El problema
Las campanas de cold email dirigidas a vendedores de e-commerce carecen de datos de enriquecimiento. Sabes que alguien vende en Amazon, pero no sus categorias de productos, rango de precios, volumen de resenas o posicion competitiva. El outreach generico convierte mal. El outreach enriquecido que referencia datos especificos de productos convierte 2-3x mejor.
La solucion de Scavio
Enriquece listas de leads de vendedores de e-commerce buscando su marca o nombres de productos en Amazon y Google via Scavio. Extrae conteo de productos, rangos de precio, calificaciones de resenas y posicionamiento competitivo. Usa estos datos para personalizar plantillas de cold email con detalles especificos y relevantes sobre los productos del prospecto.
Antes
Antes del enriquecimiento, los cold emails eran genericos: 'Veo que vendes en Amazon.' Tasa de apertura: 18%. Tasa de respuesta: 2%. El prospecto recibia 20 emails similares al dia.
Después
Despues del enriquecimiento, los emails referencian datos especificos: 'Tu producto principal tiene 847 resenas a 4.3 estrellas, pero el competidor X tiene 2,100 resenas a 4.6. Te ayudamos a cerrar esa brecha.' Tasa de apertura: 32%. Tasa de respuesta: 8%. Costo por lead enriquecido: $0.01 (2 consultas a $0.005).
Para quien es
SDRs y equipos de ventas haciendo outreach en frio a vendedores de e-commerce. Agencias que venden servicios de optimizacion de Amazon. Empresas SaaS dirigidas a vendedores de Amazon/Walmart.
Beneficios clave
- Personaliza cold emails con datos reales de productos de Amazon y Google
- Costo de enriquecimiento: $0.01/lead (2 consultas API)
- Mejora de 2-3x en tasas de respuesta con outreach basado en datos especificos
- Contexto competitivo (productos rivales, brechas de resenas) anade urgencia
- Enriquecimiento por lotes de 500 leads cuesta $5.00
Ejemplo en Python
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
def enrich_ecom_lead(brand: str) -> dict:
# Search Amazon for their products
amazon_res = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "amazon", "query": brand},
timeout=15,
)
amazon_data = amazon_res.json() if amazon_res.ok else {}
products = amazon_data.get("organic", [])[:5]
# Search Google for brand context
google_res = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": f"{brand} reviews"},
timeout=15,
)
google_data = google_res.json() if google_res.ok else {}
return {
"brand": brand,
"product_count": len(products),
"top_product": products[0].get("title", "") if products else "",
"price_range": [p.get("price") for p in products if p.get("price")],
"avg_rating": round(sum(p.get("rating", 0) for p in products if p.get("rating")) / max(len([p for p in products if p.get("rating")]), 1), 1),
"google_snippets": [r.get("snippet", "") for r in google_data.get("organic", [])[:3]],
}
lead = enrich_ecom_lead("Anker")
print(f"{lead['brand']}: {lead['product_count']} products, avg rating {lead['avg_rating']}")Ejemplo en JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";
async function enrichEcomLead(brand) {
const [amazonRes, googleRes] = await Promise.all([
fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", { method: "POST", headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ platform: "amazon", query: brand }) }),
fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", { method: "POST", headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ platform: "google", query: `${brand} reviews` }) }),
]);
const products = ((await amazonRes.json()).organic ?? []).slice(0, 5);
return { brand, productCount: products.length, topProduct: products[0]?.title ?? "" };
}
const lead = await enrichEcomLead("Anker");
console.log(`${lead.brand}: ${lead.productCount} products`);Plataformas utilizadas
Amazon
Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA