Amazon Review Analyzer

Door
Analyseer reviews om sentiment, thema’s en de belangrijkste plus- en minpunten te vinden. Krijg een heldere samenvatting om producten en listings te verbeteren.
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
Amazon-reviewdata sneller verzamelenGebruik Thunderbit om met AI reviews en productpagina’s te scrapen en vervolgens gestructureerde velden in een paar klikken te extraheren. Automatiseer het verzamelen over meerdere listings en exporteer naar Sheets, Airtable of Notion.
chrome-web-store
Installeren viaChrome Web Store

Amazon-reviewdata sneller verzamelen

Verzamel reviewteksten, beoordelingen, datums en productdetails van Amazon-pagina’s en gekoppelde subpagina’s met Thunderbit’s AI-webscraper. Haal gestructureerde tabellen op, label feedback op thema’s en formatteer de output voor analyse—zonder code te schrijven. Scrape over meerdere pagina’s (paginering), haal indien nodig ondersteunende bestanden uit PDF’s of documenten en leg afbeeldingen vast ter referentie. Exporteer de resultaten naar Google Sheets, Airtable of Notion om ze met je team te delen en veranderingen in de tijd te volgen.

Amazon-reviews analyseren met Thunderbit

step_01.png
STAP 1Downloaden en installerenDownload en installeer de Thunderbit Chrome-extensie via de Thunderbit Chrome Extension Download Page. Log na installatie in of maak een gratis account aan om te starten.
step_02.png
STAP 2Extensie openenOpen de Amazon-productpagina die je wilt beoordelen, of zet je reviewdata klaar als CSV-bestand of geplakte tekst. Klik in Chrome op het Thunderbit-extensie-icoon en open vervolgens de Amazon Review Analyzer. Kies één invoermethode: (1) een Amazon Product URL analyseren en de ASIN-paginalink plakken, (2) een CSV met reviews uploaden en één CSV-bestand toevoegen, of (3) ruwe reviewteksten plakken met één review per regel. Stel optionele parameters in, zoals het maximum aantal reviews, een datumbereik en filters op sterrenrating.
step03.png
STAP 3Klik op de knop ‘Reviews analyseren’Klik op de knop "Analyze reviews" om de analyse te starten. Thunderbit verwerkt de aangeleverde reviews en levert een gestructureerd rapport met algemeen sentiment, sentimentverdeling, belangrijkste plus- en minpunten, keyword-trends, terugkerende issues, klantsuggesties en representatieve citaten. Kopieer de resultaten daarna naar je documentatie, of exporteer en sla ze op in je workflow, zoals Google Sheets, Notion, Airtable of een lokaal bestand.

Leer hoe je Amazon-productreviews analyseert op sentiment, thema’s en terugkerende issues

Reviews analyseren via een Amazon-product-URL

Plak een Amazon-product-URL en kies hoeveel reviews je wilt analyseren, met optionele filters zoals datumbereik en sterrenratings. De Amazon Review Analyzer zet ongestructureerde reviewtekst om in een gestructureerd rapport met algemeen sentiment, belangrijkste plus- en minpunten en terugkerende issues. Ontwikkeld voor Amazon-verkopers, e-commerce operators en productteams die snel klantfeedback willen begrijpen zonder honderden reviews te hoeven lezen.
Gratis starten
section1_url_analysis.png

Reviewtekst verwerken via CSV-upload of geplakte notities

Upload een CSV met reviews of plak ruwe reviewtekst om feedback te analyseren die je al hebt uit exports, supporttickets of onderzoeksdocumenten. Als je bestand kolommen voor rating en datum bevat, kun je dezelfde filters gebruiken om je te richten op specifieke segmenten. Zo kunnen teams feedback vergelijken tussen perioden, productvarianten of sterrenrating-banden, terwijl de analyse consistent blijft over verschillende databronnen.
Gratis starten
section2_csv_upload.png

Zet feedback om in een samenvattend rapport voor verkopers

Ontvang een compact rapport met algemeen sentiment, een sentimentverdeling, veelgenoemde plus- en minpunten, keyword-trends, terugkerende defecten met ernst en klantsuggesties. De output is gemaakt om eenvoudig te delen met stakeholders en zet losse opmerkingen om in duidelijke thema’s. Ook bevat het representatieve citaten, zodat je de conclusies kunt valideren en echte klanttaal kunt gebruiken in listings, FAQ’s en supportantwoorden.
Gratis starten
section3_summary_report.png

Inzichten gebruiken om listings, productkwaliteit en roadmap-keuzes te verbeteren

Gebruik de bevindingen om fixes en messaging-updates te prioriteren: pak herhaalde klachten aan, maak verwachtingen op de productpagina duidelijker en benadruk de voordelen die klanten het vaakst noemen. E-commerce teams kunnen verschuivingen volgen door recente reviews te filteren, terwijl productteams defectpatronen en feature requests kunnen monitoren. Agencies en marketeers kunnen pluspunten, minpunten en citaten gebruiken voor positionering, advertentiehoeken en concurrentievergelijkingen.
Gratis starten
section4_insights_dashboard.png

