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[업종별 사례] 체인화 편의점


편의점 운영 회사에 적용할 수 있는 웹 스크래핑 솔루션은 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스 의사 결정을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다음은 편의점 운영 회사에 유용할 수 있는 몇 가지 웹 스크래핑 솔루션과 구현 방안을 설명합니다.


웹 스크래핑 솔루션의 예시

  1. 경쟁사 가격 모니터링

    1. 주요 경쟁사(예: GS25, 7-Eleven 등)의 제품 가격을 모니터링하여 가격 경쟁력 확보.

    2. 특정 상품의 가격 변동 추이를 분석하여 가격 정책 수립.

  2. 신제품 트렌드 분석

    1. 주요 뉴스 사이트, 블로그, 포럼 등에서 최신 소비자 트렌드와 인기 상품 정보를 수집.

    2. 신제품 출시 전략 및 마케팅 방안 수립에 활용.

  3. 고객 리뷰 및 피드백 분석

    1. 네이버, 다음, 구글 등 다양한 플랫폼에서 고객 리뷰와 피드백을 수집.

    2. 긍정적 및 부정적 피드백을 분석하여 서비스 개선에 반영.

  4. 프로모션 및 이벤트 모니터링

    1. 경쟁사의 프로모션 및 이벤트 정보를 수집하여 자사 이벤트 계획에 반영.

    2. 다양한 온라인 커뮤니티 및 소셜 미디어에서 관련 정보를 모니터링.


경쟁사 가격 모니터링을 위한 국내 대상 사이트

경쟁사 가격 모니터링을 할 수 있는 국내 사이트는 여러 가지가 있습니다. 이러한 사이트들은 주요 편의점 체인의 상품 가격 정보를 제공하며, 이를 통해 경쟁사의 가격 전략을 분석하고 대응할 수 있습니다. 아래는 국내에서 경쟁사 가격 모니터링에 유용한 몇 가지 사이트를 소개합니다.


### 국내 가격 모니터링 사이트

  1. 다나와 (Danawa)

    1. URL: www.danawa.com

    2. 특징: 전자제품부터 생활용품까지 다양한 상품의 가격 비교.

    3. 기능: 편의점 상품 가격 검색, 비교, 트렌드 분석.

  2. 에누리 가격비교 (Enuri)

    1. URL: www.enuri.com

    2. 특징: 다양한 카테고리의 상품 가격 비교.

    3. 기능: 편의점 상품 가격 검색, 가격 변동 추이 확인.

  3. 쿠팡 (Coupang)

    1. URL: www.coupang.com

    2. 특징: 다양한 상품의 실시간 가격 및 할인 정보 제공.

    3. 기능: 편의점 상품 검색, 가격 비교, 사용자 리뷰 확인.

  4. 네이버 쇼핑 (Naver Shopping)

    1. URL: shopping.naver.com

    2. 특징: 다양한 쇼핑몰의 상품 가격 비교 및 리뷰 제공.

    3. 기능: 편의점 상품 검색, 가격 비교, 상품 리뷰 및 평점 확인.

  5. 11번가 (11st)

    1. URL: www.11st.co.kr

    2. 특징: 다양한 카테고리의 상품 가격 비교 및 할인 정보 제공.

    3. 기능: 편의점 상품 검색, 가격 비교, 사용자 리뷰 확인.


### 웹 스크래핑 예시 코드

다음은 BeautifulSoup과 Requests를 사용하여 경쟁사 가격 정보를 수집하는 간단한 파이썬 예시 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_product_prices(url, product_name):
    response = requests.get(url, params={'q': product_name})
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    product_list = []
    for item in soup.select('.product-item'):
        name = item.select_one('.product-title').text.strip()
        price = item.select_one('.product-price').text.strip()
        product_list.append({'name': name, 'price': price})
    
    return product_list

# URL 예시 (네이버 쇼핑 검색 결과 페이지)
naver_shopping_url = "https://search.shopping.naver.com/search/all"
product_name = "콜라 500ml"

prices = get_product_prices(naver_shopping_url, product_name)
df = pd.DataFrame(prices)
print(df)

### 적용 방안

  1. 자동화 및 스케줄링

    1. 정기적으로 데이터를 수집하기 위해 cron jobs 또는 Task Scheduler를 사용하여 스크래핑 작업을 자동화.

