Webdatenerfassung im Jahr 2022 – Alles, was Sie wissen müssen

Sie wissen nicht, was Webdaten sind? Möchten Sie erfahren, wie Ihr Unternehmen von der Automatisierung der Datenerfassung profitieren kann? Sind Sie auf der Suche nach neuen Tools, die Sie bei der Optimierung und Rationalisierung des Datenverwaltungszyklus unterstützen können? Fühlen Sie sich frei und verkünden Sie das Ende Ihrer anstrengenden Suche. Endlich haben Sie es geschafft. Hier finden Sie Antworten auf alle Ihre Fragen.
Noah Kalson
Noah Kalson | Director of Brand Marketing
28-Jan-2022

In diesem Artikel geht es um Folgendes:

Was bedeutet Webdatenerfassung?

Sämtliche Informationen, die im Internet öffentlich zugänglich sind, können erfasst und zur Erstellung eines Datensatzes verwendet werden. Diese Informationen werden dann zur Beantwortung von Geschäftsfragen, zur Entwicklung von Algorithmen und zum Wettbewerb mit anderen Unternehmen verwendet.

Schauen wir uns ein Beispiel an: Ein neues Startup-Unternehmen, das im Bereich des Kundenbeziehungsmanangements (Customer Relationship Management, CRM) tätig ist, möchte Webdaten erfassen, die ihm über Folgendes Auskunft geben:

  • Welche anderen Unternehmen sind in demselben Bereich tätig, indem sie beispielsweise Informationen auf LinkedIn erfassen?
  • Welche Anzeigen werden den Zielgruppen auf verschiedenen Plattformen angezeigt, beispielsweise im Zusammenhang mit bezahlten Suchergebnissen auf Google?
  • Wie ist die Stimmung in Bezug auf die Branche in den sozialen Medien?

Bleiben wir bei diesem Beispiel. Dieses Unternehmen entdeckt möglicherweise eine beträchtliche Marktlücke und Bedarf an CRM. Das lässt sich direkt in die Dashboards des eCommerce-Marktplatzes integrieren und es ermöglicht dem Startup, diesen Tätigkeitsbereich auszubauen und einen größeren Marktanteil hinzuzugewinnen.

Was wollen Unternehmen mit der Erfassung von Webdaten erreichen?

Aufsuchen von Zielseiten und Abrufen von Zieldatenpunkten (was auch als Web Scraping bezeichnet werden kann). Beispiele für Datenpunkte:

  • Kundenrezensionen auf eCommerce-Websites zur Ermittlung neuer Marktchancen
  • Durchsuchen von Plattformen wie Instagram, um Influencer ausfindig zu machen, mit denen Unternehmen zusammenarbeiten können, um Marketingkooperationen aufzubauen
  • Investmenthäuser/Risikokapitalgeber, die Unternehmen mit bestimmten Schwachstellen ausfindig machen wollen, um diese umzugestalten und dann unter Anwendung dieses wertschöpfenden Ansatzes mit Gewinn zu verkaufen
  • Personalabteilungen/Agenturen, die Bewerber mit einzigartigen Fähigkeiten entdecken möchten

Wer erfasst die Webdaten und wie werden sie verwendet?

Alle Personen in Universitäten zu Forschungszwecken, Datenwissenschaftler für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Ein gutes Beispiel für den ersten Fall sind Wissenschaftler, die mit der Bundesagentur für Arbeit zusammenarbeiten, um Beschäftigungstrends unter Frauen und Minderheiten zu ermitteln. Zu ihren Zielen kann es gehören, berufliche Werdegänge zu erfassen, um die Vielfalt am Arbeitsplatz und die Integration unterrepräsentierter Bevölkerungsgruppen am Arbeitsplatz zu fördern.

Ein Beispiel für algorithmische Anwendungen von Webdaten sind Investmenthäuser, die Nachrichten, soziale Stimmungen und Aktienbewegungen/-umsätze überwachen, um Portfolioentscheidungen wie Kauf- und Verkaufsaufträge in Echtzeit zu treffen.

Im nächsten Abschnitt werden die beliebtesten Anwendungszwecke, die gewinnorientierte Unternehmen mit der Erfassung und Analyse von Webdaten verfolgen, erörtert.

In welchen Branchen werden Daten erfasst?

2020 waren die folgenden Branchen in Bezug auf datengestützte Entscheidungsfindung führend:

  • 65 % der Befragten aus dem Bankensektor gaben an, dass sie im Laufe des Geschäftsjahres Daten für strategische Entscheidungen genutzt haben.

