In der hart umkämpften Einzelhandelslandschaft sind Daten das A und O. Einzelhändler leben und sterben aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten zu nutzen, um Trends zu erkennen, Abläufe zu optimieren und Kunden zu begeistern. Da die Daten jedoch über das Internet verteilt und in Altsystemen isoliert sind, kann der Zugriff darauf eine große Herausforderung darstellen. Hier kommt Web Scraping ins Spiel.
Mit Web Scraping können Sie die Datenerfassung von Websites und Apps in großem Umfang automatisieren. Wenn es richtig gemacht wird, eröffnet es eine Welt voller Einzelhandelsanalysemöglichkeiten, die manuell einfach nicht realisierbar sind.
Laut BusinessWire eine Schätzung 87 % der Einzelhändler investieren in Big-Data-Analysen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Doch viele verlassen sich bei der Datenerfassung auf fragmentierte manuelle Prozesse. Web-Scraping-Lösungen bieten ein wichtiges Upgrade.
In diesem Leitfaden werden wir das erkunden Top-Tools, mit denen Einzelhändler mühelos Website-Daten sammeln und Erkenntnisse gewinnen können. Lass uns eintauchen!
Die Grenzen der manuellen Datenerfassung
Bevor wir uns mit den Tools befassen, ist es wichtig zu verstehen, warum automatisiertes Web Scraping im Vergleich zu analogen Methoden der Datenerfassung so wertvoll ist.
Langsam, teuer und begrenzt im Umfang
Die traditionelle Art und Weise, wie Einzelhändler Daten sammeln, besteht darin, dass Analysten oder Praktikanten Websites manuell durchsuchen, um Informationen zu kopieren und in Tabellenkalkulationen einzufügen. Dieser Ansatz ist unglaublich:
Bremst – Es kann Stunden oder Tage dauern, Daten über ein paar Dutzend Produkte oder Seiten hinweg zu sammeln. Es ist unmöglich, den umfassenden Überblick zu erhalten, der für kluge Entscheidungen erforderlich ist.
Teuer – Durch die Bezahlung von Teams für die manuelle Datenerfassung werden Ressourcen von wertschöpfenden Analysen abgelenkt. Fehleranfällige Prozesse führen zudem zu einer schlechten Datenqualität.
Limitiert – Durch die Erfassung durch den Menschen wird die Menge der Daten begrenzt, die sinnvoll erfasst werden können. Sie erhalten nur Stichproben und keinen vollständigen Datensatz.
Die hohen Kosten veralteter Daten
Nach Recherchen von ForresterZu den Kosten, die durch die Nutzung veralteter, unvollständiger oder isolierter Daten entstehen, gehören:
- Entgangener Umsatz durch verpasste Gelegenheiten
- Erhöhte Kosten durch ineffiziente Prozesse
- Höhere Kosten für die Kundenakquise
- Reduzierte Kundenbindung und -engagement
Aufgrund dieser Nachteile ist es für Einzelhändler unerlässlich, die Kontrolle über ihre Daten zu übernehmen. Die gute Nachricht ist, dass Web Scraping eine robuste Datenerfassung für Unternehmen jeder Größe ermöglicht!
Automatisiertes Web Scraping verändert das Spiel
Mit Web Scraping können Einzelhändler mit nur wenigen Klicks Tausende von Produktseiten, Bewertungen, Preisen und anderen Details durchsuchen. Zu den Vorteilen gehören:
✅ Umfassende Daten – Greifen Sie auf Datensätze zu, die um Größenordnungen größer sind als bei manuellen Methoden.
✅ Schnellere Analysen – Daten werden automatisch in Datenbanken und Analysetools weitergeleitet.
✅ NIEDRIGERE KOSTEN – Reduzieren Sie die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und Datenteams.
✅ Größere Agilität – Schnellere Iterierung basierend auf aktuelleren Daten, die in Echtzeit aktualisiert werden.
Schauen wir uns die fünf wichtigsten Tools an, die bahnbrechende Web-Scraping-Funktionen für den Einzelhandel ermöglichen.
1. Octoparse – No-Code-Scrapes visuell gestalten
Octoparse ist ein Web-Scraping-Tool, das weder Codierung noch Skripting erfordert. Sie können Seitenelemente visuell auswählen und Ihre Scraper mit Klicks statt mit Code entwerfen.
Hauptmerkmale
- Intuitive visuelle Benutzeroberfläche und Arbeitsabläufe
- Scrapen Sie Daten von HTML- und JavaScript-Seiten
- Unterstützung für paginierte Daten, Anmeldungen und reCAPTCHAs
- Cloud-Plattform mit Unterstützung für die Zusammenarbeit
Octoparse macht es technisch nicht versierten Benutzern leicht, Produktlisten, Preise, Lagerbestände und andere Details zu durchsuchen. Es eignet sich hervorragend für Ad-hoc-Datenanforderungen ohne umfangreiche Programmierung.
2. Mozenda – Scraping auf Unternehmensniveau im großen Maßstab
Mozenda ist eine leistungsstarke Web-Scraping-Lösung, die für die größten Datensätze und die komplexesten Websites entwickelt wurde.
