在抓取電子商務數據時解決數據質量問題

抓取電子商務數據為電子商務企業設計事實和可靠的策略正在改變當下的需求。 數據是您電子商務戰略的核心。

電子商務企業之間競爭激烈，您應該提出新的創新理念來維持。 但是，有一個問題：您必須比競爭對手更快地提出這個想法。 在電子商務數據抓取的幫助下，這似乎變得更好一些，因為您可以訪問各種統計數據、客戶偏好和競爭對手計劃。 因此，一旦對有組織的數據進行評估，管理人員就可以更容易地根據對有組織的數據的檢查來做出關鍵決策。

但這裡要考慮的關鍵點是數據的質量！ 什麼樣的電子商務數據質量是可以接受的？ 什麼是壞數據？ 什麼是好數據？ 你如何區分兩者？ 讓我們找出所有這些問題以及更多問題的答案。

什麼是電子商務中的不良數據

如今，對於電子商務公司而言，要保持其聲譽和在線存在並增加潛在客戶，高質量的數據是必不可少的。 然而，客戶需求、送貨地址、銷售歷史和營銷業績取決於精確的數據。 因此，丟失或不正確的數據可能對企業有害，並導致無法預料的損失。

數據質量差是指有關消費者、產品或商店的任何不正確或缺失的數據，這會導致糟糕的客戶體驗和電子商務業務的收入減少。

下面提到的一些數據正在對您的電子商務業務造成嚴重破壞：

#1：糟糕的產品數據質量

假設一家頂級零售公司在其電子商店中描述的牛仔褲描述與實際產品不同。 現在假設消費者決定併購買相同的牛仔褲，卻發現他們收到的牛仔褲與他們所要求的不完全一致。 即使不准確是無意的，客戶也會覺得這裡被欺騙了。 這是許多品牌犯的一個相當標準的錯誤，可能會導致公司聲譽出現錯誤。 這只是產品數據上下文中數據質量差的一個例子。 這就是為什麼產品數據不僅必須準確、最新、完整和詳細，而且還必須在所有銷售渠道中對客戶保持一致。

#2：不良客戶數據

不良客戶數據是指客戶在任何電子商務商店創建帳戶時提供的不正確、過時和不完整的信息。 這可能包括從拼寫錯誤的客戶姓名到電話號碼和電子郵件地址的任何內容。 電子商務需要客戶數據才能提供個性化服務。

包含不正確或誤導的個人資料信息（例如不准確的性別、不正確的國家代碼等）的不充分受眾數據可能會對客戶的情緒和進一步購買的衝動產生不利影響。

優質電子商務數據如何幫助您的在線業務

#1：產品推薦

如果在線零售商的數據質量很高，那麼評估用戶訪問網站的時間、訪問者所在的位置，關於他們的品味和喜好的其他詳細信息就會變得更加準確。 為了獲得客戶導航或購物歷史的最佳知識，零售商可以使用來自所有分佈式平台的最佳質量數據，並決定確切提供什麼。

#2：改進交付

在線零售行業競爭激烈，需要超音速交付商品——這是必不可少的。 客戶收貨地址等詳細信息的準確性確保了所購商品的及時送達。 數據不准確或缺少數據將導致訂單送錯地址或送達失敗。 您最好記住，如果他們的訂單更快到達，您的客戶會很感激。 但是，如果您不按時交貨，他們將永遠不會再向您購買。

#3：庫存管理

錯誤輸入的歷史客戶數據可能會導致分析不准確，並最終導致庫存浪費和金錢浪費。 優質的客戶數據可確保您的在線業務有足夠的所需產品供應。 清理後的數據使您的零售店可以預測您的客戶將購買什麼以及他們的偏好將如何根據季節而變化，從而相應地調整您的庫存。

抓取電子商務數據時如何保持數據質量

#1：自動監控系統

網站的更新頻率比您想像的要頻繁。 這些更改中的大多數可能會破壞爬蟲，甚至可能導致抓取不充分和不准確的數據。 因此，您需要一個全自動監控系統來跟踪服務器上發生的所有爬網作業。 該監控系統持續跟踪抓取的數據是否存在不一致和錯誤。

#2：高端服務器

服務器的可靠性決定了爬取的順利程度，從而影響電子商務數據的質量。 因此，我們必須使用高端服務器來運行爬蟲。 這將防止爬蟲因服務器突然高負載而失敗。

#3：數據清洗

爬取的數據可能包含不必要的額外元素，例如 HTML 標籤。 從這個意義上說，這些信息可以說是粗略的。 清理系統在刪除這些元素和徹底清理數據方面做得非常出色。

#4：結構化

結構化為數據提供了適當的、機器可讀的語法，使其適用於數據庫和分析系統。 數據構建完成後，就可以通過將其上傳到數據庫或僅將其插入分析系統來使用了。

鑑於電子商務數據抓取的重要性，定制的網絡抓取服務可以為您提供競爭優勢。 網絡抓取服務提供商 PromptCloud 在您專注於成為組織的超級英雄的同時處理艱鉅的工作。