Con más de 700,000 reseñas de software empresarial, Capterra proporciona conocimientos e información invaluables para las empresas que buscan encontrar las herramientas y soluciones adecuadas. Sin embargo, aprovechar estos datos a escala puede resultar complicado sin una API oficial. Como experto en web scraping con más de 5 años de experiencia en la extracción de datos de sitios como Capterra, compartiré mis consejos y estrategias para extraer datos de Capterra de manera efectiva.
¿Por qué extraer datos de Capterra?
Estas son algunas de las razones clave por las que las empresas quieren extraer y analizar datos de Capterra que he observado en innumerables clientes:
- Realice investigaciones competitivas sobre herramientas y soluciones de software empresarial en su mercado.
- Realice un seguimiento de los comentarios y opiniones de los clientes sobre los productos que vende o está considerando
- Obtenga inteligencia de mercado analizando las tendencias y la adopción de software
- Mejore la hoja de ruta de su producto en función de las necesidades del usuario y los puntos débiles
- Optimice los precios y el conjunto de funciones de su software basándose en un análisis competitivo
- Identifique personas influyentes y líderes de opinión que revisen productos en su categoría.
Con más de 40 categorías y más de 700 reseñas, Capterra contiene una mina de oro de datos procesables. Extraer y estructurar estos datos permite tomar decisiones comerciales más informadas.
Desafíos de extraer datos de Capterra
Si bien Capterra proporciona una gran cantidad de información útil, rastrear el sitio conlleva algunos desafíos únicos que he aprendido a afrontar:
- Sin API oficial: A diferencia de algunos sitios, Capterra no proporciona una API oficial para acceder a sus datos. Esto significa que necesitarás raspar HTML e imitar los comportamientos de los usuarios.
- Uso intensivo de JavaScript: Capterra depende en gran medida de JavaScript para cargar su contenido de forma dinámica. Los scrapers necesitan capacidades sólidas de representación de JavaScript para ejecutar scripts.
- Limitación de velocidad: Extraer grandes cantidades de datos demasiado rápido puede provocar bloqueos. Según mi experiencia, el raspado debe limitarse con cautela para evitar interrupciones.
- Capturas: Capterra muestra pruebas de captcha si detecta actividad de scraping abusiva. Los scrapers necesitan capacidades de resolución de captcha para manejar estos obstáculos.
Sin embargo, con la estrategia y las herramientas adecuadas, estos desafíos pueden abordarse para obtener acceso a los datos de Capterra a escala.
Estrategias y herramientas de raspado
Al raspar Capterra, los dos factores más importantes son el uso de herramientas de raspado robustas y el raspado responsable. Estas son algunas de las mejores prácticas que he perfeccionado a lo largo de años de proyectos exitosos de scraping de Capterra:
1. Utilice proxies y rotación
Los servidores proxy son esenciales para cualquier proyecto de web scraping a gran escala. Al enrutar las solicitudes a través de múltiples direcciones IP de proxy, puede realizar scraping de manera eficiente sin ser bloqueado. Recomiendo utilizar proveedores como Oxylabs, Luminati y Smartproxy que ofrecen miles de servidores proxy.
La rotación continua de proxies es clave: reutilizar los mismos proxies repetidamente los consumirá rápidamente. Recomiendo rotar los proxies aleatoriamente por solicitud para maximizar el espacio de IP.
2. Habilite la representación de JavaScript
Dado que Capterra depende en gran medida de JavaScript, los scrapers necesitan capacidades sólidas de renderizado JS. Los navegadores sin cabeza como Puppeteer o Playwright son ideales. Pueden ejecutar JavaScript completamente y representar páginas como un navegador real.
Descubrí que las bibliotecas de solicitudes HTTP simples terminan con páginas raspadas parciales ya que no pueden ejecutar JavaScript. Los navegadores sin cabeza reproducen completamente el contenido dinámico de Capterra.
3. Implementar retrasos de tiempo aleatorios
Para imitar el comportamiento natural del usuario, introduzca retrasos aleatorios entre las solicitudes de extracción. Según mis pruebas, los retrasos de 5 a 15 segundos entre solicitudes funcionan bien para evitar bloqueos.
Esto evita el scraping demasiado rápido y la activación de límites de tarifas. La aleatoriedad también imita mejor los patrones humanos que los intervalos fijos.
4. Desarrollar métodos de resolución de Captcha
Cuando Capterra detecta un scraping abusivo, solicitará pruebas de captcha. Querrá integrar capacidades de resolución de captcha como Anti-Captcha o DeathByCaptcha para resolver estas pruebas mediante programación.
Esto garantiza que el raspado no sea interrumpido por captchas. Recomiendo presupuestar más de 70 captchas por mes como base para rastreos grandes.
5. Raspe en lotes más pequeños
Al extraer conjuntos de datos más grandes, divídalos en lotes más pequeños durante varias sesiones. Por ejemplo, obtenga 250 listados por sesión frente a 1,000.