Hauptmerkmale
- Die fortschrittliche Rendering-Engine verarbeitet dynamische JavaScript-Sites
- Skalierbar auf Millionen von Produktseiten
- Integration Studio leitet Daten an Datenbanken und Apps weiter
- Sichere Cloud-Plattform mit 99.5 % Verfügbarkeit
Führende Einzelhändler wie Walmart nutzen Mozenda, um Tausende von Produkteinträgen bei mehreren Wettbewerbern zu überwachen. Die Plattform macht umfangreiche E-Commerce-Daten leicht analysierbar.
3. ScrapeStorm – Freundliches Cloud Scraping
ScrapeStorm vereint Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit in einer cloudbasierten Plattform.
Hauptmerkmale
- Intuitive Point-and-Click-Oberfläche
- Robuster Umgang mit JavaScript und SPAs
- Automatische IP-Rotation zur Vermeidung von Blockaden
- Geplante und automatisierte Arbeitsabläufe
- Erschwingliche Pay-as-you-go-Preise
Für gelegentliche oder leichte Web-Scraping-Anforderungen ist ScrapeStorm einfach und ohne großen Aufwand zu verwenden. Einzelhändler können Daten bei Bedarf oder nach Zeitplan abrufen.
4. Scrapy – Scraping mit leistungsstarken Python-Bibliotheken
Scrapy ist ein beliebtes Open-Source-Framework für Web-Scraping in Python, der Sprache der Wahl für Datenwissenschaft.
Hauptmerkmale
- Optimierte Datenextraktions-Engine
- Flexibles, wählerbasiertes Scraping
- Starke Gemeinschaft und Ökosystem
- Ausgereiftes Framework für komplexe Projekte
- Optionen zum Skalieren und Verteilen von Kratzern
Für Einzelhändler mit Data-Science-Teams eröffnet Scrapy erweiterte Scraping-Funktionen, die sich direkt in Analyse- und Machine-Learning-Pipelines integrieren lassen.
5. Apify – Vereinfachte Scraping-Automatisierung
Apify bietet eine akteurbasierte Web-Scraping-Plattform, die auf Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit ausgerichtet ist.
Hauptmerkmale
- Über 70 vorgefertigte Schaber für gängige Standorte
- Tools zum Durchsuchen, Extrahieren und Speichern von Daten
- Die Cloud-Plattform skaliert automatisch
- Planen und orchestrieren Sie Arbeitsabläufe
- Exportieren Sie Daten in jedes beliebige Format
Für kontinuierlich aktualisierte Einzelhandelsdaten vereinfacht Apify den Aufbau automatisierter Arbeitsabläufe. Das Akteurmodell abstrahiert Komplexität.
Tipps für den Web Scraping-Erfolg im Einzelhandel
Hier sind ein paar Tipps, die Ihnen den Einstieg in das Web Scraping erleichtern und den Nutzen maximieren:
Fangen Sie klein an – Beginnen Sie mit einem begrenzten Proof of Concept, um den Wert zu demonstrieren und die Unterstützung aller Teams zu gewinnen.
Wählen Sie das richtige Werkzeug – Berücksichtigen Sie technisches Fachwissen, Budget und Integrationsanforderungen, um die beste Lösung zu finden.
Setzen Sie sich bestimmte Ziele – Scraping ohne klare Vision führt zu ungenutzten Daten und verschwendetem Aufwand.
Vermeiden Sie übermäßiges Schaben – Halten Sie sich an hochwertige Daten, die für Kennzahlen und Ziele benötigt werden.
Überprüfen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – Verstehen Sie Richtlinien wie Nutzungsbedingungen, um verantwortungsbewusst zu kratzen.
Daten bereinigen und strukturieren – Planen Sie Transformationen, um die Datenanalyse vorzubereiten.
Daten anreichern – Kombinieren Sie Scraping mit internen Daten und Daten von Drittanbietern, um tiefere Einblicke zu erhalten.
Bauen Sie interne Unterstützung auf – Beziehen Sie Stakeholder frühzeitig ein und teilen Sie Erfolge, um die Bemühungen zu skalieren.
Scraping eröffnet eine Welt der Einzelhandelsanalysen
Web Scraping stellt eine entscheidende Verbesserung für die Art und Weise dar, wie Einzelhändler auf die Daten zugreifen, die sie benötigen, um im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig zu sein und Kunden zufriedenzustellen.
Mit einer modernen Web-Scraping-Lösung können Sie neue Datenquellen in einem Umfang erschließen, der manuell noch nie möglich war. Durch die Integration dieser automatisierten Eingaben in Ihren Analyse-Stack erhält Ihr Unternehmen einen beispiellosen Überblick über Ihren Markt und Ihre Kunden.
Die durch Web Scraping ermöglichte Datengrundlage ermöglicht eine intelligentere Preisgestaltung, gezielte Werbeaktionen, personalisierte Kundenerlebnisse und strategische Entscheidungsfindung. Die Vorteile für die Kundenzufriedenheit und das Endergebnis sind immens.
Hoffentlich hat dieser Überblick gezeigt, wie Web Scraping die Analyse im Einzelhandel verändern kann. Bitte wenden Sie sich an uns, wenn Sie weitere Fragen haben! Ich freue mich immer, mit Ihnen darüber zu sprechen, wie Scraping Ihren spezifischen Datenanforderungen gerecht werden kann.
