Principais provedores de dados de varejo de 2026: avaliando as melhores opções

Nesta postagem do blog, você aprenderá:

• Os principais tipos de dados de varejo e o que eles representam.
• Como usar os dados de varejo e por que eles levam a uma melhor tomada de decisão.
• Os principais obstáculos na coleta de dados de varejo e por que confiar em um provedor de dados de varejo é a melhor maneira de superá-los.
• Os aspectos a serem considerados ao avaliar esses provedores.
• Uma comparação detalhada dos principais fornecedores de dados de varejo em relação a esses aspectos.

Vamos mergulhar no assunto!

TL;DR: Um resumo dos melhores fornecedores de dados de varejo

O que os dados de varejo representam: principais tipos

Dados de varejo é um termo amplo que abrange os fatos, métricas e insights coletados de varejistas sobre operações, vendas, produtos, clientes e desempenho de mercado. Mais detalhadamente, os principais tipos de dados de varejo incluem:

• Dados de transações: registros de compras individuais, incluindo data, hora, preço e forma de pagamento.
• Dados de preços: informações sobre preços de produtos, descontos e mudanças históricas entre varejistas.
• Dados do cliente: dados sobre dados demográficos do comprador, detalhes de contato e histórico de compras, etc.
• Dados de vendas: métricas de desempenho agregadas, como unidades vendidas, receita e taxas de venda.
• Dados de estoque: visibilidade em tempo real dos níveis de estoque, disponibilidade e desempenho de SKU.
• Dados do produto: informações estruturadas sobre os produtos, incluindo atributos como marca, tamanho, cor e categoria.
• Dados de promoções e marketing: detalhes sobre campanhas, descontos, cupons e posicionamentos em destaque.
• Dados da loja e localização: informações sobre a localização física das lojas, formatos e horário de funcionamento.
• Dados de cadeia de suprimentos e logística: estatísticas sobre armazéns, prazos de entrega e desempenho de distribuição.
• Dados comportamentais: insights sobre como os usuários interagem com sites ou aplicativos de varejo, como páginas visualizadas ou carrinhos abandonados e métricas semelhantes.

Como os dados de varejo levam a melhores decisões

O varejo é um dos maiores e mais rápidos setores em crescimento no mundo. Somente os Estados Unidos geraram mais de US$ 7 trilhões em receita de varejo, liderados por gigantes globais como Walmart, Amazon e Costco. A Europa é o terceiro maior mercado de comércio eletrônico de varejo do mundo, com receitas de US$ 631,9 bilhões, com projeção de crescimento para US$ 902,3 bilhões até 2027, a uma taxa anual constante de 9,31%.

Do lado da demanda, o mercado é igualmente enorme. Em 2025, havia mais de 4,88 bilhões de consumidores de varejo em todo o mundo. Isso corresponde a quase 60% da população mundial, com projeções chegando a 5,6 bilhões até 2030.

Em um mercado tão grande, competitivo e dinâmico, o acesso a dados de varejo de alta qualidade não é mais opcional. É uma necessidade estratégica. Os dados de varejo permitem que as empresas entendam as tendências de preços, monitorem as atividades dos concorrentes, acompanhem a disponibilidade de estoque, identifiquem mudanças nas preferências dos consumidores quase em tempo real e muito mais.

Por exemplo, uma marca de comércio eletrônico pode usar dados de preços e disponibilidade para identificar quando um concorrente fica sem estoque e ajustar seus próprios preços para capturar a demanda. Da mesma forma, os dados de vendas e comportamento do cliente ajudam os varejistas a antecipar a demanda sazonal, otimizar promoções e evitar estoques excessivos ou falta de estoque, que geram custos elevados.

Supere os desafios da recuperação de dados de varejo com um provedor de dados especializado

Com o aumento constante das compras online, coletar dados de varejo pode parecer mais fácil do que nunca, graças ao Scraping de dados. Somente nos Estados Unidos, 95% dos americanos fazem compras online pelo menos uma vez por ano, gerando volumes massivos de dados de varejo disponíveis publicamente.

