Raccogliere dati

Hai un'attività e vuoi distinguerti tra gli altri? Forse il web scraping è esattamente ciò di cui hai bisogno. In questo articolo dettagliato discuteremo dei vari modi in cui le aziende possono utilizzare il web scraping per raccogliere informazioni e ottenere un vantaggio competitivo.

Sono anche un uomo d'affari, che da diversi anni esegue lo scraping del web, in un modo o nell'altro, e quando mi sono imbattuto in un articolo interessante intitolato "Applicazioni del Web Scraping in Economia e Finanza", ho sentito che dovevo condividere il mio pensieri con te.

Il Web scraping aiuta le organizzazioni a estrarre dati dai siti Web, il che può essere utile per:

  • Creazione di strategie aziendali
  • Generazione di lead
  • Ricerca di mercato
  • E altro ancora!

Continua a leggere per scoprire perché un'azienda potrebbe utilizzare il web scraping per raccogliere dati.

Non rimarrai deluso.

9 motivi per cui le aziende raschiano il Web alla ricerca di dati

1. Risparmio sui costi

Il Web scraping aiuta a ottenere dati di grandi dimensioni e preziosi in un modo molto più economico e veloce rispetto a quando si dovesse farlo manualmente. Come gli autori di “Applicazioni del Web Scraping in Economia e Finanza" ha sottolineato: "A differenza dei dati proprietari, che potrebbero non essere fattibili a causa dei costi elevati, il web scraping può rendere accessibili a tutti fonti di dati interessanti." 

L’automazione del processo di raccolta dati consentirà alle aziende di ridurre i costi del lavoro e di evitare costosi archivi di dati a pagamento.

Esempi di come il web scraping può potenzialmente ridurre i costi:

  • I rivenditori di moda possono raccogliere informazioni relative al settore dai siti Web, risparmiando tempo e costi che sarebbero stati sostenuti visitando ciascun sito separatamente.
  • Le aziende farmaceutiche possono ottenere informazioni da riviste mediche e siti di ricerca per essere in grado di conoscere le tendenze attuali senza doversi iscrivere.
  • Le società di ricerche di mercato possono raccogliere informazioni da diverse fonti e offrire più servizi ai clienti utilizzando il web scraping a un costo inferiore rispetto a qualsiasi altro approccio.

2. Vantaggio competitivo

Alcune delle azioni che le aziende possono monitorare utilizzando il web scraping includono; prodotti, prezzi e promozioni della concorrenza. È in parte grazie al web scraping che i dati dei tuoi concorrenti possono ora essere disponibili in tempo reale e con molta più granularità. 

Un set di dati di questo tipo sarà molto più prezioso di quelli riconfezionati e venduti da altri, semplicemente perché è nuovo e rilevante per TE. Può essere utilizzato dalle organizzazioni per modificare le proprie strategie e talvolta anche le proprie politiche per adattarsi al mercato.

Esempi di come ottenere un vantaggio competitivo con dati rilevanti:

  • In questo modo, le piattaforme di e-commerce possono controllare i propri prezzi e offrire offerte migliori ai consumatori analizzando i prezzi della concorrenza per essere più competitive.
  • Ciò fornisce informazioni ai produttori automobilistici sulle nuove versioni e opzioni, nonché sul prezzo delle auto della concorrenza; questo aiuta i produttori automobilistici a pianificare nuovi modelli e strategie di marketing.
  • Applicando lo scraping ai social media e ai siti Web di recensioni, le aziende di beni di consumo possono identificare i cambiamenti nell'atteggiamento dei consumatori e nelle tecniche di marketing della concorrenza.

3. Approfondimenti sul mercato

“Il web scraping consente di raccogliere nuovi dati che non sono disponibili nei set di dati tradizionali assemblati da istituzioni pubbliche o fornitori commerciali”. Pertanto, questi dati possono essere utili per trovare nuove opportunità di business, migliorare i piani di marketing e prendere decisioni basate sui dati.

