選品分數唔係答案，證據先係

競品分析最容易令人誤會的地方，是把估算值當成事實：BSR（Best Sellers Rank，暢銷排名）不是實際銷量；評論提到某種缺陷，也不代表產品退貨率；而一個需求分數高，亦不應該抵銷運費過高、成本不明或規格不合的問題。

這套分析框架的核心，是由原始觀測一路追到最終決策：先記錄商品資料及來源，再統一單位和口徑，然後用固定公式計算指標，最後逐項過門檻。當成本、銷量標定或評論證據欠缺，正確做法是標示「證據不足」，而唔係自行補數。

框架以 Amazon 美國站、美元和單件商品作預設分析口徑；其他市場需要重新設定幣種、稅費及物流規則。現階段內容屬分析提案，並非已執行的市場調查或測試結果。

11 項基本資料，仍然未夠計出完整答案

最低限度要收集：BSR 排名、搜尋量、現價、過去 90 日價格紀錄、評論數、評分、上架日數、包裝尺寸、包裝實重、平台或服務商標示的超規格狀態，以及賣家類型（Amazon 自營、第三方 FBA、第三方 FBM 或未知）。

每個數值都應記錄站點、品類、觀察時間、資料來源和狀態；平台顯示值、服務商估算和缺失資料要分開標示。尤其要留意，FBA 只表示由 Amazon 履約，唔等於 Amazon 自營；「首次見到商品」亦不等於實際上架日期。

要計出六項指標，還要補上基本欄位以外的資料：可核驗銷量或銷量標定、同品類競品樣本、連續搜尋與排名紀錄、完整單件成本、承運商體積重規則，以及去重的二至三星評論原文。缺少其中一類，相關指標就可能無法可靠計算。

六項指標，各自回答不同問題

1. BSR 銷量估算：市場大約有幾多需求？

提案以冪次關係把排名轉成估算銷量：Ŝ = exp(α − β ln R)，其中 R 是排名，α、β 必須由同品類銷量資料標定。相關研究曾利用 Amazon 和 Barnes & Noble 的網上圖書排名估算銷量，但研究對象是圖書市場，唔代表同一個係數適用於所有品類。6 提案中的 β = 0.8–1.2 只屬待校準的先驗範圍；無標定資料，就不應報出絕對銷量。

2. 市場阻力：熱門競品累積了幾多評論？

計算同一市場內十個可比商品的平均評論數，再除以設定的門檻 T。提案以 500 條評論作示範門檻，低於門檻才算通過這項初篩；但這只是示範設定，未經品類驗證。評論數可以反映累積壁壘的一部分，唔等於市場份額或競爭程度的完整衡量。

3. 需求動量：搜尋和排名有冇一齊改善？

提案比較前後兩段各 30 日的搜尋量變化，並觀察七日內 BSR 是否改善，再以兩者各佔一半計算動量。要求搜尋與排名都向好，並把動量至少 0.10 設為提案門檻。價格大跌可能令需求數據失真，因此需要價格歷史作檢查；歷史資料不足時，應轉為人工覆核。

4. 單件淨利率：扣晒成本之後仲有幾多？

計算方式是 (售價 − 完整單件成本) ÷ 售價。成本需包括採購、關稅、頭程、履約、平台佣金、廣告、倉儲、退款損失、合規、匯兌、資金及管理分攤等。提案把基準淨利率至少 20%，以及所有成本增加 20% 後仍至少 10%，設為篩選門檻；成本有缺項、混幣或報價過期，就唔應放行。

5. 計費重量與貨值：輕但佔位的商品會唔會吞噬利潤？

先比較實重與體積重，以較大者作計費重量，再計每公斤貨值及每公升貨值；另外計算物流成本佔售價比例。體積重除數必須跟實際承運商、路線和生效日期一致，不能當成全球通用常數。提案以物流成本不高於售價 20% 作門檻，但唔應把每公斤或每公升貨值單獨當作盈利保證。

6. 差評缺陷密度：買家反覆投訴的是甚麼？

分子是二至三星評論中提到的負面實物缺陷數，分母是合資格評論數。每條評論、每項缺陷都要有原文證據；同一評論重複提及同一缺陷只計一次。這個指標用來找產品改良方向，唔係退貨率。提案建議至少收集 30 條評論才作機會篩選；缺陷密度達 0.5，只觸發人工評估，唔會自動批准採購。

初篩門檻不等於官方規則

提案把售價 20 至 70 美元列作初篩範圍，包裝三邊排序後須分別低於 18、14、8 英寸，包裝重量須低於 20 磅。等於上限也不算通過。這些數字是分析提案採用的篩選政策，唔應說成 Amazon 官方尺寸分級或已核實的書籍規則。公開書目列出的《Product Research 101》作者是 Renae Clark；這本書目資料本身並不能證明上述門檻出自該書。10

讓缺數據成為停步理由

一套可用的分析流程，不應只交出總分，還要交代每項數字的來源、觀察日期、計算版本和阻塞原因。若只有九個競品樣本，就唔好補一個虛構商品湊成十個；若未知商品重量，就唔好把未知當成零；若淨利算不出來，就唔好用需求分數替它開脫。

最後的結果可以是「候選通過」、「拒絕」、「證據不足」或「需人工覆核」。即使候選通過，也只表示通過所設定的初篩門檻，並不等於已完成合規審查、獲得採購批准，或證明市場一定有利可圖。

