Wenn man von Fast-Fashion-Einzelhändlern spricht, was fällt einem als erstes ein: H&M, Zara oder? Aber in den letzten Jahren hat Zalando den Markt aufgemischt. Seine schnelle Expansion ist beeindruckend. Sein Erfolg zeigt auch, dass das Online-Shopping noch ein großes Potenzial hat. In diesem Beitrag führen wir Sie durch den einfachen Prozess des Scrapings von Zalando-Daten mit Octoparse.
Wer ist Zalando?
Zalando ist ein führendes europäisches Online-Mode- und Lifestyle-Unternehmen mit Sitz in Berlin, Deutschland. Gegründet im Jahr 2008, hat sich Zalando schnell zu einem der größten Modehändler Europas entwickelt und bietet eine riesige Auswahl an Bekleidung, Schuhen, Accessoires und Schönheitsprodukten für Frauen, Männer und Kinder.
Welche Daten Sie mit Zalando Scraping gewinnen können
Beim Scraping von Zalando können ebenfalls eine Vielzahl von wertvollen Daten gesammelt werden, die für verschiedene geschäftliche Analysen, Preisüberwachung, Trendforschung und andere strategische Zwecke genutzt werden können. Hier sind die Hauptdatenkategorien, die beim Scraping von Zalando gewonnen werden können:
- Produktinformation: Produktnamen, Beschreibungen, Preise, Bilder und Kategorien;
- Bestand und Verfügbarkeit: Lagerverfügbarkeit, SKU-Nummern, Größen, Farben, usw.,
- Rezensionen und Bewertungen: Produktrezensionen, Benutzernamen, Bilder, Bewertungen, Bewertungsnummern, etc,
- Verkaufs- und Preisdaten: aktuelle Preise, historische Preise, Rabatte, Gesamtumsatz, Werbeaktionen usw,
- Geografische Informationen: Versandoptionen, Kosten, Lieferzeiten, Spracheinstellungen und Währungsoptionen.
Warum Zalando Scraping wertvoll ist
Zalando generiert aufgrund seiner großen Nutzerbasis und umfangreichen Produktlisten Daten, die das Kundenverhalten, die Produktleistungen und Markttrends präzise widerspiegeln. Mit Zalando Scraping können diese Informationen in strukturierte Formate umgewandelt werden, die je nach Ihren Interessen und Zielen genutzt werden können.
Marktforschung
Marktforschung bildet die Grundlage für viele Unternehmen. Verfügen Sie über umfassende Branchendaten, erhalten Sie präzisere Berichte, die eine effektivere Geschäftsstrategie unterstützen. Bei Zalando ermöglicht die Analyse von Daten, aufkommende Modetrends und -stile zu erkennen und zukünftige Chancen zu prognostizieren.
Preisüberwachung
Produktpreise sind entscheidend für den Kauf. Eine angemessene Preisgestaltung erfordert Datenanalyse. Durch das Verfolgen und Vergleichen der Preise von Zalando mit anderen Online-Shops können Sie Preismodelle und saisonale Anpassungen nachvollziehen. Dies ermöglicht Ihnen, Ihre Preisstrategien zu optimieren und die besten Angebote zu identifizieren, die Kunden suchen.
Einblicke in Produkte
Zalando Scraping ist nützlich für die Analyse von Kundenfeedback. Sie können Produktbewertungen und -rezensionen erfassen, um die Kundenzufriedenheit zu messen und deren Wünsche zu verstehen. Zudem ermöglicht Web Scraping das Verfolgen der Produktverfügbarkeit, Neuzugänge und Bestseller bei Zalando. So bleiben Sie über die neuesten Kollektionen und beliebtesten Artikel informiert und erkennen, welche Produkte bei verschiedenen Kundengruppen am meisten gefragt sind.
Modevorhersage
Die Modebranche ist eine Branche, die sich mit der Zeit ständig verändert. Die Vorhersage des nächsten Trends ist keine leichte Aufgabe. Dazu gehört die Vorhersage von kommenden Trends, Stilen, Farben, Stoffen usw., die in der Zukunft beliebt sein werden. Mit Zalando Scrapers können Modedesigner und Trendprognostiker analysieren, welche Stile, Farben, Muster usw. bei Zalando angesagt sind, und so Entscheidungen in Bezug auf Produktentwicklung, Marketingstrategien und Lagerverwaltung treffen.
