Les meilleurs fournisseurs de datasets e-commerce

Les fournisseurs de datasets payants proposent des données e-commerce à grande échelle actualisées, avec une couverture définie et des mises à jour régulières, pour des applications telles que le suivi des prix et des niveaux de stock des concurrents.

En revanche, les datasets e-commerce gratuit sont généralement statiques et obsolètes, ce qui limite leur valeur pour la prise de décision en temps réel, y compris la tarification dynamique.

Tableau comparatif des prix des datasets e-commerce

Meilleurs fournisseurs de datasets e-commerce

Bright Data est l'un des plus grands fournisseurs en termes de volume de datasets déclaré publiquement. Il fournit à la fois des instantanés de places de marché prêts à l'emploi et du scraping à la demande via ses APIs.

• Sources : Amazon, Walmart, Target, eBay, AliExpress, Shein.
• Formats : JSON, CSV, Parquet.
• Mises à jour : quotidiennes à mensuelles ; les mises à jour des lignes modifiées évitent de retélécharger l'ensemble complet.

Oxylabs propose des datasets e-commerce pour les principales places de marché comme Amazon et Walmart. Les clients bénéficient de fréquences de collecte de données flexibles, notamment des livraisons ponctuelles, mensuelles, trimestrielles et semestrielles, adaptées à leurs besoins spécifiques.

Le fournisseur appuie sa collecte de datasets sur une infrastructure de proxy de haute qualité, garantissant aux clients des données tarifaires précises et localisées, adaptées à des codes postaux spécifiques.

• Sources : Amazon et Walmart.
• Formats : JSON, ndJSON, CSV.
• Fréquences de livraison : ponctuelle, mensuelle, trimestrielle, semestrielle.

Exellius propose des données sur les vendeurs Amazon pour les États-Unis, le Royaume-Uni, l'Inde et l'Allemagne afin de vous aider à entrer en contact avec les bons partenaires commerciaux. Ils personnalisent les données en fonction des besoins de votre entreprise, par exemple pour identifier les vendeurs à approvisionner ou de nouveaux clients grossistes, et incluent des coordonnées vérifiées pour chaque partenaire potentiel.

Le dataset est mis à jour chaque mois. Le pack de leads Amazon FBA vous fournit le nom de l'entreprise, le contact, l'adresse e-mail vérifiée et d'autres détails utiles. Vous pouvez recevoir les données aux formats CSV ou Excel, ou via une intégration API.

Les datasets e-commerce de Grepsr couvrent les détails des produits, les remises promotionnelles, les tendances de rupture de stock et les prix passés. Vous pouvez recevoir les données directement dans vos outils d'analyse, votre stockage cloud comme S3, ou via des APIs. Elles sont disponibles au téléchargement aux formats JSON et CSV.

Grepsr crée également des datasets synthétiques. Ces datasets générés par IA imitent les motifs réels des catalogues de produits, des avis, des données d'emploi, etc. Ils sont utiles pour l'entraînement de l'IA, les démonstrations et les tests. Les types de datasets e-commerce incluent les fiches produits, l'historique des prix, les pages de catégories, les avis clients, le MAP et les données promotionnelles.

Datasets e-commerce publics ou payants : lesquels vous conviennent ?

Choisir entre un dataset public (gratuit) et une source commerciale payante revient à déterminer si votre objectif est d'apprendre ou de rivaliser.

• Les datasets publics incluent des sources telles que Kaggle, le référentiel UCI Machine Learning Repository et Google Dataset Search.
• L'inconvénient est que vous ne pouvez pas prendre de décisions commerciales, comme la tarification dynamique, à l'aide de données publiques, car les prix et les niveaux de stock sont obsolètes.

Les datasets payants proviennent de fournisseurs tels que Bright Data, Grepsr et Oxylabs.

• Avec les datasets payants, vous payez pour des informations à jour et bien organisées.
• Si votre retour sur investissement dépend de la précision et des mises à jour quotidiennes, s'appuyer sur des données publiques est risqué.

Que vérifier avant d'acheter un dataset payant

Le prix est un facteur. Quatre facteurs techniques distinguent des données de qualité professionnelle d'une simple exportation.

• Profondeur du schéma : Les données incluent-elles les variantes de produits ? Un T-shirt est le produit parent ; « Bleu, Grand » est le SKU.
  
• Taux de remplissage et erreurs : Demandez un échantillon et comptez les valeurs « N/A ». Vérifiez que les champs ne sont pas mélangés, par exemple que les colonnes de prix ne contiennent pas les frais de livraison ou la note.
  
• Logique de mise à jour : Les grands ensembles sont trop volumineux pour être retéléchargés quotidiennement. Privilégiez les mises à jour « lignes modifiées » qui livrent uniquement ce qui a changé.

Alternatives aux datasets e-commerce

Dans le e-commerce, les prix sur des sites comme Amazon ou Expedia peuvent changer plusieurs fois par heure. Le temps que vous téléchargiez un dataset de 100GB, environ 10 % des prix peuvent être obsolètes.

Utilisez un dataset si vous avez besoin d'une analyse historique, par exemple pour suivre les changements de prix de l'année dernière. Utilisez une API en temps réel si vous avez besoin d'informations à jour pour des opérations en direct.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

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Gulbahar Karatas

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Gülbahar est une analyste sectorielle d'AIMultiple spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

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