E-Commerce ist eine schnelllebige Branche, die seit der COVID-Ära zweifellos gewachsen ist. Immer mehr Unternehmen gehen dazu über, ihre Geschäfte online abzuwickeln, was ihr Umsatzwachstum steigert. Hersteller haben sich für den Direktvertrieb ihrer Produkte an den Endverbraucher entschieden und vermeiden so Ärger. Auch kleine Unternehmen haben den Trend aufgegriffen, ihre Produkte direkt an die Kunden zu versenden.

Da der Handel ein kundenzentriertes Feld ist, suchen Händler nach Möglichkeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern. Dies kann durch das Gewinnen von Erkenntnissen aus verschiedenen Datenquellen ermöglicht werden. Web Scraping für eCommerce ermöglicht Unternehmen, genaue Informationen zu Produktpreisen, Kundenbewertungen und Wettbewerbsanalysen zu erhalten.

In diesem Blog werden die Web Scraping-Trends besprochen, die Ihnen helfen können, die besten Daten für Ihren E-Commerce-Erfolg zu erhalten.

Warum Web Scraping für den E-Commerce wichtig ist

Web Scraping ist ein wichtiges Tool für Unternehmen, die wachsen und die Nase vorn behalten möchten. Die E-Commerce-Branche ist wettbewerbsintensiv und weist viele Teilsektoren auf, die bereits gesättigt sind. Den Kunden werden täglich viele Angebote präsentiert, sodass sie das für sie am besten geeignete Produkt auswählen können.

Das Sammeln wichtiger E-Commerce-Daten von zahlreichen Websites kann den entscheidenden Unterschied ausmachen. Bei diesem Prozess werden Informationen von E-Commerce-Websites extrahiert, die bei der Vorbereitung und Vorwegnahme des nächsten großen Trends auf dem Markt von entscheidender Bedeutung sein können.

Python ist eine wichtige Sprache für das Scraping von E-Commerce-Daten und Sie können sich für ein umfassendes Tool zur Verwaltung entscheiden groß angelegtes Web-Scraping Aktivitäten. Sie können Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup, Requests, Selenium, Scrapy und Ixml verwenden.

Darüber hinaus verfügen beliebte E-Commerce-Websites wie Amazon, eBay und Shopify über entsprechende APIs, mit denen Daten von ihren Seiten abgerufen werden können.

Einige Websites enthalten jedoch CAPTCHAs und andere Präventionsmaßnahmen, um Bot-ähnliche Aktivitäten einzuschränken.

Hier sind einige andere Dinge zu beachten:

  • Halten Sie sich stets an die Nutzungsrichtlinien und Robots.txt-Dateien auf Websites. Vermeiden Sie es, Server mit zu vielen Anfragen zu überfluten.
  • Beachten Sie beim Sammeln personenbezogener Daten Datenschutzgesetze wie die DSGVO. Sicherstellung einer sicheren Datenextraktion: Sicherheit ist beim Scraping von E-Commerce-Websites von größter Bedeutung. Implementierung SSL-Zertifikate stellt sicher, dass die beim Scraping ausgetauschten Daten verschlüsselt und sicher bleiben. Dies schützt nicht nur die Integrität Ihrer Vorgänge, sondern gewährleistet auch die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen
  • Dynamische Websites: Crawlbase ist eine gute Option, wenn Sie dynamische Websites scrapen müssen.

Top-Anwendungen von Web Scraping für E-Commerce im Jahr 2025

Ein Bild mit einer Liste der wichtigsten Verwendungszwecke von Web Scraping für den E-Commerce im Jahr 2025. Preisvergleich, gezielte Werbung, Produktforschung, Analyse der Kundenstimmung, Lead-Generierung sowie Versand- und Lieferdaten.

Sie können eine Fülle von Informationen von E-Commerce-Websites sammeln, da jeder Abschnitt und Unterabschnitt wichtige Erkenntnisse enthält, die Sie nutzen können. Von den Produktseiten bis zur Kaufabwicklung und den Kundenbewertungen können Sie sicher sein, dass Sie Daten zu Ihrem Nutzen sammeln. Hier sind einige Anwendungsfälle für das Web Scraping von E-Commerce-Daten:

  • Preisvergleich: Die Preisgestaltung ist ein wichtiger Umsatzhebel im E-Commerce. Händler legen Preise auf der Grundlage eingehender Recherchen fest. Durch das Scraping von Daten erhalten sie Einblicke in die Preise der Konkurrenz und Markttrends. Sie verwenden diese Informationen, um die Preise in Echtzeit anzupassen und so Umsatzwachstum und Relevanz aufrechtzuerhalten.
  • Gezielte Werbung: Händler nutzen heute Web Scraping, um ihre wichtigsten Zielgruppen kennenzulernen. Dies kann ihnen helfen, die Interessen und Wünsche ihrer potenziellen und bestehenden Kunden kennenzulernen. Außerdem können sie einen Einblick in die Websites ihrer Konkurrenten erhalten, um das Verhalten ihrer Kunden kennenzulernen. Ein E-Commerce-Unternehmen könnte beispielsweise den Checkout-Bereich eines Konkurrenten durchsuchen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie und was seine Kunden kaufen.
  • Produktforschung: Aufstrebende E-Commerce-Unternehmen nutzen Web Scraping, um die meistverkauften Produkte in einer bestimmten Nische zu recherchieren. Bestehende Plattformen durchsuchen Websites auch, um Informationen zu Kundenbewertungen, Bildern und Beschreibungen zu extrahieren.
  • Analyse der Kundenstimmung: Die Vorlieben und Interessen ihrer Kunden zu kennen, ist ein wichtiger Faktor im E-Commerce. Händler nutzen heute Datenscraping, um herauszufinden, wie Kunden ihr Unternehmen auf sozialen Plattformen wahrnehmen. So können sie ihre Stärken verbessern und nutzen, um ein besseres Kundenerlebnis zu erzielen.
  • Lead-Generierung: Informationen zu potenziellen Kunden können durch das Web Scraping ähnlicher Websites gesammelt werden. Dies würde E-Commerce-Vermarktern helfen, ihre Aktivitäten auf der Grundlage ihrer Nischenzielgruppe durch einen personalisierten Ansatz zu planen und so ihr Konversionspotenzial zu erhöhen.
  • Versand- und Lieferdaten: Bequemlichkeit ist einer der wichtigsten Aspekte des E-Commerce und der Grund, warum die meisten Kunden online einkaufen. Händler erfassen Versand- und Lieferdaten, um Trends zu untersuchen und effektive Wege zu finden, um Produkte mühelos an ihre Kunden zu liefern.

