在亚马逊的平台中，售卖的货物数以万计，如何能在芸芸众物之中挑选出最具热销潜力的产品，就只有通过实践才能出真知了。首先我们来分享一个由Jungle Scout团队亲自实践的选品案例——Jungle Stix 棉花糖竹棒。2015年底，Jungle Scout团队通过自身的数据分析软件挑选了一个潜力股——棉花糖竹棒，从准备产品创意开始，包装设计产品，到联系供应商批量生产产品，再到推广产品的一系列过程统统都记录在案，最后通过实际销量去验证这个通过软件辅助分析的挑选方式有没有效果。

通过一年的努力，团队惊喜地发现，这一款联合推出的Jungle Stix-棉花糖竹棒卖出近20万美金！已经是出乎意料的结果了，但是团队领袖Greg和普通人不一样，他极具冒险和挑战精神，提出了下一个产品的销售目标是一百万美金。

于是，Greg和团队推出了这个百万美金案例研究计划：详细介绍了发布这款产品的每一个步骤，以及如何获得了一百万美金的销售技巧。 接下来，我们将分享这个百万美金案例，让大家知道他们是如何达到这个目标的。

经验之谈

文章一开始介绍年销售额超过20万美元的Jungle Stix棉花糖棒的销售情况如下：

Greg和团队从这个赢得20万美元的初始案例中汲取优秀的经验，为下一个挑战百万美金的计划准备。我们跟着Greg的团队即时学习他们在亚马逊开店的方法，总共可以分为下面四个步骤：

找到产品机会将产品品牌化从中国采购产品在亚马逊上进行销售

选择产品的标准

在进行市场研究和选择产品时，一定要用数据说话。如果按照个人喜好选择的产品往往很难长久，也不能只看哪款产品卖得好就大批量的铺货，产品开发最好的方法是根据现有的市场需求，不断地搜索产品创意。只有掌握了消费者的需求，甚至对现有的产品更新换代，创建更好的产品列表。

潜力产品具备的特征

谨记潜力产品具备的这些特征，可以防止你在选品上做出错误的决定，造成利益损失。注意，这里对于产品价格和季节性等方面的观点主要是基于本次案例研究的最终目标列出的。

季节影响较弱 –——可以全年销售的产品。无法律问题——尽量避免有许可证或商标问题的产品。价格高于18美金——如果单价更高，则比较容易实现这个100万美金的销售目标产品有改进空间——让自己的产品具有独一无二性，这样可以获得更多的销售和好评。之前在Jungle Stix的案例中，该产品比市面上的其他竞品要更长，更符合客户需求（长竹签烤棉花糖不会烫到手），并且增加了每包装的竹签数量，成功的在市场上脱颖而出。小巧轻便——如果产品体积小、重量轻，就可降低库存和运输费用。Jungle Stix的长度是36英尺，虽然不符合这个标准，但由于它更符合消费者需求，让产品更有竞争力。

创建产品创意清单

首先可以先了解一下亚马逊某些产品的月销量预测值，初步考虑较有潜力的产品。步骤如下：

1.在亚马逊上找到选定产品在父品类中的Best Seller Rank（畅销排行榜排名）。 例如，下面这款产品，在亚马逊的Health & Personal Care这个品类下的排名是#823：

2.把排名数#823输入到Jungle Scout的免费工具 Sales Estimator（销量计算器）中:

这个工具使用的算法和在Web App(网页版应用程序)及Chrome插件中使用的算法相同，可以帮助卖家获得业界最准确的销售估算值。

除此之外，然后还有很多方法可以找到产品创意，比如浏览亚马逊的畅销排行榜、eBay、阿里巴巴、Reddit，或者自己从Jungle Scout找到的1000多个高潜力产品中找到机会。

但经过团队验证，发现最快最好用的产品开发工具还是Jungle Scout的网页应用程序 。Web App中有一个Product Database（产品数据库）的工具，它里面包含了亚马逊最畅销的产品的目录，超过1.5亿个产品的数据。卖家可以根据自己的需求筛选搜索结果，包括：月销售量、价格、畅销排行榜排名、评级、评论数量等等。

实战操作

Jungle Scout团队开始实战，首先按照以下标准设置过滤器:

Jungle Scout网页应用程序的界面和相关过滤器如下图所示:

产品数据库中有超过1.5亿个产品的数据（总共有6亿产品的数据，1.5亿完整的产品数据），在设置过滤器按照需求过滤搜索结果后，范围缩小到2100个。

从这些搜索到的产品列表中，找到销售不错（每月销量大于400）却相对较新的产品列表，而且目前它的市场竞争也比较小。

要找的产品有几下几个特征：

生产和质量监控相对简单一些不常见的产品 – 那些产品往往是陌生的、概念模糊的且销售的卖家较少容易找到合适的供应商 – 例如刀具可能就不容易找到优质的生产商避开以下几类产品：避开了服装品牌和特许产品。避开存在潜在安全隐患的产品如食品药品化妆品避免任何易碎或易坏的产品如玻璃或电子产品避免可能有质量监控的问题如水过滤器

1. 搜索到的第一个产品 – Burlap Bag

符合标准的第一款产品是burlap bag（麻布袋）:

