旺季卖爆但仍然亏损？你是不是忘了它
亚马逊业务怎么才能更好的运转，该运用那种经营策略，采用哪些方法，这是众多亚马逊永远都在探索的一条路。其实就实质上来说，在亚马逊上销售就是一种数字游戏，你将资金投入特定产品，然后努力进行销售并随着时间的推移收回该资金-包括在此之上的额外回报即利润，以使全部工作值得你花时间。
为了选择最适合的销售产品，在研究阶段以数字为导向并应用高质量的获利能力分析至关重要，你需要在决定如何分配资金之前建立选品模型以找到最优潜力的产品，而最好方法之一即是通过单位经济学分析。
这种分析实际上并不需要花太多力气，它会为你提供比竞争产品更多的优势，因为大多数卖家都不会费心预先模拟出盈利能力。
这是执行详细的单位经济学分析所涉及的所有步骤，可以利用免费的Google表格来进行建模记录分析。
建立单位经济学模型
以下是一个建模参考截图，你可以以此作为参考来创建自己的自定义电子表格：
这个特定的单位经济学模型包含三个部分：假设项（Inputs），成本和获利能力。
假设条件
假设项需要你根据实际情况输入特定的条件值，以便在分析过程中模拟不同的获利情况。
例如，你可以调整销售价格并观察利润率如何变化。或使用ACoS（广告销售成本）指标来了解它如何提高投资回报率。或者，如果你每天以30％的折扣做give away，那么会看到盈利情况如何。
费用
你的成本是汇总与每个产品相关的所有可变直接成本的地方。
这包括你的单位到岸成本（制造，运输等等），所有亚马逊费用（FBA费用、佣金费用，仓储费成本等）以及每单位PPC支出等一系列费用。
请注意，诸如产品摄影之类的固定成本或诸如每月软件订购之类的间接成本不在单位经济学模型中。对于单位经济学，我们只考虑与销售量成正比的直接成本。你需要单独考虑其他费用。
盈利能力
最后，“获利能力”部分包含你的利润率，ROI，月利润情况及年利润情况。
这是你要查看的部分，以评估输入假设中任何调整的最终影响。
计算基线获利能力
在深入分析之前，你需要研究相关成本，并将其填入模型中以预计基线获利能力。以下是一些你需要找到的指标。
单位到岸成本
这是你制造产品并将产品交付到亚马逊运营中心的总单位成本。这包括包装，包装说明书，关税等。换句话说，这是制造和向仓库交付一个产品的总成本。
如果你的供应商报价给你$ 2k以生产一千个单位的产品（包括所有包装，营销手册等），而你的货运代理报价给你$ 1k以将该批次从供应商一路运送到亚马逊FBA仓库，那么你的单位到岸成本为3美元。
亚马逊物流费用
这是亚马逊将向你收取的用于向客户交付单个产品的费用。你可以使用亚马逊收入计算器（Fulfillment by Amazon Revenue Calculator）来估算亚马逊物流的费用，或者直接采用亚马逊的公式并根据你产品的尺寸和产品类别对其进行计算来直接计算。
ACoS
该指标反映了你预期的广告效率水平。它表示你需要在PPC广告上花费多少才能产生1美元的广告收入。例如，如果你花费30美分来产生1美元的PPC销售额，则你的ACoS为30％。
ACoS不可能预先准确地进行预测，但平均而言，已确定产品的ACoS可能约为15-35％。这样，你可以将25％用作基准ACoS，然后使用此数字进行计算，以了解在不同的ACoS水平下你的产品有多盈利。
再次提醒你，这里的目标不是猜测任何给定产品的确切ACoS。它使用一系列ACoS值模拟产品获利能力，并近似评估每种产品的平均预期获利能力。
此外，重要的是要认识到广告支出并不仅仅是产生广告销售，它还会影响你的自然排名，因此也会影响你的自然销售。因此，广告应被视为增加产品曝光并在PPC归因于销售的基础上产生“间接”经济回报的投资。
PPC销售占比
这是你通过PPC广告产生的销售额百分比。如果你销售100件，其中30件是通过PPC广告获得的，则PPC的销售份额为30％，自然销售为70％。
不用说，自然销售比PPC产生的销售利润要高得多。但这并不意味着你要尽量减少广告销售，因为它们可以
1.产生增量利润
2.提高ASIN的搜索排名，增加其自然销售
与ACoS相似，此数据点很难预先预测。但是对于普通产品而言，通常PPC销售份额可能在10％至50％之间。
因此，在预测潜在新产品的获利能力时，可以使用30％作为基准，然后使用数字模拟一系列情况。
每日单位销售额
这是你平均每天希望销售的商品数量。
你一定希望你所进入的产品细分市场具有足够的需求，但又没有已经能够吸收该需求的过多供应（竞争）。因此，如果你有高需求，低供应，高利润的产品，那么你离成功只是时间问题了。
