So finden Sie mit ScraperAPI die profitabelsten Amazon-Produkte (+Ergebnisse)

Ein Produkt zum Verkauf auf Amazon finden

Wenn Sie auf der Suche nach einem erfolgreichen Amazon-Produkt zum Verkauf sind, empfehlen wir Ihnen, mit einer klaren Richtung zu beginnen. Identifizieren Sie Ihre Nische und Produktziele, bevor Sie mit der Produktsuche beginnen. Unabhängig davon, wie beliebt die Kategorie ist, gibt es in jeder Nische immer profitable Unterkategorien.

Zu berücksichtigende Faktoren bei der Auswahl der besten Artikel zum Verkauf auf Amazon

Wir alle möchten ein Produkt auswählen, das ein großer Erfolg wird, sobald es in die Regale kommt. Aber welche Aspekte sollten wir berücksichtigen? Bei der Identifizierung der meistverkauften Produkte auf Amazon ist es wichtig, die folgenden relevanten Daten zu sammeln:

• Hohe Nachfrage: Ein hohes Suchvolumen und ein gutes Verkaufsranking sind klare Indikatoren für die Marktnachfrage. Der einfachste Weg, um herauszufinden, was bei Amazon beliebt und im Trend ist, ist ein Blick auf die Bestseller-, die meistgewünschten oder die Neuzugänge-Liste.
• Wettbewerb: Idealerweise möchten Sie in einen Markt mit weniger Konkurrenz eintreten. So können Sie leichter Fuß fassen und möglicherweise höhere Gewinne erzielen. Nischen, in denen die Top-Verkäufer weniger als 400 Bewertungen erhalten haben, haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, bemerkt zu werden. Denken Sie daran: Weniger Konkurrenz bedeutet bessere Chancen, Marktanteile zu gewinnen.
• Preis: Produkte mit einem Preis zwischen 25 und 70 US-Dollar haben oft die besten Gewinnspannen. Artikel zu niedrigeren Preisen ziehen möglicherweise mehr Käufer an und ermöglichen dennoch gute Gewinne. Versand, Lagerung und Rücksendungen sind ebenfalls Faktoren bei Rentabilitätsentscheidungen, also behalten Sie diese im Hinterkopf.
• Größe und Gewicht: Kleinere, leichtere Artikel sind im Allgemeinen günstiger zu versenden und zu lagern, was sie rentabler macht. Wählen Sie Produkte, die weniger als 5 Pfund wiegen und deren Größe kleiner als 18 x 14 x 8 Zoll ist. Sie haben tendenziell niedrigere Rücklaufquoten und sind in Bezug auf Verpackung und Logistik einfacher zu handhaben.
• Saisonale Produkte: Erwägen Sie Produkte mit konstanter Nachfrage das ganze Jahr über. Saisonale Produkte können zwar profitabel sein, aber eine ganzjährige Nachfrage sorgt für stabilere Einnahmen. Feiertagsartikel können sich beispielsweise zu bestimmten Jahreszeiten gut verkaufen, aber Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Produktstrategie diese Schwankungen berücksichtigt.
• Kundenbewertungen: Produkte mit positivem Feedback schneiden tendenziell besser ab. Hohe Bewertungen können die Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit Ihres Produkts steigern. Bewertungen liefern wertvolle Einblicke in das, was Kunden mögen oder nicht mögen, und geben Hinweise, wie Sie Ihr Produkt von anderen unterscheiden können.

Profi-Tipp:

Erwägen Sie Produktbündelung innerhalb Ihrer gewählten Nische. Wenn Sie beispielsweise tragbare Staubsauger verkaufen, bieten Sie auch ergänzendes Zubehör an. Diese Strategie, bekannt als Produktbündelung, kann Ihren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) erheblich steigern und den Kunden zusätzlichen Mehrwert bieten.

