Collecter des données

Vous êtes propriétaire d'une entreprise et souhaitez vous démarquer des autres ? Peut-être que le web scraping est exactement ce dont vous avez besoin. Dans cet article détaillé, nous aborderons les différentes manières dont les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour collecter des informations et obtenir un avantage concurrentiel.

Je suis également un homme d'affaires, qui gratte le Web depuis plusieurs années, d'une manière ou d'une autre, et lorsque je suis tombé sur un article intéressant intitulé « Applications du Web Scraping en économie et en finance », j'ai senti que je devais partager mon pensées avec toi.

Le Web scraping aide les organisations à extraire des données de sites Web, ce qui peut être utile pour :

  • Créer des stratégies commerciales
  • Génération de leads
  • Étude de marché
  • Et beaucoup plus!

Continuez à lire pour savoir pourquoi une entreprise peut utiliser le web scraping pour collecter des données.

Vous ne serez pas déçu.

9 raisons pour lesquelles les entreprises fouillent le Web à la recherche de données

1. Économies de coûts

Le web scraping permet d'obtenir des données volumineuses et précieuses d'une manière beaucoup moins coûteuse et plus rapide que si l'on devait le faire manuellement. Comme le disent les auteurs de «Applications du Web Scraping en économie et en finance» a souligné : « Contrairement aux données propriétaires, qui pourraient ne pas être réalisables en raison de coûts importants, le web scraping peut rendre des sources de données intéressantes accessibles à tous. » 

L'automatisation du processus de collecte de données permettra aux entreprises de réduire les coûts de main-d'œuvre et d'éviter les référentiels de données payants et coûteux.

Exemples de la façon dont le web scraping peut potentiellement réduire les coûts :

  • Les détaillants de mode peuvent collecter des informations sur l'industrie à partir des sites Web, économisant ainsi du temps et des coûts qui auraient été engagés en visitant chaque site séparément.
  • Les sociétés pharmaceutiques peuvent obtenir des informations auprès de revues médicales et de sites de recherche pour être en mesure de connaître les tendances actuelles sans avoir à y être abonnées.
  • Les sociétés d'études de marché peuvent collecter des informations provenant de différentes sources et offrir davantage de services aux clients en utilisant le web scraping à un coût moindre que toute autre approche.

2. Avantage concurrentiel

Certaines des actions que les entreprises peuvent surveiller à l’aide du web scraping incluent : produits, prix et promotions des concurrents. C'est en partie grâce au web scraping que les données de vos concurrents peuvent désormais être disponibles en temps réel et avec beaucoup plus de granularité. 

Un tel ensemble de données aura beaucoup plus de valeur que ceux reconditionnés et vendus par d'autres, simplement parce qu'il est récent et pertinent pour VOUS. Il peut être utilisé par les organisations pour modifier leurs stratégies et parfois même leurs politiques afin de s'adapter au marché.

Exemples d’obtention d’un avantage concurrentiel avec des données pertinentes :

  • De cette façon, les plateformes de commerce électronique peuvent contrôler leurs prix et proposer de meilleures offres aux consommateurs en analysant les prix des concurrents pour être plus compétitives.
  • Cela fournit aux constructeurs automobiles des renseignements sur les nouvelles versions et options ainsi que sur le prix des voitures des concurrents ; cela aide les constructeurs automobiles à planifier de nouveaux modèles ainsi que des stratégies marketing.
  • En appliquant le scraping aux réseaux sociaux et aux sites d'avis, les entreprises de biens de consommation peuvent identifier les changements d'attitude des consommateurs et les techniques de marketing des concurrents.

3. Aperçus du marché

« Le Web scraping permet de collecter de nouvelles données qui ne sont pas disponibles dans les ensembles de données traditionnels assemblés par des institutions publiques ou des fournisseurs commerciaux. » Par conséquent, ces données peuvent être utiles pour trouver de nouvelles opportunités commerciales, améliorer les plans marketing et prendre des décisions fondées sur les données.

