Crearea unui crawler web personalizat pentru site-uri precum Amazon

Mamuți precum Amazon și Walmart nu s-au construit doar pe idei grozave, ci și pe cantități mari de date. Deci, atunci când încercați să construiți crawler-uri web personalizate pentru a prelua date de pe site-uri web ale unor companii ca acestea, are sens. Cu toate acestea, trebuie, de asemenea, să analizăm în profunzime modul în care cele mai bune practici de date la aceste companii le-au ajutat să ia decizii excelente de afaceri. Conform acestui articol publicat de Invisibly, Amazon preluase mai mult de 50% din cota de retail online până în 2021. Acest lucru s-a întâmplat în principal prin consolidarea datelor din surse interne și externe.

Web scraping prețurile Amazon

Conform unui articol al Business Insider, Amazon modifică prețurile articolelor de până la 2,5 milioane de ori într-o zi medie. Acesta ar fi un obstacol pentru cei care folosesc date de prețuri de la Amazon, deoarece datele răzuite vor avea nevoie de actualizări frecvente.

O altă problemă este că nu toate categoriile de articole au același aspect pe Amazon, iar machetele în sine se schimbă din când în când. Prin urmare, atunci când răzuiți datele, va trebui să utilizați diferite șabloane pentru diferite tipuri de produse și să actualizați șabloanele existente pe baza modificărilor făcute de Amazon.

Datorită provocărilor multiple ale răzuirii datelor, fie că este vorba despre date despre preț sau despre produse, este recomandat în mare parte să folosiți ajutorul unui furnizor DaaS precum PromptCloud. În acest articol, am discutat despre utilitatea răzuirii recenziilor produselor de la Amazon. Fie că este vorba despre recenzii sau orice alt punct de date de care aveți nevoie de la Amazon, suntem o soluție unică.

De unde își obține Amazon datele?

Deoarece fiecare decizie la Amazon se bazează pe date, trebuie să colecteze date din mai multe surse. Vom trece peste cele mai importante dintre ele -

Comportamentul utilizatorului

Din momentul în care vă conectați la Amazon, acesta începe să vă urmărească acțiunile. Articolele pe care le vizualizați, cât timp stați pe orice pagină, unde vă mutați mouse-ul, ce articole cumpărați împreună, pe care le cumpărați periodic și multe altele. În afară de aceasta, Amazon captează și date precum:

• Care sunt cardurile băncilor folosite.
• Adrese care sunt stocate în contul fiecărei persoane.
• Adresa IP, locația și dispozitivul folosit pentru a accesa site-ul/aplicația.

Amazon încearcă să colecteze cât mai multe date cu caracter personal pentru a permite reclame direcționate pe site-ul său.

Repere Kindle

Amazon a cumpărat Goodreads în 2013 și a combinat serviciul de rețele sociale de 25 de milioane de utilizatori cu platforma sa Kindle. Acest lucru însemna că utilizatorii Kindle erau acum conectați automat la rețeaua Goodreads. O caracteristică majoră a Goodreads este capacitatea de a evidenția cuvinte și propoziții și de a le împărtăși altora. Aceasta s-a dovedit a fi o mină de date pentru Amazon. Cuvintele și propozițiile evidențiate pe Kindle ajută acum Amazon să analizeze cifrele și să sugereze cărți persoanelor de pe platforma Kindle – adăugând astfel veniturile sale.

Alexa

Amazon vinde mai multe dispozitive „Echo” care sunt alimentate de asistentul său virtual Alexa. Alexa stochează toate comenzile vocale pe care le utilizați și, în multe cazuri, s-a văzut, de asemenea, că captează înregistrări vocale chiar și după terminarea comenzii. Conform acestui raport al Washington Post, Alexa începe adesea să înregistreze chiar și atunci când nu este invocată. Amazon stochează toate înregistrările pe serverele sale și folosește datele pentru a-și antrena asistentul virtual să interacționeze mai bine cu oamenii.

Cum folosește Amazon datele?

În timp ce tocmai am vorbit despre toate datele pe care Amazon le captează, este și mai important să înțelegem cum folosește datele. În acest fel, puteți identifica ce puncte de date ați dori să răzuiți folosind crawlerul web personalizat și ce declarații de problemă vă vor ajuta datele să le rezolvați.

Optimizarea lanțului de aprovizionare

Principala sarcină a Amazon este să gestioneze eficient produsele din locațiile geografice, astfel încât acestea să fie întotdeauna la depozitul cel mai apropiat de locul unde sunt cele mai solicitate. Un exemplu simplu în acest sens ar fi că Amazon folosește datele meteo pentru a păstra un stoc ridicat de lopeți și dispozitive de deszăpezire în locuri despre care se preconizează că vor zăpadă în curând. Astfel de previziuni ar însemna mai puțini bani cheltuiți pentru transportul articolelor și termene de livrare mai rapide. Folosește chiar și ceva numit transport anticipat pentru a expedia produse către locuri unde ar putea fi comandate în curând.

Recomandări din belșug

La fel ca Netflix, big data conduce sistemul de recomandare de la Amazon. Se asigură că fiecare comandă plasată de utilizator are cât mai multe articole posibil. Acest lucru reduce costurile de transport, mărește marjele și permite vânzarea încrucișată. O mulțime de date anterioare și de comportamentul clienților de pe site-ul web sunt folosite pentru a le permite clienților să facă achiziții impulsive. De la recomandarea de accesorii ori de câte ori achiziționați un laptop sau un mobil până la a vă spune ce pantaloni s-ar potrivi cel mai bine cu cămașa pe care tocmai ați adăugat-o în coș, Amazon vă împinge ușor ca un prieten care vă recomandă să cumpărați un produs pentru a adăuga valoare altuia.

Conținutul este cheia

Amazon vinde produse și, ca orice alt vânzător, vrea să cumperi mai multe de pe site-ul său. Pentru a reproduce esența unui magazin offline și pentru a se asigura că utilizatorii nu pleacă imediat după achiziționarea produsului pe care îl doresc, Amazon încearcă să vă deruleze în mai multe moduri. De îndată ce deschideți site-ul sau aplicația, vă va arăta:

• Bannere cu cele mai noi produse sau cu oferte de top.
• Articole pe care este posibil să le fi văzut mai devreme, dar nu le-ați achiziționat.
• Produse din lista ta de dorințe care sunt mai ieftine acum.
• Articole de blog și produse care ar putea fi relevante pentru dvs.
• Cele mai recente linii de produse de la Amazon și mărci noi.

Acest lucru emulează experiența fizică de cumpărare și menține clienții cuplati de site-ul web sau de aplicație.

Construirea de motoare personalizate de scraping web nu este o muncă de o zi. Când vine vorba de construirea de sisteme care pot aborda un site web precum Amazon, provocările cresc exponențial. Așadar, înainte de a prelua provocarea, ar trebui să fiți pregătiți sau, eventual, să aveți profesioniști cu experiență anterioară în scraping-ul web și manipularea datelor. În absența unei astfel de echipe, cel mai bine ai fi servit de furnizorii DaaS.