Principaux fournisseurs de données sur le commerce de détail en 2026 : évaluation des meilleures options

Dans cet article de blog, vous apprendrez :

• Les principaux types de données de vente au détail et ce qu’elles représentent.
• Comment utiliser les données de vente au détail et pourquoi elles permettent une meilleure prise de décision.
• Les principaux obstacles à la collecte de données de vente au détail et pourquoi s’appuyer sur un fournisseur de données de vente au détail est le meilleur moyen de les surmonter.
• Les aspects à prendre en compte lors de l’évaluation de ces fournisseurs.
• Une comparaison détaillée des principaux fournisseurs de données de vente au détail sur ces aspects.

Plongeons-nous dans le vif du sujet !

TL;DR : aperçu des meilleurs fournisseurs de données sur le commerce de détail

Ce que représentent les données de vente au détail : principaux types

Les données de vente au détail sont un terme général qui désigne les faits, les mesures et les informations recueillis auprès des détaillants sur leurs activités, leurs ventes, leurs produits, leurs clients et leurs performances sur le marché. Plus précisément, les principaux types de données de vente au détail comprennent :

• Données transactionnelles: enregistrements des achats individuels, y compris la date, l’heure, le prix et le mode de paiement.
• Données sur les prix: informations sur les prix des produits, les remises et l’historique des variations chez les détaillants.
• Données clients: données sur les caractéristiques démographiques des acheteurs, leurs coordonnées, leur historique d’achat, etc.
• Données sur les ventes: mesures de performance agrégées telles que les unités vendues, le chiffre d’affaires et les taux de vente.
• Données sur les stocks: visibilité en temps réel sur les niveaux de stock, la disponibilité et les performances des références.
• Données sur les produits: informations structurées sur les produits, y compris des attributs tels que la marque, la taille, la couleur et la catégorie.
• Données sur les promotions et le marketing: détails sur les campagnes, les remises, les coupons et les emplacements privilégiés.
• Données sur les magasins et les emplacements: informations sur les emplacements physiques des magasins, leurs formats et leurs heures d’ouverture.
• Données relatives à la chaîne d’approvisionnement et à la logistique: statistiques sur les entrepôts, les délais de livraison et les performances de distribution.
• Données comportementales: informations sur la manière dont les utilisateurs interagissent avec les sites web ou les applications de vente au détail, telles que les pages consultées ou les paniers abandonnés, et autres mesures similaires.

Comment les données de vente au détail permettent de prendre de meilleures décisions

Le commerce de détail est l’un des secteurs les plus importants et les plus dynamiques au monde. À eux seuls, les États-Unis ont généré plus de 7 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires dans le commerce de détail, sous l’impulsion de géants mondiaux tels que Walmart, Amazon et Costco. L’Europe se classe au troisième rang mondial des marchés du commerce électronique de détail, avec un chiffre d’affaires de 631,9 milliards de dollars, qui devrait atteindre 902,3 milliards de dollars d’ici 2027, à un taux annuel constant de 9,31 %.

Du côté de la demande, le marché est tout aussi important. En 2025, on comptait plus de 4,88 milliards de consommateurs dans le monde, soit près de 60 % de la population mondiale, et les projections atteignent 5,6 milliards d’ici 2030.

Sur un marché aussi vaste, concurrentiel et dynamique, l’accès à des données de vente au détail de haute qualité n’est plus une option. C’est une nécessité stratégique. Les données de vente au détail permettent aux entreprises de comprendre les tendances en matière de prix, de surveiller l’activité des concurrents, de suivre la disponibilité des stocks, d’identifier les changements dans les préférences des consommateurs en temps quasi réel, et bien plus encore.

Par exemple, une marque de commerce électronique peut utiliser les données sur les prix et la disponibilité pour repérer quand un concurrent est en rupture de stock et ajuster ses propres prix afin de capter la demande. De même, les données sur les ventes et le comportement des clients aident les détaillants à anticiper la demande saisonnière, à optimiser les promotions et à éviter les surstockages ou les ruptures de stock coûteux.

Surmontez les défis liés à la récupération des données de vente au détail grâce à un fournisseur de données spécialisé

Avec l’essor constant du commerce en ligne, la collecte de données sur le commerce de détail peut sembler plus facile que jamais, grâce au Scraping web. Rien qu’aux États-Unis, 95 % des Américains font des achats en ligne au moins une fois par an, générant ainsi des volumes considérables de données publiques sur le commerce de détail.