Na prática, porém, recuperar dados de varejo em grande escala está longe de ser simples. Os coletores de dados enfrentam vários desafios persistentes:

• Estruturas inconsistentes das páginas de produtos: os sites de varejo, e até mesmo as páginas dentro do mesmo site, usam diferentes layouts, esquemas e convenções de nomenclatura. Isso dificulta a construção de uma lógica de Parsing de dados confiável e reutilizável, potencialmente exigindo Scraping de dados com IA.
• Escala e fragmentação: os mesmos produtos são frequentemente vendidos em centenas de varejistas online. Isso requer sistemas robustos para desduplicar, normalizar e agregar dados, a fim de obter resultados de alta qualidade.
• Proteções anti-bot: grandes varejistas como Amazon, Walmart e eBay implantam CAPTCHAs, proibições de IP, limitação de taxa e sistemas de detecção de bots que bloqueiam ativamente os bots de Scraping de dados automatizados.
• Requisitos de atualização dos dados: preços, disponibilidade e promoções mudam com frequência, forçando os Scrapers a funcionar continuamente sem acionar a detecção ou o tempo de inatividade.
• Complexidade operacional: a manutenção da infraestrutura, Proxies, novas tentativas e monitoramento de pipelines exige esforços e custos contínuos de engenharia.

Dados esses obstáculos, construir um sistema interno de coleta de dados de varejo raramente é a opção mais eficiente. Como resultado, muitas empresas contam com provedores especializados em dados de varejo. Essas soluções lidam com extração de dados, infraestrutura e conformidade, tornando os dados de varejo acessíveis por meio de dois métodos principais:

• Conjuntos de dados de varejo: dados pré-coletados, estruturados e atualizados regularmente, cobrindo preços históricos, produtos, estoque e promoções em todos os varejistas. Eles estão prontos para análise imediata e treinamento de ML/IA.
• APIs de scraping de varejo: pontos finais que extraem dados de varejo em escala em tempo real, lidando com Proxies, sistemas anti-bot e Parsing, enquanto retornam resultados limpos e padronizados. Eles geralmente podem ser integrados a agentes de IA como ferramentas externas ou soluções de desenvolvimento baseadas em IA.

O que procurar em um provedor de dados de varejo

Ao utilizar um provedor de dados de varejo, você pode se concentrar em gerar insights e tomar decisões, em vez de gerenciar a complexidade da coleta de dados. Ao mesmo tempo, o grande número de provedores no mercado pode ser esmagador.

Para identificar as soluções mais confiáveis, você precisa compará-las em fatores comuns, como:

• Amplitude dos dados: os tipos e o escopo dos dados de varejo oferecidos pelo provedor.
• Fontes de informação: onde a empresa de dados coleta seus dados de varejo, incluindo lojas online, mercados e integrações de parceiros.
• Infraestrutura: a capacidade do provedor de escalar, manter o tempo de atividade, lidar com grandes volumes de solicitações e garantir altas taxas de sucesso dos dados.
• Integração com IA: suporte para conectar dados de varejo a agentes de IA, fluxos de trabalho e pipelines.
• Atualização dos dados: a disponibilidade de dados de varejo históricos e/ou atualizados em tempo real.
• Requisitos técnicos: habilidades, ferramentas ou infraestrutura necessárias para acessar, processar e integrar dados de varejo.
• Governança de dados: garantir que o provedor de dados de varejo siga estruturas de privacidade relevantes, como GDPR e CCPA.
• Preços: disponibilidade de planos de assinatura, pacotes personalizados, avaliações e Conjuntos de dados de amostra para avaliação.

Os 6 principais fornecedores de dados de varejo

Explore a lista dos melhores provedores de dados de varejo, cuidadosamente selecionados e avaliados de acordo com os critérios apresentados anteriormente.

1. Bright Data

A Bright Data é a plataforma de dados da web líder mundial, alimentada por uma infraestrutura de nível empresarial. Ao contrário de outros provedores que oferecem dados estáticos ou arquiteturas não escaláveis, ela oferece um ecossistema ilimitado, em tempo real e infinitamente escalável.

