Descubra como o web scraping pode auxiliar as empresas de comércio eletrônico.
As empresas devem monitorar constantemente as tendências do consumidor para se manter à frente da feroz concorrência global. Uma das melhores maneiras de obter dados atualizados do consumidor é coletando informações públicas online. Explicaremos como isso pode beneficiar a tomada de decisões no negócio de comércio eletrônico.
O conceito de caça ao tesouro provavelmente existe desde que as pessoas conseguiram enterrar e esconder objetos valiosos. Embora não haja uma data específica em que as pessoas se interessaram em procurar tesouros escondidos, a prática moderna de caça ao tesouro organizada provavelmente se originou no século XIX, quando Heinrich Schliemann pesquisou e analisou a Ilíada de Homero para encontrar a cidade perdida de Tróia, na Turquia.
Com o avanço da tecnologia, o escopo da caça ao tesouro se expandiu e a busca por tesouros em locais anteriormente inacessíveis ou desconhecidos tornou-se possível, fornecendo novos insights sobre o mundo.
Modelar tendências de consumo com raspagem em larga escala pode ser comparado a uma caça ao tesouro. Assim como um caçador de tesouros usa um mapa e uma pá para descobrir riquezas ocultas, um pesquisador de mercado usa um software e um banco de dados para descobrir informações ocultas sobre o comportamento do consumidor.
A tomada de decisão baseada em dados é uma parte cada vez mais importante das empresas hoje. Ao manter-se atualizado sobre o que os consumidores estão interessados, as empresas podem adaptar suas ofertas para atender às necessidades de seu mercado-alvo e ficar à frente da concorrência. Portanto, as empresas podem se posicionar melhor para o sucesso, antecipando proativamente as tendências do consumidor.
Monitoramento das tendências do consumidor
As tendências de consumo revelam padrões e comportamentos dos consumidores sobre produtos e serviços. Vários fatores, incluindo mudanças nas preferências do consumidor, condições econômicas e disponibilidade de novos produtos e tecnologias, podem influenciar essas tendências. Os pesquisadores da McKinsey prever também uma boa parte das mudanças industriais. Segundo eles, as empresas que desejam estar no topo em 2030 devem pesquisar as próximas tendências e começar a planejá-las agora.
Conforme o mesmo estudo, para aproveitar dados e análises, as empresas precisam selecionar várias fontes de dados e governá-las adequadamente, construir modelos que forneçam inteligência a partir desses dados e usar efetivamente os insights obtidos. Isso exige capacidade de análise extensa, muitas vezes obtida externamente.
Além disso, as empresas precisam monitorar constantemente as tendências de consumo para se manterem à frente da concorrência. Isso pode ser uma tarefa assustadora, especialmente devido à abundância de dados disponíveis online. Felizmente, a raspagem em grande escala pode ajudar a tornar esse processo mais fácil e eficiente.
As empresas podem monitorar as tendências de comportamento do consumidor e decidir coletando dados disponíveis publicamente. A raspagem em grande escala é usada para coletar excesso de dados da Internet, envolvendo o uso de software especializado para extrair informações de sites e outras fontes online.
Com esses insights valiosos, as empresas podem tomar melhores decisões em sua estratégia de marketing, desenvolvimento de produtos e processos de atendimento ao cliente. Portanto, o web scraping pode ser uma ferramenta valiosa para empresas que desejam coletar dados sobre tendências de consumo.
Web Scraping para Modelagem de Tendências do Consumidor
Como as pessoas passam, em média, quase sete horas diárias na internet, inevitavelmente geram enormes quantidades de dados sobre suas atitudes, preferências e comportamentos à medida que mergulham no mundo digital.
De acordo com um estudo sobre Web Scraping for Consumer Research, qualquer pessoa que pesquise os consumidores pode lucrar muito com essas pegadas digitais. Os dados publicamente disponíveis oferecem uma visão incomparável da conduta do consumidor, permitindo que os pesquisadores avaliem comportamentos sociais e de uso que, de outra forma, seriam difíceis de perceber, documentar e examinar.
No entanto, para revelar as tendências do consumidor, é necessário entender a mecânica e as nuances de trabalhar com dados extraídos da web. Para modelar tendências de consumo usando raspagem em larga escala, as empresas geralmente começam definindo o que desejam analisar. Pode incluir mudanças nas preferências do consumidor, adoção de novas tecnologias ou mudanças nos hábitos de consumo.
As empresas usarão ferramentas de coleta para coletar dados de várias fontes on-line, como plataformas de comércio eletrônico, sites financeiros ou de notícias, etc. Esses dados são organizados enquanto métodos estatísticos e analíticos são usados para identificar e analisar tendências.
Depois que as tendências de consumo forem identificadas e analisadas, as empresas podem usar essas informações para informar sua tomada de decisão e estratégia e construir um modelo de comportamento do consumidor para antecipar tendências futuras. Por exemplo, eles podem usar os insights que obtiveram para desenvolver novos produtos ou serviços, segmentar segmentos específicos do mercado ou ajustar seus esforços de marketing e publicidade. Isso pode auxiliar as empresas a fazer julgamentos mais bem informados em relação ao desenvolvimento de produtos, estratégia de marketing e outras áreas críticas de negócios.
Utilidade de Dados Alternativos
Uma publicação científica de Johan Bollen fornece uma ilustração fantástica da utilidade dos dados auxiliares para extrair mais insights (ou apoiar descobertas). Ele reuniu feeds do Twitter em grande escala e empregou tecnologias para atribuir humores automaticamente (como Calma, Alerta, Claro, Vital, Gentil e Feliz). Em seguida, ele correlacionou o humor com o Dow Jones Industrial Average (DJIA). Por fim, o estudo descobriu que os humores do Twitter preveem com precisão os movimentos de subida/descida do DJIA em 86,7%.
Embora os usuários do Twitter não sejam “consumidores” do Dow Jones Industrial Average, é claro que sinais específicos podem nos ajudar a prever as motivações econômicas. Para se ajustar eficazmente, as organizações de comércio eletrônico podem usar o web scraping e a coleta interna de dados para descobrir pistas sobre as tendências de longo prazo dos clientes.
No geral, a coleta de dados alternativos pode fornecer informações valiosas sobre tendências e padrões que os dados financeiros padrão podem não revelar, permitindo que os investidores façam escolhas mais informadas e obtenham retornos mais altos sobre seus investimentos.
Em suma, a raspagem em larga escala pode ser uma ferramenta valiosa e um tesouro para modelar tendências de consumo. Coletar e analisar dados de várias fontes on-line, incluindo sites e sites de comércio eletrônico, pode obter informações sobre o comportamento e as preferências do consumidor e identificar padrões e tendências nos dados.
As empresas podem usar essas informações para tomar decisões mais informadas sobre o desenvolvimento de produtos, marketing e estratégias de vendas. Isso pode ajudá-los a entender melhor seus clientes e ficar à frente das mudanças nas tendências de consumo.