价格大约20美元，每月销售约400件，并且有改进的空间，那么这个产品是个好的机会吗？

为了回答这个问题，我们在亚马逊上输入了主要关键字”burlap bag small”，并查看Jungle Scout插件中显示的数据。亚马逊的搜索结果如下所示：

Jungle Scout插件上的数据如下图:

平均价格一般在12美元左右，利润空间较小。最受好评的产品预计月销量是320，但其他排名前10的卖家都销量不佳。前10名卖家的销量总和约为1000，表明需求较低。 Greg想找到至少有2000个销量的产品，需求量至少要是现在的两倍。

这类产品有一个好的方面是市场竞争小，这个在产品的评论数量上可以体现出来。所以要卖这款产品的话，新卖家比较容易获得一个好的排名。不过产品的销量是硬伤。没有人想要成为一个荒岛的统治者，至少为了实现这个案例研究的百万美金目标，这类产品不符合条件！

2. 搜索到的第二个产品 – Tactical Belt

我们要研究的第二个产品是tactical belt，产品如下图所示:

在Amazon搜索”tactical belt”，点开Chrome插件可以看到如下数据:

前10名卖家每月平均能够卖出超过400件产品就可以看出市场对腰带有需求。但这个市场的竞争也相对较大，因为排名前10的产品中只有一个产品的评论少于50条。的确有一些方法可以减小市场竞争，例如专注于特定的颜色或性能（军事主题，彩弹等）来差异化产品的市场定位。但再看看有没有更好的选择。

3. 搜索到的第三个产品 – Baby Hooded Towel

Jungle Scout团队查看的最后一个产品是婴儿连帽毛巾。一个柔软的连帽毛巾可以让婴儿在沐浴后保持温暖。产品如图示：

点击Jungle Scout的插件，可以看到这类产品的平均售价为18美元，需求量很大（前10名卖家每月销量总和远远大于2000件），并且有些产品的评论数不到50条，现在进入这个市场还是有很大的机会可以快速挤进前10名的：

如果销售这款产品，可以赚取不错的利润吗？假设售价定在24美元，减去亚马逊大约7美元的FBA费用，然后假设产品生产成本和运费为7美元，那么每件产品的利润就是10美元！这款产品整体看来还是很有潜力的！

还要看“婴儿连帽毛巾”的历史搜索情况和季节性趋势。可以直接通过Jungle Scout插件查看关键词在Google Trends中的搜索趋势。如下所示：

还需要阅读一下现有产品的客户评价，找到有价值的信息以分析这款产品是否有改进的空间。 下面是一些婴儿连帽毛巾的顾客评论：

从评论中发现，产品的质量很差，有开线的情况，线头也比较多。但这些问题都可以通过和生产商沟通，提高材料的质量来改进。

从2011年开始，这个关键词的搜索量有小幅增长，趋势成Z字形，这表明产品有一定的季节性，但不是那种需求大起大落的季节性。综合价格、需求、竞争、改进空间和季节性这几点来说，这款产品的潜力很大。

继续深入分析市场

使用过滤器，卖家还可以找到一些销量好但评价低的产品，也就是评级在3.2以下的产品。差评的产品还能卖好，市场也比较广阔。确实是这样的，在网页应用程序中，你可以设置评级过滤器的数值，如图所示：

搜索到这些产品，然后通过阅读差评，你可以找到产品的弱点然后有针对性对产品进行改进。通过与生产商合作解决了现有产品的缺陷，并且作为卖点来进行市场营销，对卖家来说是一个很好的机会。

找到卖得好Listing却糟糕的产品

LQS (Listing Quality Score)也就是产品列表质量这个过滤器可以帮卖家识别listing不好却依然销路不错的产品。在网页应用程序中，这个过滤器如下所示：

Listing质量得分是一个Jungle Scout独创的参数，根据评级分数、产品图片数量、图片质量、产品标题、产品特征和描述等进行评估给出的分值。

如果你想知道如何得到一个高分的列表，我们可以一起来看下Jungle Stix的列表，这个列表中包含清晰的产品照片、介绍详细的产品标题、大量相关的关键字以及能够体现产品优势的产品描述：

相比之下，我们在网页应用程序中随机找到了一个得分低列表，给大家举个反例：

两者的差别不言而喻。虽然这款产品即便列表不好也卖得不错，但是如果卖家可以优化列表，加入更多的关键词、更好的照片，详细的产品标题和描述，就可以说服更多的买家点击产品并购买，获得更高的收入和利润。

因此，按照上述两种方法寻找到产品创意也是很好的策略。

以上便是亚马逊最具潜力选品分析第一讲的内容,未完待续。

大数据软件公司Cloudera周五向SEC提交IPO招股书，计划融资2亿美元，股票代码为CLDR，将在纽约证券交易所上市。

　　此次IPO的承销商包括摩根士丹利、摩根大通、Allen & Co、美银美林、花旗银行、德银证券、Stifel、JMP Securities和Raymond James。

　　招股书显示，在截至1月31日的财年内，Cloudera亏损1.87亿美元，营收为2.61亿美元。该公司一年前亏损2.03亿美元，营收为1.66亿美元。Cloudera的多数营收都来自订阅收入，订阅期通常为1至3年，但他们还通过服务获取营收，包括专业服务、培训和教育等。

