Principales proveedores de datos minoristas de 2026: evaluación de las mejores opciones

En esta entrada del blog aprenderás:

• Los principales tipos de datos minoristas y lo que representan.
• Cómo utilizar los datos minoristas y por qué permiten tomar mejores decisiones.
• Los principales obstáculos para recopilar datos minoristas y por qué confiar en un proveedor de datos minoristas es la mejor manera de superarlos.
• Los aspectos que hay que tener en cuenta a la hora de evaluar a dichos proveedores.
• Una comparación detallada de los principales proveedores de datos minoristas en relación con estos aspectos.

¡Empecemos!

TL;DR: Resumen de los mejores proveedores de datos minoristas

Qué representan los datos minoristas: tipos principales

Los datos minoristas son un término amplio que abarca los hechos, las métricas y la información recopilada de los minoristas sobre operaciones, ventas, productos, clientes y rendimiento del mercado. Más concretamente, los principales tipos de datos minoristas incluyen:

• Datos de transacciones: registros de compras individuales, incluyendo fecha, hora, precio y método de pago.
• Datos de precios: información sobre los precios de los productos, los descuentos y los cambios históricos en los distintos minoristas.
• Datos de clientes: datos sobre la demografía de los compradores, datos de contacto, historial de compras, etc.
• Datos de ventas: métricas de rendimiento agregadas, como unidades vendidas, ingresos y tasas de venta.
• Datos de inventario: visibilidad en tiempo real de los niveles de existencias, la disponibilidad y el rendimiento de las referencias.
• Datos de productos: información estructurada sobre los productos, incluyendo atributos como marca, tamaño, color y categoría.
• Datos de promociones y marketing: detalles sobre campañas, descuentos, cupones y ubicaciones destacadas.
• Datos de tiendas y ubicaciones: información sobre la ubicación física de las tiendas, formatos y horarios de apertura.
• Datos de la cadena de suministro y logística: estadísticas sobre almacenes, tiempos de envío y rendimiento de la distribución.
• Datos de comportamiento: información sobre cómo interactúan los usuarios con los sitios web o las aplicaciones minoristas, como las páginas visitadas o los carritos abandonados, y métricas similares.

Cómo los datos minoristas impulsan mejores decisiones

El comercio minorista es una de las industrias más grandes y de más rápido crecimiento en el mundo. Solo en Estados Unidos se generaron más de 7 billones de dólares en ingresos minoristas, liderados por gigantes mundiales como Walmart, Amazon y Costco. Europa ocupa el tercer lugar entre los mercados minoristas de comercio electrónico más grandes del mundo, con ingresos de 631 900 millones de dólares, que se prevé que crezcan hasta los 902 300 millones de dólares en 2027, a una tasa anual constante del 9,31 %.

Por el lado de la demanda, el mercado es igualmente enorme. En 2025, habrá más de 4880 millones de consumidores minoristas en todo el mundo. Eso corresponde a casi el 60 % de la población mundial, con previsiones que alcanzan los 5600 millones en 2030.

En un mercado tan grande, competitivo y dinámico, el acceso a datos minoristas de alta calidad ya no es opcional. Es una necesidad estratégica. Los datos minoristas permiten a las empresas comprender las tendencias de precios, supervisar la actividad de la competencia, realizar un seguimiento de la disponibilidad de inventario, identificar cambios en las preferencias de los consumidores casi en tiempo real y mucho más.

Por ejemplo, una marca de comercio electrónico puede utilizar los datos de precios y disponibilidad para detectar cuándo un competidor se queda sin existencias y ajustar sus propios precios para captar la demanda. Del mismo modo, los datos sobre ventas y comportamiento de los clientes ayudan a los minoristas a anticipar la demanda estacional, optimizar las promociones y evitar costosos excesos o faltas de existencias.

Supere los retos de la recuperación de datos minoristas con un proveedor de datos especializado

Con el aumento constante de las compras en línea, la recopilación de datos minoristas puede parecer más fácil que nunca, gracias al Scraping web. Solo en Estados Unidos, el 95 % de los estadounidenses compra en línea al menos una vez al año, lo que genera enormes volúmenes de datos minoristas disponibles públicamente.

