eコマースにおけるWebデータ抽出の応用

製品戦略、顧客維持、マーケティング、ビジネス開発などの改善において、組織によって生成されたデータとそのアプリケーションの重要性は誰もが知っています。 デジタル時代の到来とストレージ容量の増加により、組織によって生成される内部データはビッグデータと同義になるところまで来ました。 しかし、内部データのみに注目することで、もう 1 つの重要なソースである Web データを失うことになることを理解する必要があります。

詳細については、エンタープライズ データを Web データで補強することの重要性に関する以前の記事をご覧ください。 e コマースに関して言えば、この種のビジネスの性質上、この分野でのビジネスの成長には Web データが不可欠です。 それでは、Web データのさまざまなアプリケーションについて見ていきましょう。 これらは、これまでに遭遇したクライアントの要件に基づいた実際の使用例であることに注意してください。

価格戦略

これは、e コマースで最も一般的な使用例の 1 つです。 最高のマージンを得るためには、製品の価格を正しく設定することが重要であり、それには価格戦略の継続的な評価と再構築が必要です。 最初のアプローチでは、市場の状況、消費者の行動、在庫などを考慮に入れます。 組織のデータを活用して、このようなタイプの価格戦略をすでに実装している可能性は非常に高いです。 とはいえ、消費者は価格に敏感になる可能性があるため、同様の製品に対して競合他社が設定した価格を考慮することも同様に重要です.

PromptCloud の DaaS ソリューションは、e コマース Web サイトから、製品名、タイプ、バリアント、価格などで構成されるデータ フィードを提供できます。 競合他社の Web サイトから好みの形式 (CSV/XML/JSON) に従ってこの構造化データを取得し、さらに分析を行うことができます。 データを分析ツールに入力するだけで、競合他社の価格設定を価格戦略に組み込む準備が整います。 これにより、次のような重要な質問に答えることができます。どの製品がプレミアム価格を引き付けることができますか? 損をせずに値引きできるところは？ また、ライブ クロール ソリューションを使用して、堅牢な動的 (リアルタイム) 価格設定戦略を実装することで、さらに一歩進めることもできます。 これとは別に、データ フィードを使用して、競合他社の製品カタログを理解し、監視することができます。

再販業者の管理

再販業者を介して販売するメーカーは多数あり、通常、再販業者が同じ一連の e コマース サイトで製品を販売することを制限する条件があります。 これにより、売り手が自社製品を販売するために他の人と競合しないことが保証されます。 しかし、条件を侵害している再販業者を見つけるためにサイトを手動で検索することは事実上不可能です。 それとは別に、さまざまなサイトであなたの製品を販売している無許可の販売者がいる可能性があります.

Web データ抽出サービスは、データ収集プロセスを自動化できるため、製品とその販売者をより少ない時間で効率的に検索できます。 その後、法務部門は状況に応じてさらなる措置を講じることができます。

不正検出

昨年、Apple は、Amazon で純正品として販売されている充電器とケーブルのほとんどが、実際には構成が不十分であり、コンポーネントが劣っていたり欠落していたり​​、設計に欠陥があったり、電気絶縁が不十分であったりすることを発見しました。 簡単に言えば、顧客は Amazon を信頼して偽造品を購入していたのです。 偽造アクセサリが顧客の間で Apple のブランド イメージを傷つけていたことは間違いありません。

このような場合、Web クローリングを使用して製品データ ポイントを自動的に抽出し、価格に大きな変動があるかどうかを検出し、販売者の真偽を調べることができます。 さらに、これを使用して、製品を販売するチャネル パートナーが合意された最低小売価格を維持していることを確認できます。 価格が指定された MRP を下回ると、収益に悪影響を及ぼす可能性があります。 ほぼリアルタイムのクロールまたはライブ クロールを実行して、契約を守らないパートナーを特定できます。

需要分析

需要分析は、製品を計画および出荷するための重要なコンポーネントです。 次のような重要な質問に答えます。どの製品が速く動きますか? どちらが遅くなりますか？ まず、e コマース ストアは自社の売上高を分析して需要を見積もることができますが、計画は発売前に行うことを常にお勧めします。 そうすれば、顧客がサイトにアクセスした後に計画を立てる必要がなくなります。 需要を満たすのに適切な数の製品を準備できます。 製品レビューをスクレイピングすることで、e コマース企業とメーカーの両方が市場について深い洞察を得て、それを活用することができます。

需要を確実に把握するのに最適な場所の 1 つは、オンラインの広告サイトです。 Web クローリングを展開して、最も需要の高い製品、カテゴリ、および出品率を監視できます。 また、さまざまな地理的位置に従ってパターンを確認することもできます。 最後に、このデータを使用して、地域固有の需要に応じて、さまざまなカテゴリの製品の販売に優先順位を付けることができます。

マーケットプレイスでの検索ランキング

多くの e コマース プレーヤーは、Amazon や eBay などのマーケットプレイスに加えて、自社の Web サイトで製品を販売しています。 これらの人気のあるマーケットプレイスには、膨大な数の消費者と売り手が集まります。 これらのプラットフォームでは売り手が非常に多いため、これらのサイトで実行される特定の検索で競争して上位にランク付けすることは困難です. これらのマーケットプレイスでの検索ランキングは、複数の要因 (タイトル、説明、ブランド、画像、コンバージョン率など) に左右されるため、継続的な最適化が必要です。 したがって、Web データ抽出を介して特定の製品の優先キーワードのランキングを監視することは、最適化の取り組みの結果を測定するのに役立ちます。

キャンペーンのモニタリング

多くのブランドは、YouTube や Twitter などのさまざまなプラットフォームを介して消費者と関わっています。 また、消費者は自分の意見を表明するためにさまざまなフォーラムにますます関心を向けるようになっています。 消費者の発言を監視し、耳を傾け、それに基づいて行動することが企業にとって不可欠になっています。 リツイート、いいね、ビューなどの数を超えて、消費者がメッセージを正確にどのように認識しているかを調べる必要があります。

これは、YouTube や Twitter などのフォーラムやサイトをクロールして、自社のブランドや競合他社のブランドに関連するすべてのコメントを抽出することで実現できます。 感情分析を実行することで、さらに分析を行うことができます。 これにより、将来のキャンペーンの追加のアイデアが得られ、製品戦略とカスタマー サポート戦略を最適化するのに役立ちます。

取り除く

e コマース ドメインでの Web データ マイニングの実用的なユース ケースをいくつか取り上げました。 Web データを活用して小売店を確実に成長させるのは、あなた次第です。 とはいえ、Web からデータをクロールして抽出することは、技術的に難しく、リソースを大量に消費する可能性があります。 ドメインの専門知識、データ インフラストラクチャ、監視設定 (Web サイト構造が変更された場合) を備えた強力な技術チームが、データの安定した流れを確保する必要があります。 この時点で、私たちのクライアントの何人かが社内でこれを試み、結果が期待に沿わなかったときに私たちに来たことは言うまでもありません. したがって、事前に指定された形式に従って任意の数のサイトから希望の頻度でデータを配信できる専用の Data as a Service プロバイダーを使用することをお勧めします。 PromptCloud はエンド ツー エンドのデータ取得パイプラインを処理し、中断することなく高品質のデータ配信を保証します。 Web データ抽出のオプションを評価する際に考慮すべき事項についての詳細な投稿をご覧ください。