Catálogo
Productos y características
Nombres, referencias, atributos, variantes, formatos y categorías para saber qué se vende en cada canal.
Web scraping para decidir,
no solo para recopilar.
Infraestructura de web scraping propia, inteligencia artificial para calidad de datos y una obsesión por la fiabilidad. Así construimos la base sobre la que operan nuestras plataformas.
Por qué importa
El dato es una ventaja solo
cuando puedes confiar en él.
El web scraping permite extraer información pública de sitios web de forma automatizada y convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento estructurado. En e-commerce no basta con recopilar: hay que validar, organizar y poner cada señal al servicio de una decisión.
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Pricing competitivo
Monitoriza precios y promociones para detectar cambios relevantes en el momento adecuado.
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Surtido y disponibilidad
Analiza catálogos, stock y presencia de producto entre retailers, categorías y mercados.
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Tendencias tempranas
Identifica movimientos de la competencia y nuevas señales de mercado antes de que se consoliden.
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Catálogo optimizado
Alinea decisiones de catálogo y digital shelf con información contrastada y accionable.
Más allá del precio
Conocer el mercado es ver mucho más que el precio.
Analizamos la información que aparece en internet para que sepas qué productos hay, cómo se muestran, si están disponibles y qué está haciendo la competencia. Monitorizamos precios, promociones, catálogo, disponibilidad y presencia de producto para que tu equipo pueda priorizar acciones.
Visibilidad
Cómo aparece tu producto
Posición, presencia y contenido de producto en cada retailer y mercado: el digital shelf real.
Disponibilidad
Stock y productos agotados
Stock, productos no disponibles y cambios que pueden afectar a la venta y a la conversión.
Competencia
Qué hace la competencia
Precios, promociones, lanzamientos y cambios relevantes que anticipan nuevas oportunidades en el mercado.
Clientes
Marcas, retailers y rent a car
Adaptamos la captura a organizaciones con diferentes escalas, mercados y necesidades de inteligencia comercial, y convertimos la complejidad digital en una lectura clara, actualizada y útil para el negocio.
Sectores
Categorías diversas
Equipos de e-commerce, gran consumo, juguetes, moda y otros sectores distintos pueden leer mejor su entorno competitivo.
Tiempo real
Señales que llegan a tiempo
Detecta cambios relevantes mientras ocurren y transforma cada actualización en una oportunidad de negocio: datos en tiempo real para decisiones que avanzan.
De la extracción a la acción
Tres fases para convertir el scraping
en una ventaja competitiva.
En Data Seekers no aplicamos la misma forma de trabajar a todos los casos: analizamos las fuentes, los mercados y los objetivos de cada cliente para diseñar un proceso adaptado a lo que necesita monitorizar. Arquitectura, calidad y velocidad en un mismo flujo.
01
Fase 01 / Extracción
Accedemos al dato relevante
Analizamos las fuentes públicas y sus estructuras para desarrollar una estrategia de captura adaptada al caso de uso.
- Mapeo de fuentes, mercados, categorías y objetivos de negocio.
- Estrategia de extracción específica para cada fuente y cada caso de uso.
- Captura diseñada para entornos web complejos y catálogos que cambian a diario.
02
Fase 02 / Depuración
Convertimos datos crudos en información fiable
Normalizamos, enriquecemos y validamos cada conjunto de datos para que responda a las necesidades concretas de tu negocio.
- Homologación de productos, precios y atributos.
- Controles continuos de calidad y consistencia, a cargo de nuestro equipo de QA.
- Información depurada, ordenada y relacionada, lista para utilizar.
03
Fase 03 / Acción
Activamos decisiones de negocio
Los insights se convierten en una base operativa para actuar con rapidez sobre pricing, surtido, disponibilidad y estrategia.
- Lectura clara de alertas y movimientos relevantes.
- Información preparada para decidir sobre pricing, surtido y visibilidad.
- Decisiones estratégicas más ágiles, en tiempo real y con más seguridad.
El reto técnico del scraping
Mantener la calidad del dato a escala es el verdadero reto.
Los entornos de e-commerce no paran quietos: catálogos que se renuevan, webs que se rediseñan y contenido que se genera al vuelo. El scraping tradicional no basta cuando el objetivo es mantener calidad, continuidad y escala.
Estructuras que se renuevan
Arquitecturas dinámicas
Diferencias por mercado
En el e-commerce, el poder no está simplemente en tener datos, sino en tenerlos antes, mejor y con mayor fiabilidad que los demás.
