一次掌握整個集合
將它指向某個類別或搜尋詞,AllyHub 就會把頁面上的商品刊登當作一個集合來處理,因此回傳的內容描述的是整個市場,而不是其中單一產品。
看看 TikTok Shop 類別的實際樣貌——價格聚集在哪裡、什麼東西賣得好,以及還沒有人在做什麼。
一份商品刊登的試算表,還是會讓你得自己做算術。AllyHub 會像你有一週時間那樣閱讀一個類別——描繪價格聚集在哪裡、售出件數如何分布於其中、新商品刊登必須達到什麼樣的評分與評論數,以及哪些切入角度還沒有人採用——然後以報告形式交給你,每個結論都連結回它來自的商品刊登,而且不需要登入或程式碼。
將它指向某個類別或搜尋詞,AllyHub 就會把頁面上的商品刊登當作一個集合來處理,因此回傳的內容描述的是整個市場,而不是其中單一產品。
商品刊登會被分組到價格帶中,因此你可以看到哪個價格層很擁擠、哪個很稀薄,以及你打算定的價格實際上會落在哪裡。
售出件數會從每個商品刊登讀取出來,並分布到各價格帶,因此問題不再是哪個價格最常見,而是哪個價格正在帶動銷量。
整個集合中的評分與評論數,顯示出在這裡一個成熟商品刊登長什麼樣子——新進者必須先建立哪些社會認同,才能在同一頁面上競爭。
AllyHub 會閱讀標題與描述,將每個人都在宣稱的內容分組,然後指出缺少的切入角度——在一個看似飽和的類別中仍然開放的位置。
輸出是一份文件,列出價格帶、分布與缺口,並在圖形比一欄數字更容易看出形狀時附上圖表。
透過三個步驟,從一個類別到一份 TikTok 產品研究簡報。
給 AllyHub 一個類別頁面或產品關鍵字,並說明你正在衡量什麼——某個價格點、某種形式,或整個利基市場。
它會處理可見的商品刊登,收集價格、評分、評論數、售出件數、變體與商店名稱,然後將它們分組到各價格帶,並計算每個價格帶裡有多少。
取得報告,把你自己的到岸成本套用到價格帶上,並保留這個框架,這樣下一季檢查同一類別就只需要一道指令。
列不等於研究。答案在於它們如何分布,而這需要閱讀整個集合。
匯出一個類別,只會給你四百行資料,以及你原本想避免的樞紐分析表下午。AllyHub 在執行過程中就完成分組,所以送達的是市場的形狀——價格帶、數量、銷量落在哪裡——而不是用來分析的原始材料。
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一個看起來很熱門的類別,可能在某個價格層很擁擠,但在下一個價格層卻很空。計算每個價格帶的商品刊登數,能告訴你你會是第四十個便宜選項,還是第三個高階選項——這是在你定價進入之前值得知道的事實。
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這裡沒有利潤率——TikTok Shop 不會公布任何人的成本,所以請帶入你的到岸成本,其餘交給價格帶。也沒有搜尋量,沒有歷史資料:這是該類別今日的現況,之後再執行一次,才能看出它如何變動。
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跨境賣家、正在評估新通路的品牌、採購團隊,以及在投入前需要先解讀類別的顧問。
你手上有三個產品想法,卻無法判斷哪一個會撞牆。先解讀每個類別,看看價格落在哪裡,以及每個價格層已經有多擁擠,然後把庫存押在還有空間的那一個。
上層的問題是 TikTok Shop 到底值不值得開,而到目前為止,誠實的答案一直是聳聳肩。帶著你的類別在那裡的樣貌回來——什麼賣得動、以什麼價格、面對多少其他競爭者。
供應商正以某個價格推銷一項產品,而你沒有東西可以比對。描繪該產品會落在哪個價格帶,計算已經有多少商品在那裡,然後依據全貌而不是直覺來談判。
客戶想要一份類別簡報,而你一直以來都報價一週的桌面研究來產出。執行解讀,把你對它浮現的缺口的判斷加進去,並交付論點,而不是組裝證據。
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涵蓋範圍、限制,以及最後送到你桌上的內容。
它會告訴你 TikTok Shop 上某個類別現在的樣貌——價格如何分布、銷量落在哪裡、一個成熟商品刊登背後有什麼,以及哪些定位還沒有人占據。AllyHub 在執行過程中就完成分組。
是的。第一次類別解讀免費。付費方案會開放更深入的集合、季節性重複執行、與先前解讀的比較,以及報告匯出。
來自你指向的類別或搜尋頁面上,TikTok Shop 公開顯示的商品刊登——不需登入,也不會超出購物者能看到的內容。涵蓋範圍取決於該進入點,因此較窄的頁面會比廣泛的頁面給出更聚焦的解讀。
一份可以交給別人的文件:價格帶、分布、門檻與缺口,並附上圖表,在圖形比數字更容易看出形狀時使用,以及連回每個結論所來自之商品刊登的來源連結。
同樣的商品刊登,不同的工作。爬蟲工具交給你的是未經處理的列,供你自己分析。這個頁面會執行該分析並回傳結論,所以只有在後續流程也需要底層紀錄時,你才會兩者都要。
多數工具不是賣給你無人能驗證的預估銷售數字,就是交回一份匯出檔並稱之為研究。AllyHub 根據 TikTok Shop 在頁面上公布的內容運作,明白說出它無法告訴你什麼,並保留你的框架,讓下一次類別解讀從那裡開始。