Heim BlogWeb-Scraping So erhalten Sie ganz einfach eine aktuelle Liste von Bekleidungsgeschäften

So erhalten Sie ganz einfach eine aktuelle Liste von Bekleidungsgeschäften

von Kadek

Der Bekleidungseinzelhandel ist hochdynamisch, Trends und umsatzstärkste Geschäfte entwickeln sich ständig weiter. Angesichts des rasanten Wandels sind traditionelle „Best-of“-Listen schnell veraltet. Laut Statista erreichten die Umsätze mit Damenbekleidung in den USA im Jahr 2022 etwa 40,5 Milliarden US-Dollar, wobei der Gesamtmarkt auf rund 160 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde. Die monatlichen Umsätze setzten diesen Aufwärtstrend im Jahr 2023 fort und erreichten allein im Februar fast 21 Milliarden US-Dollar – ein Anstieg von 800 Millionen US-Dollar im Vergleich zum Vormonat.

In einem so schnelllebigen Umfeld ist der Zugriff auf Echtzeitdaten über Bekleidungsgeschäfte für Aufgaben wie die Entdeckung neuer Vertriebskanäle, die Durchführung von Wettbewerbsanalysen und die Entwicklung von Marketingstrategien unerlässlich. Anstatt eine statische Liste anzubieten, die bald an Relevanz verliert, zeigt dieser Artikel, wie man mithilfe von Web Scraping-Techniken und Plattformen wie Google Maps effizient aktuelle Informationen über Bekleidungsgeschäfte sammelt.

Dieser Ansatz ist nicht nur für erfahrene Entwickler geeignet, sondern auch für diejenigen zugänglich, die möglicherweise nicht wissen, wie man programmiert. Durch die Verwendung benutzerfreundlicher No-Code-Scraper kann jeder die erforderlichen Daten sammeln und über die neuesten Trends im Einzelhandel auf dem Laufenden bleiben.

So finden Sie die besten Bekleidungsgeschäfte für Ihre Bedürfnisse

Die besten Bekleidungsgeschäfte zu finden ist relativ einfach. Es gibt mehrere Methoden, um dies zu erreichen, jede mit ihren Vor- und Nachteilen.

Eine Möglichkeit besteht darin, vorgefertigte Listen zu kaufen. Diese Listen enthalten jedoch häufig veraltete oder ungenaue Informationen, und zuverlässige, aktuelle Datenbanken können kostspielig sein. Wenn Budgetbeschränkungen oder Datengenauigkeit ein Thema sind, ist dies möglicherweise nicht immer die beste Wahl.

Alternativ ist das Erstellen Ihrer Liste eine praktikable und überraschend einfache Option. Indem Sie die Informationen selbst sammeln, können Sie sicherstellen, dass sie aktuell und korrekt sind. Wir führen Sie durch die Schritte, damit Sie Ihre Liste effizient erstellen können.

Sie können verschiedene Plattformen nutzen, um Informationen über Bekleidungsgeschäfte zu finden. Das beliebteste und am einfachsten zugängliche Tool ist Google Maps. Es bietet hilfreiche Informationen, darunter Filialstandorte, Kontaktdaten, Öffnungszeiten und Kundenbewertungen. Die Verwendung von Google Maps kann die Datenerfassung erleichtern und Ihnen helfen, zuverlässige Informationen zu finden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kauf vorgefertigter Listen zwar praktisch sein kann, die Erstellung Ihrer Liste mit Tools wie Google Maps Scraper Ihnen jedoch eine höhere Genauigkeit und Kontrolle bietet und somit zu besseren Ergebnissen für Ihre Anforderungen führt.

Warum Sie Google Maps für Daten zu Einzelhandelsgeschäften verwenden sollten

Wie bereits erwähnt, ist Google Maps eine der am häufigsten verwendeten und zugänglichsten Datenquellen für Millionen von Geschäften weltweit. Es bietet viele wertvolle Details, wie z. B. Filialstandorte, Öffnungszeiten, Kontaktnummern, Kundenbewertungen und Bewertungen.

Mit diesen Informationen können Sie Ihre Liste mit Bekleidungsgeschäften schnell nach den für Sie wichtigsten Kriterien sortieren und organisieren, sei es die Bewertung des Geschäfts, der Standort oder andere spezifische Kriterien. Mit Google Maps finden Sie ganz einfach genau das, was Sie brauchen.

Abschaffung von Einzelhandelsbekleidungsgeschäften

Um ein umfassendes Beispiel zu liefern, sehen wir uns zwei Möglichkeiten zum Sammeln von Daten an: die Google Maps API und einen Google Maps Scraper ohne Code.

