No cenário hipercompetitivo do varejo, os dados são fundamentais. Os varejistas vivem e morrem com base em sua capacidade de aproveitar dados para identificar tendências, otimizar operações e encantar os clientes. Mas com os dados espalhados pela web e isolados em sistemas legados, acessá-los pode ser um enorme desafio. É aí que entra o web scraping.
Web scraping permite automatizar a coleta de dados de sites e aplicativos em grande escala. Quando bem feito, abre um mundo de oportunidades de análise de varejo que simplesmente não são viáveis manualmente.
De acordo com BusinessWire, estima-se 87% dos varejistas estão investindo em análise de big data para melhorar a experiência do cliente. Mas muitos dependem de processos manuais fragmentados para recolha de dados. As soluções de web scraping oferecem uma atualização vital.
Neste guia, exploraremos os principais ferramentas que permitem aos varejistas coletar dados do site e extrair insights sem esforço. Vamos mergulhar!
As limitações da coleta manual de dados
Antes de entrarmos nas ferramentas, é importante entender por que o web scraping automatizado é tão valioso em comparação aos métodos analógicos de coleta de dados.
Lento, caro e de escopo limitado
A forma tradicional como os varejistas coletam dados envolve fazer com que analistas ou estagiários naveguem manualmente nos sites para copiar e colar informações em planilhas. Essa abordagem é incrivelmente:
Devagar – Pode levar horas ou dias para coletar dados de algumas dezenas de produtos ou páginas. Impossível obter a visão abrangente necessária para decisões inteligentes.
Caro – Pagar equipes para coletar dados manualmente desvia recursos de análises que agregam valor. Processos propensos a erros também levam à baixa qualidade dos dados.
Limitado – A recolha baseada em seres humanos restringe a quantidade de dados que podem ser recolhidos de forma viável. Você obtém apenas amostras em vez de um conjunto de dados completo.
O alto custo dos dados desatualizados
Segundo pesquisa de Forrester, os custos de confiar em dados desatualizados, incompletos ou isolados incluem:
- Receita perdida devido a oportunidades perdidas
- Aumento de despesas devido a processos ineficientes
- Custos mais elevados de aquisição de clientes
- Redução da retenção e envolvimento do cliente
Essas desvantagens tornam imperativo que os varejistas assumam o controle sobre seus dados. A boa notícia é que o web scraping torna a coleta robusta de dados viável para organizações de qualquer tamanho!
Web Scraping automatizado muda o jogo
Com o web scraping, os varejistas podem coletar milhares de páginas de produtos, avaliações, preços e outros detalhes com apenas alguns cliques. Os benefícios incluem:
✅ Dados Exaustivos – Acesse conjuntos de dados que são ordens de magnitude maiores do que os métodos manuais.
✅ Análise mais rápida – Dados canalizados automaticamente para bancos de dados e ferramentas analíticas.
✅ REDUZA OS CUSTOS – Reduza a dependência de processos manuais e equipes de dados.
✅ Maior Agilidade – Itere mais rapidamente com base em dados mais recentes atualizados em tempo real.
Vejamos cinco ferramentas principais que permitem recursos revolucionários de web scraping para o varejo.
1. Octoparse – Projete visualmente raspagens sem código
Octoparse é uma ferramenta de web scraping que não precisa de codificação ou script. Você pode selecionar visualmente os elementos da página e projetar seus scrapers com cliques em vez de código.
Características chaves:
- Interface visual e fluxos de trabalho intuitivos
- Extraia dados de páginas HTML e JavaScript
- Suporte para dados paginados, logins e reCAPTCHAs
- Plataforma em nuvem com suporte de colaboração
Octoparse torna mais fácil para usuários não técnicos raspar listas de produtos, preços, estoque e outros detalhes. É ótimo para necessidades de dados ad hoc sem programação extensa.
2. Mozenda – Raspagem de nível empresarial em escala
Mozenda é uma solução pesada de web scraping desenvolvida para os maiores conjuntos de dados e os sites mais complexos.