Glücklicherweise können wir mit den riesigen Datenmengen, die online verfügbar sind, einige Analysen durchführen, um uns einen allgemeinen Überblick über den Markt zu verschaffen. Schauen wir uns an, wie wir Daten nutzen können, um unsere Wissensbasis für die Auswahl der besten Artikel zu erweitern.

Extrahieren von Amazon-Produktdaten mit ScraperAPI

Kommen wir nun zum technischen Teil. Für dieses Beispiel habe ich mich auf Rasierer konzentriert – ein Produkttyp, der im Allgemeinen das ganze Jahr über eine hohe Nachfrage und konstante Verkäufe aufweist (angesichts der Tatsache, dass sich die Menschen regelmäßig pflegen).

Rasierer sind ein gutes Einsteigerprodukt, da sie in der Regel klein und leicht sind (was den Versand für Sie einfacher/günstiger macht), in Ihrer Zielpreisspanne liegen (20–70 $ ist im Allgemeinen der beste Ausgangspunkt für den Verkauf über Amazon FBA) und gleichzeitig angemessene Gewinnspannen bieten.

Um die genaue Anzahl der Verkäufer zu ermitteln und eine angemessene Marktforschung durchzuführen, muss ich mir mehrere Datenpunkte ansehen, darunter ASINs, Preise verschiedener Verkäufernamen mit ihren Marken, Bewertungen und sogar Versandgewichte.

Da bei Amazon mindestens Tausende von Rasierern gelistet sind, wäre die manuelle Erfassung dieser Daten schlicht unpraktisch.

Zur Vereinfachung habe ich ScraperAPI verwendet, um Massendaten von den Webseiten von Amazon zu scrapen, ohne blockiert zu werden.

ScraperAPI hilft Ihnen dabei, eine Sperrung Ihrer IP-Adresse zu vermeiden, indem es IP-Adressen rotiert, passende Header und Cookies für diese Proxys generiert, CAPTCHAs verarbeitet, Amazon-Daten in JSON oder CSV umwandelt und Anforderungslimits verwaltet.

Es vereinfacht den gesamten Scraping-Prozess, indem es zuverlässigen Zugriff auf Webseiten bietet und sicherstellt, dass Sie sich auf das Sammeln und Analysieren der Daten konzentrieren können, ohne sich um Anti-Scraping-Maßnahmen kümmern zu müssen, die Amazon möglicherweise einsetzt.

Voraussetzungen

Bevor Sie mit unserer Analyse beginnen, müssen Sie Ihre Umgebung unbedingt mit den erforderlichen Tools und Bibliotheken einrichten. Stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:

Nachdem diese beiden Bedingungen erfüllt sind, können wir mit der Einrichtung einer virtuellen Umgebung fortfahren, um Konflikte mit vorhandenen Python-Modulen oder -Bibliotheken zu vermeiden.

Für macOS-Benutzer:

  pip install virtualenv
  python3 -m virtualenv venv
  source venv/bin/activate

Für Windows-Benutzer:

  pip install virtualenv
  virtualenv venv
  source venv\Scripts\activate

Sobald Ihre virtuelle Umgebung aktiviert ist, können Sie mit der Installation der erforderlichen Bibliotheken fortfahren:

  pip install requests pandas matplotlib seaborn

Schritt 1: ASINs von Amazon scrapen

Wir müssen zunächst ASINs (Amazon Standard Identification Numbers) für Produkte in einer bestimmten Kategorie sammeln, um die profitabelsten Produkte zu finden. Um den Prozess zu vereinfachen, verwenden wir den Amazon Search-Endpunkt von ScraperAPI, um Produkt-ASINs von jeder Amazon-Suchergebnisseite zu sammeln.

Senden Sie hierzu Ihre get() Anfrage an den Endpunkt zusammen mit Ihrem API-Schlüssel und Ihrer Abfrage. ScraperAPI kümmert sich um den Rest.

Der Endpunkt gibt alle aufgelisteten Produkte im JSON-Format zurück, sodass Sie mithilfe von Schlüssel-Wert-Paaren bestimmte Datenpunkte extrahieren können.

