A coleta de todos os tipos de dados de marketplaces online e plataformas de e-commerce é conhecida como dados de e-commerce. Esses detalhes podem incluir:
- Dados sobre o cliente, incluindo demografia, palavras-chave de busca, preferências, entre outros.
- Informações sobre produtos, como faixas de preço, níveis de estoque, opções de envio, avaliações, etc.
O web scraping é uma ferramenta que as empresas usam para monitorar preços, tendências e atividades dos concorrentes, para compará-las com as suas próprias e fazer os ajustes necessários. Como as plataformas de e-commerce exibem dados de produtos e transações dos clientes, a maioria dos dados de e-commerce está acessível ao público.
Por que o Web Scraping é Crucial para o E-commerce?
O web scraping é essencial para empresas de e-commerce por diversas razões. Algumas das vantagens são as seguintes:
- Ajuda você a obter informações sobre aqueles que estão à sua frente: Você pode aprender informações sobre os produtos, custos e táticas de marketing dos seus concorrentes raspando seus sites. Você pode usar essas informações para criar sua própria estratégia de negócios de e-commerce com grande benefício.
- Encontrar novos leads: Encontrar novos leads é facilitado pelo scraping, que pode ajudar você a localizar possíveis clientes ou fornecedores que talvez não conseguisse encontrar de outra forma.
- Encontrar fornecedores e coletar informações sobre produtos é simples e rápido com o web scraping se você está procurando novos produtos para vender no seu site de e-commerce.
Sete Razões Pelas Quais Proprietários de Empresas Devem Usar Scraping de E-commerce
Empresas de e-commerce cada vez mais dependem do web scraping como uma tática para coletar informações sobre produtos. Elas ajudam, por exemplo, a reconhecer tendências no comportamento de compras online ou preferências dos clientes. O web scraping tem sido extremamente benéfico para varejistas online há muitos anos, incluindo Amazon, Walmart, Shopify, eBay, entre outros. O web scraping é uma estratégia de negócios muito eficiente que também pode ser usada para coletar uma ampla variedade de outros dados da web, como métodos de pagamento e análise de sentimento em redes sociais.
Algumas das principais justificativas para usar web scraping no e-commerce são as seguintes:
Monitoramento de Preços dos Concorrentes
Uma das principais aplicações do web scraping é a comparação de preços. 94% dos compradores online pesquisam preços antes de fazer uma compra. As empresas devem realizar pesquisas cuidadosas e precificar seus serviços com precisão para maximizar as conversões, à medida que modelos de precificação dinâmica ganham popularidade. As empresas podem analisar melhor as tendências de preços de mercado para seus produtos, investigar seus concorrentes e personalizar suas estratégias de preços, promoções e campanhas de vendas coletando dados de plataformas de e-commerce.
Monitoramento de Desempenho de Produtos
Você pode monitorar o desenvolvimento de produtos no mercado e trabalhar na sua melhoria usando dados de varejo e clientes, como avaliações e feedback. Você pode aprender coisas importantes sobre o valor do seu produto no mercado, onde ele se posiciona entre os concorrentes, ou quais geram mais lucro comparando dados sobre ele com dados sobre itens semelhantes dos concorrentes. Você pode alinhar o desenvolvimento de produtos e estratégias de marketing com as demandas e tendências do mercado se tiver um bom relatório sobre o sentimento do cliente, opiniões, curtidas e preferências ao seu alcance. A lucratividade e a produtividade aumentarão como resultado.
Publicidade Aprimorada
Ferramentas de web scraping ajudam a criar anúncios melhores, mais personalizados e direcionados, além de melhorar produtos. Você pode ajustar o conteúdo dos anúncios e direcionar clientes com ofertas adequadas se tiver mais conhecimento sobre o comportamento e opiniões dos consumidores. O web scraping habilitado por IP pode fornecer informações sobre a jornada de compra do cliente, incluindo dados sobre suas consultas de busca, localização ou comentários sobre produtos específicos, bem como informações sobre necessidades sazonais ou recorrentes. Com essas informações precisas, você pode iniciar uma campanha focada e relevante com base em demografia, tendências do setor e comportamento do consumidor.
Expectativas para Tendências Futuras
O web scraping garantirá que as empresas criem estratégias futuras mais lucrativas e eficazes. As informações obtidas da Internet fornecerão uma riqueza de oportunidades de projetos de negócios que atendem aos seus interesses e à posição desejada. Você pode prever seu mercado futuro com precisão usando métricas atuais se tiver um entendimento completo do setor, seus participantes e o comportamento do consumidor.