Sin embargo, en la práctica, recuperar datos minoristas a gran escala no es nada sencillo. Los recopiladores de datos se enfrentan a varios retos persistentes:

• Estructuras inconsistentes de las páginas de productos: los sitios web minoristas, e incluso las páginas dentro del mismo sitio, utilizan diferentes diseños, esquemas y convenciones de nomenclatura. Esto dificulta la creación de una lógica de parseo de datos fiable y reutilizable, lo que podría requerir el Scraping web mediante IA.
• Escala y fragmentación: los mismos productos se venden a menudo en cientos de minoristas online. Esto requiere sistemas robustos para deduplicar, normalizar y agregar datos con el fin de obtener resultados de alta calidad.
• Protecciones contra bots: los principales minoristas, como Amazon, Walmart y eBay, utilizan CAPTCHAs, prohibiciones de IP, limitación de velocidad y sistemas de detección de bots que bloquean activamente los bots de Scraping web automatizados.
• Requisitos de actualidad de los datos: los precios, la disponibilidad y las promociones cambian con frecuencia, lo que obliga a los Scrapers a funcionar de forma continua sin activar la detección ni provocar tiempos de inactividad.
• Complejidad operativa: el mantenimiento de la infraestructura, los Proxies, los reintentos y la supervisión de los procesos exige un esfuerzo y unos costes de ingeniería continuos.

Teniendo en cuenta estos obstáculos, crear un sistema interno de recopilación de datos minoristas rara vez es la opción más eficiente. Como resultado, muchas empresas recurren a proveedores de datos minoristas especializados. Estas soluciones se encargan de la extracción de datos, la infraestructura y el cumplimiento normativo, y permiten acceder a los datos minoristas a través de dos métodos principales:

• Conjuntos de datos minoristas: datos recopilados previamente, estructurados y actualizados periódicamente que abarcan precios históricos, productos, inventario y promociones de distintos minoristas. Están listos para su análisis inmediato y para el entrenamiento de ML/IA.
• API de scraping minorista: puntos finales que extraen datos minoristas a gran escala en tiempo real, gestionando Proxies, sistemas antibots y parseo, al tiempo que devuelven resultados limpios y estandarizados. Por lo general, se pueden integrar en agentes de IA como herramientas externas o soluciones de desarrollo basadas en IA.

Qué buscar en un proveedor de datos minoristas

Al aprovechar un proveedor de datos minoristas, puede centrarse en generar conocimientos y tomar decisiones en lugar de gestionar la complejidad de la recopilación de datos. Al mismo tiempo, la gran cantidad de proveedores en el mercado puede resultar abrumadora.

Para identificar las soluciones más fiables, es necesario compararlas en función de factores comunes, tales como:

• Amplitud de los datos: los tipos y el alcance de los datos minoristas que ofrece el proveedor.
• Fuentes de información: dónde recopila la empresa de datos sus datos minoristas, incluyendo tiendas online, mercados e integraciones de socios.
• Infraestructura: la capacidad del proveedor para escalar, mantener el tiempo de actividad, gestionar grandes volúmenes de solicitudes y garantizar altas tasas de éxito de los datos.
• Integración con IA: compatibilidad para conectar los datos minoristas con agentes de IA, flujos de trabajo y canalizaciones.
• Actualidad de los datos: disponibilidad de datos minoristas históricos y/o actualizados en tiempo real.
• Requisitos técnicos: habilidades, herramientas o infraestructura necesarias para acceder, procesar e integrar los datos minoristas.
• Gobernanza de datos: garantizar que el proveedor de datos minoristas cumpla con los marcos de privacidad pertinentes, como el RGPD y la CCPA.
• Precios: disponibilidad de planes de suscripción, paquetes personalizados, pruebas y Conjuntos de datos de muestra para su evaluación.

Los 6 mejores proveedores de datos minoristas

Explore la lista de los mejores proveedores de datos minoristas, cuidadosamente seleccionados y revisados según los criterios presentados anteriormente.

1. Bright Data

Bright Data es la plataforma de datos web líder en el mundo, impulsada por una infraestructura de nivel empresarial. A diferencia de otros proveedores que ofrecen datos estáticos o arquitecturas no escalables, ofrece un ecosistema ilimitado, en tiempo real e infinitamente escalable.