Um den Namen und die ASIN der Produkte abzurufen, zielen Sie auf die Schlüssel name Und asin.

  import requests
	import json
	
	APIKEY = "your_api_key"
	QUERY = "shavers"
	COUNTRY = "us"
	TLD = "com"
	PAGES = 4
	
	all_asins = set()  # Using a set to automatically handle duplicates
	
	for page in range(1, PAGES + 1):
		payload = {
			'api_key': APIKEY,
			'query': QUERY,
			'country': COUNTRY,
			'tld': TLD,
			'page': str(page)
		}
		
		r = requests.get('https://api.scraperapi.com/structured/amazon/search', params=payload)
		data = r.json()
		new_asins = set()
		
		if 'results' in data:
			page_asins = {item('asin') for item in data('results') if 'asin' in item}
			new_asins = page_asins - all_asins  # Find ASINs not already in all_asins
			all_asins.update(new_asins)  # Add new ASINs to all_asins
		
		print(f"Fetched ASINs from page {page}. New unique ASINs: {len(new_asins)}")
	
	# Convert set to list for JSON serialization
	unique_asins = list(all_asins)
	
	# Write unique ASINs to a JSON file
	with open('Amazon_shavers_unique_asins.json', 'w') as f:
		json.dump(unique_asins, f, indent=4)
	
	total_asins = len(unique_asins)
	print(f"Total number of unique ASINs collected: {total_asins}")
	print("Unique ASINs have been stored in JSON format.")
  
  

Notiz: Weitere Informationen finden Sie in der Amazon Search Endpoint-Dokumentation.

Dieser Code sendet eine get() Anfrage an den Amazon Search-Endpunkt mit "shavers" als unsere Abfrage. Die Anfrage enthält Ihren API-Schlüssel, den Ländercode und die Top-Level-Domain (TLD) und durchläuft mehrere Seiten mit Suchergebnissen.

Die von jeder Seite abgerufenen Daten werden analysiert, um ASINs zu extrahieren, die dann in einem Satz gespeichert werden, um etwaige Duplikate automatisch zu verarbeiten.

Während die Schleife jede Seite verarbeitet, werden die ASINs der aktuellen Seite mit den vorhandenen ASINs im Set verglichen, um die eindeutigen ASINs zu identifizieren. Diese eindeutigen ASINs werden dem Set hinzugefügt, um sicherzustellen, dass es keine doppelten Werte gibt.

Sobald alle Seiten verarbeitet wurden, werden die eindeutigen ASINs in eine Liste für die JSON-Serialisierung konvertiert und in einer Datei mit dem Namen gespeichert. Amazon_shavers_unique_asins.json.

  (
  "B0039LMTAQ",
  "B0BPZR1MBC",
  "B00U0X2T1U",
  "B002TQ4AO0",
  "B07Y5MZ1R7",
  "B0D4DC3GMS",
  "B07Q1FL7ZF",
  "B09NX75HRG",
  "B06X9NWGBX",
   Truncated data...
)

Notiz: Erfahren Sie mehr über den Amazon Search-Endpunkt von ScraperAPI.

Schritt 2: Scraping detaillierter Produktdaten

Da wir nun unsere ASIN-Listen haben, können wir den Endpunkt für strukturierte Daten verwenden, um die detaillierten Produktinformationen für jede ASIN abzurufen, die wir für unsere Analyse benötigen.

