Penganalisis Ulasan Amazon

Oleh
Analisis ulasan untuk menemukan sentimen, tema, serta kelebihan dan kekurangan utama. Dapatkan ringkasan yang jelas untuk meningkatkan produk dan listing.
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
Accenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logoAccenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logoAccenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logoAccenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logoAccenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logoAccenture logoCriteo logoGrammarly logoVerisk logoklook logoPuma logoRingCentral logo
Product Listing
Extracted Data Table
Just Click to Extract
Ekstrak Data Ulasan Amazon Lebih CepatGunakan Thunderbit untuk meng-scrape ulasan dan halaman produk dengan AI, lalu ambil field terstruktur hanya dalam beberapa klik. Otomatiskan pengumpulan lintas listing dan ekspor ke Sheets, Airtable, atau Notion.
chrome-web-store
Instal dariChrome Web Store

Ekstrak Data Ulasan Amazon Lebih Cepat

Kumpulkan teks ulasan, rating, tanggal, dan detail produk dari halaman Amazon serta subhalaman terkait dengan AI web scraper Thunderbit. Hasilkan tabel terstruktur, kelompokkan tema feedback, dan rapikan format output untuk analisis tanpa perlu menulis kode. Scrape hingga ke halaman berikutnya (pagination), ambil file pendukung dari PDF atau dokumen bila diperlukan, dan tangkap gambar sebagai referensi. Ekspor hasil ke Google Sheets, Airtable, atau Notion untuk dibagikan ke tim dan memantau perubahan dari waktu ke waktu.

Cara Menganalisis Ulasan Amazon dengan Thunderbit

step_01.png
LANGKAH 1Unduh dan InstalUnduh dan instal Thunderbit Chrome Extension dari Halaman Unduh Thunderbit Chrome Extension. Setelah terpasang, masuk (login) atau buat akun gratis untuk mulai menggunakan.
step_02.png
LANGKAH 2Buka EkstensiBuka halaman produk Amazon yang ingin Anda evaluasi, atau siapkan data ulasan Anda dalam bentuk file CSV atau teks yang ditempel. Klik ikon ekstensi Thunderbit di Chrome, lalu buka Amazon Review Analyzer. Pilih salah satu metode input: (1) Analisis URL Produk Amazon dan tempel tautan halaman ASIN, (2) Unggah CSV Ulasan dan unggah satu file CSV, atau (3) Tempel Teks Ulasan Mentah dengan satu ulasan per baris. Atur parameter opsional seperti jumlah ulasan maksimum, rentang tanggal ulasan, dan filter rating bintang.
step03.png
LANGKAH 3Klik Tombol “Analyze reviews”Klik tombol "Analyze reviews" untuk menjalankan analisis. Thunderbit akan memproses ulasan yang diberikan dan menghasilkan laporan terstruktur berisi sentimen keseluruhan, rincian sentimen, kelebihan dan kekurangan utama, tren kata kunci, isu berulang, saran pelanggan, serta kutipan representatif. Setelah laporan dibuat, salin hasilnya ke dokumentasi Anda, atau ekspor dan simpan ke alur kerja pilihan seperti Google Sheets, Notion, Airtable, atau file lokal.

Pelajari cara menganalisis ulasan produk Amazon untuk sentimen, tema, dan isu yang berulang

Analisis ulasan dari URL produk Amazon

Tempel URL produk Amazon dan tentukan berapa banyak ulasan yang ingin dianalisis, ditambah filter opsional seperti rentang tanggal dan rating bintang. Amazon Review Analyzer mengubah teks ulasan yang tidak terstruktur menjadi laporan terstruktur berisi sentimen keseluruhan, kelebihan dan kekurangan utama, serta isu yang sering muncul. Cocok untuk penjual Amazon, operator ecommerce, dan tim produk yang butuh cara cepat memahami feedback pelanggan tanpa membaca ratusan ulasan.
Mulai Gratis
section1_url_analysis.png

Olah teks ulasan dari unggahan CSV atau catatan yang ditempel

Unggah CSV ulasan atau tempel teks ulasan mentah untuk menganalisis feedback yang sudah Anda miliki dari hasil ekspor, tiket dukungan, atau dokumen riset. Jika file Anda memiliki kolom rating dan tanggal, Anda bisa menerapkan filter yang sama untuk fokus pada segmen tertentu. Ini membantu tim membandingkan feedback antar periode, varian produk, atau rentang rating bintang, sambil menjaga konsistensi analisis di berbagai sumber data.
Mulai Gratis
section2_csv_upload.png

Ubah feedback menjadi laporan ringkas yang siap dipakai penjual

Dapatkan laporan singkat yang mencakup sentimen keseluruhan, rincian sentimen, pro dan kontra yang paling sering disebut, tren kata kunci, cacat berulang beserta tingkat keparahannya, serta saran pelanggan. Output dirancang mudah dibagikan ke stakeholder, sehingga komentar yang tersebar berubah menjadi tema yang jelas. Laporan juga menyertakan kutipan representatif agar Anda bisa memvalidasi temuan dan menggunakan bahasa pelanggan yang nyata di listing, FAQ, dan respons dukungan.
Mulai Gratis
section3_summary_report.png

Gunakan insight untuk meningkatkan listing, kualitas produk, dan keputusan roadmap

Manfaatkan temuan untuk memprioritaskan perbaikan dan pembaruan pesan: tangani keluhan yang berulang, jelaskan ekspektasi di halaman produk, dan tonjolkan manfaat yang paling sering disebut pelanggan. Tim ecommerce dapat memantau perubahan dengan memfilter ulasan terbaru, sementara tim produk bisa melacak pola cacat dan permintaan fitur. Agensi dan marketer dapat memakai pro, kontra, dan kutipan untuk menyusun positioning, angle iklan, serta perbandingan kompetitor.
Mulai Gratis
section4_insights_dashboard.png

