पूरे ट्री में नीचे तक
बाज़ार को तीन परतों में विभाजित पाएँ — कुल बाज़ार, वह हिस्सा जिसे आप सेवा दे सकते हैं, और वह हिस्सेदारी जिसे आप वास्तविक रूप से जीत सकते हैं — हर एक संख्या, कोई अनुमान नहीं।
ऐसा बाज़ार आकार पाएँ जिसे आप सही ठहरा सकें — TAM, SAM, और SOM, जहाँ हर संख्या के पीछे एक स्रोत हो और एक मॉडल जिसे आप खोल सकें।
नीचे क्रम में: क्रॉल कितनी गहराई तक जाता है, यह किस आकार में लौटता है, आप इसे कैसे सीमित करते हैं, यह किन स्टोर्स पर काम करता है, फ़ाइल के साथ आप क्या कर सकते हैं, और दूसरा स्वीप क्या जोड़ता है।
बाज़ार को तीन परतों में विभाजित पाएँ — कुल बाज़ार, वह हिस्सा जिसे आप सेवा दे सकते हैं, और वह हिस्सेदारी जिसे आप वास्तविक रूप से जीत सकते हैं — हर एक संख्या, कोई अनुमान नहीं।
AllyHub इसे दोनों तरह से मापता है — ऊपर से उद्योग के कुल आकार को विभाजित करके और कीमत गुणा ग्राहकों से नीचे से बनाकर — ताकि दोनों तरीके एक-दूसरे की जाँच करें, न कि किसी एक अनुमान पर टिकें।
हर आँकड़े के साथ एक क्लिक करने योग्य स्रोत और उसे बनाने वाले चरण होते हैं, ताकि संदेह करने वाला पाठक उस संख्या को उसके मूल तक ट्रैक कर सके, न कि उसे आँख बंद करके मान ले।
एक इनपुट बदलें — अपनाव दर, कीमत, संबोध्य जनसंख्या — और पूरा मॉडल अपडेट हो जाता है, ताकि आप आकार का दबाव-परीक्षण कर सकें, न कि एक निश्चित आँकड़े का बचाव करें।
इसे उन प्राधिकरणों की ओर इंगित करें जिन पर आप भरोसा करते हैं — सांख्यिकी ब्यूरो, उद्योग संघ, किसी सार्वजनिक कंपनी की फाइलिंग — और यह इनपुट वहीं से खींचता है, न कि उससे जो किसी मॉडल को आधा-अधूरा याद है।
इसे एक काम करने वाली .xlsx के रूप में लें जहाँ हर मान्यता एक ऐसा सेल है जिसे आप बदल सकते हैं — इसे किसी निवेशक को दें और वे गणित का ऑडिट कर सकते हैं, सिर्फ़ एक संख्या नहीं पढ़ सकते।
तीन चरणों में एक श्रेणी लिंक पूरे ट्री का उत्पाद डेटासेट बन जाता है।
AllyHub को बताएँ कि आप किस उत्पाद और बाज़ार का आकार निर्धारित कर रहे हैं, और अगर आपकी प्राथमिकताएँ हों तो उन डेटा स्रोतों के नाम बताएँ जिन पर आप चाहते हैं कि यह भरोसा करे।
यह TAM, SAM, और SOM को ऊपर से नीचे और नीचे से ऊपर दोनों तरह से बनाता है, हर इनपुट आपके स्रोतों से लाता है, हर आँकड़े का हवाला देता है, और इसे एक संपादन योग्य मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है।
मान्यताओं को बदलें, दोनों तरीकों की एक-दूसरे से तुलना करें, और मॉडल निर्यात करें। सेटअप को Recipe के रूप में सहेजें ताकि आपकी अगली साइज़िंग आपके तरीके से शुरू हो।
प्रतिस्पर्धी श्रेणी स्क्रैपर कहाँ रुकते हैं, और वहाँ रुकने की कीमत आपको क्या चुकानी पड़ती है।
TAM बता देने वाला AI आपको ऐसा आँकड़ा देता है जिसे आप सही ठहरा नहीं सकते; खाली कैलकुलेटर आपको सब कुछ खुद स्रोत से लाने पर मजबूर करता है। AllyHub शोध करता है और रसीदें रखता है, इसलिए हर आँकड़े के साथ एक लिंक होता है जिसे समीक्षक खोल सकता है।
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स्थिर कैलकुलेटर उन इनपुट को गुणा करते हैं जिन्हें आपको खोजना पड़ता था; निश्चित डेटासेट बदले नहीं जा सकते। AllyHub दोनों करता है — हवाला वाले इनपुट इकट्ठा करता है और आपको ऐसा मॉडल देता है जहाँ हर मान्यता आपके समायोजन के लिए है — आपको स्रोत-आधारित और संपादन योग्य में से चुनना नहीं पड़ता।
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एक ही दृष्टिकोण अपनी गलतियाँ छुपाता है। AllyHub ऊपर-से-नीचे और नीचे-से-ऊपर दोनों को साथ-साथ चलाता है, इसलिए जब दोनों मिलते हैं तो आपको भरोसा होता है, और जब वे अलग होते हैं तो आपको पता होता है कि कहाँ खोदना है।
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अपनी साइज़िंग विधि और स्रोतों को Recipe के रूप में सहेजें और अगला बाज़ार — या संशोधित अनुमान — सेटअप छोड़ देता है। क्योंकि आपका AllyHub फिर कभी शुरुआत से नहीं शुरू होता, हर मॉडल पिछले से कम खर्च में और तेज़ी से तैयार होता है।
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विश्लेषक, लॉन्च टीमें, खरीदार, और सोर्सिंग स्काउट जिन्हें श्रेणी पूरी चाहिए, नमूने में नहीं।
कोई पूछता है कि यह श्रेणी कितनी बड़ी है और आपके पास एक अनुमान होता है, ऐसा आँकड़ा नहीं जिस पर भरोसा करें। इसके बजाय पूरे नोड से काम करें और उत्तर गिनने योग्य होता है — कितने उत्पाद, किन मूल्य स्तरों पर, उनके पीछे कितनी समीक्षा गहराई के साथ।
आप ऐसी श्रेणी में पहला ऑर्डर करने वाले हैं जिसे आपने केवल ब्राउज़ किया है। पैसा आगे बढ़ने से पहले क्षेत्र का आकार निर्धारित करें, और पढ़ें कि यहाँ दिखने के लिए वास्तव में क्या चाहिए, बजाय इसके कि आप इसे किसी ऐसी लिस्टिंग से जानें जिसे कोई नहीं खोजता।
हर तिमाही में वर्गीकरण बदलता है और आपका प्रमाण पिछली तिमाही का स्क्रीनशॉट होता है। उसी नोड के तारीख वाले स्वीप रखें और शेल्फ की गतिविधि ऐसी चीज़ बन जाती है जिसे आप आपूर्तिकर्ता को दिखा सकें, न कि याद से बहस करें।
आपको जो अंतराल मिलते हैं वे वही होते हैं जिन्हें आपने संयोग से स्क्रॉल करते हुए पार किया, जिसका मतलब है कि सबसे अच्छा अंतराल शायद अभी भी अनदेखा पड़ा है। पूरा नोड पढ़ें और कमज़ोर स्थान सामने आते हैं क्योंकि आपने सब कुछ कवर किया, इसलिए नहीं कि आप भाग्यशाली थे।
शोध, सामग्री और डेटा में और अधिक AI-संचालित टूल खोजें।

