product-market-researcher亚马逊精细化选品调研报告生成器 | Amazon Product Research Report Generator 只需输入【市场 + 类目】，自动完成全链路数据采集与选品分析： - 📊 Amazon 竞品数据采集（含差评分析+用户痛点挖掘） - 🏭 1688 供应商成本价格采集 - 📱 TikTok 流量验证与趋势分析 - 🗣️ Reddit 用户讨论与痛点采集 - 📈 Google Trends 关键词趋势 - 📊 市场调研报告抓取 - 💰 利润模型构建 - 🎨 HTML 可视化报告（Chart.js 交互图表+词云） - 📝 差异化选品建议 - 🧑 消费者画像与需求逻辑 - 🔄 产品生命周期定位 - 📊 市场容量成分/剂型筛选 - 🛡️ 研发壁垒构建 - 📋 90天执行路…
Independent GitHub snapshot · Automated classification · Original documentation governs
name: product-market-researcher description: | 亚马逊精细化选品调研报告生成器 | Amazon Product Research Report Generator
只需输入【市场 + 类目】，自动完成全链路数据采集与选品分析：
输入市场 + 类目，自动产出「双产物」：产物一 = 包含标准化分表、原始字段明细和数据血缘的全面可溯源 Excel 总表；产物二 = 基于该数据的 16 章 + 落地建议 HTML 深度分析报告。覆盖 7 大数据源，含消费者画像、生命周期定位、五维交叉验证、研发壁垒、90天执行路线图、"为什么不选"风险评估。
amazon-product-scraper；仅在报错、限流/验证码、有效样本不足或核心字段缺失时，才用 Amazon Apify Actor 定向补采。APIFY_API_TOKEN 调用对应 Actor；Actor 不可用或结果缺口时才使用 Web Search/Web Fetch 补充。raw_data.json，禁止凭空生成。amazon-product-scraper 优先、Amazon Apify 补缺；其他平台固定为 Apify Actor 优先、Web Search/Web Fetch 兜底。文生图提示词，便于后续直接调用生图模型生成产品图。amazon-product-scraper；TikTok、Reddit、Google Trends、1688、市场报告/网页资料等平台优先创建或复用 Apify Actor 采集。wait_for_finish 超时后自动轮询至完成，并记录 Actor、Run ID、采集时间和样本量。amazon-product-scraper；只有本地 scraper 采不到关键字段、遇到限流/验证码、或需要其不支持的字段时，才调用 apify-amazon-scraper 补缺，减少 Apify API 消耗。"分析美国市场儿童保健品类目的选品机会"
"帮我调研美国市场红酒杯抛光机"
"研究澳洲市场宠物保健品的市场规模，需要差评分析"
市场: US
类目: kids supplements
关键词: children's vitamins, gummy vitamins, kids probiotic
供应商成本: 需要 1688 准确成本
差评分析: 需要
Reddit洞察: 需要
当用户输入选品调研需求时，自动执行以下流程：
input_parser = {
"market": "US/UK/DE/...",
"category": "kids supplements",
"keywords": ["相关关键词"],
"supplier_keywords_zh": ["1688 中文供应商关键词"],
"need_supplier_cost": True,
"need_review_analysis": True, # 差评分析
"need_reddit_insights": True, # Reddit 用户洞察
"need_google_trends": True, # Google Trends
"requirements": {...}
}
采集优先级必须固定为：
amazon-product-scraper，一次采集单个核心关键词或单个 Amazon 类目下的 Top 商品和差评；本地 scraper 成功时不得再重复调用 Amazon Apify。apify-amazon-scraper 对缺口字段补采。**数据准入标准：**每条进入报告的数据必须有来源、采集时间、采集方式、样本量或 URL；没有 lineage 的数据一律不得使用。
各平台采集额度（最低要求，优先 Apify）：
| 平台 | 默认额度 / 指标 | 来源方式 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Amazon | 默认 100 条，有效商品硬下限 50 条；差评应覆盖核心竞品，含标题/正文/评分/日期/已验证购买 | amazon-product-scraper 优先 → apify-amazon-scraper 定向补缺 | 有效商品指去重后含 ASIN/标题/来源的记录；差评需回指 ASIN |
