Apa yang kita ketahui tentang Walmart?
Kami tahu mereka adalah pengecer terbesar di dunia berdasarkan pendapatan. Penjualan global perusahaan melebihi $600 miliar.
Kita juga tahu bahwa perusahaan ini memiliki database berbasis cloud swasta terbesar di dunia – Data Café.
Terakhir, mereka mempekerjakan ilmuwan data sebanyak mungkin untuk memanfaatkan data besar.
Ini memberi tahu kita dua hal:
- Pertama, kesuksesan ritel Walmart yang luar biasa disebabkan oleh basis data pelanggan real-time yang sangat besar, yang memungkinkan perusahaan mengambil keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih tepat. Faktanya, Walmart membantu “memperluas jangkauannya dari 700.000 item pada tahun 2011 menjadi 60.000.000 pada tahun 2017.”
- Kedua, Perusahaan Anda juga dapat memanfaatkan kekuatan data besar untuk menaiki tangga karier ritel melalui analisis data yang proaktif dan reaktif. (Lebih lanjut tentang ini segera.)
Di blog ini kita mengeksplorasi caranya Pengikisan web Walmart dapat memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan data untuk bisnis Anda Memberikan wawasan tentang perilaku konsumen, strategi penetapan harga yang kompetitif, dan manajemen inventaris.
Mari selami.
Daftar Isi
Mengapa intelijen bisnis penting dalam ritel?
Bayangkan: Anda adalah pemilik toko online sukses yang khusus menjual gadget dan aksesoris terkini. Baru-baru ini Anda melihat penurunan penjualan bulanan.
Sekarang Anda ingin menjadi yang terdepan dalam persaingan dan membuat keputusan yang tepat mengenai harga, pemilihan produk, dan tren pasar.
Anda memutuskan untuk menggunakan layanan web scraping yang canggih seperti Grepsr untuk mengumpulkan informasi berharga dari situs web Walmart. Anda beralih ke area elektronik dan dapat mengumpulkan data berikut:
- Nama dan deskripsi produk
- Harga dan diskon
- Ulasan dan penilaian pelanggan
- Ketersediaan stok
- Struktur kategori dan taksonomi
Dengan data yang diretas, Anda sekarang dapat melakukan hal berikut:
- Pengoptimalan kata kunci: Melihat deskripsi dan metadata produk Walmart dapat memberikan wawasan wawasan berharga tentang kata kunci dan frasa yang mereka gunakan untuk mengoptimalkan listingan mereka. Informasi ini dapat diintegrasikan ke dalam strategi SEO Anda untuk meningkatkan peringkat mesin pencari dan mengarahkan lebih banyak lalu lintas organik ke situs web Anda.
- Analisis harga yang kompetitif: Membandingkan harga produk lain dengan harga Anda sendiri dapat membantu Anda mengidentifikasi produk yang jauh lebih murah. Dengan menjaga margin keuntungan Anda tetap sehat, Anda dapat mencapai hal ini Sesuaikan harga Anda agar tetap kompetitif. Di sisi lain, jika harga Walmart selalu lebih tinggi dari harga Anda, Anda mungkin menemukan cara untuk sedikit menaikkan harga.
- Perilaku konsumen: Kamu bisa Pelajari lebih lanjut tentang cara orang membeli produk tertentu dengan menganalisis data situs web Walmart, seperti ulasan pelanggan, penilaian, dan pola pembelian. Anda mungkin menemukan bahwa pelanggan lebih menyukai fitur tertentu, memiliki kekhawatiran serupa, atau membeli item terkait secara bersamaan. (Seperti sup dan ibuprofen selama musim flu.)
- Manajemen persediaan: Jika Anda melakukan web scraping Walmart, Anda dapat melakukan ini Pantau produk mana yang stoknya ada, hampir habis, atau habis. Mengetahui detail ini akan membantu Anda memutuskan kapan harus memesan ulang produk, berapa banyak yang dipesan, dan item mana yang diprioritaskan.
Web scraping Walmart untuk analisis data proaktif
Sebagian besar manajemen dan pemasaran tradisional bergantung pada spreadsheet, perencana, dan tebakan lama. Selain itu, terdapat informasi yang ketinggalan jaman dan rawan kesalahan serta analisis manusia berdasarkan perangkat lunak lama yang berdiri sendiri.
Hal ini memaksa perusahaan untuk mengambil sikap reaktif. Karena analisis dan wawasan hanya bisa diperoleh dari data setelah Sudah dikumpulkan, hanya sedikit yang dapat Anda lakukan untuk membuat rencana ke depan.
Pikirkan analisis reaktif sebagai tidak memperbaiki mesin sampai gagal.
Di samping itu, Dengan big data, perusahaan Anda dapat meningkatkan manajemen proaktifnya Hal ini memungkinkan perkiraan permintaan yang lebih akurat, biaya inventaris yang lebih rendah, dan gangguan yang minimal terhadap alur kerja.
Jadi, ketika Anda berinvestasi dalam intelijen bisnis untuk bisnis eCommerce Anda, Anda berinvestasi pada pertumbuhan pendapatan dan kesuksesan pelanggan. Dan poin pentingnya? Data besar.
Mengapa web scraping di Walmart layak dilakukan?
Kami tahu Walmart itu besar. Tapi seberapa besar tepatnya?
Menambang Data Walmart: Studi Kasus Kesuksesan Raksasa Ritel di Dunia Nyata
1. Memprediksi Perilaku Konsumen: Badai Frances
“Jika Anda tidak menjaga pelanggan Anda, pesaing Anda akan melakukannya.”
