À qui cela s'adresse
Aux opérateurs e-commerce en private label sur Amazon, aux brand managers qui surveillent les avis sur leurs SKU, aux équipes d'intelligence concurrentielle qui trackent les prix, aux équipes de recherche produit qui valident une niche avant lancement, et aux acheteurs en due diligence qui évaluent une cible d'acquisition d'aggregateur Amazon.
Ce que nous extrayons par ASIN
- Données produit : titre, marque, ASIN, chemin catégorie, bullet points, description, variantes, URLs d'images.
- Prix : prix actuel, prix conseillé, % de remise, prix Buy Box, plus bas neuf, plus bas occasion.
- Ranking : BSR en catégorie principale + sous-catégories, snapshot catégorie au moment du pull.
- Avis : textes individuels d'avis (jusqu'à l'historique complet), date, note, achat vérifié, nom de l'auteur.
- Vendeur : nom, seller ID, note vendeur, flag FBA, pays.
- Inventaire : signal d'estimation de stock (via l'astuce add-to-cart max quantity), statut de disponibilité.
- Publicité : emplacements sponsorisés en page de recherche, badge Amazon Choice, badge Best Seller, flag Prime.
Scénarios d'extraction typiques
- Sentiment des avis : tous les avis sur 150 SKU d'une marque beauté, mensuellement, pour tracker la dérive de sentiment.
- Pricing concurrent : 500 ASIN concurrents, pull de prix horaire pendant 14 jours durant la Prime Week.
- Recherche de niche : top 100 BSR produits "chargeurs solaires portables" avec avis, pour valider une idée de lancement.
- Audit vendeur : tous les ASIN d'un vendeur spécifique, avec avis et prix, pour une due diligence d'acquisition.
- Monitoring private label : avis sur vos propres SKU + avis concurrents, pour QA hebdomadaire et tri des réponses.
Comment se déroule la livraison
- Brief : liste d'ASIN, catégorie, URL de page vendeur, mot-clé de recherche ou liste Best Sellers.
- Extraction : pull distribué sur notre infrastructure proxy, gestion des captchas et de la rotation.
- Dédoublonnage : les variantes sont regroupées sous l'ASIN parent, les avis dupliqués supprimés.
- Enrichissement (optionnel) : scoring de sentiment, flagging de faux avis façon ReviewMeta, benchmarking catégorie.
- Livraison : CSV / Google Sheet one-shot, ou flux quotidien/horaire vers votre S3, BigQuery, Airtable.
Articles connexes
- Scraper d'avis Amazon 2026 — les outils et méthodes comparés.