| TikTok | 默认且硬下限 50 条去重原始视频，保留视频 URL/作者/文案/标签/播放/点赞/评论/分享/发布时间；另采 TikTok Shop 销量/GMV/价格/店铺 | Apify TikTok Scraper + TikTok Shop Actor 优先 → Web Search 兜底 | 视频级原始数据与 Shop 商品分表留存，不能只保留 1 条标签汇总 |
| 默认且硬下限 20 条可追溯帖子/评论（含子版块/标题/正文/情绪/时间/url） | Apify Reddit Actor 优先 → Web Search 兜底 | 样本必须与类目相关且 URL 可核验，禁止编造 | |
| 1688 | 默认且硬下限 20 条有效供应商/报价记录（商品、供应商、阶梯价、MOQ、评分、复购率、地区、交付能力） | Apify 1688 Actor 优先 → Web Search 兜底 | “有效”指至少包含报价和来源 URL，每行可追溯 |
| Google Trends | 类目主关键词 最近 6 个月时间序列 + 趋势截图 | Apify Google Trends/Serp Actor 优先 → Web Search/Web Fetch 兜底；截图可使用 Actor snapshot 或渲染页面导出 | 保留日/周原始粒度，可另生成月度汇总；PNG 路径/URL 写入 Excel |
数量验收门（必须在生成报告前执行）：
ASIN，TikTok=video_url/video_id，Reddit=post/comment URL，1688=offer_id/商品 URL + 供应商。maxItems 作为验收依据。Data_Lineage；不得伪造记录凑数。⚠️ 产物一（Excel）是数据层，必须先于产物二（HTML）产出。 采集阶段必须把每个平台的原始数据持久化为
raw_data.json，并通过python scripts/excel_exporter.py --input raw_data.json --output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx导出为带「来源链接」超链接的多工作表 Excel。HTML 报告的所有数字必须回指这份 Excel， 保证"报告数据 = 采集数据"，便于人工逐条核对真实性。
📊 amazon-product-scraper (Amazon 首选)
└─→ 低成本采集 Amazon BSR Top 100 商品数据（标题/ASIN/价格/评分/评论数/BSR/五点描述/图片/商品链接）
⭐ amazon-product-scraper (Review Mode)
└─→ 低成本采集竞品差评（1-2星评论），提取用户痛点关键词和频率
📊 apify-amazon-scraper (Amazon 补缺)
└─→ 仅在本地 scraper 失败、字段缺失或需要额外字段时补采 Amazon 数据
⭐ apify-amazon-scraper (Review 补缺)
└─→ 采集竞品差评（1-3星评论），提取用户痛点关键词和频率
🏭 1688 Supplier Collector
└─→ 1个中文供应商关键词 + 1个 Apify Actor Run 采集 1688 供应商报价/MOQ/评分/复购率
📱 apify-tiktok-scraper
└─→ 1个核心搜索词 + 1个 Actor Run 采集 TikTok 标签播放量/爆款视频/达人数据/内容类型分布
🗣️ Reddit Collector
└─→ 优先创建/复用 1 个 Apify Reddit Scraper Run 采集类目相关子版块、产品关键词讨论
└─→ 提取用户抱怨、产品期望、未满足需求
📈 Google Trends Collector
└─→ 优先使用 1 个 Apify Google Trends/Serp Scraper Run 采集主关键词搜索趋势、区域热度、相关查询
└─→ Apify 不可用时才使用 Web Search/Web Fetch 补充可验证信息，并标明降级原因
📊 Market Report Collector
└─→ 优先使用 1 个 Apify Web Scraper/Google Search/行业报告 Actor Run 采集 Grand View Research / Mordor Intelligence / Verified Market Reports 等公开摘要
└─→ Apify 不可用时使用 Web Search/Web Fetch 获取公开页面，并只引用页面上可验证的数字
🧭 市场与产品定义 → 市场边界界定 / 产品形态分类 / 目标用户定义
🧑 需求逻辑与消费者画像 → 核心需求 / 使用场景 / 购买决策链 / 消费者分层
└─→ 从 Reddit + Amazon评论 + TikTok 数据中构建消费者画像
📊 五维趋势交叉验证 → 行业数据 × TikTok热度 × 线下渠道 × 竞品动态 × 政策合规
└─→ 五个维度互相验证，任一维度出现矛盾需标记⚠️
📈 市场容量筛选 → 成分/剂型维度拆解 / 各赛道市场规模+增长率+竞争度 / 进入评分矩阵
