Die besten Amazon-Datenanbieter 2026: Vollständiger Vergleich

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was Amazon-Daten sind, warum sie so wichtig sind und welche Hindernisse bei ihrer Abfrage bestehen.
• Warum Sie all diese Probleme vermeiden können, wenn Sie sich auf einen Amazon-Datenanbieter verlassen.
• Die wichtigsten Aspekte, die bei der Auswahl eines solchen Anbieters zu berücksichtigen sind.
• Einen vollständigen Vergleich der sieben besten Amazon-Datenanbieter.

Lassen Sie uns loslegen!

TL;DR: Übersichtstabelle mit den besten Amazon-Datenanbietern

Verschaffen Sie sich einen schnellen Überblick und vergleichen Sie die besten Amazon-Datenanbieter in der folgenden Übersichtstabelle:

Amazon-Daten: Das Warum, Was und Wie

Bevor Sie Amazon-Datenanbieter vergleichen, müssen Sie verstehen, warum Amazon-Daten wichtig sind, was sie beinhalten und wie schwierig es ist, sie zu erhalten.

Warum Amazon-Daten so wichtig sind

Amazon verarbeitet täglich rund 12,9 Millionen Bestellungen auf mehr als 25 lokalen Marktplätzen (z. B. Amazon.com, Amazon.de, Amazon.fr usw.). Das entspricht etwa 8.900 Bestellungen pro Minute, was angesichts der geschätzten Gesamtzahl von rund 600 Millionen Produkten nicht verwunderlich ist.

Diese Aktivität entspricht einem Umsatz von etwa 518.000 US-Dollar pro Minute, wobei allein der Produktverkauf über 31 Millionen US-Dollar pro Stunde erreicht und der Gesamtumsatz pro Stunde (einschließlich Dienstleistungen) 72 Millionen US-Dollar übersteigt.

Diese Käufe werden von über 310 Millionen Kunden weltweit getätigt, darunter rund 255 Millionen Nutzer allein in den USA. Entscheidend ist, dass über 60 % aller auf Amazon verkauften Einheiten von unabhängigen Drittanbietern stammen. Damit sind die Daten der Amazon-Verkäufer von zentraler Bedeutung für das Verständnis der tatsächlichen Dynamik nicht nur von Amazon als Einzelhändler, sondern auch des darüber aufgebauten breiteren E-Commerce-Ökosystems.

Allein diese Zahlen verdeutlichen, warum Amazon-Daten ein grundlegender Vermögenswert für den E-Commerce und die Marktforschung sind. Der Zugang zu diesen Informationen ermöglicht es Unternehmen, eine Vielzahl strategischer und operativer Entscheidungen zu treffen, darunter

• Optimierung der Produktpreisgestaltung und der Werbestrategien.
• Überwachung von Wettbewerbern, Verkäufern und Marktpositionierung.
• Ermittlung des effektivsten Zeitpunkts für Rabatte und Verkaufskampagnen.
• Verständnis, welche Produktbilder, Titel und Beschreibungen die höchsten Konversionsraten erzielen.
• Messung des Einflusses von Bewertungen, Rezensionen und Kundenstimmungen auf die Verkaufsleistung.

Die aus Amazon-Daten gewonnenen Erkenntnisse gehen weit über einzelne Anwendungsfälle hinaus und fließen in die Produktstrategie, die Nachfrageprognose, die Verfolgung der Markenleistung, die Wettbewerbsanalyse über den gesamten E-Commerce-Lebenszyklus hinweg und vieles mehr ein.

Arten von Amazon-Daten

Auf einer sehr hohen Ebene lassen sich Amazon-Daten in drei Hauptkategorien einteilen:

• Produktdaten: Umfassen Namen, ASINs, Beschreibungen, Bilder, Preise, Varianten, Kategorien und Bewertungen. Wichtig für die Analyse von Trends, die Optimierung von Listings, die Verfolgung von Preisen und die Überwachung der Produktleistung.
• Verkäuferdaten: Umfassen Verkäuferprofile, Bewertungen, Fulfillment-Methoden, Lagerbestände und Preisstrategien. Nützlich für die Analyse von Wettbewerbern, die Positionierung auf dem Marktplatz und die Identifizierung der leistungsstärksten Verkäufer.
• Marktplatzanalysen: Aggregierte Daten zu Verkaufstrends, Bestsellern, Suchrankings und Nachfrage auf Kategorieebene. Hilfreich für Prognosen, Preisstrategien und die Identifizierung von Marktchancen.

