Le guide ultime des solutions automatisées de web scraping

Les entreprises savent qu’elles ont besoin de données web afin d’être plus compétitives et de s’adresser plus efficacement à leur public cible. Elles savent également que le web scraping est un effort extrêmement gourmand en ressources et en temps. Ce guide propose une alternative automatisée pour les entreprises qui veulent gagner sur tous les tableaux.
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert
21-Feb-2022

Dans cet article nous parlerons des points suivants :

Qu’est-ce que le web scraping ?

En un mot, le web scraping est l’action de collecter des données cibles sur des sites web. Il peut être réalisé soit manuellement, soit dans le cadre d’un processus plus automatisé faisant intervenir un « bot », ou « robot d’indexation ». L’action de scraping consiste à identifier les données open source qui vous intéressent, à les copier, puis à les stocker dans une base de données et/ou une feuille de calcul afin qu’elles puissent ensuite être utilisées par des algorithmes et des équipes humaines pour prendre des décisions importantes.

Que pouvez-vous faire avec le web scraping ?

Le web scraping vous permet de trouver les données cibles dont vous avez besoin, puis d’analyser, rechercher et formater les informations obtenues, qui seront utilisées ultérieurement par une base de données. Voici quelques exemples de points de données couramment recueillis par les entreprises par le biais du web scraping, et de ce que ces données permettent à ces entreprises d’obtenir :

  • Données sur la concurrence/les prix : lorsqu’elles souhaitent être compétitives dans un domaine tel que le commerce en ligne, les entreprises veulent savoir en temps réel comment leurs concurrents approchent les consommateurs. Elles utiliseront donc le web scraping pour accéder à des informations sur leurs concurrents : tarifs, copies de listings, taux de conversion, articles les plus vendus dans leur créneau, offres groupées, etc. Cela les aide à comprendre l’engagement des consommateurs et à savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, ce qui leur permet d’augmenter leur part de marché.
  • Données sur les personnes et les entreprises : lorsqu’elles cherchent à cartographier un secteur d’activité à des fins d’investissement, dans le cadre d’activités liées aux ressources humaines et au recrutement, ou pour analyser le secteur en question, les entreprises vont scraper des sites tels que LinkedIn et Crunchbase. C’est de cette façon qu’elles peuvent déterminer le niveau de financement d’une entité donnée, le nombre d’employés dont elle dispose, savoir si elle se développe, identifier sa promesse marketing ainsi que les compétences uniques que peuvent avoir les recrues potentielles.
  • Données d’investissement : les fonds spéculatifs, les sociétés de capital-risque et les gestionnaires d’actifs utilisent le web scraping comme outil pour comprendre le comportement des différents marchés et la manière dont ils peuvent se positionner au mieux pour améliorer leurs revenus, leurs résultats et leur croissance. Ils cherchent à identifier les entreprises qui présentent la plus grande opportunité de valeur ajoutée en identifiant les marchés potentiels et les publics inexploités à l’heure actuelle. Cela peut se présenter sous forme de données qui mettent en évidence un forte engagement du public et de faibles taux de conversion, par exemple. En outre, les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour identifier les titres qui sont actuellement sous-évalués et donc intéressantes pour un investissement. Cela peut se présenter sous la forme de données, par exemple un volume de transactions boursières inférieur à la normale associé à une bonne solidité financière de l’entreprise et à un sentiment positif des investisseurs sur les forums et les groupes de discussion.
  • Données des réseaux sociaux : les entités qui cherchent à exploiter les données des réseaux sociaux peuvent vouloir recueillir des informations qui les aideront à identifier les acteurs clés du secteur, également appelés « influenceurs ». Ces informations peuvent vous aider à mettre en place des campagnes marketing, des collaborations et à positionner votre marque. Les entreprises peuvent également chercher à identifier l’opinion des consommateurs sur certains produits ou services, ainsi que l’engagement des utilisateurs vis-à-vis de certains types de contenus pertinents. Cela peut les aider à créer des stratégies de production et de marketing axées sur l’acheteur, stratégies qui augmenteront leur popularité et généreront des ventes.

Comment le Web Scraper IDE facilite-t-il l’automatisation du web scraping ?

Les entreprises qui recourent au web scraping savent deux choses :

  1. L’accès aux données cibles est un outil puissant qui leur permet d’être plus compétitives et d’être plus populaires avec certains groupes de consommateurs.
  2. Le web scraping est un effort significatif qui est très gourmand en ressources. Il nécessite des groupes dédiés d’ingénieurs, de professionnels de l’informatique et du DevOps, qui doivent travailler pour débloquer les données cibles, ainsi que pour nettoyer, synthétiser et préparer les données en vue de leur utilisation dans des algorithmes. Elles savent que le web scraping nécessite la création et la maintenance de matériel (serveurs) et de logiciels, afin qu’il soit possible d’identifier, de collecter et d’analyser les données qui leur fourniront un avantage informatif unique dans leur secteur d’activité.

De ce fait, les entreprises se tournent vers des solutions de collecte de données automatisées qui constituent une alternative viable au web scraping traditionnel. L’un des outils les plus efficaces dans ce contexte est le Web Scraper IDE, qui permet d’optimiser et de rationaliser le processus de collecte des données de la manière suivante :

  • Il offre une approche sans infrastructure, ce qui délègue la gestion de la main-d’œuvre et la maintenance de l’infrastructure à un tiers.
  • Il prend en charge tous les efforts de codage et de déblocage en créant des solutions de contournement en temps réel, au fur et à mesure des modifications de l’architecture des sites.
  • Il permet de nettoyer, mettre en correspondance, synthétiser, traiter et structurer les données non structurées des sites cibles avant leur livraison, afin qu’elles deviennent utilisables par les algorithmes et les équipes humaines, et afin de réduire le délai qui sépare la collecte des données de l’obtention d’informations exploitables.
  • Il offre des niveaux d’évolutivité adaptés aux besoins des entreprises modernes et des leaders de l’industrie. Cela permet aux équipes de lancer et d’interrompre des opérations de collecte de données adaptées à leurs projets.
  • Il permet aux entreprises de mieux contrôler le calendrier de collecte et de livraison, qu’il s’agisse d’un point de données cible à collecter/actualiser sur une base horaire/quotidienne/mensuelle/annuelle. Il fournit également ces points de données au format JSON, CSV, HTML ou Microsoft Excel. Il permet d’envoyer les informations obtenues sur la plateforme préférée de l’entreprise ou de l’équipe considérée – webhook, e-mail, Amazon S3, Google Cloud, Options Microsoft Azure, SFTP et API – en vue de leur utilisation.

Au final

Les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour entrer en contact avec leurs clients et déterminer qui les concurrence, ce qui les aide à rendre leurs biens et services plus attrayants. Les données donnent aux entreprises la boucle de rétroaction dont elles ont besoin pour agir dans le monde réel au lieu de fonctionner dans des conditions supposées ou imaginaires. Le web scraping, en revanche, peut s’avérer long et coûteux, ce qui explique pourquoi les entreprises qui souhaitent se développer rapidement se tournent de plus en plus vers des services de web scraping automatisés. Ils externalisent leur collecte de données pour qu’ils puissent se concentrer sur leur métier, sur ce qu’ils aiment et ce qu’ils font de mieux, et être à la pointe de leur secteur.

Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert

Nadav Roiter is a data collection expert at Bright Data. Formerly the Marketing Manager at Subivi eCommerce CRM and Head of Digital Content at Novarize audience intelligence, he now dedicates his time to bringing businesses closer to their goals through the collection of big data.

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