Die besten Datenanbieter für den Einzelhandel im Jahr 2026: Bewertung der besten Optionen

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:

• Die wichtigsten Arten von Einzelhandelsdaten und was sie darstellen.
• Wie Sie Einzelhandelsdaten nutzen und warum sie zu besseren Entscheidungen führen.
• Die größten Hindernisse bei der Erfassung von Einzelhandelsdaten und warum die Beauftragung eines Anbieters von Einzelhandelsdaten der beste Weg ist, um diese zu überwinden.
• Die Aspekte, die bei der Bewertung solcher Anbieter zu berücksichtigen sind.
• Einen detaillierten Vergleich der führenden Einzelhandelsdatenanbieter hinsichtlich dieser Aspekte.

Lassen Sie uns eintauchen!

TL;DR: Eine Übersicht über die besten Anbieter von Einzelhandelsdaten

Was Einzelhandelsdaten darstellen: Haupttypen

Einzelhandelsdaten sind ein weit gefasster Begriff, der Fakten, Kennzahlen und Erkenntnisse umfasst, die von Einzelhändlern über Betriebsabläufe, Verkäufe, Produkte, Kunden und Marktleistung gesammelt werden. Im Einzelnen umfassen die Haupttypen von Einzelhandelsdaten:

• Transaktionsdaten: Aufzeichnungen einzelner Käufe, einschließlich Datum, Uhrzeit, Preis und Zahlungsmethode.
• Preisdaten: Informationen zu Produktpreisen, Rabatten und historischen Veränderungen bei verschiedenen Einzelhändlern.
• Kundendaten: Daten zu demografischen Merkmalen der Käufer, Kontaktdaten, Kaufhistorie usw.
• Verkaufsdaten: Aggregierte Leistungskennzahlen wie verkaufte Einheiten, Umsatz und Durchverkaufsraten.
• Bestandsdaten: Echtzeit-Einblick in Lagerbestände, Verfügbarkeit und SKU-Leistung.
• Produktdaten: Strukturierte Informationen zu Produkten, einschließlich Attributen wie Marke, Größe, Farbe und Kategorie.
• Werbe- und Marketingdaten: Details zu Kampagnen, Rabatten, Gutscheinen und Sonderplatzierungen.
• Laden- und Standortdaten: Informationen zu physischen Ladenstandorten, Formaten und Öffnungszeiten.
• Lieferketten- und Logistikdaten: Statistiken zu Lagern, Lieferzeiten und Vertriebsleistung.
• Verhaltensdaten: Einblicke in die Interaktion der Nutzer mit Einzelhandels-Websites oder -Apps, z. B. aufgerufene Seiten oder abgebrochene Warenkörbe und ähnliche Kennzahlen.

Wie Einzelhandelsdaten zu besseren Entscheidungen führen

Der Einzelhandel ist eine der größten und am schnellsten wachsenden Branchen der Welt. Allein in den Vereinigten Staaten wurden über 7 Billionen US-Dollar an Einzelhandelsumsätzen erzielt, angeführt von globalen Giganten wie Walmart, Amazon und Costco. Europa ist mit einem Umsatz von 631,9 Milliarden US-Dollar der drittgrößte E-Commerce-Markt weltweit und wird bis 2027 voraussichtlich um 9,31 % jährlich auf 902,3 Milliarden US-Dollar wachsen.

Auf der Nachfrageseite ist der Markt ebenso riesig. Im Jahr 2025 gibt es weltweit über 4,88 Milliarden Einzelhandelskunden. Das entspricht fast 60 % der Weltbevölkerung, wobei Prognosen bis 2030 von 5,6 Milliarden ausgehen.

In einem so großen, wettbewerbsintensiven und dynamischen Markt ist der Zugang zu hochwertigen Einzelhandelsdaten nicht mehr optional. Er ist eine strategische Notwendigkeit. Einzelhandelsdaten ermöglichen es Unternehmen, Preisentwicklungen zu verstehen, die Aktivitäten von Wettbewerbern zu beobachten, die Verfügbarkeit von Lagerbeständen zu verfolgen, Veränderungen in den Verbraucherpräferenzen nahezu in Echtzeit zu erkennen und vieles mehr.

Beispielsweise kann eine E-Commerce-Marke Preis- und Verfügbarkeitsdaten nutzen, um zu erkennen, wann ein Wettbewerber keine Lagerbestände mehr hat, und ihre eigenen Preise anzupassen, um die Nachfrage zu bedienen. Ebenso helfen Umsatz- und Kundenverhaltensdaten Einzelhändlern, die saisonale Nachfrage zu antizipieren, Werbeaktionen zu optimieren und kostspielige Überbestände oder Fehlbestände zu vermeiden.