Dans la pratique, cependant, la récupération de données de vente au détail à grande échelle est loin d’être simple. Les collecteurs de données sont confrontés à plusieurs défis persistants :

• Structures incohérentes des pages produits: les sites web de vente au détail, et même les pages d’un même site, utilisent des mises en page, des schémas et des conventions de nommage différents. Il est donc difficile de créer une logique d’analyse des données fiable et réutilisable, ce qui peut nécessiter le recours au Scraping web par IA.
• Échelle et fragmentation: les mêmes produits sont souvent vendus par des centaines de détaillants en ligne. Cela nécessite des systèmes robustes pour dédupliquer, normaliser et agréger les données afin d’obtenir des résultats de haute qualité.
• Protections anti-bots: les grands détaillants tels qu’Amazon, Walmart et eBay déploient des CAPTCHA, des interdictions d’adresses IP, des limitations de débit et des systèmes de détection de bots qui bloquent activement les bots de Scraping web automatisés.
• Exigences en matière de fraîcheur des données: les prix, la disponibilité et les promotions changent fréquemment, ce qui oblige les Scrapers à fonctionner en continu sans déclencher de détection ou de temps d’arrêt.
• Complexité opérationnelle: la maintenance de l’infrastructure, des Proxy, des réessais et des pipelines de surveillance exige des efforts et des coûts d’ingénierie continus.

Compte tenu de ces obstacles, la mise en place d’un système interne de collecte de données sur le commerce de détail est rarement l’option la plus efficace. Par conséquent, de nombreuses entreprises font appel à des fournisseurs de données spécialisés dans le commerce de détail. Ces solutions gèrent l’extraction des données, l’infrastructure et la conformité, rendant les données sur le commerce de détail accessibles par deux méthodes principales :

• Jeux de données sur le commerce de détail: données pré-collectées, structurées et régulièrement mises à jour couvrant l’historique des prix, les produits, les stocks et les promotions chez les détaillants. Elles sont prêtes à être analysées immédiatement et à servir à la formation en ML/IA.
• API de scraping de données de vente au détail: points de terminaison qui extraient des données de vente au détail à grande échelle en temps réel, gèrent les Proxies, les systèmes anti-bot et l’analyse tout en renvoyant des résultats propres et standardisés. Elles peuvent généralement être intégrées dans des agents IA en tant qu’outils externes ou solutions de développement basées sur l’IA.

Ce qu’il faut rechercher chez un fournisseur de données de vente au détail

En faisant appel à un fournisseur de données sur le commerce de détail, vous pouvez vous concentrer sur la génération d’informations et la prise de décisions plutôt que sur la gestion de la complexité de la collecte de données. Dans le même temps, le nombre impressionnant de fournisseurs sur le marché peut être décourageant.

Pour identifier les solutions les plus fiables, vous devez les comparer en fonction de facteurs communs tels que :

• Étendue des données: les types et la portée des données de vente au détail proposés par le fournisseur.
• Sources d’information: les endroits où la société de données collecte ses données de vente au détail, notamment les boutiques en ligne, les places de marché et les intégrations de partenaires.
• Infrastructure: la capacité du fournisseur à évoluer, à maintenir la disponibilité, à traiter de grands volumes de demandes et à garantir des taux de réussite élevés en matière de données.
• Intégration avec l’IA: prise en charge de la connexion des données de vente au détail aux agents IA, aux flux de travail et aux pipelines.
• Actualité des données: disponibilité de données historiques et/ou en temps réel sur le commerce de détail.
• Exigences techniques: compétences, outils ou infrastructure nécessaires pour accéder aux données de vente au détail, les traiter et les intégrer.
• Gouvernance des données: garantie que le fournisseur de données de vente au détail respecte les cadres de confidentialité pertinents tels que le RGPD et le CCPA.
• Tarification: disponibilité de formules d’abonnement, de forfaits personnalisés, d’essais et d’échantillons de Jeux de données à des fins d’évaluation.

Les 6 meilleurs fournisseurs de données de vente au détail

Découvrez la liste des meilleurs fournisseurs de données de vente au détail, soigneusement sélectionnés et évalués selon les critères présentés précédemment.