Fachleute aus den nachstehenden Branchen gaben hingegen Folgendes an:

  • Im Versicherungswesen wurde diese Zahl auf 55 % geschätzt.
  • Der Sektor der Telekommunikation lag mit 54 % knapp dahinter.

Datengestützte Entscheidungsfindungen in Unternehmen, weltweit seit 2020, nach Branchen

Source: Statista

Laut einer Business-Intelligence-Marktstudie planen die wichtigsten Branchen bis 2022 eine Steigerung der Investitionen in datengestützte Business Intelligence um 50 %:

  • Einzelhandel/Großhandel
  • Finanzdienstleistungen
  • Technologieunternehmen

Im Folgenden sind einige Beispiele über die Nutzung von Daten durch Unternehmen aufgeführt:

  • Marktforschung zur Ermittlung von Marktlücken und -chancen, zur Verbesserung ihrer Alleinstellungsmerkmale, zur Unterbietung der Konkurrenz und zur Erschließung neuer Märkte
  • Testen ihrer Websites, um unabhängig vom Geostandort des Nutzers ein einheitliches/positives Erlebnis zu bieten
  • Überwachen von Suchmaschinenergebnisseiten (Search Engine Results Pages, SERP) zur Erkennung organischer Trends, die genutzt werden können, und von Verbrauchermustern, auf die die Werbekampagnen zugeschnitten werden können
  • Verschaffen von Wettbewerbsvorteilen durch Preise und Angebote, die sich je nach Marktaktivität ändern
  • Markenschutz zur Gewährleistung, dass ohne Zustimmung kein geistiges Eigentum verkauft oder genutzt wird
  • Sicherstellen, dass die Werbeanzeigen nicht beeinträchtigt sind und die beabsichtigten Zielgruppen mit dem richtigen Text und Bildmaterial erreicht werden

Methoden zur Erfassung von Webdaten

Die Daten werden mit den nachstehenden drei Methoden erfasst:

Methode 1: Forschungsbasierte/qualitative Datenerfassung

Unternehmen, die einen persönlicheren Ansatz verfolgen wollen, um mit Zielgruppen, Mitarbeitern und wichtigen Akteuren der Branche in engeren Kontakt zu treten. Qualitative Daten werden in der Regel mit folgenden Methoden erhoben:

  • Umfragen
  • Interviews
  • Aufspüren von Trends

Google Trends Beispiel – Quelle: Google

Methode 2: Datenerfassungstools (quantitative Datenerfassung)

Datenerfassungstools werden von Unternehmen wie Bright Data entwickelt. Diese Lösungen basieren auf komplexen, globalen Peer-to-Peer-Netzwerken, die es Unternehmen ermöglichen, sich ein genaues Bild von ihrer Zielgruppe und ihren Wettbewerbern zu machen. Anstelle diese Systeme selbst aufzubauen und instand zu halten, können die Unternehmen Folgendes tun:

Erstens: Plug and Play – Anschließen und loslegen

An einen automatisierten Data Collector, der an die geschäftlichen Anforderungen angepasst werden kann, anschließen. Dadurch wird ein ständiger Informationsfluss zu den Algorithmen und den Teammitgliedern hergestellt. Das Schöne an dieser Option ist, dass Sie sich nicht mit Codes herumschlagen müssen, denn alle Daten werden in einem bereits strukturierten, bereinigten und für den sofortigen Gebrauch synthetisierten Format geliefert.

Zweitens: Gebrauchsfertige Datensätze

Mit dem Kauf von vorab erfassten Datensätzen sparen Unternehmen Geld und Zeit, da sie die Zugangskosten mit anderen Unternehmen teilen. Das Schöne an dieser Option ist, dass die Datensätze in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden können und dass der Kauf von Datensätzen einmalig, vierteljährlich oder jährlich erfolgen kann (mit einem Wort, diese Option bietet totale finanzielle und betriebliche Flexibilität und Dynamik). Unternehmen können zwischen Datensätzen mit unterschiedlicher Reichweite wählen:

  • Vollständiger Datensatz, der alle derzeit auf einer bestimmten Website verfügbaren Datenpunkte enthält
  • Intelligente Datenteilmenge, die aus einem bestimmten Filter besteht, z. B. alle Produktpreise für einen Artikel von Januar bis Februar 2022
  • Differenzielle Datensätze, die „dynamisch“ sind, weil sie ständig mit neuen Informationen aktualisiert werden, z. B. Berufsbezeichnungen von Einzelpersonen, die eine Headhunting-Agentur sucht.
  • Zusammengeführte/angereicherte Datensätze, d. h. eine komplette Fundgrube an Informationen, die an mehreren Zielorten erfasst wurden, um einen umfassenderen Blick auf eine bestimmte geschäftliche Frage oder ein Problem zu erhalten. Ein Beispiel ist die soziale Stimmung bezüglich einer bestimmten Aktie oder eines Produkts auf vier verschiedenen Social-Media-Plattformen (Reddit, Facebook, Instagram, Twitter).