Essa infraestrutura suporta muitos casos de uso, incluindo cenários modernos de uso de dados de varejo por meio de:

• Conjuntos de dados de varejo: conjuntos de dados enriquecidos e validados fornecidos em JSON, CSV ou Parquet, permitindo que você pule completamente o processo de coleta de dados. Esses conjuntos de dados contêm milhões de registros e são criados para análises históricas profundas, benchmarking competitivo e otimizados para treinamento de modelos de aprendizado de máquina e ingestão de LLM. Cada conjunto de dados inclui campos-chave, como SKU, histórico de preços, status de estoque, distribuições de classificação, detalhes do vendedor e opinião do cliente.
• API de Scraper de varejo: scraping de endpoints com uma interface adicional sem código para extrair informações sob demanda em escala de plataformas de varejo. O bypass anti-bot e a rotação de IP são totalmente automatizados, garantindo uma taxa de sucesso de 99,99%. Os domínios suportados incluem Amazon, Walmart, Google Shopping, AliExpress, Target e IKEA.
• Bright Insights: construído sobre a enorme infraestrutura da Bright Data, este serviço fornece inteligência acionável. Os casos de uso estratégico suportados incluem inteligência de preços, MAP (Preço Mínimo Anunciado), participação de voz, participação de mercado, otimização de prateleira digital e otimização de receita.

Com mais de 150 milhões de IPs Proxy, a Bright Data oferece o ambiente de coleta de dados mais ético, compatível e robusto do mundo. Isso oferece suporte a empresas de todos os tamanhos, desde marcas boutique até empresas da Fortune 500.

Juntas, essas capacidades posicionam a Bright Data como o melhor provedor de dados de varejo!

➡️ Ideal para: coleta e análise de dados de varejo de nível empresarial, integrações perfeitas de IA e treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Amplitude de dados:

• Histórico de compras, dados de serviços e padrões de comportamento do cliente extraídos de Conjuntos de dados de varejo.
• Preço inicial, preço final, descontos, moeda, registros históricos de preços e Monitoramento de preços da concorrência.
• Avaliações, nomes dos avaliadores, classificações, feedback e tendências de comportamento de compra.
• Unidades vendidas, produtos mais vendidos, vendas por categoria, indicadores de receita e análise de participação no mercado.
• Contagem de estoque, indicadores de estoque baixo, disponibilidade por SKU, insights de otimização de estoque e tendências de reabastecimento.
• Nome do produto, marca, descrição, categoria, atributos (tamanho, cor, material), produtos correspondentes/semelhantes e tags/imagens visuais.
• Descontos, vendas relâmpago, monitoramento promocional, insights de MAP e diferenças de preço impulsionadas por campanhas.
• Disponibilidade específica do mercado e da plataforma, código do país, domínio raiz e informações da loja.
• Visibilidade da prateleira digital, classificação de pesquisa, desempenho da variedade e acompanhamento de tendências de produtos.

Fontes de informação:

• Amazon, Shopee, Walmart, TikTok Shop, Shein, Google Shopping, eBay, Home Depot US, Etsy, Zara, Target, H&M, Naver, Costco e mais de 50 varejistas globais adicionais.

Infraestrutura:

• Coleta de dados escalável com mais de 150 milhões de IPs Proxy em 195 países.
• Suporte para simultaneidade ilimitada.
• 99,99% de tempo de atividade e taxa de sucesso para APIs de scraping.
• Medidas anti-bot avançadas, incluindo rotação de IP, Resolução de CAPTCHA e cabeçalhos HTTP personalizados para acesso ininterrupto.
• Extração de dados em massa para lidar com 5 mil URLs por solicitação.
• Entrega flexível de conjuntos de dados em JSON, NDJSON, CSV, Parquet
• Conjuntos de dados no Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, Webhooks e outros canais.
• Ferramentas avançadas de filtragem e segmentação de Conjuntos de dados que permitem que você se concentre nos dados mais relevantes, otimize a análise e reduza custos.
• Conjuntos de dados validados, limpos, enriquecidos e otimizados para LLM, prontos para fluxos de trabalho de IA ou análise.
• Acesso a um repositório de petabytes de dados em cache, incluindo informações de lojas de varejo, por meio do serviço Web Archive API.
• Suporte dedicado 24 horas por dia, 7 dias por semana, de especialistas em dados para garantir operações tranquilas e orientação.