    2. 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 필요시 분석하여 가격 변동을 모니터링.

  2. 데이터 분석

    1. Pandas와 같은 데이터 분석 라이브러리를 사용하여 수집된 데이터를 처리 및 분석.

    2. 가격 변동 추이, 평균 가격, 최저가 등을 분석하여 전략적 의사결정에 활용.

  3. 알림 시스템

    1. 특정 상품의 가격이 급격히 변동할 경우 알림을 받을 수 있는 시스템 구축.

    2. 이메일 또는 SMS를 통해 실시간 알림 제공.


이러한 방법을 통해 경쟁사 상품의 가격 변동을 실시간으로 모니터링하고, 보다 효과적인 가격 전략을 수립할 수 있습니다.



신제품 트렌드 분석을 위한 국내 대상 사이트

신제품 트렌드 분석을 할 수 있는 국내 사이트는 다양한 분야에서 최신 제품 정보를 제공하며, 이를 통해 시장 트렌드를 파악할 수 있습니다. 다음은 신제품 트렌드 분석에 유용한 국내 주요 사이트들입니다.


### 신제품 트렌드 분석을 위한 국내 사이트

  1. 네이버 트렌드 (Naver Trend)

    1. URL: trend.naver.com

    2. 특징: 네이버 데이터랩을 통해 실시간 검색어 트렌드 및 다양한 키워드 분석 제공.

    3. 기능: 인기 검색어, 관심사 트렌드, 카테고리별 인기 키워드 분석.

  2. 다음 트렌드 (Daum Trend)

    1. URL: trend.daum.net

    2. 특징: 다음의 실시간 검색어 및 트렌드 분석 서비스.

    3. 기능: 인기 검색어, 카테고리별 트렌드, 검색어 순위 제공.

  3. 인사이트 (Insight)

    1. URL: www.insight.co.kr

    2. 특징: 최신 트렌드와 신제품 정보를 제공하는 뉴스 사이트.

    3. 기능: 트렌드 뉴스, 신제품 리뷰, 인기 아이템 소개.

  4. 트렌드모니터 (Trend Monitor)

    1. URL: www.trendmonitor.co.kr

    2. 특징: 다양한 분야의 소비자 트렌드 및 시장 조사 보고서 제공.

    3. 기능: 소비자 조사, 신제품 트렌드 분석, 시장 리포트.

  5. 엠브레인 트렌드모니터 (Embrain Trend Monitor)

    1. URL: trendmonitor.co.kr

    2. 특징: 엠브레인에서 제공하는 소비자 트렌드 및 신제품 정보.

    3. 기능: 설문 조사 결과, 신제품 리뷰, 소비자 인사이트 제공.


### 웹 스크래핑 예시 코드

다음은 BeautifulSoup과 Requests를 사용하여 네이버 트렌드에서 인기 검색어를 수집하는 간단한 파이썬 예시 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_naver_trends():
    url = "https://datalab.naver.com/keyword/realtimeList.naver"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    trends = []
    for item in soup.select('.ranking_item'):
        rank = item.select_one('.item_num').text.strip()
        keyword = item.select_one('.item_title').text.strip()
        trends.append({'rank': rank, 'keyword': keyword})
    
    return trends

trends = get_naver_trends()
df = pd.DataFrame(trends)
print(df)

### 적용 방안

  1. 자동화 및 스케줄링

    1. 크론 잡(cron jobs) 또는 Task Scheduler를 사용하여 정기적으로 데이터를 수집하고 업데이트.

    2. 주기적인 데이터를 통해 트렌드 변화를 실시간으로 모니터링.

  2. 데이터 저장 및 분석

    1. 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장하고, Pandas와 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 트렌드 분석.

    2. 특정 키워드의 인기도 변화, 연관 키워드 분석 등을 통해 시장 트렌드를 예측.

  3. 알림 시스템

    1. 특정 키워드의 검색량이 급증할 경우 알림을 받을 수 있는 시스템 구축.