Esempi di come ottenere informazioni sul mercato grazie allo scraping:

  • Le società immobiliari possono utilizzare i dati degli elenchi immobiliari per ottenere informazioni sull'offerta, sui costi e sulla domanda di case e altri immobili in diverse regioni.
  • Tali tendenze possono essere raccolte dalle piattaforme di social media e dai siti Web di recensioni delle aziende di elettronica di consumo per informare le loro strategie di sviluppo del prodotto.
  • I siti web di notizie e i dati di borsa sono utili alle banche e ad altri istituti finanziari per aiutarli nelle loro strategie di investimento e di gestione del rischio.

4. Generazione di lead efficiente

Un altro utilizzo della raccolta automatizzata dei dati negli affari è stato, ad esempio, nelle ricerche di mercato e nella generazione di lead, come hanno sottolineato gli autori "la raccolta automatizzata dei dati è stata utilizzata anche negli affari, ad esempio, per le ricerche di mercato e la generazione di lead". 

Questo processo automatizzato di lead generation è anche più efficiente ed economico rispetto ai metodi manuali di identificazione dei lead e creazione di un elenco di targeting per le attività di marketing.

Esempi di lead generation efficiente tramite web scraping:

  • Le società di software B2B possono utilizzare lo scraping di LinkedIn per trovare i dettagli di contatto dei decisori dell'azienda o del settore e chiudere più lead.
  • Per migliorare la loro strategia di acquisizione di lead, le società di gestione di eventi possono recuperare directory e social media per informazioni di contatto di potenziali clienti e partner.
  • Le piattaforme di formazione online possono ottenere contatti interessati ai loro corsi raschiando forum educativi e social media per migliorare il processo di lead generation.

5. Ottimizzazione dinamica dei prezzi

Soprattutto chi opera nel settore dell'e-commerce e del turismo può monitorare in qualsiasi momento i prezzi dei concorrenti e modificare i propri in relazione a questo. 

Ciò è dovuto a queste interessanti cose tecnologiche, ovvero che i prezzi dinamici tramite il data scraping consentono alle aziende di offrire prezzi ragionevoli e allo stesso tempo aumentare le proprie entrate.

Esempi di strategie di prezzo dinamiche basate sui dati:

  • Le agenzie di viaggio online possono anche ottenere informazioni su tariffe e orari dei voli della concorrenza e quindi trasmettere ai clienti le migliori tariffe e orari.
  • I supermercati possono utilizzare il web scraping per monitorare i prezzi dei concorrenti e modificarli in tempo reale per guadagnare quote di mercato.
  • Nel settore della vendita al dettaglio, questo può essere applicato per tenere traccia dei prezzi e delle offerte degli altri negozi e quindi impostare i prezzi e le offerte in modo che siano migliori di quelli della concorrenza.

6. Miglioramenti del prodotto e del servizio

Compilando recensioni e feedback dei clienti da diverse piattaforme di social media, le organizzazioni possono conoscere le esigenze dei clienti e le carenze dell'azienda. 

Gli autori sottolineano che “Con l’emergere dell’Internet delle cose, la portata dei dati disponibili per lo scraping è destinata ad aumentare in futuro”. Le aziende lo sanno e ne approfittano!

Uno dei modi in cui utilizzano ciò che hanno scartato è eseguire un'analisi del sentiment su questi dati, apportando così miglioramenti ai loro prodotti o servizi.

Esempi di miglioramento di prodotti e servizi supportati dai dati:

  • Il web scraping può essere utilizzato per ottenere feedback degli utenti da forum e account di social media per risolvere problemi e migliorare prodotti e servizi in tempo reale.
  • I produttori di attrezzature per il fitness possono recuperare le recensioni dei clienti dai siti di e-commerce per identificare i problemi incontrati dai clienti e le aree che necessitano di miglioramento, migliorando così la qualità del prodotto e la soddisfazione del cliente.
  • Le aziende del settore alberghiero possono eseguire la scansione dei siti Web di recensioni per ottenere il feedback dei clienti e quindi identificare le aree che necessitano di miglioramento nei loro servizi e prodotti.

7. Qualità e comprensione dei dati

Vorrei prendere in prestito dagli autori che lo hanno detto magnificamente: "il web scraping può rendere fonti di dati interessanti accessibili a tutti". Questi dati migliorati migliorano la qualità e l’ampiezza dell’analisi aziendale, che migliora le procedure decisionali.