Integração com IA:

• Suporta mais de 70 soluções e estruturas de IA, incluindo LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, AWS Bedrock AI Agents, IBM Watsonx, Microsoft Copilot Studio e muitas outras.
• Filtragem de linguagem natural para descrever suas necessidades de dados em inglês simples e permitir que a IA aplique automaticamente filtros precisos.
• Integração simplificada em agentes de IA para análise de varejo via Web MCP.

Atualização dos dados:

• Dados históricos e de tendências disponíveis por meio de Conjuntos de dados pré-construídos com cronogramas de atualização flexíveis (diários, semanais, mensais).
• Coleta de dados de varejo em tempo real por meio de ferramentas de scraping baseadas em API e sem código.

Requisitos técnicos:

• Conhecimento técnico básico suficiente para começar a coletar dados padrão de varejo por meio de APIs.
• Os Scrapers sem código permitem a extração simplificada de dados diretamente da plataforma Bright Insights.
• Recomenda-se familiaridade com APIs para automação avançada, fluxos de trabalho personalizados ou integração com ferramentas de BI.

Governança de dados:

• Totalmente compatível com GDPR e CCPA.
• Certificado pela SOC 2 Tipo II, ISO 27001 e outras normas de segurança.
• Dados obtidos de forma ética apenas a partir de informações de varejo disponíveis publicamente na web.

Preços:

• Teste gratuito disponível + Conjuntos de dados de varejo de amostra.
• A extração de dados de varejo custa a partir de US$ 1,50/1 mil registros.
• O preço dos Conjuntos de dados de varejo começa em US$ 2,50/1 mil registros.
• Planos de assinatura flexíveis a partir de US$ 1.000/mês para insights de alta qualidade da Bright Insights.

2. GroupBWT

A GroupBWT é uma empresa de engenharia de dados e desenvolvimento de software que oferece soluções de dados de nível empresarial. Para o varejo, ela fornece acesso direto à API com extração inteligente de fallback. Esse sistema permite recuperar insights sobre SKUs e lojas, rastreamento de promoções, monitoramento de prateleiras digitais, preços históricos e muito mais. O provedor também oferece exportação de dados estruturados em JSON e CSV.

➡️ Ideal para: pipelines de inteligência de negócios para análises de varejo.

Amplitude de dados:

• Preços em nível de SKU, MSRP (preço de varejo sugerido pelo fabricante), preços de venda, linhas de base de preços históricos, rollbacks, deltas impulsionados por campanhas, monitoramento de vendas flash, códigos promocionais, lógica de cupons, tags de urgência, pacotes de influenciadores e mapeamento de campanhas por região/dispositivo.
• Contagens de estoque, tags de estoque baixo, disponibilidade por loja, baseada em localização geográfica, cidade ou CEP, tendências de reposição, monitoramento do ciclo de vida do SKU, auditorias de sortimento regional e diferenças de SKU específicas da loja.
• Atributos do produto, Parsing de alegações, tags visuais, padronização entre lojas e monitoramento de lançamento local.
• Classificação de pesquisa, visibilidade da prateleira digital, métricas de participação na prateleira, mapeamento de palavras-chave, atribuição do vendedor, URLs de origem, carimbos de data/hora e resultados prontos para auditoria.

Fontes de informação:

• Amazon, Walmart, eBay, Sephora, Boots UK, Rossmann.de, Zalando, Target, Best Buy e Costco.

Infraestrutura:

• Acesso direto à API com scraping de fallback inteligente para coleta ininterrupta de dados.
• Suporte para extração de aplicativos móveis em iOS/Android e páginas com uso intenso de JavaScript.
• Rotação de IP integrada, cabeçalhos HTTP dinâmicos e tratamento de CAPTCHA.
• Dados estruturados e prontos para BI fornecidos via JSON, CSV, API, S3 ou SFTP.