Características chaves:
- Mecanismo de renderização avançado lida com sites JavaScript dinâmicos
- Escala para milhões de páginas de produtos
- O estúdio de integração canaliza dados para bancos de dados e aplicativos
- Plataforma de nuvem segura com 99.5% de tempo de atividade
Varejistas líderes como o Walmart usam o Mozenda para monitorar milhares de listagens de produtos de vários concorrentes. A plataforma torna os dados de comércio eletrônico em grande escala facilmente analisáveis.
3. ScrapeStorm – Raspagem de nuvem amigável
ScrapeStorm equilibra facilidade de uso com versatilidade em uma plataforma baseada em nuvem.
Características chaves:
- Interface intuitiva de apontar e clicar
- Manipulação robusta de JavaScript e SPAs
- Rotação automática de IP para evitar bloqueios
- Fluxos de trabalho agendados e automatizados
- Preços acessíveis de pagamento conforme o uso
Para necessidades ocasionais ou leves de web scraping, o ScrapeStorm é fácil de usar, sem grande compromisso. Os varejistas podem extrair dados sob demanda ou dentro do cronograma.
4. Scrapy – Scraping com poderosas bibliotecas Python
Scrapy é uma estrutura de código aberto popular para web scraping em Python, a linguagem preferida para ciência de dados.
Características chaves:
- Mecanismo de extração de dados otimizado
- Raspagem flexível baseada em seletor
- Comunidade e ecossistema fortes
- Estrutura madura para projetos complexos
- Opções para dimensionar e distribuir scrapes
Para varejistas com equipes de ciência de dados, o Scrapy desbloqueia recursos avançados de scraping que podem ser integrados diretamente em análises e pipelines de aprendizado de máquina.
5. Apify – Automação de Scraping Simplificada
Apify oferece uma plataforma de web scraping baseada em atores focada em automação e facilidade de uso.
Características chaves:
- Mais de 70 scrapers pré-construídos para sites comuns
- Ferramentas para navegar, extrair e armazenar dados
- Escalonamento automático da plataforma em nuvem
- Programe e orquestre fluxos de trabalho
- Exporte dados em qualquer formato
Para dados de varejo continuamente atualizados, o Apify simplifica a construção de fluxos de trabalho automatizados. O modelo de ator abstrai a complexidade.
Dicas para o sucesso do Web Scraping no varejo
Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a começar a fazer web scraping para maximizar o valor:
Comece pequeno – Comece com uma prova de conceito limitada para demonstrar valor e obter adesão de todas as equipes.
Escolha a ferramenta certa – Considere o conhecimento técnico, o orçamento e as necessidades de integração para encontrar a melhor opção.
Estabeleça metas específicas – Scraping sem uma visão clara leva a dados não utilizados e esforços desperdiçados.
Evite raspar demais – Atenha-se a dados de alto valor necessários para métricas e objetivos.
Verifique a conformidade legal – Entenda políticas como termos de serviço para trabalhar com responsabilidade.
Dados limpos e estruturados – Planeje transformações para preparar a análise de dados.
Enriquecer dados – Combine a raspagem com dados internos e de terceiros para obter insights mais profundos.
Crie suporte interno – Envolva as partes interessadas desde o início e compartilhe os sucessos para dimensionar os esforços.
Scraping abre um mundo de análise de varejo
Web scraping representa uma atualização vital na forma como os varejistas acessam os dados necessários para competir e satisfazer os clientes na era digital.
Com uma solução moderna de web scraping, você pode acessar novas fontes de dados em uma escala nunca antes possível manualmente. Ao incorporar essas informações automatizadas em sua pilha de análises, sua organização obtém uma visão incomparável de seu mercado e de seus clientes.
A base de dados possibilitada pelo web scraping permite preços mais inteligentes, promoções direcionadas, experiências personalizadas do cliente e tomada de decisões estratégicas. Os benefícios para a satisfação do cliente e os resultados financeiros são imensos.
Esperamos que esta visão geral tenha mostrado como o web scraping pode transformar a análise de varejo. Entre em contato se tiver outras dúvidas! Fico sempre feliz em conversar mais sobre como a raspagem pode atender às suas necessidades específicas de dados.