1. Bright Data

Bright Data est la première plateforme de données web au monde, alimentée par une infrastructure de niveau entreprise. Contrairement à d’autres fournisseurs qui proposent des données statiques ou des architectures non évolutives, elle offre un écosystème illimité, en temps réel et infiniment évolutif.

Cette infrastructure prend en charge de nombreux cas d’utilisation, y compris des scénarios d’utilisation de données de vente au détail modernes via :

• Jeux de données sur le commerce de détail: jeux de données enrichis et validés fournis au format JSON, CSV ou Parquet, vous permettant d’éviter complètement le processus de collecte de données. Ces jeux de données contiennent des millions d’enregistrements et sont conçus pour une analyse historique approfondie, une analyse comparative de la concurrence et optimisés pour l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique et l’ingestion LLM. Chaque jeu de données comprend des champs clés tels que le SKU, l’historique des prix, l’état des stocks, la répartition des notes, les détails du vendeur et le sentiment des clients.
• API Retail Scraper: points de terminaison de scraping avec une interface supplémentaire sans code pour extraire des informations à la demande à grande échelle à partir de plateformes de vente au détail. Le contournement des anti-bots et la rotation des adresses IP sont entièrement automatisés, garantissant un taux de réussite de 99,99 %. Les domaines pris en charge comprennent Amazon, Walmart, Google Shopping, AliExpress, Target et IKEA.
• Bright Insights: s’appuyant sur l’infrastructure massive de Bright Data, ce service fournit des informations exploitables. Les cas d’utilisation stratégiques pris en charge comprennent les informations sur les prix, le MAP (prix minimum annoncé), la part de voix, la part de marché, l’optimisation des rayons numériques et l’optimisation des revenus.

Avec plus de 150 millions d’adresses IP Proxy, Bright Data offre l’environnement de collecte de données le plus éthique, le plus conforme et le plus robuste au monde. Cela permet de soutenir les entreprises de toutes tailles, des marques de boutique aux entreprises du Fortune 500.

Ensemble, ces capacités font de Bright Data le meilleur fournisseur de données sur le commerce de détail !

➡️ Idéal pour: la collecte et l’analyse de données de vente au détail à l’échelle de l’entreprise, les intégrations IA transparentes et la formation de modèles d’apprentissage automatique.

Étendue des données:

• Historique des achats, données de service et modèles de comportement des clients extraits de Jeux de données de vente au détail.
• Prix initial, prix final, remises, devise, historique des prix et surveillance des prix des concurrents.
• Avis, noms des évaluateurs, notes, commentaires et tendances en matière de comportement d’achat.
• Unités vendues, produits les plus vendus, ventes par catégorie, indicateurs de revenus et analyse des parts de marché.
• Niveaux de stock, indicateurs de stock faible, disponibilité par SKU, informations sur l’optimisation des stocks et tendances en matière de réapprovisionnement.
• Nom du produit, marque, description, catégorie, attributs (taille, couleur, matériau), produits correspondants/similaires et balises/images visuelles.
• Remises, ventes flash, suivi des promotions, informations sur les prix minimaux annoncés et écarts de prix liés aux campagnes.
• Disponibilité spécifique au marché et à la plateforme, code pays, domaine racine et informations sur le magasin.
• Visibilité des rayons numériques, classement dans les résultats de recherche, performances de l’assortiment et suivi des tendances des produits.

Sources d’informations:

• Amazon, Shopee, Walmart, TikTok Shop, Shein, Google Shopping, eBay, Home Depot US, Etsy, Zara, Target, H&M, Naver, Costco et plus de 50 autres détaillants mondiaux.

Infrastructure:

• Collecte de données évolutive avec plus de 150 millions d’adresses IP Proxy dans 195 pays.
• Prise en charge d’une concurrence illimitée.
• Temps de disponibilité et taux de réussite de 99,99 % pour le scraping des API.
• Mesures anti-bot avancées, notamment la rotation des adresses IP, la Résolution de CAPTCHA et les en-têtes HTTP personnalisés pour un accès ininterrompu.
• Extraction de données en masse pour traiter 5 000 URL par requête.
• Livraison flexible des jeux de données au format JSON, NDJSON, CSV, Parquet
• Jeux de données sur Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, Webhooks et d’autres canaux.
• Outils avancés de filtrage et de segmentation des jeux de données qui vous permettent de vous concentrer sur les données les plus pertinentes, de rationaliser l’analyse et de réduire les coûts.
• Jeux de données validés, nettoyés, enrichis et optimisés pour le LLM, prêts à être utilisés dans des workflows d’IA ou d’analyse.
• Accès à un référentiel de pétaoctets de données mises en cache, y compris des informations sur les magasins de détail, via le service API Web Archive.
• Assistance dédiée 24 h/24 et 7 j/7 par des experts en données pour garantir le bon déroulement des opérations et vous guider.