Integração com IA:

• Integração básica envolvendo APIs em ferramentas de IA.
• Tecnologia oficial para desenvolvimento personalizado de chatbots de IA.

Atualização dos dados:

• Sincronizações em tempo real para preços, estoque, promoções e posicionamento na prateleira digital.
• Frequência horária, diária ou personalizada com base na velocidade do SKU e nas necessidades comerciais.
• Informações históricas de preços para análise de tendências.

Requisitos técnicos:

• Conhecimentos básicos de programação ou tratamento de dados necessários para integração com API.
• Recomenda-se ter habilidades em análise de dados para explorar exportações de banco de dados via SQL, Tableau, Power BI ou Looker.

Governança de dados:

• Conformidade com GDPR, CCPA e leis locais de privacidade incorporadas aos pipelines.
• Registros prontos para auditoria, aplicação de consentimento e metadados de SKU rastreáveis.

Preços:

• Auditoria gratuita de 30 minutos para avaliar o escopo do projeto antes da cotação.
• Os custos variam de acordo com o número de plataformas, volume de SKUs, frequência de sincronização e tipo de fonte.
• De algumas centenas de dólares por mês para necessidades básicas a US$ 5 mil a US$ 50 mil ou mais para necessidades empresariais.

3. Retail Scrape

A Retail Scrape é uma empresa de dados especializada em fornecer soluções completas de inteligência de dados de varejo. Ela combina serviços gerenciados de Scraping de dados, APIs de scraping, Conjuntos de dados estruturados e análises para ajudar varejistas, marcas e distribuidores a tomar decisões mais inteligentes. Seus serviços incluem Monitoramento de preços da concorrência, extração de dados de produtos (preços, estoque, avaliações e atributos), rastreamento de conformidade com MAP e análise de opinião dos clientes.

➡️ Ideal para: projetos de aquisição de dados de varejo, nos quais o acesso a centenas de fontes verticais é fundamental.

Amplitude dos dados:

• Monitoramento de preços com tendências históricas, ofertas promocionais, preços com desconto, otimização dinâmica de preços e monitoramento da conformidade com MAP.
• Avaliações, classificações, feedback, insights de opinião e Conjuntos de dados estruturados sobre o comportamento do consumidor.
• Listas de best-sellers e métricas de desempenho de vendas.
• Disponibilidade de estoque e produtos, níveis de estoque, monitoramento de SKU e tendências de reposição.
• Informações abrangentes sobre produtos, incluindo nomes, descrições, categorias, marcas, SKUs, UPC/EAN, especificações, imagens, variantes, dimensões, cores, tamanhos, tipos de materiais e produtos em destaque.
• Detalhes de envio, opções de entrega e estimativas de tempo de entrega.
• Informações sobre prateleiras digitais e comportamento de compra, incluindo padrões de avaliações, variedade e métricas de visibilidade.

Fontes de informação:

• Amazon, Myntra, Walmart, eBay, Best Buy, Shopware, Alibaba, Shopee, Target, AliExpress, Etsy, Rakuten, ZARA, Wish e mais de 150 outras.

Infraestrutura:

• Infraestrutura de scraping de dados baseada em API.
• Suporte para scraping programado, com opções de frequência em tempo real, por hora, por dia, por semana ou personalizada.
• Algoritmos avançados de scraping com limpeza de HTML.
• Processos de validação de dados para garantir a precisão antes da entrega via nuvem, FTP ou e-mail.
• Dados enviados nos formatos CSV, JSON, XML e SQL.

Integração com IA:

• Suporte integrado para otimização de preços baseada em IA, análise preditiva, correspondência de produtos, insights de tendências, inteligência de mercado e relatórios automatizados.

Atualização dos dados:

• Atualizações e coleta em tempo real de preços, estoque e promoções.
• Revisão histórica e Conjuntos de dados de preços disponíveis.
• Taxas de atualização personalizáveis de acordo com as necessidades do negócio.

Requisitos técnicos:

• Conhecimento básico de manuseio de dados e habilidades de codificação para integração de API.
• Recomenda-se ter habilidades em análise de dados ou ciência de dados para uso com ferramentas de BI, painéis ou análises.
• Não são necessárias habilidades técnicas se você usar serviços de scraping totalmente gerenciados.