Unser No-Code-Google-Maps-Scraper ist eine einfache Option für Leute, die nicht programmieren können. Mit diesem Tool können Benutzer schnell und einfach Daten extrahieren, ohne dass technische Schwierigkeiten auftreten. Es eignet sich perfekt für einmalige oder gelegentliche Datenerfassungsaufgaben und ermöglicht es Benutzern, sich auf ihre Hauptziele zu konzentrieren, ohne sich um das Programmieren kümmern zu müssen.

Die Google Maps API hingegen ist für Entwickler gedacht, die detaillierte Kontrolle über die Datenerfassung haben möchten. Sie können damit ein benutzerdefiniertes Scraping-Tool erstellen, das in ihre vorhandenen Arbeitsabläufe passt. Diese Option ist ideal für diejenigen, die häufige Updates benötigen und über die technischen Fähigkeiten verfügen, um ihre Lösung zu erstellen und zu warten. Mit der API können Programmierer ihre Anfragen anpassen, um eine Liste von Bekleidungshändlern zu erhalten und gleichzeitig Echtzeit-Updates zu erhalten.

Wenn Sie die Vor- und Nachteile der einzelnen Ansätze kennen, können Sie die beste Methode für sich auswählen – unabhängig davon, ob Sie individuelle Anpassung und Kontrolle oder Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit benötigen.

No-Code-Scraping-Lösung für nicht-technische Benutzer

Beginnen wir mit einer einfacheren Methode, die keine Programmierkenntnisse erfordert. Wir verwenden einen No-Code-Scraper von Google Maps, um die benötigten Daten zu extrahieren und in einem praktischen Format bereitzustellen.

Melden Sie sich zunächst auf unserer Website an und navigieren Sie zum Abschnitt „No-Code Scrapers“. Hier finden Sie den „Google Maps Scraper“, der speziell für die mühelose Datenextraktion entwickelt wurde:


Gehen Sie zur Google Maps Scraper-Seite
Gehen Sie zur Google Maps Scraper-Seite

Sobald Sie auf die Scraper-Seite zugreifen, können Sie Ihre gewünschten Parameter eingeben, um Ihre Suche zu verfeinern. Auf diese Weise können Sie Kriterien wie Standort, Datenlimit und andere relevante Filter angeben, um sicherzustellen, dass Sie genau die Informationen sammeln, die Sie benötigen. Nachdem Sie Ihre Parameter festgelegt haben, starten Sie einfach den Scraping-Prozess.


Laden Sie das Ergebnis herunter
Laden Sie das Ergebnis herunter

Sobald der Scraper die Datenerfassung abgeschlossen hat, finden Sie auf der rechten Seite Ihres Bildschirms eine Liste der abgeschlossenen Aufgaben. Von dort aus können Sie die zusammengestellte Liste der Einzelhandelsgeschäfte ganz einfach in Ihrem bevorzugten Format (JSON, CSV oder XLSX) herunterladen, indem Sie auf die Download-Schaltfläche neben der jeweiligen Aufgabe klicken.


Überprüfen Sie die resultierende Datei
Überprüfen Sie die resultierende Datei

Mit dieser Methode können Sie ohne Programmieraufwand effizient und präzise Daten zu Einzelhandelsgeschäften erfassen und sich auf die Datenanalyse konzentrieren.

Wenn Sie jedoch Programmierer sind oder Zugriff auf technische Ressourcen haben, können Sie die Google Maps API verwenden, um Ihr eigenes Daten-Scraping-Tool zu erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Anpassung und Kontrolle über die von Ihnen erfassten Daten.

Verwenden Sie die Google Maps API, um Daten von Einzelhandelsbekleidungsgeschäften zu extrahieren

Lassen Sie uns ein einfaches Tool zum Scrapen von Daten erstellen. Wir haben bereits erläutert, wie man Google Maps mithilfe der API scrapt, daher werden wir hier nicht ins Detail gehen. Stattdessen sehen wir uns ein praktisches Beispiel an. Das vollständige Skript finden Sie auf Google Colaboratory, wo Sie es direkt anzeigen und ausführen können.

Melden Sie sich zunächst auf unserer Website an und gehen Sie zu Ihrem Dashboard. Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel. Sie werden ihn bald brauchen.


Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel
Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel

Erstellen Sie eine neue Python-Datei und importieren Sie die Anforderungsbibliothek, um API-Aufrufe zu tätigen, und die CSV-Bibliothek, um die Daten in einer CSV-Datei zu speichern:

import requests
import csv

Geben Sie Ihren Suchbegriff ein, etwa „Damenbekleidung“, „Bekleidungshändler“ oder „Bekleidungsmarken“, und fügen Sie Ihren API-Schlüssel ein:

query = "retail clothing store in New York"
api_key = 'YOUR-API-KEY'

Als nächstes richten Sie die Anfrage mit den richtigen Headern ein und führen den API-Aufruf durch:

url = f"https://api.hasdata.com/scrape/google-maps/search?q={query}"

payload = {}
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'x-api-key': api_key
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

Nachdem Sie die Antwort erhalten haben, müssen Sie die Daten analysieren und in einem gewünschten Format speichern. Wir speichern sie hier als CSV-Datei, aber Sie können sich auch unseren Artikel zum Arbeiten mit JSON ansehen, um weitere Optionen zu erfahren.

data = response.json()

local_results = data.get('localResults', ())

csv_headers = ('Position', 'Title', 'Place ID', 'Phone', 'Address', 'Website', 'Description', 'Rating', 'Reviews', 'Latitude', 'Longitude')

with open('local_results.csv', mode="w", newline="", encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(csv_headers)  
    
    for result in local_results:
        writer.writerow((
            result.get('position'),
            result.get('title'),
            result.get('placeId'),
            result.get('phone'),
            result.get('address'),
            result.get('website'),
            result.get('description'),
            result.get('rating'),
            result.get('reviews'),
            result.get('gpsCoordinates', {}).get('latitude'),
            result.get('gpsCoordinates', {}).get('longitude')
        ))

Wenn Sie dieses Skript ausführen, erhalten Sie eine Liste mit 20 Geschäften und deren Details. Sie können Ihre Suchanfrage mit weiteren Parametern anpassen oder eine Startposition angeben, wenn Sie mehr Daten benötigen. Ausführlichere Informationen zur Verwendung der Google Maps API finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Alternativen zu Google Maps für Einzelhandelsdaten

Google Maps ist zwar eine der bequemsten Ressourcen, um Einzelhandels- und Online-Bekleidungsgeschäfte zu finden, aber es ist nicht Ihre einzige Option. Plattformen wie Yelp und Yellow Pages bieten ebenfalls wertvolle Daten, die Sie nutzen können, um benutzerdefinierte Listen zu erstellen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Yelp ist bekannt für seine Nutzerbewertungen und Beurteilungen lokaler Unternehmen, darunter auch Bekleidungsgeschäfte. Obwohl Yelp sich hauptsächlich auf die USA und Europa konzentriert, bietet es auch Informationen aus anderen Regionen. Die große Anzahl an Bewertungen auf Yelp hilft Ihnen, die Qualität von Geschäften aus der Sicht eines Kunden zu verstehen. In einigen Gebieten ist die Abdeckung jedoch möglicherweise begrenzt und Sie finden möglicherweise nicht detaillierte Informationen zu jedem Geschäftstyp.

Auf der anderen Seite dienen die Gelben Seiten als traditionelles Verzeichnis, das Telefonnummern, Adressen und Kontaktinformationen für eine Vielzahl von Unternehmen bereitstellt. Diese Plattform ist besonders nützlich, um große, etablierte Einzelhändler und nationale Ketten zu finden. Die Suche nach kleineren, unabhängigen Geschäften kann jedoch schwieriger sein, da diese möglicherweise nicht in diesem Verzeichnis aufgeführt sind.

Unsere Website bietet sowohl eine Yelp-API als auch einen Yellow Pages-Scraper ohne Code. Mit diesen Tools können Sie die beste Option für Ihre Anforderungen auswählen und eine vollständige und aktuelle Datenbank mit Bekleidungsgeschäften erstellen. Egal, ob Sie Bewertungen oder grundlegende Kontaktinformationen benötigen, unsere Tools können den Prozess vereinfachen.

Fazit und Erkenntnisse

In diesem Artikel wurden verschiedene Methoden zum Erstellen einer benutzerdefinierten Einzelhandelsliste untersucht, von API-Integrationen bis hin zu No-Code-Lösungen. Wir haben gezeigt, wie man mit speziellen Tools Daten sammelt, und zuverlässige Quellen für aktuelle Informationen identifiziert. Wir haben auch die Vor- und Nachteile des Kaufs vorgefertigter Listen im Vergleich zu den Vorteilen der eigenständigen Datenerfassung untersucht.

Die Verwendung einer einzigen Quelle kann hilfreich sein, aber die genauesten und zeitnahesten Ergebnisse erhalten Sie, wenn Sie Informationen aus mehreren Quellen beziehen. Mit diesem Ansatz können Sie den Wert der für Ihr Unternehmen erfassten Daten steigern.

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