Les entreprises ont besoin des informations sur les facteurs environnementaux qui sont susceptibles d’affecter leurs activités, comme les consommateurs, les fournisseurs et les concurrents. Surveiller ces éléments constitue une partie de la stratégie commerciale afin de rester compétitif.
Évidemment, la collecte de ces données est un processus coûteux, épineux et fatigant. Donc, s’introduit la solution de web scraping qui est un outil efficace pour recueillir des informations à partir des sites web, et donc apportant de l’aide dans la tarification, le marketing, la génération de prospects et l’élaboration de stratégies.
Cet article explique comme le web scraping contribue à la veille concurrentielle, et surtout à la veille tarifaire.
Qu’apporte le web scraping à la veille concurrentielle ?
Pricing dynamique
Dans la plupart des cas, les prix varient en fonction de l’offre et de la demande. Lorsque la demande dépasse l’offre, les prix sont susceptibles d’augmenter. Et une augmentation des prix entraîne presque toujours une augmentation de l’offre de produits ou services tandis qu’une réduction de prix entraîne une diminution de l’offre.
Grâce au web scraping, vous pouvez vous adapter mieux aux changements de la demande et aux tendances du marché. Ainsi, vous pouvez modifier les prix de vos produits lorsque la situation l’exige.
Vous pouvez également utiliser la stratégie de pricing dynamique pour créer la tendance plutôt que de simplement répondre aux mouvements de tendance.
Parmi les secteurs qui utilisent le pricing dynamique figurent l’aviation, l’hôtellerie, le tourisme, les services publiques comme eau et électricité.
Analyse des concurrents
L’analyse des concurrents veut dire découvrir leurs points forts et faibles et analyser les opportunités et les menaces auxquelles ils font face.
L’objectif est de savoir ce que font vos concurrents afin de pouvoir adapter et optimiser votre stratégie commerciale. Par exemple, si un de vos concurrents lance une nouvelle usine, cela peut l’amener à proposer des produits à un prix inférieur.
Augmenter le revenu
Le web scraping offre également des possibilités d’augmenter vos revenus.
La croissance de revenu résulte de la diversification des affaires. Ou vous pouvez également améliorer vos revenus en générant des leads et établissant des relations à long terme avec eux.
Le web scraping est là pour vous aider à analyser les tendances du marché et la demande des clients. Des données telles que les critiques, les produits fréquemment achetés et les coûts toujours changeants des clients sont assez utiles pour élaborer une stratégie de tarification.
Suivi des tendances des produits
L’analyse des tendances consiste à examiner les données historiques sur les produits et à faire des prédictions sur les mouvements futurs du produit. Le web scraping peut analyser les tendances en recherchant sur le web les prix historiques des produits et les évènements qui ont exercé des influences sur ces prix.
Par exemple, les produits saisonniers peuvent être moins cher pendant certains mois, sur la base de données historiques. Vous pouvez alors procéder à des ajustements à l’avance, comme proposer des remises, augmenter la production ou introduire un nouveau produit.
Respect de MAP
Le Minimum Advertised Price, dont l’abréviation MAP, désigne le prix le plus bas auquel vous pouvez vendre un produit. En effet, le MAP ne signifie pas nécessairement le prix le plus bas auquel vous pouvez vendre votre produit, il détermine plutôt le prix minimum que vous pouvez afficher dans les publicité.
Le web scraping peut vous fournir une liste de produits concurrentiels et de leurs prix affichés sur les publicités, ainsi vous pouvez faire de la publicité pour vos produits sans afficher un prix inférieur à vos concurrents tout en respectant le MAP. Cette stratégie permet également de vous assurer que les prix sont assez compétitifs.
En conclusion
Le web scraping est totalement capable de vous aider à prendre des décisions commerciales éclairées en matière de veille tarifaire et d’autres stratégies commerciales. Toutefois, les données extraites avec cet outil nécessite encore des analyses et des interprétations pour devenir utiles dans la prise de décision.