Intégration avec l’IA:

• Prise en charge de plus de 70 solutions et frameworks d’IA, notamment LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, AWS Bedrock AI Agents, IBM Watsonx, Microsoft Copilot Studio et bien d’autres.
• Filtrage en langage naturel pour décrire vos besoins en matière de données en anglais simple et permettre à l’IA d’appliquer automatiquement des filtres précis.
• Intégration simplifiée dans les agents IA pour l’analyse du commerce de détail via Web MCP.

Actualité des données:

• Données historiques et tendances disponibles via des jeux de données prédéfinis avec des calendriers de mise à jour flexibles (quotidien, hebdomadaire, mensuel).
• Collecte de données de vente au détail en temps réel via des outils de scraping basés sur des API et sans code.

Exigences techniques:

• Connaissances techniques de base suffisantes pour commencer à collecter des données de vente au détail standard via des API.
• Les scrapers sans code permettent une extraction simplifiée des données directement depuis la plateforme Bright Insights.
• Connaissance des API recommandée pour l’automatisation avancée, les workflows personnalisés ou l’intégration avec des outils BI.

Gouvernance des données:

• Entièrement conforme au RGPD et au CCPA.
• Certifié SOC 2 Type II, ISO 27001 et autres normes de sécurité.
• Données provenant uniquement de sources publiques et éthiques.

Tarification:

• Essai gratuit disponible + exemples de Jeux de données de vente au détail.
• Le scraping des données de vente au détail commence à 1,50 $/1 000 enregistrements.
• Le prix des jeux de données de vente au détail commence à 2,50 $/1 000 enregistrements.
• Les formules d’abonnement flexibles commencent à 1 000 $/mois pour bénéficier des informations de haute qualité fournies par Bright Insights.

2. GroupBWT

GroupBWT est une société d’ingénierie de données et de développement de logiciels qui fournit des solutions de données de niveau entreprise. Pour le commerce de détail, elle offre un accès API direct avec scraping intelligent de secours. Ce système vous permet de récupérer des informations au niveau des SKU et des magasins, de suivre les promotions, de surveiller les rayons numériques, d’accéder à l’historique des prix, et plus encore. Le fournisseur propose également des exportations de données structurées au format JSON et CSV.

➡️ Idéal pour: les pipelines de veille économique pour l’analyse du commerce de détail.

Étendue des données:

• Prix au niveau des SKU, prix de vente conseillé par le fabricant (MSRP), prix de vente, bases de référence historiques des prix, baisses de prix, écarts liés aux campagnes, surveillance des ventes flash, codes promotionnels, logique des coupons, balises d’urgence, offres groupées d’influenceurs et cartographie des campagnes par région/appareil.
• Comptes de stock, balises de stock faible, disponibilité par magasin, par zone géographique, par ville ou par code postal, tendances de réapprovisionnement, surveillance du cycle de vie des SKU, audits d’assortiment régionaux et différences de SKU spécifiques aux magasins.
• Attributs des produits, analyse des allégations, balises visuelles, normalisation entre les magasins et suivi du déploiement local.
• Classement dans les résultats de recherche, visibilité des rayons numériques, mesures de la part de marché, cartographie des mots-clés, attribution des vendeurs, URL sources, horodatage et résultats prêts à être audités.

Sources d’information:

• Amazon, Walmart, eBay, Sephora, Boots UK, Rossmann.de, Zalando, Target, Best Buy et Costco.

Infrastructure:

• Accès direct à l’API avec scraping intelligent de secours pour une collecte de données ininterrompue.
• Prise en charge de l’extraction d’applications mobiles sur iOS/Android et de pages riches en JavaScript.
• Rotation IP intégrée, en-têtes HTTP dynamiques et gestion CAPTCHA.
• Données structurées et prêtes pour la BI fournies via JSON, CSV, API, S3 ou SFTP.