Bob Hooey
Walmart sendiri merupakan pendukung terkuat penambangan data untuk analisis proaktif. Pada tahun 2004, ketika Badai Frances melanda Florida dan menyebabkan kerusakan parah, perusahaan menggunakan teknologi perkiraannya untuk mengumpulkan data guna memperkirakan permintaan.
Seminggu sebelum badai melanda, Chief Information Officer Walmart Linda M. Dillman menugaskan timnya menganalisis data penjualan dari Badai Charley, yang melanda beberapa minggu sebelumnya. Mengapa? Untuk memprediksi produk mana yang akan banyak diminati.
Miliaran byte Data Cafè Kisah pembeli mengungkapkan beberapa tren yang mengejutkan.
Anda pasti mengira radio dan senter yang dioperasikan dengan baterai akan menjadi barang terlaris, bukan?
Ternyata, penjualan Pop-Tart stroberi meningkat tujuh kali sebelum Badai Charley melanda.
Dan barang terlaris sebelum badai? Bir.
Sumber: GIPHY
Walmart menanggapinya dengan mengirimkan truk berisi kue-kue pemanggang roti dan enam bungkus ke toko-toko di jalur badai. Seperti yang diperkirakan, sebagian besar barang disimpan secara proaktif sebelum badai dan terjual dengan cepat.
Kisah badai Walmart ini menunjukkan kepada kita betapa besarnya kekuatan dan manfaat yang terkait dengan data besar dalam memprediksi perilaku konsumen. Tetapi bagaimana jika Anda tidak memiliki pengalaman pembeli selama bertahun-tahun? Di sinilah Web Scraping Walmart berperan.
Misalnya, Anda mungkin memutuskan untuk memperluas penawaran Anda dalam kategori produk tertentu untuk memanfaatkan peningkatan permintaan jika Anda melihat peningkatan ulasan positif dan peringkat penjualan di situs web Walmart. Itu saja membantu Anda mengantisipasi kebutuhan pelanggan sesuai tren pasar.
2. Manajemen Inventaris: Makanan dan Halloween
Jika Anda menjalankan bisnis ritel, Anda pasti tahu ini Terkait inventaris, ada dua mimpi buruk yang paradoks: memiliki terlalu banyak atau hampir tidak cukup.
Bayangkan kekuatannya Deteksi kesalahan inventaris secara real-time dan atasi kesalahan secara proaktif untuk mencegah kesalahan lebih lanjut Kehilangan penjualan.
Hal inilah yang terjadi pada toko kelontong yang menjual di Walmart.
Naveen Peddamail, analis senior di Walmart, berbagi studi kasus di mana sebuah toko kelontong melihat penurunan penjualan secara tiba-tiba untuk kategori produk tertentu. Mereka datang ke Data Café untuk mencari tahu apa yang sebenarnya terjadi.
Tidak butuh waktu lama bagi mereka untuk mengetahui bahwa beberapa daerah telah mendaftarkan produk dengan harga lebih tinggi dari yang diharapkan karena perhitungan harga.
Tentang kasus ini Naveen berkata: “Jika Anda tidak memperoleh wawasan sampai Anda menganalisis penjualan Anda selama seminggu atau sebulan, maka Anda kehilangan penjualan dalam waktu tersebut.”
Contoh lain, saat obral Halloween di Walmart beberapa tahun lalu, analis data memperhatikan bahwa penjualan satu jenis kue melonjak di satu toko, namun anjlok di dua toko lainnya. Perbedaan ini terdeteksi oleh Big Data, yang menunjukkan bahwa cookie di penyimpanan lain tidak ditumpuk dengan benar.
Oleh karena itu, ekstraksi dan analisis data mendukung pepatah: pengetahuan adalah kekuatan. Dan dalam hal ini, untung.
3. Web Mengikis Walmart untuk Harga Kompetitif
Pandemi ini telah mengubah perilaku konsumen dan kebiasaan membeli secara signifikan. Pengecer menghadapi beberapa tantangan, seperti perubahan pasokan dan permintaan secara tiba-tiba, kekurangan produk, dan kebutuhan untuk segera menyesuaikan harga agar tetap kompetitif.
Walmart sekali lagi memimpin dalam memanfaatkan penetapan harga berbasis AI dan analisis data real-time.
Di sektor daging, Walmart meningkatkan efisiensi sebesar 90 %, yang berkontribusi pada peningkatan penjualan sebesar 30 %. Mengotomatiskan sistem penetapan harga perusahaan dengan AI memungkinkan mereka melakukan hal ini Sesuaikan harga dengan cepat berdasarkan fluktuasi pasokan dan permintaan, memastikan Anda tetap kompetitif bahkan ketika terjadi kekurangan produk terkait pandemi. (Ini juga berarti lebih sedikit makanan yang rusak dan dibuang.)
Demikian pula, strategi web scraping yang kuat dapat memungkinkan bisnis Anda memprediksi potensi kerugian, menghemat sumber daya, dan mengoptimalkan inventaris Anda.
Revolusikan pendekatan ritel Anda dengan Grepsr
Seperti yang telah kita lihat dari banyak keberhasilan Walmart, menambang data memungkinkan Anda memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan manajemen inventaris, dan menyempurnakan strategi penetapan harga.
Grepsr mengotomatiskan proses pengikisan web Anda, menghemat waktu, mengurangi upaya manual, dan memastikan Anda fokus pada hal yang paling penting - menganalisis data Anda untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Berhentilah tersesat dalam pengumpulan data manual – Grepsr menempatkan kekuatan wawasan di telapak tangan Anda!
