Парсинг данных из социальных сетей для электронной коммерции
13.06.2021
Электронная коммерция — это важная интернет-индустрия, которая также является одной из самых конкурентоспособных. Компании стремятся максимизировать свои продажи любым возможным способом. Данные, представленные в Интернете, являются одним из основных источников, которые они используют для этой задачи. Получение данных социальных сетей может иметь большое значение для увеличения вероятности продажи. Это делает веб-парсинг и аналитику данных одними из наиболее важных факторов роста бизнеса электронной коммерции.
Потребность в веб-парсинге для электронной коммерции
Нам даже не нужно сейчас ходить по магазинам. С ростом электронной коммерции теперь можно делать покупки практически всего, не выходя из дома, будь то одежда, мебель, электроника, продукты или даже фрукты и овощи, и доставлять их к порогу так быстро, как мы этого захотим.
Как бы просто это ни звучало, электронная коммерция также является одним из самых рискованных и конкурентных секторов. При большом количестве переменных, определяющих доставку товара или доступность услуги, вероятность успешной транзакции между компанией и клиентом уменьшается в геометрической прогрессии. Вероятность неудачной транзакции еще больше увеличилась.
Чтобы оставаться на рынке, компаниям необходимо, чтобы клиенты чувствовали себя в такой же безопасности во время совершения покупок, как если бы они были в обычном магазине, чтобы получить максимальную посещаемость. Следовательно, необходимо сохранить такие правила, как бесплатная доставка или полный возврат средств при возврате. Таким образом, компаниям необходимо найти альтернативный способ увеличения продаж за одно посещение клиента.
Именно здесь на помощь приходит парсинг. В сегодняшнем мире, зависящем от Интернета, данные могут решить все возможные проблемы, с которыми могут столкнуться компании. Для компаний электронной коммерции данные могут быть добыты в структурированном формате, а затем проанализированы, чтобы определить аспекты бизнеса, ответственные за наиболее существенные потери, или отслеживать цены на продукты, чтобы оставаться конкурентоспособными на рынке. Данные также могут быть использованы для определения продукта или продавца, получившего наиболее негативные отзывы клиентов, или даже для рекомендации продуктов на основе местоположения и предыдущих покупок клиента. Удаление данных из Интернета стало одной из самых важных операций всех компаний, занимающихся электронной коммерцией. Давайте рассмотрим как парсинг может помочь:
Мониторинг цен конкурентов в режиме реального времени
Отслеживание цен конкурентов необходимо для того, чтобы потребители не получили более выгодную сделку на тот же продукт от любого другого игрока на рынке. С помощью парсинга можно легко осуществлять мониторинг цен конкурентов. Мы можем получить данные со всех сайтов конкурентов в структурированном формате и разместить их рядом с нашими для сравнения и анализа. Помимо цен на продукты, предлагаемые предложения также могут быть собраны, чтобы обеспечить конкурирующую сделку, которая гарантирует, что потребительский трафик не отклоняется от нашего собственного сайта.
Например, распродажа в конце сезона обычно проходят примерно в одно и то же время, в пределах недели друг от друга, чтобы не отставать от рыночных продаж и поддерживать интерес потребителя к собственному сайту нужно следить за объявлениями своих конкурентов и соответствующим образом обновлять свою рыночную стратегию.
Обзоры и рейтинги продуктов
Обзоры и рейтинги имеют большое значение для убеждения покупателя в подлинности и безопасности продукта. Потребитель склонен больше верить другим потребителям, купившим продукт и испытавшим услуги компании, чем утверждениям самой компании. Таким образом, крайне важно предоставлять потребителю беспристрастные и правдивые обзоры и рейтинги продукта, чтобы он чувствовал себя в безопасности при покупке продукта.
Они также помогают розничному продавцу отслеживать состояние продукта на рынке и принимать решения о рыночной стратегии, например, какой продукт поставить на полку, повысить цену на какой продукт и т. д. Но отслеживать отзывы на разных платформах вручную невозможно. В такой ситуации можно использовать парсинг. Используя обзоры и рейтинги на разных сайтах, мы можем не только увидеть, как товар в целом находится на рынке, стоит ли его отложить или нет, но также можем отслеживать, какой розничный торговец продает товар наиболее выгодно, и использовать эту информация для изменения ценников и условий доставки на товар.
