Erfahren Sie, wie Data Collection as a Service-Unternehmen das „Self-Service”-Datenmodell nutzen, um Reibungsverluste bei den Verbrauchern zu verringern, Verkaufszyklen zu verkürzen und langfristige Datenlieferverträge auf Kundenseite überflüssig zu machen.

Big-Data-Analysen nutzen in großem Umfang gesammelte Daten, um den Entscheidungsprozess in Unternehmen zu vereinfachen und gleichzeitig umsetzbare und monetarisierbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Beitrag führt Sie durch den Arbeitsablauf.

Entdecken Sie, wie Ihr Unternehmen mithilfe automatisierter Screen-Scraping-Techniken datengesteuerte Feedback-Schleifen von Benutzern/Wettbewerbern implementieren kann.

Headless-Browser können für eine effizientere Datenerfassung genutzt werden, da sie grafische Elemente überspringen und direkt zu den „Befehlszeilen” übergehen. Das Hinzufügen eines Automatisierungselements trägt dazu bei, die Erfolgsquote der Zielwebsite zu erhöhen, die User-Agent-Rotation zu übernehmen und die Erfassung von Cookie-Datenbanken überflüssig zu machen.

Quantitativ bezieht sich auf Zahlen wie Schwankungen bei Konkurrenzprodukten, während qualitativ sich auf die „Erzählung” bezieht, wie z. B. die soziale Stimmung des Publikums in Bezug auf eine bestimmte Marke. Dieser Artikel erklärt alle wesentlichen Unterschiede zwischen den beiden und bietet Tools, mit denen Sie schnell und einfach Ziel-Datenpunkte erhalten können.

Bei der MAP-Überwachung geht es um mehr als nur um den Preis – durch die Verwendung von Open-Source-Webdaten können Unternehmen eine Verwässerung ihrer Marke verhindern, Betrüger abwehren und letztendlich daran arbeiten, ihren Marktanteil langfristig zu sichern.