Ini adalah cara mudah untuk mendapatkan daftar toko pakaian terkini

Sektor ritel pakaian sangat dinamis, tren dan toko terlaris terus berkembang. Mengingat cepatnya perubahan, daftar tradisional “terbaik” dengan cepat menjadi ketinggalan jaman. Menurut Statista, penjualan pakaian wanita di Amerika Serikat mencapai sekitar $40,5 miliar pada tahun 2022, dengan total nilai pasar sekitar $160 miliar. Penjualan bulanan melanjutkan tren peningkatan ini pada tahun 2023, mencapai hampir $21 miliar pada bulan Februari saja – meningkat sebesar $800 juta dibandingkan bulan sebelumnya.

Dalam lingkungan yang serba cepat seperti ini, akses terhadap data real-time tentang toko pakaian sangat penting untuk tugas-tugas seperti menemukan saluran penjualan baru, melakukan analisis persaingan, dan mengembangkan strategi pemasaran. Daripada menawarkan daftar statis yang akan segera kehilangan relevansinya, artikel ini menunjukkan cara mengumpulkan informasi terkini secara efisien tentang toko pakaian menggunakan teknik web scraping dan platform seperti Google Maps.

Pendekatan ini tidak hanya cocok untuk pengembang berpengalaman, tetapi juga dapat diakses oleh mereka yang mungkin tidak tahu cara membuat kode. Dengan menggunakan scraper tanpa kode yang mudah digunakan, siapa pun dapat mengumpulkan data yang mereka perlukan dan mengikuti perkembangan tren terkini di bidang ritel.

Bagaimana menemukan toko pakaian terbaik untuk kebutuhan Anda

Menemukan toko pakaian terbaik relatif mudah. Ada beberapa metode untuk mencapai hal ini, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya.

Salah satu opsinya adalah membeli daftar yang sudah jadi. Namun, daftar ini sering kali berisi informasi yang ketinggalan jaman atau tidak akurat, dan database yang andal dan terkini bisa jadi mahal. Jika kendala anggaran atau keakuratan data menjadi masalah, hal ini mungkin tidak selalu menjadi pilihan terbaik.

Alternatifnya, membuat daftar Anda adalah pilihan yang layak dan ternyata mudah. Dengan mengumpulkan informasi sendiri, Anda dapat memastikan bahwa informasi tersebut terkini dan akurat. Kami akan memandu Anda melalui langkah-langkah sehingga Anda dapat membuat daftar secara efisien.

Anda bisa memanfaatkan berbagai platform untuk mencari informasi mengenai toko pakaian. Alat yang paling populer dan mudah diakses adalah Google Maps. Ini memberikan informasi bermanfaat termasuk lokasi toko, rincian kontak, jam buka dan ulasan pelanggan. Menggunakan Google Maps dapat mempermudah pengumpulan data dan membantu Anda menemukan informasi yang dapat dipercaya.

Singkatnya, meskipun membeli daftar siap pakai bisa dilakukan dengan mudah, membuat daftar menggunakan alat seperti Google Maps Scraper memberi Anda akurasi dan kontrol yang lebih baik, sehingga memberikan hasil yang lebih baik sesuai kebutuhan Anda.

Mengapa Anda harus menggunakan Google Maps untuk data toko ritel

Seperti disebutkan sebelumnya, Google Maps adalah salah satu sumber data yang paling banyak digunakan dan dapat diakses oleh jutaan bisnis di seluruh dunia. Ini menawarkan banyak detail berharga, seperti: B. Lokasi cabang, jam buka, nomor kontak, ulasan dan penilaian pelanggan.

Dengan informasi ini, Anda dapat dengan cepat mengurutkan dan mengatur daftar toko pakaian berdasarkan kriteria yang paling penting bagi Anda, baik itu rating toko, lokasi, atau kriteria spesifik lainnya. Dengan Google Maps Anda dapat dengan mudah menemukan apa yang Anda perlukan.

Penghapusan toko pakaian eceran

Untuk memberikan contoh yang komprehensif, mari kita lihat dua cara mengumpulkan data: Google Maps API dan scraper Google Maps tanpa kode.

Scraper Google Maps tanpa kode kami adalah opsi mudah bagi orang yang tidak bisa membuat kode. Alat ini memungkinkan pengguna mengekstrak data dengan cepat dan mudah tanpa menghadapi kesulitan teknis. Sempurna untuk tugas pengumpulan data satu kali atau sesekali, ini memungkinkan pengguna untuk fokus pada tujuan utama mereka tanpa harus khawatir tentang pemrograman.

Google Maps API, di sisi lain, ditujukan bagi pengembang yang menginginkan kontrol terperinci atas pengumpulan data. Ini memungkinkan Anda membuat alat pengikis khusus yang sesuai dengan alur kerja Anda yang ada. Opsi ini ideal bagi mereka yang memerlukan pembaruan rutin dan memiliki keterampilan teknis untuk membangun dan memelihara solusi mereka. API ini memungkinkan pemrogram menyesuaikan permintaan mereka untuk mendapatkan daftar pengecer pakaian sambil menerima pembaruan waktu nyata.

Mengetahui pro dan kontra dari setiap pendekatan akan membantu Anda memilih metode terbaik untuk Anda, apakah Anda memerlukan penyesuaian dan kontrol atau kesederhanaan dan kemudahan penggunaan.

Solusi pengikisan tanpa kode untuk pengguna non-teknis

Mari kita mulai dengan metode yang lebih sederhana yang tidak memerlukan pengetahuan pemrograman apa pun. Kami menggunakan scraper Google Maps tanpa kode untuk mengekstrak data yang kami perlukan dan menyediakannya dalam format yang mudah digunakan.

