元記事：【データ活用法】情報時代のマーケティング戦略に役立つ4選 | Octoparse
Webデータ抽出やWebスクレイピング、データ活用などの言葉が近年、耳にする機械が増えたように感じませんか？
今日は、Webデータ抽出やWebスクレイピングを通じて、仕事の中で手作業の面倒に対処する方法を紹介させていただきたいです。今日の情報社会において、ビックデータが最も貴重な資産と言っても過言ではありません。起業したばかりの後発企業にとって、独創的なアイデアを持っていても、ビック・テックと競争するのが難しい。その理由は簡単です。ビック・テック以外の他の企業を合わせていてもビック・テックが持っている情報量に敵いません。情報の収集は企業にとって、その重要性がここから分かるようになりました。データを収集しないと、ビジネスを危険の状況に陥りやすい。ほとんどの企業にとって、データ抽出をする目的は情報の量への関心ではなく、よりよいサービスの提供や仕事効率の改善への関心です。これから、ビジネス上でデータ活用のいくつかの例を挙げましょう。
目次
1.価格の適正化
EC事業をする経験がありますか？EC事業の場合はどのような価格で販売すればいいかを決定することが非常に難しい。値上げをすると、客離れが起きるかもしれません。逆に言うと、値上げがなければ、より多くの利益を得ることは困難です。もし、このような悩みがあったら、データ抽出から価格戦略と価格の決め方を学びましょう。
まずは、顧客の情報を抽出し、不満を持っている顧客を見つけます。次に、顧客の満足度を高めるために、すこし市場戦略を調整します。たとえば、客様がこの商品の価格は高すぎたと思う場合は、限界費用を減らすために、商品をセットとして売ることができます。このポイントは、消費者はより多くの商品により多くのお金で購入する消費心理があることです。そして、このことによって、競合他社がない商品を提供し、自社のサービスを改善することができます。
そして、動的な価格戦略を制定しましょう。価格は確定したことではありません。特に航空券を購入する場合は、ゴールデンウイークの時に、価格が非常に高くなります。人気のない目的地の航空券が比較的に安いでしょう。このポイントは、価格は市場が決めるのです。 Webデータ抽出Webスクレイピング （Webデータ抽出）を通じて、商品の販売促進イベントプロモーションイベント（サービスの販売促進イベント）の価格を追跡することによって、柔軟性のある価格戦略を制定することができます。
2.見込み客のターゲット
疑いがなく、企業の成功にとって、もっと多くの見込み客を獲得することが欠かせないことです。もちろん、顧客を拡大するために、お金を使い、メールアドレスなどの客さんの個人情報を買う企業がありますが、それは決して最善な方法ではありません。逆に、客さんに嫌われ、購読解除をしたり、スパイとしてマークすることも少なくないでしょう。Web上でできるだけより多くの見込み客をターゲットしようとすれば、検索プロセスを改善しなければならない。ここでおすすめのWebスクレイピングツールがあります。このWebデータ抽出ツールが自動的にデータを検索し収集し、百万数の見込み客を探し出すことが可能になります。
このWebデータ抽出ツールのやり方を簡単に説明しよう。
- まずは、年齢層、教育、役職、職域、会社などの様々関連する属性を指定します。
- 属性を設定します。そして、見込み客が集まているグループやインターネットコミュニティやよく使うソーシャルメディアを発見することができます。
この使いやすいWebデータ抽出ツールはoctoparseです。octoparseを使用して、情報を自動的に収集し、Excelスプレッドシートにエクスポートできます。情報が発達している今日、この見込み客をゲットする方法をやってみましょう。
3. センチメント分析
Eコマースが発展している今日において、この業界に入ったばかりの後発企業にとって、事業上の成功を達することはどれほどの難しさを想像できます。実際には、完璧なEコマースマーケティング戦略の立て方がもはや存在しました。ただ、わずかの時間と仕組みの動作がかかります。わたしはマーケティング目標と最適な計画を達成するために、競合他社と顧客の両方への調査が必要があります。
まず、データ抽出を通じて、競合他社のメンション（記述）、レビュー、投稿、キャンペーンなどをモニタリングします。次に、これらのデータを深層学習モデルに任せて、テキストの分析を行います。そして、肯定的、中立的、否定的的なテキストから消費者の商品への態度を分かります。それで、詳しく分析を行うことができます。最後に、将来の傾向と顧客のセンチメントを予測することによって、マーケティングキャンペーンをターゲット層の好みに合わせて調整することができます。
4.投資意思決定
データ抽出は投資業界で早くから採用された方法です。たとえば、ヘッジファドのマネージャーや他の機関投資家がよく非伝統的なデータを抽出することによって、リスクを回避します。それだけでなく、これも潜在的な投資チャンスを発見することも可能です。
もう一つの例はをあげましょう。モバイルデータプロバイダーであるThasosは、職工のスマートフォンから地理座標の収集ことにより、テスラの株価の上昇を正しく予測しました。その理由は、テスラ職工がテスラファクトリーからの夜勤シフトの大幅に増加することによって、テスラ生産の増加を推測しました。だから、テスラの株価の上昇を予測しました。
非伝統的なデータは、構造化される可能性が低いため、収集するのが難しいです。この意味では、Webデータ抽出は、投資の意思決定に備えて、膨大なWeb ソースからデータをデータベースに取り出す最も効率のある方法です。
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