Intégration avec l’IA:

• Intégration de base par encapsulation des API dans des outils IA.
• Technologie officielle pour le développement de chatbots IA personnalisés.

Actualité des données:

• Synchronisation en temps réel des prix, des stocks, des promotions et du positionnement des produits sur les rayons numériques.
• Fréquence horaire, quotidienne ou personnalisée en fonction de la vitesse de rotation des SKU et des besoins de l’entreprise.
• Informations historiques sur les prix pour l’analyse des tendances.

Exigences techniques:

• Compétences de base en programmation ou en traitement des données requises pour l’intégration de l’API.
• Compétences en analyse de données recommandées pour explorer les exportations de bases de données via SQL, Tableau, Power BI ou Looker.

Gouvernance des données:

• Conformité RGPD, au CCPA et aux lois locales sur la protection de la vie privée intégrée dans les pipelines.
• Journaux prêts pour l’audit, application du consentement et métadonnées SKU traçables.

Tarification:

• Audit gratuit de 30 minutes pour évaluer l’ampleur du projet avant l’établissement du devis.
• Les coûts varient en fonction du nombre de plateformes, du volume de SKU, de la fréquence de synchronisation et du type de source.
• De quelques centaines de dollars par mois pour les besoins de base à 5 000 à 50 000 dollars ou plus pour les besoins des entreprises.

3. Retail Scrape

Retail Scrape est une société spécialisée dans la fourniture de solutions complètes d’intelligence des données pour le commerce de détail. Elle combine des services de Scraping web gérés, des API de Scraping, des Jeux de données structurés et des analyses pour aider les détaillants, les marques et les distributeurs à prendre des décisions plus éclairées. Ses services comprennent la Surveillance des prix des concurrents, l’extraction de données sur les produits (prix, stocks, avis et attributs), le suivi de la conformité aux prix minimaux recommandés et l’analyse du sentiment des clients.

➡️ Idéal pour: les projets d’acquisition de données de vente au détail, où l’accès à des centaines de sources verticales est fondamental.

Étendue des données:

• Surveillance des prix avec tendances historiques, offres promotionnelles, prix réduits, optimisation dynamique des prix et suivi de la conformité MAP.
• Avis clients, notes, commentaires, informations sur le sentiment et Jeux de données structurés sur le comportement des consommateurs.
• Listes des meilleures ventes et indicateurs de performance commerciale.
• Disponibilité des stocks et des produits, niveaux d’inventaire, suivi des références et tendances de réapprovisionnement.
• Informations complètes sur les produits, y compris les noms, descriptions, catégories, marques, références, codes UPC/EAN, spécifications, images, variantes, dimensions, couleurs, tailles, types de matériaux et produits phares.
• Détails d’expédition, options de livraison et estimations des délais de livraison.
• Informations sur les rayons numériques et le comportement d’achat, y compris les modèles d’avis, l’assortiment et les indicateurs de visibilité.

Sources d’information:

• Amazon, Myntra, Walmart, eBay, Best Buy, Shopware, Alibaba, Shopee, Target, AliExpress, Etsy, Rakuten, ZARA, Wish et plus de 150 autres.

Infrastructure:

• Infrastructure de scraping basée sur une API.
• Prise en charge du scraping programmé, avec des options de fréquence en temps réel, horaire, quotidienne, hebdomadaire ou personnalisée.
• Algorithmes de scraping avancés avec nettoyage HTML.
• Processus de validation des données pour garantir leur exactitude avant leur livraison via le cloud, FTP ou e-mail.
• Données envoyées aux formats CSV, JSON, XML et SQL.

Intégration avec l’IA:

• Prise en charge intégrée de l’optimisation des prix basée sur l’IA, de l’analyse prédictive, de la correspondance des produits, des informations sur les tendances, des informations sur le marché et des rapports automatisés.

Actualité des données:

• Mises à jour et collecte en temps réel des prix, des stocks et des promotions.
• Historique et Jeux de données sur les prix disponibles.
• Fréquences de rafraîchissement personnalisables en fonction des besoins de l’entreprise.

Exigences techniques:

• Connaissances de base en matière de traitement des données et compétences en codage pour l’intégration d’API.
• Compétences en analyse de données ou en science des données recommandées pour l’utilisation d’outils BI, de tableaux de bord ou d’outils d’analyse.
• Aucune compétence technique requise si vous utilisez des services de scraping entièrement gérés.