Определение целевой аудитории и соответствующие рекомендации
Электронная коммерция — один из наиболее зависимых от потребителей секторов. Насколько успешен ваш бизнес, полностью зависит от количества совершаемых продаж. Следовательно, поиск подходящего потребителя и рекомендация подходящего продукта становится одним из наиболее важных аспектов любого бизнеса электронной коммерции.
Можно просто использовать данные о предыдущих покупках, сделанных человеком, и использовать их, чтобы рекомендовать продукты по цене и категории, которые он, скорее всего, купит снова. Например, человеку, который ранее купил пять футболок, следует рекомендовать одежду того же ассортимента, поскольку он, скорее всего, купит их, чем любой другой товар, например телевизор.
Таким образом, определение целевой аудитории и рекомендация подходящих продуктов становится неотъемлемой частью увеличения продаж. Веб-парсинг помогает бизнесу получать эти данные о каждом отдельном клиенте в структурированном формате, которые можно передать в систему рекомендаций, чтобы получить наиболее подходящие индивидуальные предложения.
Как интернет-магазины могут извлечь выгоду из данных социальных сетей?
Социальные сети — это средство, с помощью которого компании электронной коммерции могут напрямую контролировать свою потребительскую активность и влиять на нее, а также предоставлять правильные рекомендации в нужное время, тем самым увеличивая шансы на продажу. Такие сайты, как Instagram и Pinterest, предоставляют компаниям возможность связать свою учетную запись со своим веб-сайтом покупок. Это помогает потребителю перейти непосредственно на страницу покупки на сайте из продукта, размещенного компанией в своей учетной записи в социальных сетях.
Связывая учетные записи социальных сетей, таких как Facebook, компания может отслеживать время активности пользователей, историю просмотров и лайков.
- Отслеживание времени активности. У каждого человека свой график жизни. Это означает, что время их социальной активности будет отличаться в зависимости от места, возраста и т. д. Компании могут получать эти данные, отслеживая активность пользователей и профилируя их на основе наиболее вероятного количества времени, проведенного на платформах социальных сетей. Эти данные можно использовать для предоставления наилучшего контента в наиболее подходящее время для обеспечения максимальной видимости.
- Мониторинг истории активности. У разных людей разные интересы. Показывать один и тот же контент всем потребителям — нереально. Социальные сети действуют как хранилище информации о симпатиях и сферах интересов потребителей. Данные могут быть легко получены из их активности в социальных сетях и могут быть использованы для предложения продуктов, отвечающих интересам потребителя. Например, если человеку понравились несколько фотографий или сообщений о видеоиграх, ему можно предложить раздел «Игры и игровые продукты». Точно так же семена и оборудование можно порекомендовать тем, кому понравились публикации о садоводстве.
- Отслеживание местоположения. Люди склонны обновлять свое местоположение и события, которые они посещают, в социальных сетях. Данные социальных сетей, основанные на местоположении, могут использоваться, чтобы предлагать товары, которые покупаются в основном в районе, в котором потребитель находится. Например, если кто-то загружает фотографию и отмечает место на горной станции, тогда можно предложить шерстяную одежду или, если кто-то собирается на марафон, в этом случае можно рекомендовать спортивную обувь, носки, толстовки и т. д..
- Мониторинг активности друзей. Социальные сети вращаются вокруг концепции друзей, а это означает, что концепция совместной фильтрации может использоваться для предложения продуктов. Это означает, что если человек A и человек B являются друзьями и покупали аналогичный продукт в прошлом, то человеку A можно предложить новый продукт, который недавно купил человек B. Это работает, потому что у друзей обычно схожие интересы, и поэтому они чаще покупают одно и то же.
Заключительные мысли
С помощью парсинга данные социальных сетей, необходимые для выполнения вышеупомянутых рекомендаций, могут быть получены автоматически и эффективно с многочисленных платформ социальных сетей. Эти данные могут периодически обновляться и поддерживаться в структурированном формате без какого-либо участия человека. Точная обработка этих данных для получения наилучших результатов может легко стать отличием компании от ее конкурентов.
Команда Scanhub поможет извлечь данные из нескольких источников и представить их вам в структурированном и читаемом формате, готовом для дальнейшей обработки. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о том, как вы можете использовать данные социальных сетей для своих увеличения прибыли своего бизнеса.
Комментарии