Warum sollten Datenerfassungstools verwendet werden (Pro und Kontra)?

Unternehmen, die versuchen, Webdaten eigenständig zu sammeln, stellen in der Regel fest, dass

  • die manuelle Datenerfassung ein sehr zeitaufwändiges und mühsames Unterfangen ist, das eine große Menge an Ressourcen erfordert, die von den Hauptgeschäftsvorgängen abgezogen werden müssen.
  • die Strukturen der Zielseiten und die Datensätze sich sehr oft in Echtzeit ändern, was zu unerwünschten negativen Geschäftsergebnissen führen kann. So können beispielsweise „alte“ Stimmungsdaten von Verbrauchern, die als Teil der Marketingstrategie eines Unternehmens genutzt werden, den gegenteiligen Effekt haben, wenn sich die Stimmungen ändern.

Viele Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Datenerfassungstools, weil diese dazu beitragen, dass

  • die Datenerfassung voll automatisch erfolgt;
  • Unternehmen keine eigene Infrastruktur für die Datenerfassung, z. B. Cloud-Server, Netzwerke, Anwendungsprogrammierschnittstellen (API), mehr entwickeln und pflegen müssen;
  • Ingenieure, DevOps und IT-Mitarbeiter ihre Aufmerksamkeit auf die Entwicklung der wichtigsten Produkteigenschaften lenken können;
  • Unternehmen Datensätze zur Verfügung stehen, die bereits „bereinigt“ (z. B. wurden beschädigte/duplizierte Dateien entfernt), „strukturiert“ und gebrauchsfertig für die Verwendung durch Programme und Algorithmen sind;
  • vollständigere und „angereicherte“ Datensätze angeboten werden, d. h. Informationen mit Querverweisen versehen und aus mehreren Datenquellen zusammengestellt wurden.

Warum verwenden immer mehr Unternehmen Datenerfassungstools?

Nach Angaben von Finance Online sind folgende Vorteile der Erfassung und Analyse von Webdaten am wichtigsten:

  1. Mehr Effizienz und verbesserte Produktivität: Das liegt vor allem daran, dass Daten eine wichtige Feedbackschleife für Unternehmen darstellen. Ein Unternehmen, das im Bereich der Anzeigentechnologie tätig ist, kann beispielsweise Webdaten nutzen, um Anzeigentexte, Linkplatzierungen und Bilder automatisch zu überprüfen und so sicherzustellen, dass die richtigen Anzeigen die richtigen Kunden mit der richtigen Botschaft erreichen. Das macht eine manuelle Prüfung zur Optimierung der Ergebnisse überflüssig.
  2. Schnellere und effektivere Entscheidungsfindung: Die Erfassung von Webdaten in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, wichtige Entscheidungen im richtigen Moment zu treffen. So kann beispielsweise eine Investmentfirma Investitionsdaten wie das Aktienvolumen oder Daten zur gesellschaftlichen Stimmung erfassen, um bessere Kauf-/Verkaufsentscheidungen zu treffen.
  3. Bessere finanzielle Leistung: Unternehmen sind in der Lage, ihre Rentabilität durch eine Vielzahl von Tätigkeiten zu steigern. Ein Beispiel für datengestützte Entscheidungen ist die Möglichkeit, durch die Analyse von Internetverkehr, Schlüsselwörtern und Suchmaschinentrends die Einkäufe einer Zielgruppe zu verfolgen. Letztendlich ermöglicht das eine bessere Produkt- und Markenplatzierung sowie eine gezieltere Lead-Generierung.
  4. Identifizierung und Schaffung neuer Einnahmen aus Produkten und Dienstleistungen: Dank datengestützter Marktforschung verbessern Unternehmen ihr Geschäftsergebnis. So kann ein Unternehmen, das die Wettbewerbslandschaft kennt, Kundenbedürfnisse ermitteln, die es allein anhand von Kundenrezensionen und -feedbacks nicht festgestellt hätte.
  5. Verbesserte Kundenerfahrungen: Unternehmen können Webdaten nutzen, um Websites und Benutzererfahrungen zu testen. So können Unternehmen unter anderem Daten zu Anzeigen, Inhaltsanzeigen und Daten von Drittanbietern auf der Grundlage der verschiedenen Geostandorte der Nutzer erfassen und so sicherstellen, dass Codes, Websites, Anzeigen und Webanwendungen wie vorgesehen funktionieren.
  6. Wettbewerbsvorteile: Webdaten ermöglichen es Unternehmen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, da sie Einzelpreise und Bündelangebote vergleichen können. Ein gutes Beispiel dafür ist die Reisebranche, wo Online-Reisebüros die Datenerfassung zur Entwicklung einer dynamischen Preisstrategie in Echtzeit nutzen, die es ihnen ermöglicht, die Konkurrenz zu unterbieten.