Gouvernance des données:

• Conforme au RGPD et au CCPA.

Tarification:

• Les prix des jeux de données de base commencent à 20 $.
• Les tarifs sont personnalisés et varient en fonction des plateformes, du volume et de la fréquence (contactez l’entreprise pour obtenir un devis).

4. Data.gov

Data.gov est le portail centralisé de données ouvertes du gouvernement américain. Afin de favoriser la transparence, l’innovation et la recherche, il offre un accès public et lisible par machine aux Jeux de données fédéraux. En ce qui concerne les données sur le commerce de détail, il fournit 22 Jeux de données couvrant les ventes, les prix, le nombre de magasins, l’emplacement des concessionnaires, le commerce de détail du cannabis et du tabac, ainsi que les données relatives au commerce de détail dans le domaine de l’énergie. Les données sont disponibles en plusieurs formats et prennent en charge les projets d’IA/ML, les analyses et les analyses de tendances.

➡️ Idéal pour: la formation aux données IA/ML, l’expérimentation et les projets de validation de concept.

Étendue des données:

• Données hebdomadaires, trimestrielles et historiques sur les ventes au détail de divers produits par région, ville ou comté.
• Prix de détail moyens à la consommation pour plusieurs produits, y compris des résumés annuels historiques et des données sur les tendances.
• Enquêtes sur les locaux commerciaux vacants, emplacements des détaillants titulaires d’une licence médicale, nombre total d’établissements de vente au détail par État/ville et emplacements des concessionnaires de vente au détail.
• Études sur la publicité pour le tabac mettant en évidence les pratiques marketing susceptibles d’attirer les enfants.

Sources d’information:

• Au niveau fédéral: ministère de l’Agriculture, ministère de l’Énergie, ministère du Travail, Laboratoire national des énergies renouvelables, etc.
• Au niveau des États: New York, Connecticut, Californie, Maryland, Iowa, etc.
• Ville/comté: New York, Philadelphie, comté d’Allegheny, district de Columbia, etc.

Infrastructure:

• Téléchargements manuels de jeux de données, avec des fichiers disponibles aux formats CSV, JSON, XML, RDF, XLS, PDF, HTML, ZIP, GeoJSON et KML.
• Accès API disponible via l’API Data.gov.

Intégration avec l’IA:

• Les jeux de données peuvent être utilisés pour l’entraînement de modèles d’IA.

Actualité des données:

• Variable selon les jeux de données, certains étant mis à jour périodiquement (chaque semaine ou chaque trimestre), tandis que d’autres sont statiques.

Exigences techniques:

• Selon l’ensemble de données choisi, les compétences requises vont de la gestion de données de base à l’analyse de données avancée.
• Des compétences web de base peuvent être nécessaires pour accéder aux données via l’API.

Gouvernance des données:

• Conformité avec la stratégie fédérale américaine en matière de données.

Tarification:

• Accès gratuit à tous les jeux de données.

5. Roboflow

Roboflow est une plateforme de vision par ordinateur de bout en bout. Elle vous fournit notamment des outils pour créer, former et déployer à grande échelle des systèmes d’apprentissage automatique basés sur la vision. Pour les scénarios de vente au détail, elle est fournie avec des Jeux de données visuels pour la surveillance des rayons, la visibilité des stocks, la reconnaissance des produits et la détection des promotions. La plateforme fournit l’hébergement géré des Jeux de données, l’étiquetage assisté par l’IA, la formation automatisée, des API et le déploiement en périphérie.

➡️ Idéal pour: les solutions d’apprentissage automatique basées sur la vision par ordinateur conçues pour les cas d’utilisation dans le commerce de détail.

Étendue des données:

• Visibilité des stocks basée sur des images grâce à des jeux de données de vision par ordinateur, notamment la disponibilité en rayon, les rayons vides, les espaces vides dans les rayons, les stocks dans les réfrigérateurs, la détection des palettes et la surveillance des stocks en magasin à partir de photos et de vidéos.
• Données visuelles sur les produits dérivées d’images étiquetées, couvrant les références, les produits emballés, les produits alimentaires, les boissons, les vêtements, les chaussures, les meubles, les articles ménagers, les codes-barres, les logos et la reconnaissance des marques.
• Identification visuelle des éléments promotionnels tels que les panneaux de soldes, les étiquettes de réduction et les emplacements en vedette dans les images de vente au détail.
• Jeux de données visuels relatifs aux palettes, aux emballages, aux entrepôts, à la gestion des stocks, etc.

