e コマース データをスクレイピングする際のデータ品質の問題との闘い

e コマース データをスクレイピングして、e コマース ビジネスの事実に基づいた信頼できる戦略を考案することは、時間の必要性を進化させています。 データは e コマース戦略の中心です。

e コマース ビジネスの間には激しい競争があり、維持するために新しい革新的なアイデアを考え出す必要があります。 ただし、落とし穴があります。競合他社よりも早くこのアイデアを思いつく必要があります。 これは、あらゆる種類の統計、顧客の好み、および競合他社の計画にアクセスできるため、e コマース データ スクレイピングの助けを借りて少し良くなったようです. したがって、一度評価された組織化されたデータの調査に基づいて、幹部が重要な決定を下すことがはるかに容易になります。

しかし、ここで考慮すべき重要な点は、データの品質です! 許容できる e コマース データの品質は? 悪いデータとは？ 良いデータとは？ 両方をどのように区別しますか？ これらすべての質問に対する答えなどを見つけてみましょう。

eコマースの悪いデータとは

今日、eコマース企業が評判とオンラインでの存在を維持し、リードを増やすには、高品質のデータが必要です. ただし、顧客の需要、配送先住所、販売履歴、およびマーケティングのパフォーマンスは、正確なデータに依存します。 その結果、欠落または不正確なデータは、ビジネスに有害であり、予期しない損失につながる可能性があります。

データ品質が低いとは、消費者、製品、または店舗に関する不正確または欠落したデータを指し、顧客体験の低下と e コマース ビジネスの収益の減少につながります。

これらの以下のデータの一部は、e コマース ビジネスに大混乱をもたらしています。

#1: 商品データの質が悪い

大手小売企業の e ストアに掲載されているジーンズの説明が、実際の製品とは異なるとします。 ここで、消費者が同じジーンズを購入することを決定し、購入したものの、受け取ったジーンズが要求したものとまったく同じではないことに気付いたとします。 不正確さが意図的ではなかったとしても、クライアントはここでだまされたと感じるでしょう. これは、多くのブランドが犯す非常に標準的なエラーであり、企業の評判を落とす可能性があります。 これは、製品データのコンテキストにおけるデータ品質の低さの一例にすぎません。 そのため、製品データは正確、最新、完全、かつ詳細であるだけでなく、すべての販売チャネルにわたってクライアントにとって一貫していなければなりません。

#2: 悪い顧客データ

悪い顧客データとは、顧客が e コマース ストアでアカウントを作成するときに提供する、不正確、古い、または不完全な情報を指します。 これには、スペルミスのある顧客名から電話番号や電子メールアドレスまで、あらゆるものが含まれる可能性があります。 e コマースでは、パーソナライズされたサービスを提供するために顧客データが必要です。

不正確な性別、誤った国コードなど、不正確または誤ったプロファイル情報を含む不十分なオーディエンス データは、顧客の感情やさらに購入したいという衝動に悪影響を与える可能性があります。

高品質の e コマース データがオンライン ビジネスにどのように役立つか

#1: 製品の推奨事項

オンライン小売業者のデータが高品質である場合、ユーザーがいつ Web サイトを訪問したか、訪問した人々がどこにいるかを評価すると、彼らの好みや好みに関する追加の詳細がより正確になります。 小売業者は、顧客のナビゲーションやショッピング履歴に関する最適な知識を得るために、分散プラットフォーム全体から最高品質のデータを使用して、正確に何を提供するかを決定できます。

#2: 配達の改善

オンライン小売業界は非常に競争が激しくなり、商品の超音速配送が必要になりました。これは不可欠です。 顧客の配送先住所やその他の詳細が正確であることにより、購入した商品がタイムリーに配送されます。 不正確なデータまたはデータの不足により、注文が間違った住所に配送されたり、配送が失敗したりする可能性があります。 注文が早く届くと、顧客はそれを高く評価することを忘れないでください。 ただし、納期に間に合わなければ、二度と購入することはありません。

#3: 在庫管理

過去の顧客データを誤って入力すると、分析が不正確になり、最終的に在庫の無駄とお金の無駄につながる可能性があります。 質の高い顧客データにより、オンライン ビジネスが目的の製品を十分に供給できるようになります。 クレンジングされたデータにより、小売店は顧客が何を購入するか、季節によって顧客の好みがどのように変化するかを予測し、それに応じて在庫を調整できます。

eコマースデータをスクレイピングするときにデータ品質を維持する方法

#1: 自動監視システム

Web サイトは、思っているよりも定期的に更新されています。 これらの変更のほとんどは、クローラーを解体するか、不適切で不正確なデータのスクレイピングにつながる可能性さえあります. したがって、サーバー上で行われているすべてのクロール ジョブを追跡するには、完全に自動化された監視システムが必要です。 この監視システムは、スクレイピングされたデータの不整合やエラーを継続的に追跡します。

#2: ハイエンド サーバー

サーバーの信頼性は、クロールがどの程度スムーズに行われるかを決定し、その結果、 e コマース データの品質に影響を与えます。 その結果、ハイエンド サーバーを使用してクローラーを実行する必要があります。 これにより、サーバーの負荷が突然高くなったためにクローラーが失敗するのを防ぐことができます。

#3: データクレンジング

クロールされたデータには、HTML タグなどの不要な余分な要素が含まれている場合があります。 その意味で、この情報は粗雑なものと言えます。 クレンジング システムは、これらの要素を削除し、データを完全にクリーンアップする優れた機能を果たします。

#4: 構造化

構造化により、データに適切で機械可読な構文が与えられるため、データベースや分析システムに適したものになります。 データが構造化されると、データベースにアップロードするか、分析システムにプラグインするだけで、すぐに使用できます。

e コマース データ スクレイピングの重要性を考えると、カスタマイズされた Web スクレイピング サービスは、競争上の優位性を提供できるサービスです。 Web スクレイピング サービス プロバイダーである PromptCloud は、組織のスーパーヒーローになることに集中している間、困難な作業を処理します。