競争の激しい小売業界では、データが何よりも重要です。小売業者は、データを活用して傾向を特定し、業務を最適化し、顧客を満足させる能力に基づいて生きて死んでいきます。しかし、データがウェブ上に広がり、レガシー システムにサイロ化されているため、データにアクセスすることは大きな課題となる可能性があります。そこで登場するのがWebスクレイピングです。
Web スクレイピングを使用すると、Web サイトやアプリからの大規模なデータ収集を自動化できます。正しく実行すると、手動では不可能な小売分析の世界の可能性が開かれます。
BusinessWire によると、推定 小売業者の 87% が顧客エクスペリエンスを向上させるためにビッグデータ分析に投資しています。しかし、多くはデータ収集のために断片的な手動プロセスに依存しています。 Web スクレイピング ソリューションは重要なアップグレードを提供します。
このガイドでは、 小売業者が Web サイトのデータを収集し、簡単に洞察を抽出できるトップツール。飛び込んでみましょう！
手動データ収集の限界
ツールを使用する前に、自動化された Web スクレイピングがアナログのデータ収集方法と比較してなぜ非常に価値があるのかを理解することが重要です。
遅く、高価で、範囲が限られている
小売業者がデータを収集する従来の方法では、アナリストやインターンが手動で Web サイトを閲覧し、情報をコピーしてスプレッドシートに貼り付ける必要がありました。このアプローチは信じられないほど素晴らしいです:
遅く – 数十の製品またはページにわたるデータを収集するには、数時間から数日かかる場合があります。賢明な意思決定に必要な包括的なビューを取得することは不可能です。
高価な – 手動でデータを収集するためにチームにお金を払うと、付加価値のある分析からリソースがそらされてしまいます。エラーが発生しやすいプロセスは、データ品質の低下にもつながります。
限定的 – 人間ベースの収集では、実際に収集できるデータの量が制限されます。完全なデータセットではなく、サンプルのみを取得します。
古いデータの高額なコスト
調査によると、 フォレスター、古いデータ、不完全なデータ、またはサイロ化されたデータに依存すると、次のようなコストがかかります。
- 機会の逸失による収益の損失
- 非効率なプロセスによる経費の増加
- 顧客獲得コストの上昇
- 顧客維持率とエンゲージメントの低下
こうした欠点があるため、小売業者はデータを管理することが不可欠になります。良いニュースは、Web スクレイピングにより、あらゆる規模の組織で堅牢なデータ収集が実現できることです。
自動化された Web スクレイピングがゲームを変える
Web スクレイピングを使用すると、小売業者は数回クリックするだけで、何千もの製品ページ、レビュー、価格、その他の詳細をスクレイピングできます。利点は次のとおりです。
✅ 包括的なデータ – 手動による方法よりも桁違いに大きいデータセットにアクセスします。
✅ より高速な分析 – データはデータベースと分析ツールに自動的にパイプされます。
✅ 低コスト – 手動プロセスとデータチームへの依存を軽減します。
✅ 機敏性の向上 – リアルタイムで更新されるより新しいデータに基づいて反復を高速化します。
小売業にとって革新的な Web スクレイピング機能を実現する 5 つの主要なツールを見てみましょう。
1. Octoparse – ノーコードスクレイピングを視覚的にデザインする
Octoparse は、コーディングやスクリプトを必要としない Web スクレイピング ツールです。ページ要素を視覚的に選択し、コードではなくクリックだけでスクレイパーを設計できます。
主な特長：
- 直感的なビジュアルインターフェイスとワークフロー
- HTML および JavaScript ページからデータをスクレイピング
- ページ分割されたデータ、ログイン、reCAPTCHA のサポート
- コラボレーションをサポートするクラウド プラットフォーム
Octoparse を使用すると、技術者以外のユーザーでも製品リスト、価格設定、在庫、その他の詳細を簡単に取得できます。大規模なプログラミングを必要とせずに、アドホックなデータのニーズに最適です。
2. Mozenda – エンタープライズグレードの大規模なスクレイピング
Mozenda は、最大のデータセットと最も複雑なサイト向けに構築された強力な Web スクレイピング ソリューションです。
主な特長：
- 高度なレンダリング エンジンが動的な JavaScript サイトを処理します
- 数百万の製品ページに拡張可能