    2. 이메일, SMS 또는 내부 알림 시스템을 통해 실시간 트렌드 변화를 알림.


이러한 방법을 통해 신제품 트렌드를 효과적으로 분석하고, 시장의 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.



신제품 트렌드 분석을 위한 국내 대상 사이트

고객 리뷰 및 피드백 분석을 할 수 있는 국내 사이트는 여러 가지가 있습니다. 이러한 사이트들은 다양한 상품에 대한 고객의 리뷰와 피드백을 제공하여, 이를 통해 편의점 운영사들은 고객의 요구와 만족도를 파악할 수 있습니다. 아래는 고객 리뷰 및 피드백을 수집하고 분석할 수 있는 국내 주요 사이트들입니다.


### 고객 리뷰 및 피드백 분석을 위한 국내 사이트

  1. 네이버 쇼핑 (Naver Shopping)

    1. URL: shopping.naver.com

    2. 특징: 다양한 상품에 대한 고객 리뷰와 평점 제공.

    3. 기능: 리뷰 검색, 평점 분석, 고객 리뷰 데이터 제공.

  2. 다음 쇼핑하우 (Daum Shoppinghow)

    1. URL: shoppinghow.kakao.com

    2. 특징: 다양한 상품의 가격 비교와 함께 고객 리뷰 제공.

    3. 기능: 리뷰 검색, 평점 분석, 제품별 리뷰 요약 제공.

  3. 쿠팡 (Coupang)

    1. URL: www.coupang.com

    2. 특징: 대규모 온라인 쇼핑몰로서 다양한 상품에 대한 고객 리뷰와 평점 제공.

    3. 기능: 리뷰 검색, 평점 분석, 리뷰 통계 제공.

  4. 11번가 (11st)

    1. URL: www.11st.co.kr

    2. 특징: 다양한 상품에 대한 고객 리뷰와 평점 제공.

    3. 기능: 리뷰 검색, 평점 분석, 리뷰 통계 제공.

  5. G마켓 (Gmarket)

    1. URL: www.gmarket.co.kr

    2. 특징: 다양한 상품에 대한 고객 리뷰와 평점 제공.

    3. 기능: 리뷰 검색, 평점 분석, 리뷰 통계 제공.


### 웹 스크래핑 예시 코드

다음은 BeautifulSoup과 Requests를 사용하여 네이버 쇼핑에서 고객 리뷰를 수집하는 간단한 파이썬 예시 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_naver_reviews(product_id):
    url = f"https://search.shopping.naver.com/review/all?nvMid={product_id}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    reviews = []
    for item in soup.select('.review'):
        rating = item.select_one('.review_rating').text.strip()
        review_text = item.select_one('.review_text').text.strip()
        reviews.append({'rating': rating, 'review': review_text})
    
    return reviews

# 예시: 특정 제품의 ID를 사용하여 리뷰 수집
product_id = "1234567890"
reviews = get_naver_reviews(product_id)
df = pd.DataFrame(reviews)
print(df)

### 적용 방안

  1. 자동화 및 스케줄링

    1. 정기적으로 데이터를 수집하기 위해 크론 잡(cron jobs) 또는 Task Scheduler를 사용하여 스크래핑 작업을 자동화.

    2. 주기적인 리뷰 수집을 통해 최신 고객 피드백을 실시간으로 모니터링.

  2. 데이터 저장 및 분석

    1. 수집된 리뷰 데이터를 데이터베이스에 저장하고, Pandas와 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 리뷰 분석.

    2. 긍정적/부정적 리뷰 분석, 주요 키워드 추출, 고객 만족도 평가 등을 통해 인사이트 도출.

  3. 알림 시스템

    1. 특정 키워드(예: "불만족", "추천")가 포함된 리뷰가 증가할 경우 알림을 받을 수 있는 시스템 구축.

    2. 이메일, SMS 또는 내부 알림 시스템을 통해 실시간으로 중요한 피드백을 알림.


이러한 방법을 통해 고객의 리뷰와 피드백을 효과적으로 분석하고, 이를 바탕으로 제품 및 서비스 개선에 활용할 수 있습니다.



 프로모션 및 이벤트 모니터링을 위한 국내 대상 사이트

프로모션 및 이벤트를 모니터링할 수 있는 국내 사이트는 여러 가지가 있습니다. 이러한 사이트들은 다양한 상품과 서비스의 프로모션, 할인, 이벤트 정보를 제공하여 편의점 운영사가 경쟁사의 마케팅 전략을 파악하고, 자사의 프로모션 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 아래는 프로모션 및 이벤트 모니터링에 유용한 국내 주요 사이트들입니다.


### 프로모션 및 이벤트 모니터링을 위한 국내 사이트

  1. 뽐뿌 (Ppomppu)

    1. URL: www.ppomppu.co.kr

    2. 특징: 사용자들이 직접 게시하는 다양한 할인 정보 및 이벤트 정보.

    3. 기능: 할인 게시판, 이벤트 정보, 핫딜 정보 제공.

  2. 딜바다 (Dealbada)

    1. URL: www.dealbada.com

    2. 특징: 사용자들이 공유하는 다양한 할인 정보 및 이벤트 정보.

    3. 기능: 할인 게시판, 이벤트 정보, 핫딜 정보 제공.

  3. 클리앙 (Clien)

    1. URL: www.clien.net

    2. 특징: 다양한 IT 기기 및 전자 제품의 할인 및 이벤트 정보 제공.

    3. 기능: 알뜰구매 게시판, 사용자 리뷰, 할인 정보 제공.

  4. 네이버 쇼핑 (Naver Shopping)

    1. URL: shopping.naver.com

    2. 특징: 다양한 쇼핑몰의 할인 및 이벤트 정보 제공.

    3. 기능: 프로모션 정보, 이벤트 페이지, 상품 할인 정보 제공.

  5. 다나와 (Danawa)

    1. URL: www.danawa.com

    2. 특징: 전자제품부터 생활용품까지 다양한 상품의 할인 정보 제공.

    3. 기능: 특가 정보, 이벤트 정보, 가격 비교 제공.

  6. 쿠팡 (Coupang)

    1. URL: www.coupang.com

    2. 특징: 대규모 온라인 쇼핑몰로서 다양한 프로모션 및 할인 정보 제공.

    3. 기능: 타임딜, 오늘의 할인, 이벤트 페이지 제공.


### 웹 스크래핑 예시 코드

다음은 BeautifulSoup과 Requests를 사용하여 뽐뿌에서 할인 정보를 수집하는 간단한 예시 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_ppomppu_deals():
    url = "https://www.ppomppu.co.kr/zboard/zboard.php?id=ppomppu"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    deals = []
    for item in soup.select('.list_title'):
        title = item.text.strip()
        link = item['href']
        deals.append({'title': title, 'link': f"https://www.ppomppu.co.kr{link}"})
    
    return deals

deals = get_ppomppu_deals()
df = pd.DataFrame(deals)
print(df)

### 적용 방안

  1. 자동화 및 스케줄링

    1. 크론 잡(cron jobs) 또는 Task Scheduler를 사용하여 정기적으로 데이터를 수집하고 업데이트.

    2. 주기적인 데이터 수집을 통해 최신 프로모션과 이벤트 정보를 실시간으로 모니터링.

  2. 데이터 저장 및 분석

    1. 수집된 데이터를 데이터베이스에 저장하고, Pandas와 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 분석.

    2. 자주 등장하는 프로모션 유형, 할인율 분석 등을 통해 경쟁사의 마케팅 전략을 파악.

  3. 알림 시스템

    1. 특정 키워드(예: "1+1", "할인", "이벤트")가 포함된 프로모션 정보가 게시될 경우 알림을 받을 수 있는 시스템 구축.

    2. 이메일, SMS 또는 내부 알림 시스템을 통해 실시간으로 중요한 프로모션 정보를 알림.


이러한 방법을 통해 경쟁사의 프로모션 및 이벤트 정보를 효과적으로 모니터링하고, 자사의 마케팅 전략을 보다 효율적으로 수립할 수 있습니다.




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