A medida que aumenta el número de tiendas, la gestión se vuelve más difícil
Cuando el número de tiendas supera las 50, se vuelve difícil verificar las ventas y reseñas de cada tienda individualmente.
Cuando se opera una sede de franquicia, surge esta preocupación. Delivery Hero, Coupang Eats, Yogiyo: ingresar a la página de administración de cada plataforma para verificar las ventas por tienda, leer reseñas y organizar todo en Excel. A medida que aumenta el número de tiendas, también aumenta el tiempo dedicado a estas tareas repetitivas y simples.
Finalmente, surgen estos problemas.
Es difícil comprender el estado de las ventas por tienda de un vistazo
Las quejas de los clientes pueden descubrirse tarde
No es posible comparar qué tiendas están funcionando bien y cuáles tienen problemas
La falta de datos fundamentados para proporcionar retroalimentación a los franquiciados desde la sede
Cuando el número de tiendas es pequeño, se puede hacer manualmente, pero a medida que crece, se necesita un sistema.
Recopilación automática de datos de todas las tiendas a través del web scraping de plataformas de entrega
Utilizando Hashscraper, se pueden recopilar automáticamente los datos de ventas y reseñas por tienda desde la página de administración de plataformas de entrega.
Ejemplo de datos de scraping reales: Datos de ventas
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Date": "2025-01-06",
"Order Count": "127",
"Sales Amount": "1,847,000",
"Avg Order Value": "14,543",
"Cancel Count": "3",
"Cancel Rate": "2.3%"
}
Ejemplo de datos de scraping reales: Datos de reseñas
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Rating": "4",
"Review Body": "맛은 좋은데 배달이 좀 늦었어요. 40분 걸렸습니다.",
"Menu": "닭꼬치 세트",
"Review Date": "2025-01-06",
"Owner Reply": null
}
Al organizar las ventas y reseñas por plataforma y por tienda de la misma manera, la sede puede comprender la situación general de un vistazo.
Caso de uso: Gestión integrada de tiendas de la sede de una franquicia de alimentos y bebidas
Una sede nacional de una franquicia de alimentos y bebidas operaba decenas de tiendas en todo el país. Al recopilar manualmente las ventas y reseñas de cada tienda desde 3 plataformas de entrega, el personal pasaba una cantidad considerable de tiempo realizando tareas simples a lo largo del día.
Configuración de scraping
Plataformas objetivo: Delivery Hero, Coupang Eats, Yogiyo
Elementos recopilados: Ventas por tienda, número de pedidos, tasa de cancelación, reseñas
Frecuencia de scraping: Una vez al día
Tiendas objetivo: Todas las tiendas
Elementos analizados con los datos de scraping
| 분석 항목 | 활용 방법 |
|-----------|-----------|
| 매장별 매출 비교 | 실적 우수 매장과 부진 매장 식별 |
| 일별·주별 매출 추이 | 매출 증감 요인 분석, 프로모션 효과 측정 |
| 취소율 모니터링 | 취소율 높은 매장 조기 발견 및 원인 파악 |
| 리뷰 감정 분석 | 고객 불만 요소 파악, 매장별 서비스 품질 비교 |
| 사장님 댓글 현황 | 리뷰 응대율 체크, 미응대 매장 알림 |
Ejemplo de datos analizados por IA
{
"Platform": "배달의민족",
"Store Name": "OO점",
"Review Body": "맛은 좋은데 배달이 좀 늦었어요. 40분 걸렸습니다.",
"Sentiment": "Neutral",
"Keywords": ["맛", "배달 지연", "시간"],
"Categories": [
{"category": "Food Quality", "subcategory": "Taste", "type": "Positive"},
{"category": "Delivery", "subcategory": "Speed", "type": "Negative"}
]
}
Resultados obtenidos
Gran reducción en el tiempo dedicado a recopilar ventas y reseñas
Obtención de fundamentos para retroalimentar desde la sede mediante la comparación del rendimiento por tienda
Mejora en la velocidad de mejora del servicio al descubrir quejas de clientes tempranamente
Los datos recopilados se resumen en informes semanales para compartir con los franquiciados y se utilizan para proporcionar apoyo a las tiendas con bajo rendimiento desde la sede.
También se puede utilizar en estos casos
Monitoreo de la reacción a nuevos menús
Al analizar la frecuencia y reacción de las menciones de un nuevo menú en las reseñas después de su lanzamiento, se puede decidir si adoptarlo como menú oficial basándose en datos.
Medición del efecto de promociones
Comparando las ventas durante períodos de eventos de descuentos o cupones en tiendas individuales, se puede determinar qué promoción es efectiva.
Monitoreo de marcas competidoras
Al recopilar reseñas de tiendas de marcas competidoras, se pueden identificar los aspectos que satisfacen o molestan a los clientes en la competencia y establecer estrategias de diferenciación.
Método de integración de datos
Los datos recopilados se proporcionan en formato de datos sin procesar y se puede seleccionar el método de integración según la situación.
Descarga en Excel
Envío por correo electrónico
Integración con API
Integración con base de datos
Conclusión
A medida que aumenta el número de tiendas, gestionar manualmente los datos de plataformas de entrega tiene sus limitaciones. Al configurar el scraping, las ventas y reseñas de todas las tiendas se recopilan automáticamente todos los días.
Hashscraper se encarga de operar, mantener y monitorear el web crawler. No es necesario que la sede responda directamente a cambios en las políticas de la plataforma o a errores de recopilación.
Gestionar las tiendas basándose en datos permite detectar problemas tempranamente y responder rápidamente.
Comience ahora mismo
Con Hashscraper, puede recopilar y analizar automáticamente los datos de ventas y reseñas de plataformas de entrega.
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Si necesita recopilar datos de ventas u otros web scrapings de plataformas de entrega, no dude en contactarnos.