Ressource: Lesen Sie mehr über unseren Endpunkt für strukturierte Daten und das Scraping von Amazon damit.

  import requests
  import json
  
  APIKEY = "your_api_key"
  COUNTRY = "us"
  
  # Read ASINs from the file
  with open('Amazon_shavers_unique_asins.json', 'r') as f:
      asins = json.load(f)
  
  all_products = ()
  
  for index, asin in enumerate(asins, 1):
      payload = {
          'api_key': APIKEY,
          'asin': asin,
          'country': COUNTRY,
      }
      
      try:
          r = requests.get('https://api.scraperapi.com/structured/amazon/product', params=payload)
          r.raise_for_status()  # Raise an exception for bad status codes
          product_data = r.json()
          all_products.append(product_data)
          print(f"Scraped product {index}/{len(asins)}: ASIN {asin}")
      except requests.exceptions.RequestException as e:
          print(f"Error scraping ASIN {asin}: {str(e)}")
  
  # Write all product data to a JSON file
  with open('Amazon_shavers_product_data.json', 'w', encoding="utf-8") as f:
      json.dump(all_products, f, indent=4)
  
  print(f"Scraped data for {len(all_products)} products.")
  print("Product data has been stored in 'Amazon_shavers_product_data.json'.")

Nun lesen wir die Liste der ASINs aus dem Amazon_shavers_unique_asins.json Datei, die im vorherigen Schritt erstellt wurde. Anschließend durchlaufen wir jede ASIN und senden eine get() Anfrage an ScraperAPIs Amazon-Produktseiten-SDE. Diese Anfrage ruft dann detaillierte Informationen zu jedem Produkt basierend auf seiner ASIN ab.

Für jedes Produkt werden die Antwortdaten in das JSON-Format analysiert und die Produktinformationen an eine Liste namens all_products. Sobald alle ASINs verarbeitet wurden, wird der komplette Satz detaillierter Produktdaten in eine JSON-Datei mit dem Namen geschrieben Amazon_shavers_product_data.json.

  (
  {
      "name": "Gillette Venus Sensitive Women's Disposable Razors - Single Package of 3 Razors",
      "product_information": {
          "is_discontinued_by_manufacturer": "No",
          "product_dimensions": "4.13 x 1.16 x 8.19 inches; 2.1 ounces",
          "item_model_number": "4740031389",
          "upc": "885781058859 047400313897 047400143562",
          "manufacturer": "Gillette Venus",
          "asin": "B0039LMTAQ",
          "country_of_origin": "USA",
          "best_sellers_rank": (
              "#123 in Beauty & Personal Care (See Top 100 in Beauty & Personal Care)",
              "#3 in Women's Disposable Shaving Razors"
          ),
          "customer_reviews": {
              "ratings_count": 25,
              "stars": 4.6
          }
      },
      "brand": "Visit the Gillette Venus Store",
      "brand_url": "https://www.amazon.com/stores/Venus/page/E7EB0478-AED4-4B67-A892-93EAE5E8CD6B?ref_=ast_bln&store_ref=bl_ast_dp_brandLogo_sto",
      "full_description": "Gillette Venus Sensitive Disposable Razor is a 3 bladed razor designed for women with sensitive skin. The razor features the SkinElixir lubrastrip and 3 curve-hugging blades for a smooth shave with up to 0% irritation. (US Consumer Study, Feb. 2018)",
      "pricing": "$6.94",
      "list_price": "$6.94",
      "shipping_price": "FREE",
      "shipping_time": "Sunday, August 25",
      "shipping_condition": "Sunday, August 25",
      "shipping_details_url": "/gp/help/customer/display.html?nodeId=GZXW7X6AKTHNUP6H",
      "availability_status": "In Stock",
      "is_coupon_exists": false,
      "images": (
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41Rs01cZosL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41Bq1dvK-AL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/416zZBhglmL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41usmeseaoL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41uWASeRHcL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41XJzB5xYFL.jpg",
          "https://m.media-amazon.com/images/I/41DioilM0qL.jpg"
      ),
      "product_category": "Beauty & Personal Care \u203a Shave & Hair Removal \u203a Women's \u203a Razors & Blades \u203a Disposable Razors",
      "average_rating": 4.6,
      "feature_bullets": (
          "3 BLADES: 3 blades and a SkinElixir lubrastrip for glide, to deliver a smooth shave, with up to 0% irritation (US Consumer Study Feb 2018)",
          "Moisture Rich Strip with more lubricants for a great glide on your sensitive skin vs original Venus disposable razors",
          "3 razor blades surrounded by soft protective cushions",
          "Pivoting rounded head to fit easily into hard to shave areas",
          "Specially designed handle for great control",
          "No razor blade change required; just use and toss"
      ),
      "total_reviews": 25716,
      "model": "4740031389",
      "ships_from": "Amazon.com",
      "sold_by": "Amazon.com",
      "aplus_present": true
  }, Truncated data...
)