└─→ 生成成分-剂型十字矩阵
🔄 产品生命周期定位 → 导入期/成长期/成熟期/衰退期判定 / 对应策略矩阵
└─→ 不同周期阶段对应不同打法
🏆 竞争格局与对标分析 → 品牌集中度/价格分布/评分矩阵/竞品定价对标
└─→ 选取Top 3直接竞品做逐项对标
⭐ 差评痛点深度分析 → NLP高频负面词 / 痛点分类(产品质量/功能/包装/服务/期望)
└─→ 痛点频率 × 严重程度矩阵
🗣️ Reddit 用户洞察 → 情绪分布 / 高频讨论主题 / 用户需求缺口
📱 TikTok 流量验证 → 标签播放量/爆款内容类型/达人生态/传播潜力评分
🏭 供应链验证 → 1688 报价/MOQ/供应商质量评估
💰 利润模型构建 → 成本结构/毛利率/净利率/多档定价/敏感性分析
🛡️ 研发壁垒构建 → 配方壁垒/供应链壁垒/认证壁垒/品牌壁垒/专利壁垒
└─→ 评估各壁垒的可构建难度和时间窗口
🎯 差异化选品与产品矩阵 → 引流款/主打款/利润款/配套款规划
└─→ 基于差评痛点+消费者画像+竞争对标综合推导；每个推荐产品必须附带文生图提示词
📋 90天执行路线图 → 月度里程碑 / 资源配置 / 关键节点
⚠️ 风险评估与"为什么不选" → 虚假蓝海检测 / 市场风险/政策风险/竞争风险/执行风险
└─→ 强制输出至少3条"为什么可能不选这个品"的理由
最终输出规则：
raw_data.json），禁止凭空生成。产物二必须包含的三大核心报告（缺失任一视为不合格）：
结尾必须包含「第17章 选品决策与 1688 落地建议」（详见下方章节规范），重点针对 1688 采集到的品类给出：是否跟品/改品/开新品、差异化点、定价/利润/成本、推广路径。
🎨 report-generator (HTML Mode)
└─→ 生成16章 + 第17章深度可视化交互报告
├── 📋 执行摘要仪表盘（KPI卡片 + 综合评分雷达图）
├── 🌐 市场与产品定义（产品形态分类图/目标用户定义） ← 核心报告① 细分市场
├── 💡 需求逻辑与消费者画像（消费者分层漏斗图/购买决策链）
├── 📊 五维趋势交叉验证（5维度雷达图 + 一致性/矛盾信号表）
├── 📈 市场容量筛选（成分-剂型十字矩阵热力图 + 各赛道评分表） ← 核心报告① 细分市场
├── 🔄 产品生命周期定位（生命周期阶段判定图 + 策略矩阵）
├── 🏆 竞争格局与对标（价格-评分散点图 + 品牌集中度 + 竞品对标表）← 核心报告② 竞品对标
├── ⭐ 差评痛点深度分析（痛点词云 + 分类占比饼图 + 频率×严重度矩阵）← 核心报告③ 未满足需求
├── 🗣️ Reddit 用户洞察（情绪饼图 + 高频讨论主题柱状图） ← 核心报告③ 未满足需求
├── 📱 TikTok 流量验证（标签播放量排名 + 内容类型环形图）
├── 🏭 供应链与成本验证（供应商报价区间图 + 质量评分表） ← 第17章数据底座
├── 💰 利润模型构建（成本结构瀑布图 + 多档定价对比 + 盈亏平衡点）← 第17章数据底座
├── 🛡️ 研发壁垒构建（5类壁垒可构建性评分雷达图）
├── 🎯 差异化选品与产品矩阵（产品矩阵四象限图）
├── ⚠️ 风险评估与"为什么不选"（虚假蓝海检测 + 风险矩阵）
├── 📋 90天执行路线图（甘特图/里程碑时间线）
└── 🎯 第17章 选品决策与 1688 落地建议（跟品/改品/开新品 + 差异化 + 定价利润 + 推广）
---
## 产物一：采集数据 Excel 工作簿规范
> 这是采集阶段的最终交付物，必须**全面、准确、可溯源**。所有平台原始数据（不加工、不聚合）按平台分工作表留存，每行带「来源链接」超链接。
### 生成方式
```bash
# 1) 采集并落盘原始 JSON
python scripts/data_collector.py ... # 输出 raw_data.json
# 2) 导出 Excel（自动分表 + 来源链接超链接）
python scripts/excel_exporter.py \
--input raw_data.json \
--output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx
# 也可直接指向分阶段原始 JSON 所在目录：
python scripts/excel_exporter.py --input-dir ./output/<批次> --output <市场>_<类目>_采集数据.xlsx
| 工作表 | 核心字段 | 来源链接列 | 对应额度 |
|---|---|---|---|
| 采集总览 | 市场/类目/关键词/采集时间 + 各平台样本量计数 + Data Lineage | — | 全局 |
| Amazon_商品 | ASIN / 标题 / 品牌 / 类目 / 价格与币种 / Buy Box / 评分 / 评论数 / BSR / 月销量 / 上架日期 / 变体数 / 五点 / 规格 / 图片 / 关键词 / 市场 / 采集信息 | Amazon 详情页 | 默认 100，硬下限 50 |
| Amazon_差评 | Review ID / ASIN / 评分 / 标题 / 正文 / 日期 / 已验证购买 / 点赞 / 变体 / 采集信息 | 评论页或商品页 | 覆盖核心竞品 |
