敏感性分析,不能写成 Amazon 官方规则。
- 不得捏造销量、搜索量、CPC、CVR、成本、认证、产品属性或消费者需求。
- 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。
- 不输出或保存素材来源身份、账号、链接、作品编号、互动数据、原始话术或其他可反查来源的线索。
- 不得把不适合某场景的商品通过图片或文案强行包装。
- 不得使用受保护节日、角色、品牌或组织身份。
工作流
1. 锁定产品本体
明确不能改变的功能、材质、尺寸、安全和制造事实,并提取本地化通用词。
2. 寻找未来场景
结合进场窗口检索活动、人群、空间与使用对象,提出产品可真实解决的任务。
3. 交叉搜索
将产品词与场景词组合,确认目标消费者确实以该语言搜索且有正常成交样本。
4. 深挖相邻需求
从已验证场景扩展同人群的其他产品,或同产品的其他场景,避免只追一个同款。
5. 比较赛道
对比新旧直接竞品、CPC、评论门槛、价格、合规和单位经济,选择更有证据的定位。
判断标准
- 产品不变、场景改变只有在真实适配和购买语言改变时才构成重定位。
- 新赛道的销量与关键词不能从原赛道外推。
- 每次定位迁移都需要重新做产品安全、声明与类目合规检查。
第三方 MCP 数据
需要外部关键词、竞品、评论或公开网页证据时,读取 references/mcp-data-plan.md,并使用 scripts/mcp_research.py。
- 先动态执行
tools/list、search-tools和describe,依据实时inputSchema构造参数。 - 凭证只从环境变量读取,不进入参数、URL、Skill、终端输出或 Git。
- 可能计费的
tools/call先展示 Provider、工具、无密钥参数、预计成本与输出位置,核对已有授权;仅在授权覆盖本次范围时使用--allow-cost,该标志不是费用上限。 - 脱敏结果用
--output写入 Skill 包之外的任务私有目录;不假设安装位置受仓库.gitignore保护。第三方数据标为估算或代理证据。 - 失败一次后记录缺口,不以重复付费重试掩盖不可用状态。
必须交付的结果
- 产品事实底稿
- 场景候选树
- 组合关键词验证
- 新旧赛道比较
- 定位与下一步产品线
结尾列出站点、数据窗口、证据来源、关键假设、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。