引言：数据看了很多，但产品决策却更难了？
在亚马逊运营的实践中，一个普遍的困境是：数据工具虽多，但真正能指导产品决策的深刻见解却很少。
市场上的数据工具确实不少，它们能够展示产品销量、价格分布、市场规模等基础信息。然而，当需要做出关键的产品决策时，这些数据往往显得不够深入 —— 它们回答了 “是什么”，却 很少触及 “为什么” 和 “怎么办” 的核心问题 。
更值得关注的是， 传统的类目分析框架正在限制市场分析的深度 。消费者的购买决策并非基于平台类目，而是基于实际需求和使用场景。当分析视角仍局限于既定的类目框架时，所呈现的市场图景可能与消费者的真实世界存在偏差。这种视角差异，恰恰蕴含着容易被忽视的市场机会。
基于这一发现，贝森洞察推出全新的 品类分析 功能。这不仅是一个分析工具，更代表着一种解读市场的新方法：从真实的用户场景出发，层层深入，揭示现象背后的本质规律。
从用户出发，重新理解市场
在功能开发过程中，我们一直在思考：什么样的分析才能真正帮助卖家做出更好的产品决策？
答案指向一个核心： 回归用户本身 。
通过深度分析用户评论和产品信息，品类分析功能聚焦三个关键维度： 用户画像、使用场景、核心诉求 。这些看似基础的要素，实则能带来深刻的见解。当系统为每个用户群体勾勒出清晰的使用场景、痛点和购买动机时，原本模糊的市场认知将变得具体而明确。
品类分析将 AI 技术与成熟的市场营销理论深度融合，构建了从 用户画像、需求层次、市场沟通到机会挖掘 的完整分析框架。运用 JTBD（Jobs to be Done）理论理解用户 “雇佣” 产品的真实目的，借助 KANO 模型区分必备功能与惊喜要素。这些经过市场验证的方法论，将繁杂的市场信息结构化，使分析结果的脉络更为清晰。
发掘未满足的需求，找到真正的蓝海机会
市场分析中常常出现一个有趣的现象：卖家着力宣传的卖点，可能并非用户最关注的要素；而用户真正在意的问题，卖家却鲜有涉及。这种供需 “错位” 恰恰是产品创新的重要线索。
以脉搏血氧仪市场为例，分析显示大部分卖家都在强调 “智能互联” 功能，但用户评论却集中反映 APP 体验不佳、连接稳定性差等问题。这种 “错位” 揭示了一个明确的市场机会：如果能够真正优化 APP 体验，实现 “快速配对、稳定连接”，其市场价值可能远超增加更多功能。
自定义分析边界，看清真实的市场格局
真实的市场竞争格局远比类目划分复杂。
以 "Baby Night Light" 为例，在亚马逊搜索时会发现产品分布在截然不同的类目中：有的归属于 "Baby Products › Nursery › Décor › Night Lights" （婴儿用品 - 装饰类），有的则在 "Tools & Home Improvement › Lighting & Ceiling Fans › Night Lights" （家居工具 - 照明类）。然而对于需要哺乳灯的妈妈用户而言，产品所属类目并不重要，真正重要的是柔和护眼、触控调光、便携充电等实际功能。
基于这一认识，品类分析功能将定义 “分析边界” 的主动权交给用户 —— 不再受限于固定的分类节点，而是支持 基于任意商品组合创建分析样本 。
用户可以选择特定关键词的搜索结果，可以选择存在竞争关系的跨类目产品，甚至可以根据市场理解自定义分析样本。系统会智能评估这些产品的相关性，确保分析结果的有效性。
这种灵活性使分析 更贴近真实的竞争环境 。毕竟，消费者在做购买决策时，比较的往往不是同一类目下的产品，而是能够解决同一问题的不同方案。
从分析到行动，将见解转化为决策
分析的最终价值在于指导实践。每份品类分析报告都会基于发现的用户痛点和市场缺口，提出具体的产品机会建议。这些建议并非泛泛而谈，而是包含 产品改进方向、目标用户定位、营销沟通策略 等可执行的具体内容。
对于卖家而言，从分析到执行确实需要一个过程。但当明确了解用户需求、识别出市场机会时，决策将更有依据，试错成本也会相应降低。
结语：探索更好的市场分析方法
市场的复杂性决定了不存在单一的 “标准答案”。品类分析功能是贝森洞察对 “如何更好地理解市场” 这一命题的探索与实践。这个方向的核心理念是： 以数据为基础，但不止于数据；关注竞争格局，但更关注用户需求 。
如果您在新品开发、产品迭代或市场定位方面需要更深入的商业见解，品类分析功能将是一个有价值的选择。每份报告生成时间约 10 分钟，支持在线查看、PDF 导出和团队协作分享。
在信息爆炸的时代，真正有价值的见解愈发稀缺。品类分析功能致力于成为您理解市场的得力助手，帮助您在海量数据中发现属于自己的机会。
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