Esa infraestructura admite muchos casos de uso, incluidos los escenarios modernos de uso de datos minoristas a través de:

• Conjuntos de datos minoristas: conjuntos de datos enriquecidos y validados entregados en JSON, CSV o Parquet, que le permiten omitir por completo el proceso de recopilación de datos. Estos conjuntos de datos contienen millones de registros y están diseñados para realizar análisis históricos profundos y comparativas competitivas, y están optimizados para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y la ingestión de LLM. Cada conjunto de datos incluye campos clave como SKU, historial de precios, estado del inventario, distribuciones de calificaciones, detalles del vendedor y opinión de los clientes.
• API de scraping minorista: puntos finales de scraping con una interfaz adicional sin código para extraer información bajo demanda a gran escala de las plataformas minoristas. La elusión de bots y la rotación de IP están totalmente automatizadas, lo que garantiza una tasa de éxito del 99,99 %. Los dominios compatibles incluyen Amazon, Walmart, Google Shopping, AliExpress, Target e IKEA.
• Bright Insights: basado en la enorme infraestructura de Bright Data, este servicio proporciona inteligencia procesable. Entre los casos de uso estratégico compatibles se incluyen la inteligencia de precios, el MAP (precio mínimo anunciado), la cuota de voz, la cuota de mercado, la optimización de los estantes digitales y la optimización de los ingresos.

Con más de 150 millones de Proxy IP, Bright Data ofrece el entorno de recopilación de datos más ético, conforme y robusto del mundo. Esto da soporte a empresas de todos los tamaños, desde marcas boutique hasta empresas de la lista Fortune 500.

En conjunto, estas capacidades posicionan a Bright Data como el mejor proveedor de datos minoristas.

➡️ Ideal para: recopilación y análisis de datos minoristas de nivel empresarial, integraciones de IA sin fisuras y formación de modelos de aprendizaje automático.

Amplitud de datos:

• Historial de compras, datos de servicios y patrones de comportamiento de los clientes extraídos de Conjuntos de datos minoristas.
• Precio inicial, precio final, descuentos, moneda, registros históricos de precios y monitoreo de precios de la competencia.
• Reseñas, nombres de los reseñadores, valoraciones, comentarios y tendencias de comportamiento de compra.
• Unidades vendidas, productos más vendidos, ventas por categoría, indicadores de ingresos y análisis de la cuota de mercado.
• Recuentos de existencias, indicadores de existencias bajas, disponibilidad por SKU, información sobre la optimización del inventario y tendencias de reposición.
• Nombre del producto, marca, descripción, categoría, atributos (tamaño, color, material), productos coincidentes/similares y etiquetas/imágenes visuales.
• Descuentos, ventas flash, seguimiento de promociones, información sobre precios mínimos recomendados y variaciones de precios impulsadas por campañas.
• Disponibilidad específica del mercado y la plataforma, código de país, dominio raíz e información de la tienda.
• Visibilidad de los estantes digitales, posicionamiento en las búsquedas, rendimiento del surtido y seguimiento de las tendencias de los productos.

Fuentes de información:

• Amazon, Shopee, Walmart, TikTok Shop, Shein, Google Shopping, eBay, Home Depot US, Etsy, Zara, Target, H&M, Naver, Costco y más de 50 minoristas globales adicionales.

Infraestructura:

• Recopilación de datos escalable con más de 150 millones de direcciones IP Proxy en 195 países.
• Compatibilidad con concurrencia ilimitada.
• 99,99 % de tiempo de actividad y tasa de éxito para el rastreo de API.
• Medidas avanzadas contra bots, incluyendo rotación de IP, Resolución de CAPTCHA y encabezados HTTP personalizados para un acceso ininterrumpido.
• Extracción masiva de datos para gestionar 5000 URL por solicitud.
• Entrega flexible de conjuntos de datos en JSON, NDJSON, CSV, Parquet
• Conjuntos de datos en Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, Webhooks y otros canales.
• Herramientas avanzadas de filtrado y segmentación de Conjuntos de datos que le permiten centrarse en los datos más relevantes, agilizar el análisis y reducir los costes.
• Conjuntos de datos validados, limpios, enriquecidos y optimizados para LLM, listos para flujos de trabajo de IA o análisis.
• Acceso a un repositorio de petabytes de datos almacenados en caché, incluida información de tiendas minoristas, a través del servicio API de Web Archive.
• Asistencia dedicada 24/7 por parte de expertos en datos para garantizar un funcionamiento fluido y orientación.

