这里和摘桃子一样，是我们做TikTok以来最常踩到的几个大坑之一。甚至可以说，比起被摘桃子，可能还是在赚钱之后才遇到，这里由于测试不到位，造成的路线偏差，风险预料错误，更是容易直接让一大笔投资直接亏个干干净净。

最容易被“自以为是”遮了眼睛的，就是在“客户需求”上的认知偏差。然后从你以为的需求角度出发，去匹配人群，去匹配数据，去强硬的自己给自己做解释。

和货架电商不一样的是，内容电商，TikTok这里的风向变化更快，我们既然是依靠这个平台吃饭，既然吃的还是客户搜索，客户喜好，客户互动这几碗饭。那就得拨开一层层的迷雾，找到客户在这一个周期内，更大范围内的痛点，再去转化自己的卖点。

就像我们说黑五，那就不用想太多，基本就是价格；如果说是旅游季，那更多的也就是方便和体积。总之，按照周期，按照自己历史数据，按照达人的反馈，按照自己的客户互动。再加上现在有更方便的AI，建立一个自己行业，或者是产品线内的产品性能分布图，产品卖点分布图，产品价格分布图，这总不难吧。实在不会，先用个XMIND做个树状分布图来打草稿总可以吧。

例如价格层面，同样的产品，20刀的价格，客户对哪些基础性能更感兴趣。40刀的价格，客户对品质和附加属性还有什么更高的要求？这些是可以一点一点的通过记录，通过互动，通过数据筛选总结出来的。

基础目的很简单，避免我们在产品端的营销上，出现价格脱离客户认知，功能无法满足客户需求，但偏偏又自我感觉良好，这样自以为是的偏差。

就用XM做个小环节的流程举例。

当然，这只是很粗糙的一小个部分。

重点是，我们需要通过这样的环节，尽量获取达人，市场角度的情报。而尽量去除掉自我以为，自我这边人为因素的干扰。用一层层的筛子，用多但小的试错，把自己手里的产品当下的卖点给筛出来。

多的不说，起码，这个周期内的价格体系，连带的销量预估，市场规模预估，这个基础模型得有。同时基于这个摩西怎么去匹配产品的性能，利润空间有多大，备货量，物流周期……这些都得先规划出来。然后再确定，是不是可以尝试上架。

而且，在这个过程里，我们是需要在前期投资中，做一些伏笔的安排的。例如，给到达人测试的时候，我们也不确定给出的脚本一定有效，所以一旦达人那边生产的素材效果更好，又或者他们有我们没看到的角度，又或者是其他的想法。我们是可以一起采购过来的。这些小钱，得花，不算浪费。存着，后续不知道什么时候，就能派上大用场。同样，也是为了后续真正跑起来后，能够打个时间差，在被其他人摘桃子之前，自己多吃点。

所以，让风险前置，让前期的测试把问题，把机会都一起逼出来，这里花钱花得再多，也比方向错了后，再去找补，要划得来。所以，还真不别说我们的新品的启动周期以半年计太长了。这都是踩了坑之后，自己总结出来的经验。当然，这只是适合我们，不一定适合其他人。

文章来源：MiyueMedia