--- title: Nuestra experiencia tangible en ciencia de datos e investigación | Scrapping description: Scrapping | Casos de estudio derivados de nuestra práctica consultiva en ciencia de datos, investigación, big data y machine learning --- Posts about # Scrapping ## [Scrapping intensivo: desarrollo de producto](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-intensivo-desarrollo-de-producto) Posted by [Laura Sanchez](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/laura-sanchez) | 10-mar-2023 17:47:37 Cliente: Sector cosmética y cuidado personal [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-intensivo-desarrollo-de-producto) ## [Scrapping y machine learning: educación continuada](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-y-machine-learning-educación-continuada) Posted by [Laura Sanchez](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/laura-sanchez) | 10-mar-2023 17:44:46 Cliente: Universidades [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-y-machine-learning-educación-continuada) ## [Valoración de competencias con scrapping y machine learning](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/valoracion-de-competencias-con-scrapping-y-machine-learning) Posted by [Cristina Contreras](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/cristina-contreras) | 10-mar-2023 17:40:51 Cliente: Sector educativo [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/valoracion-de-competencias-con-scrapping-y-machine-learning) ## [Competitividad en ecommerce: machine learning en acción](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/competitividad-en-ecommerce-machine-learning-en-accion) Posted by [Gabriel Contreras](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/gabriel-contreras) | 06-mar-2023 17:38:19 Cliente: Ecommerce [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/competitividad-en-ecommerce-machine-learning-en-accion) ### Grow your business more quickly with our solutions for inbound and ecommerce Discover a new digital growth model that attracts visitors, converts them into leads, transforms them into customers and then follows them in the after-sales phase, managed with traditional trade methods or with ecommerce. TAKE AN APPOINTMENT [![WhatsApp](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6b/WhatsApp.svg) ](https://wa.me/573180242831) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Cliente: Sector cosmética y cuidado personal Metodología: Open Data Mining Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) La explosión de principios activos para productos de cosmética dada la apertura a productos provenientes de diferentes países, llevan a clientes como Loreal, Natura y otros a buscar nuevas rutas de desarrollo y nuevos principios activos para sus productos. Una herramienta de screening poderosa es la comparación de las descripciones de los productos y compararla con la información explícita en e-commerce y la participación en venta. Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, inclusive las descripciones de producto en e-commerce, la conversación digital en audio, video y texto. DETECTAR: Detectar conversaciones que tienen el potencial de convertirse en tendencia al comparar cada nueva conversación con aquellas que han sido exitosas y no tendenciosas para que las marcas aprovechen las tendencias en sus primeras etapas de desarrollo. ENCONTRAR: Entidades como principios activos, concentraciones, características diferenciales, concentraciones de producto entre otros aspectos que no parecieran notorios a la luz de cualquier persona. Gran resultado general (Work underway) Mapa completo de principios activos tendenciosos, que el consumidor quiere comprar y de los cuales el consumidor quiere aprender Ruta de desarrollo de producto entendiendo las funcionalidades esperadas que el mercado aclama.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Laura Sanchez", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/laura-sanchez" }, "dateModified" : "10/03/2023", "datePublished" : "10/03/2023", "headline" : "Scrapping intensivo: desarrollo de producto", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/scrapping-intensivo-desarrollo-producto-1.jpg", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-intensivo-desarrollo-de-producto", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ``` ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Cliente: Universidades Metodología: Open Data Mining & NLP (Natural Language Processing) Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Desarrollar alternativas de educación continuada poderosas y ganadoras, que atraigan la atención de posibles estudiantes es cada vez mas difícil, todo ello desde el boom de las plataformas de educación ágil y la apertura de grandes universidades globales de prestigio a abrir cursos en America Latina. ¿Cuales son las temáticas y necesidades sobre las cuales se puede formular nuevos programas de educación continuada? Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining en unión a NLP es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, lanzamiento de libros, opiniones de expertos en temáticas profesionales específicas, motores de empleo (descripciones laborales) etc. DETECTAR: Mediante uso de machine learning (Natural Language Processing) detectar patrones lingüísticos ocultos que conecten con temáticas de interés para desarrollo de programas profesionales de educación e inclusive para hacer rediseño curricular. Gran resultado general (Work underway) Portafolio de temáticas y posibles programas de educación continuada para fortalecer la oferta de servicios de las universidades. Mejoramiento curricular de programas de pre-grado y post-grado en función de las nuevas necesidades profesionales de grupos puntuales.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Laura Sanchez", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/laura-sanchez" }, "dateModified" : "10/03/2023", "datePublished" : "10/03/2023", "headline" : "Scrapping y machine learning: educación continuada", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/scrapping-machine-learning-educacion-continuada-2.jpg", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/scrapping-y-machine-learning-educación-continuada", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ``` ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Cliente: Sector educativo Metodología: Open Data Mining & NLP Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Para focalizar esfuerzos pedagógicos y de desarrollo curricular, las universidades deben enfocarse en producir contenido y programas que den satisfacción a la demanda empresarial. ¿Cuál es esta demanda? Al analizar las ofertas de empleo, estas narran una completa radiografía de estas necesidades, indicando el tiempo de competencias y el valor salarial que una empresa está dispuesta a pagar por un profesional que acredite dichos saberes. Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: La enorme cantidad de información presente en internet, inclusive las descripciones de ofertas laborales DETECTAR: Detectar y segmentar ofertas laborales según su contenido, aislando las competencias que las empresas necesitas ANALIZAR: mediante modelos predictivos cual es el valor comercial que representa en el salario de un profesional acreditar una competencia puntual. Gran resultado general (Work underway) Mapa completo de competencias demandadas a nivel sector y geografía para hacer ofertas pedagógicas con enfoque regional y sectorial Valorización de las competencias en el mercado laboral.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Cristina Contreras", "sameAs" : "https://www.linkedin.com/in/aura-cristina-contreras-a5a33991/", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/cristina-contreras" }, "dateModified" : "10/03/2023", "datePublished" : "10/03/2023", "headline" : "Valoración de competencias con scrapping y machine learning", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/valoracion-%20competencias-%20scrapping-%20machine-learning-3.jpg", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/valoracion-de-competencias-con-scrapping-y-machine-learning", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ``` ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Cliente: Ecommerce Metodología: Open Data Mining Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation) Las empresas con estrategia múltiple en e-commerce tienen diferentes retos: Monitorear el precio de la competencia al igual que sus ejecuciones promocionales. Asegurarse que los e-commerce que exhiben sus productos lo hagan conforme la negociación pactada y respetando los intereses promocionales y gráficos de la marca. Entender que competidores tienen productos similares y hacer análisis de competencia Metodología y dispositivos analíticos Open Data Mining es una metodología que permite: USAR: Hacer scrapping a diferentes niveles de complejidad para detectar descriptores de producto, esquemas promocionales, precios propios y de la competencia entre otros descriptores de producto en la meta data de los e-commerce DETECTAR: Espacios en los e-commerce en donde las negociaciones con los comercializadores irrespeten acuerdos comerciales ANALIZAR: Dinámicas de precio y promoción en relación a competidores cercanos. Gran resultado general (Work underway) Clara comprensión de las dinámicas de precio y promoción propias y de la competencia. Auditoria de los e-commerce para asegurar que están respetando los acuerdos de exhibición y que la competencia no tiene una posición privilegiada que impida el crecimiento de nuestra marca.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Gabriel Contreras", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/author/gabriel-contreras" }, "dateModified" : "06/03/2023", "datePublished" : "06/03/2023", "headline" : "Competitividad en ecommerce: machine learning en acción", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/competitividad-ecommerce-machine-learning-accion.jpg", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es/use-cases/competitividad-en-ecommerce-machine-learning-en-accion", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ```