Đi xuống toàn bộ cây
Tải lên tệp CSV hoặc Excel tối đa 50MB và hỏi bất cứ điều gì bạn muốn biết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần công thức, không SQL, không cần thiết lập bảng pivot trước.
Hướng AllyHub vào một bảng tính lộn xộn và nhận lại câu trả lời — đã được làm sạch, tính toán bằng mã và trực quan hóa bằng biểu đồ, mà bạn không cần chạm đến công thức nào.
Dưới đây, theo thứ tự: quá trình thu thập đi sâu đến đâu, kết quả trả về có dạng nào, cách bạn thu hẹp phạm vi, nó hoạt động trên những cửa hàng nào, bạn có thể làm gì với tệp và lần quét thứ hai bổ sung thêm gì.
Tải lên tệp CSV hoặc Excel tối đa 50MB và hỏi bất cứ điều gì bạn muốn biết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần công thức, không SQL, không cần thiết lập bảng pivot trước.
Khi một câu hỏi cần tính toán thực sự, AllyHub viết và chạy mã để có câu trả lời, nên một con số được tính từ các hàng dữ liệu của bạn, chứ không phải đoán bằng cách đọc chúng.
Dữ liệu trùng lặp, ô trống, định dạng ngày không khớp, giá trị ngoại lai lạc lõng — AllyHub đánh dấu và sửa những lộn xộn thường gặp trong bảng tính trước khi phân tích, nên câu trả lời không được xây dựng trên dữ liệu bẩn.
Nó biến các phát hiện thành biểu đồ — xu hướng, phân tích chi tiết, so sánh — được hiển thị trong báo cáo HTML để bạn đọc trong nháy mắt thay vì nheo mắt nhìn bảng.
Bạn nhận được kết luận được viết ra — cái gì tăng, cái gì giảm, cái gì tương quan — không phải một khung BI trống chờ bạn kéo thả các trường và tự tìm hiểu.
Vượt qua các giá trị trung bình để đi vào tương quan, phân khúc và hồi quy; và khi bạn hỏi về điều gì tiếp theo, AllyHub nói rõ rằng dự báo chỉ là ước tính từ dữ liệu của bạn, không phải điều chắc chắn.
Một liên kết danh mục trở thành tập dữ liệu sản phẩm toàn cây chỉ trong ba bước.
Đưa cho AllyHub một tệp CSV hoặc Excel — tối đa 50MB — và nói bằng lời đơn giản điều bạn đang muốn tìm hiểu.
Nó sắp xếp dữ liệu, viết và chạy mã để tìm ra câu trả lời, kiểm tra kết quả và tạo biểu đồ — tất cả mà bạn không cần chạm vào công thức nào.
Đọc các phát hiện và biểu đồ, hỏi tiếp hoặc xuất báo cáo. Lưu phân tích dưới dạng Recipe để các câu hỏi tương tự chạy trên tệp tháng sau.
Nơi các công cụ thu thập danh mục cạnh tranh dừng lại, và việc dừng ở đó khiến bạn tốn kém điều gì.
Các công cụ thông tin tức thì thường chỉ đọc dữ liệu của bạn và mô tả nó, đó là nơi những con số sai lọt vào. AllyHub viết mã và thực thi mã, nên tổng số hoặc tương quan được tính từ các hàng — phép tính được thực hiện bằng mã, không phải diễn giải qua cái nhìn thoáng qua.
.jpeg&w=1920&q=75)
Các công cụ bảng tính và BI vẫn bắt bạn xây dựng khung nhìn — công thức, phép nối, bảng điều khiển. AllyHub nhận tệp và câu hỏi rồi trả về câu trả lời, nên để có một thông tin chi tiết không cần bắt đầu bằng cả buổi chiều thiết lập.
.jpeg&w=1920&q=75)
Các tệp xuất thực tế thường có hàng trống, ID trùng lặp và ba định dạng ngày. Chỉ hầu hết công cụ vào đó và phân tích sẽ âm thầm hỏng. AllyHub làm sạch trước và cho bạn biết nó đã sửa gì, nên kết quả phản ánh dữ liệu, không phải bụi bẩn của nó.
.jpeg&w=1920&q=75)
Lưu một phân tích dưới dạng Recipe và tệp kỳ sau sẽ chạy các câu hỏi tương tự mà không cần giải thích lại điều gì. Vì AllyHub của bạn không bao giờ phải bắt đầu lại từ đầu, một phân tích định kỳ tốn ít chi phí hơn và hoàn thành nhanh hơn mỗi lần.
.jpeg&w=1920&q=75)
Các nhà phân tích, đội ngũ ra mắt sản phẩm, người mua hàng và nhân viên tìm nguồn hàng cần toàn bộ danh mục, không phải mẫu.
Ai đó hỏi danh mục này lớn cỡ nào và bạn chỉ có ấn tượng, không phải con số bạn tin tưởng. Thay vào đó, làm việc từ toàn bộ nút và câu trả lời có thể đếm được — có bao nhiêu sản phẩm, ở các mức giá nào, với độ sâu đánh giá ra sao phía sau chúng.
Bạn sắp đặt đơn hàng đầu tiên vào một danh mục mà bạn chỉ mới xem qua. Hãy đo lường sân chơi trước khi tiền được chuyển, và đọc xem thực sự cần gì để được nhìn thấy ở đây, thay vì phát hiện điều đó từ một danh sách chẳng ai tìm thấy.
Danh mục hàng hóa thay đổi mỗi quý và bằng chứng của bạn là ảnh chụp màn hình quý trước. Hãy giữ các lần quét có ghi ngày của cùng một nút và sự dịch chuyển trên kệ hàng trở thành điều bạn có thể cho nhà cung cấp xem, không phải điều để tranh cãi từ ký ức.
Những khoảng trống bạn tìm thấy là những cái bạn tình cờ lướt qua, nghĩa là cái tốt nhất có thể vẫn đang ở đó mà chưa được nhìn thấy. Đọc toàn bộ nút và những điểm mỏng sẽ lộ ra vì bạn đã bao quát mọi thứ, không phải vì bạn gặp may.
Khám phá thêm các công cụ hỗ trợ AI trong nghiên cứu, nội dung và dữ liệu.

