I 5 principali casi d'uso del web scraping nell'industria alimentare
Con la continua espansione del mercato della consegna di cibo a domicilio, diventa sempre più difficile per le aziende differenziare il proprio marchio e realizzare profitti.
Gli strumenti di web scraping consentono alle aziende del settore alimentare di semplificare e accelerare la raccolta dei dati, riducendo i tempi di elaborazione e lo sforzo umano necessario per il recupero delle informazioni.
Che tipo di dati si possono estrarre dalle piattaforme di ordinazione di cibo?
Molte app di consegna di cibo ora ospitano anche cataloghi di vendita al dettaglio non alimentari (ad esempio, articoli per il fai da te/ferramenta), quindi le analisi possono includere attributi a livello di SKU (marca, taglia/variante), alberi delle categorie e promesse di disponibilità/consegna oltre ai menu.
- Voci del menu
- Tempi di consegna
- Orario di lavoro
- Sconti e promozioni
- Immagini del menu
- Prezzi\Valutazioni\Recensioni
I dati relativi ai ristoranti includono:
- Nome dei ristoranti
- Informazioni di contatto
- Posizione
- Valutazioni/Recensioni
Come estrarre dati su cibo e ristoranti?
Gli strumenti di web scraping consentono alle aziende di estrarre dati relativi al cibo da piattaforme di consegna a domicilio come Zomato, Uber Eats, Swiggy, Grubhub e molte altre. Il flusso di lavoro generale degli strumenti di web scraping per l'estrazione di dati da siti web specifici è descritto di seguito.
I flussi di lavoro di scraping vengono sempre più integrati negli agenti di intelligenza artificiale tramite MCP (Model Context Protocol). Ad esempio, Bright Data e Apify offrono entrambi configurazioni basate su MCP (inclusa la configurazione del client con un clic nella documentazione) per velocizzare la creazione, il test e la manutenzione degli scraper.
La maggior parte delle piattaforme di consegna di cibo a domicilio, come Zomato, Eat Street e Delivery.com, suddivide i dati dei prodotti su più pagine di elenco prodotti, un processo noto come paginazione, per migliorare le prestazioni della pagina e l'esperienza utente. La paginazione può assumere la forma di un pulsante "carica altro", un pulsante "avanti", uno scorrimento infinito o una paginazione numerica senza il pulsante "avanti" (vedi Figura 2).
Tuttavia, per gli scraper web è difficile gestire le pagine web impaginate. Ad esempio, se cerchi "pasta" su UberEats, noterai che la pagina della categoria è composta da più pagine di prodotto.
Per lavori con impaginazione lunga/scorrimento infinito, l'utilizzo di controlli di sessione più stabili (ad esempio, sessioni residenziali di durata maggiore / controlli TTL) può ridurre i blocchi a metà esecuzione e la copertura incompleta delle pagine.
Figura 2: Rappresentazione di diverse tecniche di impaginazione
I 5 principali casi d'uso del web scraping per i dati di consegna di cibo
1. Stabilire prezzi basati sul mercato
La determinazione dei prezzi basata sul mercato è una delle strategie di prezzo per ottenere l'ottimizzazione dei prezzi . Il web scraping consente alle aziende di raccogliere informazioni sui prezzi dei prodotti alimentari, come i dati sugli sconti e i prezzi dei menu, dalle pagine dei prodotti dei concorrenti.
Prima di selezionare i dati da estrarre, è necessario identificare i concorrenti e gli URL delle pagine dei loro prodotti sui siti web di ristorazione target, che serviranno come input per il programma di scraping.
Tuttavia, concentrarsi esclusivamente sul prezzo per rimanere competitivi anziché sul cliente non sarà una strategia efficace per raggiungere una crescita sostenibile. È fondamentale comprendere prima di tutto il valore percepito del proprio marchio.
Ad esempio, molti clienti preferiscono marchi con prezzi più elevati che enfatizzano il valore offerto. Fissare un prezzo troppo alto comporterà la perdita di opportunità di vendita per il vostro marchio, mentre un prezzo troppo basso comporterà una perdita di fatturato.
2. Gestire la concorrenza locale
La concorrenza locale nelle aree metropolitane è particolarmente agguerrita, soprattutto per le piccole e medie imprese. È fondamentale comprendere il modus operandi dei concorrenti e i loro punti di forza per ottenere un vantaggio competitivo. Gli strumenti di web scraping possono consentire alle aziende di analizzare la concorrenza estraendo dati geolocalizzati sulle consegne di cibo e informazioni sulla posizione dei ristoranti.
Ad esempio, se sei un'azienda B2B che lavora principalmente con imprese locali, puoi trovare ristoranti nelle vicinanze filtrando i risultati di ricerca per paese e città.
I siti web di consegna di cibo a domicilio consentono alle aziende di filtrare o cercare un'impresa di ristorazione in una specifica area geografica per valutare potenziali opportunità di collaborazione. È possibile estrarre le informazioni di contatto, le valutazioni, il sito web, le zone di consegna e gli orari di apertura per comprendere meglio il loro funzionamento e contattarli.
3. Trasformare le recensioni dei clienti in informazioni utili
Estrarre i dati delle recensioni dei clienti da diverse app di consegna di cibo è un'operazione lunga e complessa. Il web scraping consente alle aziende di raccogliere le recensioni dei ristoranti da vari siti web di consegna di cibo. Le aziende possono quindi condurre un'analisi del sentiment sui dati delle recensioni dei clienti raccolti utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale.
È possibile classificare le parole estratte dai dati testuali come negative, positive o neutre, manualmente o utilizzando uno strumento di annotazione dei dati (vedere figura 4). Le aziende possono ottenere informazioni preziose sul proprio marchio, sui prodotti o sui servizi conducendo un'analisi del sentiment sui dati delle recensioni estratti.
Figura 4: Un esempio di analisi del sentiment utilizzata per analizzare una recensione del cliente.
4. Ottimizzare la previsione e la gestione della domanda
Previsioni imprecise possono portare a scorte eccessive o insufficienti. Ciò può essere causato da un'errata interpretazione dei dati, da modelli in continua evoluzione e dalla disponibilità limitata di dati.
La previsione automatizzata della domanda basata sull'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza delle previsioni sfruttando i dati in tempo reale provenienti da fonti interne (ad esempio, sistemi ERP) ed esterne (ad esempio, piattaforme di social media e piattaforme di consegna di cibo). Il web scraping consente alle aziende di raccogliere grandi quantità di dati su base settimanale, mensile e annuale per alimentare i modelli di intelligenza artificiale.
5. Scopri le tendenze nel settore alimentare
Il web scraping aiuta le aziende a estrarre voci di menu, descrizioni dei piatti, tempi di preparazione e percorsi di consegna da diverse fonti web. I dati estratti consentono alle aziende di identificare le tendenze attuali del settore alimentare e di rimanere al passo con un panorama commerciale in continua evoluzione.
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