Cloudera出售Hadoop开源软件的发行版，用于存储和处理大量不同种类的数据。该公司的竞争对手Hortonworks已于2014年上市。另外一家Hadoop竞争对手是MapR。围绕开源软件打造大型企业一直以来都面临挑战，正因如此，很多创业公司都希望能够成为下一个红帽，后者已于1999年上市。

　　Cloudera还在招股书中把IBM、甲骨文、SAP和Teradata列为竞争对手，但亚马逊网络服务（AWS）和微软Azure等基础设施提供商也被其列为竞争对手。对Apache Software Foundation（ASF）的依赖被Cloudera列为风险因素。

　　该公司最近推出了云计算服务，今后几年还将加大对IBM沃森和AWS等智能系统的营销关注。

　　Cloudera创立于2008年，截至1月31日共有1470名员工和上千家客户。其投资者包括Accel Partners、Greylock Partners和英特尔。截至1月31日，英特尔持有22%的Cloudera股份。

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摘要：如今亚马逊的竞争越来越大，并不是每个卖家都能如愿成为大卖家，选对合适亚马逊数据分析工具，才能让你的大卖家之路更为通畅。

在运营亚马逊的过程中，一款好用的工具是卖家们必不可少的。现在市面上的亚马逊数据分析工具那么多，价格与实力各有不同，卖家如何选到最适合自己的运营工具呢？可以从以下几个方面进行判断：

数据来源是否精准？

在亚马逊运营中，数据为王。卖家获得的信息越多，信息的覆盖面越大，在竞争中也就有明显的优势，所以，亚马逊数据分析工具首先要为亚马逊卖家海量数据。

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。

功能设置是否完善？

现在亚马逊上竞争越来越大，精细化运营已经成为大势所趋。所以一款好的亚马逊数据分析工具，应该在运营的各个方面为卖家提供数据支撑。卖家想要运营好亚马逊有这样一系列工作：

选品-关键词- listing优化-广告投放-库存管理-评价管理

好的亚马逊数据营销工具需要针对这些不同的工作帮助卖家优化运营。例如选品，做亚马逊的卖家们都知道，三分运营七分选品，如何选出合适的产品，需要卖家对细分市场、竞争对手、爆品进行大量的调查和分析。目前亿数通就能通过监测亚马逊的行业细分市场产品、关键词、爆品，并将这些关键词和产品的reviews、价格、库存等各项数据进行可视化对比，为卖家选品提供可靠依据。

此外，亿数通还能帮助卖家进行listing优化，管理和分析广告投放、差评管理，为卖家提供科学有效的数据支持。

是否真的适合自己？

无论数据分析工具有多好，给别的卖家带来了什么样的效果，但是如果不是卖家目前所需要的，那么这款工具带来的效益也会不如人意。如果卖家需要精准的行业数据分析，但却选择了主要提供广告优化的工具，那么获取的数据肯定不够全面。如果卖家需要对整体的亚马逊运营进行优化，那么就可以选择亿数通之类的能够实现一站式数据营销解决方案的工具。

如今亚马逊的竞争越来越大，并不是每个卖家都能如愿成为大卖家，但借助合适亚马逊数据分析工具，至少能够为卖家打造爆品提供可行方案，让你的大卖家之路更为通畅。

看了昨天工具评测王道篇的读者一定会有这样的顾虑：当某个竞争优势被所有竞争者拥有时它也就称不上是优势了，这是商业规律决定的。那么有没有用户数量相对较少、实用功能却一点不少的分析工具呢？

这一款就很适合你：ASINspector，它的价格和JS持平（一次性97美元，之后10美元/月），还有些JS不具备的功能。

它的插件界面长这样，该有的数据都有了：

当然丑话要说在前头，AS的销量预测功能有些离谱，它会低估美国地区的销量而高估英国地区

如果大家并不依赖这个功能的话，就可以来看看这款工具可以做哪些优秀如JS都做不到的事吧~

1.谷歌搜索趋势

上图就是04年至今婴儿毯在谷歌上搜索量的变化，简洁而实用

这是JS在网页上有但谷歌插件上没有的功能。与网页相比插件显然方便得多~

2.跨平台比较

可以看到某个listing在eBay、Walmart等平台上的状况，玩多平台操作的卖家一定会喜欢这个功能

3.关键词提取功能

比如我们继续搜索婴儿毯，点击这个钥匙

可以得到相关产品的搜索排行和搜索结果数：

对于想改善自己listing的关键词或是想调查竞争对手的你们应该是再好用不过的功能了吧？

之前提到的Scope在它的网页App上也有关键词功能，也更强大，但AS有价格优势。

4.头脑风暴

就是这个小灯泡！超好玩的功能！

相信你一定有对接下来的选品毫无想法，百无聊赖地坐在电脑前东逛逛西看看的时候。快来敲击这个灯泡，它会生成随机的关键词和匹配的产品数量，你只要不断刷新直到有些吸引眼球的东西自己蹦出来。比如，这个：

这什么鬼东西啊？！电子？盐？到底是啥？

其实它是个电动研磨器，真是孤陋寡闻了...

好了，关于AS的介绍就是这么多了，从定位上讲，它是JungleScout绝佳的替代品和补充品（如果你有钱同时买两个的话）。

如果仍有卖家觉得这些工具提供的数据都太基础了，不够分析的话，接下来这款强大的工具就千万不能错过了——KeywordInspector

它的搜索结果长这副样子：

看到这个表格时，我的内心是崩溃的...

