Pásale una URL de reseñas de Feedback Company -o simplemente el id numérico de cliente- y recibe las reseñas de ese comercio como filas: la puntuación y la escala en la que se dio, si el cliente recomendaría la tienda, el texto de la reseña, una marca de tiempo real y la respuesta del comercio cuando la hay. Ordenado por lo más reciente por defecto, o como prefieras.
La entrada es la tienda, no la reseña: tú nombras los comercios de los que quieres opiniones y el trabajo recoge lo que escribieron sus clientes.
Una fila por reseña, cada una etiquetada con la consulta de la que vino, de modo que una ejecución sobre una docena de comercios sigue cuadrando con tu lista de entrada.
Cada fila lleva el denominador junto al número, así que una puntuación nunca es ambigua una vez sale de la página. Eso importa en el momento en que pones este conjunto de datos junto a una plataforma de cinco estrellas y necesitas que ambos signifiquen lo mismo.
La fecha de publicación vuelve como fecha y hora completas, así que una reseña se puede situar en una línea temporal sin hacer cuentas contra la fecha de tu ejecución. Ordenar, ventanas y análisis de cohortes salen directamente de ahí.
Donde el comercio respondió, la respuesta y su propia marca de tiempo vuelven en la misma fila que la reseña. Si una tienda contesta a sus críticos, y con qué rapidez, es visible sin una segunda pasada.
Cada fila lleva la reseña tal como la publica Feedback Company: quién la escribió, la puntuación y la escala, si el cliente recomendaría la tienda, el texto, cuándo se publicó y la respuesta del comercio cuando la hay.
El texto vuelve literal, sin preprocesamiento, de modo que el análisis de sentimiento posterior lee las palabras del cliente y no las nuestras. La lista de columnas de abajo es la fila de cabecera de ejecuciones reales, no una especificación, y lleva una nota de análisis que conviene leer antes de cruzar nada por la columna de autor.
Tomado de la fila de cabecera de ejecuciones reales, idéntica entre ellas e idéntica a la lista de columnas que publica la plataforma.
score, llevado en la fila en lugar de quedar implícito. Todas las filas vistas usaban una escala de diez puntos.yes y no. No apareció ningún otro valor, y el campo nunca estuvo en blanco.YYYY-MM-DD HH:MM:SS. Una marca de tiempo real: no hacen falta cuentas contra la fecha de tu ejecución.response.Tres cosas que saber antes de programar contra esto. author es la que te va a morder: algunos valores llevan espacios al final, así que recorta antes de agrupar, cruzar o deduplicar por ella. score no significa nada sin max_score - el par es lo que hace portable el número, y leer el primero sin el segundo es como una puntuación sobre diez se convierte en silencio en una de cinco estrellas. Y position solo existe en el JSON, así que una exportación CSV o XLSX tiene diez columnas y no once. La response del comercio y su fecha son opcionales y normalmente están ausentes; trata su presencia como la señal, no su ausencia como un fallo.
El orden y un límite por consulta deciden lo que cuesta una ejecución y lo que acaba en el archivo. Ambos se eligen antes de que arranque el trabajo, junto con la forma de entregar la lista de comercios.
Algunos ejemplos de cómo los equipos usan reseñas de comercios para responder a una pregunta que realmente tienen.
Extrae el historial de tu comercio y lee juntos los textos de uno y dos sobre diez, en lugar de uno a uno. Las quejas recurrentes afloran como lenguaje repetido, mucho más accionable que una media que se movió una décima.
La columna de respuesta y su marca de tiempo están junto a la reseña que contestan, así que puedes ver qué quejas recibieron respuesta, cuánto tardó y cuáles quedaron sin atender. Esa es una métrica de calidad de servicio que una media de estrellas no da.
Exporta un conjunto de comercios de una categoría y compara puntuaciones sabiendo que el denominador viaja con cada fila. La columna de recomendación añade una segunda señal, más contundente, junto al número.
