Apakah Anda memiliki bisnis dan ingin tampil menonjol di antara yang lain? Mungkin web scraping adalah hal yang Anda butuhkan. Dalam artikel terperinci ini, kita akan membahas berbagai cara perusahaan dapat menggunakan web scraping untuk mengumpulkan informasi dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Saya juga seorang pelaku bisnis yang telah melakukan web scraping selama beberapa tahun, dengan berbagai cara. Ketika saya menemukan makalah menarik berjudul “Applications of Web Scraping in Economics and Finance”, saya merasa perlu membagikan pemikiran saya kepada Anda.
Web scraping membantu organisasi mengekstrak data dari situs web, yang dapat berguna untuk:
- Menyusun strategi bisnis
- Menghasilkan prospek
- Riset pasar
- Dan masih banyak lagi!
Teruslah membaca untuk mengetahui alasan bisnis mungkin menggunakan web scraping untuk mengumpulkan data.
Anda tidak akan kecewa.
9 Alasan Mengapa Perusahaan Melakukan Scraping Web untuk Mengumpulkan Data
1. Penghematan Biaya
Web scraping membantu memperoleh data yang besar dan berharga dengan biaya yang jauh lebih murah dan lebih cepat dibandingkan jika harus melakukannya secara manual. Seperti yang ditunjukkan oleh para penulis “Penerapan Web Scraping dalam Ekonomi dan Keuangan”: “Berbeda dengan data eksklusif, yang mungkin tidak layak digunakan karena biayanya yang besar, web scraping dapat membuat sumber data yang menarik dapat diakses oleh semua orang.”
Otomatisasi proses pengumpulan data memungkinkan perusahaan mengurangi biaya tenaga kerja dan menghindari repositori data berbayar yang mahal.
Contoh cara web scraping berpotensi memangkas biaya:
- Peritel fesyen dapat mengumpulkan informasi terkait industri dari berbagai situs web, sehingga menghemat waktu dan biaya yang diperlukan untuk mengunjungi setiap situs secara terpisah.
- Perusahaan farmasi dapat memperoleh informasi dari jurnal medis dan situs penelitian agar dapat mengetahui tren terkini tanpa harus berlangganan.
- Perusahaan riset pasar dapat mengumpulkan informasi dari berbagai sumber dan menawarkan lebih banyak layanan kepada klien dengan menggunakan web scraping dengan biaya yang lebih rendah daripada pendekatan lainnya.
2. Keunggulan Kompetitif
Beberapa hal yang dapat dipantau perusahaan menggunakan web scraping meliputi produk, harga, dan promosi pesaing. Berkat web scraping, data pesaing Anda kini tersedia secara real-time dan dengan perincian yang jauh lebih mendalam.
Kumpulan data semacam itu akan jauh lebih berharga daripada data yang dikemas ulang dan dijual pihak lain, hanya karena data tersebut masih baru dan relevan bagi ANDA. Organisasi dapat menggunakannya untuk mengubah strategi dan terkadang bahkan kebijakan mereka agar sesuai dengan pasar.
Contoh memperoleh keunggulan kompetitif dengan data yang relevan:
- Dengan cara ini, platform e-commerce dapat mengendalikan harga dan menawarkan penawaran yang lebih baik kepada konsumen dengan menganalisis harga pesaing agar lebih kompetitif.
- Informasi ini memberikan wawasan kepada produsen otomotif tentang model dan opsi baru yang diluncurkan serta harga mobil pesaing; hal ini membantu produsen otomotif merencanakan model baru dan strategi pemasaran.
- Dengan menerapkan scraping pada media sosial dan situs ulasan, perusahaan barang konsumen dapat mengidentifikasi perubahan sikap konsumen dan teknik pemasaran pesaing.
3. Wawasan Pasar
“Web scraping memungkinkan pengumpulan data baru yang tidak tersedia dalam kumpulan data tradisional yang disusun oleh lembaga publik atau penyedia komersial.” Oleh karena itu, data ini dapat bermanfaat untuk menemukan peluang bisnis baru, menyempurnakan rencana pemasaran, dan mengambil keputusan berdasarkan data.
