Un importante grupo holding europeo B2B utiliza el scraping de datos para pasar de las conjeturas basadas en la “intuición” a una estrategia impulsada por datos, ayudando a las empresas de su cartera a optimizar los márgenes y la confianza en el mercado.
El grupo es un holding internacional que gestiona un gran número de distribuidores B2B en toda Europa. Estas empresas revenden una amplia gama de productos de varios fabricantes, incluyendo suministros para el lugar de trabajo, consumibles industriales y productos de papel especializado.
El líder comercial del grupo actúa como consultor interno, asesorando a estas empresas sobre métodos de fijación de precios estratégicos y definiendo los procesos comerciales que utilizan para gestionar su posición en el mercado.
En el sector de la distribución, optimizar las estrategias de ventas B2B es fundamental, y el precio suele ser la variable más crítica para asegurar una venta. Sin embargo, para muchas empresas de la cartera, determinar el “precio de mercado” era históricamente una cuestión de intuición en lugar de evidencia. Los representantes de ventas frecuentemente confiaban en comentarios anecdóticos o “presentimientos”, lo que llevaba a precios inconsistentes y a la pérdida de oportunidades de margen.
El equipo se dio cuenta de que mantenerse competitivo requería una transición hacia la inteligencia de precios cuantitativa. Su misión era implementar un marco sistemático en una cartera diversa de empresas mediante la transformación de los sitios web de la competencia en conjuntos de datos procesables.
El Reto
Antes de implementar una solución dedicada de scraping de datos, las empresas del grupo se enfrentaban a una importante brecha de información.
“Simplemente estaban adivinando en lo que respecta al precio de mercado. Hablaban de un precio de mercado, pero no tenían ningún dato en absoluto”.
— Gerente de Excelencia Comercial, Grupo Holding B2B Europeo
Esta falta de datos cuantitativos creaba varias ineficiencias críticas:
| Subjetividad en las Ventas | Las decisiones de precios a menudo eran impulsadas por el “presentimiento” de los representantes de ventas individuales. |
| Limitaciones del Trabajo Manual | La recopilación manual de datos de la competencia usando Excel fue descartada por ser “muy, muy exigente” e insostenible para miles de SKU de productos. |
| Falta de Confianza en el Mercado | Sin una visión clara del panorama competitivo, era difícil para las empresas tener “confianza en los precios” al acercarse a los clientes. |
La Solución
El equipo evaluó una variedad de herramientas disponibles para el scraping de datos y seleccionó Octoparse por su facilidad de uso y capacidades de personalización. Dado que muchas empresas de la cartera carecen de programadores internos, la solución debía ser accesible para el personal no técnico sin dejar de ser lo suficientemente potente como para manejar diversos sitios de la competencia.
Octoparse ofrece una interfaz fácil de usar y la flexibilidad para personalizar los flujos de trabajo de extracción. Proporciona una atención al cliente receptiva, lo que hace que configurar proyectos sea mucho más rápido y sencillo en comparación con otras alternativas.
El flujo de trabajo actual implica:
| Extracción Semanal | Los extractores se ejecutan cada semana para capturar las referencias de artículos, precios y unidades de la competencia mediante el seguimiento de precios. |
| Mapeo de Productos | Estos datos se conectan con los productos equivalentes del grupo para garantizar una comparación precisa. |
| Reglas Estratégicas de Precios | Los datos se introducen en fórmulas basadas en la lógica. Por ejemplo, el grupo podría tomar el precio medio de tres competidores y aplicar un multiplicador específico para establecer un “precio base” y aplicar precios dinámicos. |
| Integración de la Automatización | El grupo está integrando estos datos con una plataforma SaaS de precios para automatizar el proceso desde la extracción web hasta la fijación de precios en tiempo real. |
Los Resultados
El cambio hacia un modelo impulsado por datos está transformando la forma en que operan las empresas del grupo. Al reemplazar la subjetividad con una base lógica, la empresa ha construido unos cimientos para un crecimiento medible.
Valor Comercial Medible: El principal impacto de esta transformación digital se refleja en los resultados finales. Basado en la experiencia del gerente, pasar a una fijación de precios impulsada por datos en una empresa de distribución generalmente produce una mejora del 2% al 4% en los márgenes de beneficio.
Más allá de los ingresos, la solución ha proporcionado:
- Eficiencia Operativa: La automatización ha eliminado la entrada manual de datos, permitiendo al grupo incorporar rápidamente nuevas adquisiciones en el marco de precios.
- Mayor Confianza en los Precios: Las empresas ahora tienen una “imagen de precios” profesional, lo que generalmente conduce a mejores volúmenes de mercado.
El grupo está escalando su marco impulsado por datos en toda su cartera europea y haciendo la transición a un canal automatizado “sin intervención manual”, integrando los datos de la competencia directamente en Octoparse a través de conexiones de servidor. En última instancia, este enfoque profesionaliza su presencia en el mercado y aumenta la “confianza en los precios”, lo que demuestra que, en el panorama B2B moderno, los datos de alta calidad son un recurso esencial para una excelencia comercial sostenida.
Como concluye: “Los datos son una de las cosas más importantes en los negocios hoy en día… es crucial tener soluciones como esta”.