Pertama, masuk ke situs web kami dan navigasikan ke bagian No-Code Scrapers. Di sini Anda dapat menemukan “Google Maps Scraper”, yang khusus dikembangkan untuk ekstraksi data yang mudah:

Setelah Anda mengakses halaman scraper, Anda dapat memasukkan parameter yang Anda inginkan untuk menyaring pencarian Anda. Hal ini memungkinkan Anda menentukan kriteria seperti lokasi, batas data, dan filter relevan lainnya untuk memastikan Anda mengumpulkan informasi yang Anda perlukan. Setelah mengatur parameter Anda, cukup mulai proses pengikisan.

Setelah scraper selesai mengumpulkan data, Anda akan menemukan daftar tugas yang telah diselesaikan di sisi kanan layar Anda. Dari sana, Anda dapat dengan mudah mengunduh daftar toko ritel yang dikompilasi dalam format pilihan Anda (JSON, CSV, atau XLSX) dengan mengeklik tombol unduh di sebelah setiap tugas.

Metode ini memungkinkan Anda mengumpulkan data toko ritel secara efisien dan akurat tanpa upaya pemrograman apa pun dan memungkinkan Anda fokus pada analisis data.

Namun, jika Anda seorang programmer atau memiliki akses ke sumber daya teknis, Anda dapat menggunakan Google Maps API untuk membuat alat pengikis data Anda sendiri. Pendekatan ini memungkinkan penyesuaian dan kontrol yang lebih besar atas data yang Anda kumpulkan.

Gunakan Google Maps API untuk mengekstrak data dari toko pakaian ritel

Mari kita membuat alat pengikis data sederhana. Kami sudah membahas cara mengikis Google Maps menggunakan API, jadi kami tidak akan membahasnya secara detail di sini. Sebagai gantinya, mari kita lihat contoh praktisnya. Script lengkapnya dapat ditemukan di Google Colaboratory, di mana Anda dapat melihat dan menjalankannya secara langsung.

Pertama, masuk ke situs web kami dan buka dasbor Anda. Salin kunci API Anda. Anda akan membutuhkannya segera.

Buat file Python baru dan impor pustaka permintaan untuk melakukan panggilan API dan pustaka CSV untuk menyimpan data ke file CSV:

import requests
import csv

Masukkan istilah penelusuran Anda, seperti “pakaian wanita”, “pengecer pakaian”, atau “merek pakaian”, dan tempelkan kunci API Anda:

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

Selanjutnya, siapkan permintaan dengan header yang benar dan lakukan panggilan API:

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)

Setelah mendapatkan jawabannya, Anda perlu menganalisis data dan menyimpannya dalam format yang diinginkan. Kami menyimpannya di sini sebagai file CSV, tetapi Anda juga dapat membaca artikel kami tentang bekerja dengan JSON untuk opsi lainnya.

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')
        ))

Saat Anda menjalankan skrip ini, Anda akan mendapatkan daftar 20 toko dan detailnya. Anda dapat menyesuaikan permintaan pencarian Anda dengan parameter tambahan atau menentukan posisi awal jika Anda memerlukan lebih banyak data. Untuk informasi lebih detail tentang penggunaan Google Maps API, lihat dokumentasi resmi.

Alternatif selain Google Maps untuk data ritel

Meskipun Google Maps adalah salah satu sumber yang paling mudah digunakan untuk menemukan toko ritel dan pakaian online, ini bukan satu-satunya pilihan Anda. Platform seperti Yelp dan Yellow Pages juga menyediakan data berharga yang dapat Anda gunakan untuk membuat daftar khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Yelp terkenal dengan ulasan pengguna dan penilaian bisnis lokal, termasuk toko pakaian. Meskipun Yelp berfokus terutama pada AS dan Eropa, Yelp juga menawarkan informasi dari wilayah lain. Banyaknya ulasan di Yelp membantu Anda memahami kualitas toko dari sudut pandang pelanggan. Namun, di beberapa wilayah, cakupannya mungkin terbatas dan Anda mungkin tidak menemukan informasi rinci tentang setiap jenis bisnis.

Di sisi lain, Halaman Kuning berfungsi sebagai direktori tradisional yang menyediakan nomor telepon, alamat, dan informasi kontak untuk berbagai bisnis. Platform ini sangat berguna untuk menemukan pengecer besar dan jaringan nasional yang sudah mapan. Namun, menemukan toko independen yang lebih kecil bisa jadi lebih sulit karena toko tersebut mungkin tidak tercantum dalam direktori ini.

Situs web kami menawarkan Yelp API dan scraper Yellow Pages tanpa kode. Alat-alat ini memungkinkan Anda memilih opsi terbaik untuk kebutuhan Anda dan membuat database toko pakaian yang lengkap dan terkini. Baik Anda memerlukan ulasan atau informasi kontak dasar, alat kami dapat menyederhanakan prosesnya.

Kesimpulan dan temuan

Artikel ini membahas berbagai metode untuk membuat listingan retail kustom, mulai dari integrasi API hingga solusi tanpa kode. Kami menunjukkan cara menggunakan alat khusus untuk mengumpulkan data dan mengidentifikasi sumber informasi terkini yang dapat dipercaya. Kami juga memeriksa pro dan kontra membeli daftar siap pakai versus manfaat mengumpulkan data sendiri.

Menggunakan satu sumber bisa membantu, namun Anda akan mendapatkan hasil yang paling akurat dan tepat waktu dengan mendapatkan informasi dari berbagai sumber. Pendekatan ini memungkinkan Anda meningkatkan nilai data yang dikumpulkan untuk bisnis Anda.