選品分數唔係答案，證據先係

競品分析最容易令人誤會的地方，是把估算值當成事實：BSR（Best Sellers Rank，暢銷排名）不是實際銷量；評論提到某種缺陷，也不代表產品退貨率；而一個需求分數高，亦不應該抵銷運費過高、成本不明或規格不合的問題。

這套分析框架的核心，是由原始觀測一路追到最終決策：先記錄商品資料及來源，再統一單位和口徑，然後用固定公式計算指標，最後逐項過門檻。當成本、銷量標定或評論證據欠缺，正確做法是標示「證據不足」，而唔係自行補數。

框架以 Amazon 美國站、美元和單件商品作預設分析口徑；其他市場需要重新設定幣種、稅費及物流規則。現階段內容屬分析提案，並非已執行的市場調查或測試結果。

11 項基本資料，仍然未夠計出完整答案

最低限度要收集：BSR 排名、搜尋量、現價、過去 90 日價格紀錄、評論數、評分、上架日數、包裝尺寸、包裝實重、平台或服務商標示的超規格狀態，以及賣家類型（Amazon 自營、第三方 FBA、第三方 FBM 或未知）。

每個數值都應記錄站點、品類、觀察時間、資料來源和狀態；平台顯示值、服務商估算和缺失資料要分開標示。尤其要留意，FBA 只表示由 Amazon 履約，唔等於 Amazon 自營；「首次見到商品」亦不等於實際上架日期。

要計出六項指標，還要補上基本欄位以外的資料：可核驗銷量或銷量標定、同品類競品樣本、連續搜尋與排名紀錄、完整單件成本、承運商體積重規則，以及去重的二至三星評論原文。缺少其中一類，相關指標就可能無法可靠計算。

六項指標，各自回答不同問題

1. BSR 銷量估算：市場大約有幾多需求？

提案以冪次關係把排名轉成估算銷量：Ŝ = exp(α − β ln R)，其中 R 是排名，α、β 必須由同品類銷量資料標定。相關研究曾利用 Amazon 和 Barnes & Noble 的網上圖書排名估算銷量，但研究對象是圖書市場，唔代表同一個係數適用於所有品類。6 提案中的 β = 0.8–1.2 只屬待校準的先驗範圍；無標定資料，就不應報出絕對銷量。

2. 市場阻力：熱門競品累積了幾多評論？

計算同一市場內十個可比商品的平均評論數，再除以設定的門檻 T。提案以 500 條評論作示範門檻，低於門檻才算通過這項初篩；但這只是示範設定，未經品類驗證。評論數可以反映累積壁壘的一部分，唔等於市場份額或競爭程度的完整衡量。

3. 需求動量：搜尋和排名有冇一齊改善？

提案比較前後兩段各 30 日的搜尋量變化，並觀察七日內 BSR 是否改善，再以兩者各佔一半計算動量。要求搜尋與排名都向好，並把動量至少 0.10 設為提案門檻。價格大跌可能令需求數據失真，因此需要價格歷史作檢查；歷史資料不足時，應轉為人工覆核。

4. 單件淨利率：扣晒成本之後仲有幾多？

計算方式是 (售價 − 完整單件成本) ÷ 售價。成本需包括採購、關稅、頭程、履約、平台佣金、廣告、倉儲、退款損失、合規、匯兌、資金及管理分攤等。提案把基準淨利率至少 20%，以及所有成本增加 20% 後仍至少 10%，設為篩選門檻；成本有缺項、混幣或報價過期，就唔應放行。

5. 計費重量與貨值：輕但佔位的商品會唔會吞噬利潤？

先比較實重與體積重，以較大者作計費重量，再計每公斤貨值及每公升貨值；另外計算物流成本佔售價比例。體積重除數必須跟實際承運商、路線和生效日期一致，不能當成全球通用常數。提案以物流成本不高於售價 20% 作門檻，但唔應把每公斤或每公升貨值單獨當作盈利保證。

6. 差評缺陷密度：買家反覆投訴的是甚麼？

分子是二至三星評論中提到的負面實物缺陷數，分母是合資格評論數。每條評論、每項缺陷都要有原文證據；同一評論重複提及同一缺陷只計一次。這個指標用來找產品改良方向，唔係退貨率。提案建議至少收集 30 條評論才作機會篩選；缺陷密度達 0.5，只觸發人工評估，唔會自動批准採購。

初篩門檻不等於官方規則

提案把售價 20 至 70 美元列作初篩範圍，包裝三邊排序後須分別低於 18、14、8 英寸，包裝重量須低於 20 磅。等於上限也不算通過。這些數字是分析提案採用的篩選政策，唔應說成 Amazon 官方尺寸分級或已核實的書籍規則。公開書目列出的《Product Research 101》作者是 Renae Clark；這本書目資料本身並不能證明上述門檻出自該書。10

讓缺數據成為停步理由

一套可用的分析流程，不應只交出總分，還要交代每項數字的來源、觀察日期、計算版本和阻塞原因。若只有九個競品樣本，就唔好補一個虛構商品湊成十個；若未知商品重量，就唔好把未知當成零；若淨利算不出來，就唔好用需求分數替它開脫。

最後的結果可以是「候選通過」、「拒絕」、「證據不足」或「需人工覆核」。即使候選通過，也只表示通過所設定的初篩門檻，並不等於已完成合規審查、獲得採購批准，或證明市場一定有利可圖。