Web Scraping Untuk Riset Pasar dan Keunggulan Kompetitif Bisnis
Riset pasar merupakan salah satu elemen penting dalam strategi bisnis yang sukses.
Paling tidak, dalam dunia bisnis yang terus berkembang dan semakin kompetitif, kemampuan untuk memahami tren pasar, analisis harga, riset dan pengembangan (R&D), serta memantau pesaing menjadi sangat krusial.
Dengan terang, salah satu alat yang semakin mendapatkan perhatian dalam riset pasar adalah web scraping (ekstraksi data web).
Poin penting lainnya, teknologi ini memungkinkan peneliti pasar untuk mendapatkan aliran data yang berharga, memberikan keunggulan kompetitif bagi klien dan bisnis mereka.
Contoh Penggunaan Riset Pasar untuk Keunggulan Kompetitif
1. Analisis Tren Pasar
Sejalan dengan itu, web scraping memungkinkan peneliti pasar untuk mengumpulkan informasi terkini mengenai tren pasar dari berbagai sumber online.
Dengan memantau berita industri, forum diskusi, ulasan produk, dan artikel terkait, peneliti dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin tidak terlihat melalui metode riset tradisional.
Misalnya, sebuah perusahaan e-commerce ingin mengetahui tren produk yang sedang populer di pasar.
Selanjutnya, mereka dapat menggunakan web scraping untuk mengumpulkan data tentang produk yang paling sering dicari di mesin pencari, ulasan produk di berbagai website, dan harga produk di website kompetitor.
Dari data yang telah dikumpulkan perusahaan e-commerce kemudian mendapatkan manfaat ekstraksi data dan dibersihkan sebelum dianalisis lebih lanjut.
Melalui analisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi produk-produk yang sedang tren, preferensi konsumen, dan peluang pasar baru.
2. Analisis Harga
Mengetahui harga produk dan layanan pesaing adalah kunci untuk merumuskan strategi penetapan harga yang efektif.
Dengan jelas, Ekstraksi data web memungkinkan bisnis untuk memantau harga produk pesaing secara real-time dan mengumpulkan data harga dari berbagai sumber e-commerce.
Biarpun demikian, informasi tersebut dapat digunakan untuk menilai posisi harga produk sendiri, mengevaluasi apakah harga yang ditawarkan masih kompetitif, dan membuat penyesuaian yang diperlukan untuk menarik pelanggan atau meningkatkan margin keuntungan.
3. Riset dan Pengembangan (R&D)
Riset dan pengembangan adalah aspek penting dalam inovasi produk dan layanan. Dengan menggunakan ekstraksi data web, tim R&D dapat mengakses informasi tentang teknologi terbaru, tren industri, dan penelitian yang sedang dilakukan di sektor terkait.
Pada kesempatan ini, data memberikan wawasan tentang arah inovasi, kebutuhan pasar yang belum terpenuhi, dan potensi peluang untuk pengembangan produk baru.
Dengan informasi yang tepat, perusahaan dapat mempercepat proses pengembangan dan meluncurkan produk yang lebih relevan dan inovatif.
4. Pemantauan Pesaing
Memantau aktivitas pesaing adalah bagian integral dari strategi bisnis yang efektif. Sejalan dengan itu, ekstraksi data web memungkinkan bisnis untuk melacak perubahan dalam strategi pemasaran pesaing, peluncuran produk baru, dan kegiatan promosi mereka.
Dengan memantau website pesaing, media sosial, dan laporan berita industri, perusahaan dapat tetap mengetahui apa yang dilakukan pesaing dan merespons dengan cepat terhadap perubahan dalam pasar.
Tentu saja, membantu perusahaan untuk mengidentifikasi peluang dan ancaman, serta membuat keputusan strategis yang lebih baik.
Cara Melakukan Web Scraping untuk Riset Pasar
Seperti yang sudah dijelaskan, web scraping atau pengambilan data secara otomatis dari situs web, telah menjadi alat penting dalam riset pasar.
Kadang kala, teknik ini memungkinkan pengumpulan data yang cepat, efisien, dan dalam skala besar, yang sebelumnya mungkin memakan waktu berbulan-bulan jika dilakukan secara manual.
Meskipun penerapannya dapat beragam, proses inti web scraping terdiri dari empat tahap utama.
1. Identifikasi Target Data
Langkah pertama yaitu menentukan dengan tepat data apa yang dibutuhkan untuk riset pasar.
Sampai sekarang, melibatkan pemahaman mendalam tentang tujuan penelitian, pertanyaan riset, dan informasi yang diperlukan untuk menjawabnya.
Data yang dibutuhkan bisa mencakup harga produk, ulasan konsumen, peringkat popularitas, tren pencarian, atau data demografi pengguna.
Setelah data yang diinginkan teridentifikasi, langkah selanjutnya adalah menentukan sumber data yang paling relevan.
2. Penentuan Sumber Data
Sumber data dapat berupa website e-commerce, platform media sosial, situs review produk, portal berita, atau bahkan situs web perusahaan pesaing.