Überwinden Sie die Herausforderungen bei der Erfassung von Einzelhandelsdaten mit einem spezialisierten Datenanbieter

Mit dem stetigen Anstieg des Online-Shoppings scheint die Erfassung von Einzelhandelsdaten dank Web-Scraping einfacher denn je zu sein. Allein in den Vereinigten Staaten kaufen 95 % der Amerikaner mindestens einmal im Jahr online ein, wodurch riesige Mengen an öffentlich zugänglichen Einzelhandelsdaten generiert werden.

In der Praxis ist die Beschaffung von Einzelhandelsdaten in großem Umfang jedoch alles andere als einfach. Datenerfasser stehen vor mehreren hartnäckigen Herausforderungen:

• Uneinheitliche Strukturen der Produktseiten: Einzelhandelswebsites und sogar Seiten innerhalb derselben Website verwenden unterschiedliche Layouts, Schemata und Namenskonventionen. Dies erschwert die Erstellung einer zuverlässigen und wiederverwendbaren Logik für das Parsing von Daten und erfordert möglicherweise KI-Web-Scraping.
• Umfang und Fragmentierung: Dieselben Produkte werden oft von Hunderten von Online-Händlern verkauft. Dies erfordert robuste Systeme zur Deduplizierung, Normalisierung und Aggregation von Daten, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
• Anti-Bot-Schutzmaßnahmen: Große Einzelhändler wie Amazon, Walmart und eBay setzen CAPTCHAs, IP-Sperren, Ratenbegrenzungen und Bot-Erkennungssysteme ein, die automatisierte Web-Scraping-Bots aktiv blockieren.
• Anforderungen an die Aktualität der Daten: Preise, Verfügbarkeit und Werbeaktionen ändern sich häufig, sodass Scraper kontinuierlich laufen müssen, ohne dass sie erkannt werden oder Ausfallzeiten verursachen.
• Komplexität des Betriebs: Die Wartung der Infrastruktur, Proxys, Wiederholungsversuche und Überwachungspipelines erfordert einen kontinuierlichen technischen Aufwand und Kosten.

Angesichts dieser Hindernisse ist der Aufbau eines internen Systems zur Erfassung von Einzelhandelsdaten selten die effizienteste Option. Daher verlassen sich viele Unternehmen auf spezialisierte Anbieter von Einzelhandelsdaten. Diese Lösungen kümmern sich um die Datenextraktion, die Infrastruktur und die Compliance und machen Einzelhandelsdaten über zwei Hauptmethoden zugänglich:

• Einzelhandelsdatensätze: Vorab gesammelte, strukturierte und regelmäßig aktualisierte Daten, die historische Preise, Produkte, Lagerbestände und Werbeaktionen verschiedener Einzelhändler abdecken. Sie sind sofort für Analysen und KI-Trainings bereit.
• API-Schnittstellen für das Scraping von Einzelhandelsdaten: Endpunkte, die Einzelhandelsdaten in großem Umfang in Echtzeit extrahieren, Proxys, Anti-Bot-Systeme und Parsing verarbeiten und gleichzeitig saubere, standardisierte Ergebnisse liefern. Sie können in der Regel als externe Tools oder KI-gestützte Entwicklungslösungen in KI-Agenten integriert werden.

Worauf Sie bei einem Anbieter von Einzelhandelsdaten achten sollten

Durch die Nutzung eines Anbieters von Einzelhandelsdaten können Sie sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und das Treffen von Entscheidungen konzentrieren, anstatt sich mit der Komplexität der Datenerfassung zu befassen. Gleichzeitig kann die schiere Anzahl der Anbieter auf dem Markt überwältigend sein.

Um die zuverlässigsten Lösungen zu identifizieren, müssen Sie sie anhand gemeinsamer Faktoren vergleichen, wie z. B.:

• Datenumfang: Art und Umfang der vom Anbieter angebotenen Einzelhandelsdaten.
• Informationsquellen: Wo das Datenunternehmen seine Einzelhandelsdaten sammelt, einschließlich Online-Shops, Marktplätzen und Partnerintegrationen.
• Infrastruktur: Die Fähigkeit des Anbieters, zu skalieren, die Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, große Anfragenmengen zu bewältigen und hohe Datenerfolgsraten zu gewährleisten.
• Integration mit KI: Unterstützung für die Verbindung von Einzelhandelsdaten mit KI-Agenten, Workflows und Pipelines.
• Aktualität der Daten: Verfügbarkeit historischer und/oder aktueller Echtzeit-Einzelhandelsdaten.
• Technische Anforderungen: Fähigkeiten, Tools oder Infrastruktur, die für den Zugriff, die Verarbeitung und die Integration von Einzelhandelsdaten erforderlich sind.
• Datenverwaltung: Sicherstellung, dass der Einzelhandelsdatenanbieter relevante Datenschutzrahmenwerke wie DSGVO und CCPA einhält.
• Preise: Verfügbarkeit von Abonnementmodellen, individuellen Paketen, Testversionen und Beispieldatensätzen zur Bewertung.

