SYSTEMATIC APPROACHES TO IDENTIFY AND START PROFITABLE PRODUCTS ON AMAZON: KEY CRITERIA, RESEARCH METHODS AND FINANCIAL ANALYSIS

Resumo

O estudo centra-se na seleção de produtos com base em dados para o empreendedorismo na Amazon. A maioria dos trabalhos académicos nesta área isola fatores isolados — palavras-chave, preços ou benchmarking da concorrência —, mas não oferece um roteiro integrador que combine inteligência de mercado com viabilidade operacional. Esta fragmentação deixa os pequenos e médios vendedores mal equipados para navegar por nichos saturados e com políticas rígidas. Para colmatar esta lacuna, o estudo formula e testa um quadro de seleção de produtos em cinco fases, a fim de converter insights dispersos num processo de tomada de decisão coerente e baseado em dados. Fundimos a triagem qualitativa com a modelação quantitativa: a Fase 1 filtra categorias para barreiras estruturais à entrada; a Fase 2 valida subnichos através da análise de sentimentos e tendências; A etapa 3 testa a relevância das palavras-chave; a etapa 4 traça o perfil dos concorrentes em variáveis de ciclo de vida e conformidade; e a etapa 5 executa um modelo de viabilidade financeira baseado em Monte Carlo que incorpora taxas FBA, volatilidade de gastos com publicidade e choques logísticos. Os dados foram capturados com Helium 10, Google Trends e MerchantWords e, em seguida, triangulados com literatura recente revisada por pares (2019-2025). Os vendedores que confiam na intuição ad hoc enfrentam um risco 2,8 vezes maior de entrar em nichos supersaturados e uma probabilidade 37% menor de atingir o ponto de equilíbrio em seis meses. Por outro lado, a estrutura integrativa melhorou a precisão da entrada no mercado em 46% e aumentou as margens de lucro previstas em 18% em cenários medianos, com testes de sensibilidade a confirmar que os custos dinâmicos — em vez do volume de palavras-chave — são os principais responsáveis pela maioria dos erros de previsão. O estudo é o primeiro a operacionalizar um protocolo holístico de seleção de produtos da Amazon que considera simultaneamente os sinais de demanda, a intensidade competitiva e a resiliência do fluxo de caixa, oferecendo um modelo replicável para PMEs e uma base para futuros mecanismos de recomendação aprimorados por IA.