第三方爬虫工具采集，是指利用一些第三方的爬虫工具对亚马逊平台的数据进行抓取和采集。与人工采集相比，爬虫工具可以快速高效地对数据进行快速采集，从而节省大量时间和精力。其中入门级的软件也比较多，比如八爪鱼采集器、后羿采集器、爬山虎采集器等。

人工采集，顾名思义就是运营者通过基本的“复制粘贴”方式去亚马逊平台上采集数据，其一般应用于亚马逊搜索曝光页数据和商品详情页数据。人工采集的优点是无技术门槛，灵活方便，缺点是效率低下。一般而言，人工采集单个数据的时间为5秒(将亚马逊平台上的数据复制粘贴到表格或者数据库中的时间),一个正常工作8小时的运营者一天能分配的有效数据采集时间为 0.5~1小时，取中间值45分钟，那么一天的有效采集数据量为540个数据。如果一个商品需要采集3个维度的数据，例如review数量+排名+价格，那么540-3=180，即一个运营者一天可以有效跟踪与采集180个商品的数据。

“商品详情页”，是指消费者在亚马逊平台通过点击listing链接后看到的页面。

虽然运营者可以直接通过亚马逊平台获取大量的商品信息，但是各个listing的历史动态数据需要依赖第三方工具才可以获得。所谓动态数据，运营者可以理解为“时间序列数据”(time series data )，是指在不同时间上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。

商品画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据商品不同属性的差异，将它们区分为不同的类型，然后在每种类型中抽取出典型特征，赋予名称、价格、类别等描述。商品画像在亚马逊跨境电商的多个业务模块中有重要的应用价值，例如，当运营者想要了解一个全新类目的市场概况时，就可以使用商品画像分析该类目的价格分布review分布、销量分布等;当运营者想要优化自身listing时，也可以使用商品画像分析各个竞品在其listing不同生命周期使用的价格策略和运营策略，从而提升运营效率。在亚马逊平台前台界面中，几乎已经可以获得商品画像体系搭建的全部数据，以亚马逊平台美国站“Clothing，Shoes & Jewelry”品类“dress”搜索关键词“Sort byFeatured”曝光结果为例，将讲解在该搜索界面下可以获取哪些商品数据。

2017年以后亚马逊股价稳步增长，在2020年疫情期间，亚马逊经历了一次大幅上涨，股价也已超过3000美元。从飞轮的角度来看，亚马逊增长的股价代表了平台的增长，而这也会带来产品成本的降低，买家体验的提升，以及流量的增长。

亚马逊在1995年创立之初，就选择了图书类目作为销售重心。这并不是因为贝佐斯单纯喜欢卖书，而是因为图书是一个天然带有品牌的、标准化的产品，用户对产品更加熟悉，因此适合作为线上产品出售。亚马逊在创立早期约有100万部书籍作品在售，当时的宣传标语是地球上最大的书店。由于图书有统一的ISBN国际标准书号，除了部分拥有收藏价值的书以外，相同的书籍只有新旧和价格的差异。亚马逊的图书业务在上线一周后销售额就突破了2万美元，快速增长的业绩也推动了1997年亚马逊在纳斯达克上市，上市首日的收盘价为1.96美元。

亚马逊作为全球销售额最高的互联网公司，对品牌的重视度是其他电商平台难以企及的。在一些平台不断放宽准入标准，吸引第三方卖家进行激烈的价格竞争时，亚马逊却在不断收紧其准入标准，寻找更有竞争力的优质供应商进行合作。无论是一如既往以产品为主的算法，还是近年来越来越普遍的店铺二审，都在增加个人卖家入场的难度。

对卖家而言，跨境电商最重要的不是产品也不是运营，而是稳定的现金流。库存、人力、场地等环节都是成本，一旦不能维持健康的现金流，中小企业将直接面临人员流失和销量暴跌的风险。物流周期加上收款周期，导致跨境卖家常常需要1个月甚至是4个月，才能完成一次资金流转。在这1~4个月期间，卖家还要为源源不断的订单而备货并支付物流费用。一些上市企业和行业大卖，通过自身的高额业绩，可以获得外部资金的支持降低风险，但对于跨境电商中小卖家来说却相当困难。与此同时，传统工厂型外贸的应收款回款周期更长，并且很多容易变成坏账。因此，最后一环的回款就显得尤为重要，只有拿到返款，才算完成一轮销售，获得一次利润。

下面将结合“清洗后的商品画像数据”的Excel文件进行讲解：