Eコマースの代替データ – PromptCloud
公開: 2019-05-27Alt データ ソースとは何かから始めましょう。 これはオルタナティブ データの略であり、オルタナティブ データとは、World Wide Web をスクレイピングして得られるさまざまな形式のデータなど、従来とは異なるデータ ソースを意味します。 代替データ データは、データ アグリゲーターまたは検索エンジン Web サイトから購入したデータであり、ターゲットを絞ったマーケティングを改善するために使用される場合もあります。 このタイプのデータは、構造化されている場合も構造化されていない場合もあり (可能性が高い)、Web リンク、テキスト データ、データの表、画像、ビデオなどで構成されます。
Alt データ ソースは、現在利用可能なデータの大部分を占めており、多くのレポートによると、非構造化データがこの 80% を占めています。 これらの形式のデータは以前は無視されていましたが、競争の激化とより多くのデータを取得する必要性により、できるだけ多くのデータ ソースを使用することが必要になりました。
データとメトリクスは e コマース セクターの中心に位置しています
他のほとんどのビジネスとは異なり、e コマース企業はほとんどの場合、赤字から始まります。 このシナリオの背後にある理由は、多くの顧客獲得コスト、セットアップ コスト、さまざまなロジスティクス パートナーシップで発生するコスト、Web サイト トラフィックの減少などです。 しかし、初期段階が過ぎれば、会社が長く事業を続けたいのであれば、利益を上げるか、少なくとも損益分岐点に達することが不可欠です。 これが、これらの企業のほとんどがデータと指標を使用して Web サイトのトラフィックを増やし、さらにはコンバージョンを増やしている理由です。 従来のデータ ソースとは別に、e コマースの代替データは、これらの企業がデータに基づくより良いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。
eコマース企業のデータソースは何ですか?
e コマース企業の主要なデータ ソースの 1 つは、自社の Web サイトのトラフィックから収集されたデータです。 このデータには多くの種類があります。
- いつも一緒に購入している商品に関するデータ。 この情報は、Web サイトのレコメンデーション エンジンによるより良いレコメンデーションを行うために使用できます。
- 購入した商品を購入者の所在地にマッピングすることで、どの商品がどの場所で販売される可能性が高いかをデータ化できます。 この情報は、企業が特定の製品を特定の倉庫に移動することに再びつながる可能性があります。
- 顧客の連絡先の詳細は、以前の注文履歴に応じてプロモーション メールを送信するために使用できます。
- Web サイトでの顧客の行動を分析してルック アンド フィールを変更し、ユーザーが Web サイトをより簡単に閲覧できるようにすることができます。
しかし、すべての企業が Amazon ほど大きくなく、多種多様な人々の顧客特性を把握するのに十分なトラフィックを生成していないため、自社の Web サイトから生成されたデータのみに依存することは現実的ではない可能性があります。 これが、アグリゲーター Web サイトからデータを購入するか、Web からデータをスクレイピングすることによって、人々がe コマースの代替データを求める理由です。
上記の 2 つのオプションのうち、Web のスクレイピングはより適切で安価な選択です。どのデータをどこから取得したいか、どのように構造化するか、さらにはどのようにしたいのかについて自由度が高いからです。既存のビジネス プロセスで使用できます。 アグリゲーターからデータを購入する場合は、既存のデータ リポジトリから選択して選択し、提供された形式のデータを受け入れることしかできません。
現在使用されているe コマースの代替データは何ですか?
