亚马逊欧美站卖家居吗(怎么在美国亚马逊上开店)
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亚马逊的Alexa会成为智能家居版的安卓吗
2007年11月，谷歌对第三方开放了Android的源代码，形成了Android发展的根本推动力。2015年6月份，Alexa采取了与Android相同的开源策略，开放了Alexa的语音技术，供第三方开发者免费使用。亚马逊的意图十分明显，就是通过开放，把Alexa打造成智能家居版的安卓。开源策略极大地促进了Alexa的功能和生态系统建设，取得了和当年Android相同的效果。
除了采取相同的策略外，通过比较Alexa与Android的发展历程，我们可以看到两者十分相似。在Android发展之初，HTC、三星、摩托罗拉等手机厂商进行了大力支持，尤其是HTC，相继推出了搭载Android1.0的HTC G1、Android 1.5的HTC Magic、Android 1.6的HTC Hero、Android 2.2的HTC Desire HD等等。凭借诸多企业的强有力的推动作用，Android得以逐渐发展起来。
在Alexa开源后，Uber、Sonos、LG和Intel等巨头纷纷与Alexa建立和合作关系，在自家的产品中加入对Alexa的支持。2016年2月，Uber实现了对Alexa的全面兼容。2016年8月，LG宣布将把Alexa植入到自家的家电产品中，Sonos宣布将在自家产品中加入对Alexa的支持。2016年12月，Intel推出一个针对硬件厂商的设计方案，推动硬件厂商采用Alexa和Intel芯片。
些企业的支持，极大地推动了Alexa的发展，并不断吸引更多的第三方硬件厂商加入到Alexa的队伍中来。比如，在Uber对Alexa全面兼容之后的两个月里，Echo音箱的销量以及Alexa的功能获得了爆发性增长。搭载Alexa的Sonos音响在开售后仅1小时，销售便创下新高，在2016年双11的销量更是打破了Sonos的全球单日销售纪录。
综合来看，凭借着比较超前的战略布局，尤其是与安卓相似的开源策略，亚马逊Alexa已经建立了丰富的功能和完善的生态系统，形成了一个潜力巨大的系统入口。不远的将来，亚马逊Alexa将成为智能家居行业的安卓。
亚马逊给你做个大盘点:家居品类在海外什么最好卖
亚马逊给出的数据表明以下几种类型的产品卖得比较好
灯具相关+电动工具配件类+智能家居等等
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一、多种采集方式，有效绕过亚马逊防采集限制
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二、监控(采集)竞争对手数据
根据某个店铺分类直接采集该分类下的所有产品Asin,可扩展至整个店铺;
根据采集到的Asin号去采集其他Offer排名前2的产品价格、运费、店铺名称等;
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三、根据关键词或某个分类采集产品数据并导出，以供第三方网站使用
根据关键词或分类页面采集产品的图片、价格、属性、运费、详细说明、型号等信息并导出成csv格式数据
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一般根据客户不同需求在原有采集流程框架下定制采集，定制周期短。
亚马逊印度站应该怎么玩
其实是想让大家知道印度站，因为现在时不时还能听到一些新的电商卖家会问道：
“什么？亚马逊有印度站？什么时候的事？”
“亚马逊印度站不是没有对外开放吗”
“印度消费不行，印度物流不行”
“在印度能赚到钱吗？”
有部分人甚至还不知道亚马逊有印度站，大部分知道的人也因为种种限制和一些困难因素没有去尝试做这个市场，然而那些看好印度市场的人却早早已经在印度市场布局。
亚马逊全球站点
印度人口与中国相当，也是发展中国家，其国内消费水准确实没有中国高，就像10年前的中国，但是印度电商市场的发展潜力巨大。
目前亚马逊印度站的买家注册数量约1.5亿，是印度人口的1/10。而卖家数量不到30万（其中只有极少部分中国卖家），且印度90%左右的商品都是由中国采购。印度本土卖家的运营经验普遍没有中国卖家丰富，“黑科技”也没有中国卖家多，可以想象中国卖家进驻印度市场竞争力是有多么的大。
亚马逊在印度的零售额及买家数量
另外下面这是一个印度个人卖家的销售情况（采购，销售，运营都是一个人完成）
他的产品全是由中国采购（别问我怎么知道0.0），连续几年的销售额都是翻倍增长。同样可以看到各类产品的比例。
目前印度市场还不是最成熟的市场，一个人都能把一个店做成这个样子，随着亚马逊的发展，以及印度本土电商市场的成熟，这里面还有巨大的上升空间。
在随着亚马逊对印度站继续加大力度的投入，各种优惠政策也向买家及卖家提供，其目的也是进一步扩张其在印度市场的份额。
印度三大电商平台：Flipkart、Amazon、Snapdeal.