| TikTok_流量 | Video ID / 视频 URL / 作者 / 作者 URL / 文案 / 标签 / 时长 / 播放 / 点赞 / 评论 / 分享 / 收藏 / 发布时间 / 音乐 / 关键词 / 采集信息 | TikTok 视频页 | 去重后 ≥50 条 |
| TikTok_Shop_销量 | 商品 ID / 关键词 / 标题 / 类目 / 价格与币种 / 销量 / GMV / 店铺 / 评分 / 评论数 / 佣金 / 采集信息 | TikTok Shop 商品页 | 可用品类样本 |
| Reddit_讨论/差评 | Post/Comment ID / 子版块 / 作者 / 标题 / 正文 / 情绪 / 点赞 / 评论数 / 时间 / 负面命中词 / 关键词 / 采集信息 | Reddit 帖子/评论 | 可追溯样本 ≥20 条 |
| 1688_供应商 | Offer ID / 关键词 / 商品 / 供应商 / 阶梯价 / 币种 / MOQ / 评分 / 复购率 / 成交量 / 响应率 / 地区 / 年限 / 认证 / OEM/ODM / 交期 / 采集信息 | 1688 商品/供应商页 | 有效报价 ≥20 条 |
| Google_Trends | 日期/周 × 关键词指数 / 地区 / 6 个月时间范围 / 相关查询 / 截图路径或 URL / 采集信息 | Trends 查询页或 Actor snapshot | 最近 6 个月 |
| 市场报告 | 报告名 / 机构 / 类目 / 地区 / 基准年 / 市场规模 / 预测年 / 预测值 / CAGR / 发布时间 / 摘要 / 采集信息 | 报告页 | 可验证报告 |
| 原始字段明细 | 平台 / 记录索引 / 字段路径 / 原始值 / 来源链接 | 随原始记录 | 保留所有未映射和嵌套字段 |
| Data_Lineage | 平台 / 采集方式 / 脚本或 Actor / Run ID / Dataset ID / 查询 / 请求数 / 有效数 / 去重数 / 采集时间 / 状态 / 补采原因 | Actor/Dataset URL（如有） | 全局 |
raw_data.json 完全一致；Excel 是人工核对真实性的唯一可信底稿。原始字段明细 必须以长表形式保留每条原始记录的所有嵌套字段，不得因字段映射不全而丢失数据。目的：3分钟内掌握全貌
内容：
数据来源标注：各KPI数据具体来源（Apify Amazon采集/市场报告URL/TikTok标签页/1688搜索页面等）
目的：划定研究边界，避免分析范围漂移
内容：
| 形态 | 代表产品 | 价格带 | 占比 | 趋势 |
|---|---|---|---|---|
| 形态A | 具体商品 | $X-Y | XX% | ↑/↓/→ |
数据来源标注：Amazon BSR类目数据 / 市场报告 / Amazon搜索页
目的：理解"谁在买、为什么买、怎么买"
内容：
3.1 核心需求逻辑
3.2 消费者分层画像（基于真实评论+Reddit+社媒数据构建）
| 消费者类型 | 占比 | 核心关注点 | 价格敏感度 | 购买渠道偏好 | 代表人群描述 |
|---|---|---|---|---|---|
| 品质优先型 | XX% | 成分/效果/品牌 | 低 | Amazon Subscribe | ... |
| 性价比型 | XX% | 价格/容量/评分 | 高 | Amazon Deal | ... |
| 成分党 | XX% | 配料表/认证/有机 | 中 | 官网/Whole Foods | ... |
3.3 购买决策链
需求触发 → 信息搜索(Aamzon/TikTok/Reddit/Google) → 对比评估(价格/评分/评论) → 购买决策 → 购后评价
3.4 未满足需求地图
数据来源标注：Reddit子版块/Apify Amazon评论采集/TikTok评论/Apify市场报告
目的：多维度交叉验证，避免单一信息源误导
4.1 行业数据维度
4.2 TikTok热度维度
4.3 线下渠道维度
4.4 竞品动态维度
4.5 政策合规维度
交叉验证矩阵：
| 验证维度 | 信号方向 | 信号强度 | 一致性 |
|---|---|---|---|
| 行业数据 | ↑增长 | 强 | ✅ 一致 / ⚠️ 矛盾 |
⚠️ 关键规则：任一维度出现与其他维度矛盾时，必须在报告中标注并说明原因。
数据来源标注：每个维度标注具体数据来源
目的：按成分/剂型/价格带拆解，量化各赛道机会
5.1 成分维度赛道拆解
| 成分赛道 | 市场规模(USD) | 年增速 | 竞争度 | 进入评分(1-10) | 推荐策略 |
|---|---|---|---|---|---|
| 成分A | $X亿 | XX% | 高/中/低 | X | 引流款/利润款/避开 |
5.2 剂型维度赛道拆解
| 剂型 | Amazon SKU数量 | 均价 | 增速 | 差异化空间 |
|---|---|---|---|---|
| 软糖 | X,XXX | $XX | XX% | 大/中/小 |
5.3 成分×剂型十字矩阵
| 成分A | 成分B | 成分C |
---------|-------|-------|-------|
剂型A | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ |
剂型B | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
剂型C | ⭐ | ⭐ | ⭐⭐⭐ |
⭐ = 综合机会评分（市场规模×增速×竞争分散度）
5.4 价格带机会分析
| 价格带 | SKU占比 | 销量占比 | 利润空间 | 竞争密度 |
|---|
数据来源标注：Amazon采集数据 / 市场报告 / 价格带数据来源
目的：判断品类处于什么周期阶段，匹配正确策略
6.1 生命周期判定
6.2 策略矩阵
| 生命周期阶段 | 核心策略 | 定价策略 | 推广策略 | 产品策略 |
|---|---|---|---|---|
| 导入期 | 教育市场 | 中高 | 内容营销+达人 | MVP快速迭代 |
| 成长期 | 抢占份额 | 中 | 广告+达人+SEO | 差异化+矩阵 |
| 成熟期 | 利润最大化 | 中低 | 品牌+复购 | 微创新+成本 |
| 衰退期 | 退出/收割 | 低 | 减少 | 清库存 |
6.3 不同周期的进入难度评估
数据来源标注：Google Trends / Amazon历史数据 / 市场报告
目的：量化竞争格局，找到对标与差异化方向
7.1 品牌集中度分析
7.2 价格-评分竞争散点图
7.3 竞品逐项对标表（选取Top 3直接竞品）
| 对标项 | 竞品A | 竞品B | 竞品C | 我们的定位 |
|---|---|---|---|---|
| 价格 | $XX | $XX | $XX | $XX |
| 评分 | X.X | X.X | X.X | 目标 ≥X.X |
| 核心卖点 | ... | ... | ... | ... |
| 成分/规格 | ... | ... | ... | ... |
| 包装 | ... | ... | ... | ... |
| 差评痛点 | ... | ... | ... | ... |
| 差异化机会 | ... | ... | ... | ... |
7.4 竞争壁垒评估
数据来源标注：Amazon竞品页面 / 评论采集数据
目的：从用户抱怨中挖掘产品改进方向和差异化机会
8.1 采集策略
8.2 痛点分类体系
| 痛点大类 | 子类别 | 关键词库 | 出现频率 | 严重度(1-5) | 改进机会 |
|---|---|---|---|---|---|
| 产品质量 | 破损/变质/尺寸不符 | broken, damaged, melted | XX% | 4 | 包装升级/品控 |
| 功能问题 | 无效/副作用/不便 | doesn't work, side effects | XX% | 5 | 配方升级 |
| 包装问题 | 泄漏/难开/不环保 | leaking, difficult open | XX% | 3 | 包装设计 |
| 服务问题 | 发货慢/客服差 | late delivery, poor CS | XX% | 2 | 物流优化 |
| 期望落差 | 描述不符/质量低 | not as described | XX% | 4 | Listing优化 |
8.3 痛点频率×严重度矩阵
8.4 竞品差评共性总结
数据来源标注：Apify Amazon评论采集（标注Actor/采集时间/评论数）
目的：从真实用户讨论中挖掘市场空白和趋势信号
9.1 采集目标
| 子版块 | 采集内容 | 洞察价值 |
|---|---|---|
| r/AmazonReviews | 产品讨论 | 真实用户评价和需求 |
| r/FulfillmentByAmazon | 卖家经验 | 运营痛点和机会 |
| r/类目相关子版块 | 品类讨论 | 用户偏好和趋势 |
| r/ProductReviews | 产品评测 | 功能对比和期望 |
9.2 情绪分析
9.3 需求缺口列表
| 用户需求 | 提及频次 | 市场满足度 | 机会评分 |
|---|---|---|---|
| 需求A | XX次 | 低 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
9.4 竞品自然提及分析
数据来源标注：Apify Reddit Scraper（标注Actor/子版块/采集时间/帖子数）
目的：验证品类在TikTok的传播潜力和内容机会
10.1 标签表现
| 标签 | 总播放量 | 视频数 | 月增速 | 内容类型 |
|---|---|---|---|---|
| #xxx | X亿 | X万 | +XX% | 开箱/测评/科普 |
10.2 爆款内容拆解
10.3 达人生态
10.4 传播潜力评分（1-10）
| 评分维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 视觉吸引力 | X | ... |
| Before/After效果 | X | ... |
| 情感共鸣 | X | ... |
| 新奇性 | X | ... |
| 知识价值 | X | ... |