哼！你以为难得住我吗？让我来看看这些都是些什么...

半小时过去了...

哎呀，我们还是不要浪费时间啦，我们还是看个youtube教程算啦~

！！！视频都要一个半小时！这是个什么网站啊！

为了写这篇测评，小编又耐着性子仔细看了下这份表格，整理出几条有用的给大家看一下

一个月内review数每天的自然增长量

一 个月内商品的价格变化

还有比较坑的：

你把销量排名做成柱状图给我，害得我看到那一串高高的柱子白高兴了一场！

KI这个网站可以提供很多类似这样新鲜多样的数据，能够定位到某个产品近期的表现，但数据种类太多，小编在这里不能一一展开索，数据狂人可以自行发掘~

但伴随着海量的数据而来的就是每月40-80美元的费用，和同样不菲的时间成本，因为运算量巨大，当你点击“搜索产品”之后，你可能要等上半个世纪（其实只是三四分钟，但也相当久了）...

总体而言，KI是一款适合完美主义和数据控卖家使用的工具（当然还得有钱=-=），空闲时候看看数据多惬意啊~

最后给大家带来一个彩蛋，这是小编在做前期工作时整理的一份各个数据分析工具总评，给大家留作参考

好了，以上本篇文章的全部内容了，数据分析工具评测系列文章也告一段落，对这种系列文章的形式感兴趣的关注跨境知道

亚马逊现存工具软件的列举与探讨是一个专题系列，至今已经是第三篇。这一篇为大家介绍下来自研究亚马逊的鼻祖级别论坛——索诺论坛出品的SurTime。

前两篇的三款软件的介绍反馈还是不错的，收藏转发量蛮高，当然也有吐槽的，我们也注意到了，赞许也好吐槽也罢都是用户体验的一种反馈。

我们做这一个专题就是希望后亚马逊时代的你能够精准把握到底你适合哪一款软件，当你需要的时候正好有所选择与取舍！

关于SurTime

取名的本义就是save your time，我们认为软件的意义在于帮助卖家节省工作时间，提升工作效率，把非核心的工作，把可以程序化实现的工作都用软件来实现，从而达到节省时间+人工的目的，对于卖家来说这也是一个比较大的利益空间，多出来的时间用于开发产品，用于挖掘产品线，做好售后服务等。

索诺与SurTime有毛线关系？

索诺作为最早的国内亚马逊论坛，接触过无数的卖家，无论对亚马逊的了解程度，对亚马逊系统的认知，特点以及对卖家的问题+痛点都非常了解。

“我们希望做出来一种涵盖所有功能需求的软件合集；我们希望做到的是作为一个卖家，无论是什么样的卖家，surtime的系列软件都有一款适合你。”索诺创始人。而surtime工具箱只是整个规划中第一个面试的辅助工具，后续还会陆续上其他功能的软件。

团队组成：技术+用户需求搜集

思态提供的软件的开发技术团队。

索诺提供的是亚马逊功能需求收集以及对应的亚马逊技术支持。

共同组建一个全新的客服团队，负责软件的售后，以及付费用户的亚马逊运营问题。你要知道目前市场上能够做到这个几乎没有。很多都是只注重前者，而忽略后者。 但是二者兼顾，才是真正的用户体验。好的服务本质也应该是这样的。

软件功能

使用方面

目前涵盖数十种功能，也从原先的试用三天调整为免费试用，但是免费试用限制了部分功能的权限；付费用户拥有“全功能使用权限+不限制数量”。

软件是亚马逊的“MWS服务+API服务”，这个软件的所有数据都是亚马逊提供的。也就是说一般卖家是无法获取到的数据，也不是随便猜测估算出来的数据，都是实时反馈的，数据精准了，结果才精准，才具有实际的参考价值。

功能方面

其中介绍一下几个对卖家吸引力比较大的功能：

1、整店数据采集+商品信息分析(重点)

当你想分析你的竞争对手整个店铺的产品和数据的时候，这个功能可以最快实现。不需要你在一页页翻对方的店铺产品，一个个去分析。

这个直接报表展示目标店铺的全部产品数据，如果结合亚马逊的跟卖表格也可以用于快速跟卖。也可以优化自己的销售策略。知己知彼百战不殆！

2、实时获取购物车详情(次重点)

快速了解“购物车+购物车价格归属”，对于那些一个个翻产品页面再去改价格抢购物车的耗时行为，这个是法宝。 一目了然，目的性很强。

据创始人讲：“而且后期我们会依据这个开发出报警器，被跟卖了，购物车被抢了就报警，发现那些无节操跟卖更方便”。

3、关键词分析聚合(可做重点)

把亚马逊上客户搜索的关键词全部抓取出来(都是亚马逊提供的关键词,都是客户实际搜索用过的词)。这些词既然是实际搜索的，那么转换率是比较高的。用这些词，客户可以选择部分出来。软件自动聚合成全新的关键词，填写在产品的search Term里，聚合的规则也是根据亚马逊规则来的。又省时间、又高效、又保证转换率， 对排名的提升是有很大帮助的。

4、营销推广链接(次重点)