除了亚马逊是增长，其他平台都在减少，看来亚马逊老板斥巨资在印度效果也明显，这也凸显了亚马逊势必要成为印度第一大电商平台的决心。
当然也正因为印度是个新兴市场，它还有需要完善的地方，比如目前印度站的退货率比较高，这个是与印度电商市场的大环境有关系，随着整体环境的提升，这些都会得到改善。
竞争已经非常激烈的欧美日等市场，众多卖家也已经遇到了瓶颈，好的卖家被跟卖，同类产品只能打价格战，众多中小卖家忙忙碌碌一年可能付出与回报也不成比例。
目前印度亚马逊平台的用户注册数量逐年增加，目前已经接近2亿，随着电商业的继续发展这个数字还会继续高速增长，而亚马逊平台目前的卖家数量约为30万，现在印度亚马逊市场没有对外开放，中国卖家寥寥无几，但是平台上90%以上的商品都来自中国，犹如当年的亚马逊日本站。
此时谁能抢先一步登陆巨大的印度市场，谁就能率先在市场占有一席之地。若还只是在门外驻足观望，那么商机转瞬即逝。可能你在其他市场尝到了甜头，现在有一个可以让你复制成功的市场，可能你曾错失过机会，现在有一个市场有一个机会又出现在你面前，难道还要再错过一次吗？
印度电商市场哪些产品比较热销呢？
手机、手机周边、服装、电子游戏、消费电子产品、书籍、珠宝、计算机硬件、软件和配件、厨具、家居装饰品、鞋类、家用电器、时尚饰品、美容产品、玩具和游戏、日常用品、婴儿护理产品、食品和保健品、体育用品和健身器材、手工制品、数字媒体订阅等。
刚刚进入亚马逊印度站的卖家，可以尝试价值不是很高的产品，印度的年轻人群（20-35岁）为网购主力，卖家为了能快速打入市场可针对性的选产品。
如果有同样对印度市场感兴趣或想了解印度站的朋友可以+q251158070互相交流
亚马逊智能家居的“零触控”未来
【猎云网（微信号：）】7月8日报道（编译：柠萌）
智能家居设备市场将迎来强劲增长。据IDC预计，到2019年，智能家居设备出货量将同比增长26.9%，达到8.332亿部。到2023年，全球将有近16亿台设备投入使用。
亚马逊对此寄予厚望。Dashbot最近的一项调查显示，75%的受访者每天至少使用一次Alexa等语音助手，其中23%的人说他们用助手控制智能家居设备。在这一群体中，63%的人每天会多次使用家庭自动化助手。
因此，Alexa在控制灯泡、车库门开启器、智能锁和其他智能设备方面变得越来越熟练，或许也就不足为奇了。
为了更好地理解亚马逊在智能家居生态系统中与Alexa相关的工作，我们采访了Nathan Smith，他是为Alexa智能家居客户创建新功能的客户体验团队的负责人。下面是经过编辑的讨论记录。
Nathan Smith认为，智能家居目前正处于大规模应用和扩展的阶段。从传统意义上讲，它包含了更多技术领先的早期应用者，但我们已经超越了这一点。现在有超过60000种产品与7400个不同的制造商的Alexa合作，我们看到的一个趋势是Alexa正在使这些设备的控制越来越民主化。
今年最有意思的是一个新功能，它使用机器学习和人工智能来帮助Alexa，不仅能理解你所说的，而且理解你真正的意思，然后提供一个简单的用户体验。
Smith的团队致力于让Alexa更加人性化。如果你对Alexa下类似“嘿，Alexa，打开沙发灯”之类的指令，但实际上你想打开的灯被称为客厅灯，Alexa不确定你指的是哪个，她会友好地建议“你是说客厅灯吗？”
这项技术使人们在家里可以更随意地说话，并且超越了Alexa之前理解的严格的语法，它在许多不同的实际用例中都有帮助。一种是有类似发音的单词，另一种是混合字符，比如人们在自己的或在Alexa智能手机应用程序的设备名称中添加表情符号。它可以在不严格要求准确发音的情况下解析单词，甚至可以在多语言情况下提供帮助。如果你使用不同语言的混合名称，Alexa可以从中学习。