Die 6 besten Anbieter von Einzelhandelsdaten

Entdecken Sie die Liste der besten Anbieter von Einzelhandelsdaten, die sorgfältig ausgewählt und anhand der zuvor vorgestellten Kriterien geprüft wurden.

1. Bright Data

Bright Data ist die weltweit führende Webdatenplattform, die auf einer Infrastruktur der Enterprise-Klasse basiert. Im Gegensatz zu anderen Anbietern, die statische Daten oder nicht skalierbare Architekturen anbieten, bietet Bright Data ein unbegrenztes, in Echtzeit arbeitendes und unendlich skalierbares Ökosystem.

Diese Infrastruktur unterstützt viele Anwendungsfälle, darunter moderne Szenarien für die Nutzung von Einzelhandelsdaten über:

• Einzelhandelsdatensätze: Angereicherte und validierte Datensätze, die in JSON, CSV oder Parquet geliefert werden, sodass Sie den Datenerfassungsprozess vollständig überspringen können. Diese Datensätze enthalten Millionen von Datensätzen und sind für tiefgehende historische Analysen und Wettbewerbsbenchmarking konzipiert sowie für das Training von Machine-Learning-Modellen und die LLM-Erfassung optimiert. Jeder Datensatz enthält wichtige Felder wie SKU, Preisentwicklung, Lagerbestandsstatus, Bewertungsverteilungen, Verkäuferdetails und Kundenstimmung.
• Retail Scraper APIs: Scraping-Endpunkte mit einer zusätzlichen No-Code-Schnittstelle, um Informationen auf Abruf in großem Umfang aus Einzelhandelsplattformen zu extrahieren. Anti-Bot-Umgehung und IP-Rotation sind vollständig automatisiert und gewährleisten eine Erfolgsquote von 99,99 %. Zu den unterstützten Domains gehören Amazon, Walmart, Google Shopping, AliExpress, Target und IKEA.
• Bright Insights: Dieser auf der umfangreichen Infrastruktur von Bright Data basierende Dienst liefert umsetzbare Informationen. Zu den unterstützten strategischen Anwendungsfällen gehören Preisinformationen, MAP (Minimum Advertised Price), Share of Voice, Marktanteil, Optimierung des digitalen Regals und Umsatzoptimierung.

Mit über 150 Millionen Proxy-IPs bietet Bright Data die ethischste, konformste und robusteste Datenerfassungsumgebung der Welt. Dies unterstützt Unternehmen jeder Größe, von Boutique-Marken bis hin zu Fortune-500-Unternehmen.

Zusammen machen diese Fähigkeiten Bright Data zum besten Anbieter von Einzelhandelsdaten!

➡️ Am besten geeignet für: Datenerfassung und -analyse im Einzelhandel auf Unternehmensebene, nahtlose KI-Integrationen und Training von Machine-Learning-Modellen.

Datenumfang:

• Kaufhistorie, Servicedaten und Kundenverhaltensmuster, die aus Einzelhandelsdatensätzen extrahiert wurden.
• Anfangspreis, Endpreis, Rabatte, Währung, historische Preisaufzeichnungen und Preisüberwachung der Wettbewerber.
• Bewertungen, Namen der Bewerter, Bewertungen, Feedback und Trends im Kaufverhalten.
• Verkaufte Einheiten, meistverkaufte Produkte, Verkäufe auf Kategorieebene, Umsatzindikatoren und Marktanteilsanalysen.
• Lagerbestände, Indikatoren für niedrige Lagerbestände, Verfügbarkeit pro SKU, Erkenntnisse zur Bestandsoptimierung und Trends bei der Nachbestellung.
• Produktname, Marke, Beschreibung, Kategorie, Eigenschaften (Größe, Farbe, Material), passende/ähnliche Produkte und visuelle Tags/Bilder.
• Rabatte, Flash-Verkäufe, Überwachung von Werbeaktionen, MAP-Erkenntnisse und kampagnenbedingte Preisunterschiede.
• Marktplatz- und plattformspezifische Verfügbarkeit, Ländercode, Root-Domain und Store-Informationen.
• Sichtbarkeit im digitalen Regal, Suchranking, Sortimentsleistung und Verfolgung von Produkttrends.

Informationsquellen:

• Amazon, Shopee, Walmart, TikTok Shop, Shein, Google Shopping, eBay, Home Depot US, Etsy, Zara, Target, H&M, Naver, Costco und über 50 weitere globale Einzelhändler.