Wie Sie sehen, bietet jede dieser Daten einzigartige Einblicke für E-Commerce, Marktforschung und Geschäftsstrategien.

Herausforderungen beim Abrufen von Daten von Amazon

Das Sammeln von Amazon-Daten bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Zu den wichtigsten gehören:

• Anti-Bot-Maßnahmen: Amazon erkennt automatisierte Anfragen aktiv und blockiert oder drosselt sie, um Scraping zu verhindern.
• CAPTCHAs: Häufige Verifizierungsaufforderungen erfordern Lösungsmechanismen, um menschliche Aktivitäten nachzuweisen, insbesondere über das bekanntermaßen schwierige Amazon CAPTCHA.
• IP-Blockierung und Ratenbegrenzungen: Übermäßige Anfragen von einer einzigen IP-Adresse können zu vorübergehenden oder dauerhaften Sperren führen, sodass Mechanismen zur Rotation Ihrer IP-Adresse erforderlich sind.
• Dynamische Seitenstrukturen: Amazon-Seiten haben unterschiedliche HTML-Layouts, was die automatisierte Datenanalyse komplex macht und KI oder fortschrittliche Lösungen erfordert, die alle Randfälle bewältigen können.

Warum Sie einen Amazon-Datenanbieter benötigen

Amazon-Daten sind zweifellos äußerst wertvoll. Gleichzeitig ist es mühsam, sie zuverlässig und in großem Umfang abzurufen. Daher ist der empfehlenswerteste Weg, sie zu sammeln, über einen dedizierten Amazon-Datenanbieter.

Ein Amazon-Datenanbieter ist ein Dienst, der alle Arten von Amazon-Daten für Analyse, Forschung und Automatisierung sammelt, strukturiert und bereitstellt. Diese Anbieter bewältigen alle Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenabfrage und ermöglichen Ihnen den direkten Zugriff auf die benötigten Daten.

Im Einzelnen stellen diese Lösungen Amazon-Daten auf zwei Arten zur Verfügung:

• Amazon-Datensätze: Vorab gesammelte, strukturierte Datensätze, die historische und regelmäßig aktualisierte Amazon-Daten enthalten. Diese eignen sich ideal für Marktanalysen, Trendforschung oder das Training von Machine-Learning-Modellen, die konsistente Momentaufnahmen über einen längeren Zeitraum erfordern.
• Amazon-Scraping-Lösungen: Tools zum Abrufen aktueller Daten direkt von Amazon-Produkt-, Verkäufer- oder Suchergebnisseiten. Die Verwendung eines Amazon-Scrapers eignet sich am besten für Anwendungsfälle, die auf aktuellen Informationen basieren, wie z. B. Preisüberwachung, Verfolgung der Lagerverfügbarkeit oder Durchführung schneller Wettbewerbsanalysen.

Um einen vollständigen und genauen Überblick über den Markt zu behalten, kombinieren die meisten Unternehmen beide Ansätze:

• Datensätze für den historischen Kontext und groß angelegte Analysen.
• Scraping-Lösungen für Echtzeit-Informationen, sogar in spezialisierten KI-Agenten oder KI-basierten Plattformen.