Contoh memperoleh wawasan pasar berkat scraping:
- Perusahaan real estat dapat menggunakan data dari direktori properti untuk mendapatkan informasi tentang pasokan, biaya, dan permintaan rumah serta properti lainnya di berbagai wilayah.
- Perusahaan elektronik konsumen dapat melihat tren semacam itu di platform media sosial dan situs ulasan untuk membantu menentukan strategi pengembangan produk mereka.
- Situs berita dan data bursa saham berguna bagi bank dan lembaga keuangan lainnya untuk membantu strategi investasi dan manajemen risiko mereka.
4. Perolehan Prospek yang Efisien
Pengumpulan data otomatis juga digunakan dalam bisnis untuk riset pasar dan perolehan prospek, misalnya, seperti yang ditunjukkan para penulis: “pengumpulan data otomatis juga telah digunakan dalam bisnis, misalnya, untuk riset pasar dan perolehan prospek.”
Proses perolehan prospek otomatis ini juga lebih efisien dan hemat biaya daripada metode manual untuk mengidentifikasi prospek dan membuat daftar target bagi kegiatan pemasaran.
Contoh perolehan prospek yang efisien melalui web scraping:
- Perusahaan perangkat lunak B2B dapat menggunakan scraping LinkedIn untuk menemukan detail kontak pengambil keputusan di perusahaan atau industri dan mendapatkan lebih banyak prospek.
- Untuk meningkatkan strategi pengumpulan prospek, perusahaan manajemen acara dapat melakukan scraping pada direktori dan media sosial guna menemukan informasi kontak calon klien dan mitra.
- Platform pendidikan daring dapat menemukan prospek yang tertarik dengan kursus mereka dengan melakukan scraping pada forum pendidikan dan media sosial untuk meningkatkan proses perolehan prospek.
5. Optimalisasi Harga Dinamis
Terutama perusahaan yang beroperasi di sektor e-commerce dan pariwisata dapat memantau harga pesaing kapan saja dan menyesuaikan harga mereka berdasarkan informasi tersebut.
Hal ini berkat teknologi canggih yang memungkinkan penetapan harga dinamis melalui scraping data, sehingga perusahaan dapat menawarkan harga yang wajar sekaligus meningkatkan pendapatan mereka.
Contoh strategi penetapan harga dinamis berbasis data:
- Agen perjalanan daring juga dapat memperoleh informasi tentang tarif dan jadwal penerbangan pesaing, lalu menawarkan tarif dan jadwal terbaik kepada pelanggan.
- Supermarket dapat menggunakan web scraping untuk memantau harga pesaing dan mengubah harga mereka secara real-time guna memperoleh pangsa pasar.
- Dalam bisnis ritel, metode ini dapat digunakan untuk melacak harga dan penawaran toko lain, lalu menetapkan harga dan penawaran yang lebih baik daripada pesaing.
6. Peningkatan Produk dan Layanan
Dengan menghimpun ulasan dan umpan balik pelanggan dari berbagai platform media sosial, organisasi dapat memahami kebutuhan pelanggan sekaligus kekurangan bisnis mereka.
Para penulis menunjukkan bahwa “Dengan berkembangnya Internet of Things, cakupan data yang tersedia untuk scraping diperkirakan akan bertambah pada masa mendatang.” Perusahaan menyadari hal itu dan memanfaatkannya!
Salah satu cara mereka menggunakan data yang telah dikumpulkan adalah dengan melakukan analisis sentimen terhadap data tersebut, sehingga dapat menyempurnakan produk atau layanan mereka.
Contoh peningkatan produk dan layanan yang didukung data:
- Web scraping dapat digunakan untuk memperoleh umpan balik pengguna dari forum dan akun media sosial guna memperbaiki masalah serta menyempurnakan produk dan layanan secara real-time.