当客户想做站外推广的时候，可能需要找一些产品的链接出来到别的网站、论坛、博客上去发布，或者插入在软件里去引流。

那么当产品页面有多个卖家的时候，就存在一个问题：你引流过来的流量，同时被多个卖家分享了。如果引流的客户付款购买了，当自己没有占据购物车的时候订单很可能在别人那。相当于你给别的卖家做了嫁衣。这个链接是直接把这个产品只有你一个卖家购物车的链接提取出来(人工也可以实现,就是需要点进去店铺,找到这个产品再点进去的那个链接) 。这样引流的订单就只属于你自己了，不会为别人做嫁衣。卖家只需要输入ASIN就可以直接提取这样的链接出来。

5、描述可视化编辑

目前市面上没有的，算是特色。但是很基础辅助的一个功能，算不上亮点，算是特色吧！

同时是支持变体操作的。

6、图片检测,存储

每个付费用户提供5000个图片相册空间，可以用于上产品使用。空间不足，可以把上传好的删除，可以继续释放图片空间。

7、图片检测功能(容易被卖家忽略的次重点)

最近亚马逊审查动作比较大，对于违规图片的处理，也是其中一方面。而且也有很多卖家收到了图片整改的邮件通知。

客户可以在这里检测自己哪些产品图片不合格，不是纯白底，哪里有问题。一目了然。然后再提取出来去处理，这样就可以很好的解决图片不合格的问题，这个是正规白帽亚马逊操作必须做的事，也是亚马逊倡导的操作。

最后，小编给大家要到了免费试用的加入方式：

免费试用：加Q群146550886

官网：http://surtime/

为了更好的体现服务，软件每个功能都录了操作视频http://college.surtime/

客服电话:0551-62933783

企业客服QQ:8000888168

对于很多做亚马逊的卖家来说有一个好的工具必能事半功倍，帮助你快速开发好的产品，而不是说盲目的去测试发货，这样会导致大量的库存和积压，必定对后续的发展造成很多困扰，还有资金也会被套牢，如果你有一个好的亚马逊工具的话必定能够帮你改变这一切，让你的亚马逊之路一路顺畅。

TOP 1. Jungle Scout

中文官网：junglescouts

做为老外大卖家最喜欢的工具之一，毋庸置疑这是一个非常好分析工具，不仅有插件可以帮助卖家不需要打开产品页面就可以马上对于产品列表的数据一目了然，帮助卖家快速分析产品，同时还有web版本的产品追踪功能，可以分析产品销量，知道这个产品大致上的销售数据作为参考依据之一，帮助你决定是否销售此类产品或者跟卖。

对于很多卖家而言，找工具是个很困扰的事情，如果能够选择正确的亚马逊产品开发工具必定能够事半功倍的，后续我们会不断推出其他工具的介绍。

1、 Talend Open Studio

是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。

2、DYSON

探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具.

3、YARN

一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源管理和作业调度/监控的功能分割到单独的守护进程。

4、Mesos

由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

5、Datale

由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。

6、 Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。目前已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

7、ZooKeeper

一个分布式的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的工具，让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。ZooKeeper现在已经成为了 Apache的顶级项目，为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

9、Chukwa

监测大型分布式系统的一个开源数据采集系统。建立在HDFS/MapReduce框架之上并继承了Hadoop的可伸缩性和可靠性，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还包括灵活而强大的显示工具用于监控、分析结果。

10、Lustre

一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

11、HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

12、GlusterFS

一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

13、Alluxio

前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

14、Ceph

新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

15、PVFS

一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。PVFS特别为超大数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法支持。

16、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一个高性能、容错好、分布式的文件系统，用于开发支持 MapReduce处理或者需要顺序读写大文件的应用。

17、 Logstash

一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供了Web接口用于查询和统计。

18、Scribe

Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。

19、Flume

Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。

20、RabbitMQ

一个受欢迎的消息代理系统，通常用于应用程序之间或者程序的不同组件之间通过消息来进行集成。RabbitMQ提供可靠的应用消息发送、易于使用、支持所有主流操作系统、支持大量开发者平台。

21、ActiveMQ

Apache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。

22、Kafka

一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据，目前已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

23、Spark

一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。

24、Kinesis

可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序，来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

25、 Hadoop

一个开源框架，适合运行在通用硬件，支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集，支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号，它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

26、Spark Streaming

实现微批处理，目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用，支持Java、Scala和Python，和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。

27、Trident

是对Storm的更高一层的抽象，除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。

28、Flink

于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

29、Samza

出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

30、Storm

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单，显著地降低了实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比，Storm最大的优点是毫秒级低延时。

31、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一个分布式流计算平台，具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点。程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流（continuous unbounded streams of data）的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白，并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

32、HaLoop

是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本，其目标是为了高效支持 迭代，递归数据 分析任务，如PageRank，HITs，K-means，sssp等。

33、Presto

是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，让用户可以使用基于SQL的查询，查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询，支持一系列广泛的数据库，包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。

35、Phoenix

是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

36、Pig

是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、转换数据以及存储最终结果。Pig最大的作用就是为MapReduce框架实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句。

37、Hive

是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

38、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL抛弃原有Shark的代码并汲取了一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

39、Stinger

原来叫Tez，是下一代Hive，由Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL。

40、Tajo

目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。

41、Impala

Cloudera 声称，基于SQL的Impala数据库是“面向Apache Hadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速、交互式的SQL查询。