Sin suscripción, sin mínimo, sin factura recurrente. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta; después, pago por uso a la misma tarifa plana que cualquier otro scraper de aquí.
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Aproximadamente 2 $ por cada 1.000 reseñas. El estimador previo muestra el número de filas y el coste en créditos antes de arrancar la ejecución: sin facturas sorpresa, sin unidades de cómputo que traducir.
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LIVESCRAPER10 al pagar.Otra plataforma de reseñas verificadas con la misma forma de trabajo: comercio dentro, reseñas de clientes fuera. Útil cuando una marca recoge opiniones en más de un sitio.
La mayor de las plataformas de reseñas, y la que con más probabilidad tendrá los mismos comercios. Título, texto completo, estrellas, fecha y el historial de reseñas del autor.
Respuesta corta: sí para el contenido público de las reseñas, con un campo sobre el que conviene pensar antes de escalar.
Las reseñas de Feedback Company se publican para ser leídas. La puntuación, la recomendación, el texto, la fecha de publicación y la respuesta del comercio se muestran a cualquiera que abra la página de reseñas del comercio, con sesión iniciada o sin ella. Recoger opiniones públicamente visibles con fines de investigación es una práctica asentada desde hace mucho, y nada de esto toca un inicio de sesión ni un muro de pago.
El campo sobre el que pensar es author, que lleva el nombre visible que eligió quien reseñó. Eso es dato personal aunque sea solo un nombre de pila, y Feedback Company opera sobre todo en los Países Bajos y el resto de la UE, así que el RGPD se aplica a lo que hagas con él después, no al hecho de que estuviera publicado. Si tu análisis no necesita el nombre, descartar la columna al ingerir es la forma más limpia de mantenerte del todo fuera de esa cuestión.
Los propios términos de Feedback Company restringen el acceso automatizado, así que esto es tanto una cuestión de términos como legal: si tienes una relación contractual con la plataforma, revísala. No usamos rastreadores de terceros en la capa de datos y tus exportaciones se eliminan solas a los 30 días.
Las preguntas que más nos hacen. ¿Algo más? Habla con nosotros: las respuestas las escriben personas, no bots.
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El Scraper de Reseñas de Feedback Company de Livescraper convierte una lista de comercios en datos de reseñas. Envías URLs de reseñas de Feedback Company o ids numéricos de cliente -escritos uno por línea o subidos como archivo CSV, XLSX, TXT o Parquet-, eliges cómo deben ordenarse las reseñas, limitas las filas por consulta si quieres y descargas lo que escribieron los clientes en un archivo CSV, Excel o JSON limpio.
Cada fila lleva la reseña tal como la publica la plataforma: el nombre visible de quien reseña, la puntuación y la escala en que se dio, si el cliente recomendaría la tienda, el texto literal, una marca de tiempo completa de publicación y la respuesta del comercio con su propia fecha cuando la hay. Llevar la escala en la fila es lo que mantiene portable una puntuación: el número no significa nada por sí solo en cuanto se sienta en una tabla junto a una plataforma de cinco estrellas.
Los equipos de CX extraen el historial de su propio comercio y leen los textos de puntuación baja como un corpus, donde las quejas recurrentes aparecen como lenguaje repetido en lugar de como una media que se desvió. Los equipos de soporte usan la columna de respuesta y su marca de tiempo para auditar qué críticas recibieron contestación y con qué rapidez. Los equipos de estrategia exportan un conjunto de comercios de una categoría y los comparan sabiendo que cada puntuación llega con su denominador.
Una nota de análisis que conviene llevarse a la primera ejecución: la columna de autor puede contener espacios al final, así que recórtala antes de agrupar, cruzar o deduplicar por el nombre. Empieza gratis: tus primeras 500 filas no cuestan nada ni requieren tarjeta, y después son 0,002 $ por fila, tarifa plana.