전자 상거래 비즈니스에서 웹 데이터 추출은 어떻게 사용됩니까?

우리 모두는 회사에서 수집한 데이터의 가치와 무엇보다도 제품 계획, 고객 유지, 마케팅 및 비즈니스 개발을 개선하는 데 사용할 수 있는 방법을 이해합니다. 디지털 시대와 저장 용량 증가로 인해 조직에서 생성한 내부 데이터가 빅데이터와 연결되는 단계에 이르렀습니다. 그러나 내부 데이터에만 의존함으로써 또 다른 중요한 소스인 온라인 데이터를 무시하고 있다는 사실을 인식해야 합니다.

웹 데이터가 사용될 수 있는 몇 가지 다른 방법을 살펴보겠습니다. 이것들은 모두 우리가 지금까지 경험한 고객 요구 사항을 기반으로 한 실제 사용 예임을 명심하십시오.

1. 가격 정책

이것은 가장 일반적인 전자 상거래 사용 사례 중 하나입니다. 가장 높은 마진을 얻으려면 항목의 가격을 적절하게 책정하는 것이 중요합니다. 따라서 가격 책정 전략을 지속적으로 검토하고 수정해야 합니다. 첫 번째 방법은 시장 상황, 고객 행동, 재고 및 기타 요소를 고려합니다. 아마도 현재 회사 데이터를 사용하여 이와 같은 요금제를 만들고 있을 것입니다. 그러나 소비자는 가격에 민감할 수 있으므로 유사한 품목에 대해 경쟁업체가 설정한 가격도 분석해야 합니다.

iWeb Scraping의 DaaS 솔루션은 제품 이름, 종류, 변형, 가격 등이 포함된 전자 상거래 웹사이트의 데이터 피드를 제공할 수 있습니다. 추가 조사를 수행하기 위해 경쟁사의 웹사이트에서 원하는 형식(CSV/XML/JSON)으로 구조화된 데이터를 얻을 수 있습니다. 데이터를 분석 도구에 입력하기만 하면 경쟁업체의 가격 전략을 가격 계획에 통합할 수 있습니다.

이것은 다음과 같은 특정 핵심 질문에 대한 답변을 제공합니다. 어떤 상품이 프리미엄 가격을 요구할 수 있습니까? 돈을 잃지 않고 어디에서 할인을 제공할 수 있습니까? 또한 라이브 크롤링 솔루션을 활용하여 정교한 동적(실시간) 가격 책정 전략을 구현하여 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 그 외에도 데이터 흐름을 활용하여 경쟁사의 제품 카탈로그를 분석하고 추적할 수 있습니다.

2. 리셀러 관리

많은 제조업체가 리셀러를 통해 판매하며 대부분의 경우 리셀러는 동일한 전자 상거래 사이트 집합에서 항목을 판매할 수 없습니다. 이것은 공급업체가 자신의 제품 판매를 위해 다른 판매자와 경쟁하지 않는다는 것을 보장합니다. 그러나 조건을 위반하는 리셀러에 대한 사이트를 수동으로 검색하는 것은 매우 불가능합니다. 그 외에도 일부 불법 공급 업체는 수많은 웹 사이트에서 제품을 판매할 수 있습니다.

웹 데이터 추출 서비스는 데이터 수집 프로세스를 간소화하여 더 짧은 시간에 더 효율적으로 항목과 딜러를 검색할 수 있도록 도와줍니다. 그 후 법무 부서는 상황에 따라 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 사기 탐지

작년에 Apple은 Amazon에서 정품으로 판매되는 대부분의 충전기와 케이블이 실제로 열등하거나 누락된 구성 요소, 결함 있는 디자인 및 불충분한 전기 절연과 함께 제대로 제조되지 않았음을 발견했습니다. 간단히 말해서 구매자는 아마존을 믿었기 때문에 아마존에서 위조품을 구매한 것입니다. 애플의 브랜드 이미지가 위조 액세서리로 인해 훼손되고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다.

