Analyse des tendances de la mode, automatisation par le web scraping et amélioration de l'efficacité professionnelle de 300%
Prédire et analyser les tendances de la mode en constante évolution repose sur l'expérience, l'intuition et des insights complets basés sur les données. En particulier, les informations sur les produits des boutiques en ligne et les avis des consommateurs sur ces produits sont des sources très importantes pour l'analyse des tendances de la mode. Par exemple, une entreprise comme A, qui publie un magazine de tendances de la mode chaque mois, doit collecter ces données en temps réel.
Cependant, imaginez. Combien de temps et de ressources humaines seraient nécessaires si des milliers, voire des dizaines de milliers d'informations sur les produits et les avis devaient être collectés manuellement par des personnes ? Désormais, grâce au web scraping, il est possible de collecter automatiquement de grandes quantités de données sans que les humains aient à s'en préoccuper.
Le web scraping est essentiellement une technologie qui extrait automatiquement les données souhaitées à partir des pages web. Autrefois, les gens devaient visiter les pages web manuellement pour copier-coller les informations nécessaires, mais grâce au web scraping, ces tâches fastidieuses peuvent maintenant être accomplies en quelques minutes seulement.
Nous présentons ici le cas de l'entreprise A, spécialisée dans l'analyse des tendances de la mode, qui a automatisé la collecte de données sur la mode grâce au service de web scraping de Hashscraper.
1. Avant & Après
Problème : Nous manquons déjà de temps pour analyser les données, et nous passons nos nuits à les collecter manuellement.
L'entreprise A, qui collecte et analyse des données à partir de boutiques en ligne pour publier régulièrement un magazine de tendances de la mode, collectait manuellement les données.
Par exemple, elle devait entrer dans le site de Musinsa, examiner un par un les produits les plus vendus, et les copier-coller dans Excel. De plus, il était impossible de lire tous les avis des consommateurs, même s'il y en avait des milliers.
À force de passer du temps à collecter les données avant même de les analyser, l'entreprise était constamment en retard sur les délais et ne pouvait pas se permettre d'embaucher plusieurs employés temporaires.
Pour résoudre ce problème, l'entreprise A a décidé de mettre en place Hashscraper.
Solution : En quelques minutes seulement, nous pouvons obtenir en masse des données sur la mode, peu importe le nombre de produits !
Hashscraper a configuré des robots pour collecter les données des boutiques en ligne surveillées par l'entreprise A. Désormais, il suffit à l'employé de décider quelles catégories collecter, et les robots génèrent automatiquement des fichiers Excel contenant les informations sur les produits et les avis de la catégorie choisie, ce qui est extrêmement pratique.
Les fichiers Excel sont formatés selon les besoins, ce qui évite d'avoir à les traiter ou à les modifier après les avoir reçus. Désormais, les employés n'ont plus besoin de perdre du temps à collecter des données et peuvent se concentrer davantage sur l'analyse.
2. Guide du robot de collecte de produits Musinsa de Hashscraper
Sur le tableau de bord de Hashscraper, des robots de crawling sont configurés pour extraire des informations sur les produits de Musinsa. Avec 50 000 crédits offerts à l'inscription, tout le monde peut les utiliser. Il suffit d'indiquer au robot la catégorie Musinsa, le critère de tri et les pages à collecter pour obtenir les informations sur les produits correspondant à ces critères.
Les données résultantes incluent diverses informations telles que la catégorie, le critère de tri, l'URL du produit, le nom du produit, les hashtags, la marque, la référence, la saison, les informations sur les prix et la livraison. Une fois la collecte terminée, vous pouvez facilement les télécharger au format Excel.
En plus du robot de collecte de produits Musinsa, le tableau de bord propose également des robots pour collecter des informations sur les produits auprès de diverses boutiques en ligne telles que Naver Shopping, The Handsome, Musinsa, New Balance, Coupang, SSG.COM, etc. Sans avoir à coder, il vous suffit de quelques clics pour extraire les données souhaitées !
Si aucun robot n'est disponible pour collecter des données sur un site spécifique, laissez-nous vos exigences via le formulaire de contact. Nos consultants, forts d'une expérience dans la collecte de données auprès de plus de 4 000 boutiques en ligne nationales et étrangères, vous proposeront la meilleure solution pour résoudre vos problèmes.
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