Scraping B2B

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Le terme de « web scraping » ou « scraping » ne vous est peut-être pas familier. Cependant, vous serez sûrement amené à entendre cette expression de plus en plus pour diverses raisons.

Aujourd’hui, nous allons vous présenter le plus simplement possible la notion de web scraping.

Notre objectif est qu’à la fin de cet article vous ayez compris le concept, et que vous ne soyez plus perdu lorsqu’on évoque ce sujet.

exemple tiré de l’application rocketlead.fr

Acquisition de la cible

Qu’est-ce que le web scraping ?

En France nous utilisons majoritairement l’expression « web scraping », cependant certaines personnes parlent « d’extractions de données web ». L’expression française possède un gros avantage, en effet, quand nous l’entendons, nous comprenons directement de quel sujet nous allons traiter.

Le web scraping est une technique informatique qui consiste à extraire automatiquement des informations sur des données à partir de sites web. Le processus de web scraping consiste à utiliser un programme informatique pour parcourir les pages web, extraire les données pertinentes et les stocker dans un format structuré (par exemple, une base de données, un fichier CSV ou un fichier Excel).

Le web scraping est souvent utilisé pour collecter des données à grande échelle, telles que des informations de prix, des avis de consommateurs, des données de marché, des informations de contact et des informations de recherche

Il est important de noter que l’utilisation de techniques de web scraping peut être soumise à des restrictions légales et éthiques, et que certaines pratiques de scraping peuvent être considérées comme du piratage ou de l’espionnage. Il est donc important de respecter les règles et les limites fixées par les sites web concernés et de s’assurer que l’utilisation des données collectées est légale et éthique.

Pourquoi faire du web scraping ?

En tant qu’entrepreneur ou salarié, ou même juste en tant que personne curieuse, vous vous demandez sûrement « pourquoi faire du web scraping » et « comment cela peut m’être utile ? »

Pas de stress, nous vous avons établi une liste de 4 points qui vous permettrons de répondre à vos interrogations :

Collecte de données : Le web scraping est souvent utilisé pour collecter des données à grande échelle à partir de sites web. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des outils de web scraping pour extraire des données de prix, des avis de consommateurs, des données de marché, des informations de contact et des informations de recherche.
Analyse de données : Les données collectées par le web scraping peuvent être utilisées pour l’analyse de données. Les données peuvent être transformées et nettoyées pour créer des ensembles de données structurées qui peuvent être utilisés pour des analyses statistiques et des modèles prédictifs.
Surveiller la concurrence : Les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour surveiller leurs concurrents en collectant des informations sur leurs prix, leurs produits et services, et leurs promotions.
Automatisation de tâches : Le web scraping peut être utilisé pour automatiser des tâches qui seraient autrement effectuées manuellement. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des outils de web scraping pour automatiser la collecte de données pour la veille concurrentielle ou pour surveiller les mentions de leur marque en ligne.

Maintenant que vous avez compris pourquoi faire du web scraping, il est temps de devenir un expert !

Pour cela, nous avons pour vous un guide fait pour débuter dans le web scraping.

Comment faire du web scraping ?

Il est essentiel de respecter ces 6 étapes quand on souhaite faire du web scraping. En effet, sauter ou rater une de ces étapes ci-dessous compromettra le processus.

Identifier le site web que vous souhaitez scraper et déterminer les informations que vous souhaitez extraire.
Choisissez l’outil de scraping que vous souhaitez utiliser. Il existe de nombreuses bibliothèques de scraping en Python telles que BeautifulSoup, Scrapy et Selenium, mais vous pouvez également utiliser des outils comme Octoparse ou Parsehub.
Écrire le code de scraping en utilisant l’outil choisi. Le code doit être capable de naviguer sur le site web, d’extraire les données souhaitées et de les stocker dans un format lisible.
Exécuter le code et collecter les données. Il est important de s’assurer que le scraping est effectué de manière éthique et légale et de respecter les politiques du site web en matière de robots et de collecte de données.
Nettoyez et traitez les données collectées pour les rendre utilisables. Cela peut inclure la suppression des doublons, la conversion des formats et la suppression des données inutiles.
Analysez les données collectées et utilisez-les pour des tâches telles que la visualisation des données, l’apprentissage automatique ou l’analyse statistique.

Si vous ne pensez pas être en mesure de pouvoir réaliser du web scraping, peu importe la raison (manque de temps, manque de compétences…), aucun problème. Certaines entreprises sérieuses comme RocketLead par exemple pourront récolter toutes les données que vous souhaitez en un temps record.

Les outils pour faire du web Scraping

Comme vous avez pu le voir ci-dessous, des outils sont utiliser pour faire du web scraping. Cependant, la plupart sont inconnus par le grand publique. En effet, leurs noms ne sont pas parlant et nous ne savons pas exactement à quoi servent-ils.

Pour remédier à ce problème, nous allons vous présenter quelques outils obligatoires pour faire du web scraping :

BeautifulSoup : une bibliothèque Python qui permet de parcourir facilement le HTML et d’extraire les données.
Scrapy : un framework Python pour le web scraping qui offre une grande flexibilité et de nombreuses fonctionnalités.
Selenium : un outil de test automatisé qui peut également être utilisé pour le web scraping, car il permet de contrôler un navigateur et d’interagir avec des sites web de manière dynamique.
Octoparse : un outil de web scraping visuel qui permet de créer des workflows de scraping sans écrire de code.
ParseHub : un autre outil de web scraping visuel qui permet de créer des projets de scraping en quelques clics.
WebHarvy : un logiciel de web scraping qui permet d’extraire des données de sites web en utilisant des modèles.
Import.io : une plateforme de web scraping qui offre des fonctionnalités de scraping visuel et de collecte de données automatique.

