Вниз по всему дереву
Загрузите CSV- или Excel-файл размером до 50 МБ и спросите простыми словами то, что хотите узнать — без формул, без SQL и без сводных таблиц, которые нужно сначала настроить.
Укажите AllyHub на захламлённую таблицу и получите ответы — очищенные, вычисленные в коде и отображённые на графиках, не трогая ни одной формулы.
Ниже по порядку: насколько глубоко идёт обход, в каком виде он возвращает данные, как вы его сужаете, с какими магазинами он работает, что можно сделать с файлом и что добавляет повторный проход.
Загрузите CSV- или Excel-файл размером до 50 МБ и спросите простыми словами то, что хотите узнать — без формул, без SQL и без сводных таблиц, которые нужно сначала настроить.
Когда вопрос требует реальных вычислений, AllyHub пишет и запускает код, чтобы получить ответ, поэтому число рассчитывается по вашим строкам, а не угадывается при чтении.
Дубликаты, пустые ячейки, несовпадающие форматы дат, случайные выбросы — AllyHub отмечает и исправляет обычный беспорядок в таблицах до анализа, поэтому ответ не строится на грязных данных.
Он превращает результаты в диаграммы — тренды, разбивки, сравнения, — отрисованные в HTML-отчёте, который можно прочитать с первого взгляда, а не вглядываться в таблицу.
Вы получаете готовый вывод — что выросло, что упало, что коррелирует, — а не пустой холст BI, где нужно перетаскивать поля и разбираться самому.
Выходите за пределы средних значений к корреляциям, сегментам и регрессиям; а когда вы спрашиваете о будущем, AllyHub чётко даёт понять, что прогноз — это оценка на основе ваших данных, а не гарантия.
Одна ссылка на категорию превращается в полноценный набор данных по дереву товаров за три шага.
Передайте AllyHub CSV- или Excel-файл — до 50 МБ — и простыми словами скажите, что вы хотите узнать.
Он приводит данные в порядок, пишет и запускает код для получения ответа, проверяет результат и строит диаграммы — и всё это без единой формулы с вашей стороны.
Читайте выводы и диаграммы, задавайте уточняющие вопросы или экспортируйте отчёт. Сохраните анализ как Рецепт, чтобы те же вопросы применялись к файлу следующего месяца.
Где останавливаются конкурирующие инструменты сбора категорий и что вы теряете, останавливаясь там.
Инструменты мгновенных инсайтов часто просто читают ваши данные и описывают их — именно здесь закрадываются неверные числа. AllyHub пишет код и выполняет его, поэтому сумма или корреляция вычисляются по строкам — арифметика выполняется в коде, а не пересказывается по беглому взгляду.
.jpeg&w=1920&q=75)
Таблицы и BI-инструменты всё ещё заставляют вас строить представление — формулы, соединения, дашборды. AllyHub берёт файл и вопрос и возвращает ответ, поэтому получение инсайта не начинается с целого дня настройки.
.jpeg&w=1920&q=75)
В реальных выгрузках есть пустые строки, дублирующиеся ID и три формата дат. Наведите на это большинство инструментов — и анализ тихо сломается. AllyHub сначала очищает данные и сообщает, что исправил, поэтому результат отражает данные, а не их грязь.
.jpeg&w=1920&q=75)
Сохраните анализ как Рецепт, и файл следующего периода запустит те же вопросы без повторных объяснений. Поскольку AllyHub больше никогда не начинает с нуля, повторяющийся анализ стоит дешевле и каждый раз выполняется быстрее.
.jpeg&w=1920&q=75)
Аналитики, команды запуска, закупщики и специалисты по поиску поставщиков, которым нужна категория целиком, а не выборочно.
Кто-то спрашивает, насколько велика эта категория, а у вас есть лишь впечатление, а не число, которому можно доверять. Работайте вместо этого с полным узлом — и ответ можно посчитать: сколько товаров, в каких ценовых диапазонах, с какой глубиной отзывов за ними.
Вы собираетесь сделать первый заказ в категории, которую лишь просматривали. Оцените поле до того, как деньги двинутся, и прочитайте, что на самом деле нужно, чтобы вас здесь заметили, а не узнавайте это по объявлению, которое никто не находит.
Ассортимент меняется каждый квартал, а ваше доказательство — скриншот прошлого квартала. Ведите датированные сборы одного и того же узла — и движение на полке станет тем, что можно показать поставщику, а не тем, о чём вы спорите по памяти.
Пробелы, которые вы находите, — это те, мимо которых вы случайно прокрутили, а значит, лучший, вероятно, всё ещё остаётся незамеченным. Прочитайте весь узел — и слабые места всплывут потому, что вы охватили всё, а не потому, что вам повезло.
Изучите другие инструменты на базе ИИ для исследований, контента и данных.

Скрапер бестселлеров Amazon — собирайте любой рейтинговый список с позицией в рейтинге, ASIN, ценой и рейтингом. Без кода, без Amazon API, для всех маркетплейсов. Попробуйте AllyHub бесплатно.

Скрапер товаров Amazon — извлекайте структурированные данные о товарах с любого домена Amazon без кода или Amazon API. Экспорт в JSON или CSV. Попробуйте AllyHub бесплатно.

Amazon Niche Finder — начните с ваших интересов, категории или конкурента, и получите недостаточно охваченные ниши с оценкой по спросу и конкуренции. Попробуйте AllyHub бесплатно.
Вопросы, которые возникают, когда узел каталога оказывается больше, чем казался.
Да — именно это он и делает. Загрузите файл, задайте вопрос простыми словами, и AllyHub очистит данные, вычислит ответ и построит диаграммы. Вам не нужно писать формулы, SQL или код.
Да — один анализ бесплатен. Большие файлы, более глубокий многошаговый анализ и сохранённые Рецепты анализа покрываются платными планами.
CSV- и Excel-файлы размером примерно до 50 МБ. Если ваша выгрузка больше, обрежьте её до нужных столбцов и строк или разделите — инструмент создан для таблиц, с которыми реально работают большинство команд, а не для данных складского масштаба.
Поскольку AllyHub запускает настоящий код для вычислений, арифметика настолько надёжна, насколько надёжны данные, которые вы даёте, — а не догадка на глаз. Всё равно стоит взглянуть перед тем, как действовать по результату, особенно если речь о будущем: это оценка на основе ваших данных, а не факт.
Нет — AllyHub работает с загруженными вами файлами, а не с живыми подключениями к базам данных или API. Экспортируйте нужное в CSV- или Excel-файл, и он продолжит оттуда; ничего не нужно настраивать или авторизовывать.
Он запускает настоящий код вместо пересказа ваших данных, очищает файл до анализа, возвращает диаграммы и — будучи сохранённым как Рецепт — каждый раз становится быстрее, так что повторяющийся анализ — это один шаг, а не пересборка.