Helium 10 và Jungle Scout: công cụ nghiên cứu

Amazon không công khai doanh số của bất kỳ sản phẩm nào. Cũng không công khai lượt tìm của bất kỳ từ khóa nào. Nhưng để chọn được một ngách đáng làm, người xây thương hiệu cần đúng hai con số đó.

Toàn bộ ngành công cụ nghiên cứu Amazon tồn tại để lấp khoảng trống này. Helium 10 và Jungle Scout là hai cái tên được dùng nhiều nhất. Bài này nói về việc chúng thật sự làm gì, khác nhau ở đâu, và — quan trọng hơn cả — chúng sai ở chỗ nào.

Chúng lấy dữ liệu từ đâu

Trước khi so sánh, cần hiểu bản chất. Cả hai đều ước tính, không đo.

Cơ chế chung: Amazon công khai BSR (Best Sellers Rank — thứ hạng bán chạy trong ngành hàng). Các công cụ thu thập BSR của hàng triệu sản phẩm theo thời gian, đối chiếu với dữ liệu doanh số thật mà một số người bán tự nguyện chia sẻ, rồi xây một mô hình chuyển đổi từ thứ hạng sang doanh số ước tính.

Điều này có ba hệ quả bạn phải nhớ:

• Con số doanh số là ước tính, không phải sự thật. Sai số ở các ngành hàng lớn thường chấp nhận được; ở ngành hàng nhỏ hoặc sản phẩm có biến động mạnh, sai số có thể rất lớn.
• Lượt tìm từ khóa cũng là ước tính, dựng từ dữ liệu quảng cáo và các tín hiệu gián tiếp.
• Vì vậy công cụ dùng để so sánh tương đối thì tốt (ngách A lớn hơn ngách B bao nhiêu lần), dùng để lập kế hoạch tài chính tuyệt đối thì nguy hiểm.

Helium 10: bộ dao đa năng

Helium 10 mạnh nhất ở mảng từ khóa và ở bề rộng công cụ. Những phần được dùng nhiều:

• Tra từ khóa ngược từ đối thủ — nhập mã sản phẩm của đối thủ, nhận về danh sách từ khóa mà sản phẩm đó đang xếp hạng. Đây là cách nhanh nhất để dựng bộ từ khóa nền cho listing mới.
• Nghiên cứu từ khóa theo lượt tìm — tìm từ khóa theo lượng tìm ước tính, độ cạnh tranh, xu hướng theo mùa.
• Theo dõi thứ hạng — bám thứ hạng của bạn theo từng từ khóa qua thời gian. Không có công cụ này thì mọi tối ưu listing đều là bắn trong bóng tối.
• Cảnh báo listing — báo khi ai đó sửa title hoặc ảnh trên listing của bạn.
• Kiểm tra tồn kho và lợi nhuận — tính giúp phí sàn và biên còn lại.

Điểm mạnh: bề rộng. Bạn có thể chạy gần hết vòng đời một sản phẩm chỉ trong một bộ công cụ. Điểm yếu: chính vì rộng nên khó học, và người mới thường bị ngợp trước hàng chục màn hình chức năng mà chưa biết mình cần gì.

Jungle Scout: mở đường vào ngách

Jungle Scout được biết đến nhiều nhất ở khâu tìm sản phẩm. Những phần được dùng nhiều:

• Bộ lọc cơ hội — lọc toàn bộ danh mục Amazon theo doanh số ước tính, giá, số đánh giá, điểm trung bình để tìm ngách có nhu cầu mà cạnh tranh còn yếu.
• Tiện ích trình duyệt — mở một trang kết quả tìm kiếm, xem ngay doanh số ước tính của tất cả sản phẩm trên trang. Rất nhanh để cảm nhận quy mô một ngách.
• Theo dõi sản phẩm — bám doanh số của một sản phẩm qua nhiều tuần, để phân biệt một sản phẩm bán ổn định với một sản phẩm vừa gặp may.
• Cơ sở dữ liệu nhà cung cấp — tra nhà máy nào đang xuất hàng cho ai, hữu ích ở khâu tìm nguồn.

