EコマースビジネスでWebデータ抽出はどのように使用されますか？

公開: 2022-07-14

私たちは皆、企業が収集したデータの価値と、それを使用して製品計画、顧客維持、マーケティング、事業開発などを改善する方法を理解しています。デジタル時代とストレージ容量の増加により、組織が作成した内部データがビッグデータに関連付けられる段階に達しました。ただし、内部データのみに依存することで、別の重要なソースであるオンラインデータを無視していることを認識しておく必要があります。

Webデータが使用される可能性のあるさまざまな方法のいくつかを見てみましょう。これらはすべて、これまでに経験したお客様の要件に基づいた実際の使用例であることに注意してください。

1.価格設定ポリシー

これは、最も一般的なeコマースのユースケースの1つです。最高のマージンを得るには、アイテムの価格を適切に設定することが重要です。これには、継続的な調査と価格戦略の変更が必要です。最初の方法では、市況、顧客の行動、在庫、およびその他の要因を考慮します。現在、会社のデータを使用して、このような料金プランを作成している可能性があります。ただし、消費者は価格に敏感である可能性があるため、同様のアイテムについてライバルが設定した価格を分析する必要もあります。

iWeb ScrapingのDaaSソリューションは、製品名、種類、バリエーション、価格などを含むeコマースWebサイトからのデータフィードを配信できます。追加の調査を行うために、競合他社のWebサイトから選択した形式（CSV / XML / JSON）で構造化データを取得できます。分析ツールにデータを入力するだけで、競合他社の価格戦略を価格計画に組み込む準備が整います。

これにより、次のような特定の重要な質問に対する回答が提供されます。どの商品がプレミアム価格を要求する可能性がありますか。お金を失うことなくどこで割引を提供できますか？また、ライブクロールソリューションを利用して、洗練された動的（リアルタイム）価格戦略を実装することで、さらに一歩進めることもできます。それとは別に、データフローを利用して、競合他社の製品カタログを分析および追跡することができます。

2.リセラー管理

多くのメーカーは再販業者を通じて販売しており、ほとんどの場合、再販業者は同じ一連のeコマースサイトで商品を販売することを禁じられています。これは、ベンダーが自分の製品の販売について他の売り手と競合しないことを保証します。ただし、条件に違反している再販業者をサイトで手動で検索することはまったく不可能です。それとは別に、一部の違法ベンダーが多数のWebサイトで製品を販売している可能性があります。

Webデータ抽出サービスを使用すると、データ収集プロセスを合理化できるため、アイテムやディーラーをより短時間で効率的に検索できます。その後、法務部門は状況に応じて適切な措置を講じることができます。

3.不正の検出

昨年、Appleは、Amazonで本物として販売されている充電器とケーブルの大部分が実際には製造が不十分であり、コンポーネントの不良または欠落、設計の欠陥、電気絶縁の不足を発見しました。簡単に言えば、バイヤーはアマゾンを信頼していたため、アマゾンで偽造品を購入していました。 Appleのブランドイメージが偽造アクセサリーによって傷つけられていたことは否定できません。

このような状況では、Webクロールを利用して、製品データポイントを自動的に取得し、大幅な価格変更を検出して、販売者の信頼性を検証できます。これは、商品を販売するチャネルパートナーが、合意された最低小売価格に準拠していることを保証するためにも使用できます。価格がMRPを下回ると、収益に悪影響を与える可能性があります。契約に準拠していないパートナーを検出するために、ほぼリアルタイムのクロールまたはライブクロールを実行できます。

4.需要予測

需要分析は、製品の計画と出荷の重要な部分です。次のような重要な問題に対する回答を提供します。どの製品がすぐに進歩するか。 2つのうちどちらが遅いですか？まず、eコマース企業は自社の販売データを評価して需要を予測できますが、通常は、発売のかなり前に計画を完了することをお勧めします。これは、消費者が到着した後に計画を立てる必要がないためです。需要に合わせて適切な数のアイテムを用意します。製品レビューをスクレイピングすることは、eコマースビジネスとメーカーの両方が市場をより深く理解し、それを活用するのに役立つ可能性があります。

オンライン求人サイトは、需要の良い指標を取得するための素晴らしい場所です。 Webクロールは、最も人気のあるアイテム、カテゴリ、およびリスト率を追跡するために使用される場合があります。また、さまざまな地理的場所に関連してパターンを調べることもできます。最後に、この情報を利用して、地域の需要に基づいてさまざまなカテゴリの製品販売に優先順位を付けることができます。

5.マーケットプレイスの検索ランキング

多くのeコマースビジネスは、自社のサイトと、AmazonやeBayなどのマーケットプレイスの両方で製品を提供しています。多数のバイヤーとディーラーがこれらの有名な市場に行きます。これらのプラットフォームには多数のベンダーが存在するため、特定の検索で競争してランクを上げるのは困難です。これらの市場では、複数の側面（タイトル、説明、ブランド、写真、コンバージョン率など）が検索結果に影響を与えており、定期的に改善する必要があります。その結果、Webデータ抽出を使用して、個々のアイテムに対して選択されたキーワードのランキングを追跡すると、最適化の取り組みの成功を判断するのに役立つ可能性があります。

6.キャンペーンの追跡

多くの企業が、YouTubeやTwitterなどのソーシャルメディアサイトで顧客と交流しています。消費者はますます彼らの不満を放映するために様々な場所に行くようになっています。企業は今、顧客の発言を監視し、耳を傾け、それに基づいて行動する必要があります。リツイート、いいね、ビューの数を超えて、顧客があなたの言葉をどのように解釈したかを調べる必要があります。

これは、フォーラムやYouTubeやTwitterなどのソーシャルメディアサイトで、あなたや競合他社のブランドに関連するすべてのコメントを監視することで達成できます。感情分析を使用して、データをさらに掘り下げることができます。これにより、将来のキャンペーンのアイデアが増え、製品戦略とカスタマーサービスプランの最適化に役立ちます。

結論

このブログでは、eコマース分野でのオンラインデータマイニングの実用的なアプリケーションのいくつかを紹介しました。 Webからのデータのクロールと取得は、時間とリソースを大量に消費する可能性があります。一貫したデータフローを維持するには、主題の理解、データインフラストラクチャ、および監視設定（Webサイトのレイアウト変更の場合）を備えた強力なITスタッフが必要です。

何人かのクライアントが社内でこれを達成しようとし、その結果が期待を下回ったときに私たちのところに来たことを指摘するのは場違いではありません。結果として、必要な頻度で事前に指定された形式で任意の数のサイトからデータを送信できるサービスプロバイダーとしての専門家のデータを扱うのが最善です。 iWeb Scrapingは、データ収集プロセス全体を管理し、高品質のデータが遅滞なく配信されることを保証します。

Webスクレイピングサービスについては、今すぐiWebScrapingにお問い合わせください。