Einfacher Leitfaden für den Bau von Zalando Scrapers
In diesem Teil stellen wir Ihnen zwei Möglichkeiten vor, Zalando-Daten auf einfache Weise zu scrapen, einschließlich der Verwendung von Octoparse Web Scraping Templates und der Erstellung einer Zalando Scraping-Aufgabe mit Octoparse.
Octoparse Preset Templates – Zalando scrapen ohne Einrichtung
Wenn Sie keine Zeit mit der Erstellung von Scrapern verlieren möchten, sind voreingestellte Vorlagen ideal für Sie. Auf Octoparse stehen Hunderte von Vorlagen zur Verfügung, die die meisten gängigen Websites abdecken und es Ihnen ermöglichen, Daten unkompliziert in großen Mengen zu erfassen, indem Sie lediglich einige erforderliche Parameter eingeben. Für Zalando Scraping gibt es zwei Vorlagen: eine für Produktlisten und eine für Produktdetailseiten.
Octoparse – Bau eines Zalando-Schabers in nur VIER Schritten
Neben voreingestellten Vorlagen bietet Octoparse eine weitere einfache Methode, um eigene Scraper zu erstellen. Laden Sie Octoparse herunter und installieren Sie es auf Ihrem Gerät, melden Sie sich für ein neues Konto an oder melden Sie sich mit Ihrem Google- oder Microsoft-Konto an, dann können Sie einen Zalando-Scraper erstellen, indem Sie der folgenden Anleitung folgen.
Schritt 1: Erstelle eine Zalando Scraping-Aufgabe
Wenn Sie eine Seite hast, von der du Daten extrahieren möchten, kopieren ihre URL und fügen sie in die Suchleiste von Octoparse ein. Klicken dann auf Start, um eine neue Aufgabe zu erstellen.
Schritt 2: Automatische Erkennung von Daten auf der Zalando-Seite
Warten Sie, bis der integrierte Browser von Octoparse die Seite vollständig geladen hat, und klicken Sie dann auf „Automatische Erkennung von Webseitendaten“ im Tippsfeld. Diese Funktion nutzt KI, um die Seitenstruktur zu analysieren und extrahierbare Elemente zu identifizieren.
Nach Abschluss des Erkennungsprozesses markiert Octoparse alle erkannten Daten. Sie können überprüfen, ob die KI treffend identifiziert hat, oder eine Vorschau aller Datenfelder im Vorschau-Panel am unteren Rand anzeigen.
Schritt 3: Erstellen und Ändern des Workflows
Nachdem Sie die gewünschten Daten ausgewählt haben, klicken Sie auf „Workflow erstellen“. Octoparse generiert daraufhin automatisch ein Flussdiagramm, das den Scraper-Prozess veranschaulicht. Rechts sehen Sie eine Vorschau des Workflows mit allen Aktionen des Scrapers. Durch Klicken auf jede Aktion können Sie überprüfen, ob der Scraper wie gewünscht funktioniert.
Schritt 4: Die Aufgabe ausführen und die gesammelten Daten exportieren
Nachdem Sie alle Einstellungen überprüft haben, klicken Sie auf „Ausführen“, um den Zalando Scraper zu starten. Für schnelle Läufe und Debugging sollten Sie Ihr lokales Gerät verwenden. Alternativ können Sie die Verarbeitung an den Octoparse-Cloud-Server delegieren, die kontinuierlich die neuesten Daten abrufen. Nach Abschluss des Scraping-Prozesses exportieren Sie die Daten in eine Excel- oder CSV-Datei oder in eine Datenbank wie Google Sheets.
Zusammenfassung
Das Scraping von Daten von Zalando kann wertvolle Einblicke und Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen bieten, von Marktforschung und Wettbewerbsanalyse bis hin zu Trendprognosen und Studien zum Verbraucherverhalten. Mit Web Scraping können Sie auf eine Fülle von Informationen über Zalando-Produkte zugreifen und den Weg für fundierte Entscheidungen und strategisches Wachstum in der Modeindustrie ebnen.
👍👍 Wenn Sie Interesse an Octoparse und Web Scraping haben, können Sie es zunächst 14 Tage lang kostenlos ausprobieren.
Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschlägen geben möchten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). 💬
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