Aprimore Suas Estratégias de Marketing
Devido ao volume esmagador de usuários, o mercado da internet se transformou em um enorme conjunto de dados de oferta e demanda. Você deve sempre ter o conhecimento mais recente do mercado para criar uma estratégia de marketing que realmente seja eficaz. Essas informações valiosas sobre novas estratégias de negócios podem ser obtidas por meio do web scraping. Ele emprega uma variedade de técnicas para ajudá-lo a compreender seus concorrentes e seus planos de negócios e escolher a melhor estratégia para vendas e expansão com base nos dados mais recentes. Além disso, você melhorará o desenvolvimento de produtos e maximizará a satisfação do cliente. Dessa forma, o plano que você desenvolver sempre justificará o investimento e ajudará no crescimento da empresa.
Análise de Sentimento do Consumidor
Toda empresa tem clientes cujas preferências e interesses são priorizados. Você precisa de acesso a muitos dados para ser capaz de identificá-los. Usando web scraping, você pode descobrir até os menores detalhes sobre as preferências dos seus potenciais clientes e personalizar seu conteúdo para aumentar o engajamento. Identificar a demografia dos clientes também é essencial, e o sentimento nas redes sociais e nas avaliações ajudará você a criar personas e perfis de clientes para campanhas de marketing e publicidade mais bem-sucedidas.
Garantir que os Listings Estejam Atualizados
Os clientes online devem confiar nas informações do produto fornecidas no site do varejista, ao contrário das lojas físicas, onde o cliente pode inspecionar fisicamente o produto antes de fazer uma compra. Se as páginas de produtos no seu site não tiverem conteúdo detalhado e relevante o suficiente, os clientes irão embora. Além disso, enquanto atualizar listings manualmente costumava levar muito tempo, com pessoas gastando horas por dia copiando dados, atualizações automáticas são agora uma maneira muito mais eficaz de fazê-lo. Você nunca perderá as atualizações necessárias para manter seu negócio operando e crescendo usando a extração de dados de catálogos, que inclui fotos, opções de cor e tamanho, descrições, características do produto e avaliações.
Por Que Dados em Tempo Real São Essenciais para o E-commerce?
As empresas coletam dados de usuários a uma taxa muito rápida. Mesmo pontos de dados básicos, como idade ou atividade online, podem oferecer insights úteis para desenvolver estratégias de negócios cruciais e um roteiro. No entanto, a personalização eficaz requer processamento complexo de big data. Métricas não são úteis apenas para planejamento extenso e de longo prazo. Elas são uma ferramenta eficaz para tarefas diárias. Você precisa de informações atuais para isso. As seguintes são as aplicações mais significativas de métricas em tempo real:
- para supervisionar as operações diárias do negócio.
- para identificar problemas ou erros inesperados e agir rapidamente.
Quais indicadores de e-commerce você deve realmente monitorar em tempo real?
Métricas em tempo real devem ter a capacidade de identificar rapidamente oportunidades ou problemas significativos e fornecer detalhes para entender de onde essas oportunidades ou problemas estão vindo para serem valiosas.
- Tráfego na web de fontes de marketing: Um aumento repentino no tráfego pode ser um sinal de várias coisas, como bots de concorrentes que precisam ser banidos, uma postagem inesperada que se tornou viral nas redes sociais, etc. Dependendo de onde o tráfego está vindo, você pode querer responder imediatamente.
- Ganhos diários ao longo do tempo: Acompanhar seus maiores dias de receita com essa métrica ajudará você a garantir que seu desempenho esteja à altura.
- Velocidade do site por sistema operacional: O primeiro indício de que algo está errado com seu site é frequentemente uma queda súbita e drástica na velocidade.
- Taxas de erro HTTP divididas por plataforma do site: Um aumento repentino em falhas HTTP pode ser um sinal de que seu site está tendo problemas. Por exemplo, um aumento em erros 404 pode ser um sinal de um link ruim em materiais de marketing. Esse link deve ser alterado para um link funcional.
Quais Dificuldades os Raspadores de Sites de E-commerce Enfrentam?
Extração em Massa
A extração de dados em larga escala no web scraping é frequentemente um desafio significativo para proprietários de empresas de e-commerce. Imagine ter que gerenciar uma plataforma de e-commerce com mais de 20 subcategorias sob uma categoria principal todos os dias. Isso é mais de cem itens. Além disso, tal plataforma tem entre 15 e 20 categorias principais de produtos. Imagine tentar obter informações sobre cada produto de cada subcategoria. Esse trabalho tedioso não apenas consome seu tempo, mas também produz dados imprecisos e de baixa qualidade. Além disso, quanto esforço é necessário para usar uma planilha e análise de dados para filtrar e refinar todos esses dados a fim de obter os insights ou dados necessários.