Integración con IA:

• Compatible con más de 70 soluciones y marcos de IA, incluidos LlamaIndex, LangChain, CrewAI, Dify, Agno, AWS Bedrock AI Agents, IBM Watsonx, Microsoft Copilot Studio y muchos otros.
• Filtrado de lenguaje natural para describir sus necesidades de datos en inglés sencillo y permitir que la IA aplique automáticamente filtros precisos.
• Integración simplificada en agentes de IA para el análisis minorista a través de Web MCP.

Actualidad de los datos:

• Datos históricos y de tendencias disponibles a través de Conjuntos de datos preconstruidos con programas de actualización flexibles (diarios, semanales, mensuales).
• Recopilación de datos minoristas en tiempo real a través de herramientas de scraping basadas en API y sin código.

Requisitos técnicos:

• Conocimientos técnicos básicos suficientes para empezar a recopilar datos minoristas estándar a través de API.
• Los Scrapers sin código permiten una extracción de datos simplificada directamente desde la plataforma Bright Insights.
• Se recomienda estar familiarizado con las API para la automatización avanzada, los flujos de trabajo personalizados o la integración con herramientas de BI.

Gobernanza de datos:

• Totalmente compatible con el RGPD y la CCPA.
• Certificado según SOC 2 Tipo II, ISO 27001 y otras normas de seguridad.
• Datos obtenidos de forma ética únicamente a partir de información minorista disponible públicamente en la web.

Precios:

• Prueba gratuita disponible + Conjuntos de datos minoristas de muestra.
• El scraping de datos minoristas tiene un precio a partir de 1,50 $ por cada 1000 registros.
• El precio de los conjuntos de datos minoristas comienza en 2,50 $/1000 registros.
• Los planes de suscripción flexibles comienzan a partir de 1000 $ al mes para obtener información de alta calidad de Bright Insights.

2. GroupBWT

GroupBWT es una empresa de ingeniería de datos y desarrollo de software que ofrece soluciones de datos de nivel empresarial. Para el sector minorista, proporciona acceso directo a la API con scraping de respaldo inteligente. Este sistema le permite recuperar información a nivel de SKU y de tienda, seguimiento de promociones, supervisión de estantes digitales, precios históricos y mucho más. El proveedor también ofrece exportaciones de datos estructurados en JSON y CSV.

➡️ Ideal para: canales de inteligencia empresarial para el análisis minorista.

Amplitud de datos:

• Precios a nivel de SKU, PVP (precio de venta al público recomendado por el fabricante), precios de venta, bases de precios históricos, retrocesos, deltas impulsados por campañas, supervisión de ventas flash, códigos promocionales, lógica de cupones, etiquetas de urgencia, paquetes de influencers y mapeo de campañas por región/dispositivo.
• Recuentos de existencias, etiquetas de existencias bajas, disponibilidad por tienda, basada en la ubicación geográfica, por ciudad o por código postal, tendencias de reposición, supervisión del ciclo de vida de las SKU, auditorías de surtido regional y diferencias de SKU específicas de cada tienda.
• Atributos de los productos, parseo de reclamaciones, etiquetas visuales, estandarización entre tiendas y supervisión del lanzamiento local.
• Posición en los resultados de búsqueda, visibilidad en los estantes digitales, métricas de cuota de estante, mapeo de palabras clave, atribución de vendedores, URL de origen, marcas de tiempo y resultados listos para auditoría.

Fuentes de información:

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

Infraestructura:

• Acceso directo a la API con scraping inteligente de respaldo para una recopilación de datos ininterrumpida.
• Compatibilidad con la extracción de aplicaciones móviles en iOS/Android y páginas con mucho JavaScript.
• Rotación de IP integrada, encabezados HTTP dinámicos y gestión de CAPTCHA.
• Datos estructurados y listos para BI entregados a través de JSON, CSV, API, S3 o SFTP.

Integración con IA:

• Integración básica mediante la incorporación de API en herramientas de IA.
• Tecnología oficial para el desarrollo personalizado de chatbots de IA.