Anwendungsfälle für eCommerce-Datenscraping, auf die Sie achten sollten

Während das Scraping des E-Commerce-Webs zur Gewinnung von Erkenntnissen unter Händlern üblich ist, gibt es für die Erfassung solcher Daten noch weitere Anwendungsfälle.

  • Nachhaltigkeit bei der Produktauswahl: Immer mehr Kunden machen sich Gedanken über die Nachhaltigkeitsbemühungen ihrer bevorzugten Produkte. In den Medien wird ständig darüber gesprochen, ob die Marken Umweltschutzrichtlinien und andere Anstrengungen verfolgen. Händler sammeln Daten zu nachhaltigen Lösungen, um ihre Produkte zu verbessern und Synergien mit Interessenvertretern in ihrem Sektor zu schaffen.
  • Hyperpersonalisierung: Mithilfe von Scraped Data können Sie die Wünsche Ihrer Kunden erfüllen. Diese Informationen können verwendet werden, um ihnen spezifische Lösungen anzubieten und so mehr Verkehr und Umsatz zu generieren. Beispielsweise kann ein Händler Daten zu den Farbpräferenzen der Kunden aus ihren historischen Daten ziehen und Produkte in ihrer Lieblingsfarbe auf der Website oder in den Feeds der mobilen App vorschlagen. Darüber hinaus können Headless-Commerce-Lösungen Unternehmen dabei helfen, diese personalisierten Erlebnisse nahtlos über verschiedene Kontaktpunkte hinweg umzusetzen und so die Kundenzufriedenheit und -treue zu verbessern.
  • Scraping für Social Commerce: Der Handel über soziale Medien ist zu einer tragenden Säule im heutigen Markt geworden, da Unternehmen auf soziale Plattformen angewiesen sind, um Produkte zu verkaufen. Sie können die Interessen der Kunden auf sozialen Plattformen messen, um ihnen beim Targeting oder Re-Targeting bessere Empfehlungen zu geben.
  • Integration mit KI und maschinellem Lernen: Die meisten E-Commerce-Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um das Kundenerlebnis und ihre Rentabilität zu verbessern. In gleicher Weise wird der Einsatz von KI zum Scraping von E-Commerce-Daten zunehmen. Es wird immer notwendiger, Millionen von Seiten zu scrapen und genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Innovative Lösungen wie die Crawlbase API helfen Unternehmen bereits dabei, dies zu erreichen und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
  • Verstärkte Nutzung von Echtzeitdaten: Händler benötigen Echtzeitdaten, um die sich ständig ändernden Interessen ihrer Kunden im Blick zu behalten. Sie benötigen Scraper, die ihnen Echtzeitdaten für sofortiges Handeln liefern, um die Erwartungen ihrer Kunden besser erfüllen zu können.

Herausforderungen des Web Scraping im E-Commerce

Hier sind einige der häufigsten Stolpersteine ​​beim Scraping von E-Commerce-Daten:

  • Änderungen an der Benutzeroberfläche: Da sich der E-Commerce in einer sich ständig verändernden Branche befindet, ändern die meisten Plattformen ihre Website- und App-Oberfläche je nach Saison. Diese Änderungen der Oberfläche können eine Herausforderung darstellen, da Ihr Scraper während des Vorgangs durcheinander geraten kann. Möglicherweise müssen Sie Ihren Scraper neu konfigurieren, um die plötzlichen Änderungen zu berücksichtigen.
  • Anti-Schabe-Blöcke: Die meisten E-Commerce-Websites verwenden CAPTCHAs, um Scraper zu erkennen und zu blockieren. Sie müssen mit einem fortgeschrittenen Scraper arbeiten, um diese Hürde zu umgehen. Außerdem verwenden die meisten E-Commerce-Websites Geolokalisierungstools, um herauszufinden, woher ihre Besucher kommen, und könnten Ihren Scraper markieren, wenn er weiterhin Eingabeaufforderungen von einem bestimmten Standort sendet. Sie benötigen unsere Intelligente Proxy-Lösung um diese Einschränkung zu umgehen.

Scrapen Sie genaue E-Commerce-Daten

E-Commerce ist ein wettbewerbsintensives Feld, das es schwierig macht, wichtige Daten von den Websites der Konkurrenz abzurufen. Die meisten Händler verlassen sich beim Crawlen und Scrapen wertvoller Daten auf Crawlbase.

Unser Crawling API ermöglicht Ihnen das Extrahieren von Seiten unter Vermeidung gängiger Blockaden oder Proxy-Fehler, unabhängig von der Struktur und dem Inhalt der Webseite. Darüber hinaus haben wir angepasste Scraper für beliebte E-Commerce-Sites wie Walmart, Amazon, BestBuy und Target entwickelt, die Ihnen beim Crawlen und Scrapen dieser Sites helfen, um Erkenntnisse zu gewinnen.