Борьба с проблемами качества данных при парсинге данных электронной торговли

Очистка данных электронной коммерции для разработки фактических и надежных стратегий для предприятий электронной коммерции — это потребность часа. Данные занимают центральное место в вашей стратегии электронной коммерции.

Среди предприятий электронной коммерции существует сильная конкуренция, и вы должны придумывать новые инновационные идеи, чтобы поддерживать их. Однако есть одна загвоздка: вам нужно придумать эту идею быстрее, чем ваши конкуренты. Кажется, что это стало немного лучше с помощью очистки данных электронной торговли, потому что у вас есть доступ ко всем видам статистики, предпочтениям клиентов и планам конкурентов. Таким образом, руководителям становится намного проще принимать важные решения на основе изучения систематизированных данных после их оценки.

Но ключевым моментом, который следует учитывать здесь, является качество данных! Какое качество данных электронной торговли является приемлемым? Что такое плохие данные? Что такое хорошие данные? Как вы различаете их обоих? Давайте узнаем ответы на все эти и другие вопросы.

Что такое неверные данные в электронной коммерции

В настоящее время для компаний, занимающихся электронной коммерцией, для поддержания своей репутации и существования в Интернете, а также для увеличения числа потенциальных клиентов необходимы качественные данные. Однако покупательский спрос, адреса доставки, история продаж и эффективность маркетинга зависят от точных данных. В результате отсутствующие или неверные данные могут нанести ущерб бизнесу и привести к непредвиденным потерям.

Низкое качество данных относится к любым неверным или отсутствующим данным о потребителях, продуктах или магазинах, что приводит к ухудшению качества обслуживания клиентов и снижению доходов предприятий электронной коммерции.

Некоторые из этих нижеуказанных данных наносят ущерб вашему бизнесу электронной коммерции:

#1: Плохое качество данных о продукте

Предположим, у ведущей розничной компании есть описание джинсов, представленное в их интернет-магазине, которое отличается от фактического товара. Теперь предположим, что потребитель решает и покупает те же самые джинсы только для того, чтобы обнаружить, что джинсы, которые он получил, не совсем то, что он просил. Даже если неточность была непреднамеренной, клиент чувствовал бы себя здесь обманутым. Это довольно стандартная ошибка многих брендов, которая может нанести ущерб репутации компании. Это всего лишь один пример низкого качества данных в контексте данных о продуктах. Именно поэтому данные о товарах должны быть не только точными, актуальными, полными, а также подробными, но и согласованными для клиента по всем каналам продаж.

# 2: Неверные данные о клиентах

Неверные данные о клиентах относятся к неверной, устаревшей или иным образом неполной информации, которую клиенты предоставляют при создании учетной записи в любом магазине электронной коммерции. Это может включать что угодно, от неправильно написанных имен клиентов до номеров телефонов и адресов электронной почты. Электронной коммерции требуются данные о клиентах для предоставления персонализированного обслуживания.

Неадекватные данные об аудитории, которые включают неверную или неверно направленную информацию профиля, такую ​​как неточный пол, неправильный код страны и т. д., могут негативно повлиять на настроения клиентов и их желание совершать дальнейшие покупки.

Как качественные данные электронной торговли могут помочь вашему онлайн-бизнесу

#1: Рекомендации по продукту

Если данные интернет-магазина имеют высокое качество, при оценке того, когда пользователи посещают веб-сайт, где находятся посетители, дополнительные сведения об их вкусах и предпочтениях становятся более точными. Чтобы получить оптимальные знания о навигации или истории покупок своих клиентов, розничные продавцы могут использовать данные самого высокого качества со всех распределенных платформ и решать, что именно предлагать.

# 2: Улучшенная доставка

Индустрия онлайн-торговли стала гиперконкурентной, что требует сверхзвуковой доставки товаров — и это очень важно. Точность адреса доставки клиента и других данных обеспечивает своевременную доставку приобретенного товара. Неточные данные или отсутствие данных приведут к тому, что заказы будут доставлены по неправильному адресу или не будут доставлены. Вам лучше помнить, что ваши клиенты оценят, если их заказ прибудет раньше. Однако, если вы не доставите вовремя, они больше никогда не купят у вас.

# 3: Управление запасами

Неправильно введенные исторические данные о клиентах могут привести к неточной аналитике и, в конечном итоге, к растрате запасов и трате денег. Качественные данные о клиентах гарантируют, что ваш онлайн-бизнес имеет достаточный запас желаемых продуктов. Очищенные данные позволяют вашей торговой точке предвидеть, что будут покупать ваши клиенты и как будут меняться их предпочтения в зависимости от сезона, соответствующим образом корректируя свой инвентарь.

Как сохранить качество данных при очистке данных электронной торговли

№1: Автоматизированная система мониторинга

Сайты обновляются чаще, чем вы думаете. Большинство этих изменений могут вывести сканер из строя или даже привести к извлечению неадекватных и неточных данных. Таким образом, вам нужна полностью автоматизированная система мониторинга, чтобы отслеживать все задания сканирования, выполняемые на ваших серверах. Эта система мониторинга постоянно отслеживает извлеченные данные на наличие несоответствий и ошибок.

# 2: Высокопроизводительные серверы

Надежность серверов определяет, насколько гладко происходит сканирование, и, как следствие, влияет на качество данных электронной коммерции . В результате мы должны использовать высокопроизводительные серверы для запуска сканеров. Это предотвратит сбой сканеров из-за внезапной высокой нагрузки на серверы.

№3: Очистка данных

Просканированные данные могут содержать ненужные дополнительные элементы, такие как теги HTML. В этом смысле эту информацию можно охарактеризовать как грубую. Система очистки отлично справляется с удалением этих элементов и тщательной очисткой данных.

# 4: Структурирование

Структурирование придает данным соответствующий машиночитаемый синтаксис, что делает их подходящими для баз данных и систем аналитики. Когда данные структурированы, они готовы к использованию либо путем загрузки в базу данных, либо путем простого подключения к аналитической системе.

Учитывая важность парсинга данных электронной коммерции , индивидуальный сервис веб-парсинга — это тот, который может предоставить вам конкурентное преимущество. PromptCloud, поставщик услуг парсинга веб-страниц, берет на себя сложную работу, пока вы сосредотачиваетесь на том, чтобы стать супергероем вашей организации.