Infrastruktur:

• Skalierbare Datenerfassung mit über 150 Millionen Proxy-IPs in 195 Ländern.
• Unterstützung für unbegrenzte Parallelität.
• 99,99 % Verfügbarkeit und Erfolgsquote beim Scraping von APIs.
• Fortschrittliche Anti-Bot-Maßnahmen, einschließlich IP-Rotation, CAPTCHA-Lösung und benutzerdefinierte HTTP-Header für unterbrechungsfreien Zugriff.
• Massen-Datenextraktion für die Verarbeitung von 5.000 URLs pro Anfrage.
• Flexible Bereitstellung von Datensätzen in JSON, NDJSON, CSV, Parquet
• Datensätze auf Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, Webhooks und anderen Kanälen.
• Erweiterte Tools zur Filterung und Segmentierung von Datensätzen, mit denen Sie sich auf die relevantesten Daten konzentrieren, die Analyse optimieren und Kosten senken können.
• Validierte, bereinigte, angereicherte und LLM-optimierte Datensätze, die für KI- oder Analyse-Workflows bereit sind.
• Zugriff auf ein Repository mit Petabytes an zwischengespeicherten Daten, einschließlich Informationen zu Einzelhandelsgeschäften, über den Web Archive API-Dienst.
• Rund um die Uhr verfügbarer dedizierter Support durch Datenexperten, um einen reibungslosen Betrieb und Beratung zu gewährleisten.

Integration mit KI:

• Unterstützt über 70 KI-Lösungen und -Frameworks, darunter LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, AWS Bedrock AI Agents, IBM Watsonx, Microsoft Copilot Studio und viele andere.
• Natürliche Sprachfilterung, um Ihre Datenanforderungen in einfachem Englisch zu beschreiben und die KI automatisch präzise Filter anwenden zu lassen.
• Vereinfachte Integration in KI-Agenten für Einzelhandelsanalysen über Web MCP.

Aktualität der Daten:

• Historische Daten und Trenddaten sind über vorgefertigte Datensätze mit flexiblen Aktualisierungsintervallen (täglich, wöchentlich, monatlich) verfügbar.
• Echtzeit-Erfassung von Einzelhandelsdaten über API-basierte und No-Code-Scraping-Tools.

Technische Anforderungen:

• Grundlegende technische Kenntnisse, die ausreichen, um mit der Erfassung von Standard-Einzelhandelsdaten über APIs zu beginnen.
• No-Code-Scraper ermöglichen eine vereinfachte Datenextraktion direkt aus der Bright Insights-Plattform.
• Kenntnisse über APIs werden für fortgeschrittene Automatisierung, benutzerdefinierte Workflows oder die Integration mit BI-Tools empfohlen.

Datenverwaltung:

• Vollständig konform mit DSGVO und CCPA.
• Zertifiziert nach SOC 2 Typ II, ISO 27001 und anderen Sicherheitsstandards.
• Daten werden ausschließlich aus öffentlich zugänglichen Web-Einzelhandelsinformationen ethisch einwandfrei bezogen.

Preise:

• Kostenlose Testversion verfügbar + Beispiel-Datensätze aus dem Einzelhandel.
• Das Scraping von Einzelhandelsdaten beginnt bei 1,50 $/1.000 Datensätze.
• Die Preise für Einzelhandelsdatensätze beginnen bei 2,50 $/1.000 Datensätze.
• Flexible Abonnementmodelle ab 1.000 $/Monat für hochwertige Einblicke von Bright Insights.

2. GroupBWT

GroupBWT ist ein Datenengineering- und Softwareentwicklungsunternehmen, das Datenlösungen für Unternehmen anbietet. Für den Einzelhandel bietet es direkten API-Zugriff mit intelligentem Fallback-Scraping. Mit diesem System können Sie Einblicke auf SKU- und Filialebene, Promotion-Tracking, digitale Regalüberwachung, historische Preisentwicklung und vieles mehr abrufen. Der Anbieter bietet auch strukturierte Datenexporte in JSON und CSV.

➡️ Am besten geeignet für: Business-Intelligence-Pipelines für Einzelhandelsanalysen.

Datenumfang:

• Preise auf SKU-Ebene, UVP (vom Hersteller empfohlener Verkaufspreis), Verkaufspreise, historische Preisbasiswerte, Rollbacks, kampagnenbedingte Deltas, Überwachung von Flash-Verkäufen, Promo-Codes, Coupon-Logik, Dringlichkeits-Tags, Influencer-Bundles und Kampagnen-Mapping nach Region/Gerät.
• Lagerbestände, Tags für niedrige Lagerbestände, Verfügbarkeit pro Geschäft, geografisch, nach Stadt oder Postleitzahl, Nachschubtrends, Überwachung des SKU-Lebenszyklus, regionale Sortimentsprüfungen und geschäftsspezifische SKU-Unterschiede.
• Produktattribute, Parsing von Werbeaussagen, visuelle Tags, Standardisierung über Filialen hinweg und Überwachung der lokalen Einführung.
• Suchrang, Sichtbarkeit im digitalen Regal, Metriken zum Regalanteil, Keyword-Mapping, Verkäuferzuordnung, Quell-URLs, Zeitstempel und auditfähige Ausgaben.

Informationsquellen:

• Amazon, Walmart, eBay, Sephora, Boots UK, Rossmann.de, Zalando, Target, Best Buy und Costco.