Kriterien für die Auswahl und den Vergleich von Amazon-Datenanbietern

Online finden Sie eine Vielzahl von Amazon-Datenanbietern, aber nicht alle sind eine Untersuchung wert. Um die besten Optionen zu identifizieren, sollten Sie die Anbieter anhand mehrerer gemeinsamer Aspekte vergleichen, wie z. B.:

• Abdeckung: Die Arten der verfügbaren Amazon-Daten, wie Produkte, Preise, Bewertungen und Verkäuferinformationen.
• Infrastruktur: Die Skalierbarkeit des Anbieters, einschließlich Verfügbarkeitsmetriken, Erfolgsraten und allgemeiner Zuverlässigkeit.
• Aktualität der Daten: Bietet der Anbieter statische Informationen über eine Amazon-Datensatzbibliothek oder dynamische Echtzeitdaten über Web-Scraping-Lösungen von Amazon?
• Technische Anforderungen: Die Fähigkeiten und technischen Komponenten, die für den Zugriff auf und die Nutzung der Daten erforderlich sind.
• Compliance: Einhaltung der DSGVO, des CCPA und anderer relevanter Datenschutzbestimmungen.
• Preise: Die Preisstruktur und Abrechnungsmodelle des Anbieters.

Die 7 besten Amazon-Datenanbieter

Es ist an der Zeit, die besten Amazon-Datenanbieter zu prüfen, die sorgfältig ausgewählt, bewertet und anhand der zuvor vorgestellten Kriterien analysiert wurden.

Hinweis: Wenn Sie an Amazon-Scraper-Anbietern interessiert sind, sehen Sie sich die Liste der besten Amazon-Web-Scraping-Dienste an.

1. Bright Data

Bright Data begann als Proxy-Anbieter und hat sich zu einem führenden Unternehmen für Web-Scraping und Datenlösungen entwickelt. Im Vergleich zu anderen Amazon-Datenanbietern zeichnet es sich durch seine unternehmensgerechte, hoch skalierbare und KI-fähige Infrastruktur aus, die über 20.000 Kunden unterstützt, darunter mehrere Fortune-500-Unternehmen.

Wenn es um Amazon-Daten geht, bietet Bright Data Amazon-Datensätze in den Formaten JSON, CSV und Parquet mit flexiblen, datensatzbasierten Preisen an.

Die Daten sind sauber, validiert, werden kontinuierlich aktualisiert und sind für die LLM-Erfassung bereit, sodass Sie umfangreiche Informationen erhalten. Sie umfassen detaillierte Produktinformationen wie Preise, Bewertungen, Markennamen, Produktkategorien, Verkäufer, ASINs, Bilder und mehr.

Für schnelle Einblicke können Sie über spezielle Amazon-Scraping-Lösungen auf aktuelle Daten zugreifen:

• Amazon Scraper: Sammeln Sie ASINs, Verkäufernamen, Händler-IDs, Titel, URLs, Bilder, Kategoriebäume, Marken, Beschreibungen, Größen, Farben, Stile, Verfügbarkeit, Ankunftszeiten, Anfangs- und Endpreise, Modelle, Funktionen, Bewertungen und Rezensionen.
• Amazon Price Scraper: Extrahieren Sie Preisdaten aus jeder Amazon-Domain, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
• Amazon Seller Scraper: Sammeln Sie Verkäuferdaten wie Titel, Namen, Marken, Beschreibungen, Anfangspreise, Währungen, Verfügbarkeit und mehr.
• Amazon ASIN Scraper: Rufen Sie ASINs von öffentlich verfügbaren Amazon-Produkten über alle Domains und URLs hinweg ab.

Jedes der oben genannten Produkte ist entweder über einen API-Endpunkt verfügbar, der in Skripte, KI-Agenten oder Datenpipelines integriert werden kann, oder über eine No-Code-Scraping-Lösung, die sich perfekt für nicht-technische Benutzer eignet.

Die Amazon-Scraper von Bright Data bieten eine Verfügbarkeit von 99,99 % und eine Erfolgsquote von 99,99 % sowie unbegrenzte Skalierbarkeit dank eines Proxy-Netzwerks mit über 150 Millionen IPs und einem leistungsstarken Anti-Bot-Toolkit zur CAPTCHA-Lösung und Vermeidung von Anti-Scraping.

Zusammen machen diese Angebote Bright Data zum wohl besten Amazon-Datenanbieter auf dem Markt!

➡️ Ideal für: KI-Training und Marktforschung.

