전자상거래에서 웹 데이터 추출의 응용

우리는 모두 조직에서 생성한 데이터의 중요성과 제품 전략, 고객 유지, 마케팅, 비즈니스 개발 등의 개선에 대한 데이터의 적용을 알고 있습니다. 디지털 시대가 도래하고 저장 용량이 증가함에 따라 조직에서 생성하는 내부 데이터가 빅 데이터와 동의어가 되는 지경에 이르렀습니다. 그러나 내부 데이터에만 집중하면 또 다른 중요한 소스인 웹 데이터를 놓치고 있다는 점을 이해해야 합니다.

자세한 내용은 웹 데이터로 엔터프라이즈 데이터를 보강하는 것의 중요성에 대한 이전 게시물을 확인하십시오. 전자 상거래에서 이러한 유형의 비즈니스는 웹 데이터가 이 도메인의 비즈니스 성장에 매우 중요하다는 것을 보장합니다. 이제 웹 데이터의 다양한 응용 프로그램을 살펴보겠습니다. 이것들은 지금까지 만난 클라이언트 요구 사항을 기반으로 한 실제 사용 사례입니다.

가격 전략

이것은 전자 상거래에서 가장 일반적인 사용 사례 중 하나입니다. 최고의 마진을 얻으려면 제품의 가격을 올바르게 책정하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 가격 책정 전략의 지속적인 평가와 리모델링이 필요합니다. 첫 번째 접근 방식은 시장 상황, 소비자 행동, 재고 등을 고려합니다. 조직 데이터를 활용하여 이러한 유형의 가격 책정 전략을 이미 구현하고 있을 가능성이 매우 높습니다. 즉, 소비자가 가격에 민감할 수 있으므로 유사한 제품에 대해 경쟁업체가 설정한 가격을 고려하는 것도 똑같이 중요합니다.

PromptCloud의 DaaS 솔루션은 전자 상거래 웹 사이트에서 제품 이름, 유형, 변형, 가격 책정 등으로 구성된 데이터 피드를 제공할 수 있습니다. 추가 분석을 수행하기 위해 경쟁사의 웹사이트에서 선호하는 형식(CSV/XML/JSON)에 따라 이 구조화된 데이터를 얻을 수 있습니다. 데이터를 분석 도구에 입력하기만 하면 경쟁사의 가격을 가격 전략에 반영할 준비가 된 것입니다. 이것은 다음과 같은 몇 가지 중요한 질문에 답할 것입니다. 어떤 제품이 프리미엄 가격을 끌어들일 수 있습니까? 손실 없이 어디에서 할인을 제공할 수 있습니까? 또한 라이브 크롤링 솔루션을 사용하여 강력한 동적(실시간) 가격 책정 전략을 구현함으로써 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 이 외에도 데이터 피드를 사용하여 경쟁업체의 제품 카탈로그를 이해하고 모니터링할 수 있습니다.

리셀러 관리

리셀러를 통해 판매하는 많은 제조업체가 있으며 일반적으로 리셀러가 동일한 전자 상거래 사이트 집합에서 제품을 판매하는 것을 제한하는 조건이 있습니다. 이것은 판매자가 자신의 제품을 판매하기 위해 다른 사람과 경쟁하지 않도록 합니다. 그러나 약관을 침해하는 리셀러를 찾기 위해 사이트를 수동으로 검색하는 것은 사실상 불가능합니다. 그 외에도 다양한 사이트에서 귀하의 제품을 판매하는 일부 승인되지 않은 판매자가 있을 수 있습니다.

웹 데이터 추출 서비스는 데이터 수집 프로세스를 자동화할 수 있으므로 더 적은 시간에 효율적으로 제품과 판매자를 검색할 수 있습니다. 그 후 법무 부서는 상황에 따라 추가 조치를 취할 수 있습니다.

사기 탐지

작년에 Apple은 Amazon에서 정품으로 판매되는 대부분의 충전기와 케이블이 실제로 열등하거나 누락된 구성 요소, 결함 있는 디자인 및 부적절한 전기 절연과 함께 제대로 구성되지 않았음을 발견했습니다. 간단히 말해서 고객들은 아마존에 대한 신뢰 때문에 모조품을 구매하고 있었습니다. 위조 액세서리가 고객들 사이에서 Apple의 브랜드 이미지를 훼손하고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다.

이러한 유형의 경우 웹 크롤링을 사용하여 제품 데이터 포인트를 자동으로 추출하여 가격에 상당한 변동이 있는지 감지하고 판매자의 진품을 찾을 수 있습니다. 또한 이는 제품을 판매하는 채널 파트너가 합의된 최소 소매 가격을 유지하고 있는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 가격이 지정된 MRP 아래로 내려가면 수익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 거의 실시간 크롤링 또는 라이브 크롤링을 수행하여 계약을 준수하지 않는 파트너를 식별할 수 있습니다.

