Erstellen eines benutzerdefinierten Webcrawlers für Websites wie Amazon

Mammuts wie Amazon und Walmart wurden nicht nur auf großartigen Ideen aufgebaut, sondern auch auf großen Datenmengen. Wenn Sie also versuchen, benutzerdefinierte Webcrawler zu erstellen, um Daten von Websites solcher Unternehmen abzurufen, ist dies sinnvoll. Man muss sich jedoch auch eingehend damit befassen, wie die besten Datenpraktiken in diesen Unternehmen ihnen geholfen haben, großartige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Laut diesem von Invisibly veröffentlichten Artikel hatte Amazon bis 2021 mehr als 50 % des Online-Einzelhandelsanteils übernommen. Dies war hauptsächlich durch die Konsolidierung von Daten aus internen und externen Quellen geschehen.

Web-Scraping Amazon-Preise

Laut einem Artikel von Business Insider ändert Amazon die Preise von Artikeln an einem durchschnittlichen Tag bis zu 2,5 Millionen Mal. Dies wäre eine Hürde für diejenigen, die Preisdaten von Amazon verwenden, da die abgekratzten Daten häufig aktualisiert werden müssen.

Ein weiteres Problem ist, dass nicht jede Artikelkategorie das gleiche Layout auf Amazon hat und sich die Layouts selbst von Zeit zu Zeit ändern. Daher müssen Sie beim Scraping von Daten unterschiedliche Vorlagen für verschiedene Produkttypen verwenden und vorhandene Vorlagen basierend auf Änderungen von Amazon aktualisieren.

Aufgrund der vielfältigen Herausforderungen beim Scraping von Daten, seien es Preisdaten oder Produktdaten, wird meistens empfohlen, die Hilfe eines DaaS-Anbieters wie PromptCloud zu nutzen. In diesem Artikel haben wir die Nützlichkeit des Scraping von Produktbewertungen von Amazon besprochen. Seien es Bewertungen oder andere Datenpunkte, die Sie von Amazon benötigen, wir sind eine One-Stop-Lösung.

Woher bekommt Amazon seine Daten?

Da jede Entscheidung bei Amazon auf Daten basiert, müssen Daten aus mehreren Quellen gesammelt werden. Wir gehen auf die wichtigsten von ihnen ein –

Benutzerverhalten

Ab dem Moment, in dem Sie sich bei Amazon anmelden, beginnt es, Ihre Aktionen zu verfolgen. Die Artikel, die Sie ansehen, wie lange Sie auf einer Seite bleiben, wohin Sie Ihre Maus bewegen, welche Artikel Sie zusammen kaufen, welche Sie regelmäßig kaufen und mehr. Abgesehen davon erfasst Amazon auch Daten wie

• Welche Bankkarten verwendet werden.
• Adressen, die im Konto jeder Person gespeichert sind.
• IP-Adresse, Standort und Gerät, das für den Zugriff auf die Website/App verwendet wird.

Amazon versucht, so viele personenbezogene Daten wie möglich zu sammeln, um gezielte Werbung auf seiner Website zu ermöglichen.

Kindle-Highlights

Amazon kaufte Goodreads im Jahr 2013 und kombinierte den sozialen Netzwerkdienst mit 25 Millionen Nutzern mit seiner Kindle-Plattform. Damit wurden Kindle-Nutzer nun automatisch mit dem Goodreads-Netzwerk verbunden. Ein Hauptmerkmal von Goodreads ist die Fähigkeit, Wörter und Sätze hervorzuheben und diese mit anderen zu teilen. Dies stellte sich als Datenmine für Amazon heraus. Die auf Kindle hervorgehobenen Wörter und Sätze helfen Amazon nun dabei, Zahlen zu ermitteln und Einzelpersonen auf der Kindle-Plattform Bücher vorzuschlagen – und steigern so seine Einnahmen.

