Открыть сервис

Jungle Scout

Jungle Scout — это американская компания-разработчик программного обеспечения как услуги (SaaS), предоставляющая набор инструментов для анализа рынка, исследования товаров и управления бизнесом для продавцов на маркетплейсе Amazon. Платформа Jungle Scout используется для поиска ниш, оценки спроса и конкуренции, отслеживания продаж конкурентов, управления запасами и оптимизации рекламных кампаний. Основана в 2015 году предпринимателем Грегом Мерсером (Greg Mercer). Штаб-квартира находится в Остине, штат Техас, США.

История

Компания была основана в 2015 году Грегом Мерсером, который начал продавать товары на Amazon в 2013 году. Столкнувшись с нехваткой данных для принятия решений о закупках, Мерсер разработал расширение для браузера, которое позволяло оценивать ежемесячный объём продаж товаров на Amazon. Первоначально инструмент назывался «The Jungle Scout Extension» и был запущен как дополнение к Google Chrome.

В 2016 году компания выпустила веб-приложение Jungle Scout, которое добавило функции базы данных товаров, анализа ключевых слов и отслеживания исторических данных. В 2017 году был запущен сервис «Jungle Scout Cobalt», ориентированный на крупных продавцов и бренды, предоставляющий расширенные аналитические возможности.

К 2020 году платформа насчитывала более 500 000 пользователей по всему миру. В 2021 году компания привлекла $110 млн инвестиций от венчурной фирмы FTV Capital, что стало крупнейшим раундом финансирования в сегменте инструментов для продавцов Amazon. По состоянию на 2024 год Jungle Scout является одним из наиболее распространённых инструментов для исследования товаров на Amazon, наряду с конкурентами, такими как Helium 10 и Viral Launch.

Основные функции и инструменты

Jungle Scout предоставляет набор модулей, объединённых в единую платформу. Ключевые функции включают:

Расширение для браузера (Chrome Extension)

Расширение устанавливается в браузер Google Chrome и интегрируется непосредственно в страницы результатов поиска Amazon и страницы товаров. Основные возможности:

База данных товаров (Product Database)

Веб-приложение, позволяющее искать товары по заданным критериям: категория, цена, рейтинг, количество отзывов, объём продаж, дата появления на рынке. База данных содержит информацию о миллионах товаров на Amazon. Пользователи могут фильтровать результаты и сохранять их в списки для дальнейшего анализа.

Инструмент поиска ключевых слов (Keyword Scout)

Сервис для исследования поисковых запросов на Amazon. Позволяет:

Отслеживание конкурентов (Competitor Tracking)

Функция позволяет добавлять товары конкурентов в список отслеживания. Система автоматически фиксирует изменения цены, рейтинга, количества отзывов, рекламных акций и позиции в поисковой выдаче. Данные отображаются в виде графиков и уведомлений.

Управление запасами и заказами (Inventory Manager)

Инструмент для планирования закупок и управления складскими остатками. Рассчитывает оптимальный объём заказа на основе исторических продаж, времени доставки от поставщика и сезонности. Помогает избежать дефицита или переизбытка товара.

Аналитика рекламы (Advertising Analytics)

Модуль для анализа эффективности рекламных кампаний Amazon PPC (Pay-Per-Click). Позволяет отслеживать ключевые показатели: ACoS (Advertising Cost of Sale), ROAS (Return on Ad Spend), количество кликов, конверсию. Предоставляет рекомендации по корректировке ставок и ключевых слов.

Jungle Scout Cobalt (для крупного бизнеса)

Премиум-версия платформы, ориентированная на бренды, дистрибьюторов и агентства. Включает все функции базовой версии, а также:

Методология оценки продаж

Точность оценки продаж является ключевым фактором доверия к инструменту. Jungle Scout использует несколько методов для расчёта предполагаемого объёма продаж:

  1. Прямой метод (Direct Method): основан на анализе данных о количестве проданных единиц товара, которые Amazon предоставляет через свои отчёты для продавцов. Jungle Scout агрегирует эти данные от пользователей, которые добровольно делятся ими (при условии анонимности). Это позволяет построить статистическую модель, связывающую видимые параметры товара (рейтинг, количество отзывов, цена) с реальными продажами.
  2. Косвенный метод (Indirect Method): использует алгоритмы машинного обучения, которые анализируют исторические данные о продажах, динамику отзывов, частоту появления товара в результатах поиска и другие сигналы. Этот метод применяется для товаров, по которым нет прямых данных от продавцов.
  3. Комбинированный метод: для большинства товаров используется комбинация прямого и косвенного методов, что повышает точность оценки.

Компания регулярно публикует отчёты о точности своих оценок, заявляя о средней погрешности в пределах 10–15% для товаров с достаточным объёмом данных.

Применение

Jungle Scout используется различными категориями пользователей:

Критика и ограничения

Несмотря на широкое распространение, Jungle Scout подвергается критике по нескольким направлениям:

Конкуренты

Основными конкурентами Jungle Scout на рынке инструментов для продавцов Amazon являются:

Интересные факты

Источники

BFOmetr — база данных и аналитика по компаниям России.

На главную BFOmetr →