42、 Elasticsearch

是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。

43、Solr

基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。

44、Shark

即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

45、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地执行全文搜索。据官方网站声称，它在现代硬件上每小时能够检索超过150GB的数据，它拥有强大而高效的搜索算法。

46、Terracotta

声称其BigMemory技术是“世界上首屈一指的内存中数据管理平台”，支持简单、可扩展、实时消息，声称在190个国家拥有210万开发人员，全球1000家企业部署了其软件。

47、 Ignite

是一种高性能、整合式、分布式的内存中平台，可用于对大规模数据集执行实时计算和处理，速度比传统的基于磁盘的技术或闪存技术高出好几个数量级。该平台包括数据网格、计算网格、服务网格、流媒体、Hadoop加速、高级集群、文件系统、消息传递、事件和数据结构等功能。

48、GemFire

Pivotal宣布它将开放其大数据套件关键组件的源代码，其中包括GemFire内存中NoSQL数据库。它已向Apache软件基金会递交了一项提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire数据库的核心引擎。

49、 GridGain

由Apache Ignite驱动的GridGrain提供内存中数据结构，用于迅速处理大数据，还提供基于同一技术的Hadoop加速器。

50、MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++...

半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快，创造出了“大数据（BigData）”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。

BigData是近来的一个技术热点，历史上，数据库、数据仓库、数据集市等信息管理领域的技术，很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。被誉为数据仓库之父的BillInmon早在20世纪90年代就经常提及BigData。

21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。

近年来互联网、云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无

线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互。

互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据：1）全球每秒钟发送2.9百万封电子邮件；2）每天会有2.88万个小时的视频上传到Youtube；3）推特上每天发布5千万条消息；4）每天亚马逊上将产生6.3百万笔订单；4）每个月网民在Facebook上要花费7千亿分钟；5）Google上每天需要处理24PB的数据。

我们在一个大数据的时代漩涡中，每天都有是以亿计的数据产生，如何获取这些数据，如何使用这些数据，如何用好这些数据，都是一个难题。之前遇到的一位做语言学研究的小姐姐，研究课题需要建立自己的语言数据库，每次都要在新闻网站上去搜索关键字的文章，然后复制黏贴下来，非常的辛苦和费事费时，我听说之后非常吃惊，问她这种机械却又累人的工作，为什么不让软件解决，而要自己一个个手动复制黏贴。她的回答是自己是学文科的，又不会写代码，又搞不懂编程，所以她只能自己辛苦一点了。听完她的回答之后，我很心痛，所以我立马给他推荐了一款软件，帮助她从复杂的复制黏贴工作中解脱出来。

这款软件对小白用户十分友好，智能模式只要输入网址就能帮忙采集了，是谷歌大牛回国写的一款软件，而且还是免费采集和导出的，现在把这个软件分享出来，希望对大家有所帮助。我会以新闻网站中国日报为例，为大家演示如何通过这款爬虫软件自动采集数据。

首先，需要下载安装软件，大家可以到官网上下载最新版本的软件，然后注册新用户登录，游客用户也可以采集数据，但是可能会丢失，建议还是注册新用户。

首先，复制需要采集的网址，打开软件输入网址，新建智能采集任务。

在智能模式下，我们输入网址后软件即可自动识别出页面上的数据并生成采集结果，每一类数据对应一个采集字段，可以右击字段进行相关设置，包括修改字段名称、增减字段、处理数据等。

由于在列表页上只展示了部分的新闻信息，如果需要采集具体的新闻内容，我们需要右击链接使用“深入采集”功能，跳转到详情页进行采集。

接着点击“保存并启动”按钮，可在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动入库和下载图片，我们如果没有用到这些功能，可以直接点击“启动”运行任务。

数据采集完毕后我们可以导出数据，这款软件比较好的一点是不仅采集免费，而是可以导出多种格式的文档，对导出也没有什么限制。

为方便查看我们导出一个Excel2007的表格，我们可以看到数据质量还是挺高的，大家可以直接使用这些数据，也可以在这个基础上对数据进行加工处理。

人到世上走一遭，为的就是开心。不骄不躁，不把流量、销量看得太重也没什么不好。但即便再佛系，我们做亚马逊最终的目的也是为了赚钱，敲敲木鱼又变不出人民币，是吧？不出单， 佛系的我们不埋怨，花些时间来学习还是可以有的。

佛系不代表弃疗，史上最全最给力的亚马逊知识库送给小伙伴们——

亚马逊测评

AMZHepler，Reviewer管理，Review获取

Bqool，亚马逊测评工具

Loothoot，国外折扣换好评网站

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奈门摩尔，亚马逊产品评测服务机构

Sellerlabs，亚马逊销售综合管理软件

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Amzreviewtrader，AMZ旗下测评网站

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Salesbacker，通过邮件自动催促写评论

Reviewkick，Junglescout旗下测评网站

True Opinion，新兴的亚马逊产品测评网站

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易麦宝云服务，新兴的亚马逊平台数据分析软件，也有测评功能

管理软件

全球交易助手，速卖通助理

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ActNeed，跨境电商的店铺管家

芒果店长，轻量级跨境电商ERP

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Feedvisor，国外开发的价格管理软件

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小老板，为卖家提供专业、免费的在线应用工具

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Reddit Freebies，美国最大的社交新闻网站，下设Freebies，Deal，Coupon等板块。