Alexa

Amazon verkauft mehrere „Echo“-Geräte, die von seinem virtuellen Assistenten Alexa angetrieben werden. Alexa speichert alle Sprachbefehle, die Sie verwenden, und in vielen Fällen wurde auch gesehen, dass sie Sprachaufzeichnungen aufzeichnet, selbst nachdem der Befehl beendet wurde. Laut diesem Bericht der Washington Post beginnt Alexa oft mit der Aufzeichnung, auch wenn sie nicht aufgerufen wird. Amazon speichert alle Aufzeichnungen auf seinen Servern und verwendet die Daten, um seinen virtuellen Assistenten zu trainieren, damit er besser mit Menschen interagieren kann.

Wie verwendet Amazon Daten?

Während wir gerade von all den Daten gesprochen haben, die Amazon erfasst, ist es noch wichtiger zu verstehen, wie Amazon die Daten verwendet. Auf diese Weise können Sie identifizieren, welche Datenpunkte Sie mit Ihrem benutzerdefinierten Webcrawler auslesen möchten und bei welchen Problemstellungen diese Daten Ihnen bei der Lösung helfen.

Optimierung der Lieferkette

Die Hauptaufgabe von Amazon besteht darin, Produkte über geografische Standorte hinweg effizient zu handhaben, sodass sie sich immer in dem Lager befinden, das dem am stärksten nachgefragten Ort am nächsten liegt. Ein einfaches Beispiel dafür wäre, dass Amazon Wetterdaten nutzt, um einen hohen Vorrat an Schaufeln und Enteisern an Orten zu halten, an denen bald Schneefall vorhergesagt wird. Solche Vorhersagen würden weniger Geld für den Transport von Artikeln und schnellere Lieferzeiten bedeuten. Es verwendet sogar etwas, das als vorausschauender Versand bezeichnet wird, um Produkte an Orte zu versenden, an denen sie möglicherweise bald bestellt werden.

Empfehlungen in Hülle und Fülle

Genau wie Netflix treibt Big Data das Empfehlungssystem bei Amazon an. Es stellt sicher, dass jede vom Benutzer aufgegebene Bestellung so viele Artikel wie möglich enthält. Das senkt die Versandkosten, erhöht die Marge und ermöglicht Cross-Selling. Viele frühere Daten und das Kundenverhalten auf der Website werden verwendet, um Kunden Impulskäufe zu ermöglichen. Von der Empfehlung von Accessoires beim Kauf eines Laptops oder Handys bis hin zur Angabe, welche Hose am besten zu dem Hemd passt, das Sie gerade in Ihren Einkaufswagen gelegt haben, stupst Amazon Sie sanft an wie ein Freund, der Ihnen empfiehlt, ein Produkt zu kaufen, um den Wert eines anderen zu steigern.

Inhalt ist der Schlüssel

Amazon verkauft Produkte und möchte, wie jeder andere Verkäufer, dass Sie mehr von seiner Website kaufen. Um die Essenz eines Offline-Shops zu replizieren und sicherzustellen, dass Benutzer nicht gleich nach dem Kauf des gewünschten Produkts gehen, versucht Amazon, Sie auf verschiedene Weise zum Scrollen zu bringen. Sobald Sie die Seite oder die App öffnen, wird es Ihnen zeigen –

• Banner mit den neuesten Produkten oder den Top-Angeboten.
• Artikel, die Sie vielleicht schon einmal gesehen, aber nicht gekauft haben.
• Produkte aus Ihrer Wunschliste, die jetzt günstiger sind.
• Blogartikel und Produkte, die für Sie relevant sein könnten.
• Die neuesten Produktlinien bei Amazon und neue Marken.

Dies ahmt das physische Kauferlebnis nach und hält die Kunden an die Website oder die App gebunden.

Das Erstellen benutzerdefinierter Web-Scraping-Engines ist keine Eintagesaufgabe. Wenn es darum geht, Systeme zu bauen, die eine Website wie Amazon bewältigen können, nehmen die Herausforderungen exponentiell zu. Bevor Sie also die Herausforderung annehmen, sollten Sie vorbereitet sein oder möglicherweise über Fachleute mit Vorerfahrung im Bereich Web Scraping und Datenverarbeitung verfügen. Ohne ein solches Team wären Sie am besten von DaaS-Anbietern bedient.