- Produsen peralatan kebugaran dapat mengambil ulasan pelanggan dari situs e-commerce untuk mengidentifikasi masalah yang dihadapi pelanggan dan aspek yang perlu ditingkatkan, sehingga meningkatkan kualitas produk dan kepuasan pelanggan.
- Perusahaan perhotelan dapat merayapi situs ulasan untuk memperoleh umpan balik pelanggan dan mengidentifikasi aspek layanan dan produk mereka yang perlu ditingkatkan.
7. Kualitas dan Pemahaman Data
Izinkan saya mengutip para penulis yang merangkumnya dengan sangat baik: “web scraping dapat membuat sumber data yang menarik dapat diakses oleh semua orang.” Data yang lebih baik ini meningkatkan kualitas dan cakupan analitik bisnis, sehingga menyempurnakan proses pengambilan keputusan.
Contoh meningkatkan kualitas dan pemahaman data:
- Perusahaan telekomunikasi dapat memperoleh informasi dari profil media sosial klien mereka dan memperkaya basis pelanggan untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih terarah.
- Data cuaca dan kecelakaan lalu lintas dari web dapat membantu perusahaan asuransi meningkatkan efektivitas model penilaian risiko.
- Agensi pemasaran juga dapat menggunakan scraping untuk mengumpulkan lebih banyak informasi tentang konsumen klien mereka guna menyempurnakan strategi pemasaran.
8. Skalabilitas dan Efisiensi
Beberapa perangkat modern yang digunakan dalam web scraping dapat mengumpulkan data dari beberapa sumber sekaligus dalam waktu sesingkat mungkin, yang sangat penting untuk mengidentifikasi tren bisnis dari data dalam jumlah besar.
Contoh cara meningkatkan skalabilitas dan efisiensi:
- Untuk mengumpulkan data dari ribuan situs web, platform e-commerce dapat menggunakan alat seperti Scrapy untuk memperoleh informasi produk yang paling relevan dan terbaru.
- Perusahaan yang menawarkan layanan riset pasar dapat menggunakan BeautifulSoup untuk mengumpulkan data dari berbagai situs web industri dan menyampaikan temuannya kepada klien.
- Dengan demikian, perusahaan jasa keuangan dapat menggunakan alat web scraping untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari situs web berita keuangan.
9. Data Real-Time
Informasi real-time merupakan aset berharga yang dapat membantu perusahaan merespons perubahan lingkungan pasar dan memenuhi permintaan pelanggan.
Karena segala sesuatunya berlangsung begitu cepat saat ini, keputusan bisnis tidak lagi dapat diambil tanpa informasi real-time, dan inilah yang ditawarkan oleh web scraping.
Contoh memperoleh data real-time melalui web scraping:
- Perusahaan di industri jasa keuangan dapat mengumpulkan informasi real-time dari berbagai situs web pasar saham agar dapat mengambil keputusan investasi yang tepat demi meraih keuntungan besar.
- Dengan cara ini, web scraping dapat diterapkan untuk membantu peritel daring memantau harga pesaing secara real-time dan menyesuaikan harga mereka berdasarkan tren pasar.
- Hal ini dapat bermanfaat bagi perusahaan perjalanan karena mereka dapat memperoleh informasi penerbangan dan hotel secara real-time, lalu mengubah layanan dan harga berdasarkan informasi tersebut.
Sebagai Kesimpulan, Inilah Alasan Bisnis Menyukai Web Scraping:
Ini membantu dalam: mengurangi biaya melalui otomatisasi proses, memperoleh intelijen kompetitif secara real-time, mengungkap tren pasar tersembunyi, mendapatkan prospek dengan mudah, mendukung strategi penetapan harga dinamis, serta mengoptimalkan produk dan layanan melalui analisis data.
Oleh karena itu, dengan menggunakan web scraping, organisasi dapat mengumpulkan data, mengambil keputusan yang tepat, dan merespons perubahan pasar untuk mencapai pertumbuhan.
Artikel yang dirujuk: https://oxfordre.com/economics/display/10.1093/acrefore/9780190625979.001.0001/acrefore-9780190625979-e-652