Abdeckung:

• Über 641,2 Millionen Amazon-Datensätze in verschiedenen Datensätzen verfügbar.
• Amazon-Produktdaten: Titel, Beschreibungen, Marken, Kategorien, ASINs, Verfügbarkeit, Währung, Bilder und Preise.
• Amazon-Bewertungsdaten: Bewertungstext, Bewertungen, Autoren, Bewertungsskala, Produktzuordnungen (ASIN).
• Amazon-Verkäuferdaten: Verkäufer-IDs, Verkäufernamen, URLs, Feedback, Bewertungen, Rückgabebedingungen und detaillierte Verkäuferprofile.
• Amazon-Bestsellerprodukte und Datensätze zur Produktsuche.

Infrastruktur:

• Marktplatz für Datensätze mit vorab gesammelten, validierten und strukturierten Amazon-Daten, der eine skalierbare Bereitstellung ohne die Notwendigkeit einer vom Kunden verwalteten Infrastruktur bietet.
• Unbegrenzt skalierbare Amazon Scraper API für Datenextraktion und Datensatz-Downloads, unterstützt durch ein Proxy-Netzwerk mit über 150 Millionen IPs.
• Integrationen und Datenlieferung an Snowflake, Amazon S3, Google Cloud, Azure, SFTP, Webhooks, E-Mail und Pub/Sub.
• 99,99 % Verfügbarkeit.
• 99,99 % Erfolgsquote.
• KI-optimierte Daten, die eine vereinfachte Integration mit KI-Agenten, Pipelines und Workflows ermöglichen.
• 24/7-Support und verwaltete Datenerfassungsoptionen.
• Standard-SLAs für normale Benutzer und benutzerdefinierte SLAs für Unternehmen.

Aktualität der Daten:

• Kontinuierlich überprüfte, angereicherte und aktualisierte Datensätze.
• Konfigurierbare Aktualisierungshäufigkeiten: einmalig, halbjährlich, vierteljährlich oder monatlich.
• Option, nur neue oder aktualisierte Datensätze über Smart Data Updates zu erhalten.
• Möglichkeit, über die Archive API auf Terabytes an historischen Daten zuzugreifen, darunter auch Daten von Amazon.
• Separates Amazon Scraper API verfügbar, um aktuelle Daten direkt von Amazon-Webseiten ohne Blockierungen zu sammeln.

Technische Anforderungen:

• Fähigkeit zur Arbeit mit strukturierten Datenformaten: JSON, NDJSON, CSV, XLSX, Parquet.
• Vertrautheit mit Cloud-Speicherplattformen (AWS, GCP, Azure) oder Snowflake für die Datenbereitstellung.
• No-Code-Scraping-Optionen für die Verwendung der Amazon Scraper API ohne technische Anforderungen.
• Code-Beispiele in Python, Node.js, cURL, Java, Ruby, PHP und Go für eine vereinfachte Integration.
• Verwalteter Datenabrufdienst, um benutzerdefinierte Amazon-Daten ohne technische Fachkenntnisse zu erhalten.

Konformität:

• GDPR- und CCPA-konform.
• ISO-zertifizierte Infrastruktur.

Preise

• Amazon-Datensätze beginnen bei 250 $ pro 100.000 Datensätze.
• Die Amazon Scraper API kostet ab 1,50 $ pro 1.000 Datensätze.

2. Axesso – Datenservice

Axesso Data Service ist ein europäischer Anbieter von automatisierten Web-Scraping- und Datenextraktionsdiensten, der sich auf die Bereitstellung strukturierter Produktdaten von großen E-Commerce-Plattformen spezialisiert hat. Für Amazon verkauft das Unternehmen Datensätze zu Produkten, Bewertungen, Verkäufern, Angeboten, Suchergebnissen und Preisentwicklungen. Darüber hinaus erhalten Sie eine vollständig verwaltete API-Infrastruktur für das Web-Scraping.

➡️ Ideal für: Dynamische Preisanalyse.

Abdeckung:

• Über 250 Millionen Amazon-Produkteinträge, über 500 Millionen Amazon-Bewertungseinträge, über 250.000 Amazon-Verkäuferdateneinträge.
• Datensätze zu Amazon-Produkten, Angeboten, Bewertungen, Suchanfragen, Verkäufern und Preisentwicklung mit jeweils mehr als 25 Feldern.