Infrastruktur:

• Direkter API-Zugriff mit intelligenter Fallback-Scraping-Funktion für eine unterbrechungsfreie Datenerfassung.
• Unterstützung für die Extraktion mobiler Apps auf iOS/Android und JavaScript-lastigen Seiten.
• Integrierte IP-Rotation, dynamische HTTP-Header und CAPTCHA-Verarbeitung.
• Strukturierte, BI-fähige Daten, die über JSON, CSV, API, S3 oder SFTP bereitgestellt werden.

Integration mit KI:

• Grundlegende Integration durch Einbindung von APIs in KI-Tools.
• Offizielle Technologie für die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Chatbots.

Aktualität der Daten:

• Echtzeit-Synchronisation für Preise, Lagerbestände, Werbeaktionen und digitale Regalplatzierung.
• Stündlich, täglich oder benutzerdefinierte Häufigkeit basierend auf SKU-Geschwindigkeit und Geschäftsanforderungen.
• Historische Preisinformationen für Trendanalysen.

Technische Anforderungen:

• Grundlegende Programmier- oder Datenverarbeitungskenntnisse für die API-Integration erforderlich.
• Datenanalysekenntnisse empfohlen für die Auswertung von Datenbank-Exporten über SQL, Tableau, Power BI oder Looker.

Datenverwaltung:

• GDPR-Konformität, CCPA und lokale Datenschutzgesetze in Pipelines integriert.
• Prüfungsfähige Protokolle, Durchsetzung von Einwilligungen und rückverfolgbare SKU-Metadaten.

Preise:

• Kostenlose 30-minütige Prüfung zur Ermittlung des Projektumfangs vor der Angebotserstellung.
• Die Kosten variieren je nach Anzahl der Plattformen, SKU-Volumen, Synchronisierungshäufigkeit und Quelltyp.
• Von einigen hundert US-Dollar pro Monat für grundlegende Anforderungen bis zu 5.000 bis 50.000 US-Dollar für Unternehmensanforderungen.

3. Retail Scrape

Retail Scrape ist ein Datenunternehmen, das sich auf die Bereitstellung von End-to-End-Lösungen für Retail-Datenintelligenz spezialisiert hat. Es kombiniert verwaltete Web-Scraping-Dienste, Scraping-APIs, strukturierte Datensätze und Analysen, um Einzelhändlern, Marken und Distributoren dabei zu helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen. Zu seinen Dienstleistungen gehören die Preisüberwachung der Wettbewerber, die Extraktion von Produktdaten (Preise, Lagerbestände, Bewertungen und Attribute), die Überwachung der Einhaltung von MAP-Vorgaben und die Analyse der Kundenstimmung.

➡️ Am besten geeignet für: Projekte zur Erfassung von Einzelhandelsdaten, bei denen der Zugriff auf Hunderte von vertikalen Quellen von grundlegender Bedeutung ist.

Datenumfang:

• Preisverfolgung mit historischen Trends, Sonderangeboten, Rabattpreisen, dynamischer Preisoptimierung und Überwachung der MAP-Compliance.
• Kundenbewertungen, Bewertungen, Feedback, Einblicke in die Kundenstimmung und strukturierte Datensätze zum Verbraucherverhalten.
• Bestsellerlisten und Kennzahlen zur Verkaufsleistung.
• Lagerbestand und Produktverfügbarkeit, Lagerbestände, SKU-Überwachung und Nachschubtrends.
• Umfassende Produktinformationen, einschließlich Namen, Beschreibungen, Kategorien, Marken, SKUs, UPC/EAN, Spezifikationen, Bilder, Varianten, Abmessungen, Farben, Größen, Materialarten und vorgestellte Produkte.
• Versanddetails, Lieferoptionen und voraussichtliche Lieferzeiten.
• Einblicke in das digitale Regal und das Kaufverhalten, einschließlich Bewertungsmustern, Sortiment und Sichtbarkeitsmetriken.

Informationsquellen:

• Amazon, Myntra, Walmart, eBay, Best Buy, Shopware, Alibaba, Shopee, Target, AliExpress, Etsy, Rakuten, ZARA, Wish und über 150 weitere.

Infrastruktur:

• API-basierte Web-Scraping-Infrastruktur.
• Unterstützung für geplantes Scraping mit Optionen für Echtzeit, stündlich, täglich, wöchentlich oder benutzerdefinierte Häufigkeit.
• Fortschrittliche Scraping-Algorithmen mit HTML-Bereinigung.
• Datenvalidierungsprozesse zur Sicherstellung der Genauigkeit vor der Lieferung über Cloud, FTP oder E-Mail.
• Daten werden in den Formaten CSV, JSON, XML und SQL gesendet.

Integration mit KI:

• Integrierte Unterstützung für KI-gesteuerte Preisoptimierung, prädiktive Analysen, Produktabgleich, Trendeinblicke, Marktinformationen und automatisierte Berichterstellung.

