未来企业如果没几只爬虫,出门都不好意思打招呼

昨天,借用浅黑史老师的文章,介绍了爬虫无处不在的利益网络,当这个小虫子羽翼渐丰,成群结队出门之时,又有一个大市场在远方向它们招手,那就是企业级 - 科技应用市场。

越是利益所在的地方,就越是布满了爬虫​

文章看完后,深深的抽了根烟,平静一下心中的焦虑,拿出已经布满爬虫的手机,寻找着解乏应用,就它了,刺激战场 - 吃鸡,

这一百人从天而降的场景,只留一个的规则。战术、武器、枪法、运气一个都不能少,稍不留神就被伏地魔突突成盒。

企业所面临的商业环境,何尝不也是如此,在这里的刺激战场,“武器”和“枪法”决定了战术有效性、战略的高度,有的时候还能决定企业边界的广度。

今天,就用几个真实的例子,聊聊企业兵器谱中的一个冷门兵器,爬虫。

01

互联网的发展史,也是爬虫的进化史,它的功能不断完善,所能到达的地方越来越多,能搬回来的东西越来越多。

随着互联网的功能属性不断完善,很多企业也盯紧了这个市场。

二十年前,一些觉醒较早的行业,率先带队进去吃起了螃蟹,广告传媒公司用爬虫构建了舆情监控,投放监控等体系,提高综合竞争力和附加价值。

投资、证券、咨询、法律行业通过爬虫,获得更丰富的数据,支撑自身的数据视野,提高决策的准确性。同时也为客户带来了更具价值的分析服务。

爬虫这个武器,随着商业的交易往来,不断的进行蔓延,也随着不同行业的需求,不断的变体和繁殖。

02

十年前,深圳,南山,某创业团队发现了利用爬虫的新场景。

那时淘宝和Ebay刚打完架,淘宝发展速度如日中天,后来被大家称为的“万能的淘宝”也是那个时候形成的。

这个团队,希望通过商品信息的不对称性,做中间贸易。

他们不断的向亚马逊、Ebay、淘宝放出大量爬虫,取得热销产品的品类、价格变化、销速。然后再向盲点平台做投放。

知道了投放和销售转化效果,不断的标签属性化,然后再优化爬虫,几轮下来,商机捕获准确率上到了90%,并且过程中沉淀出一套行之有效的运营方法。

不到18个月,他们已经在运营着4000个SKU,销售额更是翻滚的上涨。

随着销售和利润的大幅拉升,很多潜在的问题都暴露出来,品类专业化问题、仓储物流问题、自有品牌建设问题、生态伙伴建设问题等,好在他们都已妥善的解决。

现在,他们已经是国内的非常知名的跨境电商服务品牌。

03

某建筑工程公司,规模一直处在行业中等偏下的位置,几度改革不见起色,老板心想,重奖之下必有勇夫,没想到却意外的发现了一位“智夫”。

高额奖励的政策颁布不到半年,公司就发现一个新销售事业部的总监,得奖很频繁,业绩形态和趋势也最好。

管理层很好奇,就把这位“大神”叫到总部喝茶,了解他的做法。

原来他是一位极客,大学的时候就喜欢研究编程和爬虫的知识,到了工作岗位也在不断尝试爬虫的应用,业绩大幅增长,他比别人多做了一件事精,就是用爬虫去抓各种潜在客户的招标信息。

开明的公司领导,进行了额外奖励后,还拨专门的经费成立了“数字实验室”,利用爬虫和其他技术,获得所需要的更多的“一手信息”,并且建立了一整套获得信息之后的处理和分发机制。

得到新武器的销售和项目经理小伙伴们,工作效率大幅提升,不但可以获得更多商机,还能找到更多的同业合作伙伴联合施工。

八年的行业爬虫技术深度积累后,不但把公司的利润和市值推向了一个新的高度,这个“数字实验室”也渐渐独立出来,孵化成为了行业知名的B2B平台。

04

某母婴行业大型企业,产品由于品类特征,无法以专卖店的形式销售,只能通过分级代理、代销门店、电商等形式出货。

随着多年与各种母婴渠道打交道,逐渐对全国各区域的母婴行业特征有了清晰的认识,但他们很清楚,自己的认识不够具体,不够数字化。

接着,他们尝试建立了一套数据挖掘、监控系统。通过直链和爬虫挖掘两种模式,分析着各通路、各品类的各种数据。

当初,构建这套系统的初衷,只是希望让主营产品的投放更有效、转化率更高。

可是,爬虫类型越来越多,带回来的信息越来越丰富、越来越立体。突然,行业的价值洼地渐渐清晰的浮现在眼前。

要不,试一试细分行业的贸易流通?一个新的事业部就这么诞生了。

“精准”成为了这个事业部的核心竞争力,不断的品类聚合、不断的收购兼并、不断的体验创新、不断的会员互动升级,现在,该企业的流通贸易的收入,已经超过了原来的主营产品,并且差距还在不断的拉大。

05

几个小故事,可以让我们看到企业在商业环境中,数据的威力,而越来越开放的互联网,爬虫作为一线工人,将会给企业带来一片新的天地。

无论是采购、销售、市场、行业治理、供应链、客户分析等,爬虫将会发挥更大的作用。

现在爬虫已经越来越智能、越来越高效、越来越丰富。

未来企业如果没几只爬虫,出门都不好意思和别人打招呼。

当然,只有爬虫是远远不够的,爬虫只是一个工具,而企业需要的是一个体系,包括的数据获取、数据清洗和治理、数据分析、数据应用、监控和安全、算法优化、规则调优等等一系列的工作。

企业应该如何构架自己的爬虫网络?这个话题我们下回再聊,如果您已经有丰富经验,欢迎评论处留下您的观点。

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