今日の e コマース サイトで使用されている代替データにはさまざまな種類があり、可能性は無限にありますが、今日使用されている e コマースの最も一般的な代替データのいくつかについて言及しました。
- 画像– 通常、画像は製品の画像を意味し、多くの場合、e コマース企業は Web をクロールしてさまざまな角度からより良い画像を取得する必要があります。これにより、ユーザーはアイテムに疑いを持たず、返品の可能性が少なくなります。
- ビデオ - 製品ページでは常に画像が必要ですが、マシンの操作方法やインストール方法などを示す必要がある特定のアイテムのビデオも必要です。そのような製品の場合、製品にビデオを含める説明ページは必須です。 これらのビデオは通常、Web からスクレイピングされます。
- グラフ、チャート、およびメトリック - 競合他社に焦点を当てた Web から収集されたグラフ、チャート、およびその他のメトリックは、企業がどの製品ラインナップに注目するか、どのブランドを買いだめするかなどの重要な決定を下すのに役立ちます。
- 株式市場データ - 企業のビジネスの運営方法とは直接関係ありませんが、株式市場データ、特に e コマース セクターに属する企業のデータは、e コマース企業の全体像を示すことができ、この指標は次のようになります。店舗を増やすか、より多くの店舗をオープンするか、物事を安定させるかを決定するために使用されます。
- 製品データ (テキスト) - 製品の機能、使用方法、他の製品との違いを説明するテキスト形式の製品詳細は、顧客が商品をよりよく理解できるように、スクレイピングして再利用します。顧客の信頼度を高めることで、商品の売り上げを向上させます。
- 製品データ (テーブル) - 製品に関連する属性データ (重量、ワット数、電力、寸法など) は通常、テーブル形式で存在します。これをスクレイピングすることは、通常のテキスト形式で利用可能な製品データよりも難しいかもしれませんが、その重要性高いです。
- ソーシャル メディア データ - e コマース企業は、ソーシャル メディア データもスクレイピングして、トレンドのハッシュタグや、人々が話題にしている製品やブランドを見つけています。 これは、企業がどのブランドと提携するか、どの製品をより多く宣伝するか、そしてより多くの群衆とよりよくつながるために何を広告に入れるかを決定するのに役立ちます.
- ▲電子商取引業界のニュースデータ〓１つのスキャンダルで会社が壊れる可能性があり、実際、多くの企業の株価が暴落している。 そのような状況では、ニュース、特に e コマース セクターに関連するニュースに目を向けることは、追加のデータ ポイントであり、より良い利益をもたらし、火を広げずに状況を制御するのにも役立ちます。
eコマース企業の代替データの使用の難しさ
すべてには代償が伴います。ビジネスを後押しするために代替データ ソースを使用したい場合は、それに耐えなければなりません。 直面する最も一般的な問題のいくつかは次のとおりです。
- 非構造化データ - 非構造化データは、利用可能なデータの大部分を占めており、クロールするデータの大部分も占めています。 ただし、さまざまなソースからの非構造化データを処理するために個別のスクリプトを作成する必要があるため、それをクリーニングしてビジネス チームが使用できる形式に変換することは困難です。
- Web サイトの構造の変更 - 特定の Web サイトからデータをスクレイピングしていて、そのユーザー インターフェイスが一晩で変更された場合、変更に合わせてスクレイピング エンジンを変更するまで、スクレイピングを再開できない可能性があります。
- 著作権侵害の問題 - 特定の画像や動画は著作権で保護されている可能性があり、動画や画像をスクレイピングする際には注意が必要です。
- データの清浄度 - データの清浄度は、ビジネスを行う上で必須です。これは主に、評判に依存するためです。 ただし、オンラインのデータの多くは認証されておらず、証拠もありません。 たとえば、一部のデータをクロールして、販売している携帯電話に 4Gb の RAM が搭載されていることを発見したとしても、後で、その電話には 2Gb の RAM しか搭載されていないと顧客から苦情が寄せられ、虚偽の主張をしていると非難される可能性があります。 このようなインスタンスを減らすには、複数のソースからデータをクロールし、1 つのソースを別のソースにバックアップすることを常にお勧めします。
- より長いプロセス - 自分でデータをスクレイピングしている場合、プロセスはかなり長く、要件の収集から始まり、Web サイトのリスト、実際のデータのスクレイピング、クリーニング、必要な形式への変換、既存のシステムへのプラグインに至るまでです。
結論
ビジネス プロセスに役立つ代替データを取得するには時間がかかり、最初は大変かもしれませんが、長期的には間違いなく報われるでしょう。 データを活用しないままにしておくことは、チャンスを逃すだけです。 データ スクレイピング チームを編成し、e コマースの代替データをクロール、クリーニング、およびプラグイン可能な形式に変換することは難しいことを理解していますが、他にも多くの選択肢があります。 その 1 つは、PromptCloud で私たちのようなサービス プロバイダーの助けを借りて、データ収集を 2 段階のプロセスにすることです。