Governança de dados:

• Em conformidade com o GDPR e a CCPA.

Preços:

• Os preços para conjuntos de dados básicos começam em US$ 20.
• Os preços são personalizados e variam de acordo com as plataformas, o volume e a frequência (entre em contato com a empresa para obter um orçamento).

4. Data.gov

Data.gov é o portal centralizado de dados abertos do governo dos Estados Unidos. Para promover a transparência, a inovação e a pesquisa, ele oferece acesso público e legível por máquina a Conjuntos de dados federais. Quando se trata de dados de varejo, ele fornece 22 Conjuntos de dados que abrangem vendas, preços, número de lojas, localização de concessionárias, varejo de cannabis e tabaco e dados de varejo relacionados à energia. Os dados estão disponíveis em vários formatos, oferecendo suporte a projetos de IA/ML, análises e análises de tendências.

➡️ Ideal para: treinamento de dados de IA/ML, experimentação e projetos de prova de conceito.

Amplitude dos dados:

• Dados semanais, trimestrais e históricos de vendas no varejo para vários produtos por região, cidade ou município.
• Preços médios de varejo residencial para vários produtos, incluindo resumos anuais históricos e dados de tendências.
• Pesquisas sobre vagas em lojas, locais de varejo com licença médica, número total de estabelecimentos de varejo por estado/cidade e locais de concessionários de varejo.
• Estudos sobre publicidade de tabaco que capturam práticas de marketing suscetíveis de atrair crianças.

Fontes de informação:

• Federal: Departamento de Agricultura, Departamento de Energia, Departamento do Trabalho, Laboratório Nacional de Energia Renovável, etc.
• Estaduais: Nova Iorque, Connecticut, Califórnia, Maryland, Iowa, etc.
• Cidade/Condado: Cidade de Nova Iorque, Filadélfia, Condado de Allegheny, Distrito de Columbia, etc.

Infraestrutura:

• Downloads manuais de conjuntos de dados, com arquivos disponíveis nos formatos CSV, JSON, XML, RDF, XLS, PDF, HTML, ZIP, GeoJSON e KML.
• Acesso à API disponível através da API Data.gov.

Integração com IA:

• Os conjuntos de dados podem ser usados para treinamento de modelos de IA.

Atualização dos dados:

• Varia de acordo com o conjunto de dados, com alguns sendo atualizados periodicamente (semanalmente ou trimestralmente), enquanto outros são estáticos.

Requisitos técnicos:

• Dependendo do conjunto de dados escolhido, as habilidades necessárias variam desde o manuseio básico de dados até a análise avançada de dados.
• Podem ser necessárias habilidades básicas na web para acessar os dados por meio da API.

Governança de dados:

• Conformidade com a Estratégia Federal de Dados dos EUA.

Preços:

• Acesso gratuito a todos os Conjuntos de dados.

5. Roboflow

O Roboflow é uma plataforma completa de visão computacional. Em particular, ele fornece ferramentas para criar, treinar e implantar sistemas de aprendizado de máquina baseados em visão em escala. Para cenários de varejo, ele vem com conjuntos de dados visuais para monitoramento de prateleiras, visibilidade de estoque, reconhecimento de produtos e detecção de promoções. A plataforma oferece hospedagem gerenciada de conjuntos de dados, rotulagem assistida por IA, treinamento automatizado, APIs e implantação de ponta.

➡️ Ideal para: Soluções de aprendizado de máquina baseadas em visão computacional projetadas para casos de uso no varejo.

Amplitude de dados:

• Visibilidade do estoque baseada em imagens por meio de conjuntos de dados de visão computacional, incluindo disponibilidade nas prateleiras, prateleiras vazias, lacunas nas prateleiras, estoque de refrigeradores, detecção de paletes e monitoramento do estoque na loja inferido a partir de fotos e vídeos.
• Dados visuais de produtos derivados de imagens rotuladas, abrangendo SKUs, produtos embalados, mantimentos, bebidas, roupas, calçados, móveis, utensílios domésticos, códigos de barras, logotipos e reconhecimento de marca.
• Identificação visual de elementos promocionais, como placas de venda, etiquetas de desconto e posicionamentos em destaque nas imagens de varejo.
• Conjuntos de dados visuais relacionados a paletes, embalagens, armazéns e manuseio de estoque, entre outros.