Diese Datei enthält alle wesentlichen Produktdetails, die wir nun analysieren, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Rasierer wir auf Amazon verkaufen möchten.

Schritt 3: Bereinigen und Vorbereiten der Daten

Nachdem wir unsere Daten mit ScraperAPI gesammelt haben, müssen wir sie bereinigen und für die Analyse vorbereiten. Die erhaltenen JSON-Rohdaten enthalten mehrere Elemente, die entweder unnötig sind oder während der Analyse Probleme verursachen könnten, wie z. B. lange Produktnamen, zusätzlichen Text im Markennamenfeld und als Zeichenfolgen gespeicherte Preise, da jeder Zahl ein „$“-Zeichen vorangestellt ist.

Darüber hinaus enthalten einige Spalten Daten, die für unsere Analyse keinen Mehrwert darstellen (z. B. Bilder), und wir müssen diese möglicherweise ausschließen, um unseren Datensatz zu vereinfachen.

Konvertieren von JSON in CSV

Zuerst müssen wir die JSON-Daten in ein CSV-Format konvertieren, das für die Datenanalyse bequemer ist. Wir werden die Pandas-Bibliothek zur einfachen Bearbeitung tabellarischer Daten verwenden.

  import pandas as pd
  import json
  
  # Load the JSON data from the file
  with open('second_Amazon_shavers_product_data.json', 'r') as f:
      data = json.load(f)
  
  # Convert JSON to DataFrame
  df = pd.json_normalize(data)
  
  
  df.to_csv('Amazon_shavers_product_data.csv', index=False)

Die resultierende CSV-Datei enthält alle Datenpunkte aus dem JSON und erleichtert so die Bereinigung und Analyse.

Profi-Tipp:

ScraperAPI bietet jetzt eine output_formart Parameter, mit dem Sie CSV-Daten anstelle des standardmäßigen JSON-Formats erhalten können. Legen Sie einfach output_format Zu csvund ScraperAPI gibt alle Daten im Tabellenformat zurück. Keine zusätzlichen Schritte erforderlich.

Bereinigen der Daten

Als Nächstes bereinigen wir die Daten und wählen nur die Spalten aus, die wir für unsere Analyse benötigen, sodass unsere CSV-Datei folgendermaßen aussieht:

  df = pd.read_csv('Amazon_shavers_product_data.csv') 

  # Convert pricing to float
  df('pricing') = df('pricing').str.replace('$', '').astype(float)
  
  # Extract manufacturer from product information
  df('manufacturer') = df('product_information').apply(lambda x: x.get('manufacturer', 'Unknown'))
  
  # Select and rename columns
  df_clean = df(('manufacturer', 'asin', 'product_information', 'pricing', 'average_rating', 'total_reviews', 'sold_by'))
  df_clean = df_clean.rename(columns={'product_information': 'product_dimensions'})
  
  # Extract product dimensions
  df_clean('product_dimensions') = df_clean('product_dimensions').apply(lambda x: x.get('product_dimensions', 'Unknown'))
  
  # Save to CSV
  df_clean.to_csv('amazon_shavers_clean.csv', index=False)

Analysieren von Amazon-Produktdaten

Da wir nun über die Rohdaten verfügen, ist es an der Zeit, diese zu analysieren, um die profitabelsten Produkte zu ermitteln.