Actualidad de los datos:

• Sincronización en tiempo real de precios, existencias, promociones y posicionamiento en estantes digitales.
• Frecuencia por hora, por día o personalizada en función de la velocidad de las referencias y las necesidades empresariales.
• Información histórica de precios para el análisis de tendencias.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos básicos de programación o manejo de datos para la integración de API.
• Se recomiendan conocimientos de análisis de datos para explorar las exportaciones de bases de datos a través de SQL, Tableau, Power BI o Looker.

Gobernanza de datos:

• Cumplimiento GDPR, la CCPA y la legislación local en materia de privacidad integrado en los procesos.
• Registros listos para auditorías, aplicación del consentimiento y metadatos de SKU trazables.

Precios:

• Auditoría gratuita de 30 minutos para evaluar el alcance del proyecto antes de realizar el presupuesto.
• Los costes varían en función del número de plataformas, el volumen de SKU, la frecuencia de sincronización y el tipo de fuente.
• Desde unos pocos cientos de dólares al mes para necesidades básicas hasta entre 5000 y más de 50 000 dólares para necesidades empresariales.

3. Retail Scrape

Retail Scrape es una empresa de datos especializada en proporcionar soluciones integrales de inteligencia de datos minoristas. Combina servicios gestionados de Scraping web, API de Scraping, Conjuntos de datos estructurados y análisis para ayudar a los minoristas, las marcas y los distribuidores a tomar decisiones más inteligentes. Sus servicios incluyen el Monitoreo de precios de la competencia, la extracción de datos de productos (precios, existencias, reseñas y atributos), el seguimiento del cumplimiento de los precios mínimos recomendados y el análisis de la opinión de los clientes.

➡️ Ideal para: proyectos de adquisición de datos minoristas, en los que es fundamental el acceso a cientos de fuentes verticales.

Amplitud de datos:

• Seguimiento de precios con tendencias históricas, ofertas promocionales, precios con descuento, optimización dinámica de precios y supervisión del cumplimiento de los precios mínimos recomendados.
• Reseñas de clientes, valoraciones, comentarios, información sobre opiniones y Conjuntos de datos estructurados sobre el comportamiento de los consumidores.
• Listas de productos más vendidos y métricas de rendimiento de ventas.
• Disponibilidad de existencias y productos, niveles de inventario, supervisión de SKU y tendencias de reposición.
• Información completa sobre los productos, incluyendo nombres, descripciones, categorías, marcas, SKU, UPC/EAN, especificaciones, imágenes, variantes, dimensiones, colores, tamaños, tipos de materiales y productos destacados.
• Detalles de envío, opciones de entrega y estimaciones de tiempo de entrega.
• Información sobre el comportamiento de compra y el estante digital, incluyendo patrones de reseñas, surtido y métricas de visibilidad.

Fuentes de información:

• Amazon, Myntra, Walmart, eBay, Best Buy, Shopware, Alibaba, Shopee, Target, AliExpress, Etsy, Rakuten, ZARA, Wish y más de 150 otras.

Infraestructura:

• Infraestructura de scraping web basada en API.
• Compatibilidad con el rastreo programado, con opciones de frecuencia en tiempo real, por hora, por día, por semana o personalizadas.
• Algoritmos avanzados de scraping con limpieza de HTML.
• Procesos de validación de datos para garantizar la precisión antes de la entrega a través de la nube, FTP o correo electrónico.
• Datos enviados en formatos CSV, JSON, XML y SQL.

Integración con IA:

• Compatibilidad integrada con optimización de precios basada en IA, análisis predictivo, correspondencia de productos, información sobre tendencias, inteligencia de mercado y generación automática de informes.

Actualización de los datos:

• Actualizaciones en tiempo real y recopilación de datos sobre precios, existencias y promociones.
• Revisión histórica y Conjuntos de datos de precios disponibles.
• Frecuencia de actualización personalizable en función de las necesidades empresariales.

Requisitos técnicos:

• Conocimientos básicos de manejo de datos y habilidades de codificación para la integración de API.
• Se recomiendan habilidades de análisis de datos o ciencia de datos para el uso de herramientas de BI, paneles de control o análisis.
• No se requieren habilidades técnicas si se utilizan servicios de scraping totalmente gestionados.