Smith的团队试图建立一个让Alexa可以更自然地理解你的世界，而不是训练人们用Alexa的语言说话。如果Alexa非常清楚你在说什么，就可以简单地执行预期的任务。
Alexa从去年12月底开始在美国推出这一功能，最近又将其扩展到加拿大、澳大利亚、英国和印度。就早期结果而言，当Alexa向客户提出建议时，在平均80-90%的时间里客户都会接受建议。
收集实际实况，并将它们吸收到语义和行为模型中，这些模型以一种非常人性化的方式向你学习——就像一个孩子问有关世界的问题的方式——支撑着Alexa的机器学习。我们的模型真正做的是根据设备状态和行为信号（比如哪些设备通常在什么时候打开）以及日期和时间等环境信号对信号进行分层。在生成建议时，模型会考虑上述所有因素。
我们还有很多工作要做。我们看到越来越多来自各行各业和不同技术背景的客户使用支持Alexa的智能家居设备，这是采用尖端技术并利用它帮助简化客户体验的第一步。
人工智能和机器学习是Alexa的核心，从语言处理和理解，到智能地将命令路由到正确的功能。
功能方面，我们有Hunches，Alexa通过它从连接的传感器或设备中获取信息。当你说“Alexa，晚安”之类的命令时，它会检查你的车库灯是否还亮着，以及它们是否在一天中的那个时候通常是关着的，这就会通知响应。Alexa会说类似这样的话“晚安。顺便说一句，我注意到你车库的灯开着。要不要我帮你把它们关掉？”并在智能家居常规的某些阶段给客户提供有用的反馈，而不需要他们去钻研一堆应用程序屏幕。
这些功能使用AWS支持的机器学习技术。我们在SageMaker平台上大规模运行这些实时功能，这使我们能够更快地迭代。
我们已经在这方面努力了很长一段时间了，最让我们兴奋的事情之一就是这种零触控设置的能力。去年，我们发布了Wi-Fi简易设置，它可以让你快速配置亚马逊的Wi-Fi设备，比如亚马逊Smart Plug。基本上，只要你插上电源，Alexa就会说：“嘿，我找到你的新设备了。”不需要其他设置。我们将同样的体验带到蓝牙低能耗灯泡上，比如飞利浦新推出的Hue产品，我们正在努力扩大这项技术的广泛应用。
至于如何进行设置之后的配置，去年年底，我们发布了几个功能，可以帮助你做一些其他的设置，通过语音获取环境信息，你可能需要与Alexa进行完全自然的交互。我们希望客户能够把他们的设备放在房间里，这样当他们在一组设备中提到一个设备时，Alexa就能做出正确响应。
这就是为什么我们在去年推出了一种对环境更加敏感的设置体验。如果你说“Alexa，把灯打开”，她就会用声音引导你，然后把灯打开。我们已经看到客户真正接受了这一点，因为它不会妨碍设备的控制。
我们认为它是不同模式（应用程序、语音和屏幕）之间的一个网格，因为每种模式都有不同的优势。当你想做一些不用手就能完成的事情时，语音很方便，但当你想安静地做一些事情时，语音就不太合适了。这就是我们依赖于基于屏幕的交互的地方。
我们真正感到兴奋的是确保，随着越来越多的不同客户开始使用Alexa，我们能够跟上他们的需求，而不是向后看，然后说：“好吧，我们如何向这些客户传授过去的模式？”相反，我们使用机器学习等技术来展望未来，并从中学习。
关键是使用的这项技术要适合问题的类型，无论是检查行为模式或试图用实况建立语义库，然后调优一个元模型，将那些个人信号考虑其中，产生一个有用的用户体验，而不是仅仅是做假设。
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