Wie viele große Marken gibt es auf dem Markt?

Normalerweise vertrauen Menschen großen Marken mehr als neuen/kleinen Marken, von denen sie noch nie gehört haben. Der erste und wichtigste Aspekt, den es zu berücksichtigen gilt, ist also immer die Konkurrenz. Produkte etablierter Marken dominieren oft bestimmte Kategorien, was es für neue Marktteilnehmer schwierig macht, mitzuhalten.

Unsere Analyse des Rasierermarktes auf Amazon offenbart jedoch eine interessante Dynamik. Unter den 185 Produkte In unserem Datensatz haben wir eine große Bandbreite an Herstellern mit unterschiedlichen Marktanteilen identifiziert.

Um ein klareres Bild zu erhalten, visualisieren wir diese Verteilung:

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  plt.figure(figsize=(20,17))
  df('manufacturer').value_counts().plot(kind='pie', autopct='%.2f')
  plt.legend(title='Manufacturers')
  plt.show()

Wir erstellen ein Kreisdiagramm, das die Marktanteile verschiedener Hersteller in unserem Datensatz zeigt, wobei jeder Abschnitt einen Hersteller und seinen prozentualen Anteil an den Produkten in unserem Datensatz darstellt.

Aus dem resultierenden Kreisdiagramm können wir erkennen, dass der Rasierermarkt auf Amazon nicht nur von großen Marken dominiert wird. Während Procter & Gamble (18,92 %) und Philips Norelco (11,89 %) bedeutende Marktanteile halten, gibt es eine bemerkenswerte Präsenz kleinerer Marken und Hersteller.

Gillette Venus und Remington Products halten jeweils 4,32 % des Marktes, gefolgt von kleineren Marken wie MicroTouch, AmazonUs/BICC, MERIDIAN und anderen, die jeweils etwa 3,78 % des Marktanteils ausmachen.

Wir können schlussfolgern, dass etablierte Marken zwar stark vertreten sind, der Markt jedoch hart umkämpft ist. Die kleineren Marken konkurrieren weiterhin aktiv miteinander, was darauf schließen lässt, dass es Raum für neue Akteure gibt, in den Markt einzutreten und sich möglicherweise eine Nische zu erobern.

Welche Produkte sind bei Amazon besonders gefragt?

Eine Abkürzung zur Einschätzung der Gesamtnachfrage nach einem Produkt ist die Verwendung von Tools zur Schlüsselwortrecherche wie Google Trends, denn wenn Menschen an etwas interessiert sind, suchen sie zuerst danach.

Wir haben Google Trends-Daten der letzten 12 Monate in den USA analysiert. Der Suchbegriff „Rasierer“ zeigt das ganze Jahr über ein gleichbleibendes Interesse, mit Werten meist zwischen 70 und 100 auf der Interessenskala.

Zu den wichtigsten Beobachtungen gehören:

• Stabile Zinsen das ganze Jahr über mit geringen Schwankungen
• Leichter Aufwärtstrend im Juli 2024
• Großer Anstieg um Dezember 2023, wahrscheinlich Weihnachtseinkäufe

Diese Daten deuten darauf hin, dass Rasierer eine stetige Nachfrage haben, was sie zu einer potenziell stabilen Produktkategorie für Amazon-Verkäufer macht. Dieses konstante Interesse zeigt, dass es das ganze Jahr über Verkaufschancen gibt und Sie vielleicht sogar einige Weihnachtseinkäufer anlocken können.

Verkäufer sollten diese Stabilität bei der Planung ihrer Lagerbestände und Marketingstrategien im Hinterkopf behalten.

Notiz: Scrapen Sie Google Trends, um diesen Prozessschritt zu skalieren und manuelle Überprüfungen zu reduzieren.

