Membangun Perayap Web Khusus untuk Situs Web seperti Amazon

Raksasa seperti Amazon dan Walmart tidak hanya dibangun di atas ide-ide hebat, tetapi juga di atas sejumlah besar data. Jadi, ketika Anda mencoba membuat perayap web khusus untuk mengambil data dari situs web perusahaan seperti ini, itu masuk akal. Namun, kita juga perlu menyelami lebih dalam bagaimana praktik data terbaik di perusahaan-perusahaan ini telah membantu mereka dalam membuat keputusan bisnis yang hebat. Sesuai artikel yang diterbitkan oleh Invisibly, Amazon telah mengambil alih lebih dari 50% pangsa ritel online pada tahun 2021. Ini terutama terjadi dengan mengkonsolidasikan data dari sumber internal dan eksternal.

Web scraping harga Amazon

Sesuai artikel oleh Business Insider, Amazon mengubah harga barang sebanyak 2,5 juta kali setiap hari. Ini akan menjadi rintangan bagi mereka yang menggunakan data harga dari Amazon, karena data yang tergores akan membutuhkan pembaruan yang sering.

Masalah lainnya adalah tidak setiap kategori item memiliki tata letak yang sama di Amazon, dan tata letak itu sendiri berubah dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, saat menggores data, Anda perlu menggunakan templat yang berbeda untuk berbagai jenis produk dan memperbarui templat yang ada berdasarkan perubahan yang dibuat oleh Amazon.

Karena banyak tantangan dalam menggores data, baik itu data harga atau data produk, sebagian besar disarankan untuk menggunakan bantuan penyedia DaaS seperti PromptCloud. Pada artikel ini, kami telah membahas kegunaan menggores ulasan produk dari Amazon. Baik itu ulasan atau titik data lain yang Anda butuhkan dari Amazon, kami adalah solusi satu atap.

Dari mana Amazon mendapatkan datanya?

Karena setiap keputusan di Amazon didasarkan pada data, maka perlu mengumpulkan data dari berbagai sumber. Kami akan membahas yang paling penting dari mereka–

Perilaku Pengguna

Dari saat Anda masuk ke Amazon, itu mulai melacak tindakan Anda. Item yang Anda lihat, berapa lama Anda berada di halaman mana pun, ke mana Anda menggerakkan mouse, item mana yang Anda beli bersama, item mana yang Anda beli secara berkala, dan banyak lagi. Selain itu, Amazon juga menangkap data seperti-

• Kartu bank mana yang digunakan.
• Alamat yang disimpan di akun setiap orang.
• Alamat IP, lokasi, dan perangkat yang digunakan untuk mengakses situs/aplikasi.

Amazon mencoba mengumpulkan data pribadi sebanyak mungkin untuk mengaktifkan iklan bertarget di situs webnya.

Sorotan Kindle

Amazon membeli Goodreads pada tahun 2013 dan menggabungkan layanan jejaring sosial dari 25 juta pengguna dengan platform Kindle-nya. Ini berarti bahwa pengguna Kindle sekarang secara otomatis terhubung ke jaringan Goodreads. Fitur utama Goodreads adalah kemampuan untuk menyoroti kata dan kalimat dan membagikannya dengan orang lain. Ini ternyata menjadi tambang data untuk Amazon. Kata-kata dan kalimat yang disorot di Kindle sekarang membantu Amazon untuk menghitung angka dan menyarankan buku kepada individu di platform Kindle – sehingga menambah pendapatannya.

Alexa

Amazon menjual beberapa perangkat "Echo" yang didukung oleh asisten virtualnya Alexa. Alexa menyimpan semua perintah suara yang Anda gunakan, dan dalam banyak kasus juga terlihat menangkap rekaman suara bahkan setelah perintah berakhir. Sesuai laporan ini oleh Washington Post, Alexa sering mulai merekam bahkan ketika tidak dipanggil. Amazon menyimpan semua rekaman di servernya dan menggunakan data tersebut untuk melatih asisten virtualnya agar lebih baik dalam berinteraksi dengan manusia.

Bagaimana Amazon menggunakan data?

Meskipun kami baru saja berbicara tentang semua data yang ditangkap Amazon, lebih penting lagi untuk memahami cara menggunakan data tersebut. Dengan cara ini, Anda dapat mengidentifikasi titik data mana yang ingin Anda kikis menggunakan perayap web khusus Anda dan pernyataan masalah apa yang akan dibantu oleh data tersebut untuk Anda pecahkan.

Optimalisasi Rantai Pasokan

Tugas utama Amazon adalah menangani produk secara efisien di seluruh lokasi Geografis sehingga selalu berada di gudang yang paling dekat dengan tempat yang paling diminati. Contoh sederhananya adalah Amazon menggunakan data cuaca untuk menyimpan stok sekop dan deicer yang tinggi di tempat-tempat yang diprediksi akan segera turun salju. Prediksi seperti itu berarti lebih sedikit uang yang dihabiskan untuk mengangkut barang dan jadwal pengiriman yang lebih cepat. Bahkan menggunakan sesuatu yang disebut pengiriman antisipatif untuk mengirimkan produk ke tempat-tempat yang mungkin akan segera dipesan.

Rekomendasi Berlimpah

Sama seperti Netflix, data besar mendorong sistem rekomendasi di Amazon. Itu memastikan setiap pesanan yang dilakukan oleh pengguna memiliki item sebanyak mungkin. Ini mengurangi biaya pengiriman, meningkatkan margin, dan memungkinkan penjualan silang. Banyak data dan perilaku pelanggan sebelumnya di situs web digunakan untuk memungkinkan pelanggan melakukan pembelian impulsif. Dari merekomendasikan aksesori setiap kali Anda membeli laptop atau ponsel hingga memberi tahu Anda celana mana yang paling cocok dengan kemeja yang baru saja Anda tambahkan ke troli Anda, Amazon mendorong Anda dengan lembut seperti seorang teman yang merekomendasikan Anda untuk membeli satu produk untuk menambah nilai pada produk lainnya.

Konten adalah kuncinya

Amazon menjual produk, dan seperti penjual lainnya, ia ingin Anda membeli lebih banyak dari situsnya. Untuk mereplikasi esensi toko offline, dan untuk memastikan pengguna tidak langsung pergi setelah membeli produk yang mereka inginkan, Amazon mencoba membuat Anda terus menggulir dalam berbagai cara. Segera setelah Anda membuka situs atau aplikasi, itu akan menunjukkan kepada Anda–

• Spanduk produk terbaru atau penawaran teratas.
• Item yang mungkin Anda lihat sebelumnya tetapi tidak dibeli.
• Produk dari wishlist Anda yang lebih murah sekarang.
• Artikel blog dan produk yang mungkin relevan bagi Anda.
• Lini produk terbaru di Amazon dan merek baru.

Ini mengemulasi pengalaman pembelian fisik dan membuat pelanggan tetap terhubung ke situs web atau aplikasi.

Membangun mesin scraping web khusus bukanlah pekerjaan satu hari. Ketika datang untuk membangun sistem yang dapat menangani situs web seperti Amazon, tantangannya meningkat secara eksponensial. Jadi sebelum Anda mengambil tantangan, Anda harus siap atau mungkin memiliki profesional dengan pengalaman sebelumnya dalam pengikisan web dan penanganan data. Dengan tidak adanya tim seperti itu, Anda akan lebih baik dilayani oleh penyedia DaaS.