需求簇—点击集中度—差评与退货缺口联合立项法

指标维度丰富且可形成候选评分流水线，但跨平台需求映射、单位经济参数和最终立项仍需人工确认。

建立需求簇Agent：定期抓取或导入关键词、竞争、评论和退货数据，输出证据卡及缺失字段；禁止Agent自动采购或发布商品，低证据和高合规等级一律转人工。

来源给出了按关键词或ASIN进入需求簇、查看搜索与购买趋势、头部点击集中度、商品数量、评分和评论数量、缺货率、广告参与度、评论主题及退货原因等可执行指标。迁移时以Amazon数据观察美国需求，再用淘宝生意参谋、拼多多搜索词与竞品数据复验站内供需。

输出格式：候选需求簇评分表，包含需求稳定性、竞争集中度、痛点证据、单位经济、合规等级、站内复验结果和立项建议。

执行示例：对一个非电子母婴收纳需求簇，先检查美国12个月搜索稳定性和头部集中度，再将差评中的清洁困难、尺寸误解等主题量化；完成全成本模型后，在淘宝与拼多多用两种卖点页面各进行小流量验证。未达到店铺同价带点击与支付基线时停止立项。