Если ранее, дифференциация цен считалась эффективной стратегией привлечения покупателей и повышения лояльности к бренду, то в условиях ужесточения конкуренции между производителями различной продукции, она утратила свою эффективность, уступив место данным. Ведь нынешний пользователь склонен изучать информацию о продукте, а также знакомиться с отзывами от других покупателей прежде, чем поместить нужный товар в корзину. На фоне повышения интернет-грамотности населения, Big Data лишь подтвердила звание «новой нефти», поскольку при грамотном сборе информации, вы сможете получить преимущество над ближайшими конкурентами, т.к. будете держать руку «на пульсе» актуальных изменений, трендов и тенденций в мире электронной коммерции. (как например данные e commerce )
При этом стоит отметить, что еще с десяток лет назад малому и среднему бизнесу приходилось собирать нужные данные вручную, что отнимало много времени и сил. А использовать «автоматизированные» средства сбора данных могли единицы, ведь в большинстве случаев скрипты приходилось писать «с нуля». Сегодня же, вы можете воспользоваться сервисом веб-скрепинга и получить информацию, необходимую для принятия важных бизнес-решений, в несколько кликов мыши.
Парсинг как инструмент извлечения информации о товарах с сайтов eCommerce
Если ранее, крупные компании формировали полноценные отделы, состоящие из специалистов, занимающихся ручным сбором данных, то с появлением парсинга необходимость в них отпала сама собой. Более того, машинные алгоритмы способны выдавать более точную информацию, т.к. не допускают ошибок и работают по строго заданным параметрам поиска.
Суть процедуры – автоматизированное извлечение информации с сайтов конкурентов посредством использования ботов, сканирующих страницы в поисках нужных данных. В сравнении с ручным трудом, скрепер может проанализировать несколько сотен или тысяч страниц за пару часов, фиксируя:
- Цены;
- Товарный ассортимент;
- Отзывы клиентов и т.д.
При этом программа может извлекать даже «скрытые» фрагменты сайта, а также сохранять их в формате, пригодном для работы с другими приложениями для коммерческой аналитики.
Как работает скрипт?
Переходя на нужную страницу через внутренний поиск, парсер анализирует HTML-код, находит данные, соответствующие критериям поиска, после чего сохраняет их в таблицу, в дальнейшем преобразующуюся в файл желаемого формата. При этом он может повторять эти действия несколько тысяч раз подряд, а также работать с двумя или более сайтами одновременно.
Чем полезен парсинг в eCommerce?
Во-первых, инструмент позволяет оптимизировать цены за счет постоянного мониторинга ситуации у конкурентов. При этом стоит отметить, что таким инструментом пользуются практически все крупные компании, занимающиеся продажей товаров или осуществляющие услуги для населения. Ведь именно так они могут держать руку на пульсе рынка, устанавливая конкурентоспособную цену на свой продукт.
Во-вторых, результаты работы парсера можно использовать для построения грамотной маркетинговой стратегии по привлечению лидов – потенциальных клиентов, заинтересованных в ваших товарах или услугах. Кроме того, вы можете настроить сбор отзывов, чтобы узнавать о предпочтениях покупателей, выявлять “проблемы” вашей продукции, а также общаться с аудиторией в рамках SERM.
В-третьих, данные, собранные веб-скрепером, позволят анализировать и прогнозировать рыночные тенденции, учитывая их при разработке и запуске новой продукции, определяя лучшее время, оптимальную стоимость и настроения потенциальных покупателей.
В чем подвох?
Парсинг – не «волшебная палочка», а инструмент, который может «сломаться» в силу различных причин. При этом извлекать информацию можно далеко не всегда и не везде. Чаще всего, причиной для «поломки» скрипта служит:
- Изменение дизайна, структуры сканируемого сайта;
- Применение уникальных элементов;
- Выставленная защита от ботов (в т.ч. – веб-скреперов);
- Капча.
Кроме того, категорически запрещено использовать «личную» информацию пользователей, т.к. она защищена политикой конфиденциальности.
Каким должен быть «хороший» парсер?
В идеале, скрипт, программа или сервис должны использовать:
- динамический IP;
- реальный user-agent;
- предварительное сканирование на предмет выставленных ловушек;
- встроенный сервис разгадывания или обхода капчи.
И если вы ищете хороший веб-скрепер, вы попали по адресу. Ведь команде «Спарсим» удалось реализовать один из лучших машинных алгоритмов для извлечения данных в рунете!
