Combattere i problemi di qualità dei dati durante lo scraping dei dati di e-commerce

Raschiare i dati dell'e-commerce per elaborare strategie concrete e affidabili per le aziende di e-commerce sta evolvendo la necessità del momento. I dati sono fondamentali per la tua strategia di eCommerce.

C'è una forte concorrenza tra le aziende di e- commerce e dovresti trovare nuove idee innovative da sostenere. Tuttavia, c'è un problema: devi elaborare questa idea più velocemente dei tuoi concorrenti. Questo sembra migliorare un po' con l'aiuto dello scraping dei dati dell'e-commerce perché hai accesso a tutti i tipi di statistiche, preferenze dei clienti e piani della concorrenza. Pertanto, rendendo molto più facile per i dirigenti prendere decisioni critiche sulla base di un esame dei dati organizzati una volta che sono stati valutati.

Ma il punto chiave da considerare qui è la qualità dei dati! Quale qualità dei dati dell'e-commerce è accettabile? Cosa sono i dati errati? Cosa sono i buoni dati? Come distinguere tra entrambi? Scopriamo le risposte a tutte queste domande e altro ancora.

Cosa sono i dati errati nell'e-commerce

Al giorno d'oggi, per le aziende di eCommerce per mantenere la loro reputazione e esistenza online e aumentare i lead, i dati di qualità sono una necessità. Tuttavia, la domanda dei clienti, gli indirizzi di spedizione, la cronologia delle vendite e le prestazioni di marketing dipendono da dati precisi. Di conseguenza, dati mancanti o errati possono essere dannosi per un'azienda e causare perdite impreviste.

La scarsa qualità dei dati si riferisce a dati errati o mancanti su consumatori, prodotti o negozi, il che porta a una scarsa esperienza dei clienti e a una diminuzione delle entrate per le attività di e-commerce.

Alcuni di questi dati di seguito indicati stanno devastando la tua attività di eCommerce:

N. 1: Cattiva qualità dei dati di prodotto

Supponiamo che un'importante azienda di vendita al dettaglio abbia una descrizione di jeans raffigurata sul proprio negozio online che differisce dal prodotto reale. Ora supponiamo che un consumatore decida e acquisti gli stessi jeans, solo per scoprire che i jeans che ha ricevuto non erano esattamente quelli che aveva richiesto. Anche se l'imprecisione non fosse stata intenzionale, il cliente si sarebbe sentito ingannato qui. Questo è un errore piuttosto comune commesso da molti marchi e può portare a errori nella reputazione di un'azienda. Questo è solo un esempio di scarsa qualità dei dati nel contesto dei dati di prodotto. Ecco perché i dati di prodotto non devono solo essere accurati, aggiornati, completi e dettagliati, ma devono anche essere coerenti per il cliente su tutti i canali di vendita.

N. 2: dati dei clienti errati

I dati dei clienti errati si riferiscono a informazioni errate, obsolete e altrimenti incomplete fornite dai clienti durante la creazione di un account su qualsiasi negozio di eCommerce. Ciò potrebbe includere qualsiasi cosa, dai nomi dei clienti errati ai numeri di telefono e agli indirizzi e-mail. eCommerce richiede i dati dei clienti per fornire un servizio personalizzato.

Dati sul pubblico inadeguati che includono informazioni del profilo errate o indirizzate in modo errato come sesso impreciso, codice paese errato e così via possono influire negativamente sui sentimenti dei clienti e sulla voglia di acquistare ulteriormente.

In che modo i dati di e-commerce di qualità possono aiutare il tuo business online

#1: Consigli sui prodotti

Se i dati di un rivenditore online sono di alta qualità, valutando quando gli utenti visitano il sito Web, dove si trovano le persone che visitano, ulteriori dettagli sui loro gusti e Mi piace diventano più precisi. Per ottenere una conoscenza ottimale della navigazione o della cronologia degli acquisti dei propri clienti, i rivenditori possono utilizzare i dati della migliore qualità provenienti da tutte le piattaforme distribuite e decidere esattamente cosa offrire.

#2: Consegne migliorate

Il settore della vendita al dettaglio online è diventato ipercompetitivo, rendendo necessaria la consegna supersonica di merci, e questo è essenziale. L'esattezza dell'indirizzo di spedizione del cliente e di altri dettagli garantisce la tempestiva consegna della merce acquistata. Dati imprecisi o mancanza di dati comporteranno la consegna degli ordini all'indirizzo errato o la mancata consegna. È meglio ricordare che i tuoi clienti apprezzeranno se il loro ordine arriva prima. Tuttavia, se non consegni in tempo, non compreranno mai più da te.

#3: Gestione dell'inventario

I dati storici dei clienti inseriti in modo errato potrebbero comportare analisi imprecise e, in definitiva, uno spreco di inventario e uno spreco di denaro. I dati sui clienti di qualità assicurano che la tua attività online abbia una fornitura sufficiente dei prodotti desiderati. I dati puliti consentono al tuo punto vendita di anticipare cosa acquisteranno i tuoi clienti e come cambieranno le loro preferenze a seconda della stagione, adeguando di conseguenza il tuo inventario.

Come mantenere la qualità dei dati durante lo scraping dei dati di e-commerce

#1: Sistema di monitoraggio automatizzato

I siti web vengono aggiornati più regolarmente di quanto si possa pensare. La maggior parte di queste modifiche può dissolvere il crawler o addirittura portare allo scraping di dati inadeguati e imprecisi. Pertanto, è necessario un sistema di monitoraggio completamente automatizzato per tenere traccia di tutti i lavori di scansione in corso sui server. Questo sistema di monitoraggio tiene traccia dei dati raschiati per incongruenze ed errori continuamente.

#2: server di fascia alta

L'affidabilità dei server determina la fluidità della scansione e, di conseguenza, influisce sulla qualità dei dati dell'eCommerce . Di conseguenza, dobbiamo utilizzare server di fascia alta per eseguire i crawler. Ciò impedirà ai crawler di non funzionare a causa di un improvviso carico elevato sui server.

#3: Pulizia dei dati

I dati scansionati possono contenere elementi extra non necessari come tag HTML. In questo senso, queste informazioni possono essere descritte come grezze. Il sistema di pulizia fa un ottimo lavoro nel rimuovere questi elementi e ripulire a fondo i dati.

#4: Strutturazione

La strutturazione fornisce ai dati una sintassi appropriata e leggibile dalla macchina, che li rende adatti a database e sistemi di analisi. Quando i dati sono stati strutturati, sono pronti per il consumo, caricandoli in un database o semplicemente collegandoli a un sistema di analisi.

Data l'importanza dello scraping dei dati dell'eCommerce , un servizio di scraping web personalizzato è quello che può fornirti un vantaggio competitivo. PromptCloud, un fornitore di servizi di scraping web, gestisce il difficile lavoro mentre ti concentri sul diventare il supereroe della tua organizzazione.