Booking.com에서 호텔 데이터 스크랩

COVID-19 전염병은 사회의 모든 부분을 강타했고 거의 모든 주요 산업에 영향을 미쳤습니다. 그러나 가장 큰 타격을 받은 업종은 여행과 운송입니다. 항공편 예약이 중단되고 호텔이 문을 닫았고 관광을 위해 차를 빌리는 사람이 없었고 모든 유람선이 정박했습니다. 바이러스가 대륙을 가로질러 한 국가에서 다른 국가로 천천히 퍼지면서 완전한 악몽이 펼쳐졌습니다. 지역 및 중앙 정부가 엄격한 잠금 규칙을 적용함에 따라 호텔 예약도 줄어들었고 대부분은 여행 또는 비즈니스 계획을 취소하고 대신 책상에서 노트북으로 모든 것을 처리하기로 결정했습니다. 부킹닷컴 데이터 스크래핑에 대해 자세히 알아보자.

이 업계의 많은 사람들이 문을 닫았지만 아직 파산 신청을 하지 않은 사람들은 대부분의 인력을 해고했습니다. 국가가 개방되고 항공편이 다시 이륙함에 따라 기업은 금세기의 가장 고통스러운 시기를 지나 모험을 떠날 이 새로운 여행자 무리를 포착하기 위해 데이터를 유리하게 사용해야 할 것입니다. Booking com 데이터는 기업이 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

어디에서 호텔 데이터를 얻을 수 있습니까?

데이터 소스 목록, 소스에서 데이터를 추출하는 방법, 데이터를 정리, 정렬 및 형식으로 저장하는 워크플로만 있으면 이 데이터를 얻는 것이 어려운 작업이 아닙니다. 비즈니스 팀에서 액세스할 수 있습니다. 호텔 데이터 소스와 관련하여 여러 국가에서 목록을 가져오는 데 도움이 될 수 있는 웹사이트 중 하나는 Booking com 데이터 소스입니다.

그림: Booking.com의 뉴욕 호텔 목록

네덜란드 여행 및 레저 회사로 머물고 싶은 모든 종류의 숙박 시설을 예약할 수 있습니다.

• 호텔
• 아파트
• 리조트
• 빌라
• 캐빈
• 글램핑장
• 서비스 아파트
• 홀리데이 홈
• 게스트하우스
• 호스텔
• 조리 가능한 숙박 시설
• 작은 집
• 모텔
• 빵과 아침 식사
• 료칸
• 리야드
• 홀리데이 파크
• 홈스테이
• 캠핑장
• 컨트리 하우스
• 팜스테이
• 보트
• 럭셔리 텐트
• 코티지

또한 항공편, 공항 택시, 렌터카, 인기 명소 티켓을 예약할 수 있습니다. 이 웹사이트에는 2,800만 개 이상의 목록이 있으며 약 43개 언어로 서비스를 제공합니다. 코로나 이전에 직원의 거의 25%를 해고해야 했지만 주요 경제가 높은 백신 접종률로 회복되면서 개인이 새로운 여행 목적지를 찾기 위해 하늘과 바다로 다시 나갈 수 있도록 도울 태세입니다. 그들은 심지어 15분 만에 웹사이트에 귀하의 자산을 나열할 수 있도록 합니다. Booking com 데이터는 부동산 빌더에게 도움이 될 수 있습니다.

어떤 데이터를 수집할 수 있습니까?

호텔용 데이터 세트를 생성할 때 수집할 수 있는 데이터 포인트가 많을수록 더 많은 사용 사례를 다룰 수 있습니다. 예를 들어 제공되는 음식에 대한 자세한 정보가 있는 경우 비건 음식 메뉴가 있는 호텔 목록을 만들 수 있습니다. 또는 실내 수영장이 있는 호텔 목록을 만들 수 있습니다. 이러한 목록을 사용하여 블로그 게시물을 작성하여 웹사이트로 새로운 여행자를 유치하거나 다양한 필터링 옵션을 제공할 수 있습니다. 호텔 목록과 가격 데이터 를 손에 넣으면 끝없는 기회입니다.

단일 호텔 목록에서 얻을 수 있는 데이터 포인트:

• 사진 - 직접 사용할 수는 없지만 사진에서 수집한 정보를 사용하여 고객에게 더 자세한 정보를 전달할 수 있습니다.
• 요약 - 이 웹사이트에 나열된 대부분의 속성에 대해 잘 작성된 요약을 사용할 수 있습니다. 여기에는 주로 숙소까지 가는 방법, 사내에서 이용할 수 있는 식사 옵션 유형, 기본 객실과 함께 제공되는 편의 시설, Wi-Fi, 주차 및 기타 필수 사항에 대한 세부 정보와 같은 데이터 포인트가 포함됩니다.
• 가장 인기 있는 시설 - 주로 룸서비스, 주차, 프런트 데스크 시간, 공항 셔틀, 수영장, 스파 및 웰니스 센터 등에 대한 가용성 정보를 포함합니다.

그림: Booking.com에 등록된 호텔에서 가장 인기 있는 시설

• 다양한 유형의 객실에 대한 가격 - 객실은 일반적으로 가격이 오름차순으로 나열되며, 더 비싼 객실에는 추가 기능이나 추가 음식 옵션이 제공됩니다.
• 객실 유형별 어메니티 - 가격대가 다른 객실의 경우 어메니티도 나열되어 있습니다. 이 정보는 함께 제공되는 편의 시설에 따라 유사한 객실의 가격이 다른 이유를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
• 게스트 리뷰 - 직원 행동, 시설, 가격 대비 가치, 편안함, 위치 및 청결도와 같은 다양한 포인트에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 또한 자연어 처리 및 감정 분석 기술을 사용하여 분석할 수 있는 실제 고객 리뷰가 포함되어 있습니다.
• 인근 지역 - 일반적으로 버스 터미널, 지하철역 및 중요한 건물을 언급합니다. 또한 각각의 거리를 언급합니다.

