Raspa na Web para inteligência competitiva
A indústria de eLearning se transformou em um campo de batalha, onde os provedores de cursos lutam pela atenção e matrículas de todos os alunos. Essa concorrência feroz beneficia os alunos, pois eles obtêm inúmeras escolhas em preços, formatos e recursos variados. Mas para os criadores do curso, ele apresenta uma dura realidade: você se destaca ou é deixado para trás.
Nesta corrida para “diferenciar ou desaparecer”, os provedores de eLearning que ainda tomam decisões com base em adivinhação e intuição estão ficando atrás de empresas de EDTEC com dados. As empresas de aprendizado digital que reúnem inteligência em tempo real sobre turnos de preços, tópicos de tendência e sentimento do aluno (de fontes como mercados de cursos, portais de revisão e sites rivais) sabem exatamente quais cursos estão ganhando tração e entendem exatamente por que os alunos escolhem uma plataforma sobre outra. Essa inteligência ajuda a construir cursos mais fortes que podem vender melhor.
Simplificando, o raspagem da web oferece inteligência competitiva para provedores de cursos on -line, dando -lhes uma vantagem estratégica no mercado. Vamos explorar em detalhes o significado da eliminação ética da Web para plataformas de eLearning.
O que significa inteligência competitiva na indústria de eLearning?
O Gartner descreve a inteligência competitiva (IC) como examinando o mercado de uma empresa. Isso ajuda a entender o que está acontecendo agora, prevê o que pode acontecer a seguir e descobrir como essas mudanças podem ajudar ou prejudicar os negócios. Para os provedores de eLearning, isso envolve o estudo do mercado de educação on -line. Eles podem descobrir tendências, prever mudanças e fazer escolhas mais inteligentes sobre quais cursos oferecer e como se destacar. O CI ajuda os provedores de educação on -line a responder a perguntas importantes como:
- Quais assuntos e formatos estão se tornando populares em seu nicho?
- Como os concorrentes definem preços e organizam seus cursos?
- Que aspectos os alunos apreciam – ou não gostam – sobre as ofertas de concorrentes?
- Quais ferramentas, recursos ou abordagens de entrega estão se tornando populares?
- Quais lacunas de conteúdo existem ou quais necessidades do aluno permanecem não abordadas?
- Como os concorrentes promovem seus cursos e posicionam suas marcas?
- Quais elementos do curso e formatos de conteúdo recebem as melhores respostas do aluno?
Os provedores do curso podem usar maneiras diferentes de coletar essa inteligência de maneira eficaz. Por exemplo, eles podem usar bots simples ou ferramentas de raspagem para reunir pontos de dados, como títulos de cursos, preços, classificações etc., de mercados de eLearning como Udemy ou Coursera. A análise de palavras -chave é outra maneira: elas podem usar ferramentas (como AHREFs, SEMRush ou Google Trends) para ver para quais palavras -chave relacionadas ao curso os concorrentes classificam. Eles também podem se inscrever nos e -mails e blogs dos concorrentes ou digitalizar seus anúncios de emprego no LinkedIn ou mesmo. A inteligência competitiva, em última análise, fornece aos provedores de eLearning uma melhor visão de:
- Demanda de mercado
Preferências atuais do aluno e necessidades de desenvolvimento - Posicionamento competitivo
Maneiras de diferenciar proposições de valor exclusivas - Tempo estratégico
Momentos ótimos para lançar novos cursos ou implementar novas tecnologias à frente dos concorrentes - Eficiência operacional
Métodos de preços de concorrentes e estruturas de oferta - Oportunidades de inovação
As necessidades não realizadas para o aluno que os concorrentes perderam
De onde vem os dados de IC?
A inteligência competitiva inteligente vem de várias fontes digitais que permitem a avaliação sistemática das estratégias e operações dos concorrentes a partir de sua pegada digital.
- Mercados de curso e plataformas
Existem muitas plataformas de aprendizado on -line que podem ser usadas para coletar informações como revisões de alunos, dados de matrículas, detalhes de preços e catálogos do curso. Esses dados exibem o sucesso do mercado e o posicionamento do concorrente. - Fontes de inteligência de negócios
Documentos públicos, demonstrações financeiras e listagens de negócios fornecem informações valiosas sobre financiamento de concorrentes, tendências de receita e desenvolvimentos organizacionais. - Ativos digitais
Os sites dos concorrentes contêm materiais para download, contornos do curso e conteúdo de marketing que mostram especificidades curriculares. Eles demonstram métodos de ensino e abordagens de conteúdo. - Canais para feedback do aluno
Opiniões mais honestas são frequentemente encontradas em análises de estudantes publicadas em sites como Coursera, Quora, Udemy ou Reddit. - Redes profissionais
Publicações de emprego no LinkedIn e sites semelhantes mostram tendências de contratação de empresas rivais. Eles oferecem informações sobre os planos de desenvolvimento e requisitos de habilidades de sua equipe. - Publicações do setor
Notícias, anúncios da empresa e estudos de pesquisa dão contexto sobre os desenvolvimentos do mercado. Eles discutem parcerias e movimentos estratégicos. - Preços e dados promocionais
Custos do curso em várias plataformas, abordagens de desconto e ofertas de pacotes que os concorrentes usam para atrair os alunos para seus programas.