Esto hace que la actividad parezca más natural en lugar de eliminar todo rápidamente. He descubierto que los tamaños de lote entre 100 y 300 funcionan bien.
Las herramientas de scraping como ParseHub, ScraperAPI y Octoparse incorporan muchas de las mejores prácticas descritas anteriormente, lo que las convierte en excelentes opciones para proyectos de Capterra.
¿Qué datos puedes extraer?
Ahora que hemos cubierto algunos consejos para un scraping efectivo, analicemos qué datos realmente puedes extraer de Capterra.
Estos son algunos de los tipos de datos clave disponibles:
- Listados de directorio – Nombres, descripciones, categorías para listados de software.
- Detalles del producto – Precios, características, detalles de la versión, soporte de plataforma, etc. para productos específicos
- Detalles del vendedor – Información sobre proveedores y desarrolladores de software.
- Opiniones de los usuarios – Reseñas detalladas dejadas por usuarios que brindan comentarios sobre el software.
- Revisar detalles – Nombre del revisor, puesto, empresa, calificación y más
- Registros de cambios de versión – Detalles sobre actualizaciones de software y cambios de funciones.
Estos datos se pueden extraer de los directorios, páginas de productos y páginas de proveedores de Capterra. La fuente más rica de datos no estructurados se encuentra en las más de 700 reseñas de software de Capterra.
Reseñas de raspado de Capterra
Profundicemos en la recopilación de reseñas de Capterra, que contienen datos de sentimiento increíblemente valiosos.
Para dar una idea de la escala, Capterra actualmente indexa más 730,000 opiniones de usuarios verificadas en miles de productos de software empresarial a febrero de 2024. Esto lo convierte en uno de los conjuntos de datos de revisión más grandes de software B2B en línea.
La estructuración de estos datos permite análisis potentes como:
- Análisis de sentimiento: ¿las reseñas son en su mayoría positivas o negativas?
- Análisis de funciones: ¿de qué características del producto hablan más los usuarios?
- Análisis de la competencia: ¿cómo se comparan las reseñas de su producto?
- Análisis de tendencias: ¿las reseñas mejoran o empeoran con el tiempo?
Por ejemplo, podrías extraer todos 2,251 evaluaciones para que "Google Analytics" vea quejas y deseos comunes en torno a las funciones. O analice las calificaciones a lo largo del tiempo para ver si mejoraron después de una renovación del producto.
Las posibilidades son infinitas con tantos datos de reseñas estructurados a tu alcance.
Consejos para una extracción eficaz de reseñas
Aquí hay algunos consejos que he perfeccionado a partir de más de 100,000 reseñas de Capterra para estructurar estos datos de manera efectiva:
- Utilice herramientas de scraping sólidas como Puppeteer para representar páginas de revisión con mucho JavaScript
- Extraiga campos clave como el nombre del revisor, el texto y la calificación en datos estructurados (CSV, JSON)
- Limpiar y procesar texto: eliminar HTML, normalizar codificaciones, deduplicar, etc.
- Almacene datos en bases de datos como MongoDB para facilitar el filtrado y análisis
- Utilice proxies y retrasos para evitar la detección al recopilar grandes volúmenes de reseñas
- Divida en lotes de aproximadamente 250 revisiones y rote los trabajos de scraping para distribuirlos a lo largo del tiempo.
Consideraciones legales
Al extraer Capterra o cualquier sitio web, es importante asegurarse de cumplir con la ley según mi experiencia:
- Términos de Uso – Revise los Términos de servicio de Capterra para comprender cómo permiten el uso de datos.
- Gestión de datos – Eliminar identificadores directos de los datos extraídos para preservar el anonimato
- No distribución – No vuelva a publicar directamente el contenido completo copiado de Capterra
- Atribución – Si reutiliza extractos, atribúyalos correctamente a Capterra
- Uso interno – Extraer datos para análisis interno versus distribución externa
Siempre y cuando realices scraping de manera responsable y cumplas con los ToS de un sitio, extraer datos para el análisis competitivo interno suele ser un uso legítimo aceptable.
Recomendaciones finales
Las herramientas de scraping proporcionan los medios para desbloquear la gran cantidad de datos de investigación de mercado de Capterra. Con las mejores prácticas responsables de web scraping, puede extraer reseñas de productos, listados de directorios y otro contenido con fines de inteligencia competitiva e investigación de mercado.
Según mi experiencia, abordar el scraping de forma gradual, utilizar herramientas como proxies y navegadores sin cabeza y rotar en pequeños lotes ayuda a evitar interrupciones en los esfuerzos de recopilación de datos.
Recomiendo encarecidamente consultar a profesionales como yo que se especializan en el scraping de Capterra para garantizar una extracción de datos legal y sin problemas. Los conocimientos adquiridos bien merecen la inversión en experiencia.
Equipadas con datos estructurados de Capterra, las empresas obtienen conocimientos competitivos únicos para crear mejores productos informados directamente por los comentarios de los clientes y las tendencias del mercado.
