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name: sealeap-jinwu-amazon-product-selection-scorecard description: "Score Amazon product candidates with four core metrics (review dependency, net margin, competitor promotion methods, estimated launch ACOS), position new sellers in niches large sellers ignore, and structure first-batch supplier cooperation. Use for 选品评分、冷门细分定位、低客单价非标品评估、标品与非标品差异、退货率与毛利底线、工厂谈判. Do not use for 已上架产品的运营诊断."

Amazon 选品记分卡：核心指标、冷门切入与工厂合作

目标

用统一记分卡把候选品拆成核心指标与加分项，结合冷门切入逻辑与退货率毛利底线做出进入或放弃的判断，并给出与工厂的首批合作框架。

使用范围

• 优先处理选品与产品开发任务；从专项证据卡选择与当前对象和问题直接相关的主题。
• 集合名称用于维护文件归属，不限制用户要求的交叉验证。其他来源与业务域的证据须分别标注，再按同口径比较。
• 本 Skill 可独立使用，不依赖仓库中的私有语义稿。保留去标识化边界，不恢复原素材身份或逐条映射。

适用任务

• 候选品记分与排序
• 细分市场竞争结构判断
• 标品与非标品运营特征预判
• 工厂首批小单谈判准备

开始前要拿到

• 候选品的评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS 输入
• 细分市场头部日销量与大卖参与度的代理数据
• 品类退货率历史与目标毛利
• 候选品的关键词结构（核心词数量、头部词流量占比）
• 供应商起订量、单价与是否开模

缺少字段时明确标为 UNKNOWN 或 NEEDS_EVIDENCE，不要补造数据。

不可妥协的边界

• 本 Skill 来自去标识化语义转译，不保留或推断素材来源身份，也不把素材观点冒充 Amazon 当前政策。
• 产品事实、账户事实和 Amazon 一方报告优先；第三方数据必须标明 Provider、站点、日期、样本和估算口径。
• 不捏造销量、搜索量、成本、合规状态、产品属性、评论、平台通知或执行结果。
• 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。
• 平台规则、费率、界面和资格会变化；执行前复核当前官方文档与后台状态。
• 第三方销量、搜索量与转化率均为估算，标注 Provider 与窗口。
• 素材中的毛利百分比与单量区间只作假设。

工作流

1. 先用四项核心指标打分，加分项只用于同分比较。
2. 判断细分是否‘大卖看不上、新手看不见’，评估进入后的竞争暴露。
3. 按关键词结构判定标品或非标品，预判流量策略与 SKU 复杂度。
4. 用退货率倒推毛利底线，剔除无法达到的候选。
5. 识别‘与头部同款’陷阱：只有买家可感知的差异才算差异。
6. 与工厂谈首批小单：不亏为底线、失败由卖家承担、成功后大货共赢。

专项路由

• 核心指标：评论依赖度、净利润率、同行推广手段、新品预估 ACOS 四项决定去留，其余为加分项。
• 冷门切入：日销个位数、利润可接受、广告占比低的细分最易站稳；用产品组合而非单品衡量收入。
• 标品 vs 非标品：标品词少且头部集中，非标品词多且分散、转化更低、季节波动大、SKU 管理复杂。
• 毛利底线：退货率越高需要的毛利越高；广告费单列。
• 同款陷阱：头部已积累评价与流量口，同款后来者没有理由获得同等结果。
• 工厂合作：首批小单不亏、失败卖家承担、成功大货共赢。

完整的 7 张主题证据卡见 references/topic-cards.md；只加载与当前问题直接相关的卡片。

必须交付的结果

• 候选品记分卡与排序
• 细分竞争结构判断
• 标品或非标品运营预判
• 毛利底线与放弃清单
• 工厂首批合作条款草案

结尾列出站点、时间窗、数据口径、证据、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。