Pangolin 客户案例
Amazon｜Walmart跨境电商数据采集解决方案 – 助力企业数据驱动增长
及通用采集引擎
以下Scrape API数据采集案例展示了我们如何帮助不同规模的跨境电商客户实现数据驱动的业务增长。从15亿GMV的服装大卖家到千万级流量平台，每个案例都体现了Scrape API在提升选品效率、优化运营策略方面的卓越表现。
Scrape API 应用案例
实时高成功率采集，驱动3万SKU选品精细化升级
GMV 15亿服装类大卖家借助 Pangolinfo Scrape API 打造SKU洞察数据底座
客户简介
客户专注鞋服品类，通过亚马逊布局欧美市场，年GMV约15亿元，SKU 超过 3 万，产品覆盖运动、户外、休闲等多个场景。随着业务规模持续扩大，客户逐步从经验驱动的选品方式转向基于数据的决策流程。
面临挑战
- 选品维度受限，难以量化爆款潜力：现有工具数据结构单一，缺乏对商品类目排名、评分波动、上新时效等字段的精细采集与聚合，选品多依赖人工判断，决策效率低下。
- SKU量大导致采集成功率波动：SKU数量超 3 万且更新频繁，传统采集方案在高并发情况下存在抓取失败、数据不全等问题。
- 数据孤岛问题：目前已有自研ERP系统，但第三方SaaS工具数据难以对接，需要人工导入导出，无法形成数据闭环。
解决方案
- 高还原度采集，支持多市场SKU追踪： Scrape API 支持美国、英国、德国、日本、法国、西班牙等10余个亚马逊站点，稳定采集商品标题、价格、评分、评论数、类目排名、上新时间等关键字段。
- 高并发抓取，99%+ 采集成功率保障数据连续性： 凭借Pangolin全球真实IP网络池技术，即使在 3 万 SKU 每日多轮采集的高并发环境下，仍能保持超过99%的数据采集成功率。
- 快速集成内部系统：Scrape API 提供标准化的数据结构和可配置字段接口，技术团队仅用2天就完成了与自研ERP系统对接。
显著成果
DataPilot 应用案例
结构化解析助力选品，Pangolin支持卖家多品类推新
GMV 20亿多品类大卖家通过 DataPilot 实现数据驱动型跟卖策略
客户简介
客户深耕跨境电商领域多年，在亚马逊运营超 200 家店铺，SKU 超过 1 万，覆盖消费电子、家居、户外、工具等多个品类。其团队采用"快速测试+跟卖孵化"的双轮驱动战略。
面临挑战
- 选品筛选条件不足：传统工具多为固定模板，无法灵活设置"首次上架时间"、"评分波动"等组合筛选条件，导致选品粒度粗、命中率较低。
- 详情页结构化信息缺失：商品页面上的材质、尺寸、功能描述、买家问答等信息蕴藏消费者偏好和产品痛点，但第三方工具无法采集或结构化整理。
- 决策周期过长：跟卖窗口极为短暂，以前从数据收集到选品决策平均需要5-7天，难以实时响应市场变化。
解决方案
- 个性化字段配置，精准筛选高潜SKU： DataPilot 允许用户根据业务需求灵活配置字段，按价格区间、上架时间、评分变动等条件筛选爆款信号。
- 多页面结构化采集，洞察跨类目趋势： 凭支持跨页面抓取关键词排名页与商品详情页数据，自动解析广告区块、功能描述、评分关键词、Q&A 等字段。
- 定时刷新与快速建表，提升选品决策节奏：平台支持每日/小时级定时刷新榜单和关键词数据，快速生成结构化选品表格。
显著成果
DataPilot 竞品监控案例
广告投放智能化，从竞品排名到地域表现全面掌控
GMV 12亿母婴工贸一体卖家打造小时级竞品广告监控系统
客户简介
客户是母婴类目的跨境大卖，年GMV约12亿元，产品涵盖婴儿车、安全座椅、洗护用品等，采用工厂直控与海外品牌运营双重模式。高度关注广告ROI，特别要求竞品排名监控与不同区域投放效果分析的实时性和精细度。
面临挑战
- 竞品策略不透明：核心关键词下常被竞品抢占广告位，缺乏实时监测，广告位突然丢失会直接影响自然排名和转化率。
- 区域投放差异显著：同一广告在西海岸和东海岸的点击率与转化表现差异明显，团队难以人工快速归因并进行区域优化。
- 出价策略调整滞后：广告出价决策主要依赖经验，无法实时关联位次变化自动调整，容易出现"高价无效益"或"掉位流量骤降"的两难。
解决方案
- 小时级竞品监控： 系统对本品及竞品指定关键词的广告排名进行小时级更新，支持历史趋势回溯，快速识别抢位风险。
- 分邮区投放智能分析： 支持展示不同邮区（区域）的广告排名和表现数据，为地域性广告配置和投放策略提供依据。
- 多关键词集中监测：系统并行追踪数百个核心和长尾关键词的广告排名变化，自动识别流量波动、掉位风险和竞品动态。
显著成果
Scrape API 平台级应用，亚马逊数据采集API应用案例：
关键词分析平台构建高精度抓取引擎，支撑千万级流量模型
数据工具平台 Sif 采用 Pangolin 实现高并发、多邮区、高还原度页面数据采集
客户简介
Sif.com 是一家为跨境电商卖家提供数据分析服务的 SaaS 平台，核心产品包括关键词排名监测、流量来源归因分析、竞争对手广告追踪等功能。其平台依赖高频、高维度的亚马逊公开页面数据来生成流量分析报表，服务对象涵盖数千家全球跨境卖家。
面临挑战
- 采集请求量巨大，对并发与稳定性要求极高：Sif 每日需抓取数百万次关键词搜索结果，涵盖自然排名、广告位及品牌专区等多个模块，需系统具备高并发调度能力。
- 关键词页面结构复杂，还原精度要求高：关键词结果页包含广告、品牌专区、自然搜索等多种布局，结构频繁变化。Sif 的报表引擎对位置信息、商品分区标记极为依赖。
- 支持邮区维度差异化抓取：客户需分析相同关键词在不同邮区（如美东、美西）的排名差异与广告分布，因此采集能力需支持指定邮编触发抓取，并输出带地域标签的结果。
解决方案
- 高并发稳定采集，支持百万级每日请求： Scrape API 构建在 Pangolin 的全球真实IP调度架构上，支持任务自动分片与动态调度，保障在海量关键词与多频次刷新需求下依然维持 99%+ 成功率。
- 关键词页面高还原度结构化解析： 可完整抓取关键词页面中的各类模块元素，并结构化标注广告区块、自然排序、品牌展示位等，确保分析系统对数据的"即用即算"。
- 支持邮区参数与地域对比分析：提供灵活接口配置，可设定目标邮编并对返回数据附加地域标签，帮助客户在地域级别建立排名与流量差异模型。
