(Basado en un proyecto real)
"¡Terminamos un trabajo de recolección que podría llevar meses en solo una semana!"
Blank Corporation vende más de 20 marcas y cientos de productos.
A pesar de tener muchos productos y marcas, estaban preocupados porque las calificaciones de las reseñas eran más bajas de lo esperado.
En una reunión de marketing, pensaron: "¿No podríamos analizar todas las reseñas de la tienda en busca de la razón de las calificaciones bajas?"
Reunir las reseñas de los clientes era muy difícil, ya que vendían productos tanto en mercados abiertos como en su propia tienda de marca.
Cuando pidieron a un empleado que copiara y pegara 1,000 reseñas, les llevó casi dos días.
Además, al ser una tarea repetitiva, la concentración era baja y se cometían errores con frecuencia.
Por eso, buscaron si había un lugar que pudiera recolectar automáticamente y descubrieron que al usar la tecnología de web scraping, podían recolectar datos de manera fácil y rápida.
HashScraper tiene características especiales que lo diferencian de otras empresas.
Ventaja de poder hacer web scraping muy rápido utilizando cientos de servidores
Comodidad de poder verificar el proceso de recolección de datos directamente desde el panel de control
Política de precios transparente donde se paga solo por la cantidad de datos recolectados
Gracias a esto, nuestro equipo de marketing pudo recolectar las reseñas de nuestros productos de manera fácil y rápida, completando así el proyecto.
"¡Confirmamos los verdaderos sentimientos de los consumidores basados en datos!"
No pudimos alcanzar nuestro objetivo simplemente resaltando las palabras más mencionadas en una nube de palabras o analizando solo la positividad/negatividad de las palabras.
Esto se debe a que muchas palabras tienen múltiples significados.
Por ejemplo, la palabra "pesado" al describir un automóvil puede tener dos significados:
"Estable"
"Mala eficiencia de combustible"
Por lo tanto, era necesario una tecnología que analizara oraciones en lugar de palabras para comprender las emociones de las personas.
HashScraper primero verifica la ortografía de las reseñas, que suelen tener errores, lo que aumenta significativamente la precisión del análisis de datos. Gracias a esto, pudimos comprender con precisión, basándonos en datos, en qué aspectos nuestro producto era deficiente y en cuáles era fuerte.
Analizó varios aspectos como el precio, el diseño, la conveniencia, lo que nos permitió identificar qué áreas de nuestro producto debíamos mejorar.
Como resultado, pudimos presentar informes convincentes al jefe de equipo y al director.
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