그림: Booking.com에 등록된 호텔의 주변 시설

• 최고의 관광 명소 - 박물관, 경기장, 사원 및 기타 중요한 랜드마크까지의 거리를 나열합니다.
• 가장 가까운 공항까지의 거리 - 이름과 가장 가까운 공항까지의 거리가 언급됩니다. 이것은 사소한 데이터 포인트처럼 보일 수 있지만, 이것과 가격 또는 다른 데이터 포인트 간의 상관 관계에 대한 연구는 흥미로운 추세를 밝힐 수 있습니다.
• 주변 자연 명소 - 인근 산맥, 해변, 정원 등까지의 거리를 나열합니다.
• 구내 레스토랑 - 리뷰 및 평점과 함께 구내 레스토랑이 제공됩니다.

데이터 포인트 외에도 다음과 같은 각 목록에 대해 몇 가지 기본 정보가 제공됩니다.

• 숙소의 규칙
• 취소/선불 정책
• 어린이/엑스트라 베드 정책
• 체크인 연령 제한
• 애완 동물 정책
• 허용되는 카드
• 자주 묻는 질문

Booking com 데이터 세트의 사용 사례

다양한 데이터 포인트가 있는 호텔 또는 여행 데이터 세트 는 많은 용도로 사용될 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 웹사이트의 데이터를 사용하거나 특정 위치의 호텔 가격을 사용하여 전략적으로 자신의 목록에 가격을 설정하는 것입니다. 데이터는 다음과 같은 회사의 시장 조사에도 사용할 수 있습니다.

1. 호텔 및 레저 산업에 진출하고 싶습니다.
2. 부동산을 인수하여 호텔로 전환할 계획입니다.
3. 코로나19 이후 여행자를 유치하기 위한 전략을 결정해야 합니다.

또한 여행 및 호텔 업계가 큰 결정을 내리는 데 도움이 되는 컨설턴트 그룹에서 사용할 수 있습니다. 기회는 무한하고 위험도가 높습니다. 테이블에 남겨진 모든 데이터는 경쟁에서 경쟁에서 앞서 나가기 위해 사용되며 생존에 해로운 것으로 판명될 수 있습니다.

그림: 여러 호텔의 데이터 포인트 데이터 세트는 여러 사용 사례를 가질 수 있습니다.

최근 식품 및 외식 부문에서 어떤 일이 일어나고 있는지 살펴보겠습니다. Covid 물결이 커지면서 식당은 급격히 감소했으며 정부가 다양한 잠금 규칙을 도입함에 따라 궁극적으로 완전히 폐쇄되었습니다. 이 규정이 해제되더라도 식당은 사회적 거리두기를 위해 가용 좌석의 50~60%만 채우도록 허용했다. 신속하게 행동한 소유자는 당면한 데이터를 사용하여 중요한 결정을 내렸습니다. 즉, 배송 주문에 노력을 집중하고 프로세스를 원활하게 만들기 위해 기술을 통합하기 시작했습니다. 일부는 주요 부동산에 지불하는 막대한 임대료를 절약하기 위해 클라우드 키친 형식으로 전환하기까지 했습니다. 절약된 돈은 배달 확대, 24시간 서비스 제공 등에 사용되어 더 높은 수익을 올릴 수 있었습니다.

부킹닷컴 데이터는 어떻게 얻나요?

어떤 도구나 서비스를 사용하든 데이터 추출과 관련된 단계는 거의 동일하게 유지됩니다.

1. 위치별로 호텔을 필터링합니다.
2. 결과 페이지의 목록을 하나씩 살펴보십시오.
3. 각 목록에서 데이터를 스크랩합니다.
4. 결과의 다음 페이지로 이동합니다.

이 작업은 수동으로 수행할 수도 있지만 미국의 모든 도시에서 데이터를 긁어모으려면 손으로 수행하는 데 1년이 걸리고 사람의 실수로 가득 차 있을 가능성이 있습니다.

그림: 호텔 데이터의 자동 스크래핑

대신 필요한 솔루션은 위치를 입력으로 사용하고 나중에 사용할 데이터베이스에서 추출한 데이터 포인트를 저장하는 자동화된 기술입니다. 가능한 솔루션에는 DIY 코드 또는 유료 소프트웨어가 포함되지만 둘 다 데이터 추출 프로세스 의 가동 중지 시간을 줄이려면 비즈니스 팀의 어느 정도 개입과 기타 노력이 필요합니다.

대신 전체 스크래핑 인프라가 클라우드에서 실행되고 팀이 데이터를 사용할 사용 사례와 데이터를 처리할 알고리즘에 집중할 수 있는 DaaS 솔루션을 선택할 수 있습니다. PromptCloud 팀은 회의실 및 비즈니스 워크플로에서 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하려는 기업을 위해 사내 엔터프라이즈급 DaaS 솔루션을 제공합니다. 이 종단 간 완전 관리형 웹 스크래핑 솔루션은 클라우드에 배포되며 유지 관리가 필요 없는 솔루션입니다. 당사 크롤러는 인공 지능 및 머신 러닝을 기반으로 하여 모든 웹사이트 및 매장에서 Booking com 데이터를 고객이 선택한 형식과 저장 공간에서 추출하는 데 도움을 줍니다.