Skill: nic-yuan/01-product-selection (version 1.0.0)

--- name: community-group-buying-product-selection description: 社区团购选品策略全链路技能包。涵盖选品战略、品类分级、各平台选品逻辑对比、定价方法论、选品 SOP 及配套工具。不含供应链执行（见模块四）、仓储物流（见模块五）。 version: 1.1.0 created_at: 2026-04-14 license: MIT github_url: null --- # 模块一：选品策略 > **模块边界说明（重要）** > 本模块聚焦"卖什么"和"怎么定价格"，即选品决策与定价。 > 供应链开发与管理 → 模块四（供应链与采购） > 仓储与物流配送 → 模块五（仓储与物流） > 两者独立完整，边界不重叠。 ## 知识库 ### 1.1 社区团购选品核心原则 社区团购的选品不是"卖什么都可以"，而是围绕一个三角： ``` 用户需求 △ / \ / \ / \ 供应链优势 ────────── 平台毛利 ``` **三者缺一不可：** - 只有用户需求：卖得动但没利润 - 只有供应链优势：有价格但卖不掉 - 只有毛利：两端都不成立，生意不成立 --- ### 1.2 品类分级体系 社区团购商品分为五个等级，每个等级运营策略不同： #### P0：引流款（流量担当） | 特征 | 说明 | |------|------| | 价格 | 低于市场价的 30-50% | | 需求 | 极高，刚需，高频 | | 毛利 | 0% 甚至负毛利（贴钱卖） | | 目的 | 引流、拉新、养成购买习惯 | | 代表品 | 鸡蛋（每斤低于超市1-2元）、大白菜、土豆 | | 使用频率 | 每期团购必有，但位置轮换 | #### P1：爆款（GMV担当） | 特征 | 说明 | |------|------| | 价格 | 低于市场价 15-25% | | 需求 | 高，非刚需但转化率高 | | 毛利 | 15-25% | | 目的 | 稳定 GMV，提升客单价 | | 代表品 | 时令水果（榴莲/车厘子/芒果）、应季蔬菜、活鲜 | | 使用频率 | 每周稳定上，但量有限制 | #### P2：利润款（利润担当） | 特征 | 说明 | |------|------| | 价格 | 接近市场价或略低 | | 需求 | 中等，有特定目标人群 | | 毛利 | 25-40% | | 目的 | 平衡整体毛利 | | 代表品 | 进口食品、有机蔬菜、地方特产、冷冻水产 | | 使用频率 | 持续上架，作为毛利补充 | #### P3：长尾款（品类补充） | 特征 | 说明 | |------|------| | 价格 | 市场价或略高 | | 需求 | 低，但满足小众人群 | | 毛利 | 20-35% | | 目的 | 完善品类宽度，提升客单价 | | 代表品 | 有机食品、进口调味料、特殊膳食食品 | | 使用频率 | 定期上，不追求量 | #### P4：战略款（护城河） | 特征 | 说明 | |------|------| | 价格 | 自定义 | | 需求 | 平台独有或独家合作 | | 毛利 | 不限 | | 目的 | 建立竞争壁垒 | | 代表品 | 平台自营品牌、独家联名、产地直采 | | 使用频率 | 长期固定 | --- ### 1.3 各平台选品逻辑对比 #### 美团优选 ``` 选品策略：爆品引流 + 标品扩充 核心逻辑： 1. 以生鲜（蔬果/肉禽/水产）为骨架 2. 标品（日用品/食品）补毛利 3. 每期主打 2-3 个爆品，引流 60%+ 流量 爆品规律： - 时令水果（樱桃/荔枝/葡萄）= GMV 担当 - 节假日（春节/端午/中秋）= 礼盒装冲量 - 夏季（冰淇淋/冷饮）= 高频冲复购 自营占比：约 30%（据美团 2022 年财报及行业估算） → 自营品类：米面粮油/调味品/日用品，管控质量稳定性 → 生鲜以外部供应商为主（降低损耗风险） → 2023 年优选 GMV 约 300 亿（收缩期） ``` #### 多多买菜 ``` 选品策略：低价拼团 + 农产品上行 核心逻辑： 1. 农产品为绝对主力（蔬菜/水果/肉类）占 GMV 65%+ 2. 强调"便宜"，用规模换利润 3. 拼团机制：2-3 人成团，降低决策门槛 爆品规律： - 低价引流转：1 分钱秒杀（限量，每日 10:00 场次） - 整箱/整袋销售：最小 2 斤起，降低物流难度 - 白牌为主：非品牌，只看价格不看品质 自营占比：约 20%（拼多多白牌基因，不强调品牌溢价） → 2023 年 GMV 约 1800 亿元（行业第一） → 2023 年营收约 320 亿元（GMV→营收转化率 18%） → 活跃 SKU 约 900 个（精而不滥，低于行业均值 1200） ``` #### 淘菜菜 ``` 选品策略：阿里生态联动 + 品质升级 核心逻辑： 1. 打"品质"牌，区别于多多买菜的低价低质 2. 接入天猫/盒马供应链，提升商品力 3. 主打"新鲜"，时效和品质优先 爆品规律： - 盒马同款：品质背书，价格低于盒马 20-30% - 88VIP 会员专享：会员专属价，提升会员价值 - 直播联动：淘宝直播带团购 自营占比：约 40%（阿里有盒马+大润发供应链，选品质量更高） → 2023 年 GMV 约 200 亿（收缩中，已合并入淘宝特价版） ``` #### 兴盛优选 ``` 选品策略：区域深耕 + 本地化供应链 核心逻辑： 1. 主攻湖南/湖北/广东核心省份，不追求全国覆盖 2. 供应商以本地小型工厂/合作社为主，物流成本低 3. 本地特色农产品：湖南辣椒系/湖北热干面/广东腊味 爆品规律： - 地方特产：当地人强复购，竞品无法复制 - 节日特供：端午节粽子、中秋节月饼（节令性强） - 农贸市场联动：源头直采，价格优势明显 自营占比：约 65%（自建仓储配送，毛利结构最优） → 湖南市场份额一度达 45%（美团 25%/多多 20%） → 用户月均购买频次 9-12 次（业内最高） → 2023 年后战略收缩，聚焦已有优势区域 ``` --- ### 1.4 选品禁入清单 以下品类不适合社区团购，不能做： ``` 禁入品类： 1. 活鲜（螃蟹/龙虾/贝类） → 损耗极高，配送难度大，死亡责任难界定 2. 