Esempi di miglioramento della qualità e della comprensione dei dati:

  • Le società di telecomunicazioni possono ottenere informazioni dai profili dei social media dei propri clienti e ampliare la base clienti allo scopo di creare strategie di marketing più mirate.
  • I dati meteorologici e quelli sugli incidenti stradali provenienti dal web possono aiutare le compagnie assicurative a migliorare l’efficacia dei modelli di valutazione del rischio.
  • Le agenzie di marketing possono anche utilizzare lo scraping per raccogliere maggiori informazioni sui consumatori dei propri clienti per migliorare le proprie strategie di marketing.

8. Scalabilità ed efficienza

Alcuni degli strumenti moderni utilizzati nel web scraping possono estrarre dati da più fonti contemporaneamente e nel più breve tempo possibile, il che è vitale per l'identificazione delle tendenze aziendali in grandi volumi di dati.

Esempi di modi per migliorare la scalabilità e l'efficienza:

  • Per questa raccolta dati da migliaia di siti Web, le piattaforme di e-commerce possono utilizzare strumenti come Scrapy per ottenere le informazioni sui prodotti più pertinenti e aggiornate.
  • Le aziende che offrono servizi di ricerche di mercato possono utilizzare BeautifulSoup per raccogliere dati da diversi siti Web di settore e fornire i risultati ai propri clienti.
  • Pertanto, gli strumenti di web scraping possono essere utilizzati dalle società di servizi finanziari per raccogliere e analizzare dati dai siti Web di notizie finanziarie.

9. Dati in tempo reale

Le informazioni in tempo reale sono un bene prezioso che può aiutare le aziende a rispondere ai cambiamenti del contesto di mercato e soddisfare le richieste dei clienti. 

Poiché al giorno d'oggi tutto è frenetico, le decisioni aziendali non possono più essere prese senza informazioni in tempo reale, e questo è ciò che offre il web scraping.

Esempi di accesso ai dati in tempo reale tramite web scraping:

  • Le aziende del settore dei servizi finanziari sono in grado di raccogliere informazioni in tempo reale da diversi siti web del mercato azionario per poter prendere le giuste decisioni di investimento nel tentativo di ottenere rendimenti elevati.
  • In questo modo, è possibile applicare il web scraping per aiutare i rivenditori online a monitorare i prezzi dei concorrenti in tempo reale e ad adeguarli in base alle tendenze del mercato.
  • Questo può essere utile per le agenzie di viaggio perché possono ottenere informazioni su voli e hotel in tempo reale e modificare i propri servizi e prezzi in base a ciò.

In sintesi, ecco perché le aziende amano il Web Scraping:

Aiuta a: ridurre i costi attraverso l'automazione dei processi, ottenere informazioni sulla concorrenza in tempo reale, rivelare tendenze di mercato nascoste, ottenere facilmente contatti, assistere con strategie di prezzo dinamiche e ottimizzare prodotti e servizi attraverso l'analisi dei dati. 

Pertanto, attraverso l'uso del web scraping, le organizzazioni possono essere in grado di raccogliere dati, prendere decisioni adeguate e rispondere ai cambiamenti del mercato per raggiungere la crescita.


Articolo di riferimento: https://oxfordre.com/economics/display/10.1093/acrefore/9780190625979.001.0001/acrefore-9780190625979-e-652

Alexander Schmidt

Alexander Schmidt è un ingegnere informatico che crede nel lavorare in modo più intelligente, non di più. Con 12 anni di esperienza nell'automazione e nell'estrazione di dati web per analisi e ricerca, fornisce alle aziende suggerimenti pratici e approfondimenti preziosi forniti in modo divertente e di facile lettura per aiutare gli altri a massimizzare il valore e le prestazioni delle loro soluzioni proxy. Quando non è impegnato a modificare la sua configurazione o a non fare consulenza per le PMI, puoi trovare Alexander interessato alle ultime novità tecnologiche e ai progressi dell'intelligenza artificiale.

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