Confronto di Dataset Amazon: Bright Data, Oxylabs, Grepsr & Exellius

I dataset Amazon possono supportare l'intelligence sui prezzi, l'analisi dei venditori, le ricerche di mercato e la generazione di lead. Tuttavia, gli acquirenti dovrebbero confrontare i fornitori non solo in base al prezzo e al formato, ma anche per freschezza dei dati, copertura storica e metodo di consegna.

Ad esempio, Bright Data è più adatto per acquirenti che cercano dataset Amazon già pronti o personalizzabili, offrendo molteplici opzioni di consegna, mentre Exellius si concentra sui dati dei lead dei venditori Amazon.

I migliori servizi di dataset Amazon per il 2026

Bright Data offre dataset Amazon pronti all'uso per analisi di e-commerce su larga scala. Le categorie disponibili includono Amazon Products, Amazon Products Global, Amazon Best Seller Products, Amazon Reviews e Amazon Sellers Info.

Un vantaggio chiave è la possibilità di acquistare i segmenti di dataset necessari, anziché l'intero database.

• I dati sono disponibili nei formati JSON, NDJSON, CSV, XLSX e Parquet.
• Le opzioni di consegna dei dati includono Amazon S3, Google Cloud, Azure, Snowflake, Webhook, Email, PubSub e SFTP.

Prezzi:

I prezzi seguono un modello flessibile pay-per-record, con sconti significativi per abbonamenti continuativi.

• Il prezzo base è di $2.50 per ogni 1,000 record.
• Il prezzo di partenza parte da $250 per un acquisto una tantum di 100,000 record.
• Ulteriori risparmi sono disponibili con abbonamenti che includono un tasso di aggiornamento dati predefinito.
  • Mensile: Risparmia il 80%
  • Trimestrale: Risparmia il 50%
  • Semestrale: Risparmia il 25%

Oxylabs fornisce dati strutturati pubblici di e-commerce, principalmente dai principali marketplace come Amazon e Walmart. Il servizio è pensato per queste piattaforme di vendita al dettaglio leader.

• I dati di Amazon includono dettagli del prodotto, classificazioni per categoria, cronologia dei prezzi e recensioni dei clienti.
• I dati di Walmart coprono prezzi dei prodotti, informazioni sul venditore, valutazioni e disponibilità delle scorte in tempo reale.

I dati possono essere inviati tramite SFTP o integrati con soluzioni di archiviazione cloud come Amazon S3 e Google Cloud Storage.

Gli utenti possono selezionare la frequenza di aggiornamento dei dati in base alle proprie esigenze. Le opzioni includono aggiornamenti una tantum o ricorrenti disponibili mensilmente, trimestralmente o semestralmente.

Prezzi:

Invece di un modello di prezzo fisso per il dataset Amazon, Oxylabs utilizza un approccio “Contatta le vendite”.

Exellius si concentra sui dati dei lead dei venditori Amazon, inclusi nomi dei venditori, dettagli del negozio, informazioni aziendali e dati di contatto dove disponibili.

• Ogni lead include fino a tre contatti per venditore, concentrandosi su ruoli come CEO, marketing o buyer.
• I dati includono email dirette e numeri di cellulare che, secondo Exellius, non sono disponibili da fonti pubbliche standard.

Prezzi:

Exellius offre un modello di prezzo chiaro e a livelli basato sul numero di lead verificati.

• Il piano base costa $100 per 1,000 lead.

Grepsr vende dati di prodotti Amazon pronti all'uso per le aziende. I formati supportati includono CSV, JSON, Parquet e XML. Per raccolte su larga scala, Grepsr automatizza il processo di consegna su Amazon S3, Google Cloud e Azure Cloud. Grepsr estrae un'ampia gamma di dati da Amazon, tra cui:

• Metadati del prodotto: ASIN, SKU, Titolo del prodotto e Marchio.
• Prezzi e Promozioni: Prezzo corrente, MSRP, percentuali di sconto e codici coupon attivi.
• Inventario e Logistica: Livelli di scorte in tempo reale, indicatori di esaurimento e metodi di evasione.
• Sentiment dei clienti: Conteggio delle recensioni, valutazioni a stelle e persino sezioni Q&A.
• Arricchimento IA: Offrono un livello opzionale di IA che pulisce i dati, analizza il sentiment delle recensioni e mappa i prodotti ai concorrenti.

Prezzi:

• Starter Pack ($350 – una tantum): Per estrazioni una tantum da siti web standard. Include l'elaborazione dati di base, supporto email 24/7 e accesso alla piattaforma Grepsr.

Quando scegliere un dataset già pronto invece di un'API scraper?

I dataset già pronti sono appropriati quando si addestrano modelli di machine learning o intelligenza artificiale:

Per progetti che richiedono milioni di record, come l'addestramento di motori di raccomandazione o l'identificazione di modelli di prezzo, è consigliabile utilizzare un dataset già pronto. Piattaforme come Bright Data e Oxylabs offrono un accesso immediato a oltre 400 milioni di record. Al contrario, raccogliere questo volume di dati tramite un'API potrebbe richiedere diverse settimane ed è soggetto a errori.

I dataset già pronti sono anche adatti per l'analisi del contesto storico e dei trend:

Scraper APIs forniscono dati attuali. Per analizzare i cambiamenti nei prezzi dei prodotti o nelle classifiche negli ultimi 12 a 24 mesi, come per la pianificazione del Black Friday, è necessario un dataset storico. Ad esempio, Grepsr è specializzato in soluzioni dati a lungo termine.

Considerazioni sulla conformità per i dataset Amazon

Le regole legali e contrattuali possono variare per i dati web pubblici, i contatti dei venditori, le recensioni dei prodotti e i prezzi.

Gli acquirenti devono distinguere tra i dataset web di terze parti e le API ufficiali di Amazon. La Selling Partner API è per venditori approvati, fornitori e sviluppatori che hanno bisogno di accedere ai dati autorizzati del marketplace. Le API pubblicitarie e di affiliazione hanno le proprie regole su chi può usarle, come i dati vengono archiviati e come possono essere utilizzati.

Quando si utilizzano dataset per attività di outreach o lead generation, le aziende dovrebbero verificare come il provider ha ottenuto i dati, se include dettagli di contatto personali e se può essere legalmente utilizzato per email, telefono o SMS nella zona di destinazione.

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Gulbahar Karatas

Analista di settore

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Gülbahar è un'analista di settore di AIMultiple focalizzata sulla raccolta di dati web, sulle applicazioni di dati web e sulla sicurezza delle applicazioni.

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