Fontes de informação:

• Conjuntos de dados visuais carregados por usuários de várias fontes.
• Dados visuais sintéticos e aumentados.

Infraestrutura:

• Plataforma baseada em nuvem para hospedagem, rotulagem, controle de versões e gerenciamento de Conjuntos de dados de visão computacional em grande escala.
• Arquitetura API first para acesso a Conjuntos de dados, treinamento de modelos, implantação e inferência.
• Suporte para pipelines de dados automatizados, permitindo a ingestão contínua de imagens e o retreinamento de modelos.

Integração com IA:

• Suporte nativo para treinamento e implantação de modelos de visão computacional, incluindo detecção, classificação, segmentação e rastreamento de objetos.
• Integra-se com estruturas e fluxos de trabalho populares de ML, permitindo inteligência visual em tempo real para casos de uso no varejo, como monitoramento de prateleiras e visibilidade de estoque.
• Permite insights baseados em IA a partir de imagens e vídeos, em vez dos dados tabulares tradicionais do varejo.

Atualização dos dados:

• Conjuntos de dados históricos de imagens de varejo, com suporte para atualizações contínuas dos conjuntos de dados.

Requisitos técnicos:

• Conhecimento intermediário a avançado em aprendizado de máquina ou visão computacional necessário para treinamento e ajuste de modelos.
• Habilidades de codificação necessárias para gerenciamento de Conjuntos de dados e inferência hospedada, com conhecimentos mais avançados necessários para pipelines personalizados ou implantações de ponta.
• Adequado tanto para equipes técnicas quanto para não especialistas, por meio de fluxos de trabalho gerenciados disponíveis diretamente na plataforma.

Governança de dados:

• Depende do uso.

Preços:

• Planos baseados em assinatura:
  • Público: Nível gratuito com até US$ 60 por mês em créditos gratuitos.
  • Core: US$ 99 por mês com US$ 60 em créditos gratuitos e recursos adicionais.
  • Empresarial: Preço personalizado.

6. Dataseeders

A Dataseeders transforma dados da web em insights práticos, fornecendo soluções de ponta para Scraping de dados que capacitam as empresas com informações precisas e oportunas. Suas ofertas de varejo incluem preços da concorrência, estoque de produtos, promoções, localização de lojas, avaliações de clientes e dados de distribuição, permitindo o Monitoramento de preços, análise de tendências e inteligência de mercado hiperlocal.

➡️ Ideal para: equipes não técnicas que precisam de dados de varejo prontos para uso.

Amplitude dos dados:

• Dados de localização de lojas de varejo, incluindo endereços, geolocalização, filiais, franquias, instalações, status operacional, aberturas e fechamentos.
• Dados de preços da concorrência com Monitoramento de preços em tempo real e alertas de alteração de preços.
• Estoque de produtos e disponibilidade de inventário, indicadores de produtos mais vendidos, promoções, ofertas e rastreamento de distribuição da marca.
• Avaliações, classificações e sinais de opinião dos clientes relacionados a produtos e serviços das lojas.

Fontes de informação:

• Milhares de sites e plataformas de varejo em todo o mundo, incluindo aplicativos móveis.

Infraestrutura:

• Serviços gerenciados de Scraping de dados com coleta e processamento de dados de ponta a ponta.
• Entrega de dados estruturados no formato de saída desejado.

Integração com IA:

• IA e aprendizado de máquina usados internamente para validação, enriquecimento e garantia de qualidade dos dados.

Atualização dos dados:

• Opções de scraping em tempo real para dados dinâmicos de varejo.
• Conjuntos de dados de varejo entregues como resultados prontos para uso.

