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亚马逊的数据分析工具哪个比较好用呀?

1、首先，SellerWit，专注于亚马逊平台，提供销售数据分析，包括销售数据、成本分析、退货跟踪和趋势预测，对卖家运营有全面支持。接下来是免费的camelcamelcamel，跟踪亚马逊商品历史价格，帮助卖家了解价格策略。再者，Datartery则是亚马逊卖家的定制化数据挖掘工具，通过AI筛选，发现潜在新品和市场趋势。

2、AMZCaptain，专为亚马逊卖家设计，包含选品和关键词工具，操作简便。Scientific Seller免费版仅限美国站，查询速度较慢，付费可解锁更多功能。MerchantWords提供每月搜索次数数据，但部分卖家对其准确性存疑。Semrush的关键词竞争度工具，虽有免费版，但付费可解锁更全面的功能。

3、首先，AMZ Base是一款强大的免费工具，它能帮助你分析产品描述、数量和FBA费用，同时还能通过Google搜索产品，查看其他平台如AliExpress和eBay的listing信息，以及利用CamelCamelCamel追踪价格历史。只需鼠标悬停，ASIN和产品详情唾手可得，点击Amazon图标即可轻松计算利润，而且支持快速搜索。

4、紧接着是Keepa，专注于产品跟踪，更新及时，能帮助你监控库存，了解市场行情，以及通过销售排名对比分析产品热度。通过它的数据，你可以更好地定位合适的产品。对于虚假评论的检测，fakespot是不可多得的工具。不仅有网页版和浏览器扩展，还能对产品review进行深度分析，判断其真实性。

5、船长BI：作为一款跨境电商SASS软件，船长BI专注于亚马逊精细运营与数据分析，提供多维度考量市场情况和产品本身的功能，助力打造差异化爆款。Helium 10：这是一款功能全面的工具套件，提供市场研究、关键字寻找、竞争对手监控、产品列表优化和排名提升等模块，助力卖家进行全方位的市场分析。

亚马逊数据分析工具是什么

1、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、卖家之家Keepa、Datartery数据脉、“BSR销量模拟器”、ipricetracker、Marketplacepulse等。具体介绍如下：Jungle Scout大数据：我们每天对超过5亿个数据点进行计算处理。每天跑这些数据，对系统的处理能力要求非常高。

2、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Keepa等。

3、亚马逊数据分析工具如下：asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、关键词数据精准选品。Keepa：根据用户跟踪了解，帮找到适合的产品。Sonar：Sonar针对产品关键词研究，选出适合的listing关键词。AMZ Base：可快速帮助卖家搜素和找到适合在亚马逊上面的销售产品。

4、亚马逊数据分析方法有趋势分析、 对比分析等，数据分析推荐使用Jungle Scout，Jungle scout是亚马逊产品开发数据分析工具 ，帮助亚马逊卖家快速分析产品排名和获取产品实时销量数据，非常好用，每天处理20亿个数据点，数据精准度高达90% 。

5、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Datartery数据脉等，具体的功能分析如下：Jungle Scout定制化产品界面：用户可以根据自己的选品思路，设置和保存过滤器，管理产品信息，生成个人专属的产品数据库。告别冗繁的Excel表格，通过网页版统一研究、收集、管理所有的产品创意。

亚马逊数据分析工具有哪些?

1、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、卖家之家Keepa、Datartery数据脉、“BSR销量模拟器”、ipricetracker、Marketplacepulse等。具体介绍如下：Jungle Scout大数据：我们每天对超过5亿个数据点进行计算处理。每天跑这些数据，对系统的处理能力要求非常高。

2、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Keepa等。

3、亚马逊数据分析工具如下：asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、关键词数据精准选品。Keepa：根据用户跟踪了解，帮找到适合的产品。Sonar：Sonar针对产品关键词研究，选出适合的listing关键词。AMZ Base：可快速帮助卖家搜素和找到适合在亚马逊上面的销售产品。