Infrastruktur:

• Vollständig verwaltete Infrastruktur für Datensätze und API.
• Unterstützt mehr als 20 Millionen API-Aufrufe pro Tag von mehr als 1.000 aktiven Benutzern
• 99,95 % API-Verfügbarkeit.

Aktualität der Daten:

• Historische Daten, wöchentliche Aktualisierungen.
• Echtzeitdaten über eine Amazon-Web-Scraping-API.

Technische Anforderungen:

• Fähigkeit, mit strukturierten Datenformaten wie CSV, JSON und Excel zu arbeiten.
• API-Integrationskenntnisse für programmatischen Zugriff und Dateidownloads erforderlich.
• Kenntnisse in Cloud-Analytik für die Abfrage von Daten über Google Analytics Hub.

Compliance: Nicht bekannt gegeben.

Preise:

• Kostenlose Testversion für alle APIs verfügbar, einschließlich bis zu 100 Anfragen pro Monat.
• Amazon-Angebotsdatensatz: Ab 50 € pro Monat.
• Amazon-Produktdatensatz: 0,50 € pro 1.000 Datensätze.
• Amazon-Bewertungsdatensatz: 0,20 € pro 1.000 Datensätze.
• Amazon-Suchdatensatz: 0,50 € pro 1.000 Datensätze.
• Amazon-Verkäufer-Datensatz: 1,50 € pro 1.000 Datensätze.
• Amazon-API: Ab 30 € pro Monat.

3. Datarade

Datarade ist ein globaler B2B-Datenmarktplatz und eine Plattform, die Unternehmen, die Daten suchen, mit Anbietern von Datensätzen und API zusammenbringt. Es vereinfacht den Prozess des Findens, Vergleichens und Beschaffens spezifischer Informationen in Hunderten von Kategorien, darunter über 104 Anbieter für Amazon-Daten. Diese Aspekte machen es zu einer der beliebtesten Websites für Datensätze.

➡️ Ideal für: Vielseitige Anwendungsfälle für die Amazon-Datenanalyse, die je nach ausgewähltem Anbieter variieren.

Abdeckung:

• Hängt vom gewählten Datenanbieter ab.
• Zu den verfügbaren Daten können Amazon-Verkäuferdaten, Produktdaten, Kundenbewertungen, Preise und mehr gehören.

Infrastruktur:

• Hängt vom Amazon-Datenanbieter und den zugrunde liegenden Plattformfunktionen ab.

Aktualität der Daten:

• Ändert sich je nach ausgewähltem Datenanbieter.
• Zu den Optionen können historische (statische) Datensätze sowie regelmäßig aktualisierte Daten mit stündlichen, täglichen, wöchentlichen oder nahezu Echtzeit-Aktualisierungsraten gehören.
• Einige Anbieter bieten auch aktuelle (dynamische) Daten über Amazon-Web-Scraping-Lösungen an.

Technische Anforderungen:

• Variieren erheblich je nach Datenanbieter.
• Können Kenntnisse über API, Datenformate oder Cloud-Speicher umfassen.

Compliance:

• Hängt vom gewählten Anbieter ab und kann die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA umfassen.

Preise:

• Variiert je nach bevorzugtem Datenanbieter und dessen Preis- und Abrechnungsmodell.

4. Jungle Scout

Jungle Scout ist eine All-in-One-Cloud-Plattform für Amazon-Verkäufer. Sie bietet datengestützte Tools für Produktrecherche, Listungsoptimierung, Wettbewerbsanalyse und Unternehmensführung und hilft Unternehmen dabei, profitable Produkte auf Amazon zu finden, auf den Markt zu bringen und zu skalieren. Sie eignet sich perfekt, um Einblicke in Verkaufstrends, Nachfrage und Rentabilität zu gewinnen.

➡️ Ideal für: Wettbewerbsanalyse, Markenmanagement sowie Kampagnen- und Werbeoptimierung.

