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Un outil facile pour scraper App store d’Apple que vous ne pouvez pas manquer

5 minutes de lecture

L’Apple App Store est une plate-forme bien connue avec plus de deux millions d’apps à offrir exclusivement aux utilisateurs d’apple. Ces apps sont connues pour avoir des caractéristiques de haute sécurité. Dans le scénario d’aujourd’hui, les personnes dépendent fortement des gadgets et de leurs fonctionnalités pour effectuer d’importants services quotidiens. Appstore contient des apps pour une multitude de fonctions pour répondre aux besoins des personnes du monde entier.

 La gestion de l’information semble être une source de préoccupation. Outils de Web scraping sont utilisés pour obtenir des commentaires et des détails sur les apps dans l’app store. Dans cet article, nous discuterons de l’un des moyens les plus faciles de récupérer l’app store pour obtenir des informations relatives aux apps. Le processus d’extraction peut être effectué sans l’aide du codage et les données extraites peuvent être exportées vers un fichier text, .csv, et au format xlsx.

 

Pourquoi récupérer l’App Store ?

Le app store propose plusieurs apps de différentes catégories telles que les livres & les magazines, la télévision, le streaming & le film, le voyage & la nourriture, le mode de vie et les réseaux sociaux, etc. Ces apps contiennent également des informations telles que les commentaires, les évaluations, le nombre de téléchargements, etc. Le feed-back de client est extrêmement important pour les développeurs afin d’améliorer l’app. Lire manuellement des milliers de feed-back et en déduire semble être une approche irréaliste. Par conséquent, nous devons automatiser le processus d’extraction et d’inférence pour extraire tout type d’information utile dans un délai réaliste. Les données peuvent être extraites en utilisant un scraper. Une fois que nous avons obtenu les données, divers algorithmes et techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser ces données. Par exemple, l’analyse du sentiment effectuée sur les commentaires recueillis pour une app pourrait révéler les sujets les plus mentionnés dans les commentaires positifs et négatifs.

Avantages/Raisons pour Récupérer l’App store:

  • La première et la principale raison est de comprendre les besoins du client. Récupérer les commentaires et les comprendre donne un meilleur aperçu de la satisfaction et de l’insatisfaction du client. Pour récupérer et analyser les commentaires de plus grande ampleur, nous avons besoin d’une solution de scraper.
  • Une autre raison est d’identifier ce qui est tendance. Récupérer nous aide à analyser les tendances et les mises à jour des versions et à choisir des mots-clés tendance qui augmentent la portée de l’app.
  • La prochaine raison est d’enquêter sur la popularité des apps. Les informations extraites sur les apps populaires et tendances peuvent aider les développeurs à augmenter la popularité de leurs apps.
  • Différents segments de clients possèdent différents ensembles d’exigences et de demandes. Récupérer et l’analyse des données pertinentes peuvent augmenter le taux de réussite des stratégies de marketing en aidant les propriétaires d’applications à affiner les annonces ciblé

Comment scraper les commentaires de l’App Store sans codage ?

Le processus d’extraction de données de tout Site web ou plate-forme en ligne est connu sous le nom de scraper. Les informations relatives aux données liées à tout domaine sont au cœur de toute entreprise, car c’est le critère le plus important pour évaluer la croissance et les stratégies de toute entreprise. App web scraper python est une plate-forme de récupérer utilisée pour extraire des données du monde numérique. Il se peut que l’on puisse avoir besoin d’une expérience préalable du codage pour le faire. Une méthode plus simple pour effectuer un scraper sans codage consiste à utiliser un outil appelé Octoparse. Octoparse est un outil qui aide à récupérer les données de n’importe quel Site web ou plate-forme en ligne à l’aide de l’URL et à les exporter vers excel, .csv ou même au format xlsx.

 

Octoparse peut facilement être téléchargé sur n’importe quel appareil. Il a différentes versions pour Windows et Mac. Il dispose également de caractéristiques avancées telles que la planification des exécutions dans le cloud, la rotation IP, etc.

Étapes pour récupérer les données en utilisant Octoparse

 

Octoparse est une plate-forme très conviviale utilisée pour extraire et exporter des données de n’importe quel site web ou même de plusieurs pages web. Vous pouvez récupérer sur l’App Store en utilisant Octoparse en suivant ces étapes :

 

Étape 1 :

 Téléchargez Octoparse ou vous pouvez le télécharger directement ici. Après l’installation, connectez-vous avec vos identifiants pour accéder à la page d’accueil.

 

 

Étape 2 :

Collez le lien dans la barre de recherche de la page d’accueil si vous souhaitez récupérer les données.

https://apps.apple.com/us/app/messenger/id454638411

Étape 3 :

Sélectionnez n’importe quelle app pour récupérer les informations qui s’y rapportent, telles que les commentaires, les téléchargements, les apps connexes, etc.

Étape 4 :

Après avoir récupéré les informations, vous pouvez exporter les données directement dans l’un des formats disponibles dans Octoparse.

Conclusion

 Le monde numérique est en constante évolution et génère une pléthore de données. Il y a plus de deux millions d’apps hébergées sur l’App Store qui ont une portée massive sur le marché. Les companies exigent des données telles que les commentaires et les évaluations des utilisateurs pour modifier et maintenir les apps. Il aide également les companies à publier des mises à jour d’apps et à affiner leurs stratégies de marketing. Web scraper aide ces companies à comprendre le feed-back de utilisateur et à utiliser les données pour en extraire des informations utiles. Maintenant que vous avez une idée de la façon de commencer par récupérer l’App Store, essayez différentes applications des données extraites. Cela vous aidera à trouver des moyens créatifs d’extraire des données et de les analyser.

 

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