Gobernanza de datos:

• Cumple con el RGPD y la CCPA.

Precios:

• Los precios de los Conjuntos de datos básicos comienzan en 20 $.
• Los precios se personalizan y varían en función de las plataformas, el volumen y la frecuencia (póngase en contacto con la empresa para solicitar un presupuesto).

4. Data.gov

Data.gov es el portal centralizado de datos abiertos del Gobierno de los Estados Unidos. Con el fin de impulsar la transparencia, la innovación y la investigación, ofrece acceso público y legible por máquina a conjuntos de datos federales. En lo que respecta a los datos minoristas, proporciona 22 conjuntos de datos que abarcan ventas, precios, número de tiendas, ubicaciones de concesionarios, venta minorista de cannabis y tabaco, y datos minoristas relacionados con la energía. Los datos están disponibles en múltiples formatos y son compatibles con proyectos de IA/ML, análisis y análisis de tendencias.

➡️ Ideal para: proyectos de formación en datos de IA/ML, experimentación y pruebas de concepto.

Amplitud de los datos:

• Datos semanales, trimestrales e históricos de ventas minoristas de diversos productos por región, ciudad o condado.
• Precios minoristas residenciales medios de varios productos básicos, incluidos resúmenes anuales históricos y datos de tendencias.
• Encuestas sobre locales comerciales vacíos, establecimientos minoristas con licencia médica, número total de establecimientos minoristas por estado/ciudad y ubicaciones de concesionarios minoristas.
• Estudios sobre la publicidad del tabaco que recogen prácticas de marketing susceptibles de atraer a los niños.

Fuentes de información:

• Federales: Departamento de Agricultura, Departamento de Energía, Departamento de Trabajo, Laboratorio Nacional de Energía Renovable, etc.
• Estatal: Nueva York, Connecticut, California, Maryland, Iowa, etc.
• Ciudad/condado: Ciudad de Nueva York, Filadelfia, condado de Allegheny, Distrito de Columbia, etc.

Infraestructura:

• Descargas manuales de conjuntos de datos, con archivos disponibles en formatos CSV, JSON, XML, RDF, XLS, PDF, HTML, ZIP, GeoJSON y KML.
• Acceso a la API disponible a través de la API de Data.gov.

Integración con IA:

• Los conjuntos de datos se pueden utilizar para el entrenamiento de modelos de IA.

Actualización de los datos:

• Varía según el conjunto de datos, algunos se actualizan periódicamente (semanal o trimestralmente), mientras que otros son estáticos.

Requisitos técnicos:

• Dependiendo del conjunto de datos elegido, los conocimientos necesarios van desde el manejo básico de datos hasta el análisis avanzado de datos.
• Es posible que se necesiten conocimientos básicos de web para acceder a los datos a través de la API.

Gobernanza de datos:

• Cumplimiento de la Estrategia Federal de Datos de EE. UU.

Precios:

• Acceso gratuito a todos los Conjuntos de datos.

5. Roboflow

Roboflow es una plataforma integral de visión artificial. En concreto, le proporciona herramientas para crear, entrenar e implementar sistemas de aprendizaje automático basados en la visión a gran escala. Para escenarios minoristas, incluye conjuntos de datos visuales para la supervisión de estanterías, la visibilidad del inventario, el reconocimiento de productos y la detección de promociones. La plataforma ofrece alojamiento gestionado de conjuntos de datos, etiquetado asistido por IA, entrenamiento automatizado, API e implementación periférica.

➡️ Ideal para: Soluciones de aprendizaje automático basadas en visión artificial diseñadas para casos de uso minorista.

Amplitud de datos:

• Visibilidad del inventario basada en imágenes a través de conjuntos de datos de visión artificial, que incluyen la disponibilidad en los estantes, los estantes vacíos, los huecos en los estantes, el stock de los refrigeradores, la detección de palés y la supervisión del inventario en la tienda a partir de fotos y vídeos.
• Datos visuales de productos derivados de imágenes etiquetadas, que abarcan SKU, productos envasados, comestibles, bebidas, ropa, calzado, muebles, artículos para el hogar, códigos de barras, logotipos y reconocimiento de marcas.
• Identificación visual de elementos promocionales, como carteles de rebajas, etiquetas de descuento y ubicaciones destacadas dentro de las imágenes minoristas.
• Conjuntos de datos visuales relacionados con palés, paquetes, almacenes y gestión de inventario, entre otros.

