在抓取电子商务数据时解决数据质量问题

抓取电子商务数据为电子商务企业设计事实和可靠的策略正在改变当下的需求。 数据是您电子商务战略的核心。

电子商务企业之间竞争激烈，您应该提出新的创新理念来维持。 但是，有一个问题：您必须比竞争对手更快地提出这个想法。 在电子商务数据抓取的帮助下，这似乎变得更好一些，因为您可以访问各种统计数据、客户偏好和竞争对手计划。 因此，一旦对有组织的数据进行评估，管理人员就可以更容易地根据对有组织的数据的检查来做出关键决策。

但这里要考虑的关键点是数据的质量！ 什么样的电子商务数据质量是可以接受的？ 什么是坏数据？ 什么是好数据？ 你如何区分两者？ 让我们找出所有这些问题以及更多问题的答案。

什么是电子商务中的不良数据

如今，对于电子商务公司而言，要保持其声誉和在线存在并增加潜在客户，高质量的数据是必不可少的。 然而，客户需求、送货地址、销售历史和营销业绩取决于精确的数据。 因此，丢失或不正确的数据可能对企业有害，并导致无法预料的损失。

数据质量差是指有关消费者、产品或商店的任何不正确或缺失的数据，这会导致糟糕的客户体验和电子商务业务的收入减少。

下面提到的一些数据正在对您的电子商务业务造成严重破坏：

#1：糟糕的产品数据质量

假设一家顶级零售公司在其电子商店中描述的牛仔裤描述与实际产品不同。 现在假设消费者决定并购买相同的牛仔裤，却发现他们收到的牛仔裤与他们所要求的不完全一致。 即使不准确是无意的，客户也会觉得这里被欺骗了。 这是许多品牌犯的一个相当标准的错误，可能会导致公司声誉出现错误。 这只是产品数据上下文中数据质量差的一个例子。 这就是为什么产品数据不仅必须准确、最新、完整和详细，而且还必须在所有销售渠道中对客户保持一致。

#2：不良客户数据

不良客户数据是指客户在任何电子商务商店创建帐户时提供的不正确、过时和不完整的信息。 这可能包括从拼写错误的客户姓名到电话号码和电子邮件地址的任何内容。 电子商务需要客户数据才能提供个性化服务。

包含不正确或误导的个人资料信息（例如不准确的性别、不正确的国家代码等）的不充分受众数据可能会对客户的情绪和进一步购买的冲动产生不利影响。

优质电子商务数据如何帮助您的在线业务

#1：产品推荐

如果在线零售商的数据质量很高，那么评估用户访问网站的时间、访问者所在的位置，关于他们的品味和喜好的其他详细信息就会变得更加准确。 为了获得客户导航或购物历史的最佳知识，零售商可以使用来自所有分布式平台的最佳质量数据，并决定确切提供什么。

#2：改进交付

在线零售行业竞争激烈，需要超音速交付商品——这是必不可少的。 客户收货地址等详细信息的准确性确保了所购商品的及时送达。 数据不准确或缺少数据将导致订单送错地址或送达失败。 您最好记住，如果他们的订单更快到达，您的客户会很感激。 但是，如果您不按时交货，他们将永远不会再向您购买。

#3：库存管理

错误输入的历史客户数据可能会导致分析不准确，并最终导致库存浪费和金钱浪费。 优质的客户数据可确保您的在线业务有足够的所需产品供应。 清理后的数据使您的零售店可以预测您的客户将购买什么以及他们的偏好将如何根据季节而变化，从而相应地调整您的库存。

抓取电子商务数据时如何保持数据质量

#1：自动监控系统

网站的更新频率比您想象的要频繁。 这些更改中的大多数可能会破坏爬虫，甚至可能导致抓取不充分和不准确的数据。 因此，您需要一个全自动监控系统来跟踪服务器上发生的所有爬网作业。 该监控系统持续跟踪抓取的数据是否存在不一致和错误。

#2：高端服务器

服务器的可靠性决定了爬取的顺利程度，从而影响电子商务数据的质量。 因此，我们必须使用高端服务器来运行爬虫。 这将防止爬虫因服务器突然高负载而失败。

#3：数据清洗

爬取的数据可能包含不必要的额外元素，例如 HTML 标签。 从这个意义上说，这些信息可以说是粗略的。 清理系统在删除这些元素和彻底清理数据方面做得非常出色。

#4：结构化

结构化为数据提供了适当的、机器可读的语法，使其适用于数据库和分析系统。 数据构建完成后，就可以通过将其上传到数据库或仅将其插入分析系统来使用了。

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