Abdeckung:

• Amazon-Produktdaten zu über 600 Millionen verfolgten Produkten.
• Umfasst sowohl 1P- (First-Party) als auch 3P- (Third-Party) Amazon-Daten.

Infrastruktur:

• Cloud-basierte Plattform für über 1 Million Amazon-Verkäufer und -Marken weltweit.
• Entwickelt, um Millionen von Amazon-Datenpunkten in großem Umfang zu erfassen und zu verarbeiten.

Aktualität der Daten:

• Kontinuierlich aktualisierte Amazon-Informationen.
• Zugriff auf historische Amazon-Daten, darunter Daten von Drittanbietern aus über 10 Jahren.

Technische Anforderungen:

• Geringe technische Hürden, da die meisten Erkenntnisse über webbasierte Dashboards abgerufen werden können.

Compliance: Nicht bekannt gegeben.

Preise

• Jungle Scout Catalyst: Entwickelt für neue und wachsende Verkäufer.
  • Ab 49 $/Monat.
  • Beinhaltet eine 7-tägige risikofreie Testphase mit Geld-zurück-Garantie.
• Jungle Scout Cobalt: Entwickelt für aufstrebende, etablierte und Unternehmensmarken.
  • Individuelle Preisgestaltung basierend auf Markengröße, Datenanforderungen und ausgewählten Funktionen.

5. Real Data API

Real Data API ist ein Web-Scraping- und Datenextraktionsdienst. Er bietet gebrauchsfertige Datensätze sowie APIs zum Sammeln öffentlich zugänglicher Daten von Websites wie E-Commerce-Plattformen. Das Angebot für Amazon umfasst Produktdetails, Preise, Lagerbestände, Verkäuferinformationen und Kundenbewertungen und unterstützt sowohl die Bereitstellung historischer als auch aktueller Daten.

➡️ Ideal für: Preisoptimierung.

Umfang:

• Produktinformationen: Produktname, Marke, Kategorie, ASIN, Beschreibung.
• Preise und Angebote: Originalpreis (falls rabattiert), Rabattprozentsatz, Lagerverfügbarkeit, Verkäuferinformationen, Buy Box-Gewinner.
• Kundenbewertungen und -rezensionen: Gesamtbewertung, Gesamtzahl der Bewertungen, einzelne Bewertungsnoten, Sentimentanalyse der Bewertungen, Highlights der Bewertungen.
• Verkaufs- und Leistungskennzahlen: BSR (Best Seller Rank), geschätzter Monatsumsatz, Anzahl der Fragen und Antworten, Konversionsrate, Verkaufstrends.
• Zusätzliche Einblicke: Produktbilder und -videos, Versand- und Lieferinformationen, Preisvergleich mit Wettbewerbern, Prime-Berechtigung, Bundle-Angebote.
• Produktmetadaten und -attribute: Produktabmessungen und -gewicht, Material und Inhaltsstoffe, Farb- und Stiloptionen, Garantie- und Rückgabebedingungen, Herstellungsdatum und Verfallsdatum.

Infrastruktur:

• Skalierbare Lösungen, die große Datenmengen verarbeiten können.
• Bietet RESTful-APIs für vereinfachten Datenzugriff.
• Cloud-Speicherintegrationen mit AWS S3, Google Cloud und Azure.

Aktualität der Daten:

• Historische Daten mit geplanten automatischen Updates und sofortiger Bereitstellung.
• Aktuelle Daten über eine Amazon-Daten-Scraping-Lösung.

Technische Anforderungen:

• Kenntnisse über Datenformate (CSV, JSON, Excel) und Cloud-Zugriff.
• Verständnis von RESTful-APIs.

Compliance:

• Gewährleistung der Einhaltung der Nutzungsbedingungen von Amazon.

Preisgestaltung:

• Beispieldatensatz mit Produktdetails, Preisen, Bewertungen und Verkäuferinformationen.
• Nicht offengelegte Preise (Sie müssen sich an das Vertriebsteam wenden).