Embora essas fontes contenham inteligência valiosa, monitorá -las manualmente em vários concorrentes se torna impraticável. Nessa escala, uma abordagem híbrida se torna essencial para os provedores de eLearning: raspagem ética automatizada da Web para coletar muitos dados rapidamente e especialistas humanos para adicionar detalhes onde necessário e garantir que tudo seja preciso. É aqui que muitas empresas de aprendizado digital acabam assumindo o apoio dos provedores de serviços de raspagem na web, em vez de fazer tudo sozinho.
Como funciona a raspagem ética na web?
- Coleta de dados
Ferramentas de raspagem na web Verifique os sites dos concorrentes nos programações de definição. Eles extraem descrições, preços e nomes de cursos dos elementos HTML. No caso de problemas como captchas, paredes de login ou conteúdo não estruturado, os analistas os resolvem manualmente. - Armazenamento de dados e organização
Os dados coletados são armazenados automaticamente em formatos estruturados. Isso inclui planilhas ou bancos de dados. Permite revisão e comparação sistemáticas por analistas que podem identificar padrões competitivos e oportunidades de mercado. - Cronograma de raspagem consistente
Os raspadores podem ser programados para funcionar diariamente ou semanalmente, portanto, quaisquer alterações repentinas não são perdidas. Os analistas intervêm quando alterações anti-BOT ou atualizações do site interrompem as rotinas automatizadas. - Cobertura de fonte múltipla
- Rastreadores ou rastreadores da Web podem coletar dados de várias fontes (mercados de cursos, sites de concorrentes e plataformas de revisão) simultaneamente.
- Capacidades de detecção de alteração
As ferramentas de raspagem na web são projetadas para observar quando os elementos do site do destino mudarem. Isso abrange ajustes de preços ou lançamentos de novos cursos. Os analistas podem então interpretar se essas alterações sinalizam mudanças estratégicas mais amplas ou ajustes sazonais. - Volume e eficiência
A raspagem na web permite o processamento de centenas de páginas e puxa milhares de pontos de dados em poucas horas. Isso suporta uma análise completa do concorrente em escala.
Escolhendo a configuração certa de raspagem na web para uma coleta de dados eficaz
Sua pilha de raspagem pode ser tão simples quanto uma ferramenta sem código ou tão complexa quanto uma fazenda de crawler personalizada – o melhor ajuste depende de quanta dados você precisa e quão difíceis os sites de destino são.
- Ferramentas básicas de automação
As plataformas de raspagem no nível iniciante podem ser usadas para coleta de dados básica para grupos de concorrentes menores. Geralmente, essas ferramentas fornecem interfaces simples e apontadas para recuperar informações, como títulos e preços do curso. - Integração da API
Muitas plataformas fornecem APIs que fornecem acesso de dados estruturados. Quando estão disponíveis, as APIs geralmente oferecem dados mais confiáveis e completos do que as ferramentas de raspagem de sites éticos. - Soluções de raspagem personalizadas
As ferramentas básicas de automação às vezes não podem lidar com requisitos complexos de eliminação de dados. As soluções de raspagem personalizadas se tornam essenciais para sistemas sofisticados anti-BOT, carregamento dinâmico de conteúdo, desafios de coleta de dados específicos da plataforma e coleta de dados em larga escala que as ferramentas padrão não podem lidar. - Considerações de implementação
Os sites dos concorrentes geralmente implementam medidas de detecção e bloqueio que perturbam as tentativas de coleta de dados, independentemente da configuração técnica. Técnicas como alternar entre diferentes endereços IP (rotação de proxy), desaceleração de solicitações (controles de tempo), alteração de agentes de usuário, padrões de cliques aleatórios ou o uso de navegadores sem cabeça podem ajudar a manter o acesso de dados consistente.
Para encerrar
O mercado se dividiu em duas categorias. Alguns sabem exatamente o que seus concorrentes estão fazendo, enquanto outros ainda estão fazendo suposições educadas. Se você estiver pensando em raspar a Web ética para a coleta de inteligência competitiva, lembre -se de que as escolhas que você faz hoje determinarão a qual grupo você pertence e, portanto, eles decidirão se você liderará o mercado ou ficará para trás.
Fonte: Feed Burner
