Combatir los problemas de calidad de los datos al extraer datos de comercio electrónico
Publicado: 2022-01-07El raspado de datos de comercio electrónico para diseñar estrategias objetivas y confiables para las empresas de comercio electrónico está evolucionando la necesidad del momento. Los datos son fundamentales para su estrategia de comercio electrónico.
Existe una fuerte competencia entre las empresas de comercio electrónico , y debe presentar nuevas ideas innovadoras para sostener. Sin embargo, hay una trampa: tienes que pensar en esta idea más rápido que tus competidores. Esto parece mejorar un poco con la ayuda del raspado de datos de comercio electrónico porque tiene acceso a todo tipo de estadísticas, preferencias de clientes y planes de la competencia. Por lo tanto, facilita mucho que los ejecutivos tomen decisiones críticas basadas en un examen de los datos organizados una vez que han sido evaluados.
¡Pero el punto clave a considerar aquí es la calidad de los datos! ¿Qué calidad de datos de comercio electrónico es aceptable? ¿Qué son los datos incorrectos? ¿Qué son buenos datos? ¿Cómo diferenciar entre ambos? Descubramos las respuestas a todas estas preguntas y más.
¿Qué son los datos incorrectos en el comercio electrónico?
Hoy en día, para que las empresas de comercio electrónico mantengan su reputación y existencia en línea y aumenten los clientes potenciales, los datos de calidad son una necesidad. Sin embargo, la demanda de los clientes, las direcciones de envío, el historial de ventas y el desempeño de marketing dependen de datos precisos. Como resultado, los datos faltantes o incorrectos pueden ser perjudiciales para una empresa y provocar pérdidas imprevistas.
La mala calidad de los datos se refiere a cualquier información incorrecta o faltante sobre los consumidores, productos o tiendas, lo que genera malas experiencias para los clientes y una disminución de los ingresos para las empresas de comercio electrónico.
Algunos de estos datos mencionados a continuación están causando estragos en su negocio de comercio electrónico:
#1: Mala calidad de los datos del producto
Supongamos que una de las principales empresas minoristas tiene una descripción de jeans en su tienda electrónica que difiere del producto real. Ahora suponga que un consumidor decide y compra los mismos jeans, solo para descubrir que los jeans que recibió no eran exactamente lo que había solicitado. Incluso si la inexactitud no fuera intencionada, el cliente se sentiría engañado aquí. Este es un error bastante común que cometen muchas marcas y puede conducir a errores en la reputación de una empresa. Este es solo un ejemplo de mala calidad de datos en el contexto de Product Data. Es por eso que los datos del producto no solo deben ser precisos, actuales, completos y detallados, sino que también deben ser coherentes para el cliente en todos los canales de venta.
#2: Datos de clientes incorrectos
Los datos incorrectos de los clientes se refieren a información incorrecta, desactualizada o incompleta que los clientes proporcionan al crear una cuenta en cualquier tienda de comercio electrónico. Esto podría incluir cualquier cosa, desde nombres de clientes mal escritos hasta números de teléfono y direcciones de correo electrónico. eCommerce requiere datos del cliente para brindar un servicio personalizado.
Los datos de audiencia inadecuados que incluyen información de perfil incorrecta o mal dirigida, como sexo inexacto, código de país incorrecto, etc., pueden afectar negativamente los sentimientos de los clientes y la necesidad de comprar más.
Cómo los datos de comercio electrónico de calidad pueden ayudar a su negocio en línea
#1: Recomendaciones de productos
Si los datos de un minorista en línea son de alta calidad, al evaluar cuándo los usuarios visitan el sitio web, dónde se encuentran las personas que visitan, los detalles adicionales sobre sus gustos y gustos se vuelven más precisos. Para lograr un conocimiento óptimo de la navegación o el historial de compras de sus clientes, los minoristas pueden utilizar datos de la mejor calidad de todas las plataformas distribuidas y decidir qué ofrecer exactamente.
#2: Entregas mejoradas
La industria minorista en línea se ha vuelto hipercompetitiva y requiere la entrega supersónica de productos básicos, y esto es esencial. La exactitud de la dirección de envío del cliente y otros detalles garantiza la entrega oportuna de los bienes comprados. Los datos inexactos o la falta de datos darán lugar a que los pedidos se entreguen en una dirección incorrecta o a una entrega fallida. Es mejor que recuerde que sus clientes lo agradecerán si su pedido llega antes. Sin embargo, si no entregas a tiempo, nunca más te comprarán.
#3: Gestión de inventario
Los datos históricos de clientes ingresados incorrectamente podrían dar como resultado análisis inexactos y, en última instancia, desperdicio de inventario y desperdicio de dinero. Los datos de clientes de calidad aseguran que su negocio en línea tenga un suministro suficiente de los productos deseados. Los datos limpios le permiten a su punto de venta anticipar lo que comprarán sus clientes y cómo cambiarán sus preferencias según la temporada, ajustando su inventario en consecuencia.
Cómo mantener la calidad de los datos al extraer datos de comercio electrónico
#1: Sistema de monitoreo automatizado
Los sitios web se actualizan con más frecuencia de lo que piensas. La mayoría de estos cambios pueden disolver el rastreador o incluso pueden provocar que se eliminen datos inadecuados e inexactos. Por lo tanto, necesita un sistema de monitoreo completamente automatizado para realizar un seguimiento de todos los trabajos de rastreo que se realizan en sus servidores. Este sistema de monitoreo rastrea continuamente los datos raspados en busca de inconsistencias y errores.
#2: Servidores de gama alta
La confiabilidad de los servidores determina la fluidez del rastreo y, como resultado, afecta la calidad de los datos de comercio electrónico . Como resultado, debemos utilizar servidores de gama alta para ejecutar los rastreadores. Esto evitará que los rastreadores fallen debido a una sobrecarga repentina en los servidores.
#3: limpieza de datos
Los datos rastreados pueden contener elementos adicionales innecesarios, como etiquetas HTML. En ese sentido, esta información puede calificarse de cruda. El sistema de limpieza hace un excelente trabajo eliminando estos elementos y limpiando a fondo los datos.
#4: Estructuración
La estructuración proporciona a los datos una sintaxis adecuada y legible por máquina, lo que los hace adecuados para bases de datos y sistemas analíticos. Cuando los datos se han estructurado, están listos para el consumo, ya sea cargándolos en una base de datos o simplemente conectándolos a un sistema de análisis.
Dada la importancia del raspado de datos de comercio electrónico , un servicio de raspado web personalizado es el que puede brindarle una ventaja competitiva. PromptCloud, un proveedor de servicios de web scraping, maneja el trabajo difícil mientras usted se enfoca en convertirse en el superhéroe de su organización.