Fuentes de información:

• Conjuntos de datos visuales subidos por los usuarios desde múltiples fuentes.
• Datos visuales sintéticos y aumentados.

Infraestructura:

• Plataforma basada en la nube para alojar, etiquetar, versionar y gestionar Conjuntos de datos de visión artificial a gran escala.
• Arquitectura API first para el acceso a Conjuntos de datos, el entrenamiento de modelos, la implementación y la inferencia.
• Compatibilidad con canalizaciones de datos automatizadas que permiten la ingesta continua de imágenes y el reentrenamiento de modelos.

Integración con IA:

• Compatibilidad nativa para el entrenamiento y la implementación de modelos de visión artificial, incluyendo la detección, clasificación, segmentación y seguimiento de objetos.
• Se integra con los marcos y flujos de trabajo de ML más populares, lo que permite una inteligencia visual en tiempo real para casos de uso minorista, como la supervisión de estanterías y la visibilidad del inventario.
• Permite obtener información basada en IA a partir de imágenes y vídeos, en lugar de los datos minoristas tabulares tradicionales.

Actualidad de los datos:

• Conjuntos de datos históricos de imágenes minoristas, con actualizaciones continuas de los conjuntos de datos.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos intermedios o avanzados de aprendizaje automático o visión artificial para el entrenamiento y ajuste de modelos.
• Se necesitan habilidades de codificación para la gestión de Conjuntos de datos y la inferencia alojada, y se requieren conocimientos más avanzados para canalizaciones personalizadas o implementaciones periféricas.
• Adecuado tanto para equipos técnicos como para personas sin conocimientos especializados, gracias a los flujos de trabajo gestionados disponibles directamente en la plataforma.

Gobernanza de datos:

• Depende del uso.

Precios:

• Planes basados en suscripción:
  • Público: Nivel gratuito con hasta 60 $ al mes en créditos gratuitos.
  • Básico: 99 $ al mes con 60 $ en créditos gratuitos y funciones adicionales.
  • Empresa: Precio personalizado.

6. Dataseeders

Dataseeders transforma los datos web en información práctica, proporcionando soluciones de Scraping web de vanguardia que dotan a las empresas de información precisa y oportuna. Sus ofertas minoristas incluyen precios de la competencia, inventario de productos, promociones, ubicaciones de tiendas, opiniones de clientes y datos de distribución, lo que permite el Monitoreo de precios, el análisis de tendencias y la inteligencia de mercado hiperlocal.

➡️ Ideal para: equipos sin conocimientos técnicos que necesitan datos minoristas listos para usar.

Amplitud de datos:

• Datos sobre la ubicación de las tiendas minoristas, incluyendo direcciones, geolocalización, sucursales, franquicias, instalaciones, estado operativo, aperturas y cierres.
• Datos sobre los precios de la competencia con monitoreo de precios en tiempo real y alertas de cambios de precios.
• Disponibilidad de existencias e inventario de productos, indicadores de productos más vendidos, promociones, ofertas y seguimiento de la distribución de marcas.
• Opiniones de clientes, valoraciones y señales de opinión relacionadas con los productos y los servicios de las tiendas.

Fuentes de información:

• Miles de sitios web y plataformas minoristas en todo el mundo, incluidas aplicaciones móviles.

Infraestructura:

• Servicios gestionados de scraping web con recopilación y procesamiento de datos de extremo a extremo.
• Entrega de datos estructurados en el formato de salida deseado.

Integración con IA:

• IA y aprendizaje automático utilizados internamente para la validación, el enriquecimiento y el control de calidad de los datos.

Actualización de los datos:

• Opciones de scraping en tiempo real para datos minoristas dinámicos.
• Conjuntos de datos minoristas entregados como resultados listos para usar.

Requisitos técnicos:

• No se requiere infraestructura de scraping ni herramientas de recopilación de datos, ya que la recopilación de datos está totalmente gestionada.
• Se necesitan habilidades de análisis de datos para explorar e interpretar los datos minoristas.