进口冷链（冰淇淋/刺身/牛油果） → 冷链要求高，损耗超 15% 3. 大件商品（整箱矿泉水/大袋米面） → 配送成本高，团长搬运困难 4. 高客单价（奢侈品/电子产品） → 用户决策周期长，不适合团购场景 5. 有效期<7天的短保食品 → 物流周转 1-2 天，留给销售窗口太短 6. 非标品（散装食品/称重食品） → 质量难以标准化，投诉率高 7. 法律法规限制品类（烟酒/药品） → 合规风险极高 ``` --- ## 方法论 ### 1.5 选品决策流程（标准 SOP） ``` 选品决策七步法： Step 1：需求验证 → 这个品用户真的需要吗？（调研数据/历史销售数据） → 需求频率：高频（月购）？中频（季购）？低频（年购）？ Step 2：供应链可行性评估 → 能不能稳定供货？（供应商产能/物流时效） → 最低起订量是多少？（MOQ 影响毛利） Step 3：毛利测算 → 用定价公式计算：毛利率是否 > 20%？ → 如果 < 20%，是否有其他品类补贴？ Step 4：竞品分析 → 各大平台这个品卖什么价格？ → 我们的价格有没有竞争力？ Step 5：风险评估 → 这个品有没有质量/安全风险？ → 损耗率预估是多少？ Step 6：试销验证 → 先小批量上架（50-100件） → 观察 3-7 天的销售数据和投诉率 → 数据达标再进入正式选品池 Step 7：正式上架 → 录入商品信息 → 制定促销计划 → 安排供应商备货 ``` --- ### 1.6 供应商与商品黑名单管理（选品风控） 供应商与商品黑名单是选品安全的重要防线，属于选品风控，不属于供应商开发（供应商开发详见模块四）： ``` 触发黑名单的条件（任一即入）： 供应商层面： ├── 资质造假：营业执照/许可证伪造 ├── 质量事故：同一商品 3 次抽检不合格 ├── 欺诈行为：缺斤少两、以次充好、货不对板 ├── 商业行贿：向运营人员行贿 └── 卷款跑路：收取预付款后失联 商品层面： ├── 食品安全：商品检出禁用添加剂/农药残留超标 ├── 法律合规：销售国家明令禁止的食品 ├── 虚假宣传：标注与实际不符（如有机认证造假） └── 侵权行为：销售假冒注册商标商品 ``` ``` 黑名单处理流程： Step 1：证据留存（3天内完成） → 截图/检测报告/实物照片 → 供应商签字确认（如联系得上） Step 2：立即下架 → 平台所有在售商品全部下架 → 通知已购买用户（必要时启动退款） Step 3：全平台公示 → 内部通报，禁止再次合作 → 情节严重者上报行业协会 Step 4：法律追责（如涉及欺诈） → 报案或发起民事诉讼 → 金额 > 3000 元即构成诈骗罪（刑法266条） 永久黑名单标准（不可解除）： ├── 食品安全事故主责（造成人身伤害） ├── 违法犯罪行为（假证/行贿/侵权） └── 卷款跑路 ``` --- ### 1.7 定价策略方法论 ``` 社区团购定价公式： 成本价 售价 = ──────────────── (1 - 平台抽佣率 - 团长佣金率 - 物流费率 - 损耗率 - 运营费率) 目标毛利率 = 1 - 各项成本占比之和 ≥ 20% --- 参数说明： 成本价：供应商报价 平台抽佣率：平台收取的佣金（通常 10-18%） 团长佣金率：给团长的佣金（通常 10-15%） 物流费率：配送成本占售价比例（通常 5-10%） 损耗率：预估损耗占售价比例（通常 2-8%） 运营费率：营销/人力/技术等（通常 3-5%） --- 数值算例（以鸡蛋为例）： 假设条件： 成本价：¥12.0/斤（供应商报价） 市场价：¥18.0/斤（超市同款） 平台抽佣率：12% 团长佣金率：10% 物流费率：7% 损耗率：6%（禽蛋类） 运营费率：3% 代入公式： 合理售价 = ¥12.0 / (1 - 0.12 - 0.10 - 0.07 - 0.06 - 0.03) = ¥12.0 / 0.62 = ¥19.35 毛利率验算： 毛利率 = (¥19.35 - ¥12.0) / ¥19.35 = 38.0% ✅ 若定价 ¥18.0（竞争定价，跟市场价持平）： 毛利率 = (¥18.0 - ¥12.0) / ¥18.0 = 33.3% ✅ 但各项费率之和 = 0.12+0.10+0.07+0.06+0.03 = 0.38 成本覆盖 = ¥12.0 + ¥18.0×0.38 = ¥12.0 + ¥6.84 = ¥18.84 ¥18.0 < ¥18.84 → 亏损！竞争定价需要供应商额外补贴 若定价 ¥15.0（激进引流）： 各项费率 = ¥15.0 × 0.38 = ¥5.70 成本覆盖 = ¥12.0 + ¥5.70 = ¥17.70 ¥15.0 < ¥17.70 → 每斤亏损 ¥2.70（平台需补贴） 行业定价参考区间（2023年数据）： ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 品类 成本价 市场价 合理售价区间 毛利率参考 损耗率参考 │ │ ───────────────────────────────────────────────────────────────── │ │ 鸡蛋 ¥5-12/斤 ¥8-18/斤 成本价×1.5-2.0 30-45% 5-8% │ │ 大白菜 ¥0.5/斤 ¥2-3/斤 ¥1.5-2.5 25-40% 8-15% │ │ 猪五花肉 ¥15-20/斤 ¥25-35/斤 成本价×1.6-2.0 28-38% 3-6% │ │ 苹果 ¥3-6/斤 ¥6-12/斤 成本价×1.8-2.2 30-45% 6-10% │ │ 进口车厘子 ¥25-35/斤 ¥60-90/斤 成本价×2.0-2.5 40-55% 10-18% │ └────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ --- 实际定价策略（三种）： 策略 A：竞争定价（引流品） → 跟竞品比，我更便宜 → 定价 = 市场价 × (70-85%) → 适用：鸡蛋、蔬菜、大米等刚需品 → 注意：必须有供应商补贴才能执行，否则亏损 策略 B：价值定价（利润品） → 我的品质更好/更独家，值得更贵 → 定价 = 市场价 × (95-110%) → 适用：有机食品、进口商品、地方特产 策略 C：撇脂定价（新品/稀缺品） → 趁着稀缺赶紧赚 → 定价 = 成本价 × 2.5-3.0 → 适用：首发新品、限量款、节假日礼盒 ``` --- ## 工具集 > **工具归属说明** > 供应商评分卡（Tool 2 原位置）→ 划归模块四（供应链与采购） > 本模块仅保留直接服务选品决策的工具 ### Tool 1: SKU 利润测算器 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ SKU利润测算工具 输入：供应商报价 + 各环节费率 输出：毛利率 + 建议售价 + 盈亏平衡分析 """ def calculate_sku_profit( cost_price: float, platform_commission: float = 0.12, # 平台抽佣率 leader_commission: float = 0.12, # 团长佣金率 logistics_rate: float = 0.08, # 物流费率 loss_rate: float = 0.05, # 损耗率 operation_rate: float = 0.03, # 运营费率 target_gross_margin: float = 0.20 # 目标毛利率 ): """ 计算SKU利润 Args: cost_price: 供应商成本价（元） platform_commission: 平台抽佣率（默认12%） leader_commission: 团长佣金率（默认12%） logistics_rate: 物流费率（默认8%） loss_rate: 损耗率（默认5%） operation_rate: 运营费率（默认3%） target_gross_margin: 目标毛利率（默认20%） Returns: dict: 包含售价、毛利率、各环节成本等 """ total_cost_rate = ( platform_commission + leader_commission + logistics_rate + loss_rate + operation_rate ) min_selling_price = cost_price / (1 - total_cost_rate - target_gross_margin) recommended_price_a = min_selling_price # 目标毛利定价 recommended_price_b = cost_price / (1 - total_cost_rate) # 盈亏平衡定价 gross_margin_a = (recommended_price_a - cost_price) / recommended_price_a gross_margin_b = (recommended_price_b - cost_price) / recommended_price_b cost_breakdown = { "平台佣金": recommended_price_a * platform_commission, "团长佣金": recommended_price_a * leader_commission, "物流成本": recommended_price_a * logistics_rate, "损耗成本": recommended_price_a * loss_rate, "运营成本": recommended_price_a * operation_rate, "商品成本": cost_price, } return { "成本价": round(cost_price, 2), "最低售价（盈亏平衡）": round(recommended_price_b, 2), "建议售价（目标毛利20%）": round(recommended_price_a, 2), "盈亏平衡毛利率": round(gross_margin_b * 100, 1), "建议毛利率": round(gross_margin_a * 100, 1), "成本拆解（元）": {k: round(v, 2) for k, v in cost_breakdown.items()}, "定价是否可行": gross_margin_a >= target_gross_margin, } def compare_platform_pricing( cost_price: float, platform: str, market_price: float = None ): """ 各平台定价对比 Args: cost_price: 成本价 platform: 平台名称 market_price: 市场价（可选） Returns: dict: 各平台定价建议 """ platform_configs = { "美团优选": { "platform_commission": 0.12, "leader_commission": 0.12, "logistics_rate": 0.08, "loss_rate": 0.06, "operation_rate": 0.03, }, "多多买菜": { "platform_commission": 0.10, "leader_commission": 0.10, "logistics_rate": 0.07, "loss_rate": 0.05, "operation_rate": 0.02, }, "淘菜菜": { "platform_commission": 0.15, "leader_commission": 0.12, "logistics_rate": 0.09, "loss_rate": 0.04, "operation_rate": 0.04, }, "兴盛优选": { "platform_commission": 0.14, "leader_commission": 0.12, "logistics_rate": 0.06, "loss_rate": 0.05, "operation_rate": 0.03, }, } if platform not in platform_configs: return {"error": f"未知平台: {platform}"} cfg = platform_configs[platform] result = calculate_sku_profit( cost_price=cost_price, **cfg ) if market_price: result["市场竞争价"] = market_price result["相对市场价"] = f"+{(result['建议售价（目标毛利20%）']/market_price - 1)*100:.1f}%" result["价格竞争力"] = "强" if result['建议售价（目标毛利20%）'] < market_price * 0.9 else "中" if result['建议售价（目标毛利20%）'] < market_price else "弱" return result def run(): """ 交互式运行 """ print("=" * 50) print("SKU利润测算工具") print("=" * 50) try: cost = float(input("请输入成本价（元）：")) except ValueError: print("成本价输入错误") return print("\n选择平台：1-美团优选 2-多多买菜 3-淘菜菜 4-兴盛优选") platform_map = {"1": "美团优选", "2": "多多买菜", "3": "淘菜菜", "4": "兴盛优选"} p_choice = input("请输入选项（默认美团优选）：").strip() or "1" platform = platform_map.get(p_choice, "美团优选") result = compare_platform_pricing(cost, platform) print(f"\n【{platform}】定价分析：") print(f" 成本价：{result['成本价']} 元") print(f" 盈亏平衡售价：{result['最低售价（盈亏平衡）']} 元（毛利率 {result['盈亏平衡毛利率']}%）") print(f" 建议售价（20%毛利）：{result['建议售价（目标毛利20%）']} 元（毛利率 {result['建议毛利率']}%）") if "市场竞争价" in result: print(f" 市场价：{result['市场竞争价']} 元") print(f" 相对市场价：{result['相对市场价']}") print(f" 价格竞争力：{result['价格竞争力']}") print("\n成本拆解（元）：") for k, v in result["成本拆解（元）"].items(): print(f" {k}：{v}") print(f"\n定价是否可行：{'✅ 是' if result['定价是否可行'] else '❌ 否（毛利低于20%）'}") if __name__ == "__main__": run() ``` ### Tool 2: 选品竞品对比器 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 选品竞品对比工具 输入：自己想上的品 + 各平台当前售价 输出：竞争力分析 + 建议定价 """ def compare_product_competitiveness( product_name: str, cost_price: float, my_platform: str, competitor_prices: dict, market_price: float = None, target_margin: float = 0.20 ): """ 竞品对比分析 Args: product_name: 商品名称 cost_price: 成本价 my_platform: 己方平台 competitor_prices: 竞品价格 dict，如 {"美团优选": 12.9, "多多买菜": 11.9} market_price: 超市/菜市场市场价（可选） target_margin: 目标毛利率 Returns: dict: 竞争力分析报告 """ import statistics all_prices = list(competitor_prices.values()) if market_price: all_prices.append(market_price) avg_price = statistics.mean(all_prices) min_price = min(all_prices) max_price = max(all_prices) # 计算己方各平台定价 platform_configs = { "美团优选": {"platform": 0.12, "leader": 0.12, "logistics": 0.08, "loss": 0.06, "op": 0.03}, "多多买菜": {"platform": 0.10, "leader": 0.10, "logistics": 0.07, "loss": 0.05, "op": 0.02}, "淘菜菜": {"platform": 0.15, "leader": 0.12, "logistics": 0.09, "loss": 0.04, "op": 0.04}, "兴盛优选": {"platform": 0.14, "leader": 0.12, "logistics": 0.06, "loss": 0.05, "op": 0.03}, } cfg = platform_configs.get(my_platform, platform_configs["美团优选"]) total_cost_rate = sum(cfg.values()) suggested_price = cost_price / (1 - total_cost_rate - target_margin) breakeven_price = cost_price / (1 - total_cost_rate) # 竞争力判断 price_vs_avg = (suggested_price / avg_price - 1) * 100 price_vs_min = (suggested_price / min_price - 1) * 100 if price_vs_avg < -10: competitiveness = "🟢 极强（显著低于平均）" recommendation = "低价引流款，可快速起量" elif price_vs_avg < 0: competitiveness = "🟢 较强（低于平均）" recommendation = "有竞争力的定价，可以上" elif price_vs_avg < 10: competitiveness = "🟡 中等（接近平均）" recommendation = "需要差异化支撑（品质/服务），否则难销" elif price_vs_avg < 20: competitiveness = "🟠 较弱（高于平均）" recommendation = "不适合做爆品，建议做长尾/利润款" else: competitiveness = "🔴 极弱（显著高于平均）" recommendation = "定价过高，除非独家/品质极强，否则不建议上" return { "商品名称": product_name, "成本价": cost_price, "己方平台": my_platform, "统计基准": { "竞品数量": len(competitor_prices), "最低价": min_price, "最高价": max_price, "平均价": round(avg_price, 2), "市场价（超市）": market_price, }, "己方定价": { "建议售价（毛利20%）": round(suggested_price, 2), "盈亏平衡售价": round(breakeven_price, 2), "目标毛利率": f"{target_margin*100:.0f}%", }, "竞争力分析": { "相对平均价": f"{'+' if price_vs_avg > 0 else ''}{price_vs_avg:.1f}%", "相对最低价": f"{'+' if price_vs_min > 0 else ''}{price_vs_min:.1f}%", "竞争力评估": competitiveness, "建议策略": recommendation, }, "竞品明细": competitor_prices, } def run(): print("=" * 60) print("选品竞品对比工具") print("=" * 60) product = input("商品名称：").strip() try: cost = float(input("成本价（元）：")) except ValueError: print("成本价输入错误") return print("\n竞品价格输入（输入完成后直接回车）：") competitors = {} while True: p = input(" 平台名称（直接回车结束）：").strip() if not p: break try: price = float(input(f" {p} 售价（元）：")) competitors[p] = price except ValueError: print(" 价格输入错误") platform_map = {"1": "美团优选", "2": "多多买菜", "3": "淘菜菜", "4": "兴盛优选"} my_p = input("\n己方平台（1-美团 2-多多 3-淘菜 4-兴盛，默认1）：").strip() or "1" my_platform = platform_map.get(my_p, "美团优选") market_input = input("市场价（超市价，可直接回车跳过）：").strip() market_price = float(market_input) if market_input else None result = compare_product_competitiveness( product, cost, my_platform, competitors, market_price ) print(f"\n{'='*60}") print(f"【{result['商品名称']}】竞品对比报告") print(f"{'='*60}") print(f"\n统计基准：") print(f" 竞品数量：{result['统计基准']['竞品数量']}") print(f" 最低价：{result['统计基准']['最低价']} 元") print(f" 最高价：{result['统计基准']['最高价']} 元") print(f" 平均价：{result['统计基准']['平均价']} 元") if result['统计基准']['市场价（超市）']: print(f" 超市价：{result['统计基准']['市场价（超市）']} 元") print(f"\n己方定价（{result['己方平台']}）：") print(f" 建议售价（毛利20%）：{result['己方定价']['建议售价（毛利20%）']} 元") print(f" 盈亏平衡售价：{result['己方定价']['盈亏平衡售价']} 元") print(f"\n竞争力分析：") print(f" 相对平均价：{result['竞争力分析']['相对平均价']}") print(f" 相对最低价：{result['竞争力分析']['相对最低价']}") print(f" 竞争力：{result['竞争力分析']['竞争力评估']}") print(f" 建议策略：{result['竞争力分析']['建议策略']}") print(f"\n竞品明细：") for p, price in result['竞品明细'].items(): print(f" {p}：{price} 元") if __name__ == "__main__": run() ``` ### Tool 3: 品类适配度评估器 ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 品类适配度评估器 输入：品类特征数据 输出：适配度评分 + 品类定级(P0-P4) + 上架建议 """ def assess_category_fit( category: str, is_staple: bool, # 是否刚需品 purchase_frequency: str, # 高频/中频/低频 avg_order_value: float, # 该品类平均客单价 loss_rate: float, # 预估损耗率(0-1) is_standardized: bool, # 是否标准化商品 shelf_life_days: int, # 保质期天数 has_supply_advantage: bool, # 是否有供应链优势 competitor_density: str, # 竞品密度：高/中/低 weights: dict = None, # 可选：自定义权重，如 {"刚需性": 25, "频次": 20, ...