Wat gebruikers over Thunderbit zeggen

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit heeft veranderd hoe ik concurrentieonderzoek doe. Ik klik op 'AI Suggest Fields' en het bouwt een nette tabel over gepagineerde resultaten—geen code, geen CSS. Enorme tijdwinst bij het analyseren van productdata uit long-tail marketplaces.
Miles T.Sales Development ConsultantIk gebruik Thunderbit om e-mails en telefoonnummers uit directories te halen. Het extraheert schone contactgegevens met één klik, en exporteren naar Sheets of Notion kost seconden. Geen extra setup, geen code—gewoon bruikbare data waar je direct mee aan de slag kunt.
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit helpt me SKU-data over meerdere pagina’s te monitoren. Ik scrape de listings en gebruik daarna Subpage Scraping om volledige productspecificaties, prijzen, reviews en voorraad op te halen. De AI zet alles netjes in kolommen die ik zelf definieer.
Cassian B.Real Estate AdvisorMet Thunderbit's Scheduled Scraper wordt vastgoedtracking veel makkelijker. Ik beschrijf het interval in gewone taal en het haalt automatisch bijgewerkte listings, prijzen en links op—zonder dat ik de setup opnieuw hoef aan te raken. Simpel en heel praktisch.
Dorian B.Content & SEO SpecialistIk gebruik Thunderbit's Field AI Prompts om gescrapete blogcontent op te schonen en te taggen. Het haalt titels en auteurs eruit en stelt zelfs categorieën voor. Werkt top op dynamische sites en subpagina’s—perfect om gestructureerde SEO-datasets te bouwen.
Lina K.Marketplace Operations LeadWe volgen SKU’s van nichewinkels met Thunderbit. Cloud Scraping pakt 50 pagina’s tegelijk, en voor sites met login schakelen we over naar browsermodus. Het is snel, flexibel en vraagt geen doorlopend onderhoud of handmatige aanpassingen.
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit’s AI Autofill is echt een lifesaver. Na het scrapen van contactgegevens gebruik ik het om leadformulieren direct in mijn browser in te vullen. Ik selecteer gewoon de tab en het vult alles in op basis van de gescrapete rij. Geen handmatige invoer meer.
Alina D.Freelance ResearcherIk vertrouw op Thunderbit voor het extraheren van data uit pdf’s, image-based sites en pagina’s met infinite scroll. Met AI gaat het om met rommelige formats en levert het exportklare tabellen die ik in seconden naar Google Sheets of Airtable stuur.
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit heeft veranderd hoe ik concurrentieonderzoek doe. Ik klik op 'AI Suggest Fields' en het bouwt een nette tabel over gepagineerde resultaten—geen code, geen CSS. Enorme tijdwinst bij het analyseren van productdata uit long-tail marketplaces.
Miles T.Sales Development ConsultantIk gebruik Thunderbit om e-mails en telefoonnummers uit directories te halen. Het extraheert schone contactgegevens met één klik, en exporteren naar Sheets of Notion kost seconden. Geen extra setup, geen code—gewoon bruikbare data waar je direct mee aan de slag kunt.
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit helpt me SKU-data over meerdere pagina’s te monitoren. Ik scrape de listings en gebruik daarna Subpage Scraping om volledige productspecificaties, prijzen, reviews en voorraad op te halen. De AI zet alles netjes in kolommen die ik zelf definieer.
Cassian B.Real Estate AdvisorMet Thunderbit's Scheduled Scraper wordt vastgoedtracking veel makkelijker. Ik beschrijf het interval in gewone taal en het haalt automatisch bijgewerkte listings, prijzen en links op—zonder dat ik de setup opnieuw hoef aan te raken. Simpel en heel praktisch.
Dorian B.Content & SEO SpecialistIk gebruik Thunderbit's Field AI Prompts om gescrapete blogcontent op te schonen en te taggen. Het haalt titels en auteurs eruit en stelt zelfs categorieën voor. Werkt top op dynamische sites en subpagina’s—perfect om gestructureerde SEO-datasets te bouwen.
Lina K.Marketplace Operations LeadWe volgen SKU’s van nichewinkels met Thunderbit. Cloud Scraping pakt 50 pagina’s tegelijk, en voor sites met login schakelen we over naar browsermodus. Het is snel, flexibel en vraagt geen doorlopend onderhoud of handmatige aanpassingen.
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit’s AI Autofill is echt een lifesaver. Na het scrapen van contactgegevens gebruik ik het om leadformulieren direct in mijn browser in te vullen. Ik selecteer gewoon de tab en het vult alles in op basis van de gescrapete rij. Geen handmatige invoer meer.
Alina D.Freelance ResearcherIk vertrouw op Thunderbit voor het extraheren van data uit pdf’s, image-based sites en pagina’s met infinite scroll. Met AI gaat het om met rommelige formats en levert het exportklare tabellen die ik in seconden naar Google Sheets of Airtable stuur.

Veelgestelde vragen

Extraheer data met AI
Zet data eenvoudig over naar Google Sheets, Airtable of Notion
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week