전자상거래 데이터를 스크랩할 때 데이터 품질 문제 해결

전자 상거래 비즈니스를 위한 사실적이고 신뢰할 수 있는 전략을 고안하기 위해 전자 상거래 데이터를 스크랩하는 것은 시대의 요구를 발전시키고 있습니다. 데이터는 전자상거래 전략의 핵심입니다.

전자 상거래 비즈니스 간에는 치열한 경쟁이 있으며 유지하려면 새롭고 혁신적인 아이디어를 제시해야 합니다. 그러나 함정이 있습니다. 경쟁자보다 더 빨리 이 아이디어를 제시해야 합니다. 이것은 모든 종류의 통계, 고객 선호도 및 경쟁자 계획에 액세스할 수 있기 때문에 전자 상거래 데이터 스크래핑의 도움으로 조금 더 나은 것으로 보입니다. 따라서 경영진은 일단 평가된 조직 데이터를 검토하여 중요한 결정을 훨씬 쉽게 내릴 수 있습니다.

그러나 여기서 고려해야 할 핵심 사항은 데이터의 품질입니다! 허용되는 전자상거래 데이터 품질은 무엇입니까? 나쁜 데이터란 무엇입니까? 좋은 데이터란? 둘을 어떻게 구별합니까? 이 모든 질문 등에 대한 답을 알아보겠습니다.

전자 상거래에서 잘못된 데이터란 무엇입니까?

오늘날 전자 상거래 회사가 명성과 온라인 존재를 유지하고 리드를 늘리려면 양질의 데이터가 필요합니다. 그러나 고객의 수요, 배송지 주소, 판매 이력 및 마케팅 실적은 정확한 데이터에 따라 달라집니다. 결과적으로 누락되거나 잘못된 데이터는 비즈니스에 해가 될 수 있으며 예상치 못한 손실을 초래할 수 있습니다.

열악한 데이터 품질은 소비자, 제품 또는 상점에 대한 부정확하거나 누락된 데이터를 말하며, 이로 인해 전자 상거래 비즈니스의 고객 경험이 저하되고 수익이 감소합니다.

아래에 언급된 이러한 데이터 중 일부는 전자 상거래 비즈니스에 큰 피해를 주고 있습니다.

#1: 나쁜 제품 데이터 품질

최고의 소매 회사가 실제 제품과 다른 청바지 설명이 e-store에 표시되어 있다고 가정합니다. 이제 소비자가 동일한 청바지를 결정하고 구매했지만 그들이 받은 청바지가 그들이 요청한 것과 정확히 일치하지 않는다는 것을 발견했다고 가정합니다. 부정확성이 의도하지 않은 것일지라도 클라이언트는 여기서 속았다고 느낄 것입니다. 이것은 많은 브랜드에서 범하는 매우 일반적인 오류이며 회사의 평판에 대한 실수로 이어질 수 있습니다. 이것은 제품 데이터와 관련하여 데이터 품질이 좋지 않은 한 가지 예일 뿐입니다. 그렇기 때문에 제품 데이터는 정확하고 최신이며 완전하고 상세해야 할 뿐만 아니라 모든 판매 채널에서 고객에게 일관되어야 합니다.

#2: 잘못된 고객 데이터

잘못된 고객 데이터는 전자 상거래 상점에서 계정을 생성할 때 고객이 제공하는 정확하지 않거나 오래되거나 불완전한 정보를 나타냅니다. 여기에는 철자가 틀린 고객 이름부터 전화번호 및 이메일 주소에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 전자 상거래는 개인화 된 서비스를 제공하기 위해 고객 데이터가 필요합니다.

부정확한 성별, 부정확한 국가 코드 등과 같은 부정확하거나 잘못된 프로필 정보를 포함하는 부적절한 대상 데이터는 고객의 감정과 추가 구매 충동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

고품질 전자상거래 데이터가 온라인 비즈니스에 도움이 되는 방법

#1: 제품 추천

온라인 소매업체의 데이터가 고품질인 경우 사용자가 웹사이트를 방문할 때, 방문하는 사람들이 있는 곳을 평가하면 그들의 취향과 좋아하는 것에 대한 추가 세부 정보가 더 정확해집니다. 고객의 탐색 또는 쇼핑 이력에 대한 최적의 지식을 얻기 위해 소매업체는 분산된 플랫폼 전체에서 최고 품질의 데이터를 사용하고 정확히 무엇을 제공할지 결정할 수 있습니다.

#2: 향상된 배송

온라인 소매 산업은 초음속 상품 배송을 필요로 하는 경쟁이 매우 치열해졌습니다. 고객의 배송 주소 및 기타 세부 정보의 정확성은 구매한 상품의 적시 배송을 보장합니다. 데이터가 정확하지 않거나 데이터가 부족하면 잘못된 주소로 주문이 배송되거나 배송이 실패할 수 있습니다. 주문이 더 빨리 도착하면 고객이 감사할 것이라는 점을 기억하는 것이 좋습니다. 그러나 제 시간에 배달하지 않으면 다시는 사지 않을 것입니다.

#3: 재고 관리

과거 고객 데이터를 잘못 입력하면 분석이 부정확해지고 궁극적으로 재고 낭비와 비용 낭비가 발생할 수 있습니다. 양질의 고객 데이터는 온라인 비즈니스가 원하는 제품을 충분히 공급할 수 있도록 합니다. 정제된 데이터를 통해 소매점은 고객이 무엇을 구매하고 계절에 따라 선호도가 어떻게 변할지 예상하고 그에 따라 재고를 조정할 수 있습니다.

전자상거래 데이터를 스크랩할 때 데이터 품질을 유지하는 방법

#1: 자동화된 모니터링 시스템

웹사이트는 생각보다 정기적으로 업데이트됩니다. 이러한 변경 사항의 대부분은 크롤러를 분해하거나 부적절하고 부정확한 데이터를 스크랩할 수도 있습니다. 따라서 서버에서 발생하는 모든 크롤링 작업을 추적하려면 완전히 자동화된 모니터링 시스템이 필요합니다. 이 모니터링 시스템은 불일치 및 오류에 대해 스크랩된 데이터를 지속적으로 추적합니다.

#2: 고급 서버

서버의 안정성은 크롤링이 얼마나 원활하게 발생하는지를 결정하고 결과적으로 전자 상거래 데이터 품질 에 영향을 미칩니다. 결과적으로 크롤러를 실행하려면 고급 서버를 사용해야 합니다. 이렇게 하면 서버의 갑작스러운 높은 부하로 인해 크롤러가 실패하는 것을 방지할 수 있습니다.

#3: 데이터 정리

크롤링된 데이터에는 HTML 태그와 같은 불필요한 추가 요소가 포함될 수 있습니다. 그런 의미에서 이 정보는 조잡하다고 할 수 있습니다. 정리 시스템은 이러한 요소를 제거하고 데이터를 철저히 정리하는 훌륭한 작업을 수행합니다.

#4: 구조화

구조화는 데이터에 기계가 읽을 수 있는 적절한 구문을 제공하므로 데이터베이스 및 분석 시스템에 적합합니다. 데이터가 구조화되면 데이터베이스에 업로드하거나 분석 시스템에 연결하여 사용할 수 있습니다.

전자 상거래 데이터 스크래핑 의 중요성을 감안할 때 맞춤형 웹 스크래핑 서비스는 경쟁 우위를 제공 할 수있는 서비스입니다. 웹 스크래핑 서비스 제공업체인 PromptCloud는 조직의 슈퍼히어로가 되는 데 집중하는 동안 어려운 작업을 처리합니다.