Sources d’informations:

• Jeux de données visuelles téléchargés par les utilisateurs à partir de multiples sources.
• Données visuelles synthétiques et augmentées.

Infrastructure:

• Plateforme cloud pour l’hébergement, l’étiquetage, la gestion des versions et la gestion de jeux de données de vision par ordinateur à grande échelle.
• Architecture API first pour l’accès aux jeux de données, l’entraînement des modèles, le déploiement et l’inférence.
• Prise en charge des pipelines de données automatisés permettant l’ingestion continue d’images et le réentraînement des modèles.

Intégration avec l’IA:

• Prise en charge native de l’entraînement et du déploiement de modèles de vision par ordinateur, y compris la détection, la classification, la segmentation et le suivi d’objets.
• S’intègre aux frameworks et workflows ML populaires, permettant une intelligence visuelle en temps réel pour des cas d’utilisation dans le commerce de détail tels que la surveillance des rayons et la visibilité des stocks.
• Permet d’obtenir des informations basées sur l’IA à partir d’images et de vidéos plutôt que de données commerciales traditionnelles sous forme de tableaux.

Actualité des données:

• Jeux de données historiques d’images de vente au détail, avec prise en charge des mises à jour continues des jeux de données.

Exigences techniques:

• Connaissances intermédiaires à avancées en apprentissage automatique ou en vision par ordinateur requises pour la formation et le réglage des modèles.
• Compétences en codage nécessaires pour la gestion des jeux de données et l’inférence hébergée, avec une expertise plus avancée requise pour les pipelines personnalisés ou les déploiements en périphérie.
• Convient aussi bien aux équipes techniques qu’aux non-experts grâce à des workflows gérés disponibles directement sur la plateforme.

Gouvernance des données:

• Dépend de l’utilisation.

Tarification:

• Formules par abonnement :
  • Public: niveau gratuit avec jusqu’à 60 $ par mois en crédits gratuits.
  • Core: 99 $ par mois avec 60 $ de crédits gratuits et des fonctionnalités supplémentaires.
  • Entreprise: tarification personnalisée.

6. Dataseeders

Dataseeders transforme les données web en informations pratiques, en fournissant des solutions de Scraping web de pointe qui permettent aux entreprises d’obtenir des informations précises et opportunes. Ses offres de vente au détail comprennent les prix des concurrents, les stocks de produits, les promotions, les emplacements des magasins, les avis des clients et les données de distribution, ce qui permet de réaliser la Surveillance des prix, d’analyser les tendances et d’obtenir des informations hyperlocales sur le marché.

➡️ Idéal pour: les équipes non techniques qui ont besoin de données commerciales prêtes à l’emploi.

Étendue des données:

• Données sur l’emplacement des magasins de détail, y compris les adresses, les géolocalisations, les succursales, les franchises, les installations, l’état d’exploitation, les ouvertures et les fermetures.
• Données sur les prix pratiqués par la concurrence avec surveillance des prix en temps réel et alertes en cas de changement de prix.
• Disponibilité des stocks et des inventaires, indicateurs des produits les plus vendus, promotions, offres spéciales et suivi de la distribution des marques.
• Avis, notes et sentiments des clients concernant les produits et les services des magasins.

Sources d’information:

• Des milliers de sites web et de plateformes de vente au détail dans le monde entier, y compris des applications mobiles.

Infrastructure:

• Services de scraping web gérés avec collecte et traitement des données de bout en bout.
• Livraison de données structurées dans le format de sortie souhaité.

Intégration avec l’IA:

• IA et apprentissage automatique utilisés en interne pour la validation, l’enrichissement et l’assurance qualité des données.

Actualité des données:

• Options de scraping en temps réel pour les données dynamiques du commerce de détail.
• Jeux de données de vente au détail fournis sous forme de résultats prêts à l’emploi.

Exigences techniques:

• Aucune infrastructure de scraping ou outil de scraping n’est nécessaire de votre part, car la collecte des données est entièrement gérée.
• Compétences en analyse de données nécessaires pour explorer et interpréter les données de vente au détail.

Gouvernance des données: non divulguée.