- 統合スタジオはデータをデータベースとアプリにパイプします
- 稼働率 99.5% の安全なクラウド プラットフォーム
ウォルマートなどの大手小売業者は、Mozenda を使用して、複数の競合他社の何千もの商品リストを監視しています。このプラットフォームにより、大規模な電子商取引データを容易に分析できるようになります。
3. ScrapeStorm – フレンドリーなクラウドスクレイピング
ScrapeStorm は、クラウドベースのプラットフォームで使いやすさと多用途性のバランスをとりました。
主な特長：
- 直感的なポイントアンドクリックインターフェイス
- JavaScript と SPA の堅牢な処理
- ブロックを回避するための自動 IP ローテーション
- スケジュールされた自動化されたワークフロー
- 手頃な従量課金制の料金設定
時折の、または軽量の Web スクレイピング ニーズの場合、ScrapeStorm は大きなコミットメントを必要とせずに簡単に使用できます。小売業者は、オンデマンドまたはスケジュールに従ってデータを収集できます。
4. Scrapy – 強力な Python ライブラリを使用したスクレイピング
Scrapy は、データ サイエンスに最適な言語である Python で Web スクレイピングを行うための人気のあるオープンソース フレームワークです。
主な特長：
- 最適化されたデータ抽出エンジン
- 柔軟なセレクターベースのスクレイピング
- 強力なコミュニティとエコシステム
- 複雑なプロジェクトのための成熟したフレームワーク
- スクレイピングをスケーリングおよび分散するオプション
データ サイエンス チームを抱える小売業者にとって、Scrapy は、分析や機械学習のパイプラインに直接統合できる高度なスクレイピング機能を解放します。
5. Apify – 簡素化されたスクレイピングの自動化
Apify は、自動化と使いやすさに重点を置いたアクターベースの Web スクレイピング プラットフォームを提供します。
主な特長：
- 一般的なサイト向けに 70 以上の事前構築済みスクレーパー
- データを参照、抽出、保存するためのツール
- クラウドプラットフォームの自動スケール
- ワークフローのスケジュールと調整を行う
- 任意の形式でデータをエクスポート
継続的に更新される小売データのために、Apify は自動化されたワークフローの構築を簡素化します。アクター モデルは複雑さを抽象化します。
小売業向け Web スクレイピングを成功させるためのヒント
ここでは、Web スクレイピングを開始して価値を最大化するのに役立ついくつかのヒントを紹介します。
小さく始める – 価値を実証し、チーム全体の同意を得るために、限定的な概念実証から始めます。
適切なツールを選ぶ – 技術的な専門知識、予算、統合の必要性を考慮して、最適なものを見つけます。
特定の目標を設定する – 明確なビジョンのないスクレイピングは、未使用のデータと無駄な労力につながります。
削りすぎを避ける – 指標と目標に必要な価値の高いデータに固執します。
法的遵守をチェックする – 責任を持ってスクレイピングするための利用規約などのポリシーを理解します。
データを整理して構造化する – データ分析の準備を整えるための変換を計画します。
データを充実させる – スクレイピングと内部およびサードパーティのデータを組み合わせて、より深い洞察を得ることができます。
内部サポートを構築する – 関係者を早期に参加させ、成功を共有して取り組みを拡大します。
スクレイピングが小売分析の世界を開く
Web スクレイピングは、小売業者がデジタル時代に競争し、顧客を満足させるために必要なデータにアクセスする方法にとって重要なアップグレードです。
最新の Web スクレイピング ソリューションを使用すると、これまで手動では不可能だった規模で新しいデータ ソースを利用できるようになります。これらの自動化された入力を分析スタックに組み込むことで、組織は市場と顧客について比類のない視点を得ることができます。
Web スクレイピングによって実現されるデータ基盤により、よりスマートな価格設定、ターゲットを絞ったプロモーション、パーソナライズされた顧客エクスペリエンス、および戦略的な意思決定が可能になります。顧客満足度と収益の面でのメリットは計り知れません。
この概要で、Web スクレイピングが小売分析をどのように変革できるかを示していただければ幸いです。他にご質問がある場合はお問い合わせください。スクレイピングがお客様の特定のデータのニーズにどのように対応できるかについて、いつでも喜んでお話しさせていただきます。