6. Actowiz Solutions

Actowiz Solutions ist ein globaler Anbieter von Web-Crawling- und Datenextraktionsdiensten für Unternehmen, der sich auf die Umwandlung großer Mengen unstrukturierter Website- und App-Daten in saubere, strukturierte und verwertbare Datensätze spezialisiert hat. Für Amazon unterstützt es strukturierte Daten und API, die Produktlisten, Preise, Verkäufer, Kundenbewertungen, Bestseller und Lagerbestände abdecken.

➡️ Ideal für: Stimmungsanalyse.

Abdeckung:

• Datensatz zu Amazon-Produktlisten: Produktname, Kategorie, Marke, UPC/EAN, Titel, Stichpunkte, Beschreibungen, Attribute, Bilder, Produktvarianten (Farbe, Größe, Packungsgrößen).
• Amazon-Preisdatensatz: Aktueller Preis, reduzierter Preis, MRP, historische Preisentwicklung, Buy-Box-Preis, Versandkosten
• Amazon-Verkäufer-Datensatz: Verkäufernamen, Bewertungen, Leistungskennzahlen, Buy-Box-Besitzverlauf, Fulfillment-Typ (FBA, FBM, Prime-berechtigt).
• Datensatz zu Amazon-Kundenrezensionen: Bewertungen, Rezensionstext, verifizierter Kauf, Rezensentenprofil (anonymisiert), hilfreiche Stimmen, Sentiment-Klassifizierung.
• Datensatz zu Amazon-Bestsellern und -Trends: meistverkaufte Produkte nach Kategorie, Amazon-Bestseller-Ranking-Historie, saisonale Trends (Black Friday, Prime Day, Festtagsverkäufe).
• Amazon-Bestands- und Lagerbestandsdatensatz: Verfügbarkeitsstatus (auf Lager, nicht auf Lager, Vorbestellung), Lieferfristen, regionale Verfügbarkeitsunterschiede.

Infrastruktur:

• Webhook-/Warteschlangen-Lieferung und Optionen für den Massenexport.
• Python- und Node.js-SDKs, ein CLI-Scraper und eine Postman-Sammlung für die schnelle Integration.

Aktualität der Daten:

• Amazon-Datensatzbibliothek mit täglichen, wöchentlichen oder monatlichen Updates
• Echtzeitdaten über einen Amazon-Scraper verfügbar.

Technische Anforderungen:

• Fähigkeit, mit CSV-, JSON- oder Parquet-Exporten zu arbeiten.
• Verständnis von RESTful APIs und Integration mit Tools wie Zapier, Make oder Postman.
• Kenntnisse in Python oder Node.js für die Verwendung der offiziellen SDKs.

Compliance: Nicht bekannt gegeben.

Preise:

• Bietet Beispieldatensätze mit Produkttiteln, Preisen, Lagerbeständen und Bewertungen zum Testen.
• Preisdetails sind nicht ausdrücklich aufgeführt (Sie müssen sich an den Anbieter wenden, um eine Demo anzufordern oder Möglichkeiten zu besprechen).

7. Kaggle

Kaggle fungiert als Community-Plattform für Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Praktiker, auf der sie lernen, sich messen und zusammenarbeiten können. Die Plattform veranstaltet Datenwissenschaftswettbewerbe, bietet Zugang zu öffentlichen Datensätzen, stellt interaktive Notizbücher zur Verfügung und fördert Diskussionen. Für Amazon bietet sie über 3.000 kostenlose Datensätze und fast 13.600 Notizbücher zur Analyse dieser Daten. Sehen Sie sich beispielsweise ein öffentliches Notizbuch zur Analyse der meistverkauften Amazon-Produkte an, das auf einem kostenlosen Bright Data-Datensatz basiert.

➡️ Ideal für: Akademische Forschung, KI/ML-Experimente und Proof-of-Concept-Projekte.

Umfang:

• Mehrere von der Community veröffentlichte Amazon-bezogene Datensätze, darunter Produktdaten, Kundenbewertungen und -rezensionen, Verkaufs- und Lieferdaten und vieles mehr.

Infrastruktur:

• Die Daten werden über die Kaggle-Plattform gehostet und verteilt.
• Der Zugriff erfolgt über direkte Downloads von Datensätzen oder über Kaggle Notebooks für die Analyse und Experimentierung im Browser.

