Сейчас на рынке много компаний, которые предлагают услуги парсинга, то есть сбора цен в интернете. Также есть специалисты, которые могут написать парсер под ваши личные цели. Механизм работы таких сервисов заключается в том, что они собирают данные по заранее подобранным ссылкам на товары. Ссылки собираются с сайтов ваших конкурентов или с маркетплейсов, которые вы будете парсить. Как происходит подбор ссылок?
Если вы обратились в сервисную компанию, которая предлагает услуги парсинга, то подбирать ссылки будут люди. Обычно это сотрудники на аутсорсе, качество работы которых вы не сможете проверить.
- Создаётся специальный реестр. В нем к каждому товару из вашего ассортимента нужно вручную подобрать несколько ссылок на идентичные товары ваших конкурентов с разных сайтов.
- Человек открывает этот файл, копирует название вашего товара. Затем ищет его в интернете. Копирует ссылку и вставляет ее в файл.
Это довольно рутинная и трудоёмкая работа, которая предполагает что человек может ошибиться и вставить не ту ссылку или просто вставить не ту ссылку. Качество подбора ссылок сказывается на качестве собранных данных, ведь потом по этим ссылкам будет бегать робот-парсер.
Также нужно отметить тот факт, что 1 раз качественно подобрать ссылки не достаточно. В ритейле происходит постоянная ротация ассортимента: новые продукты появляются, какие-то товары исчезают. Ссылки придется постоянно обновлять, лучше 1 раз в неделю. Это опять рутинная ручная работа. Мало похоже на автоматизацию.
В случае, если у вас самописный парсер, то ссылки соответственно будут подбирать ваши сотрудники. Их зарплата - ваши издержки, о которых порой не думают заранее. К минусам самописных парсеров также можно отнести частые блокировки на большинстве сайтов и интернет-магазинов.
В статье “Два подхода к сопоставлению товаров при мониторинге конкурентов” мы рассказываем о том, как правильно автоматизировать сбор цен и других параметров в интернете, как минимизировать влияние человеческого фактора на результат и, как следствие, получать точные и актуальные данные о рынке.