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企業使用网页數據提取的4種方式

我敢打賭,這些天您已經聽說過很多有關网页數據提取或Web抓取的術語。今天,我想與您分享如何利用网页數據提取來解決您在業務中遇到的一些痛苦的問題。

沒有人可以否認數據是當今任何領域中最有價值的資產。初創企業 經常發現自己很難與商業巨頭競爭,即使他們有獨到的見解。原因很簡單,這些科技巨頭擁有的數據比其他所有公司的總和還多。數據提取的需求顯而易見。如果您不收集數據,那麼您的業務將受到威脅。

對於大多數企業而言,最重要的不是數量,而是質量和效率。讓我們舉一些真實的例子。

目錄

  • 價格優化
  • 領先一代
  • 情緒分析
  • 投資決策

價格優化
如果您擁有一家電子商務企業,那麼您就會知道設定合適的價格來吸引客戶是多麼困難。如果您將價格定得太高,則會嚇跑潛在客戶。但是,如果不提高價格,將很難獲得更多利潤。以下是網絡數據提取如何提供幫助的方法:

提取客戶信息,找出心懷不滿的客戶。然後通過調整您的市場策略來提高他們的滿意度。如果他們認為您將價格定得太高,則打包出售以降低邊際成本。關鍵是人們喜歡為具有更多價值的產品支付更高的價格。我們可以改善競爭對手所缺少的產品或服務。

接下來,制定動態定價策略。價格沒有確定。當您購買機票時,這很常見。在節日期間,價格變得非常高。而如果目的地不受歡迎,機票將非常便宜。這是由於市場需求。您可以使用網絡數據提取來跟踪促銷活動(例如黑色星期五)的價格。這使您能夠及時了解變化並及時調整定價策略。

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线索
毋庸置疑,對於一家企業而言,取得成功至關重要-增加潛在客戶!當然,您可以購買聯繫人列表,但它們不是高質量的線索。更糟糕的是,人們可能會取消訂閱您的電子郵件或將您標記為垃圾郵件。為了從網站上收集高質量的潛在客戶,我們需要優化搜索過程。現在,Web數據提取工具非常適合此操作。它會在短時間內自動搜索並提取數百萬個線索。

首先,確定相關屬性,例如年齡,教育程度,職稱,職業,公司,地理位置等。
一旦設置了屬性。找到這些人可能聚集的目標群體,論壇,社交媒體。
使用 Octoparse 收集他們的信息並導出到excel電子表格。現在,我們可以努力轉換更多的潛在客戶。

情緒分析
我們都知道,作為一個新來者,要在電子商務領域取得突破是多麼困難。實際上,完美的電子商務營銷策略本身就誕生了。使它起作用需要時間和進度。在達到最終目標並實現最佳營銷計劃之前,我們需要研究我們的競爭對手和客戶。

  • 首先,我們可以通過數據提取來監控競爭對手。您可以監視提及,評論,帖子,廣告系列等。
  • 然後,我們使用這些數據來提供深度學習模型以分析文本。然後,向您展示公眾的態度,無論是正面,中立還是負面。您甚至可以進行細粒度的分析。
    之後,您可以預測未來的趨勢和客戶情緒。從那時起,根據您的受眾的喜好量身定制營銷活動就容易得多。

投資決策
數據提取在投資領域有著悠久的歷史。例如,對沖基金提取替代數據來避免失敗的風險。它可以幫助他們避免意外的風險和潛在的投資機會。

例如,移動數據提供商Thasos通過從工人的智能手機設備中收集地理坐標,發現特斯拉工廠的通宵班次顯著增加。他們推論了特斯拉股價的上漲,因為隔夜班次的激增可能預示著特斯拉產量的增長。

替代數據收集起來比較困難,結構也較複雜,因此很難收集。從這個意義上講, Web數據提取是從眾多Web來源提取任何數據並聯合到您的數據庫以準備投資決策的最可行的解決方案。

文章来源:http://www.dataextraction.io/?p=565


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