Shraddha Bhattad

Инженер по разработке программного обеспечения (II) в CommerceIQ
CommerceIQ logo

CommerceIQ — быстрорастущий стартап, который в марте 2022 года привлек $115 млн в рамках финансирования серии D под руководством SoftBank Vision Fund 2.

Мы являемся первопроходцами в оказании помощи брендам в завоевании рынков электронной коммерции, таких как Amazon, Walmart и Instacart. Наша единая платформа применяет машинное обучение и автоматизацию в маркетинге, цепочке поставок и продажах, помогая брендам раскрыть секрет достижения прибыльности на рынке.

Брендам нужны данные. Вот почему они регистрируются у нас и делятся интересующими их продуктами, а мы собираем общедоступные веб-данные по самым разным каналам, таким как Amazon, Walmart и другие, помогая им в тестировании веб-сайтов, защите брендов и сборе релевантных данных об интересующих их продуктах.

Среди наших клиентов много брендов, в том числе и общеизвестных. Мы помогаем им повысить уровень продаж.

Допустим, вы ищете зубную щетку. В поисковой выдаче в первую очередь вы получите бренды премиум-категории, верно? Но по разным причинам их рейтинг падает.

Используя общедоступные веб-данные, мы помогаем клиентам провести анализ и выявить свои слабые места. Каковы основные движущие силы их продукции? Какие продукты относятся к топ-категории? Как оптимизировать расходы на рекламу? Как оптимизировать внешний маркетинг, чтобы подняться в рейтинге поиска? Как усилить защиту бренда?

Сосредоточимся на последнем. Если на сайтах наших клиентов возникнут проблемы или сторонний продавец начнет продавать товары бренда в другой вариации, в конечном итоге это обернется убытками для наших клиентов — ведь стоимость товаров упадет.

Цены могут снизиться из-за уценок третьих сторон, потому что многие розничные торговцы, например, предложат более низкую цену. В связи со сбоями на веб-сайте система может ошибочно сообщить об отсутствии товаров на складе, или товары могут быть проданы потребителям, не соответствующим стандартам бренда.

В целом во всех этих сценариях бренд проигрывает, и речь идет не только о потере денег, но и об ухудшении имиджа бренда.

Кроме того, тенденция к онлайн-покупкам постоянно растет, и это многократно увеличивает проблему. Все эти непростые проблемы трудно отслеживать вручную, да еще и в больших масштабах. Именно здесь на помощь приходим мы — чтобы помочь автоматизировать все эти функции на базе данных.

В настоящее время наша команда ведет сбор данных с миллионов общедоступных точек, чтобы оптимизировать эти процессы. Допустим, мы находимся на странице розничного продавца, которую нам предоставил бренд. Это наиболее приоритетные для нас товары. Мы просим Bright Data предоставить нам общедоступные веб-данные по этому продукту с различных сайтов электронной коммерции, включая страницу продукта, страницу поиска этого продукта, все характеристики этого продукта и т. д. в формате HTML.

Затем мы читаем эти веб-данные и анализируем их. Какое название используется? Какова цена? Кто является продавцом? Каковы варианты этих данных? Соответствует ли этот вариант запросу бренда? Имеется ли в данных незаконный вариант? Есть ли данные о незаконных продавцах? Встречаются ли цены вне ценовых диапазонов бренда? Это основные пункты проверки.

Затем мы автоматически отправляем вопросы соответствующему розничному продавцу. Если что-то не так, мы просим их проверить. Например, если мы знаем, что товар отсутствует на складе, но бренд утверждает, что он есть в наличии, мы можем выявить несоответствие.

Мы выбрали Bright Data из-за масштабов нашей деятельности. Нам нужно было по-настоящему надежное, последовательное решение с поддержкой масштабирования. Мы не могли позволить себе работать в условиях постоянного риска.

Необходимо сделать очень многое, чтобы донести эти данные и аналитику до наших клиентов. Поэтому ошибки для нас — непозволительная роскошь. Нам нужны точные веб-данные, нам нужен своевременный ответ, нас устроят только высокие показатели успешности.

Мы не разработали собственное решение для сбора данных, да и не планируем этого делать. Поэтому мы решили воспользоваться услугами стороннего поставщика — такого как Bright Data.

Эта компания располагает лучшими решениями в нужном нам масштабе. Кроме того, Bright Data давно подтвердила репутацию авторитетного поставщика веб-данных. Компания уже имела дело с крупномасштабными проектами, а международный охват ее сети на уровне городов попросту не имеет аналогов.

В настоящее время мы работаем с Web Unlocker — и мы очень довольны этим решением. Мы также с нетерпением ждем возможности приступить к использованию Data Collector, когда этот продукт станет для нас доступен.

Bright Data соответствует всем нашим требованиям — решения компании прекрасно работают в масштабе и обеспечивают разнообразный географический охват. Более того — мы чувствуем, что компания внимательно относится к нашим нуждам и вовремя предпринимает нужные действия.

В вопросах данных мы полагаемся на Bright Data.

More testimonials

Francisc Czobor
Product owner at Cars2click
We have an amazing partnership with Bright Data. I've worked with many companies before, but this is one of the best relationships I've had with a solution partner. Our account managers in the past two years have been great, and the engineering team is very professional.
David Patiño Montoya
Data Engineer at Shopee Colombia
Shopee logo
The partnership with Bright Data has helped us grow our data sources to create decision-making processes that are based on multiple sources of information — allowing us to gain strategic advantages and accelerate our growth in new markets.
Clint Ruch
Senior Vice President of Engineering at Key Holdings
The ability to work at scale has basically changed how we do things, and it has made dealing with larger clients a task that would have been impossible before.

Dataset Sample Request

Заказать звонок