Requisitos técnicos:

• Não é necessária nenhuma infraestrutura de scraping ou ferramenta de scraping, pois a coleta de dados é totalmente gerenciada.
• São necessárias habilidades de análise de dados para explorar e interpretar os dados de varejo.

Governança de dados: Não divulgada.

Preços:

• Preços personalizados com base nos requisitos de dados, plataformas, escala e caso de uso (contratação com base em orçamento por meio de consulta direta).

Conclusão

Neste artigo, você explorou o imenso valor dos dados de varejo e por que a parceria com um provedor especializado é uma vantagem estratégica. Os principais provedores de dados de varejo entregam resultados por meio de Conjuntos de dados selecionados ou soluções baseadas em API que se conectam a repositórios centralizados ou coletam informações em tempo real.

Entre os líderes do setor, a Bright Data se destaca com uma infraestrutura de nível empresarial e ferramentas projetadas para a era da IA. Suas soluções específicas para o varejo incluem:

• Conjuntos de dados de varejo: milhões de registros, como histórico de preços, detalhes de SKU, níveis de estoque e opinião dos clientes de dezenas de sites de varejo.
• API de Scraper: pontos finais de scrapping para extração sob demanda de dados em tempo real de gigantes como Amazon, Walmart, eBay e muitos outros.
• Bright Insights: uma camada de inteligência especializada que transforma dados brutos em relatórios estratégicos sobre participação de mercado, conformidade com MAP e desempenho de prateleiras digitais.

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Perguntas frequentes

Onde obter dados de varejo?

Você pode obter dados de varejo de uma combinação de fontes governamentais, agregadores ou diretamente de sites de comércio eletrônico. As opções populares incluem Data.gov para Conjuntos de dados públicos dos EUA, Amazon, Walmart, Target, eBay, Zalando, Etsy, bem como lojas Shopify, Best Buy, Costco, Wayfair, Alibaba e APIs de redes de varejo locais ou feeds públicos para insights sobre produtos, preços, estoque e vendas.

Como recuperar dados de varejo?

Os provedores de dados de varejo normalmente oferecem dados por meio de duas opções principais.

• Conjuntos de dados pré-configurados: coleções selecionadas que incluem vendas históricas, preços, localização de lojas e tendências de estoque. Eles são ideais para análise de tendências, previsões ou benchmarking entre regiões e categorias de produtos.
• Coleta direta do site: ferramentas de scraping que capturam dados diretamente de sites de comércio eletrônico, mercados ou portais de marcas. Alternativamente, são APIs que dão acesso a um banco de dados centralizado. Em ambos os casos, eles fornecem informações atualizadas sobre preços, níveis de estoque, promoções e avaliações, oferecendo um panorama ao vivo das condições do mercado.

O que é um conjunto de dados de varejo?

Um conjunto de dados de varejo é um instantâneo estruturado do mercado. Ele está disponível como um arquivo contendo dados semiestruturados, que podem incluir detalhes do produto, histórico de vendas, alterações de preço, informações da loja e promoções. Dependendo do provedor, o conjunto de dados pode ser atualizado regularmente ou permanecer estático, tornando-se uma referência histórica ou uma ferramenta de análise quase em tempo real.

Como coletar dados de varejo?

Cada plataforma de varejo é única, portanto, não existe uma abordagem única para a coleta de dados de varejo. No entanto, em um nível geral, você pode seguir este roteiro geral de coleta:

1. The Scraper connects to the destination retail site or marketplace.
2. A página é renderizada usando uma ferramenta de automação do navegador ou analisada com um analisador HTML.
3. Ele aplica a lógica de extração de dados para selecionar nós HTML e extrair as informações relevantes. Como as páginas de produtos (mesmo dentro do mesmo site) podem variar muito, esse processo geralmente usa Parsing alimentado por IA para melhorar a eficácia.
4. Os dados coletados são então estruturados e exportados no formato desejado (JSON, CSV, etc.).

Para obter orientações passo a passo, consulte os tutoriais:

• Como fazer scraping na Amazon
• Como extrair dados do Walmart
• Como extrair dados do eBay em Python para Monitoramento de preços
• Como criar um rastreador de preços da Amazon com Python