Amazon बेस्टसेलर्स स्क्रैपर — रैंक स्थिति, ASIN, प्राइस और रेटिंग के साथ कोई भी रैंकिंग सूची खींचें। कोई कोड नहीं, कोई Amazon API नहीं, सभी मार्केटप्लेस। AllyHub मुफ़्त आज़माएँ।

Amazon Product Scraper — बिना कोड या Amazon API के किसी भी Amazon डोमेन से संरचित उत्पाद डेटा निकालें। JSON या CSV एक्सपोर्ट करें। AllyHub को मुफ़्त आज़माएँ।

Amazon Niche Finder — अपनी रुचियों, किसी श्रेणी, या किसी प्रतिद्वंद्वी से शुरू करें, और माँग बनाम प्रतिस्पर्धा पर स्कोर किए गए कम-सेवित निच पाएँ। AllyHub मुफ़्त आज़माएँ।
ऐसे प्रश्न जो तब उठते हैं जब कोई ब्राउज़ नोड दिखने से बड़ा निकलता है।
TAM किसी उत्पाद का कुल बाज़ार है, SAM वह हिस्सा जिसे आप सेवा दे सकते हैं, और SOM वह हिस्सेदारी जिसे आप वास्तविक रूप से हासिल कर सकते हैं — तीन संकीर्ण होती परतें। एक मार्केट साइज़िंग टूल तीनों निकालता है; AllyHub यह हर आँकड़े के पीछे स्रोत के साथ करता है।
हाँ — एक बार साइज़िंग मुफ़्त है। प्रामाणिक स्रोतों में गहरा शोध, संवेदनशीलता मॉडल, और सहेजी गई साइज़िंग Recipe पेड प्लान में शामिल हैं।
दोनों — वे अलग-अलग गलतियाँ पकड़ते हैं। ऊपर-से-नीचे प्रकाशित उद्योग कुल को विभाजित करता है; नीचे-से-ऊपर कीमत को ग्राहकों से गुणा करता है। AllyHub दोनों को साथ चलाता है ताकि वे एक-दूसरे की जाँच करें, जो कि एक सतर्क समीक्षक ठीक यही देखता है।
हर इनपुट उस स्रोत तक जाता है जिसे आप खोल सकते हैं। AllyHub उन प्राधिकरणों से खींचता है जिनके नाम आप बताते हैं — सांख्यिकी ब्यूरो, उद्योग निकाय, सार्वजनिक फाइलिंग — और हर आँकड़े को उसके हवाले और उसे बनाने वाले चरणों के साथ टैग करता है, इसलिए मॉडल में कोई संख्या बिना समझाए नहीं रहती।
निवेशक अक्सर ऐसा TAM चाहते हैं जो मायने रखने लायक बड़ा हो और ऐसा SOM जो SAM का विश्वसनीय हिस्सा हो — लेकिन जो आकार विश्वास दिलाता है वह सबसे बड़ा नहीं होता, वह होता है जिसे आप स्रोत से ला सकें और सही ठहरा सकें। AllyHub का काम सही ठहराने योग्यता है, आँकड़े को बढ़ा-चढ़ाकर बताना नहीं।
यह इनपुट पर शोध करता है और उनका हवाला देता है, ऊपर-से-नीचे और नीचे-से-ऊपर दोनों तरह से साइज़ करता है, और आपको बंद संख्या के बजाय एक संपादन योग्य मॉडल देता है — और Recipe के रूप में सहेजे जाने पर, यह हर बार तेज़ होता जाता है, इसलिए अगला अनुमान पिछले से जल्दी आता है।