이러한 상황에서 웹 크롤링을 사용하여 제품 데이터 포인트를 자동으로 검색하여 상당한 가격 변동을 감지하고 판매자의 진위를 확인할 수 있습니다. 이는 또한 귀하의 상품을 판매하는 채널 파트너가 합의된 최소 소매 가격을 준수하도록 보장하는 데 사용될 수 있습니다. MRP 아래로 떨어지는 가격은 수익에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 계약을 준수하지 않는 파트너를 감지하기 위해 거의 실시간 크롤링 또는 라이브 크롤링을 수행할 수 있습니다.

4. 수요예측

수요 분석은 제품 계획 및 배송의 중요한 부분입니다. 다음과 같은 중요한 문제에 대한 답변을 제공합니다. 어떤 제품이 빠르게 발전할까요? 둘 중 어느 쪽이 더 느릴까요? 전자 상거래 회사는 먼저 자체 판매 데이터를 평가하여 수요를 예측할 수 있지만 일반적으로 출시 전에 계획을 완료하는 것이 좋습니다. 소비자가 도착한 후 계획을 세울 필요가 없기 때문입니다. 당신은 수요에 맞는 적절한 수의 품목으로 준비될 것입니다. 제품 리뷰를 스크랩하면 전자 상거래 비즈니스와 제조업체가 시장을 더 깊이 이해하고 이를 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

온라인으로 분류된 사이트는 수요에 대한 좋은 지표를 얻을 수 있는 훌륭한 위치입니다. 웹 크롤링을 사용하여 가장 인기 있는 항목, 카테고리 및 목록 비율을 추적할 수 있습니다. 다양한 지리적 장소와 관련하여 패턴을 조사할 수도 있습니다. 마지막으로, 이 정보는 지역 수요에 따라 다양한 범주에서 제품 판매의 우선 순위를 정하는 데 활용될 수 있습니다.

5. 마켓플레이스 검색 순위

많은 전자 상거래 비즈니스는 사이트와 Amazon 및 eBay와 같은 시장에서 제품을 제공합니다. 많은 수의 구매자와 딜러가 이 잘 알려진 시장에 갑니다. 이러한 플랫폼에는 수많은 공급업체가 있기 때문에 특정 검색에 대해 경쟁하고 순위를 매기는 것이 어렵습니다. 여러 측면(제목, 설명, 브랜드, 사진, 전환율 등)이 이러한 시장의 검색 결과에 영향을 미치며 정기적으로 개선이 필요합니다. 결과적으로 웹 데이터 추출을 사용하여 개별 항목에 대해 선택한 키워드의 순위를 추적하면 최적화 노력의 성공 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 캠페인 추적

많은 기업이 YouTube 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 사이트에서 고객과 상호 작용하고 있습니다. 소비자들은 점점 더 다양한 장소에 불만을 표출하고 있습니다. 기업은 이제 고객의 말을 보고, 경청하고, 행동해야 합니다. 고객이 귀하의 단어를 어떻게 해석했는지 보려면 리트윗, 좋아요 및 조회 수 이상을 조사해야 합니다.

이는 귀하 및 귀하의 경쟁 브랜드와 연결된 모든 댓글에 대해 YouTube 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 사이트 및 포럼을 모니터링하여 수행할 수 있습니다. 감정 분석을 사용하여 데이터를 더 자세히 조사할 수 있습니다. 이는 향후 캠페인에 대한 더 많은 아이디어를 제공하고 제품 전략과 고객 서비스 계획을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

결론

이 블로그에서는 전자 상거래 공간에서 온라인 데이터 마이닝의 실용적인 응용 프로그램을 살펴보았습니다. 웹에서 데이터를 크롤링하고 검색하는 데 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있습니다. 일관된 데이터 흐름을 유지하려면 주제 이해, 데이터 인프라 및 모니터링 설정(웹사이트 레이아웃 변경 시)을 갖춘 강력한 IT 직원이 필요합니다.

여러 고객이 사내에서 이 작업을 수행하려고 시도한 다음 결과가 기대에 미치지 못했을 때 저희에게 찾아왔다는 사실을 언급해도 과언이 아닙니다. 결과적으로 원하는 빈도로 미리 지정된 형식으로 여러 사이트에서 데이터를 보낼 수 있는 서비스 제공자로서 전문 데이터를 처리하는 것이 가장 좋습니다. iWeb Scraping은 전체 데이터 수집 프로세스를 관리하고 고품질 데이터가 지체 없이 전달되도록 보장합니다.

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