Shraddha Bhattad

Software-Entwicklungsingenieur II bei CommerceIQ
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CommerceIQ ist ein schnell wachsendes Startup-Unternehmen, das im März 2022 $115M einnahm in einer Serie-D-Finanzierung unter der Leitung von SoftBank Vision Fund 2.

Wir leisten Pionierarbeit, wenn es darum geht, Marken über E-Commerce-Kanäle wie Amazon, Walmart und Instacart zu gewinnen. Unsere einheitliche Plattform wendet maschinelles Lernen und Automatisierung in den Bereichen Marketing, Lieferkette und Vertrieb an, um Marken dabei zu helfen, das Geheimnis der Marktrentabilität zu lüften.

Marken brauchen Daten. Deshalb registrieren sie sich bei uns, teilen uns die Produkte mit, an denen sie interessiert sind, und wir sammeln öffentliche Webdaten über Omnichannel-Kanäle wie Amazon, Walmart und andere, um ihnen bei Website-Tests, Markenschutz und dem Sammeln relevanter Daten über Produkte von Interesse zu helfen.

Zu unseren Kunden gehören viele Marken, auch bekannte Namen, und wir helfen ihnen, ihren Umsatz zu steigern.

Angenommen, Sie suchen nach einer Zahnbürste, dann werden Sie bestimmt eine Marke aus der Premiumkategorie in den ersten Ergebnissen finden, oder? Aber aus verschiedenen Gründen geht ihr Ranking nach unten.

Anhand von öffentlichen Webdaten helfen wir zu analysieren, wo unsere Kunden verlieren. Was sind die wichtigsten Treiber für ihre Produkte? Welches sind die Top-Produkte? Wie können wir unsere Werbeausgaben optimieren? Wie können wir unser nach außen gerichtetes Marketing verbessern, um in den Suchergebnissen aufzusteigen? Wie können wir die Marke weiter schützen?

Wenn auf den Websites unserer Kunden Probleme auftreten oder ein Drittanbieter seine Marke in einer anderen Variante verkauft, bedeutet das für unsere Kunden letztendlich einen Verlust, da ihr Wert sinkt.

Die Preise können aufgrund von Preisnachlässen Dritter sinken, da viele Einzelhändler beispielsweise den niedrigeren Preis veröffentlichen werden. Es kann vorkommen, dass Artikel aufgrund von Komplikationen auf der Website irrtümlich als nicht vorrätig erscheinen oder dass Produkte an Verbraucher verkauft werden, die nicht den Markenstandards entsprechen.

Insgesamt verliert die Marke in diesen Szenarien, und es geht nicht nur um den Verlust von Geld, sondern auch um eine Beeinträchtigung des Markenimages.

Außerdem nimmt die Tendenz zum Online-Kauf ständig zu, was das Problem um ein Vielfaches vergrößert. All diese immer größer werdenden Probleme sind manuell und in großem Umfang nur schwer zu bewältigen, und hier kommen wir ins Spiel und helfen ihnen, diese Dinge mithilfe von Daten zu automatisieren.

Zurzeit sammelt unser Team Millionen von öffentlichen Webdaten, um diese Prozesse zu optimieren. Nehmen wir an, wir befinden uns auf einer Händlerseite, die uns eine Marke zur Verfügung gestellt hat – dies sind unsere wichtigsten Punkte. Wir bitten Bright Data, uns die öffentlich zugänglichen Webdaten von den verschiedenen E-Commerce-Websites für dieses Produkt zur Verfügung zu stellen – die Produktseite, eine Suchseite für dieses Produkt, alle Attribute dieses Produkts usw. in einem HTML-Format.

Dann lesen wir diese Webdaten und analysieren sie. Wie lautet der Titel? Wie hoch ist der Preis? Wer ist der Verkäufer? Welche Varianten gibt es von diesen Daten? Entspricht diese Variante dem, was die Marke verlangt hat? Handelt es sich um eine unseriöse Variante? Gibt es hier einen unseriösen Verkäufer? Entspricht der Preis nicht den Erwartungen der Marke? Dies sind also die grundlegenden Überprüfungen.

Wir leiten die Probleme dann automatisch an den jeweiligen Einzelhändler weiter. Wenn also etwas nicht in Ordnung ist, bitten wir sie, das zu überprüfen. Ein Beispiel: Wenn wir wissen, dass ein Artikel hier als vergriffen angezeigt wird, die Marke aber angibt, dass er verfügbar ist, können wir eine Diskrepanz feststellen.

In Anbetracht der Größe unseres Unternehmens haben wir uns für Bright Data entschieden, weil wir eine zuverlässige, konsistente Lösung wollten, die in großem Maßstab funktioniert. Wir wollten nicht in einer Situation landen, in der wir ständig mit dem Feuer spielen müssen.

Es gibt so viele Dinge, die getan werden müssen, um diese Daten und unsere Erkenntnisse an unsere Kunden weiterzugeben. Wir können uns also keine Pannen leisten – die Webdaten müssen genau sein, wir brauchen eine zeitnahe Reaktion und wir können uns keine schlechten Erfolgsquoten leisten.

Unser Team hat keine interne Lösung für die Datenerfassung entwickelt und wir sind auch nicht daran interessiert, in diesem Bereich zu arbeiten. Deshalb haben wir uns für einen Drittanbieter wie Bright Data entschieden.

Bright Data verfügt über die besten Lösungen in dem von uns gewünschten Umfang. Darüber hinaus hat Bright Data als seriöser Anbieter von Webdaten bereits Erfolge vorzuweisen. Das Unternehmen hat sich bereits mit Großprojekten befasst und die internationale Reichweite seines Netzwerks auf Stadtebene ist unübertroffen.

Im Moment, arbeiten wir mit dem Web-Entsperrer und wir sind sehr zufrieden damit. Wir freuen uns auch darauf, unsere Nutzung des Data Collector zu erweitern, sobald dieses Produkt ausgereift ist.

Bright Data erfüllte alle meine Kriterien – es funktioniert in großem Maßstab und ermöglicht eine vielfältige geografische Abdeckung. Außerdem haben wir das Gefühl, gehört zu werden, und wir haben das Gefühl, dass bei Bedarf Maßnahmen ergriffen werden, um die Probleme zu lösen.

Wir verlassen uns bei den Daten auf Bright Data.

More testimonials

Cheddi Rai
CEO at AdRetreaver
We are very pleased with the partnership with Bright Data. Everything's been good, the network has been very stable, we’re happy with the customer service and the support staff is bar none in our book.
Yorgos Panzaris
CTO at Convert Group
We are really impressed with the reliability, and very happy with Bright Data overall. We have a regular communication channel with our account manager, who is very helpful.
George Koutsoudopoulos
CEO von tgndata
Beste Datenqualität und Datenquantität sind das Wichtigste und genau so funktioniert die Kombination von Bright Data und tgndata.

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