Aktualität der Daten:

• Echtzeit-Updates und Scraping für Preise, Lagerbestände und Werbeaktionen.
• Historische Überprüfungs- und Preisdatensätze verfügbar.
• Anpassbare Aktualisierungsraten je nach Geschäftsanforderungen.

Technische Anforderungen:

• Grundkenntnisse im Umgang mit Daten und Programmierkenntnisse für die API-Integration.
• Kenntnisse in Datenanalyse oder Datenwissenschaft für die Verwendung mit BI-Tools, Dashboards oder Analysen empfohlen.
• Keine technischen Kenntnisse erforderlich, wenn vollständig verwaltete Scraping-Dienste verwendet werden.

Datenverwaltung:

• DSGVO- und CCPA-konform.

Preise:

• Die Preise für grundlegende Datensätze beginnen bei 20 $.
• Die Preise sind individuell und richten sich nach Plattformen, Volumen und Häufigkeit (kontaktieren Sie das Unternehmen für ein Angebot).

4. Data.gov

Data.gov ist das zentralisierte Open-Data-Portal der US-Regierung. Um Transparenz, Innovation und Forschung zu fördern, bietet es öffentlichen, maschinenlesbaren Zugang zu Datensätzen der Bundesregierung. Im Bereich Einzelhandelsdaten umfasst es 22 Datensätze zu Umsatz, Preisgestaltung, Anzahl der Geschäfte, Standorte von Konzessionsnehmern, Cannabis- und Tabakverkauf sowie energiebezogenen Einzelhandelsdaten. Die Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar und unterstützen KI-/ML-Projekte, Analysen und Trendanalysen.

➡️ Am besten geeignet für: KI/ML-Datentraining, Experimente und Proof-of-Concept-Projekte.

Datenumfang:

• Wöchentliche, vierteljährliche und historische Einzelhandelsumsatzdaten für verschiedene Waren nach Region, Stadt oder Landkreis.
• Durchschnittliche Einzelhandelspreise für verschiedene Waren, einschließlich historischer Jahresübersichten und Trenddaten.
• Erhebungen zu Ladenleerständen, medizinisch zugelassene Einzelhandelsstandorte, Gesamtzahl der Einzelhandelsgeschäfte nach Bundesstaat/Stadt und Standorte von Einzelhandelslizenznehmern.
• Studien zu Tabakwerbung, die Marketingpraktiken erfassen, die wahrscheinlich Kinder ansprechen.

Informationsquellen:

• Bundesebene: Landwirtschaftsministerium, Energieministerium, Arbeitsministerium, Nationales Labor für erneuerbare Energien usw.
• Bundesstaaten: New York, Connecticut, Kalifornien, Maryland, Iowa usw.
• Stadt/Bezirk: New York City, Philadelphia, Allegheny County, District of Columbia usw.

Infrastruktur:

• Manuelles Herunterladen von Datensätzen, wobei Dateien in den Formaten CSV, JSON, XML, RDF, XLS, PDF, HTML, ZIP, GeoJSON und KML verfügbar sind.
• API-Zugriff über Data.gov API verfügbar.

Integration mit KI:

• Datensätze können für das Training von KI-Modellen verwendet werden.

Aktualität der Daten:

• Variiert je nach Datensatz, wobei einige regelmäßig (wöchentlich oder vierteljährlich) aktualisiert werden, während andere statisch sind.

Technische Anforderungen:

• Je nach gewähltem Datensatz reichen die erforderlichen Kenntnisse von grundlegenden Datenverarbeitungsfähigkeiten bis hin zu fortgeschrittenen Datenanalysen.
• Für den Zugriff auf Daten über die API sind möglicherweise grundlegende Webkenntnisse erforderlich.

Datenverwaltung:

• Einhaltung der Datenstrategie der US-Bundesregierung.

Preise:

• Kostenloser Zugriff auf alle Datensätze.

5. Roboflow

Roboflow ist eine End-to-End-Plattform für Computer Vision. Insbesondere bietet sie Ihnen Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von visionbasierten Machine-Learning-Systemen in großem Maßstab. Für den Einzelhandel umfasst sie visuelle Datensätze für die Regalüberwachung, Bestandsübersicht, Produkterkennung und Werbeerkennung. Die Plattform bietet verwaltetes Datensatz-Hosting, KI-gestützte Kennzeichnung, automatisiertes Training, APIs und Edge-Bereitstellung.

➡️ Am besten geeignet für: Computer-Vision-basierte Machine-Learning-Lösungen für den Einsatz im Einzelhandel.

Datenumfang:

• Bildbasierte Bestandsübersicht durch Computer-Vision-Datensätze, einschließlich Verfügbarkeit im Regal, leere Regale, Regallücken, Kühlregalbestand, Palettenerkennung und Überwachung des Lagerbestands im Geschäft, abgeleitet aus Fotos und Videos.
• Visuelle Produktdaten, die aus gekennzeichneten Bildern abgeleitet werden und SKUs, verpackte Waren, Lebensmittel, Getränke, Bekleidung, Schuhe, Möbel, Haushaltsartikel, Barcodes, Logos und Markenerkennung umfassen.
• Visuelle Identifizierung von Werbeelementen wie Verkaufsschildern, Rabattetiketten und Sonderplatzierungen in Einzelhandelsbildern.
• Visuelle Datensätze zu Paletten, Verpackungen, Lagern, Bestandsverwaltung und mehr.

