В условиях гиперконкурентной розничной торговли данные играют решающую роль. Ритейлеры живут и умирают благодаря своей способности использовать данные для выявления тенденций, оптимизации операций и удовлетворения клиентов. Но поскольку данные распространяются по сети и разрознены в устаревших системах, доступ к ним может стать огромной проблемой. Вот здесь-то и приходит на помощь парсинг веб-страниц.
Веб-скрапинг позволяет автоматизировать сбор данных с веб-сайтов и приложений в больших масштабах. Если все сделано правильно, это открывает целый мир возможностей розничной аналитики, которые просто невозможно реализовать вручную.
По данным BusinessWire, примерно 87% ритейлеров инвестируют в аналитику больших данных для улучшения качества обслуживания клиентов.. Но многие полагаются на фрагментированные ручные процессы сбора данных. Решения для парсинга веб-страниц предлагают жизненно важное обновление.
В этом руководстве мы рассмотрим лучшие инструменты, которые позволяют ритейлерам собирать данные с веб-сайтов и легко извлекать ценную информацию. Давайте погрузимся!
Ограничения ручного сбора данных
Прежде чем мы перейдем к инструментам, важно понять, почему автоматизированный парсинг веб-страниц так ценен по сравнению с аналоговыми методами сбора данных.
Медленно, дорого и ограничено в объеме
Традиционный способ сбора данных ритейлерами предполагает, что аналитики или стажеры вручную просматривают веб-сайты для копирования и вставки информации в электронные таблицы. Этот подход невероятен:
Замедлять – Сбор данных по нескольким десяткам продуктов или страниц может занять часы или дни. Невозможно получить комплексное представление, необходимое для принятия разумных решений.
Дорогостоящий – Плата командам за сбор данных вручную отвлекает ресурсы от аналитики, добавляющей ценность. Процессы, подверженные ошибкам, также приводят к плохому качеству данных.
Ограниченный – Сбор данных человеком ограничивает объем данных, которые можно собрать. Вы получаете только образцы, а не полный набор данных.
Высокая стоимость устаревших данных
Согласно исследованиям Forrester, затраты, связанные с использованием устаревших, неполных или разрозненных данных, включают:
- Упущенный доход из-за упущенных возможностей
- Увеличение затрат из-за неэффективных процессов
- Более высокие затраты на привлечение клиентов
- Снижение удержания и вовлеченности клиентов
Эти недостатки заставляют ритейлеров брать под контроль свои данные. Хорошей новостью является то, что парсинг веб-страниц делает надежный сбор данных доступным для организаций любого размера!
Автоматизированный парсинг веб-страниц меняет игру
С помощью веб-скрапинга ритейлеры могут парсить тысячи страниц товаров, обзоров, цен и других подробностей всего за несколько кликов. Преимущества включают в себя:
✅ Исчерпывающие данные – Доступ к наборам данных, которые на несколько порядков больше, чем при использовании ручных методов.
✅ Быстрая аналитика – Данные автоматически передаются в базы данных и инструменты аналитики.
✅ Низкие затраты – Снижение зависимости от ручных процессов и групп данных.
✅ Большая ловкость – Выполняйте итерации быстрее на основе более свежих данных, обновляемых в режиме реального времени.
Давайте рассмотрим 5 ключевых инструментов, которые обеспечивают революционные возможности парсинга веб-страниц в розничной торговле.
1. Octoparse — визуальный дизайн без кода
Octoparse — это инструмент для парсинга веб-страниц, который не требует программирования или написания сценариев. Вы можете визуально выбирать элементы страницы и создавать парсеры с помощью кликов, а не кода.
Ключевые особенности:
- Интуитивно понятный визуальный интерфейс и рабочие процессы
- Очистка данных со страниц HTML и JavaScript
- Поддержка постраничных данных, логинов и reCAPTCHA.
- Облачная платформа с поддержкой совместной работы
Octoparse позволяет нетехническим пользователям легко собирать списки продуктов, цены, запасы и другие детали. Он отлично подходит для специальных потребностей в данных без необходимости обширного программирования.
2. Mozenda – парсинг корпоративного уровня в масштабе
Mozenda — это мощное решение для парсинга веб-страниц, созданное для самых больших наборов данных и самых сложных сайтов.
Ключевые особенности:
- Расширенный механизм рендеринга обрабатывает динамические сайты JavaScript.
