Erfahren Sie, wie Unternehmen branchenübergreifend DataScrapely nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu optimieren und Wachstum zu fördern. Unsere Fallstudien zeigen praxisnahe Anwendungen von Web Scraping und Data Intelligence.

📊 Markt- und Wettbewerbsinformationen – Einzelhandelsbranche

Herausforderung: Ein Einzelhandelsunternehmen hatte Schwierigkeiten, mit den Preisänderungen und Produkteinführungen der Konkurrenz Schritt zu halten.
Lösung: Mithilfe unserer automatisierten Scraping-Pipelines verfolgten sie täglich die Konkurrenz auf über 15 E-Commerce-Plattformen.
Ergebnis: Sie optimierten ihre Preisstrategie und steigerten die Verkaufsmargen innerhalb von 3 Monaten um 12 %.

🛒 E-Commerce & Preisüberwachung – Elektroniksektor

Herausforderung: Ein Online-Elektronikgeschäft konnte Tausende von SKUs der Konkurrenz nicht manuell überwachen.
Lösung: Unsere skalierbare Scraping-Lösung lieferte täglich strukturierte Daten zu Produktpreisen, Verfügbarkeit und Rabatten.
Ergebnis: Das Unternehmen konnte die Preisanpassungsgeschwindigkeit verbessern, Umsatzeinbußen reduzieren und die Konversionsraten um 18 % steigern.

🎯 Lead-Generierung – B2B-SaaS-Unternehmen

Herausforderung : Ein SaaS-Startup benötigte neue, qualifizierte Leads für Outbound-Kampagnen.
Lösung: Wir haben Unternehmensprofile, Kontakte zu Entscheidungsträgern und Stellenausschreibungen aus den Zielbranchen extrahiert.
Ergebnis : Ihr Vertriebsteam verdreifachte die Effizienz der Öffentlichkeitsarbeit und sicherte sich 40 % mehr Demos.

🏠 Einblicke in den Immobilienmarkt – Immobilieninvestmentfirma

Herausforderung: Dem Unternehmen fehlten aktuelle Miet- und Verkaufsdaten für neue Regionen.
Lösung : Unsere Plattform sammelte in Echtzeit Inseratsdaten, durchschnittliche Mietpreise und Trends in der Nachbarschaft.
Ergebnis : Sie haben unterbewertete Bereiche identifiziert und einen um 20 % höheren ROI für Investitionen erzielt.

👔 Arbeitsmarktanalyse – Personalvermittlung

Herausforderung: Die Agentur musste neue Qualifikationstrends und Gehaltsbenchmarks erkennen.
Lösung: Durch das Durchsuchen von Stellenausschreibungen auf den wichtigsten Plattformen konnten sie die Nachfrage und die Gehaltsstufen nach Sektoren ermitteln.
Ergebnis: Sie positionierten Kunden effektiver und verbesserten den Platzierungserfolg um 25 %.