Informationsquellen:

• Von Benutzern hochgeladene visuelle Datensätze aus verschiedenen Quellen.
• Synthetische und erweiterte visuelle Daten.

Infrastruktur:

• Cloud-basierte Plattform für das Hosting, die Kennzeichnung, die Versionierung und die Verwaltung großer Computervisionsdatensätze.
• API-First-Architektur für den Zugriff auf Datensätze, das Training von Modellen, die Bereitstellung und die Inferenz.
• Unterstützung für automatisierte Datenpipelines, die eine kontinuierliche Bildaufnahme und Modell-Neu-Training ermöglichen.

Integration mit KI:

• Native Unterstützung für das Training und die Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen, einschließlich Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Tracking.
• Integration mit gängigen ML-Frameworks und Workflows, wodurch visuelle Echtzeit-Intelligenz für Anwendungsfälle im Einzelhandel wie Regalüberwachung und Bestandsübersicht ermöglicht wird.
• Ermöglicht KI-gestützte Erkenntnisse aus Bildern und Videos anstelle von traditionellen tabellarischen Einzelhandelsdaten.

Aktualität der Daten:

• Historische Datensätze aus dem Einzelhandel, mit Unterstützung für kontinuierliche Datensatzaktualisierungen.

Technische Anforderungen:

• Mittlere bis fortgeschrittene Kenntnisse in maschinellem Lernen oder Computer Vision für das Training und die Feinabstimmung von Modellen erforderlich.
• Für die Verwaltung von Datensätzen und gehostete Inferenz sind Programmierkenntnisse erforderlich, für benutzerdefinierte Pipelines oder Edge-Bereitstellungen sind fortgeschrittenere Fachkenntnisse erforderlich.
• Geeignet sowohl für technische Teams als auch für Nicht-Experten durch verwaltete Workflows, die direkt auf der Plattform verfügbar sind.

Datenverwaltung:

• Abhängig von der Nutzung.

Preise:

• Abonnementbasierte Tarife:
  • Öffentlich: Kostenlose Stufe mit bis zu 60 $ pro Monat an kostenlosen Gutschriften.
  • Core: 99 $ pro Monat mit 60 $ Gratisguthaben und zusätzlichen Funktionen.
  • Enterprise: Individuelle Preisgestaltung.

6. Dataseeders

Dataseeders wandelt Webdaten in praktische Erkenntnisse um und bietet innovative Web-Scraping-Lösungen, die Unternehmen mit genauen und zeitnahen Informationen versorgen. Das Angebot für den Einzelhandel umfasst Preise von Mitbewerbern, Produktbestände, Werbeaktionen, Filialstandorte, Kundenbewertungen und Vertriebsdaten und ermöglicht so Preisüberwachung, Trendanalysen und hyperlokale Marktinformationen.

➡️ Am besten geeignet für: Nicht-technische Teams, die gebrauchsfertige Einzelhandelsdaten benötigen.

Datenumfang:

• Standortdaten von Einzelhandelsgeschäften, einschließlich Ladenadressen, Geolokalisierungen, Filialen, Franchises, Einrichtungen, Betriebsstatus, Eröffnungen und Schließungen.
• Preisdaten von Wettbewerbern mit Preisüberwachung in Echtzeit und Benachrichtigungen bei Preisänderungen.
• Produktbestand und Verfügbarkeit, Indikatoren für die meistverkauften Produkte, Werbeaktionen, Angebote und Nachverfolgung des Markenvertriebs.
• Kundenbewertungen, Bewertungen und Stimmungsindikatoren in Bezug auf Produkte und Dienstleistungen von Geschäften.

Informationsquellen:

• Tausende von Einzelhandelswebsites und -plattformen weltweit, einschließlich mobiler Anwendungen.

Infrastruktur:

• Verwaltete Web-Scraping-Dienste mit durchgängiger Datenerfassung und -verarbeitung.
• Strukturierte Datenlieferung im gewünschten Ausgabeformat.

Integration mit KI:

• Interne Nutzung von KI und maschinellem Lernen für Datenvalidierung, -anreicherung und Qualitätssicherung.

Aktualität der Daten:

• Echtzeit-Scraping-Optionen für dynamische Einzelhandelsdaten.
• Einzelhandelsdatensätze werden als gebrauchsfertige Ausgaben geliefert.

Technische Anforderungen:

• Sie benötigen keine Scraping-Infrastruktur oder -Tools, da die Datenerfassung vollständig verwaltet wird.
• Datenanalysefähigkeiten erforderlich, um Einzelhandelsdaten zu untersuchen und zu interpretieren.