Comme vous le constatez, chaque outil possède ses avantages. En fonction de vos besoins, certains outils seront mieux répondre à vos attentes que d’autres.

Cependant, comme vous le remarquer ces outils sont techniques, leurs utilisations ne sont pas permises à tout le monde.

Nous vous conseillons donc de faire appel à RocketLead si vous souhaitez ne pas perdre de temps pour apprend à faire du web scraping, et si vous souhaitez obtenir des résultats rapidement.

Nos conseils pour faire du web scraping

Vous aimez bien notre article, vous trouvez qu’il est complet ?

Cependant, vous n’êtes pas au bout de vos surprises. En effet, avec tout ce que nous avons cité précédemment vous pourriez commencer à approfondir vos recherches pour débuter dans le web scraping.

Grâce à notre expérience, chez RocketLead, qui se compte en années dans le domaine du web scraping, nous en avons retenus de nombreux enseignements. Pour vous, nous en avons sélectionné 9 qui semblent être les plus importants.

Les 9 points à vérifier pour un web scraping de qualité

Connaitre parfaitement la thématique métier :

Étudier les champs sémantiques, rechercher les Acronymes…

Ex : je cherche les industries de l’alimentaire qui s’adressent aux retails. Ici l’acronyme FMCG est très important à prendre en compte.

Chercher les cas particuliers à exclure, les filtres à ajouter :

Ex : je recherche les épiceries fines qui vendent du Caviar Ici il faudra exclure à son modèle les épiciers qui vendent du caviar d’aubergines, d’algues…

Scorer les occurrences :

Ex : je cherche à connaitre une qualité business à une activité ; ou encore la potentialité que l’activité d’une société change…. Cela permet de créer ses modèles de machine learning.

Avoir de la data, et de qualité :

Pour avoir un potentiel de 500-1000 sociétés qui répondent à de nombreux critères (on ne parle pas d’effectif, de CA ou d’activité … mais cette société a-t-elle une exclusivité sur une marque peu connue par exemple) il faut de la data, beaucoup de data, quelques centaines de milliers de sites à scraper.

Maitriser les Regex et python :

Avoir des méthodologies différentes pour se démarquer :

Utiliser les API de Google ou une solution déjà faite, tout le monde s’est le faire. Innover dans vos process, créer vos scripts de machine learning, héberger la data chez vous, avoir une indépendance et une liberté de miner la data (sans crédit) et ne pas dépendre d’un tiers, vont rendre vos productions uniques.

Tester, re-tester, améliorer vos modèles :

Si vous arrivez à réaliser un fichier, une liste du premier coup bravo. Mais le scraping n’est hélas pas une science exacte, la répétition et l’expérience vous donneront des meilleurs résultats.

Soyez Éthique & moral :

On ne scrape pas les annuaires, on ne « vole » pas la data, on ne scrape pas LinkedIn… On refuse les projets douteux.

Ne jamais vendre du rêve à ses clients :

Quand on entre dans le monde du scraping sur-mesure on ne vend plus de volume, on vend du temps gagné à contacter les bonnes cibles et faire du one-shot régulièrement….

Les limites et risques du web scraping

Lorsque nous avons défini la notion de web scraping en introduction, nous avons directement évoqué l’aspect éthique et légale du web scraping. En effet, ceux qui n’ont jamais fait de web scraping pourrait se dire que cela pose des problèmes de collecter des informations sur des entreprises. Cependant, il existe des lois et des règles qui ne doivent pas être enfreins.

Toutes les données collectées doivent être scrapé en s’assurant qu’elles soient disponibles en « open data » c’est-à-dire, des données pouvant être exploiter par les usagers du web.

En cas de non-respect des lois sur l’exploitation des données personnelles, vous pourriez vous exposer à de sérieuses amendes pouvant aller jusqu’à 300 000 euros ou même plusieurs millions d’euros. En effet, META a été condamné à payer une amende de 265 millions d’euros pour du data scraping.

Ces raisons éthiques et légales poussent de nombreuses entreprises à s’orienter vers des entreprises spécialisées dans le web scraping afin de respecter cela. En effet, un mauvais web scraping engendrait une amende ou des sanctions financières pour l’entreprise. De plus, l’entreprise subira des critiques à son égard qui entraineront une baisse de sa notoriété et donc potentiellement de son chiffre d’affaire. RocketLead est la nouvelle application révolutionnaire qui vous permettra de collecter des données légalement sur des entreprises rapidement et à un tarif imbattable.

RocketLead : bonne application pour récolter des données ?

Si vous ne connaissez pas encore RocketLead, laissez-nous vous présenter cette plateforme.

RocketLead est la nouvelle plateforme révolutionnaire de ciblage des entreprises situés en France. Elle propose de nombreuses prestations, allant d’un simple achat d’une base de données selon vos critères recherchés, à l’acquisition d’informations et de données sur les entreprises qui correspondent exactement à vos critères, etc.

RocketLead possède de nombreux points forts. En effet, l’utilisation de ses fichiers et de ses bases de données est relativement simple. En vous appuyant sur nos nombreux filtres vous pourrez obtenir ce que vous recherchez rapidement sur des entreprises (localisation, CA, nombre d’employés…). De plus, nos données sont mises à jour régulièrement afin de conserver leurs pertinences et leurs efficacités. RocketLead a été pensé pour vous en proposant des tarifs imbattables défiant toute concurrence et un service haut de gamme.

RocketLead est une excellente plateforme pour aider les entreprises à développer leur activité.