- Масштабируется до миллионов страниц продукта
- Студия интеграции передает данные в базы данных и приложения.
- Безопасная облачная платформа с временем безотказной работы 99.5 %.
Ведущие ритейлеры, такие как Walmart, используют Mozenda для мониторинга тысяч списков товаров у множества конкурентов. Платформа позволяет легко анализировать крупномасштабные данные электронной коммерции.
3. ScrapeStorm – дружественное парсинг облаков
ScrapeStorm сочетает в себе простоту использования и универсальность облачной платформы.
Ключевые особенности:
- Интуитивно понятный интерфейс «укажи и щелкни»
- Надежная обработка JavaScript и SPA
- Автоматическая ротация IP-адресов во избежание блокировки
- Запланированные и автоматизированные рабочие процессы
- Доступная цена с оплатой по мере использования
ScrapeStorm прост в использовании и не требует особых усилий для случайных или легких задач по парсингу веб-страниц. Розничные торговцы могут собирать данные по требованию или по расписанию.
4. Scrapy – парсинг с помощью мощных библиотек Python
Scrapy — это популярная платформа с открытым исходным кодом для парсинга веб-страниц на Python, предпочтительном языке для науки о данных.
Ключевые особенности:
- Оптимизированный механизм извлечения данных
- Гибкий парсинг на основе селектора
- Сильное сообщество и экосистема
- Продуманная основа для сложных проектов
- Параметры масштабирования и распределения царапин
Для ритейлеров, у которых есть команды по анализу данных, Scrapy открывает расширенные возможности парсинга, которые можно напрямую интегрировать в конвейеры аналитики и машинного обучения.
5. Apify – упрощенная автоматизация парсинга
Apify предлагает основанную на актерах платформу для парсинга веб-страниц, ориентированную на автоматизацию и простоту использования.
Ключевые особенности:
- Более 70 готовых парсеров для обычных сайтов.
- Инструменты для просмотра, извлечения и хранения данных
- Облачная платформа автоматически масштабируется
- Планируйте и координируйте рабочие процессы
- Экспорт данных в любой формат
Для постоянно обновляемых данных о розничной торговле Apify упрощает создание автоматизированных рабочих процессов. Модель актера абстрагирует сложность.
Советы по успешному парсингу веб-страниц в розничной торговле
Вот несколько советов, которые помогут вам начать работу с веб-скрапингом, чтобы получить максимальную отдачу:
Начните с малого – Начните с ограниченной проверки концепции, чтобы продемонстрировать ценность и заручиться поддержкой команд.
Выберите правильный инструмент – Чтобы найти наилучший вариант, учитывайте технические знания, бюджет и интеграцию.
Ставьте конкретные цели – Парсинг без четкого видения приводит к неиспользованным данным и напрасным усилиям.
Избегайте чрезмерной очистки – Придерживайтесь ценных данных, необходимых для показателей и целей.
Проверьте соответствие законодательству – Понимайте такие правила, как условия обслуживания, чтобы ответственно относиться к парсингу.
Очистите и структурируйте данные – Планируйте преобразования, чтобы подготовить данные к анализу.
Обогащать данные – Объедините сбор данных с внутренними и сторонними данными для более глубокого понимания.
Создайте внутреннюю поддержку – Привлекайте заинтересованные стороны на раннем этапе и делитесь успехами для масштабирования усилий.
Парсинг открывает мир розничной аналитики
Веб-скрапинг представляет собой жизненно важное обновление того, как ритейлеры получают доступ к данным, необходимым для конкуренции и удовлетворения клиентов в цифровую эпоху.
Благодаря современному решению для парсинга веб-страниц вы можете использовать новые источники данных в таком масштабе, который раньше был невозможен вручную. Включив эти автоматические входные данные в свой набор аналитики, ваша организация получит беспрецедентное представление о своем рынке и клиентах.
База данных, обеспечиваемая парсингом веб-страниц, обеспечивает более разумное ценообразование, целевые рекламные акции, персонализированное обслуживание клиентов и принятие стратегических решений. Преимущества для удовлетворенности клиентов и прибыли огромны.
Надеемся, что этот обзор показал, как парсинг веб-страниц может изменить аналитику розничной торговли. Пожалуйста, обращайтесь, если у вас есть еще вопросы! Я всегда рад поговорить подробнее о том, как парсинг может удовлетворить ваши конкретные потребности в данных.