Apa kata pengguna tentang Thunderbit

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit mengubah cara saya melakukan riset kompetitor. Saya klik 'AI Suggest Fields,' lalu ia membangun tabel yang rapi dari hasil bertingkat—tanpa coding, tanpa CSS. Sangat menghemat waktu saat menganalisis data produk dari marketplace niche.
Miles T.Sales Development ConsultantSaya memakai Thunderbit untuk mengambil email dan nomor telepon dari direktori. Tool ini mengekstrak info kontak yang rapi hanya dengan satu klik, dan ekspor ke Sheets atau Notion cuma butuh detik. Tanpa setup tambahan, tanpa coding—langsung data siap pakai.
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit membantu saya memantau data SKU di banyak halaman. Saya ambil listing, lalu pakai Subpage Scraping untuk menarik spesifikasi produk lengkap, harga, ulasan, dan stok. AI-nya menyusun semuanya ke kolom yang saya tentukan.
Cassian B.Real Estate AdvisorScheduled Scraper dari Thunderbit membuat pelacakan properti jadi lebih mudah. Saya jelaskan intervalnya dengan bahasa biasa, lalu sistem otomatis mengambil listing, harga, dan link terbaru tanpa perlu mengatur ulang. Sederhana dan sangat praktis.
Dorian B.Content & SEO SpecialistSaya memakai Field AI Prompts Thunderbit untuk membersihkan dan memberi tag pada konten blog yang di-scrape. Tool ini mengekstrak judul, penulis, bahkan memberi saran kategori. Berjalan sangat baik di situs dinamis dan subpage—pas untuk membangun dataset SEO terstruktur.
Lina K.Marketplace Operations LeadKami melacak SKU dari toko niche menggunakan Thunderbit. Cloud Scraping menangani 50 halaman sekaligus, dan untuk situs yang butuh login, kami beralih ke mode browser. Cepat, fleksibel, dan tidak butuh maintenance berkelanjutan atau edit manual.
Jorge F.Inbound Sales ManagerAI Autofill dari Thunderbit benar-benar penyelamat. Setelah ambil info kontak, saya memakainya untuk mengisi form lead langsung di browser. Saya tinggal pilih tab, lalu semua terisi menggunakan baris data yang sudah di-scrape. Tanpa input manual.
Alina D.Freelance ResearcherSaya mengandalkan Thunderbit untuk mengekstrak data dari PDF, situs berbasis gambar, dan halaman infinite scroll. Tool ini menangani format yang berantakan dengan AI dan menghasilkan tabel siap ekspor yang bisa saya kirim ke Google Sheets atau Airtable dalam hitungan detik.
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit mengubah cara saya melakukan riset kompetitor. Saya klik 'AI Suggest Fields,' lalu ia membangun tabel yang rapi dari hasil bertingkat—tanpa coding, tanpa CSS. Sangat menghemat waktu saat menganalisis data produk dari marketplace niche.
Miles T.Sales Development ConsultantSaya memakai Thunderbit untuk mengambil email dan nomor telepon dari direktori. Tool ini mengekstrak info kontak yang rapi hanya dengan satu klik, dan ekspor ke Sheets atau Notion cuma butuh detik. Tanpa setup tambahan, tanpa coding—langsung data siap pakai.
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit membantu saya memantau data SKU di banyak halaman. Saya ambil listing, lalu pakai Subpage Scraping untuk menarik spesifikasi produk lengkap, harga, ulasan, dan stok. AI-nya menyusun semuanya ke kolom yang saya tentukan.
Cassian B.Real Estate AdvisorScheduled Scraper dari Thunderbit membuat pelacakan properti jadi lebih mudah. Saya jelaskan intervalnya dengan bahasa biasa, lalu sistem otomatis mengambil listing, harga, dan link terbaru tanpa perlu mengatur ulang. Sederhana dan sangat praktis.
Dorian B.Content & SEO SpecialistSaya memakai Field AI Prompts Thunderbit untuk membersihkan dan memberi tag pada konten blog yang di-scrape. Tool ini mengekstrak judul, penulis, bahkan memberi saran kategori. Berjalan sangat baik di situs dinamis dan subpage—pas untuk membangun dataset SEO terstruktur.
Lina K.Marketplace Operations LeadKami melacak SKU dari toko niche menggunakan Thunderbit. Cloud Scraping menangani 50 halaman sekaligus, dan untuk situs yang butuh login, kami beralih ke mode browser. Cepat, fleksibel, dan tidak butuh maintenance berkelanjutan atau edit manual.
Jorge F.Inbound Sales ManagerAI Autofill dari Thunderbit benar-benar penyelamat. Setelah ambil info kontak, saya memakainya untuk mengisi form lead langsung di browser. Saya tinggal pilih tab, lalu semua terisi menggunakan baris data yang sudah di-scrape. Tanpa input manual.
Alina D.Freelance ResearcherSaya mengandalkan Thunderbit untuk mengekstrak data dari PDF, situs berbasis gambar, dan halaman infinite scroll. Tool ini menangani format yang berantakan dengan AI dan menghasilkan tabel siap ekspor yang bisa saya kirim ke Google Sheets atau Airtable dalam hitungan detik.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Ekstrak Data menggunakan AI
Mudah memindahkan data ke Google Sheets, Airtable, atau Notion
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week