} ): """ 评估品类是否适合社区团购 Args: category: 品类名称 is_staple: 是否为刚需品（米面粮油/蔬菜/鸡蛋等） purchase_frequency: 高频/中频/低频 avg_order_value: 该品类平均客单价（元） loss_rate: 预估损耗率（0.05 = 5%） is_standardized: 商品是否标准化（规格统一/易验货） shelf_life_days: 保质期天数 has_supply_advantage: 是否有供应链优势（源头直采/独家等） competitor_density: 竞品密度（高=多家平台在卖/中/低=少有人卖） weights: 可选，自定义各维度权重（默认值如下） 刚需性=25, 频次=20, 标准化=15, 损耗率=15, 供应链优势=15, 竞品密度=10 Returns: dict: 适配度评分 + 定级建议 """ # 默认权重（总分100） w = weights or { "刚需性": 25, "频次": 20, "标准化": 15, "损耗率": 15, "供应链优势": 15, "竞品密度": 10, } score = 0 reasons = [] # 刚需性（权重内自定义，这里用0/满分二值） if is_staple: score += w["刚需性"] reasons.append("✅ 刚需品，用户需求稳定") else: score += int(w["刚需性"] * 0.3) reasons.append("⚠️ 非刚需品，用户购买决策成本高") # 购买频次（最高20分） freq_map = {"高频": 20, "中频": 12, "低频": 5} freq_score = freq_map.get(purchase_frequency, 8) score += freq_score reasons.append(f"{purchase_frequency}购买（+{freq_score}分）") # 标准化程度（最高15分） if is_standardized: score += 15 reasons.append("✅ 标准化商品，质量易管控，投诉率低") else: score += 3 reasons.append("❌ 非标品，质量难标准化，投诉风险高") # 损耗率（最高15分，越低越好） if loss_rate < 0.03: score += 15 reasons.append(f"✅ 损耗率低（{loss_rate*100:.0f}%），成本可控") elif loss_rate < 0.08: score += 10 reasons.append(f"🟡 损耗率中等（{loss_rate*100:.0f}%），需重点管控") elif loss_rate < 0.15: score += 3 reasons.append(f"⚠️ 损耗率高（{loss_rate*100:.0f}%），建议试销") else: score += 0 reasons.append(f"❌ 损耗率极高（{loss_rate*100:.0f}%），不适合上") # 供应链优势（最高15分） if has_supply_advantage: score += 15 reasons.append("✅ 有供应链优势（源头直采/独家），成本可压低") else: score += 5 reasons.append("⚠️ 无明显供应链优势，成本竞争力弱") # 竞品密度（最高10分，低密度=蓝海） if competitor_density == "低": score += 10 reasons.append("✅ 竞品密度低，差异化空间大") elif competitor_density == "中": score += 6 reasons.append("🟡 竞品密度中等，需差异化竞争") else: score += 2 reasons.append("❌ 竞品密度高，价格战激烈，利润薄") # 定级建议 if score >= 80: grade = "P1（爆款）" suggestion = "✅ 强烈建议上架，可作为主推爆品" elif score >= 65: grade = "P2（利润款）" suggestion = "✅ 可以上架，作为毛利补充品类" elif score >= 50: grade = "P3（长尾款）" suggestion = "🟡 谨慎上架，需控制库存量" elif score >= 35: grade = "P4（观察款）" suggestion = "⚠️ 建议试销（50-100件），数据达标再正式上架" else: grade = "禁入" suggestion = "❌ 不建议上架，风险大于收益" return { "品类": category, "适配度评分": f"{score}/100", "定级建议": grade, "上架建议": suggestion, "加分项": [r for r in reasons if "✅" in r], "扣分项": [r for r in reasons if "❌" in r], "中性项": [r for r in reasons if "🟡" in r], } def run(): print("=" * 55) print("品类适配度评估器") print("=" * 55) category = input("品类名称：").strip() or "土豆" is_staple = input("是否刚需品（y/N，如大米/鸡蛋）：").strip().lower() == 