수요분석

수요 분석은 제품을 계획하고 배송하는 데 중요한 구성 요소입니다. 다음과 같은 중요한 질문에 답합니다. 어떤 제품이 빠르게 움직일까요? 어느 쪽이 더 느릴까요? 먼저 전자 상거래 상점은 자체 판매 수치를 분석하여 수요를 추정할 수 있지만 출시 전에 계획을 세워야 합니다. 그렇게 하면 고객이 귀하의 사이트에 방문한 후 계획을 세울 필요가 없습니다. 당신은 수요를 충족시키기 위해 적절한 수의 제품을 준비할 것입니다. 제품 리뷰를 스크랩하면 전자 상거래 회사와 제조업체 모두 시장에 대한 깊은 통찰력을 얻고 이를 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수요에 대한 확실한 아이디어를 얻을 수 있는 좋은 장소 중 하나는 온라인 분류 사이트입니다. 웹 크롤링을 배포하여 가장 수요가 많은 제품, 카테고리 및 목록 비율을 모니터링할 수 있습니다. 다른 지리적 위치에 따라 패턴을 볼 수도 있습니다. 마지막으로, 이 데이터는 지역별 수요에 따라 다양한 카테고리의 제품 판매 우선 순위를 지정하는 데 사용할 수 있습니다.

마켓플레이스에서 검색 순위

많은 전자 상거래 플레이어는 Amazon 및 eBay와 같은 시장과 함께 자체 웹 사이트에서 제품을 판매합니다. 이러한 인기 있는 시장은 수많은 소비자와 판매자를 끌어들입니다. 이러한 플랫폼에 있는 판매자의 수는 이러한 사이트에서 수행되는 특정 검색에 대해 경쟁하고 높은 순위를 매기는 것을 어렵게 만듭니다. 이러한 마켓플레이스의 검색 순위는 여러 요인(제목, 설명, 브랜드, 이미지, 전환율 등)에 따라 달라지며 지속적인 최적화가 필요합니다. 따라서 웹 데이터 추출을 통해 특정 제품에 대한 선호 키워드 순위를 모니터링하면 최적화 노력의 결과를 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

캠페인 모니터링

많은 브랜드가 YouTube 및 Twitter와 같은 다양한 플랫폼을 통해 소비자와 소통하고 있습니다. 소비자들은 또한 자신의 견해를 표현하기 위해 점점 더 다양한 포럼으로 눈을 돌리고 있습니다. 기업이 소비자의 말을 모니터링하고 경청하고 이에 따라 행동하는 것이 필수적이 되었습니다. 리트윗 수, 좋아요 수, 조회수 등을 넘어 소비자가 메시지를 정확히 인식했는지 살펴봐야 합니다.

이는 YouTube 및 Twitter와 같은 포럼 및 사이트를 크롤링하여 귀하의 브랜드 및 경쟁업체 브랜드와 관련된 모든 댓글을 추출하여 수행할 수 있습니다. 감정 분석을 수행하여 추가 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 향후 캠페인에 대한 추가 아이디어를 제공하고 고객 지원 전략과 함께 제품 전략을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

테이크아웃

전자 상거래 영역에서 웹 데이터 마이닝의 실제 사용 사례를 다루었습니다. 이제 웹 데이터를 활용하여 소매점의 성장을 보장하는 것은 귀하에게 달려 있습니다. 즉, 웹에서 데이터를 크롤링하고 추출하는 것은 기술적으로 어렵고 리소스를 많이 사용합니다. 안정적인 데이터 흐름을 보장하려면 도메인 전문 지식, 데이터 인프라 및 모니터링 설정(웹사이트 구조 변경 시)을 갖춘 강력한 기술 팀이 필요합니다. 이 시점에서 일부 고객이 사내에서 이 작업을 시도했지만 결과가 기대에 미치지 못했을 때 우리에게 왔다고 언급하는 것은 맥락에서 벗어나지 않을 것입니다. 따라서 원하는 빈도로 미리 지정된 형식에 따라 원하는 수의 사이트에서 데이터를 전달할 수 있는 서비스 제공자로 전용 데이터와 함께 이동하는 것이 좋습니다. PromptCloud는 종단 간 데이터 수집 파이프라인을 처리하고 중단 없이 고품질 데이터 전달을 보장합니다. 웹 데이터 추출 옵션을 평가할 때 고려해야 할 사항에 대한 자세한 게시물을 확인하십시오.