外贸需求洞察方法论 · 产品无关 · 可复用

什么产品,在哪个国家
现在更容易卖得好?

Global Demand Eye 是一套把「真实贸易数据 + 趋势信号 + 准入门槛 + 你的供应链优势」压缩成一个分数的方法论。任何品类都能套用——摩托车、零部件、消费电子、家居……换一个产品,重算一次分。

DPI = 需求规模 + 增长动能 − 竞争烈度 − 进入门槛 + 供应链匹配
Layer 1 · Signals

需求信号从哪来:六层数据源,按可信度排序

海关数据回答「现在谁在真金白银地买」,趋势数据回答「未来谁可能买」,宏观门槛回答「这生意你能不能做」。三个问题都过关,才算机会。

海关提单数据Customs / Bill of Lading
谁在真实进口、进口量、金额、单价、频次、上游供应商。这是唯一"已发生交易"的数据,一切判断的地基。
来源:腾道(Tantum)、ImportGenius、各国公开提单 · 成本:付费
★★★★★
UN Comtrade宏观贸易统计
某国某 HS 编码的进口总额、增速、主要来源国。覆盖面最全,用来快速圈定 TOP 目标国家。
来源:comtradeapi.un.org · 成本:免费 API
★★★★☆
搜索趋势Google Trends
消费端兴趣、季节性、区域热度。通常领先海关数据 3-6 个月,是"未来需求"的先行指标。
来源:Google Trends API(pytrends)· 成本:免费
★★★☆☆
电商平台信号B2B / B2C
阿里国际站 RFQ 询盘量、Amazon / 速卖通 / Jumia(非洲)/ MercadoLibre(拉美)的销量与价格带。验证终端真实售价和需求热度。
来源:爬虫 + 第三方工具 · 成本:中
★★★☆☆
社媒与社群Facebook / TikTok / YouTube
内容热度、经销商社群求购帖、玩家圈层活跃度。定性补充,发现数据还没反映的新趋势。
来源:爬虫 + 人工抽样 · 成本:低
★★☆☆☆
宏观与准入门槛政策 · 关税 · 认证
人均 GDP、汇率、关税税率、强制认证(EPA / DOT / CE / CCC)、外汇管制、物流难度。一票否决项:门槛过不去,需求再大也与你无关。
来源:世界银行 API + 各国海关政策库 · 成本:免费 + 人工整理
★★★★☆
经验法则:任何一层数据单独看都会误判。海关数据说"这个国家进口量大"但趋势在跌 → 可能是红海尾声;趋势暴涨但海关没量 → 可能是还没商业化的伪需求。交叉验证,缺一不可。
Layer 2 · The Model

DPI 需求潜力指数:五个维度,一个分数

对每一个「国家 × 产品」组合打 0-100 分,让机会可排序、可比较、可复盘。

25%
需求规模
该国该品类年进口额、进口商数量、终端市场规模。数据源:UN Comtrade + 海关提单。
25%
增长动能
近 2-3 年进口增速、搜索趋势斜率、电商销量增速。涨得快的市场才有新玩家的位置。
−20%
竞争烈度
供应商集中度(HHI)、头部进口商占比、价格战程度。越集中越难切入,扣分。
−15%
进入门槛
关税、强制认证、外汇管制、物流与政治风险。门槛越高扣分越多。
+15%
供应链匹配
你的供应链产品力、价格竞争力、打样与小批量响应速度。这是私有变量。
为什么供应链匹配是独立维度?前四个维度是公开数据,谁都能算。第五个维度只有你能算——同一个国家同一个产品,对别人是 60 分,对你可能是 80 分。机会从来不是普适的,是"对你来说"的。这就是这套方法论和通用选品工具的本质区别。
Interactive · Try It

DPI 在线计算器

输入任意产品和目标国家,按数据表现给五个维度打分(0-100),实时算出 DPI 和行动建议。权重可按你的行业经验微调(总和须等于 100)。

需求规模进口额 · 进口商数量
70
增长动能进口增速 · 趋势斜率
75
竞争烈度越高 = 竞争越激烈 = 扣分
45
进入门槛越高 = 门槛越高 = 扣分
35
供应链匹配产品力 · 价格 · 响应速度
80
⚙ 调整维度权重(高级,默认 25 / 25 / 20 / 15 / 15)
权重合计:100 ✓
68
B 级 · 值得验证

B 级机会:进入小规模验证

分数不错但未到"全力投入"。建议对 50-100 个真实进口商做小成本触达测试,用回复率验证模型判断是否成立。

越野摩托车 Dirt Bike (HS 8711) × 墨西哥
Layer 3 · Validation Loop

验证闭环:让系统越用越准

DPI 是排序工具,不是水晶球。每个高分机会都必须走一遍真实验证,结果回写模型——这是方法论里决定成败的一环。

1
锁定进口商海关提单筛出真实进口该品类的公司,过滤品牌商与无关贸易商
2
挖到决策人公司名 → 官网域名 → 决策人 WhatsApp / 邮箱提取
3
小成本触达50-100 个决策人测试,看回复率与询盘质量
4
深度验证样品单 / 视频验厂 / 线下工厂参观,推进到成交
5
结果回写回复率、询盘率、成交率回填,自动校准 DPI 权重
闭环的价值:系统说某国 DPI=78,你触达 100 个进口商只有 2 个回复——说明某个维度被高估,下轮降权。跑 3-5 个品类之后,这套校准过的判断力就是别人抄不走的资产。
Execution · 90 Days

90 天落地路线:先出结果,再建系统

每个阶段都产出可卖钱的成果(机会清单、决策人名单、询盘),系统为生意服务,不为建而建。

第 1-2 周 · 手工 MVP
目标:不建任何系统,用 Excel + 脚本出第一份机会清单
  • 确定目标品类的 HS 编码全集(含衍生型号 / 电动款)
  • 拉 UN Comtrade 全球进口数据 + 腾道提单数据(TOP 30 国家)
  • 叠加 Google Trends 关键词趋势,手工打 DPI 分
  • 产出:第一版「国家 × 产品」TOP 10 机会清单
第 3-6 周 · 半自动化 + 首轮验证
目标:验证清单准不准,同时把重复劳动脚本化
  • 对 TOP 3 国家做进口商提取 + 决策人挖掘 + 小规模触达测试
  • Python 脚本自动化:Comtrade / Trends 定时更新,DPI 自动计算
  • 整理品类准入门槛库(认证 / 关税,TOP 20 国)
  • 产出:触达回复率数据 + 校准后的第二版清单
第 7-12 周 · 系统化 + 扩品类
目标:从"表格"变成"系统"
  • 轻量数据库(SQLite → PostgreSQL)+ Web 看板(国家 × 品类热力图)
  • 接入第二个品类验证方法论的泛化能力
  • 触达结果回写,完成第一轮权重校准
  • 产出:可持续运转的需求洞察系统 v1.0