Kundenbewertungen analysieren

Die Produktbewertungen verraten uns auf einfache Weise, wie die Verbraucher diese Marken und Produkte wahrnehmen. Durch die Analyse der Durchschnittsbewertungen verschiedener Rasiererhersteller können wir potenzielle Marktchancen erkennen und die Konkurrenz einschätzen.

  import matplotlib.pyplot as plt
  import seaborn as sns
  
  plt.figure(figsize=(10, 6))
  sns.lineplot(x='manufacturer', y='average_rating', data=data, errorbar=None)
  plt.xticks(rotation=90)
  plt.show()

Unser Liniendiagramm zeigt eine Bandbreite von Durchschnittsbewertungen, die zwischen 4,6 und 4,9 schwanken. Dies deutet darauf hin, dass einige Marken zwar besser abschneiden als andere, es aber keine einzige Marke gibt, die den Markt vollständig monopolisiert. Dies deutet auf einen wettbewerbsintensiven Markt hin, in dem mehrere Marken in Bezug auf die Kundenzufriedenheit gute Ergebnisse erzielen.

Ideale Preisstrategie für Ihre Produkte

Nachdem Sie die wichtigsten Wettbewerber analysiert und die Nachfrage nach Ihrem Produkt bewertet haben, fühlen Sie sich möglicherweise bereit, in den Markt einzutreten. Eine wichtige Frage muss jedoch noch beantwortet werden: Wie wird Ihr Produkt bepreist?

Der Erfolg Ihres Produkts auf Amazon kann stark von seiner Preisstrategie abhängen. Ein Produkt, das im Vergleich zu den Mitbewerbern zu teuer ist, wird von den Verbrauchern wahrscheinlich übersehen, während ein Produkt, das zu niedrig bepreist ist, möglicherweise nicht genug Gewinn abwirft, um die Kosten zu decken.

Um eine optimale Preisstrategie festzulegen, müssen Sie sich die Preisdaten großer und kleiner Produktmarken ansehen. Sehen wir uns an, wie große und kleine Marken ihre Rasierer bepreisen und wie dies mit ihren Bewertungen korreliert.

  # Create a bar plot for average price
  plt.figure(figsize=(10, 5))
  sns.barplot(x='manufacturer', y='pricing', data=data, color='blue', label='Average Price')
  plt.ylabel('Average Price')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.xticks(rotation=90);
  
  # Create a secondary y-axis for average rating
  ax2 = plt.twinx()
  sns.lineplot(x='manufacturer', y='average_rating', data=data, color='red', marker='o', label='Average Rating', ax=ax2)
  ax2.set_ylabel('Average Rating')
  plt.legend(loc='upper right')
  
  # Add a title
  plt.title('Price and Rating by Manufacturer')
  
  # Show the plot
  plt.show()

Dieses Diagramm veranschaulicht die Beziehung zwischen Preisen und Bewertungen verschiedener Rasiererhersteller auf Amazon.

Wir beobachten eine große Bandbreite an Preisstrategien. Einige Marken wie Philips Norelco verlangen höhere Preise (ca. 140 USD) und erzielen dabei gute Bewertungen (ca. 4,7). Interessanterweise erzielen auch Marken mit niedrigeren Durchschnittspreisen, wie Gillette Venus (unter 25 USD), hohe Bewertungen (4,7+).

Dies deutet darauf hin, dass sowohl Premium- als auch budgetfreundliche Preisstrategien auf dem Rasierermarkt erfolgreich sein können. Für neue Verkäufer deuten diese Daten auf Chancen in verschiedenen Preisklassen hin, vorausgesetzt, die Produktqualität entspricht den Kundenerwartungen.

Ein wichtiger Punkt, den Sie bedenken sollten, ist, dass Amazon-Verkäufer ihre Preise häufig an die Konkurrenz anpassen. Daher müssen Sie die Preise der Konkurrenz regelmäßig überwachen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Tools wie ScraperAPI können die Extraktion von Preisdaten automatisieren, sodass Sie Ihre Preisstrategie basierend auf den neuesten Markttrends rechtzeitig anpassen können.