Tarification:

• Tarification personnalisée en fonction des exigences en matière de données, des plateformes, de l’échelle et du cas d’utilisation (engagement basé sur un devis via une consultation directe).

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert l’immense valeur des données de vente au détail et pourquoi le partenariat avec un fournisseur spécialisé constitue un avantage stratégique. Les principaux fournisseurs de données de vente au détail fournissent des résultats grâce à des Jeux de données sélectionnés ou à des solutions basées sur des API qui se connectent à des référentiels centralisés ou extraient des informations en temps réel.

Parmi les leaders du secteur, Bright Data se distingue par une infrastructure et des outils de niveau entreprise conçus pour l’ère de l’IA. Ses solutions spécifiques au commerce de détail comprennent :

• Jeux de données sur le commerce de détail: des millions d’enregistrements, tels que l’historique des prix, les détails des références, les niveaux de stock et le sentiment des clients provenant de dizaines de sites web de vente au détail.
• API de scraping: points de terminaison de scraping pour l’extraction à la demande de données en temps réel provenant de géants tels qu’Amazon, Walmart, eBay et bien d’autres.
• Bright Insights: une couche d’intelligence spécialisée qui transforme les données brutes en rapports stratégiques sur les parts de marché, la conformité MAP et les performances des rayons numériques.

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FAQ

Où obtenir des données sur le commerce de détail ?

Vous pouvez obtenir des données sur le commerce de détail auprès de diverses sources gouvernementales, d’agrégateurs ou directement sur les sites web de commerce électronique. Parmi les options les plus populaires, citons Data.gov pour les Jeux de données publiques américaines, Amazon, Walmart, Target, eBay, Zalando, Etsy, ainsi que les boutiques Shopify, Best Buy, Costco, Wayfair, Alibaba et les API ou flux publics des chaînes de magasins locales pour obtenir des informations sur les produits, les prix, les stocks et les ventes.

Comment récupérer les données de vente au détail ?

Les fournisseurs de données sur le commerce de détail proposent généralement deux options principales.

• Jeux de données pré-packagés: collections sélectionnées comprenant l’historique des ventes, les prix, l’emplacement des magasins et les tendances en matière de stocks. Elles sont idéales pour l’analyse des tendances, les prévisions ou l’analyse comparative entre les régions et les catégories de produits.
• Collecte directe sur site: outils de scraping qui capturent les données directement à partir de sites de commerce électronique, de places de marché ou de portails de marques. Il peut également s’agir d’API qui vous donnent accès à une base de données centralisée. Dans les deux cas, ils fournissent des informations actualisées sur les prix, les niveaux de stock, les promotions et les avis, offrant ainsi un aperçu en temps réel des conditions du marché.

Qu’est-ce qu’un ensemble de données sur le commerce de détail ?

Un ensemble de données sur le commerce de détail est un aperçu structuré du marché. Il est disponible sous la forme d’un fichier contenant des données semi-structurées, qui peuvent inclure des détails sur les produits, l’historique des ventes, les variations de prix, des informations sur les magasins et les promotions. Selon le fournisseur, l’ensemble de données peut être mis à jour régulièrement ou rester statique, ce qui en fait soit une référence historique, soit un outil d’analyse en temps quasi réel.

Comment extraire des données de vente au détail ?

Chaque plateforme de vente au détail est unique, il n’existe donc pas d’approche unique pour la collecte de données de vente au détail. Cependant, à un niveau élevé, vous pouvez suivre cette feuille de route générale pour l’extraction:

1. Le Scraper se connecte au site web ou à la place de marché de vente au détail cible.
2. La page est rendue à l’aide d’un outil d’automatisation du navigateur ou analysée à l’aide d’un analyseur HTML.
3. Il applique une logique d’extraction de données pour sélectionner les nœuds HTML et extraire les informations pertinentes. Étant donné que les pages de produits (même au sein d’un même site) peuvent varier considérablement, ce processus utilise souvent un analyseur syntaxique alimenté par l’IA pour améliorer son efficacité.
4. Les données collectées sont ensuite structurées et exportées dans le format souhaité (JSON, CSV, etc.).

Pour obtenir des instructions étape par étape, consultez les tutoriels :

• Comment extraire des données d’Amazon
• Comment extraire des données de Walmart
• Comment extraire des données d’eBay en Python pour la Surveillance des prix
• Comment créer un outil de suivi des prix Amazon avec Python