Exemples d’obtention d’informations sur le marché grâce au scraping :

  • Les sociétés immobilières peuvent utiliser les données des répertoires immobiliers pour obtenir des informations sur l'offre, les coûts et la demande de maisons et autres propriétés dans différentes régions.
  • Ces tendances peuvent être repérées sur les plateformes de médias sociaux et les sites Web d’évaluation par les entreprises d’électronique grand public pour éclairer leurs stratégies de développement de produits.
  • Les sites d’information et les données boursières sont utiles aux banques et autres institutions financières pour les aider dans leurs stratégies d’investissement et de gestion des risques.

4. Génération de leads efficace

Une autre utilisation de la collecte automatisée de données dans les entreprises a été, par exemple, les études de marché et la génération de leads, comme les auteurs l'ont souligné : « la collecte automatisée de données a également été utilisée dans les entreprises, par exemple, pour les études de marché et la génération de leads ». 

Ce processus automatisé de génération de leads est également plus efficace et plus rentable que les méthodes manuelles d'identification des leads et de création d'une liste de ciblage pour les activités marketing.

Exemples de génération de leads efficace grâce au web scraping :

  • Les éditeurs de logiciels B2B peuvent utiliser le scraping LinkedIn pour trouver les coordonnées des décideurs de l'entreprise ou du secteur et conclure davantage de prospects.
  • Pour améliorer leur stratégie de capture de leads, les sociétés de gestion d'événements peuvent extraire les annuaires et les réseaux sociaux pour obtenir les coordonnées de clients et partenaires potentiels.
  • Les plateformes d'éducation en ligne peuvent obtenir des prospects intéressés par leurs cours en supprimant les forums éducatifs et les médias sociaux pour améliorer leur processus de génération de prospects.

5. Optimisation dynamique des prix

Ceux qui opèrent dans les secteurs du commerce électronique et du tourisme peuvent à tout moment surveiller les prix de leurs concurrents et ajuster les leurs en conséquence. 

C'est à cause de ces choses techniques intéressantes, que la tarification dynamique via le grattage de données permet aux entreprises de proposer des prix raisonnables et en même temps d'augmenter leurs revenus.

Exemples de stratégies de tarification dynamique basées sur les données :

  • Les agences de voyages en ligne peuvent également obtenir des informations sur les tarifs et les horaires des vols des concurrents, puis proposer les meilleurs tarifs et horaires aux clients.
  • Les supermarchés peuvent utiliser le web scraping pour surveiller les prix de leurs concurrents et modifier leurs prix en temps réel afin de gagner des parts de marché.
  • Dans le commerce de détail, cela peut être appliqué pour suivre les prix et les offres des autres magasins, puis définir vos prix et vos offres pour qu'ils soient meilleurs que ceux des concurrents.

6. Améliorations des produits et services

En compilant les avis des clients et les commentaires provenant de différentes plateformes de médias sociaux, les organisations peuvent connaître les besoins des clients ainsi que les lacunes de l'entreprise. 

Les auteurs soulignent qu’« avec l’émergence de l’Internet des objets, la portée des données disponibles pour le scraping est appelée à augmenter à l’avenir ». Les entreprises le savent et en profitent !

L’une des façons dont ils utilisent ce qu’ils ont mis au rebut est d’effectuer une analyse des sentiments sur ces données, apportant ainsi des améliorations à leurs produits ou services.

Exemples d'amélioration de produits et de services appuyés par des données :

  • Le web scraping peut être utilisé pour obtenir les commentaires des utilisateurs sur les forums et les comptes de réseaux sociaux afin de résoudre les problèmes et d'améliorer les produits et services en temps réel.
  • Les fabricants d'équipements de fitness peuvent récupérer les avis des clients sur les sites de commerce électronique pour identifier les problèmes rencontrés par les clients et les domaines nécessitant des améliorations, améliorant ainsi la qualité des produits et la satisfaction des clients.
  • Les entreprises hôtelières peuvent explorer les sites Web d'avis pour obtenir les commentaires des clients et ainsi identifier les domaines qui doivent être améliorés dans leurs services et produits.

