今天，我将与大家分享亚马逊美国市场汽车杯垫的数据分析。它的类别节点是Automotive›Interior Accessories›Cup Holders，因为这个类别的款式很多，我们来分析一下下下面的一个。
图片来源：亚马逊
@ 行业需求和趋势(季节性和周期性)
图片来源：卖家精灵
从图中可以看出，从2017年到2020年4月，关键词整体搜索量在1万左右波动；从2020年5月开始，搜索量在1.5万左右缓慢增长。这说明整个市场的需求在增加。此外，我们可以看到，从10月到12月底，在这三个月里，关键词的搜索量显著增加，这表明该产品具有一定的周期性。这也是我们新卖家进入市场的好时机。
@ 商品集中度
图片来源：卖家精灵
我们可以看到，整个市场的销量变化很小，没有很大的差距，这表明市场相对稳定。第四十四名月销量为902，一天销量可保证30单。你可能会问为什么搜索量在1.5万左右，一天30单才排名第44，因为前面卖家的销量差别不大。因此，这个市场的竞争也不小。但是我们也看到图中显示有四个新卖家进入市场，很明显每个新卖家排名都很高。我们还点击了每个新卖家的链接进行验证，没有合并旧链接。这说明新卖家虽然数量不多，但整个市场对新产品的认可度很高，也说明新卖家进入这个市场的机会很大。
@ 品牌集中度
图片来源：卖家精灵
图中前五名卖家的销量占27.11%，说明这个市场没有被品牌垄断，作为新卖家，我们可以进入这个市场。
@ 卖家集中度
图片来源：卖家精灵
卖家集中度的曲线变化也很慢。因此，没有卖家垄断，这对新卖家非常友好。
@ 卖方类型分布
图片来源：卖家精灵
我们看两个表格，发现亚马逊有4个自营ASIN，月销量 比例不高，但他的分数和分数相对较高，这表明亚马逊自己的产品相对优秀，也是一个强大的竞争对手。
@ 卖方所在地的分布
图片来源：卖家精灵
可见中国卖家占80.3%，也是一个很大的数字，说明这个市场的竞争也很激烈。
@ 上架时间分布
图片来源：卖家精灵
从货架上架时间的分布图来看，一年以下的产品数量为46种，销售比例最高的是货架上一年的卖家。这表明，这个市场对新卖家来说有很大的机会。
@ 上架趋势分布
图片来源：卖家精灵
从上架趋势图可以看出，前100名企业大多在过去三年内进入榜单，这表明新卖家有足够的动力，这对我们想进入这个市场的卖家来说确实是一个很好的机会。
@ 评分数分布
图片来源：卖家精灵
从图中我们可以看到500 评论销量占74.39%，说明这个市场整体得分相当高，所以很难进入这个市场。然而，也有机会。
@ 评分值分布
图片来源：卖家精灵
从图中可以看出，4.0分以下的产品数量为28个，销量占20.78%，说明这个市场的一些产品确实有很多缺陷。而且销量比例最高的集中在4.0-4.5，这也说明这个市场的产品有很多需要改进的地方，或者说我们做差异化比较简单。
1@ 价格分布
图片来源：卖家精灵
图中显示，大部分产品集中在5-20美元的价格范围内，销量占5-10美元的最高比例，说明这个价格段的竞争比较激烈。因为进入这个市场还是有点难，可以避免这个价格段竞争最激烈的产品。
1@ 差评分析
图片来源：卖家精灵
我们观察了买家的嘲笑点和关注点，结合我们选择的产品，它可能被嘲笑为灯亮时间短，充电时间短，灯不亮，充电端没有保护器，洒水后容易失效，不亮。因此，如果我们想这样做，我们需要尽可能地改进这些问题。
1@ 利润分析
图片来源：亚马逊
我们在1688上询问了它的成本价格，价格是16元一盒。一盒包含两个杯垫、一个USB数据线、一个小吸盘和一张手册卡。我们以20元/公斤的价格计算利润，显示为38.99%。由于上述计算的头程高于实际头程，最终利润可能会更高。
1@ 专利分析
我们发现这个在中国申请的专利。然而，目前还没有在国外申请，所以你可以试着做这个。有很多企业在做这个，上面有一些汽车标志，我们需要尽可能避免。我们可以选择一些流行的模式，或者一些流行的词，但要注意避免侵权。
1@ 结论
这个市场的需求不是特别大，但是有很多新卖家，说明我们也有机会进入。而且我们计算出led杯垫利润很高，建议做这个产品。
但是，这个产品本身还是有缺陷的。因此，如果我们想这样做，我们需要改进一些问题。
首先，客户报告说，洒水后很容易失效，这可能是因为充电口没有保护器，所以我们可以添加一个保护器，以防止它因进水而失效。
其次，鉴于灯容易断电、充电频率频繁的缺点，市场上大部分电池容量为150mAH、220mAH，我们也可以使用容量较大的电池。
以上是我们对汽车杯垫的一些数据分析。如果你打算做这个产品，你仍然需要看看市场，也需要考虑我们玩什么关键词，如何在早期阶段推广它，以及如何减少不良评论。这些是我们的一些建议，如果你对哪一点有更好的想法，请联系我们，感谢您的建议。
上架时间分布 上架趋势分布 卖家所属地分布 卖家类型分布 卖家集中度 品牌集中度 商品集中度 评分值分布 评分数分布