'y' freq = input("购买频次（高/中/低）：").strip() or "高频" try: aov = float(input("平均客单价（元）：").strip() or "15") except ValueError: aov = 15.0 try: loss = float(input("预估损耗率（0.05=5%）：").strip() or "0.03") except ValueError: loss = 0.03 is_std = input("是否标准化商品（y/N）：").strip().lower() == 'y' try: shelf = int(input("保质期（天）：").strip() or "30") except ValueError: shelf = 30 has_adv = input("是否有供应链优势（y/N）：").strip().lower() == 'y' comp = input("竞品密度（高/中/低）：").strip() or "高" result = assess_category_fit( category, is_staple, freq, aov, loss, is_std, shelf, has_adv, comp ) print(f"\n{'='*55}") print(f"品类适配度评估：{result['品类']}") print(f"{'='*55}") print(f"\n适配度评分：{result['适配度评分']}") print(f"定级建议：{result['定级建议']}") print(f"上架建议：{result['上架建议']}") if result['加分项']: print(f"\n加分项：") for r in result['加分项']: print(f" {r}") if result['中性项']: print(f"\n中性项：") for r in result['中性项']: print(f" {r}") if result['扣分项']: print(f"\n扣分项：") for r in result['扣分项']: print(f" {r}") if __name__ == "__main__": run() ``` --- ## 案例库 ### 案例1：橙心优选败局复盘（选品失控） ``` 背景：滴滴 2020 年 8 月上线橙心优选，2023 年 3 月关停，历时 31 个月 选品问题： 1. 无差异化：SKU 扩张至 3000+（行业均值 800-1200），单品采购量分散，供应链议价能力极弱 2. 低价依赖：平台补贴 30-50%，用户没有平台忠诚度（补贴停即流失） 3. 供应链失控：生鲜损耗率高达 18-22%（行业均值 6-8%），每单损耗成本 2.5-3.5 元 关键数据推导： 高峰期日均 GMV ≈ 1.5 亿元 每单平均客单价 ≈ 35 元 日均订单量 ≈ 428 万单 每单补贴额 ≈ 3-5 元（含物流/营销/损耗） 日均亏损 ≈ 1284-2140 万元 月均亏损 ≈ 3.9-6.4 亿元 31 个月累计亏损 ≈ 120-200 亿元 各品类亏损占比： 生鲜（蔬菜/水果/肉）：亏损 55%（损耗率 18-22% 是主因） 标品（饮料/零食）：亏损 20%（竞争平台价格战） 日用品：亏损 15%（物流成本高于毛利） 其他：亏损 10% 橙心 vs 多多买菜同期对比： ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 指标 橙心优选 多多买菜 │ │ ───────────────────────────────────── │ │ 日均 GMV 1.5亿 5亿+ │ │ SKU 数量 3000+ 800-900 │ │ 单品采购量 分散 集中（议价力强） │ │ 生鲜损耗率 18-22% 6.5-8% │ │ 单均亏损 3-5元 <0.5元 │ │ 31个月累计亏损 120-200亿 约50亿（可控） │ └─────────────────────────────────────────────────┘ 失败根源分析（选品视角）： ① SKU 无边界：什么都想卖 → 没有核心品类 → 无法形成供应链壁垒 ② 生鲜占比过高且管理失控：生鲜占 GMV 40%，但损耗率 18%+ → 每卖 100 元亏 18 元 ③ 标品价格战：可口可乐/农夫山泉等标品，多多买菜价更低，橙心无法竞争 核心教训： → 不是所有品类都适合社区团购，生鲜占比 > 50% 必须严控损耗 → SKU 数量不是优势，爆品精准度 + 单品采购量才是竞争力 → 损耗率 > 12% 的平台，财务模型必然崩溃（不可逆） → 选品边界 = 供应链边界 = 成本边界，三位一体 ``` ### 案例1b：有机菠菜损耗率超标降耗方案 ``` 背景：某平台新上架有机菠菜，上架第1个月损耗率 12%（标准 ≤ 8%） 问题诊断： → 损耗来源拆解： - 在途损耗（干线运输）：3%（包装不当） - 仓储损耗（冷库存储）：2%（温湿度控制问题） - 到团损耗（团长提货）：4%（分拣不及时） - 用户拒收损耗：3%（叶菜不易保存） 可执行降损耗方案： 方案A：分批采购（源头控制） → 原来：一次性采购5天库存 → 改为：每日配送，降低单次采购量 → 预期效果：降低 40% 存储损耗 → 损耗率从 12% 降至 9% → 成本变化：物流成本增加 10%，但损耗减少节省更多 方案B：包装优化（标准化处理） → 原来：散装泡沫箱，无孔 → 改为：带孔透气包装盒，单层摆放 → 预期效果：降低 30% 运输损耗 → 损耗率从 12% 降至 10% → 成本变化：包装成本增加 ¥0.3/份，可接受 方案C：物流链路优化（缩短周转时间） → 原来：中心仓→网格仓→团长（平均周转 36小时） → 改为：中心仓→团长直发（部分区域试点） → 预期效果：降低 35% 物流损耗 → 损耗率从 12% 降至 8.5% → 成本变化：物流成本增加 5%，但客诉率降低 方案D：设定改善期限（管理机制） → 第1周：每日监控损耗数据，找出主因 → 第2-4周：优先执行成本最低的改善（包装优化） → 第2个月：评估效果，决定是否扩大试点 → 第3个月：若损耗率降至 ≤ 8%，正式推广全链路 综合执行计划（4周改善周期）： Week 1：诊断分析，确定主因，制定改善计划 Week 2：执行包装优化 + 分批采购试点 Week 3：评估效果，调整策略 Week 4：固化最优方案，推广至全链路 验收标准： → 损耗率 ≤ 8%：继续正常运营 → 损耗率 8-10%：限流销售，控制库存 → 损耗率 > 10%：暂停上架，待问题解决后再上 注意事项： → 降损耗不能牺牲品质（不能减少保鲜措施） → 团长培训同样重要（到团后2小时内必须完成分拣） → 损耗率数据必须每日追踪，及时发现异常 ``` ### 案例2：多多买菜成功选品策略 ``` 成功点：聚焦农产品，差异化竞争，财务模型健康 具体做法： 1. 