数据来源标注：Apify TikTok Scraper（标注Actor/标签/采集时间）
目的：验证供应链可行性和成本结构
11.1 1688供应商调研
| 供应商 | 报价 | MOQ | 评分 | 复购率 | 是否实地验厂 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | ¥XX | XXX | X.X | XX% | 否/是 |
11.2 成本结构拆解
| 成本项 | 金额 | 占比 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 原料成本 | $X | XX% | ... |
| 包材 | $X | XX% | ... |
| 生产 | $X | XX% | ... |
| 头程物流 | $X | XX% | ... |
| FBA仓储 | $X | XX% | ... |
| 平台佣金 | $X | XX% | ... |
11.3 供应商质量评估矩阵
数据来源标注：1688 Apify采集 / 行业报价 / FBA费率表
目的：量化盈利空间，多方案对比
12.1 多档定价利润对比
| 定价方案 | 售价 | COGS | 毛利 | 毛利率 | 平台费 | 广告 | 净利 | 净利率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 引流款 | $X | $X | $X | XX% | $X | $X | $X | XX% |
| 主打款 | $X | $X | $X | XX% | $X | $X | $X | XX% |
| 利润款 | $X | $X | $X | XX% | $X | $X | $X | XX% |
12.2 盈亏平衡分析
12.3 敏感性分析
| 变动因素 | 变动幅度 | 利润率影响 |
|---|---|---|
| 采购成本 | ±10% | ±X% |
| 广告占比 | ±5% | ±X% |
| 汇率波动 | ±5% | ±X% |
数据来源标注：1688报价 / Amazon费率表 / FBA计算器
目的：评估长期护城河的可构建性
13.1 五类壁垒评估
| 壁垒类型 | 当前状态 | 可构建性 | 构建周期 | 构建成本 | 优先级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 配方壁垒 | 无/有 | 高/中/低 | X月 | $X | ⭐⭐⭐ |
| 供应链壁垒 | 无/有 | 高/中/低 | X月 | $X | ⭐⭐ |
| 认证壁垒 | 无/有 | 高/中/低 | X月 | $X | ⭐⭐⭐ |
| 品牌壁垒 | 无/有 | 高/中/低 | X月 | $X | ⭐⭐ |
| 专利壁垒 | 无/有 | 高/中/低 | X月 | $X | ⭐ |
13.2 认证与合规路径
13.3 专利与知识产权
数据来源标注：FDA数据库 / USPTO / 合规顾问 / 行业标准
目的：基于前面所有分析，推导最优产品组合
14.1 差异化定位推导 基于以下输入综合推导：
14.2 产品矩阵规划（四象限）
高利润
|
利润款 | 旗舰款
(深耕) | (核心)
—————————+—————————
测试款 | 引流款
(观察) | (获客)
|
低利润
低销量 高销量
14.3 具体产品线规划
| 产品线 | 定位 | 目标人群 | 核心卖点 | 定价 | 预期月销 | 文生图提示词 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 产品A | 引流款 | ... | ... | $X | X件 | Photorealistic ecommerce product concept image... |
| 产品B | 主打款 | ... | ... | $X | X件 | Photorealistic ecommerce product concept image... |
| 产品C | 利润款 | ... | ... | $X | X件 | Photorealistic ecommerce product concept image... |
| 产品D | 配套款 | ... | ... | $X | X件 | Photorealistic ecommerce product concept image... |
文生图提示词要求
数据来源标注：综合前13章数据来源
目的：强制审视反面，避免确认偏误
15.1 虚假蓝海检测
15.2 风险矩阵
| 风险类别 | 风险项 | 可能性 | 影响程度 | 缓解措施 |
|---|---|---|---|---|
| 市场风险 | 需求下降 | 低/中/高 | 大/中/小 | ... |
| 竞争风险 | 价格战 | 低/中/高 | 大/中/小 | ... |
| 政策风险 | 合规变动 | 低/中/高 | 大/中/小 | ... |
| 供应链风险 | 断供/涨价 | 低/中/高 | 大/中/小 | ... |
| 执行风险 | 质量事故 | 低/中/高 | 大/中/小 | ... |
15.3 "为什么不选"（强制输出 ≥3条）
每条基于真实数据或合理推演，不接受空泛理由
