Топ-5 примеров использования веб-парсинга в пищевой промышленности в 2023 году

За последние годы отрасль доставки еды претерпела значительные изменения:

• В 2024 году ожидается, что рынок онлайндоставки еды принесет доход в размере 84 трлн. руб.

Однако по мере расширения рынка доставки еды предприятиям становится все сложнее дифференцировать свои бренды и получать прибыль. Чтобы получить конкурентное преимущество, компании, работающие в сфере доставки еды, ищут новые возможности и внедряют новые технологии в свой рабочий процесс.

Инструменты веб-парсинга позволяют предприятиям пищевой промышленности оптимизировать и ускорить процесс сбора данных, сократить время выполнения заказа и количество человеческих усилий, необходимых для получения информации.

В этой статье мы объясним, что такое данные о доставке продуктов питания, как веб-парсинг используется для сбора данных о доставке продуктов питания, а также расскажем о пяти основных областях применения веб-парсинга данных о доставке продуктов питания.

Какие данные можно извлечь из платформ заказа еды?

Веб-парсинг - это метод сбора данных, позволяющий получать доступ к геоинформационным данным о доставке еды, автоматически извлекать их из места назначения и загружать извлеченные данные в структурированном формате. С помощью веб-парсинга можно получить доступ и извлечь перечисленную ниже информацию.

Данные о доставке продуктов питания включают:

• позиции меню
• Время доставки
• Часы работы
• Скидки и акции
• Изображения меню
• Цены\\Рейтинги\\Рецензии

Данные о ресторанах включают:

• Название ресторанов
• Контактная информация
• Месторасположение
• Рейтинги\\Рецензии

Как парсить данные о продуктах питания и ресторанах?

Инструменты веб-парсинга позволяют компаниям собирать данные о продуктах питания с таких платформ доставки еды, как Zomato, Uber Eats, Swiggy, Grubhub и многих других. Ниже приводится общий порядок работы с инструментами веб-парсинга, который описан в пошаговом руководстве по проектированию решения для извлечения данных с целевых веб-сайтов.

1. Определите сайт, данные с которого вам нужны.
2. Инструмент парсера перейдет на страницу, указанную в поле ввода URL.
3. Выберите элементы для извлечения, например, цены на продукты питания, описания и отзывы.
4. Парсер извлечет все необходимые данные.
5. После завершения парсинга извлеченные данные будут сохранены в выбранном вами формате, например CSV, JSON и т.д.

Большинство платформ доставки еды, таких как Zomato, Eat Street, Delivery.com и т.д., для повышения производительности страниц и удобства работы пользователей разбивают данные о продуктах на различные страницы с перечнем продуктов, что называется пагинацией. Пагинация может быть выполнена в виде кнопки "Загрузить еще", кнопки "Далее", бесконечной прокрутки или числовой пагинации без кнопки "Далее".

Однако веб-парсеры с трудом справляются с пагинацией веб-страниц. Например, при поиске "пасты" на сайте UberEats можно заметить, что страница категории состоит из нескольких страниц продуктов. Веб-парсер прекращает извлечение данных в конце каждой страницы с перечнем продуктов. Чтобы справиться со страничными веб-страницами, можно: 

• Вручную запустить парсер на каждой странице с товаром. 
• Установить селектор пагинации для посещения нескольких веб-страниц. 
• Построить цикл пагинации для продолжения поиска других страниц после завершения работы с текущей страницей.

Топ-5 вариантов использования веб-парсинга данных о доставке еды
1. Установление рыночных цен

Рыночное ценообразование - одна из стратегий ценообразования, позволяющая добиться оптимизации цен. Веб-парсинг позволяет компаниям собирать данные о ценах на продукты питания, например, данные о скидках и ценах на меню со страниц объявлений конкурентов.