以蔬菜/水果/肉类为主，占 GMV 65%+ 2. 源头直采：云南蔬菜（通海/元谋）、山东大蒜（金乡）、四川丑柑（蒲江） 3. 整箱/整袋销售：最小销售单元 2-5 斤，降低物流难度 4. 爆品逻辑：每期只主推 1 个单品，全部流量集中打爆 5. SKU 严控：活跃 SKU 始终控制在 800-1000 个，不追求数量 关键数据（2023年）： GMV：约 1800 亿元（行业第一，超第二名美团 3 倍） 营收：约 320 亿元（GMV→营收 转化率 18%） 净利润：接近盈亏平衡（2023年 впервые 实现微利） 生鲜品类毛利率：27-32%（业内最高） 综合损耗率：6.5-7.5%（行业最优，比橙心低 11-15pp） 活跃 SKU：约 900 个（精而不滥，周转率 12-15 次/月） 选品结构占比（多多买菜 SKU 构成）： 蔬菜/水果/肉禽（生鲜）：SKU 占比 45%，GMV 占比 65%，毛利 27-32% 乳品/低温食品：SKU 占比 15%，GMV 占比 15%，毛利 15-20% 标品（饮料/零食/日用）：SKU 占比 30%，GMV 占比 15%，毛利 18-22% 进口/有机/有机：SKU 占比 10%，GMV 占比 5%，毛利 35-45% 单品采购量优势（核心竞争壁垒）： 土豆：日采购 500 吨 → 采购成本比中小平台低 18% 大蒜：日采购 200 吨 → 采购成本比中小平台低 22% 鸡蛋：日采购 300 万枚 → 采购成本比中小平台低 15% 用户结构： 70 后+80 后用户占比 65%（价格敏感，追求实用性） 重点区域：山东/河南/四川/广东（农业大省+人口大省） 用户月均购买频次：5-7 次（高于行业均值 3-5 次） 可复用经验： → SKU 数量不是护城河，单品采购量才是（500 吨/天的土豆谁也打不过） → 爆品集中打法（1 期 1 爆品，所有流量打一个品） > 全面铺货 → 源头直采是降本提质的关键，损耗率每降 1% = 年省数亿元 → 选品边界决定了供应链边界，进而决定成本边界，三位一体 ``` ### 案例3：兴盛优选地方特产选品 ``` 成功点：地方化选品，建立区域护城河，用户粘性极高 具体做法： 1. 湖南区域：主打辣椒系（剁椒鱼头/辣椒酱）、腊肉系 2. 湖北区域：主打热干面/周黑鸭/武昌鱼 3. 广东区域：主打腊味/早茶点心/潮汕牛肉丸 4. 供应商本地化：区域小型工厂/合作社，本地人管本地事 差异化价值： 用户感受："这就是我家门口的东西，又便宜又方便" 竞品无法复制：美团/多多无法每个区域都本地化供应链 关键数据： 湖南市场份额：一度达 45%（碾压美团 25%/多多 20%） 区域毛利率：28-32%（高于行业平均 20%） 用户月均购买频次：9-12 次（业内最高，多多买菜为 5-7 次） 次月留存率：78%（行业最高，美团/多多约 55-65%） 自营占比：约 65%（最高，高毛利结构） 失败教训（2023年收缩）： 扩张过快：湖南以外省份供应链不成熟，损耗率飙升 核心结论：区域密度 > 全国覆盖，先做透再做大 ``` ### 案例4：某平台"进口水果"选品失败教训 ``` 背景：2022年某平台为提升客单价，引入进口水果品类 选品决策： → 选品经理认为进口车厘子/蓝莓/牛油果有消费升级需求 → 定价：市场价 8-9 折，目标客群：高学历/高收入用户 → 供应商：找到进口水果贸易商，有完整资质 初期数据（看起来很好）： → 上架第1周：日均订单 800 单，客单价 ¥85（高于均值 35元） → 用户反馈：进口水果品质好，复购意愿强 → 毛利率：约 18%（扣除损耗前） 问题浮现（第2-3周）： 1. 冷链要求高： → 进口水果需要全程冷链 2-6℃ → 到团后团长冷柜条件参差不齐（部分团长无冷柜） → 用户提货延迟或未及时冷藏：果品腐败投诉激增 2. 损耗率飙升： → 预期损耗：3-5% → 实际损耗：12-18%（到团后腐败为主因） → 每单亏损：损耗 ¥12/单 × 800单/天 = 每天亏损近万元 3. 客诉率暴涨： → 进口水果相关投诉：日均 35 起（占总投诉 40%） → 用户差评扩散：社交媒体出现"进口水果不新鲜"的帖子 最终处置（第4周）： → 全面下架进口水果 → 供应商货款纠纷：部分货物已到港，违约损失约 ¥30 万 → 直接损失：累计亏损 + 赔偿 + 违约 ≈ ¥180 万 核心教训： → 社区团购的冷链条件（团长端）无法支撑高标准进口水果 → 损耗率测算必须包含"到团后"损耗，不能只算干线运输 → 选品不能只看"毛利率"，要看"履约毛利率"（扣除全链路损耗） → 进口水果适合盒马/叮咚等有专业冷链的平台，不适合社区团购 ``` --- ## 附录：选品检查清单 ``` 新品上架前检查清单： □ 1. 需求验证：有没有用户主动搜索/询问过这个品？ □ 2. 供应链确认：供应商是否已签署合同，货能不能准时到？ □ 3. 资质审核：食品经营许可证/检测报告是否齐全？ □ 4. 毛利测算：毛利率是否 ≥ 20%？（用 SKU 利润测算器验证） □ 5. 竞品对比：我们的售价是否有竞争力？（用竞品对比器验证） □ 6. 风险评估：有没有质量安全风险/合规风险？ □ 7. 损耗预估：生鲜损耗率是否在可控范围内？ □ 8. 试销计划：是否安排了 50-100 件试销？ □ 9. 退换货预案：如果出现滞销，供应商是否接受退换？ □ 10. 营销资源：这个品有没有营销费用支持？ 以上全部 ✅ 才能正式上架 任何 ❌ 都需要先解决才能上架 ```


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