数据来源标注：综合各章节数据来源
目的：将分析结论转化为可执行计划
16.1 月度里程碑
| 阶段 | 时间 | 核心目标 | 关键任务 | 交付物 | 风险点 |
|---|---|---|---|---|---|
| Phase 1 | Day 1-30 | 供应链搭建 | 供应商筛选/打样/小批 | 样品确认 | ... |
| Phase 2 | Day 31-60 | Listing上线 | 视觉拍摄/文案/LP优化 | Listing上线 | ... |
| Phase 3 | Day 61-90 | 冷启动验证 | 广告测试/达人合作/评价 | 首批销售数据 | ... |
16.2 资源配置
| 资源 | 月预算 | 来源 | 关键约束 |
|---|---|---|---|
| 产品采购 | $X | 自有资金 | MOQ限制 |
| 广告投放 | $X | 利润再投 | ACOS<25% |
| 达人合作 | $X | 市场预算 | ROI>2 |
16.3 关键里程碑甘特图
目的：把前面的分析收敛为一份可执行的「做不做、怎么做」决策书，重点针对 1688 采集到的品类。
17.1 选品决策结论（跟品 / 改品 / 开新品）
17.2 差异化方案（如何做差异）
| 差异化维度 | 具体做法 | 对应痛点/需求来源 |
|---|---|---|
| 功能改进 | 添加/升级哪些功能 | 第8章差评痛点、第9章Reddit需求 |
| 设计改进 | 材质/结构/外观/包装变化 | 差评包装/质量类、消费者画像 |
| 配方/成分 | 成分调整、认证加成 | 成分党需求、合规壁垒 |
| 场景扩展 | 新使用场景/新人群 | 第3章未满足需求地图 |
17.3 定价、成本与利润（必须量化）
| 项目 | 数值 | 依据 |
|---|---|---|
| 1688 采购成本(含包材) | ¥X / $X | 1688_供应商 表报价区间 |
| 头程+FBA+佣金+广告 | $X | FBA费率表/费率假设 |
| 建议零售价 | $X | 竞品对标（第7章）+ 目标净利率 |
| 预估毛利率 | XX% | 第12章利润模型 |
| 预估月净利(按预期销量) | $X | 销量假设来自 TikTok Shop / 竞品 |
| 回本周期 | X 天 | 第12章盈亏平衡 |
17.4 推广路径（后续怎么推）
数据来源标注：1688_供应商表 / Amazon_商品与差评表 / TikTok_Shop_销量表 / Google_Trends表 / 第7/8/9/12章。
amazon-product-scraper 低成本采集；只有本地采集失败、样本不足或字段缺失时，才使用 apify-amazon-scraper 补采。0.1 单平台单任务成本控制
所有数据必须来自真实采集源或权威公开数据源，不得捏造
每个章节底部必须标注数据来源（Data Lineage）
📌 数据来源：
- Amazon竞品数据：amazon-product-scraper 或 Apify actor [actor-name]，采集时间 2026-XX-XX，采集XX条商品数据
- 差评数据：amazon-product-scraper 或 Apify actor [actor-name]，采集时间 2026-XX-XX，每条竞品采集XX条评论
- TikTok数据：Apify actor [actor-name]，标签 #XXX，采集时间 2026-XX-XX
- Reddit数据：Apify actor [actor-name]，子版块 r/XXX，采集时间 2026-XX-XX
- 市场规模：来自 [报告名称/URL]，发布时间 202X年
- Google Trends：Apify actor [actor-name]，关键词 [XXX]，时间范围为最近 6 个月，同时记录趋势截图路径/URL
- 1688数据：Apify actor [actor-name]，搜索关键词 [XXX]，采集时间 2026-XX-XX
- 联网搜索：[具体URL]，获取时间 2026-XX-XX
数据新鲜度：所有数据标注采集时间，建议每周更新；趋势、价格、评论、销量、BSR、TikTok 热度等易变数据必须优先采集最新结果。
数据缺失处理：
结论可追溯
chartColors: [
'#58a6ff', '#3fb950', '#f0883e', '#bc8cff',
'#f85149', '#79c0ff', '#d2a8ff', '#ffa657'
]
每章底部统一使用以下样式标注数据来源：
<div class="data-lineage">
<details>
<summary>📌 数据来源 (Data Lineage)</summary>
<ul>
<li>...</li>
</ul>
</details>
</div>
| 指标 | 标准 | 权重 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| 搜索量 | 2-10万/月 | 12% | Google Trends + Amazon |
| 品牌集中度 | Top10 <30% | 10% | Amazon BSR |
