亚马逊美国站电器产品UL报告办理流程，各种电子电器产品UL标准分类
“卖什么？”，“怎么卖？”，“备多少货？”一直是卖家最头疼的问题！其中少不了需要数据的参考，鸥鹭在这个市场需求下，应运而生。
鸥鹭不仅仅是一家提供数据的公司，我们要做的是基于卖家的真实应用场景去使用数据，在不同的业务场景中去使用不同维度的数据。我们团队有很大一部分曾经的资深电商卖家，我们清晰地知道，电商卖家的产品&运营人员每天的工作内容是什么，他们的工作由哪些工作模块组成，针对不同的工作模块我们开发出不同的数据分析工具，去帮助亚马逊卖家日常的工作。
一千个读者有一千个哈姆雷特，单一的数据也容易得到比较偏颇的结论；不同文化的市场背景下，同一数据也需要进行不同的解读。普通的数据产品，只是简单地给卖家朋友一张简单的数据列表，鸥鹭更渴望和卖家朋友一起深入解读这些数据，同成长，共不凡。
针对市场的多变性，鸥鹭做出了数据每日更新；针对不同的卖家定位，鸥鹭扩大了BSR的筛选范围，不局限于Top100，增加Top20、50、100、200、500、1000、2000等多范围指标。
数据来源：www.oalur.com
在经营过程中，卖家最关心市场份额、市场竞争度、头部卖家垄断程度、市场变化趋势、淡旺季情况。鸥鹭针对这些都从多维度进行了分析，比如头部卖家垄断程度方面，鸥鹭给大家提供了波动指数、新品牌机会指数、品类集中度等三个指标，在结合评论头部卖家的数据，能够比较客观的得出垄断程度的结果。
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很多卖家，尤其是新手卖家，判断一个词的好与不好，一个市场容量大不大，通常简单地根据“搜索量”单一指标得出结论。事实上，这样的结论往往是失真的，甚至是相反的！往往越大的词，会有越多的搜索流量，但是更多的搜索流量带来的确是更高的广告花费，一个大词又会有很多细分的类目区分，而客户真正想买的又是这些细分领域的产品，所以，单独地看“搜索量”并不能说明什么。
判断一个市场的市场容量如何，我们首先要看的是在我们产品细分的类目下，这种精准的关键词有多少个，每个精准的关键词下匹配度比较高的产品有多少，结合当地文化这个词究竟对应的是什么产品，客户想要的是什么。
这里给大家举一个例子，“carpet”、“blanket”、“Throw”三个词都有“毯子”的意思，但是三个词完全不是一种产品，同时“Throw”更是美国人比较通用的说话，在欧洲又不尽相同。
一个优秀的跨境电商人不应当满足于分析简单的销量趋势，应该更深入地分析市场和消费者，了解消费者的喜好和特征，把握消费习惯和趋势。以下图ASIN为例，我们在鸥鹭“变体对比”下面会发现，客户相对喜欢灰色，这是个很好的出发点，有利于对不同颜色、不同尺寸的备货量做出判断。
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更重要的是具体的消费场景、客观的市场需求。消费者的人群特征、核心关注点、使用场景、现状痛点、品牌认知等多维度的数据信息，组成了一组完整的消费者画像和品牌故事。鸥鹭能通过海量的客户评论文本挖掘，帮助卖家清晰地分析出消费人群的真实需求、自己产品在市场中的地位，包括市场需求的变化、市场占有率的变化等。
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