Amazon Bestsellers Scraper — pull any ranking list with rank position, ASIN, price, and rating. No code, no Amazon API, all marketplaces. Try AllyHub free.

Amazon Product Scraper — trích xuất dữ liệu sản phẩm có cấu trúc từ bất kỳ tên miền Amazon nào mà không cần mã hoặc API Amazon. Xuất JSON hoặc CSV. Dùng thử AllyHub miễn phí.

Amazon Niche Finder — bắt đầu từ sở thích của bạn, một danh mục, hoặc một đối thủ cạnh tranh, và nhận điểm cho các ngách chưa được phục vụ tốt dựa trên nhu cầu so với cạnh tranh. Dùng thử AllyHub miễn phí.
Những câu hỏi thường xuất hiện khi một nút duyệt trở nên lớn hơn vẻ ngoài của nó.
Có — đó chính xác là điều công cụ này làm. Tải tệp lên, đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, và AllyHub làm sạch dữ liệu, tính toán câu trả lời và tạo biểu đồ. Bạn không phải viết công thức, SQL hay mã.
Có — một phân tích đơn lẻ là miễn phí. Tệp lớn hơn, phân tích nhiều bước sâu hơn và Recipe phân tích đã lưu thuộc các gói trả phí.
Tệp CSV và Excel tối đa khoảng 50MB. Nếu tệp xuất của bạn lớn hơn, hãy cắt gọn còn các cột và hàng quan trọng, hoặc tách nhỏ — công cụ được xây dựng cho các bảng tính mà hầu hết đội ngũ thực sự làm việc, không phải dữ liệu quy mô kho dữ liệu.
Vì AllyHub chạy mã thực tế để tính toán, phép tính đáng tin cậy như dữ liệu bạn cung cấp — không phải đoán bằng mắt. Tuy vậy, vẫn nên xem lại trước khi hành động, đặc biệt với bất cứ điều gì liên quan đến tương lai, vì đó là ước tính từ dữ liệu của bạn chứ không phải sự thật.
Không — AllyHub làm việc từ các tệp bạn tải lên, không phải kết nối cơ sở dữ liệu hoặc API trực tiếp. Xuất những gì bạn cần ra tệp CSV hoặc Excel và nó sẽ xử lý từ đó; không có gì cần thiết lập hay cấp quyền.
Nó chạy mã thực tế thay vì diễn giải dữ liệu của bạn, làm sạch tệp trước khi phân tích, trả lại biểu đồ và — khi được lưu dưới dạng Recipe — ngày càng nhanh hơn mỗi lần, nên một phân tích định kỳ là một bước, không phải xây dựng lại.