| CPC | <$1 | 8% | Amazon 广告 |
| 利润率 | >30% | 15% | 1688 + FBA 计算 |
| TikTok 热度 | 播放量>1000万 | 10% | TikTok 标签 |
| 供应链稳定 | 评分>4.0 | 8% | 1688 供应商 |
| 差评可改进空间 | 痛点集中度高 | 12% | 差评 NLP 分析 |
| Reddit 需求验证 | 讨论活跃度高 | 8% | Reddit 子版块 |
| 生命周期阶段 | 导入期/成长期 | 10% | Google Trends+Amazon |
| 政策友好度 | 无重大合规风险 | 7% | FDA/FTC |
# 必需
APIFY_API_TOKEN=your-api-token
# 1688 供应商
APIFY_1688_ACTOR_ID=your-1688-actor-id
# Reddit
APIFY_REDDIT_ACTOR_ID=your-reddit-actor-id
# TikTok（标签流量 + Shop 销量）
APIFY_TIKTOK_ACTOR_ID=clockworks/tiktok-scraper
APIFY_TIKTOK_SHOP_ACTOR_ID=clockworks/tiktok-shop-scraper # 品类销量/GMV
# Google Trends / SERP / Web Search
APIFY_GOOGLE_TRENDS_ACTOR_ID=your-google-trends-actor-id
APIFY_GOOGLE_SEARCH_ACTOR_ID=your-google-search-actor-id
SERPAPI_API_KEY=your-serpapi-key
# 市场报告 / 通用网页采集
APIFY_MARKET_REPORT_ACTOR_ID=your-market-report-actor-id
APIFY_WEB_SCRAPER_ACTOR_ID=your-web-scraper-actor-id
# 可选 · 产物一 Excel 与额度
DEFAULT_MARKET=US
OUTPUT_FORMAT=html # 产物二 HTML；产物一 Excel 由 excel_exporter.py 生成
MAX_PRODUCTS=100 # Amazon 默认商品数
MIN_AMAZON_PRODUCTS=50 # Amazon 去重后有效商品硬下限
DEFAULT_TIKTOK_ITEMS=50 # TikTok 默认原始视频数
MIN_TIKTOK_ITEMS=50 # TikTok 去重后原始视频硬下限
MIN_NEG_REVIEWS=5 # 每个品类最少差评数（5-10）
MIN_SUPPLIERS=20 # 1688 最少供应商数
MIN_REDDIT_ITEMS=20 # Reddit 最少可追溯帖子/评论数
TRENDS_MONTHS=6 # Google Trends 趋势窗口（约半年）
TRENDS_SAVE_SCREENSHOT=true
amazon-product-researcher (主入口)
├── amazon-product-scraper (Amazon 首选 - 商品数据+差评，低成本优先)
├── apify-amazon-scraper (Amazon 补缺 - 本地 scraper 失败或字段缺失时使用)
├── 1688 Supplier Collector (利润模型需要时必需)
├── apify-tiktok-scraper (推荐 - 标签流量)
├── apify-tiktok-shop-scraper (推荐 - 品类销量/GMV)
├── Reddit Collector (用户洞察 - Apify First)
├── Google Trends Collector (搜索趋势 - Apify First，失败才 Web Search/Web Fetch)
├── apify-market-scraper (市场报告 - Apify First)
├── Apify Web Scraper / Google Search Actor (公开网页兜底采集)
├── scripts/excel_exporter.py ★ 产物一：原始数据 → 多表 Excel(含来源链接)
├── charts-generator (图表数据)
├── profit-model-builder (自动)
└── report-generator (必需 - 产物二 HTML可视化)
v3.2 整合并继续使用以下核心分析类（来自 amazon_product_researcher.py）：
| 分析类 | 功能 | 对应章节 |
|---|---|---|
KeywordAnalyzer | 关键词拆解与市场质量评分 | 第5章 |
BrandAnalyzer | 品牌集中度分析 | 第7章 |
PainPointAnalyzer | 用户痛点权重分析 | 第8章 |
FalseBlueOceanDetector | 虚假蓝海识别 | 第15章 |
SelectionDecisionMatrix | 选品决策矩阵评分 | 第14章 |