En este vídeo mostramos cómo extraer de forma sencilla información de nuestra competencia.

Un buen sistema de información de mercado que nos facilita los datos necesarios para tomar decisiones estratégicas.

En el mundo del comercio y los negocios, disponer de información actualizada sobre la competencia es fundamental para tomar decisiones estratégicas acertadas. En este vídeo, te mostramos cómo puedes extraer de forma sencilla información de tu competencia utilizando técnicas de web scraping con Python. A continuación, profundizamos en la importancia y los beneficios de esta técnica.

¿Qué es el Web Scraping?

El web scraping es una técnica utilizada para extraer grandes cantidades de datos de sitios web de manera automatizada. A través de scripts programados en Python, es posible navegar por diferentes páginas, recopilar información específica y almacenarla para su posterior análisis.

Beneficios del Web Scraping para la Inteligencia de Mercado

1. Acceso a datos actualizados

El web scraping permite acceder a datos en tiempo real, lo que es crucial para mantenerse actualizado sobre las actividades de la competencia. Información sobre precios, nuevos productos, promociones y opiniones de clientes puede ser recopilada fácilmente.

2. Ahorro de tiempo y recursos

Automatizar la recopilación de datos con Python ahorra tiempo y recursos en comparación con la recolección manual. Esto permite a las empresas enfocar sus esfuerzos en el análisis y la toma de decisiones estratégicas.

3. Mejora de la toma de decisiones

Contar con datos precisos y actualizados facilita la toma de decisiones informadas. Las empresas pueden identificar tendencias del mercado, oportunidades de mejora y áreas de ventaja competitiva.

¿Cómo empezar con el Web Scraping en Python?

Herramientas necesarias

Para comenzar con el web scraping, necesitas algunas herramientas básicas:

• Python: Un lenguaje de programación fácil de aprender y muy utilizado en análisis de datos.
• Bibliotecas de Python: BeautifulSoup y Scrapy son las bibliotecas más populares para web scraping.
• Conocimientos Básicos de HTML: Comprender la estructura de las páginas web facilita la extracción de datos específicos.

Pasos básicos para Web Scraping

1. Instalar Python y las bibliotecas necesarias: Asegúrate de tener Python instalado y luego instala BeautifulSoup y Requests usando pip.
2. Analizar la estructura del sitio Web: Inspecciona el sitio web del que deseas extraer datos para identificar las etiquetas HTML relevantes.
3. Escribir el Script de Scraping: Utiliza Python para escribir un script que navegue por el sitio web y extraiga la información deseada.
4. Almacenar los datos: Guarda los datos extraídos en un formato estructurado como CSV o una base de datos para su análisis.

from selenium import webdriver
url="https://www.electrocosto.com/televisores/"
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get(url)
producto = driver.find_element("xpath",'.//div[@class="col-sm-9"]')
body = producto.text

from openai import OpenAI
import config
client = OpenAI(api_key=config.OPENAI_API_KEY)

while True:
    pregunta = input("Qué necesitas de la web:")
    respuesta = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",  # Asegúrate de que este es el modelo correcto
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Como experto en Scraping extrae los datos del HTML"},
            {"role": "user", "content": body+" "+pregunta},
        ],
    )

    # Imprimir la respuesta
    print(respuesta.choices[0].message.content)

Scrapear AMAZON con IA

¡Bienvenidos a nuestro tutorial completo sobre cómo scrapear los portátiles más vendidos en Amazon! En este vídeo, te enseñaré paso a paso cómo obtener datos valiosos utilizando Python y Selenium. Ideal para aquellos interesados en el análisis de datos, el comercio electrónico o simplemente en aprender nuevas habilidades de programación.

Vamos a extraer los productos, las reseñas y los precios de los portátiles más vendidos.

from selenium import webdriver
url="https://www.amazon.es/gp/bestsellers/computers/938008031/ref=zg_bs_nav_computers_1"
driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get(url)
#Scroll 4 veces
[driver.execute_script("window.scrollBy(0, 1000);") for _ in range(4)]
#Acepta cookies
acepta = driver.find_element("xpath",'.//input[@id="sp-cc-accept"]')
acepta.click()
#Extrae el contenido del div con los datos de los productos
producto = driver.find_element("xpath",'.//div[@class="p13n-desktop-grid"]')
body = producto.text

from openai import OpenAI
import config
client = OpenAI(api_key=config.OPENAI_API_KEY)

while True:
    pregunta = input("Qué necesitas de la web:")
    respuesta = client.chat.completions.create(
        #model="gpt-4o",  # Asegúrate de que este es el modelo correcto
        model="gpt-3.5-turbo-0125",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Como experto en Scraping extrae los datos del HTML"},
            {"role": "user", "content": body+" "+pregunta},
        ],
    )

    # Imprimir la respuesta
    print(respuesta.choices[0].message.content)

Juande Marín

Profesor de Marketing digital, divulgador de inteligencia artificial y neuroeducación. Especializado en posicionamiento en buscadores y diseño web. Autor de varios libros relacionados con el comercio electrónico y el marketing digital (McGraw Hill, Paraninfo,…) Juande2marin