Die nützlichsten Ergebnisse der Erfassung und Analyse von Webdaten für Unternehmen in absteigender Reihenfolge

Source: Finance Online

Warum wählen Unternehmen Bright Data für die Webdatenerfassung?

Or Lenchner, CEO von Bright Data, betont: „Das Internet ist die größte Datenbank der Welt – das einzige Problem besteht darin, die Daten zu organisieren.“

Genau aus diesem Grund entscheiden sich Unternehmen für die Lösungen zur Datenerfassung von Bright Data. Bright Data hilft nicht nur dabei, auf Zieldatensätze zuzugreifen, sie zu organisieren und für die sofortige Verwendung vorzubereiten, die Tools basieren auch auf den branchenweit führenden ethischen Grundsätzen der Datenerfassung. Dieser letzte Punkt ist für Geschäfte, die datengesteuerte Unternehmen aufbauen wollen, von entscheidender Bedeutung.

Die fünf wichtigsten Gründe, warum sich Unternehmen für Bright Data entscheiden:

Grund Nr. 1: Verlässlichkeit

Die Daten, auf die Unternehmen mit den Bright Data-Tools zugreifen können, sind von höchster Qualität. Die Daten werden über ein Netzwerk, das sich aus Millionen von Peers zusammensetzt, erfasst. Sie ermöglichen es den Unternehmen, genaue Informationen auf der Grundlage der Geolokalisierung zu erhalten, die der Verbraucherwahrnehmung vor Ort entsprechen.

Grund Nr. 2: Flexibilität

Bright Data bietet eine optimale Anpassungsfähigkeit: Unternehmen können die Häufigkeit der Datenerfassung (in Echtzeit oder nach Zeitplan) und die Art der Ausgabedatei (JSON, CSV, HTML oder XSLS) individuell anpassen und die Skalierung von Vorgängen mit einem Mausklick durchführen.

Grund Nr. 3: Compliance

Der KYC-Prozess („Know Your Customer“, dt. „kenne deinen Kunden“) von Bright Data ist besonders streng und wird wie folgt eingesetzt:

  • Compliance in Echtzeit – Unser Compliance-Team erhält sofortiges Feedback und gibt eine Warnung aus, wenn der Netzwerkverkehr der Datenerfassung nicht mit dem erklärten Anwendungsfall des Kunden übereinstimmt.
  • Benutzervalidierung – Externe Sicherheitsunternehmen überprüfen und genehmigen alle Quell-IP-Adressen, die Zugang zu unseren Datenerfassungsnetzwerken erhalten.
  • Sorgfaltspflicht – Bei der Aufnahme neuer Kunden wird ein Video-Identitätsprüfungsverfahren, bei dem 27 intern entwickelte KYC-Indikatoren verwendet werden, eingesetzt.
  • Codebasierte Reaktionsfähigkeit – Alle Versuche, Bright Data-Netzwerke zu missbrauchen, werden automatisch durch codebasierte Verfahren blockiert.

Grund Nr. 4: Effizienz

Wenn Ihr Unternehmen die vorhandenen Technologien nutzt, kann es mit dem Datenerfassungsnetzwerk von Bright Data noch schneller hoch hinaus wachsen.

Grund Nr. 5: Erstklassige Kundenerfahrungen

Jedem Kunden wird ein eigener Kundenbetreuer zugewiesen. Unser benutzerfreundliches Dashboard bietet einen Echtzeit-Überblick über alle Ihre Datenerfassungsaktivitäten. Um sicherzustellen, dass Sie die modernsten Tools verwenden, um Ihre Datenerfassungsziele zu erreichen, bringen unsere Entwickler täglich neue Funktionen heraus.

Noah Kalson
Noah Kalson | Director of Brand Marketing

Noah oversees the brand marketing strategy at Bright Data ensuring that all marketing initiatives reflect the brand's core values. Noah has a strong background in organic marketing which helped him develop a holistic approach to marketing, branding and communication.

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