Gobernanza de datos: No revelada.

Precios:

• Precios personalizados en función de los requisitos de datos, las plataformas, la escala y el caso de uso (contratación basada en presupuesto mediante consulta directa).

Conclusión

En este artículo, ha explorado el inmenso valor de los datos minoristas y por qué asociarse con un proveedor especializado es una ventaja estratégica. Los proveedores de datos minoristas de primer nivel ofrecen resultados a través de Conjuntos de datos seleccionados o soluciones basadas en API que se conectan a repositorios centralizados o recopilan información en tiempo real.

Entre los líderes del sector, Bright Data se distingue por su infraestructura de nivel empresarial y sus herramientas diseñadas para la era de la IA. Sus soluciones específicas para el comercio minorista incluyen:

• Conjuntos de datos minoristas: millones de registros, como historial de precios, detalles de SKU, niveles de inventario y opiniones de los clientes de docenas de sitios web minoristas.
• API de Scraper: puntos finales de scraping para la extracción bajo demanda de datos en tiempo real de gigantes como Amazon, Walmart, eBay y muchos otros.
• Bright Insights: una capa de inteligencia especializada que transforma los datos brutos en informes estratégicos sobre la cuota de mercado, el cumplimiento de los precios mínimos recomendados y el rendimiento de los estantes digitales.

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Preguntas frecuentes

¿Dónde se pueden obtener datos minoristas?

Puede obtener datos minoristas de una combinación de fuentes gubernamentales, agregadores o directamente de sitios web de comercio electrónico. Entre las opciones más populares se incluyen Data.gov para Conjuntos de datos públicos de EE. UU., Amazon, Walmart, Target, eBay, Zalando, Etsy, así como tiendas Shopify, Best Buy, Costco, Wayfair, Alibaba y API o fuentes públicas de cadenas minoristas locales para obtener información sobre productos, precios, inventario y ventas.

¿Cómo se recuperan los datos minoristas?

Los proveedores de datos minoristas suelen ofrecer datos a través de dos opciones principales.

• Conjuntos de datos preempaquetados: colecciones seleccionadas que incluyen ventas históricas, precios, ubicaciones de tiendas y tendencias de inventario. Son ideales para el análisis de tendencias, la previsión o la comparación entre regiones y categorías de productos.
• Recopilación directa del sitio: herramientas de scraping que capturan datos directamente de sitios de comercio electrónico, mercados o portales de marcas. Alternativamente, son API que le dan acceso a una base de datos centralizada. En ambos casos, proporcionan información actualizada sobre precios, niveles de existencias, promociones y reseñas, ofreciendo una instantánea en vivo de las condiciones del mercado.

¿Qué es un conjunto de datos minoristas?

Un conjunto de datos minoristas es una instantánea estructurada del mercado. Está disponible como un archivo que contiene datos semiestructurados, que pueden incluir detalles de productos, ventas históricas, cambios de precios, información de tiendas y promociones. Dependiendo del proveedor, el conjunto de datos puede actualizarse periódicamente o permanecer estático, lo que lo convierte en una referencia histórica o en una herramienta de análisis casi en tiempo real.

¿Cómo se recopilan los datos minoristas?

Cada plataforma minorista es única, por lo que no existe un enfoque único para la recopilación de datos minoristas. Sin embargo, a alto nivel, puede seguir esta hoja de ruta general para la recopilación de datos:

1. El Scraper se conecta al sitio web o mercado minorista de destino.
2. La página se renderiza utilizando una herramienta de automatización del navegador o se realiza el parseo con un analizador HTML.
3. Aplica la lógica de extracción de datos para seleccionar los nodos HTML y extraer la información relevante. Dado que las páginas de productos (incluso dentro del mismo sitio) pueden variar mucho, este proceso suele utilizar el parseo basado en IA para mejorar la eficacia.
4. A continuación, los datos recopilados se estructuran y se exportan en el formato deseado (JSON, CSV, etc.).

Para obtener una guía paso a paso, consulte los tutoriales:

• Cómo extraer datos de Amazon
• Cómo extraer datos de Walmart
• Cómo extraer datos de eBay en Python para el Monitoreo de precios
• Cómo crear un rastreador de precios de Amazon con Python