Sejalan dengan itu, penting untuk memilih sumber data yang memiliki data lengkap, akurat, dan terkini.
Selain itu, pertimbangkan juga faktor seperti struktur website, kecepatan loading, dan kebijakan penggunaan data.
3. Ekstraksi Data
Setelah sumber data ditentukan, tahap selanjutnya adalah mengekstrak data yang diperlukan.
Seperti yang bisa dilihat, melibatkan analisis struktur halaman web untuk mengidentifikasi elemen HTML yang mengandung data yang diinginkan.
Dalam kasus ini, elemen-elemen ini bisa berupa tag judul, paragraf, tabel, atau elemen lainnya.
Beberapa alat web scraping memungkinkan ekstraksi data secara visual, sementara yang lain memerlukan pengetahuan pemrograman.
Proses ekstraksi data melibatkan penggunaan alat atau script untuk mengambil data dari halaman web dan menyimpannya dalam format yang dapat diproses lebih lanjut, seperti CSV, JSON, atau database.
Sebagai contoh, sebuah perusahaan ritel ingin mengetahui persepsi pelanggan terhadap produk barunya dengan meminta pelanggan untuk mengisi formulir survei secara manual.
Setelah itu, formulir survei dapat dipindai dan OCR AI digunakan mengekstrak data dari formulir tersebut.
Tentu saja, data yang telah diekstrak kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi opini pelanggan terhadap produk baru tersebut.
4. Pembersihan dan Pengolahan Data
Data yang diambil dari web seringkali dalam bentuk mentah dan memerlukan pembersihan sebelum dapat digunakan untuk analisis.
Sejalan dengan itu, proses ini melibatkan penghapusan data duplikat, koreksi kesalahan, dan normalisasi format data.
Setelah dibersihkan, data dapat diolah lebih lanjut menggunakan teknik statistik, visualisasi data, atau analisis teks untuk menghasilkan informasi yang bermakna.
Web Scraping untuk Riset Pasar Menggunakan OCR AI
Nanonets merupakan perangkat lunak ekstraksi data berbasis AI yang dirancang untuk membantu bisnis mengotomatiskan proses dan menghilangkan tugas-tugas manual.
Dengan menggunakan teknologi tanpa kode, OCR AI Nanonets memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengekstrak data dari berbagai sumber, termasuk situs web, PDF, dokumen, gambar, email, dokumen yang dipindai, dan dataset tidak terstruktur dengan akurasi lebih dari 95%.
1. Membuat Web Scraper Tanpa Coding
Bagi para peneliti pasar, mengumpulkan data secara efisien adalah kunci untuk memahami pasar.
Namun, membangun alat untuk mengumpulkan data ini seringkali memerlukan keahlian teknis.
Oleh karena itu, teknologi OCR AI hadir sebagai solusi inovatif untuk mengatasi tantangan ini.
Dalam hal ini, OCR AI Nanonets menawarkan pembangun scraper visual yang memungkinkan pengguna tanpa latar belakang teknis untuk dengan mudah membuat alat pengumpul data.
Ini berarti para peneliti pasar dapat dengan cepat membangun alat untuk mengumpulkan data relevan dari berbagai situs web tanpa perlu menulis kode.
Dengan demikian, waktu yang dihabiskan untuk mengumpulkan data dapat dialihkan untuk analisis dan interpretasi data yang lebih bermakna.
2. Otomatisasi Ekstraksi Data dalam Skala Besar
OCR AI Nanonets tidak hanya memudahkan pembuatan web scraper, tetapi juga menawarkan kemampuan otomatisasi yang kuat.
Setelah scraper dibuat, platform ini dapat menjalankan scraper secara otomatis sesuai jadwal yang ditentukan.
Dengan demikian, peneliti pasar dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar secara terus-menerus tanpa perlu intervensi manual.
Data yang dikumpulkan dapat mencakup berbagai aspek, seperti opini konsumen, spesifikasi produk, informasi pesaing, tren harga, dan banyak lagi.
Otomatisasi proses ekstraksi data oleh OCR AI membebaskan waktu peneliti untuk fokus pada analisis data yang telah dikumpulkan.
Dengan demikian, peneliti dapat menggali lebih dalam untuk menemukan insight pasar yang berharga, membuat prediksi, dan mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif.
3. Data Terstruktur untuk Analisis Efektif
OCR AI tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memberikannya dalam format yang siap pakai.
Dalam hal ini, data yang diekstrak oleh OCR AI Nanonets disajikan dalam format terstruktur, seperti CSV, Excel, atau database.
Tentu saja, ini memudahkan integrasi data dengan berbagai alat dan perangkat lunak analisis pasar.
Dengan demikian, Teknologi OCR AI mampu menyederhanakan alur kerja riset pasar dengan mengotomatiskan tugas pengumpulan data yang memakan waktu.
Pemahaman yang mendalam tentang kebutuhan pelanggan dan identifikasi peluang pasar baru merupakan kunci keberhasilan bisnis.