I Migliori Fornitori di Dataset di E-Commerce

Aziende come Bright Data, Oxylabs, Exellius e Grepsr offrono modi diversi per ottenere dati di e-commerce. Alcune addebitano 50.000 $ per un singolo dataset, mentre altre offrono piani mensili a basso costo o API in tempo reale.

Questa guida confronta le strutture di prezzo, le funzionalità e i metodi di consegna di questi fornitori. Esamina anche i vantaggi delle API in tempo reale rispetto all'acquisto di grandi dataset statici.

Tabella di confronto dei prezzi dei dataset di e-commerce

Migliori fornitori di dataset di e-commerce

Bright Data è uno dei fornitori più grandi per volume di dataset dichiarato pubblicamente. Offre una raccolta completa di dataset di e-commerce, inclusi Amazon, Walmart, Target e Shein. I dataset sono disponibili in diversi formati, inclusi JSON, CSV e Parquet.

Bright Data offre alti livelli di personalizzazione, consentendo alle aziende di adattare e filtrare i dati in base alle loro esigenze in evoluzione con precisione. Che si scelgano dataset "pronti all'uso" o si commissionino dati scansionati su misura.

Offerte:

• Dataset predefiniti: Accedi a snapshot su larga scala e pronti all'uso dei principali rivenditori (Amazon, Walmart, Target, eBay, AliExpress).
• Scraping su richiesta: Con le loro API di scraper, gli utenti acquisiscono i dati di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno, consentendo un controllo totale e informazioni tempestive.

Oxylabs offre dataset di e-commerce per i principali marketplace come Amazon e Walmart. I clienti beneficiano di frequenze di raccolta dati flessibili, incluse consegne una tantum, mensili, trimestrali e semestrali per adattarsi alle loro esigenze uniche.

Il fornitore supporta la raccolta dei suoi dataset con un'infrastruttura proxy di alta qualità, garantendo che i clienti ricevano dati sui prezzi accurati e localizzati adattati a specifici codici postali.

I dataset possono essere consegnati in JSON e in qualsiasi altro formato standard in base alle esigenze del cliente (ad esempio, ndJSON, CSV).

Exellius offre dati dei venditori di Amazon per gli Stati Uniti, il Regno Unito, l'India e la Germania per aiutarti a collegarti con i partner retail giusti. Personalizzano i dati per adattarsi alle esigenze della tua attività, come l'identificazione di venditori da rifornire o nuovi clienti all'ingrosso, e includono dettagli di contatto verificati per ogni potenziale partner.

Il dataset viene aggiornato ogni mese. Il pacchetto lead Amazon FBA ti fornisce il nome dell'azienda, la persona di contatto, l'indirizzo email verificato e altri dettagli utili. Puoi ricevere i dati in formati CSV o Excel, o tramite integrazione API.

I dataset di e-commerce di Grepsr coprono dettagli del prodotto, sconti promozionali, tendenze di esaurimento delle scorte e prezzi passati. Puoi ricevere i dati direttamente nei tuoi strumenti di analisi, archiviazione cloud come S3, o tramite API. È disponibile per il download in formati JSON e CSV.

Grepsr crea anche dataset sintetici. Questi dataset generati dall'IA imitano i modelli reali nei cataloghi di prodotti, nelle recensioni, nei dati sul lavoro e altro ancora. Sono utili per l'addestramento AI, le demo e i test. I tipi di dataset di e-commerce includono elenchi di prodotti, cronologia dei prezzi, pagine di categoria, recensioni dei clienti, MAP e dati promozionali.

Dataset di e-commerce pubblici vs a pagamento: Quale fa per te?

Decidere tra un dataset pubblico (gratuito) e una fonte commerciale a pagamento dipende dal fatto che il tuo obiettivo sia imparare o competere.

• I dataset pubblici includono fonti come Kaggle, il UCI Machine Learning Repository e Google Dataset Search.
• Lo svantaggio è che non puoi prendere decisioni aziendali, come la determinazione dinamica dei prezzi, utilizzando dati pubblici perché prezzi e livelli di scorta sono obsoleti.

I dataset a pagamento provengono da fornitori come Bright Data, Grepsr e Oxylabs.

• Con i dataset a pagamento, paghi per informazioni aggiornate e ben organizzate. Ad esempio, Bright Data addebita 50.000 $ o più per dati freschi e azionabili che mostrano il mercato attuale.
• Se il tuo ritorno sull'investimento dipende dall'accuratezza e dagli aggiornamenti quotidiani, i dati pubblici sono rischiosi. Ma se hai bisogno di dati di test per i tuoi sviluppatori, le fonti pubbliche sono un buon punto di partenza.

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Cosa cercare in un dataset di e-commerce?

Il prezzo conta, ma è solo una parte della decisione. Ecco quattro fattori tecnici che distinguono i dati di livello aziendale dai dataset di base.

• Profondità dello schema: Il dataset include varianti di prodotto? Ad esempio, una maglietta è il genitore, mentre 'Blu, Taglia L' è l'SKU. Se ottieni il prezzo del genitore, perdi dettagli importanti.
• Tasso di riempimento ed errori di dati: Chiedi un campione e vedi quanti valori 'N/A' appaiono. Fornitori affidabili come Grepsr utilizzano controlli umani per assicurarsi che la colonna 'Prezzo' non venga scambiata per 'Costo di spedizione' o 'Valutazione del cliente' per errore.
• Logica di aggiornamento: I grandi dataset, come i 393 milioni di record di Bright Data, sono troppo grandi per essere caricati ogni giorno. Cerca fornitori che offrano 'Aggiornamenti Intelligenti', così riceverai le righe che sono cambiate.
• Gestione degli anti-bot: I siti di e-commerce utilizzano protezioni forti come DataDome e Akamai. Assicurati che il tuo fornitore garantisca un 'Tasso di successo'. Se non riescono a superare l'ultimo aggiornamento di sicurezza di Amazon, i tuoi dati potrebbero avere lacune o prodotti mancanti.

Alternative ai dataset di e-commerce

Quando acquisti un dataset, come lo snapshot da 50k $ di Bright Data, è come ottenere una mappa del mercato. Se utilizzi un API di scraper di e-commerce in tempo reale, come quelli di Oxylabs o Bright Data, è più come avere un feed satellitare live.

Nell'e-commerce, i prezzi su siti come Amazon o Expedia possono cambiare diverse volte all'ora. Entro il momento in cui scarichi un dataset da 100 GB, circa il 10% dei prezzi potrebbe essere obsoleto.

Usa un dataset se hai bisogno di un'analisi storica, come tracciare come sono cambiati i prezzi l'anno scorso. Usa un API in tempo reale se hai bisogno di informazioni aggiornate per le operazioni live.

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Gulbahar Karatas

Analista di settore

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Gülbahar è un analista di settore di AIMultiple specializzato nella raccolta di dati web, nelle applicazioni dei dati web e nella sicurezza delle applicazioni.

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