Creazione di un crawler Web personalizzato per siti Web come Amazon

Mammut come Amazon e Walmart non sono stati costruiti solo su grandi idee, ma anche su grandi quantità di dati. Quindi, quando provi a creare web crawler personalizzati per recuperare dati da siti Web di aziende come queste, ha senso. Tuttavia, è anche necessario approfondire il modo in cui le migliori pratiche sui dati di queste aziende le hanno aiutate a prendere grandi decisioni aziendali. Secondo questo articolo pubblicato da Invisibly, Amazon aveva rilevato oltre il 50% della quota di vendita al dettaglio online entro il 2021. Ciò era avvenuto principalmente consolidando i dati da fonti interne ed esterne.

Web scraping prezzi Amazon

Secondo un articolo di Business Insider, Amazon cambia i prezzi degli articoli fino a 2,5 milioni di volte in un giorno medio. Questo sarebbe un ostacolo per coloro che utilizzano i dati sui prezzi di Amazon, poiché i dati raschiati avranno bisogno di aggiornamenti frequenti.

Un altro problema è che non tutte le categorie di articoli hanno lo stesso layout su Amazon e i layout stessi cambiano di volta in volta. Pertanto, durante lo scraping dei dati, dovrai utilizzare modelli diversi per diversi tipi di prodotti e aggiornare i modelli esistenti in base alle modifiche apportate da Amazon.

A causa delle molteplici sfide di scraping dei dati, siano essi dati sui prezzi o dati di prodotto, si consiglia principalmente di utilizzare l'aiuto di un provider DaaS come PromptCloud. In questo articolo, abbiamo discusso dell'utilità di raschiare le recensioni dei prodotti da Amazon. Che si tratti di recensioni o di qualsiasi altro punto dati di cui hai bisogno da Amazon, siamo una soluzione unica.

Da dove prende Amazon i suoi dati?

Poiché ogni decisione in Amazon si basa sui dati, è necessario raccogliere dati da più fonti. Esamineremo il più importante di loro-

Comportamento dell'utente

Dal momento in cui accedi ad Amazon, inizia a monitorare le tue azioni. Gli articoli che visualizzi, per quanto tempo rimani su una pagina, dove muovi il mouse, quali articoli acquisti insieme, quali acquisti periodicamente e altro ancora. Oltre a questo, Amazon acquisisce anche dati come-

• Quali carte bancarie vengono utilizzate.
• Indirizzi memorizzati nell'account di ogni persona.
• Indirizzo IP, posizione e dispositivo utilizzato per accedere al sito/app.

Amazon cerca di raccogliere quanti più dati personali possibile per abilitare annunci pubblicitari mirati sul proprio sito web.

In evidenza Kindle

Amazon ha acquistato Goodreads nel 2013 e ha combinato il servizio di social network di 25 milioni di utenti con la sua piattaforma Kindle. Ciò significava che gli utenti Kindle ora erano automaticamente connessi alla rete Goodreads. Una delle caratteristiche principali di Goodreads è la capacità di evidenziare parole e frasi e condividerle con gli altri. Questa si è rivelata una miniera di dati per Amazon. Le parole e le frasi evidenziate su Kindle ora aiutano Amazon a sgranocchiare numeri e suggerire libri alle persone sulla piattaforma Kindle, aumentando così le sue entrate.

Alessia

Amazon vende più dispositivi "Echo" alimentati dal suo assistente virtuale Alexa. Alexa memorizza tutti i comandi vocali che usi e in molti casi è stato anche visto acquisire registrazioni vocali anche dopo la fine del comando. Secondo questo rapporto del Washington Post, Alexa spesso inizia a registrare anche quando non viene invocato. Amazon archivia tutte le registrazioni nei suoi server e utilizza i dati per addestrare il suo assistente virtuale a interagire meglio con gli esseri umani.

In che modo Amazon utilizza i dati?

Mentre abbiamo appena parlato di tutti i dati che Amazon acquisisce, è ancora più importante capire come utilizza i dati. In questo modo, puoi identificare quali punti dati vorresti raschiare usando il tuo web crawler personalizzato e quali affermazioni di problemi che i dati ti aiuteranno a risolvere.

Ottimizzazione della catena di approvvigionamento

Il compito principale di Amazon è gestire in modo efficiente i prodotti in diverse località geografiche in modo che siano sempre nel magazzino più vicino a dove sono più richiesti. Un semplice esempio di ciò sarebbe Amazon che utilizza i dati meteorologici per mantenere una scorta elevata di pale e antighiaccio in luoghi che si prevede presto nevicherà. Tali previsioni significherebbero meno soldi spesi per il trasporto di articoli e tempi di consegna più rapidi. Utilizza anche qualcosa chiamato spedizione anticipata per spedire i prodotti nei luoghi in cui potrebbero essere ordinati presto.

Raccomandazioni in abbondanza

Proprio come Netflix, i big data guidano il sistema di raccomandazione su Amazon. Si assicura che ogni ordine effettuato dall'utente contenga il maggior numero possibile di articoli. Ciò riduce i costi di spedizione, aumenta i margini e consente il cross selling. Molti dati precedenti e il comportamento dei clienti sul sito Web vengono utilizzati per consentire ai clienti di effettuare acquisti d'impulso. Dal consigliarti accessori ogni volta che acquisti un laptop o un cellulare al dirti quali pantaloni starebbero meglio con la maglietta che hai appena aggiunto al carrello, Amazon ti dà una spintarella gentilmente come un amico consigliandoti di acquistare un prodotto per aggiungere valore a un altro.

Il contenuto è la chiave

Amazon vende prodotti e, come qualsiasi altro venditore, vuole che tu acquisti di più dal suo sito. Per replicare l'essenza di un negozio offline e per assicurarsi che gli utenti non se ne vadano subito dopo aver acquistato il prodotto che desiderano, Amazon cerca di farti scorrere in più modi. Non appena apri il sito o l'app, ti mostrerà:

• Banner degli ultimi prodotti o delle migliori offerte.
• Articoli che potresti aver visto prima ma non acquistati.
• I prodotti della tua lista dei desideri che ora costano meno.
• Articoli e prodotti del blog che potrebbero essere rilevanti per te.
• Le ultime linee di prodotti su Amazon e nuovi marchi.

Questo emula l'esperienza di acquisto fisica e mantiene i clienti collegati al sito Web o all'app.

Costruire motori di scraping web personalizzati non è un lavoro da un giorno. Quando si tratta di costruire sistemi in grado di affrontare un sito web come Amazon, le sfide aumentano in modo esponenziale. Quindi, prima di raccogliere la sfida, dovresti essere preparato o possibilmente avere professionisti con precedenti esperienze nello scraping web e nella gestione dei dati. In assenza di un tale team, saresti meglio servito dai fornitori di DaaS.