Bizrate，美国著名的购物比较搜索引擎,提供各个卖场的同类产品价格比较、产品评价以及商家评级

邮件营销

Amzhelper，提供EDM邮件营销

CampaignMonitor，电邮广告软件商

Webpower，全球邮件营销平台先行者之一

Aweber，提供软件营销和邮件自动回复解决方案

MailGun，专业级别的邮件发送服务，个月1万封邮件的免费配额

思齐，拥有强大的邮件群发平台及专业的eDM电子邮件营销技术团队

Constant Contact，致力于中小企业的邮件发送需求，60天免费试用期

Get Response，提供了全包式简讯发布和托管功能以及无限制自动回复器

Amazon SES，经济高效的仅出站电子邮件发送服务，基于Amazon邮件服务系统构建

MailChimp，免费的电子邮件发送工具，注册用户每月可以免费发送12000封邮件，收件人达2000人

广告投放

ClickBank，国外优秀广告联盟

LinkShare，世界级大型网络广告平台

CJ Affiliate，国外领先的联盟营销平台

品众互动，国内领先海外平台营销代理商

艾德思奇，全球领先的数字广告技术公司

Followerwonk，国外社交营销服务提供商

ShareASale，国外规模较大的网络广告平台

飞书互动，Facebook官方授权中国区顶级代理商

InMobi，全球第二大移动广告公司，目前每月覆盖全球约7.59亿移动互联网月活跃用户

Amazon Ads，Amazon站内广告系统，拥有真实的购物历史数据，操作简单，效果明显

Facebook Ads，基于Facebook社交网络，精确定位指定类型客户，覆盖11.5亿活跃用户

Google Adwords，业界翘楚，基于关键词的广告，拥有强大的功能，目前竞争比较激烈

Admob，公认的全球领先手机广告网络，深受广告时代、商业周刊以及世界经济论坛等组织推崇

Twitter Ads，覆盖2.32亿活跃用户，与Facebook、Google一起成为世界三大顶级互联网广告平台

物流仓储

互联易，电商物流专家

斑马，海外仓储，全球配送

飞特物流，知名物流服务提供商

俄速通，专注中俄物流仓储服务

17Track，国际包裹查询必备工具

赛兔，四海邮赛兔旗下海外仓储服务

91Track，赛兔旗下物流信息查询网站

DHL官方，全球物流行业的市场领导者

递四方，国内领先的跨境电商综合服务商

万邑通，专业贴心的跨境电商供应链服务

亚马逊物流，亚马逊官方龙舟计划测试中

米云仓，专为跨境电商提供仓储服务，仓库资源丰富

皇家物流，中国第一批跨境电商物流解决方案提供商

邮立达，提供美国海外仓储服务的高科技跨国物流公司

顺丰国际物，流提供国际快递、物流及供应链解决方案

出口易，以海外仓储为核心,为跨境电子商务提供全程物流解决方案的服务商

供应商平台

借卖网，外贸货源分销平台

阿里巴巴1688，采购批发上1688

广货网上行，广货网上行官方网站—粤品悦购越精彩

U选U品平台，1. 帮工厂推广新奇特产品 2. 帮外贸人找新奇特产品

义乌购，义乌购隶属于浙江小商品城集团股份有限公司，致力于市场线上线下融合发展

媒体论坛

创蓝论坛，亚马逊卖家论坛

雨果网，跨境电商新媒体

麦汇论坛，汇聚亚马逊知识

海音邦，跨境电商交流平台

站外推广圈，电商人学习园地

赢商荟，跨境电商新媒体门户

Wish BBS，专注WISH的论坛

卖家港湾，Seller们的交流天地

顾小北博客，权威的B2C营销专家

吴嘉阳博客，跨境网络营销研究者

索诺环球，老牌的亚马逊卖家论坛

知无不言，跨境电商知识问答社区

Wish草莓社区，Wish卖家交流论坛

MR.Q逗比，最逗比的华人电商论坛

福步外贸论坛，中国最早的外贸论坛

海贸会，中国最大的跨境电商社群

鹰熊汇，中国最大的跨境电商圈人脉圈

福克斯德，国内专业的亚马逊咨询服务商

亚马逊卖家论坛，专注亚马逊卖家交流的论坛

亿邦动力，亿邦动力网是国内最大的电子商务专业媒体

乐淘帮，集跨境电商资讯、卖家论坛、卖家服务为一体的平台

Ebay论坛，Ebay建立的服务于大中国区跨国卖家的专业知识分享平台

主机VPN

173VPN，国内VPN服务商

旗鱼VPN，国内VPN服务商

Green加速器，老牌VPN服务商

Lattern，免费的浏览器代理，你懂的

青云，以技术见长，首推资源秒级响应、按秒计费的基础云服务商

腾讯云，用户主要以游戏应用为主，将是阿里云最有力的竞争对手

Express VPN，强调安全访问互联网，跨平台客户端，多连接模式

Ucloud，专注于基础云计算的产品研发与运营，适合预算充足的游戏及企业用户

Amazon AWS，亚亚马逊旗下，为全世界各个国家和地区的客户提供一整套基础设施和云解决方案

西部数码，性价比高、技术成熟稳定、IO速度快、能为用户提供网站运营方面更深层次的服务，专注于网站客户

华为云，主要以安全性为卖点，采用了分层和纵深防御理念，价格上没有优势，并且选择windows系统需要支付不低的系统费用

阿里云，依托于阿里巴巴集团，通过对其丰富的网络资源进行整合，拥有自己的数据中心，是国内云主机中的佼佼者，目前名气最大

亚马逊越来越火，入驻的商家越来越多，同质商品也呈现井喷的趋势。在这种情况下，高手过招，唯快不破。只有足够快，效率足够高，才能在茫茫商（品）海（洋）脱颖而出，拔得best seller。