4、亚马逊数据分析工具有Jungle Scout、AMZBase、Datartery数据脉等，具体的功能分析如下：Jungle Scout定制化产品界面：用户可以根据自己的选品思路，设置和保存过滤器，管理产品信息，生成个人专属的产品数据库。告别冗繁的Excel表格，通过网页版统一研究、收集、管理所有的产品创意。

5、亚马逊数据分析工具如下：AMZ Base：可快速帮助卖家搜素和找到适合在亚马逊上面的销售产品。Keepa：根据用户跟踪了解，帮找到适合的产品。Sonar：Sonar针对产品关键词研究，选出适合的listing关键词。asinspy：亚马逊竞品数据分析，针对竞品对手流量、竞品、选品、关键词数据精准选品。

Amazon亚马逊数据分析师都是怎样工作的

1、Amazon亚马逊数据分析师的工作如下：1）数据的质量。分为数据的标准和数据的准确。数据中的杂音要尽量地排除掉。为了数据的质量，大量人肉的工作少不了。2）数据的业务场景。我们不可能做所有场景下的来，所以，业务场景和产品形态很重要，我个人感觉业务场景越窄越好。

2、业务分析员，平均年薪：73221美元，业务分析员主要负责分析公司和行业的数据，以帮助公司作出正确决策。软件工程师，平均年薪：99444美元，软件工程师属于代码、程序和软件开发团队，亚马逊将其分成三级，一级软件工程师工作经验最少，三级工程师则拥有多年经验。

3、跑数据，也就是利用SQL代码从数据库中调取相关的数据，然后在利用调取过来的数据进行相关的数据分析。2）支持销售部门分析需求。这个过程基本是伴随着销售部门的需求来的，一般持续时间比较长。

4、那么你可以让对方减缓节奏，然后做个信息访谈以确定这是否是你真正想要的工作。你也可以花时间“偷窥”公司和面试官。比如，为了亚马逊的现场面试， 我花时间在 Linkedin 上查了每个面试人员和他们的背景。这会帮你猜到他们会提的问题。哦，这人是个工程师，那她可能不会问你统计方面的内容，但可能会问拓展方法的内容。

5、数据分析师主要工作是在本行业内将各种数据进行搜集、整理、分析，然后根据这些数据进行分析判断，在分析数据后对行业发展、行业知识规则等等进行预测和挖掘。数据分析师是数据师其中的一种，另一种是数据挖掘工程师，两者都是专业型人才。

6、数据分析大体上分3步：1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

亚马逊决策不准?精细化数据助你精准分析策略!

1、数据处理的低效挑战 在海量报表中寻找产品表现的线索，卖家犹如在迷宫中摸索，手动分析的效率低下，难以支撑策略调整的决策。就像盲人摸象，每一个数据点都可能是关键，但缺乏整体的视角。领星ERP：大数据的救星领星ERP的出现，为卖家带来突破。

2、做亚马逊第一步需要：产品：产品的选择并不是没有根据的，不是随便看到一款产品觉得不错就上架，而是要根据店铺的定位，及竞品数据分析和市场调研进行选品 精细化上架：在上架之前，必不可少的是要手动精心编辑一个listing；提炼产品的标题、五行卖点；产品图片及描述等。

3、其次数据要精准，面对海量的数据，卖家要从中筛选出自己需要的数据要花费大量的时间和精力，好的亚马逊数据营销工具能够在数据筛选和分析中为卖家节省大量时间，让卖家可以尽快做出决策。再次，亚马逊是不断变化发展的平台，数据分析工具也应该紧随平台的变化做出相应的改变，方便卖家做出正确的决策。

4、为此，SparkX提出了升级的“2022亚马逊SA站内广告托管服务解决方案”，结合专业团队和AI智能平台，实现运营的精细化和科学化。SparkX的团队拥有丰富的全品类运营经验和大型账户管理经验，他们提供全渠道广告的托管与运营，包括策略制定和预算管理，通过数据驱动优化决策，构建完整的营销矩阵。