Điểm mạnh: dễ vào, giao diện gọn, hợp cho giai đoạn khám phá ngách. Điểm yếu: mảng từ khóa và theo dõi thứ hạng không sâu bằng Helium 10.

Chọn cái nào

Câu trả lời trung thực: sự khác biệt giữa hai công cụ nhỏ hơn nhiều so với sự khác biệt giữa hai người dùng.

Vài chỉ dẫn thực dụng:

• Nếu bạn đang ở giai đoạn tìm ngách, cả hai đều đủ. Jungle Scout nhẹ đầu hơn khi mới bắt đầu.
• Nếu bạn đã có sản phẩm và đang tối ưu listing cùng quảng cáo, Helium 10 có lợi thế rõ ở mảng từ khóa và theo dõi thứ hạng.
• Nếu bạn làm việc trong một đội, hãy chọn công cụ mà cả đội cùng dùng. Dữ liệu ước tính từ hai nguồn khác nhau sẽ cho hai con số khác nhau cho cùng một sản phẩm — và cuộc tranh cãi "số của ai đúng" là cuộc tranh cãi vô ích nhất trên đời.

Công cụ không chọn ngách hộ bạn. Nó chỉ thu hẹp vùng phải suy nghĩ — phần suy nghĩ vẫn là của bạn.

Giới hạn phải nhớ

Ước tính là ước tính. Đừng dựng cả kế hoạch tài chính, đừng đặt đơn hàng đầu tiên với nhà máy chỉ dựa trên một con số doanh số ước tính. Hãy dùng nó để loại nhanh những ngách rõ ràng không đáng làm, rồi xác thực bằng nhiều nguồn khác trước khi bỏ tiền.

Ai cũng nhìn thấy cùng một thứ. Hàng trăm nghìn người bán đang dùng chính hai công cụ này, với chính những bộ lọc mặc định đó. Một ngách "công cụ chấm điểm cao" thường là một ngách sắp có thêm 50 đối thủ. Cơ hội thật hiếm khi nằm trong bộ lọc mặc định — nó nằm ở nơi bạn hỏi một câu hỏi mà người khác chưa hỏi.

Công cụ không đọc được nỗi khổ của khách hàng. Nó cho bạn con số, không cho bạn hiểu biết. Việc đọc hàng nghìn đánh giá để tìm ra thứ khách hàng thật sự bực bội là việc khác, và ngày nay được làm hiệu quả nhất bằng AI — xem AI hỗ trợ nghiên cứu sản phẩm và từ khóa.

Chỉ phủ Amazon. Cả hai đều xoay quanh Amazon. TikTok Shop, Walmart và các sàn khác có hệ sinh thái công cụ riêng, chưa trưởng thành bằng. Nếu chiến lược của bạn là đa kênh, đừng để bản đồ của một sàn quyết định toàn bộ danh mục — xem bản đồ 4 kênh.

Chỗ đứng của công cụ trong quy trình

Ghép lại, một quy trình nghiên cứu lành mạnh trông như sau. Công cụ cho dữ liệu thô và giúp loại bớt lựa chọn. AI biến dữ liệu thô và đánh giá khách hàng thành hiểu biết. Người ra quyết định và chịu trách nhiệm với quyết định đó. Thị trường là trọng tài cuối cùng.

Không bước nào trong bốn bước trên thay thế được bước nào. Người mới thường kỳ vọng công cụ sẽ chỉ ra "sản phẩm nên bán" — và thất vọng. Công cụ không làm việc đó, và sẽ không bao giờ làm.

Tại Equarus, chúng tôi coi việc thành thạo công cụ là điều kiện cần, không phải điều kiện đủ. Data-driven không có nghĩa là tin vào mọi con số hiện ra trên màn hình. Nó có nghĩa là biết con số đó đến từ đâu, sai ở đâu, và đáng tin đến mức nào.

Toàn bộ hành trình từ nghiên cứu đến ra mắt được kể trong một thương hiệu global ra đời thế nào. Nếu bạn muốn học những công cụ này bằng cách dùng chúng trên một thương hiệu thật, chứ không phải trên một khóa học — Equarus đang tuyển, và chúng tôi welcome cả những bạn bắt đầu từ con số không.