Existem duas maneiras de resolver o problema:
- Criar sua própria equipe interna de especialistas para coletar e analisar os dados é a primeira opção. No entanto, eles acharão esse trabalho desagradável e muito entediante.
- O uso de uma ferramenta de web scraping é a escolha alternativa. Com ela, uma equipe interna será responsável apenas por garantir que a ferramenta colete os dados corretos. Você pode alcançar melhores resultados com menos esforço se usar um programa de web scraping fácil de usar. Ele minimiza os custos de manutenção e é seguro e simples de usar.
Métodos de Prevenção de Scraping
A coleta de dados não é ilegal ou proibida. Mas quase todos os proprietários de sites querem manter seus dados o mais seguros possível. Para impedir que bots acessem o conteúdo, eles frequentemente usam CAPTCHA e outras medidas de segurança contra scraping de sites. Enquanto muitos sites bloqueiam o acesso para bots, outros identificam e colocam IPs na lista negra. Alguns proprietários de sites podem ir a grandes esforços para configurar armadilhas virtuais que enganarão os bots e proibirão seu acesso. Por exemplo, o CAPTCHA é usado para impedir que tráfego indesejado entre no site. No entanto, o problema pode ser resolvido. Muitos provedores anti-CAPTCHA podem resolver CAPTCHAs desafiadores, incluindo aqueles baseados em imagens ou matemática.
Obter as Informações Necessárias
A localização do usuário afeta os recursos e preços dos produtos no e-commerce. As empresas devem consultar cada produto de um local separado para obter a visão mais precisa dos preços ou características dos produtos. A necessidade de um pool de proxies com proxies de várias regiões para adquirir esse tipo de dado adiciona outro nível de complexidade a um pool de proxies de e-commerce.
Sem dúvida, um pool de proxies pode ser configurado manualmente para usar proxies específicos para projetos específicos. No entanto, à medida que os projetos de web scraping crescem em quantidade e complexidade, as coisas podem ficar muito complicadas. Portanto, é aconselhável empregar um processo automatizado de seleção de proxies para economizar tempo e recursos. Também existem bots avançados que podem detectar e superar bloqueios. O software anti-captcha pode ser evitado por meio de proxies de IP, rotação de IP e gerenciamento de sessão.
Qualidade e Confiabilidade dos Dados
Obter dados e informações relevantes é o objetivo do web scraping, como acabamos de discutir. O problema com a raspagem de dados é que ela pode não ser benéfica para esforços de marketing ou ajudar a manter sua posição como líder de mercado. Basicamente, os raspadores da web estão muito preocupados com quaisquer falhas ou problemas com a confiabilidade dos dados. Como o raspador da web coleta conteúdo de várias fontes, dados dispersos são comuns. Os dados podem ser redundantes, desatualizados ou até mesmo não confiáveis. Se os sites de e-commerce acreditam que estão recebendo seus dados de produtos por meio de raspadores da web, também é possível que estejam intencionalmente inserindo dados incorretos nas buscas.
Então, Como Garantir que os Dados que Você Está Raspando São de Alta Qualidade?
O primeiro passo é avaliar a qualidade do bot de raspagem de dados. Ao fazer isso, você pode avaliar o desempenho do bot e fazer os ajustes necessários.
O segundo é estabelecer um processo automatizado de QA e uma infraestrutura forte e confiável para gerenciamento de proxy. Você não terá que lidar com o incômodo de configurar e resolver manualmente problemas de proxy.
Você pode querer contratar especialistas externos para lidar com esse trabalho para evitar desperdiçar seu tempo e recursos. Muitas vezes é mais barato, e você pode se concentrar em diferentes aspectos da empresa.
As Bibliotecas Python Utilizadas Para Criar o Scraping de E-commerce
Requests
Requests é uma biblioteca HTTP popular para a linguagem de programação Python. O projeto visa simplificar e melhorar a usabilidade das requisições HTTP. Um componente crucial de qualquer projeto de web scraping baseado em Python é o módulo Python Requests. Requests pode ser usado diretamente ou indiretamente por frameworks em raspadores da web em Python. Para recuperar o conteúdo do URL, podemos utilizar a biblioteca requests.
BeautifulSoup
O popular módulo Python Beautiful Soup facilita a coleta de dados de páginas da web. Para fins de processamento de textos HTML e XML, o BeautifulSoup constrói uma árvore de análise. Ele é a essência do nosso raspador da web. CSS
CSV
Os formatos CSV/Excel podem ser lidos e escritos programaticamente usando o pacote Python CSV. A biblioteca será usada para criar um arquivo CSV a partir dos dados raspados. No entanto, para nossos propósitos, vamos continuar com o pacote CSV. Você pode realizar a mesma tarefa mais rapidamente com outras bibliotecas, como o Python Pandas.