7. Qualité et compréhension des données

Permettez-moi d'emprunter aux auteurs qui l'ont magnifiquement exprimé : « le web scraping peut rendre des sources de données intéressantes accessibles à tous ». Ces données améliorées améliorent la qualité et l'étendue des analyses commerciales, ce qui améliore les procédures de prise de décision.

Exemples d’amélioration de la qualité et de la compréhension des données :

  • Les sociétés de télécommunications peuvent obtenir des informations à partir des profils de réseaux sociaux de leurs clients et améliorer leur clientèle dans le but de créer des stratégies marketing plus ciblées.
  • Les données météorologiques et les données sur les accidents de la route provenant du Web peuvent aider les compagnies d’assurance à améliorer l’efficacité des modèles d’évaluation des risques.
  • Les agences de marketing peuvent également utiliser le scraping pour recueillir plus d'informations sur les consommateurs de leurs clients afin d'améliorer leurs stratégies marketing.

8. Évolutivité et efficacité

Certains des outils modernes utilisés dans le web scraping peuvent extraire des données de plusieurs sources en même temps et dans les plus brefs délais, ce qui est vital pour l'identification des tendances commerciales dans de grands volumes de données.

Exemples de façons d’améliorer l’évolutivité et l’efficacité :

  • Pour cette collecte de données sur des milliers de sites Web, les plateformes de commerce électronique peuvent utiliser des outils comme Scrapy pour obtenir les informations sur les produits les plus pertinentes et les plus récentes.
  • Les entreprises qui proposent des services d'études de marché peuvent utiliser BeautifulSoup pour collecter des données sur différents sites Web du secteur et fournir les résultats à leurs clients.
  • Ainsi, les outils de web scraping peuvent être utilisés par les sociétés de services financiers pour collecter et analyser les données des sites Web d’informations financières.

9. Données en temps réel

Les informations en temps réel constituent un atout précieux qui peut aider les entreprises à répondre aux changements de l'environnement du marché et à satisfaire les demandes des clients. 

Comme tout va si vite de nos jours, les décisions commerciales ne peuvent plus être prises sans informations en temps réel, et c'est ce que propose le web scraping.

Exemples d'accès à des données en temps réel via le web scraping :

  • Les entreprises du secteur des services financiers sont en mesure de collecter des informations en temps réel sur différents sites Web boursiers afin de pouvoir prendre les bonnes décisions d'investissement dans le but d'obtenir des rendements élevés.
  • Grâce à cela, le web scraping peut être appliqué pour aider les détaillants en ligne à surveiller les prix de leurs concurrents en temps réel et à ajuster leurs prix en fonction des tendances du marché.
  • Cela peut être utile pour les agences de voyages car elles peuvent obtenir des informations sur les vols et les hôtels en temps réel et modifier leurs services et leurs prix en fonction de cela.

En résumé, voici pourquoi les entreprises adorent le Web Scraping :

Il permet de : réduire les coûts grâce à l'automatisation des processus, obtenir une veille concurrentielle en temps réel, révéler les tendances cachées du marché, obtenir facilement des prospects, aider aux stratégies de tarification dynamiques et optimiser les produits et services grâce à l'analyse des données. 

Ainsi, grâce à l’utilisation du web scraping, les organisations peuvent être en mesure de collecter des données, de prendre les bonnes décisions et de répondre aux changements du marché pour atteindre leur croissance.


Article référencé : https://oxfordre.com/economics/display/10.1093/acrefore/9780190625979.001.0001/acrefore-9780190625979-e-652

Alexandre Schmidt

Alexander Schmidt est un ingénieur logiciel qui croit qu'il faut travailler plus intelligemment, pas plus dur. Avec 12 ans d'expérience dans l'automatisation et l'extraction de données Web à des fins d'analyse et de recherche, il donne aux entreprises des conseils pratiques et des informations précieuses, fournies de manière amusante et facile à lire, pour aider les autres à maximiser la valeur et les performances de leurs solutions proxy. Lorsqu'il n'est pas en train de peaufiner sa configuration ou de conseiller des PME, vous pouvez trouver Alexander en train de se renseigner sur les dernières nouvelles technologiques et les avancées de l'IA.

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