Прежде чем выбрать данные, которые вы хотите спарсить, необходимо определить конкурентов и URL-адреса их страниц с продукцией на целевых сайтах предприятий общественного питания, которые будут использоваться в качестве входных данных для вашего парсера. Ниже описаны основные шаги по выявлению основных конкурентов:

1. Определите продукт, на который вы хотите установить цену, исходя из текущих рыночных цен.
2. Определите основных конкурентов, которые продают ту же продукцию и ориентированы на ту же аудиторию, что и ваша компания. Однако для проведения тщательного анализа рынка необходимо учитывать и косвенных конкурентов. Косвенные конкуренты ориентированы на ту же аудиторию, что и ваша компания, но предлагают другие продукты или услуги. Выявить прямых и косвенных конкурентов поможет проведение опросов покупателей, исследование ключевых слов, а также изучение платформ и форумов социальных сетей, таких как Quora или Reddit. Например, прямыми конкурентами McDonald's являются Burger King, Wendy's (WEN), Taco Bell и др.
3. Определите, с каких страниц листинга продукции конкурентов вы хотите получить данные.

Однако концентрация исключительно на ценообразовании с целью сохранения конкурентоспособности, а не на потребителе, не будет эффективной стратегией достижения устойчивого роста. Прежде всего, необходимо понять, какова воспринимаемая ценность вашего бренда. Например, многие покупатели предпочитают бренды с более высокими ценами, в которых акцент делается на ценности бренда. Установление слишком высокой цены приведет к потере возможностей продаж для вашего бренда, в то время как установление слишком низкой цены приведет к потере доходов.

2. Работа с местной конкуренцией

Местная конкуренция в мегаполисах представляет особую сложность, особенно для малых и средних предприятий. Чтобы получить конкурентное преимущество, необходимо понимать, как работают ваши конкуренты и чем они отличаются. Инструменты веб-парсинга позволяют компаниям понять своих конкурентов, извлекая данные о доставке еды и местоположении ресторанов на основе географических координат.

Например, если вы являетесь B2B-компанией, работающей в основном с местными предприятиями, вы можете найти ближайшие к вам рестораны, отфильтровав результаты поиска по странам и городам. Сайты доставки еды позволяют предприятиям отфильтровать или найти компанию, предоставляющую услуги питания в определенном районе, чтобы изучить потенциальные возможности сотрудничества. Вы можете получить их контактную информацию, рейтинг, веб-сайт, маршруты доставки и часы работы, чтобы лучше понять, как они работают, и связаться с ними.

3. Превратить отзывы клиентов в выводы

73% людей называют опыт клиентов фактором, влияющим на их решения о покупке. Однако только 49% американских потребителей сегодня считают, что компании обеспечивают хорошее качество обслуживания клиентов.

Извлечение данных об отзывах клиентов из различных приложений для доставки еды - трудоемкая и утомительная задача. Веб-парсинг позволяет компаниям собирать отзывы о ресторанах с различных сайтов, посвященных доставке еды. Компании могут проводить анализ настроения собранных данных об отзывах клиентов с помощью обработки естественного языка и специализированного программного обеспечения.

Выделенные слова текстовых данных можно классифицировать как негативные, позитивные или нейтральные как вручную, так и с помощью инструмента аннотирования данных. Предприятия могут получить представление о своем бренде, продуктах или услугах, проведя анализ настроений на основе извлеченных данных об отзывах.

4. Оптимизация прогнозирования и управления спросом

Неточное прогнозирование приводит к избыточным или недостаточным запасам. Это может быть вызвано неправильной интерпретацией данных, изменением закономерностей и ограниченной доступностью данных. Применение прогнозирования на основе искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок позволяет сократить количество ошибок на 20-50%. Автоматизированное прогнозирование спроса на основе ИИ повышает точность прогнозирования, используя данные, собранные в режиме реального времени из внутренних (например, ERP-систем) и внешних источников данных, таких как платформы социальных сетей и платформы доставки еды. Веб-парсинг позволяет компаниям собирать большие объемы данных на еженедельной, ежемесячной и ежегодной основе для питания моделей искусственного интеллекта.

5. Обнаружение тенденций в пищевой промышленности

Веб-парсинг помогает компаниям извлекать из различных веб-источников данные о пунктах меню, описаниях блюд, времени их приготовления и маршрутах доставки. Полученные данные позволяют компаниям выявлять современные тенденции в пищевой промышленности и следить за постоянно меняющимся бизнес-ландшафтом в этой сфере с помощью облачной интеграции.

Например, в 2023 году 85% потребителей изменили хотя бы один образ жизни, чтобы стать более экологичными, а 61% потребителей сократили ежедневное использование пластика.Предприятия начали внедрять более экологичные практики, чтобы адаптироваться к меняющимся моделям потребления.