4个压箱底的跨境电商神器(含免费Jungle Scout 替代品、免费网络爬虫)
有人欣赏我的配图,所以我把配图放出来。这可能是小编过年回家前发的倒数第二篇文章。
一、亚马逊店铺退款管家,帮你追回被无辜扣除的金额
99%的卖家会被亚马逊无缘无故地扣钱,退款管家 可帮你自动检测并申诉拿回来!
亮点推荐:
这个工具可免费开设账户,而且没有任何月费。在亚马逊批准其提交的索赔申请之后,才开始收费。会收取一定比例的赔偿款作为佣金。
具体收费是怎样的?可以查看每张账单的明细。账单明细包括所有成功索赔的明细列表,以及针对每个索赔收取的金额。
这个工具有中文版本
工具网址:
https://refundlabs.com/cn/
二、亚马逊商品评论分析神器
支持类目(小编用书包做测试也是支持的)
Electronics、Gadgets 和 Appliances。
支持站点
包括亚马逊美国、加拿大、英国和印度站点。
检测指标
1、Review Count Per Reviewer(每个留评者的历史评论数量)。
2、Unverified Review Streak(留评者的非 VP 评论历史)。
3、High Velocity Reviewers(留评频率)。
4、Inactive Reviewers(不活跃用户)。
5、Reviewer History Overlap(评论者之间历史评论商品的重复性)。
工具网址:
https://thereviewindex.com
三、免费网络爬虫,不需码代码爬取亚马逊等平台数据
1、输入要爬取的网站
2、选择要提取的目标数据
3、开始提取,并获得数据
这里有一份该工具的youtube的教程
https://www.youtube.com/watch?v=vEGFe6shbac
工具网址是:
https://www.octoparse.com/
四、免费的Jungle Scout 替代工具
这个工具还是比较狂的,大家看看。
该工具可以抓取亚马逊界面的数据,包括产品名称,链接,品牌,卖家数量,类目,价格,评论,发货方式等,用户可以用来分析市场情况,了解自己的竞争对手,用于与选品等方面。数据不是精准的但误差不大(误差范围可以接受)
具体按照及使用方法如下:
1、进入官网,下载Chrome浏览器插件
https://www.unicornsmasher.com/
2、使用扩展
只有当使用亚马逊的搜索结果时,该扩展程序才有效;
举例,打开Amazon.com,搜索“iPhone case”这个关键词。在搜索结果页中,再去单击Unicorn Smasher图标时,会出现一个表格,其中包含有关这个listing的所有信息。
3、研究表格
表格中有很多有用的数据,包括 -
列出最受欢迎产品的listing;
每种产品的价格;
每种产品的卖家数量;
甚至还包括Parent ASIN的所有变量(vraiations);如果这里的score为1,则表示没有变量;
关于价格栏信息,对于有多个卖家(multiple sellers)的产品,在Unicorn Smasher上看到的价格是目前拥有购物车(buy box)的卖家的listing价格。
4、发货信息
同样值得看的数据是最后一栏,显示由谁发货;
AMZ”标签标明该产品属性为sold by Amazon;
“ - ”表明该产品是a merchant fulfilled;
“FBA”= fulfillment by Amazon。
5、销售预测功能
Sales和Revenue预估,是这个应用的重要数据呈现。
销售预测是基于Best Seller Rank data + Unicorn Smasher自己的历史销售数据集合采集。
具体算法是,根据与价格相关的一系列亚马逊数据计算得出的加权数据,然后乘以估算的销售净值。
建议这个数据仅供参考,因为实际销售会因多种市场因素而波动...
6、数据spin
在表格的底部,以灰色突显出的,是每个字段的平均值,
例如,
搜索返回的产品数量,以及上架次产品的最常见部类(category)。
如果想稍后再次查看此信息,可以将其保存到dashboard中。
Dashboard会关联所有已保存的搜索,还可以将其以CSV文件格式,或sharealbe图像文件格式导出。
7、友情提示
Unicorn Smasher搜索结果数据,有两点需要注意。
首先,数据结果仅包括提供新产品的卖家,但在Dashboard中提供了有关新产品和旧产品的集合数据,切记不可混淆。因此,要访问此数据,首先必须将搜索结果保存到Dashbaord。
其次是站内PPC产品,Unicorn Smasher生成它们会被明确标记,但到目前为止还没有看到过这个标记。
因此,如果在Unicorn Smasher结果中重复产品,则并不意味着有数据混淆,而是呈现了Sponsored Listing和organic variations都有出现在数据采集结果中。
由于小编懒得写教程,因此在网上寻找到了这篇实战性的该工具的教程,版权属于:
https://dwz.cn/C2ITY2J3
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