亚马逊美国新品机会评分

解决的问题

上线一个亚马逊美国站新品，最怕把“感觉有需求”当成证据。这个技能用来把机会评估固定成一条可复核路径：先写清假设，再把事实、用户提供信息、估算和缺失项分开。它适合在 wholesale、private label、bundle 或新设计立项前做筛选，而不是替代采购、法务、税务或合规判断。

核心能力与工作流程

1. 定义假设：记录核心关键词、类目、用户、使用场景、目标价、差异点、尺寸档位，以及是否带电、受监管或需要认证。
2. 建立证据表：每个输入都标记为 observed、user-provided、estimated 或 missing。费用、受限商品规则和合规要求优先引用近期一手来源；没有实时亚马逊、Brand Analytics、搜索量、销量、评论或广告数据时，只能用显式标注的场景或请求补料，不能伪造数据。
3. 验证单位经济：拆入售价、落地成本、佣金、FBA/履约费、退货准备、每单广告、可选仓储/券/广告位成本，计算单件贡献和贡献率。贡献非正、低于阈值，或 compliance.blocking 为真，就不能 Go。
4. 评估需求与竞争：看月需求估算、趋势、季节性、评论中位数、评分集中度、Listing 质量、价格压缩和头部品牌集中度；不把单一关键词量当成精确销量预测。
5. 运行评分器：调用 scripts/score_product.py，必填 product、price、landed_cost，可补充需求、评论、CPC、转化率、费用、退货、品牌集中度与合规字段；比率用小数，如 0.15 表示 15%。
6. 压力测试：至少跑 base 和 downside，下行通常测试售价低 10%、落地成本高 20%、CPC 更高或转化率更低，并找出对决策影响最大的两个变量。
7. 输出建议：先给 Go、Validate 或 No-Go、分数和一句理由；再展示单位经济、需求/竞争证据、风险与缺失证据，并给小验证计划：负责人/动作、成功阈值、停止条件。

适用边界

Go 只表示可以进入有边界的验证测试，不是大批量备货授权。关键数据缺失时，即使分数高也应降级到 Validate。修改权重、阈值、默认假设或证据标准前，应先读 references/methodology.md。结果只是筛选模型，不构成投资、法律、税务或合规建议。