你可以使用诸如Jungle Scout或Helium 10之类的Chrome扩展程序，或查看你正在查看的任何特定产品的评论数和竞争列表来估算销售量。
但是请记住，销售估算值仅仅是估算值不可直接看成是实际的销量，但即便如此，它也代表了一种量级指标及趋势，用于分析市场已足够了。
进行单位经济学分析
现在，你可以开始使用模型中的假设项（价格，ACoS，PPC份额，单位到岸成本），观察它们如何驱动获利能力，并逐渐建立对每个产品的获利潜力的更深刻理解。
只有在执行了此类敏感性分析（也称为“假设分析”）之后，你才能找到真正的经营策略及方法。这种调查分析过程将大大增加你赚钱的几率。
以下是一些可以使用上述方法回答的问题示例：
为了产生足够的投资回报率，我的广告必须达到多高的效率？
如果你要在广告方面提高效率或降低竞争对手的效率，那么你可能不能涉足只能产生可观利润的产品。当然，考虑到高销量带来的整体收益，这当然是有必要做的，但无疑风险很高。
为此必须要进行测试，将模型中的销售价格设置为与竞争对手相似的水平，并将你的ACoS设置为25％，PPC的销售份额设置为30％（基准假设）。你得到的利润和投资回报率是多少？
如果你的利润率<20％和/或投资回报率<50％，则你可能需要继续寻找其他产品。这种盈利水平可能不足以抵消在亚马逊上出售产品的各种风险。
PPC的销售份额如何提高盈利能力？
假设如果所有产品的销售都是自然销售（即PPC的销售份额= 0％），每种产品将有多少利润？50/50呢？比较在相同条件下的许多潜在产品，看看哪些在盈利能力上名列前茅。
实际上，在你发布新产品后的最初几周内，几乎所有销售都是广告产生的，而不是自然销售。随着Amazon算法开始看到消费者访问你的产品列表，以可接受的转化率进行转化，然后留下正面评论–它将开始在搜索引擎结果页面上对你的产品进行越来越高的排名，从而随着时间的推移增加了自然销售的百分比。
最终，你的目标是发布一款出色的产品，在亚马逊上获得很高的排名-最终产生可观的自然销售。
在不同的价格点，ACoS水平和销售速度下，我的投资回报率如何？
ROI（投资回报率）也就是你的净利润除以你的产品成本。因此，如果你向一批产品投资了1000美元，并从该批次中获得了500美元的净利润，那么你的投资回报率就是50％。
投资回报率可能是最重要的单个获利能力指标–它显示了你利用资本产生财务回报的效率。以及你要在产品上投入多少现金。你的利润可能很大，但是如果该产品非常昂贵，则你需要投入大量现金–同样可以选择投资于其他产品的现金。
同样，你的投资回收期是一个至关重要的指标，它显示了你可以快速收回投资到特定批次中的现金。投资回收期取决于销售的速度以及产品的获利水平。
在评估多个产品时，你想比较它们在相似条件下的投资回报率和投资回收期。如果我们与竞争对手的价格相近，哪种产品看起来最好？如果价格高一点或低一点呢？那么不同的ACoS水平和不同的销售速度（每日单位销售量）呢？
在不同条件下，我的盈亏平衡价和ACoS是多少？
如果你的盈亏平衡价远高于亚马逊同类产品的价格，你将承受巨大压力。这意味着为了达到收支平衡，你已经需要以比竞争对手产品更高的价格出售产品。你需要不惜一切代价避免这种情况。
同样，如果你的收支平衡ACoS太低，则意味着你必须非常有效地进行广告宣传才能获利–这是固有的困难。
你需要找到一种产品，其收支平衡价格低于竞争对手的价格，而收支平衡ACoS至少为50％。在产品选择调查分析期间将此作为标准，你将比大多数卖家更加谨慎和科学地成功经营自己的业务。
单位到岸成本降低1美元会如何影响ROI和其他KPI？
发布新产品时，你需要做出的决定之一就是订购数量。
你的订单越大，供应商愿意降低的单位成本就越低。随着批次数量的增加，每单位将你的库存运送到亚马逊也将更便宜。
因此，你希望对单位到岸成本每减少1美元所产生的影响进行建模，并使用该分析对初始订单数量做出更明智的决策。
如果你能够通过订购更多的库存来每单位节省1美元，并且单位到岸成本的减少将你的ROI从40％提高到60％，那你需要考虑订购更多的数量。
寻找最高的利润潜力
获利能力是一个高度动态的事物–它会根据许多变量每天波动。如果你不了解哪些因素会影响获利能力，那么你实际上将是盲目的–经验猜测远没有依靠数据可靠。
因此，在将资金投入新的SKU之前，必须对它们的单位经济模型进行建模，花时间研究各利润驱动因素，并研究它们与利润率的关系，ROI和投资回收期之间的关系，模拟不同的方案，以最终选择在各种方案中显示出最高潜在获利能力的产品，并最终作出由数字驱动的经营管理决策。
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