Francisco Pavón Ocete, Cofundador y CTO de Data Seekers
La tecnología detrás
Una infraestructura de scraping pensada para datos que no se detienen.
Combinamos automatización, control de calidad y observabilidad para que cada fuente pueda convertirse en una señal de negocio útil. La tecnología se adapta al contexto, no al revés.
CAPTURA
Conectores flexibles
Diseñamos accesos específicos para estructuras estáticas, dinámicas y catálogos que cambian constantemente.
CALIDAD
Validación continua
Detectamos anomalías, duplicados y cambios de estructura antes de que afecten a tus análisis. Nuestro equipo de QA revisa cada alerta que abre la automatización.
ESCALA
Procesamiento preparado
Organizamos grandes volúmenes de información para mantener consistencia, velocidad y trazabilidad.
VISIBILIDAD
Señales monitorizadas
Convertimos los cambios relevantes en información clara para priorizar la siguiente decisión.
El equipo de QA
Detrás de cada dato fiable hay un equipo de QA que no deja nada al azar.
Tus decisiones de precio, stock, catálogo y visibilidad dependen de que la información sea correcta. Por eso nuestro equipo de QA no se limita a comprobar que la captura funcione: revisa cómo cambia el dato y comprueba que refleja la realidad del mercado.
La tecnología detecta que algo no encaja. El equipo entiende qué puede ocurrir y decide cómo actuar.
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Alertas automáticas de calidad
Contamos con controles automáticos que detectan cuando un dato no cumple con los criterios de calidad establecidos. Si algo no encaja, se genera una alerta para que el equipo de QA la revise antes de que afecte a un análisis o a una decisión.
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Revisamos cada cambio relevante
Comparamos cada captura con la información anterior para confirmar qué ha cambiado.
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Distinguimos el origen del problema
El equipo analiza si se trata de una incidencia técnica o de un cambio real en la fuente.
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Protegemos la calidad del dato
La revisión es continua, todos los días y todas las fuentes monitorizadas.
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Dejamos cada dato trazado
Guardamos su origen y evolución para poder comprobarlo siempre que sea necesario.
El resultado
Datos robustos para actuar antes y mejor.
Nuestra tecnología está diseñada para que cada visualización, alerta o informe tenga detrás una base fiable, completa y escalable.
Más anticipación
Sabes qué está haciendo la competencia mientras ocurre, no semanas después.
Precios dinámicos
Ajusta precios con referencias sólidas, actuales y comparables.
Todo tu catálogo
Desde una categoría hasta millones de productos, revisados a diario.
Decisiones más rápidas
Tu equipo tiene el dato cuando lo necesita y sabe por dónde empezar.
Data Seekers convierte el acceso a información compleja en un activo estratégico para tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿Qué pasa si un retailer cambia su web?
Lo detectamos antes que tú. Nuestro equipo de QA compara cada captura con las anteriores, y cuando algo deja de cuadrar la primera pregunta no es cómo arreglarlo, sino por qué ha cambiado: un fallo en nuestro código y un rediseño de la web de origen se parecen mucho en los datos, pero se resuelven de forma completamente distinta. Si el site ha cambiado, se readapta el scraper a la nueva estructura y se documenta el cambio.
¿Con qué frecuencia revisáis los scrapers?
A diario. La revisión no se dispara cuando algo se rompe: es un trabajo constante del equipo de QA sobre todos los scrapers, precisamente para que los problemas se detecten antes de que lleguen a tus análisis.
¿Cómo sabéis que un dato es incorrecto si nadie os avisa?
Comparando. Cada captura se contrasta con el histórico de esa misma fuente para encontrar lo que ha dejado de cuadrar: un catálogo incompleto, un precio que no es el que muestra la web, duplicados por variantes de producto o formatos que han dejado de ser los esperados.
¿El proceso es totalmente automático?
No, y es deliberado. La automatización captura, valida y avisa; el equipo de QA revisa cada alerta que esa automatización abre, mantiene el mapeo de cada campo contra su fuente y documenta cada scraper y cada cambio. Hay decisiones, como distinguir un bug propio de un cambio en el site de origen, que hoy siguen necesitando criterio humano.
¿Qué pasa si una web cambia y la captura deja de funcionar?
Es parte del trabajo, no una excepción. Los entornos más maduros tienen arquitecturas complejas que cargan por JavaScript y catálogos que cambian a diario. Se resuelve readaptando el conector a la nueva estructura, con acceso responsable para no saturar el site y cubriendo cada mercado por separado.
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