Datenverwaltung: Nicht bekannt gegeben.

Preise

• Individuelle Preisgestaltung basierend auf Datenanforderungen, Plattformen, Umfang und Anwendungsfall (Angebotsbasierte Zusammenarbeit nach direkter Beratung).

Fazit

In diesem Artikel haben Sie den immensen Wert von Einzelhandelsdaten kennengelernt und erfahren, warum die Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Anbieter einen strategischen Vorteil darstellt. Führende Anbieter von Einzelhandelsdaten liefern Ergebnisse durch kuratierte Datensätze oder API-gesteuerte Lösungen, die entweder auf zentralisierte Repositorys zugreifen oder Live-Informationen scrapen.

Unter den Branchenführern zeichnet sich Bright Data durch eine Infrastruktur auf Unternehmensebene und Tools aus, die für das Zeitalter der KI entwickelt wurden. Zu den spezifischen Lösungen für den Einzelhandel gehören:

• Einzelhandelsdatensätze: Millionen von Datensätzen, wie Preisentwicklung, SKU-Details, Lagerbestände und Kundenstimmung von Dutzenden von Einzelhandels-Websites.
• Scraper-APIs: Scraping-Endpunkte für die On-Demand-Extraktion von Live-Daten von Giganten wie Amazon, Walmart, eBay und vielen anderen.
• Bright Insights: Eine spezialisierte Intelligence-Ebene, die Rohdaten in strategische Berichte über Marktanteile, MAP-Compliance und die Leistung digitaler Regale umwandelt.

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FAQ

Woher bekommt man Einzelhandelsdaten?

Einzelhandelsdaten können Sie aus einer Mischung aus staatlichen Quellen, Aggregatoren oder direkt von E-Commerce-Websites beziehen. Beliebte Optionen sind Data.gov für öffentliche Datensätze aus den USA, Amazon, Walmart, Target, eBay, Zalando, Etsy sowie Shopify-Shops, Best Buy, Costco, Wayfair, Alibaba und die APIs oder öffentlichen Feeds lokaler Einzelhandelsketten für Einblicke in Produkte, Preise, Lagerbestände und Verkäufe.

Wie kann man Einzelhandelsdaten abrufen?

Anbieter von Einzelhandelsdaten bieten Daten in der Regel über zwei Hauptoptionen an.

• Vorkonfigurierte Datensätze: Kuratierte Sammlungen, die historische Verkaufszahlen, Preise, Standorte von Geschäften und Bestandsentwicklungen enthalten. Sie eignen sich ideal für Trendanalysen, Prognosen oder Benchmarking über Regionen und Produktkategorien hinweg.
• Direkte Website-Erfassung: Scraping-Tools, die Daten direkt von E-Commerce-Websites, Marktplätzen oder Markenportalen erfassen. Alternativ gibt es APIs, die Ihnen Zugriff auf eine zentralisierte Datenbank bieten. In beiden Fällen liefern sie aktuelle Informationen zu Preisen, Lagerbeständen, Werbeaktionen und Bewertungen und bieten so einen Live-Überblick über die Marktbedingungen.

Was ist ein Einzelhandelsdatensatz?

Ein Einzelhandelsdatensatz ist eine strukturierte Momentaufnahme des Marktes. Er ist als Datei mit semistrukturierten Daten verfügbar, die Produktdetails, historische Verkaufszahlen, Preisänderungen, Filialinformationen und Werbeaktionen enthalten können. Je nach Anbieter kann der Datensatz regelmäßig aktualisiert werden oder statisch bleiben, sodass er entweder als historische Referenz oder als nahezu Echtzeit-Tool für Analysen dient.

Wie werden Einzelhandelsdaten gescrapt?

Jede Einzelhandelsplattform ist einzigartig, daher gibt es keinen einheitlichen Ansatz für die Erfassung von Einzelhandelsdaten. Auf hoher Ebene können Sie jedoch dieser allgemeinen Roadmap zum Scrapen folgen:

1. Der Scraper verbindet sich mit der Ziel-Einzelhandelswebsite oder dem Ziel-Marktplatz.
2. Die Seite wird mit einem Browser-Automatisierungstool gerendert oder mit einem HTML-Parser analysiert.
3. Er wendet eine Logik zur Datenextraktion an, um HTML-Knoten auszuwählen und die relevanten Informationen zu extrahieren. Da Produktseiten (selbst innerhalb derselben Website) sehr unterschiedlich sein können, wird bei diesem Prozess häufig ein KI-gestütztes Parsing verwendet, um die Effektivität zu verbessern.
4. Die gesammelten Daten werden dann strukturiert und im gewünschten Format (JSON, CSV usw.) exportiert.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in den Tutorials:

• So scrapen Sie Amazon
• Wie man Walmart scrapt
• Wie man eBay in Python für die Preisüberwachung scrapt
• Wie man mit Python einen Amazon-Preis-Tracker erstellt