然而，众所周知亚马逊官方后台使用起来复杂繁琐，界面不美观，数据不丰富等问题由来已久，如果单凭后台数据来进行数据分析，排名优化，爆款打造等运营操作，太费时费力。可能你才刚把数据导出生成报表，同质商品早已登顶best seller了。

所以今天，我就来安利4款超好用的亚马逊运营工具软件，真的是谁用谁爆单！

Jungle Scout

Jungle Scout其实对于亚马逊运营老手来说并不陌生，是一款利用率非常高的软件，它属于谷歌浏览器扩展，通过这个工具你可以将整个页面总结，估计产品每月销量、单位价格、排名等信息，帮助卖家很快的挑选产品。使用下来可以发现，它的数据准确度误差大概在5%左右，是国内外比较靠谱的软件。

Jungle Scou主要分为插件版和Web版本，插件版主要是可以快速查看亚马逊的产品列表，帮助产品开发，web版则是跟踪产品销售数量，是一个相辅相成的工具配套，能大大提高产品开发效率。

插件版可以帮助你快速查看产品信息，一目了然，一页搞定所有数据查看，还有计算利润，还可以跟踪销量。

帮助你快速跟踪产品数据，知道产品销售多少，对产品开发胸有成竹。

紫鸟

全称是紫鸟数据魔方，顾名思义，它其实就是一款亚马逊卖家数据分析软件。上面也提到了，无论是选品、排名优化还是爆款打造通通离不开数据，所以做好运营的关键，就是数据分析。

其实紫鸟发展到现在，功能已经相当齐全。

其中比较常用的工具有7件。

1. 热卖排行榜

展示热卖、最新热销、Rank上升速度最快的商品，为制造爆款提供有利参考。

2. 关键词工具

获取竞争对手后台五行关键词，同时推荐亚马逊上与该Asin相关的热搜关键词以及挖掘近期热门关键词。

3. 产品分析

产品各类属性一键查看，提供数据分析报表与亚马逊标准产品优化建议。方便快捷一目了然。

4. 店铺监控

监控竞品店铺动态，挖掘其爆款信息与销售情况，及时跟卖潜在商品。

5. Super url

紫鸟超链接，提高关键词权重，为推广和刷单提供安全保障。

6. 跟卖管理

监控产品被跟卖情况，让各种跟卖手段无所遁形，从而保护商品销量

7. 差评监控

实时监控，跟踪产品差评情况，第一时间发邮件提醒，及时处理潜在危机。

卖家精灵

与紫鸟类似但也有不同，卖家精灵主要用于亚马逊关键词优化和大数据选品。包含有关键词揭秘工具、大数据选品工具、关键词反查、Search Term查询、关键词监控、销量监控/产品监控、差评监控、ASIN报告这8大工具。其中比较常用的工具有3个。

1. 关键词揭秘工具

这个工具可以直接告诉您每个关键词的真实搜索量、销量、搜索人数、加购物车率、点击Listing后的关联点击率。并且其中还含有一份关键词选品工具，显示各类目Top 20000的关键词及每个关键词的出单情况，有利于卖家追热点营销。

2. 大数据选品工具

这个工具可以为卖家提供亚马逊任意类目最多Top 60000任意ASIN的真实销量。不仅如此，还提供三级子类目的真实销量查询，并且还可以搜索任何Brand、Seller的所有热销产品的当前销量以及历史销量。

3. Search Term查询

推广的前提，是做好了Listing优化，而Listing优化的第一步，是了解行业标杆竞品的Listing的Title、BP、Description以及Search Terms的设置，其中，唯有Search Terms是不可见的，卖家精灵的ST工具，就是为了解决这个问题而生。

口夸

口夸也是一款亚马逊运营软件，前面几个软件所提到的关键词搜索、关键词反查、联想关键词这些功能它都有，但后浪之所以还能崛起，当然得有过人之处。

1. 当天查询，当天更新

口夸爬虫优先更新卖家查询的记录，可以保证即刻就能拿到当天的最新数据。

2. 产品跟踪

利用口夸可以及时跟踪评论每天变化情况、BestSellerRank排名变化情况、库存变化并计算其销量，并且支持任意变体。

3. 销量跟踪

卖家的销量、排名、库存数据一目了然，同时可以切换任意变体显示。

4. 评论透析

最关键的是口夸还有评论透析功能，可以实现评论内容采集，一键导出，并进行评论内容分析，计算多变体中销量高变体。

以上这些软件，可能一部分运营大神已经在用了，如果还没有接触或者没有深入运用的同学，相信我，去探索把，你会喜欢它们的！