Creación de rastreadores web personalizados para sitios web como Amazon

Mamuts como Amazon y Walmart no solo se construyeron sobre grandes ideas, sino también sobre grandes cantidades de datos. Entonces, cuando intenta crear rastreadores web personalizados para obtener datos de sitios web de compañías como estas, tiene sentido. Sin embargo, también es necesario profundizar en cómo las mejores prácticas de datos en estas empresas las han ayudado a tomar excelentes decisiones comerciales. Según este artículo publicado por Invisiblely, Amazon había asumido más del 50 % de la participación minorista en línea para 2021. Esto sucedió principalmente mediante la consolidación de datos de fuentes internas y externas.

Web scraping precios de Amazon

Según un artículo de Business Insider, Amazon cambia los precios de los artículos hasta 2,5 millones de veces en un día promedio. Esto sería un obstáculo para aquellos que usan datos de precios de Amazon, ya que los datos extraídos necesitarán actualizaciones frecuentes.

Otro problema es que no todas las categorías de artículos tienen el mismo diseño en Amazon, y los diseños en sí mismos cambian de vez en cuando. Por lo tanto, al extraer datos, deberá usar diferentes plantillas para diferentes tipos de productos y actualizar las plantillas existentes en función de los cambios realizados por Amazon.

Debido a los múltiples desafíos de extraer datos, ya sean datos de precios o datos de productos, se recomienda principalmente utilizar la ayuda de un proveedor de DaaS como PromptCloud. En este artículo, hemos discutido la utilidad de raspar las reseñas de productos de Amazon. Ya sean reseñas o cualquier otro punto de datos que necesite de Amazon, somos una solución integral.

¿De dónde obtiene Amazon sus datos?

Dado que cada decisión en Amazon se basa en datos, necesita recopilar datos de múltiples fuentes. Vamos a repasar los más importantes de ellos:

Comportamiento del usuario

Desde el momento en que inicia sesión en Amazon, comienza a rastrear sus acciones. Los artículos que ve, cuánto tiempo permanece en cualquier página, hacia dónde mueve el mouse, qué artículos compra juntos, cuáles compra periódicamente y más. Aparte de esto, Amazon también captura datos como-

• Qué tarjetas bancarias se utilizan.
• Direcciones que se almacenan en la cuenta de cada persona.
• Dirección IP, ubicación y dispositivo utilizado para acceder al sitio/aplicación.

Amazon intenta recopilar la mayor cantidad de datos personales posible para habilitar anuncios dirigidos en su sitio web.

Aspectos destacados de Kindle

Amazon compró Goodreads en 2013 y combinó el servicio de redes sociales de 25 millones de usuarios con su plataforma Kindle. Esto significaba que los usuarios de Kindle ahora estaban conectados automáticamente a la red de Goodreads. Una característica importante de Goodreads es la capacidad de resaltar palabras y oraciones y compartirlas con otros. Esto resultó ser una mina de datos para Amazon. Las palabras y oraciones resaltadas en Kindle ahora ayudan a Amazon a calcular números y sugerir libros a las personas en la plataforma Kindle, lo que aumenta sus ingresos.

Alexa

Amazon vende varios dispositivos "Echo" que funcionan con su asistente virtual Alexa. Alexa almacena todos los comandos de voz que usa y, en muchos casos, también se ha visto que captura grabaciones de voz incluso después de que finaliza el comando. Según este informe del Washington Post, Alexa a menudo comienza a grabar incluso cuando no se invoca. Amazon almacena todas las grabaciones en sus servidores y usa los datos para entrenar a su asistente virtual para mejorar su interacción con humanos.

¿Cómo utiliza Amazon los datos?

Si bien acabamos de hablar de todos los datos que captura Amazon, es aún más importante comprender cómo utiliza los datos. De esta manera, puede identificar qué puntos de datos le gustaría rastrear utilizando su rastreador web personalizado y qué declaraciones de problemas le ayudarán a resolver esos datos.

Optimización de la cadena de suministro

El trabajo principal de Amazon es manejar de manera eficiente los productos en todas las ubicaciones geográficas, de modo que siempre estén en el almacén más cercano a donde tienen más demanda. Un ejemplo simple de esto sería que Amazon use datos meteorológicos para mantener un alto stock de palas y descongeladores en lugares donde se prevé que pronto caerán nevadas. Tales predicciones significarían menos dinero gastado en el transporte de artículos y plazos de entrega más rápidos. Incluso utiliza algo llamado envío anticipado para enviar productos a lugares donde podrían pedirse pronto.

Recomendaciones en abundancia

Al igual que Netflix, los grandes datos impulsan el sistema de recomendación en Amazon. Se asegura de que cada pedido realizado por el usuario tenga tantos artículos como sea posible. Esto reduce los costos de envío, aumenta los márgenes y permite la venta cruzada. Se utilizan muchos datos anteriores y el comportamiento de los clientes en el sitio web para permitirles realizar compras impulsivas. Desde recomendarte accesorios cada vez que compras un portátil o un móvil hasta decirte qué pantalón iría mejor con la camiseta que acabas de añadir al carrito, Amazon te da un empujoncito como un amigo recomendándote que compres un producto para añadir valor a otro.

El contenido es la clave

Amazon vende productos y, como cualquier otro vendedor, quiere que compres más en su sitio. Para replicar la esencia de una tienda fuera de línea y para asegurarse de que los usuarios no se vayan inmediatamente después de comprar el producto que desean, Amazon intenta que siga navegando de varias maneras. Tan pronto como abra el sitio o la aplicación, le mostrará:

• Banners de los últimos productos o las mejores ofertas.
• Artículos que quizás hayas visto antes pero que no hayas comprado.
• Productos de tu lista de deseos que ahora son más baratos.
• Blog artículos y productos que pueden ser relevantes para usted.
• Las últimas líneas de productos en Amazon y nuevas marcas.

Esto emula la experiencia de compra física y mantiene a los clientes enganchados al sitio web o la aplicación.

La creación de motores de web scraping personalizados no es un trabajo de un día. Cuando se trata de crear sistemas que puedan abordar un sitio web como Amazon, los desafíos aumentan exponencialmente. Entonces, antes de aceptar el desafío, debe estar preparado o posiblemente tener profesionales con experiencia previa en web scraping y manejo de datos. En ausencia de dicho equipo, sería mejor que lo atiendan los proveedores de DaaS.