Aktualität der Daten:

• Statische Datensätze, die zu einem bestimmten Zeitpunkt hochgeladen werden.

Technische Anforderungen:

• Fähigkeit, mit gängigen Data-Science-Tools und -Formaten zu arbeiten, insbesondere mit Jupyter Notebook.

Compliance: Nicht bekannt gegeben.

Preis: Kostenlos.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben Sie zunächst verstanden, was Amazon-Daten sind, warum sie wertvoll sind, welche Herausforderungen bei ihrer Beschaffung bestehen und wie Sie den Prozess mithilfe eines zuverlässigen Amazon-Datenanbieters vereinfachen können.

Diese Dienste bieten Ihnen Zugriff auf Amazon-Produktdaten, Verkäuferdaten, Bewertungen und mehr – entweder über statische Datensätze oder Web-Scraping-Lösungen, mit denen Sie Daten selbst erfassen können. Unter den führenden Anbietern sticht Bright Data als beste Wahl hervor.

Seine Infrastruktur ist die robusteste und sein Angebot an Amazon-Daten ist das umfassendste, einschließlich Amazon-Datensätzen mit über 641,2 Millionen Datensätzen und mehreren spezialisierten Scrapern: Amazon Scraper, Amazon Price Scraper, Amazon Seller Scraper und Amazon ASIN Scraper.

Registrieren Sie sich noch heute für ein kostenloses Bright Data-Konto, um unsere Amazon-Datenlösungen zu entdecken!

FAQ

Wie erhält man Amazon-Daten?

Um Amazon-Daten zu erhalten, gibt es grundsätzlich zwei Möglichkeiten:

• Verwendung eines Amazon-Web-Scrapers: Unabhängig davon, ob Sie diesen selbst erstellen oder einen vorgefertigten Amazon-Scraping-Dienst oder eine API verwenden, können Sie mit dieser Methode aktuelle Informationen direkt von Amazon-Produktseiten sammeln.
• Verwendung vorab gesammelter Amazon-Datensätze: Dazu gehören historische Daten, die Anbieter in der Vergangenheit gesammelt, gekauft oder gescrapt haben und die sofort einsatzbereit sind.

Was ist ein Amazon-Datensatz?

Ein Amazon-Datensatz ist eine strukturierte Sammlung von Amazon-bezogenen Daten, typischerweise in den Formaten CSV, JSON, Parquet oder Excel. Er enthält in der Regel Produktdetails, Preise, Bewertungen, Verkäuferinformationen, Verkaufskennzahlen und andere relevante Informationen.

Wie kann man Amazon scrapen?

Um Amazon zu scrapen, können Sie entweder eine Verbindung zu einer Online-Amazon-Scraper-API herstellen oder einen benutzerdefinierten Web-Scraper erstellen. Im Hintergrund folgt der Prozess des Web-Scrapings von Amazon in der Regel diesem Ablauf:

1. Der Scraper verbindet sich mit der Zielseite von Amazon.
2. Die Seite wird in einem Browser-Automatisierungstool gerendert oder ihr HTML-Code wird mit einem HTML-Parser analysiert.
3. Die Amazon-Datenscraping-Logik wird angewendet, um die gewünschten Informationen abzurufen.
4. Die gescrapten Daten werden im gewünschten Format zurückgegeben.

Beachten Sie, dass das Scraping in der Praxis aufgrund von IP-Blocks, CAPTCHAs, Browser-Fingerprinting und anderen Anti-Scraping-Techniken komplex ist.

Wie kann man Amazon-Produktdaten scrapen?

Um Amazon-Produktdaten zu scrapen, befolgen Sie das zuvor beschriebene allgemeine Scraping-Verfahren, richten Sie sich jedoch auf bestimmte Produktseiten. Die größte Herausforderung besteht darin, dass jede Produktseite eine andere Struktur haben kann, sodass Ihr Scraper mehrere Randfälle verarbeiten können muss, um robust zu sein. Ausführliche Anweisungen finden Sie in unserem Leitfaden zum Scraping von Amazon-Produktdaten mit Python.