Análisis de tendencias de moda, automatización a través de web crawling y caso de mejora del 300% en la eficiencia laboral
Predecir y analizar las cambiantes tendencias de moda se basa en la experiencia, intuición y una perspicacia integral basada en datos. Especialmente, la información de productos de tiendas en línea y las reseñas de los consumidores sobre esos productos son fuentes muy importantes para el análisis de tendencias de moda. Si una empresa como A, que publica una revista de tendencias de moda mensualmente, necesita recopilar esos datos en tiempo real.
Sin embargo, imagina esto. ¿Cuánto tiempo y recursos humanos se necesitarían si las personas recopilaran manualmente miles o incluso decenas de miles de datos de productos y reseñas? Ahora, gracias al web crawling, es posible recopilar grandes cantidades de datos sin que las personas tengan que preocuparse.
El web crawling es básicamente la tecnología para extraer automáticamente los datos deseados de una página web. Anteriormente, las personas tenían que visitar manualmente las páginas web y copiar y pegar la información necesaria, pero con la tecnología de web crawling, este tedioso trabajo se puede realizar en cuestión de minutos.
A continuación se presenta el caso de la empresa A, que automatizó la recopilación de datos de moda a través del servicio de web crawling de Hashscraper.
1. Antes y Después
Problema: Estamos tan ocupados analizando datos que recopilamos manualmente toda la noche.
La empresa A, que recopila y analiza datos de tiendas en línea para publicar regularmente una revista de tendencias de moda, solía recopilar datos manualmente.
Por ejemplo, tenían que ingresar a Musinsa, revisar uno por uno los productos más vendidos y copiarlos en Excel. Además, para verificar las reacciones de los consumidores, tenían que revisar miles de reseñas, lo cual era una tarea imposible.
Debido a que gastaban todo su tiempo recopilando datos antes de analizarlos, siempre estaban bajo presión para cumplir con los plazos y no podían permitirse contratar a varios empleados temporales.
Para resolver este problema, la empresa A decidió implementar Hashscraper.
Solución: ¡En cuestión de minutos, podemos obtener grandes cantidades de datos de moda en el formato deseado, sin importar la cantidad de productos!
Hashscraper configuró bots para recopilar datos de las tiendas monitoreadas por la empresa A, y cuando el personal decide qué categoría recopilar, los bots automáticamente recopilan la información de los productos y reseñas de esa categoría en un archivo de Excel, lo cual es muy conveniente.
El formato de Excel se personaliza según las necesidades, por lo que no es necesario realizar ningún procesamiento adicional después de recibir el archivo. Ahora, el personal ya no necesita perder tiempo recopilando datos y puede concentrarse más en el análisis.
2. Guía del bot de recopilación de productos de Musinsa de Hashscraper
En el panel de control de Hashscraper, hay bots configurados para extraer información de productos de Musinsa. Cualquiera puede utilizarlos con los 50,000 créditos proporcionados al registrarse. Simplemente indique al bot la categoría de Musinsa, el criterio de orden y las páginas a recopilar, y obtendrá la información de los productos que cumplan con esos criterios.
Los datos resultantes incluyen información variada como categoría, criterio de orden, URL del producto, nombre del producto, hashtags, marca, número de producto, temporada, información de precios, información de envío, entre otros. Una vez completada la recopilación, puede descargar fácilmente los datos en Excel.
Además de los bots de recopilación de productos de Musinsa, en el panel de control se ofrecen bots para recopilar información de productos de diversas tiendas en línea como Naver Shopping, The Handsome, Musinsa, New Balance, Coupang, SSG.COM, entre otros. ¡Extraiga los datos deseados con solo unos clics, sin necesidad de programar!
Si no hay un bot disponible para recopilar datos de un sitio específico, simplemente deje su solicitud a través del formulario de contacto. Un consultor con experiencia en la recopilación de datos de más de 4,000 tiendas en línea nacionales e internacionales podrá ofrecer la mejor solución para resolver sus dificultades.
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