Web Scraping et veille concurrentielle : généralité, état de l’art et étude de cas sur les boutiques en ligne.

Abstract

Ce mémoire traite la contraignante problématique liée à l’application du Web scraping pour une veille concurrentielle optimale. En effet, l’art d’extraire des données depuis un site web a un nom : c’est le web scraping, aussi appelé harvesting. Cette technique permet de récupérer des informations d’un site, grâce à un programme ou un logiciel et de les réutiliser ensuite. En automatisant ce processus, nous évitons ainsi de devoir récolter les données manuellement, nous gagnons du temps et nous accédons à un fichier unique et structuré. Le web scraping est une technique informatique qui a de nombreux usages. D’autres applications du web scraping sont particulièrement utiles dans le cadre de la prospection ou de la veille concurrentielle d’une entreprise. Nous pouvons collectés les données d’un site concurrent pour surveiller ses variations de prix ou bien l’évolution de ses offres. Des données, comme les prix pratiqués par la concurrence, les différentes gammes de produits proposées ou encore celles qui sont le plus mises en avant peuvent par exemple être des indicateurs précieux pour adapter son positionnement. Toutefois, lors du processus de collecte, il est important de bien préparer les données pour les rendre propres. Cela va permettre d’éviter les doublons, les données aberrantes et tout autre risque capable de biaiser les résultats d’analyse et du traitement. Dans ce contexte, le contenu extrait peut subir différentes manipulations à partir desquelles des informations clés peuvent en découler pour aider les décideurs à éclairer leur vision et mieux adapter leurs stratégies. Cette pratique permet de récupérer les données externes pour les confronter avec ses propres données et ainsi dégager des axes d’amélioration ou avoir une meilleure compréhension de son environnement.