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Scraper d’Avis Feedback Company

Ce que les clients ont noté,
sur dix.

Donnez-lui une URL d’avis Feedback Company - ou simplement l’identifiant client numérique - et récupérez les avis de ce marchand sous forme de lignes : la note et l’échelle sur laquelle elle a été donnée, si le client recommanderait la boutique, le texte de l’avis, un véritable horodatage, et la réponse du marchand lorsqu’il y en a une. Trié par nouveauté par défaut, ou comme vous l’entendez.

Commencer gratuitement Voir les tarifs
500 lignes gratuites, une seule fois0,002 $ par ligne ensuite10 colonnesCSV · XLSX · JSON
Comment ça marche

Une liste de marchands entre,
leurs avis sortent.

L’entrée est la boutique, pas l’avis : vous nommez les marchands sur lesquels vous voulez des retours et le job collecte ce que leurs clients ont écrit.

  1. ÉTAPE 1Connectez-vous à la plateforme.
  2. ÉTAPE 2Ouvrez le Scraper d’Avis Feedback Company.
  3. ÉTAPE 3Collez des URL d’avis Feedback Company ou des identifiants clients, un par ligne - ou importez un fichier CSV, XLSX, TXT ou Parquet.
  4. ÉTAPE 4Fixez une limite par requête, ou laissez-la à zéro pour tout prendre.
  5. ÉTAPE 5Choisissez un tri et votre format de sortie.
  6. ÉTAPE 6Cliquez sur Get Data.

Une ligne par avis, chacune marquée de la requête dont elle provient - de sorte qu’une exécution sur une douzaine de marchands se rattache toujours à votre liste d’entrée.

Pourquoi les équipes l’utilisent

Une note qui arrive
avec sa propre échelle.

score et max_score voyagent ensemble

Chaque ligne porte le dénominateur à côté du nombre : une note n’est donc jamais ambiguë une fois sortie de la page. Cela compte dès l’instant où vous posez ce jeu de données à côté d’une plateforme cinq étoiles et où les deux doivent vouloir dire la même chose.

Un vrai horodatage, pas une ancienneté

La date de publication revient sous forme de date et d’heure complètes : un avis peut donc être placé sur une frise sans calcul par rapport à la date de votre exécution. Le tri, le fenêtrage et les analyses de cohortes en découlent directement.

Les deux côtés de la conversation

Là où le marchand a répondu, la réponse et son propre horodatage reviennent sur la même ligne que l’avis. Savoir si une boutique répond à ses détracteurs, et à quelle vitesse, est visible sans seconde passe.

Ce que vous récupérez

Dix colonnes,
une ligne par avis.

Chaque ligne porte l’avis tel que Feedback Company le publie : qui l’a écrit, la note et l’échelle, si le client recommanderait la boutique, le texte, la date de publication, et la réponse du marchand lorsqu’il y en a une.

Le texte revient tel quel, sans prétraitement, si bien qu’un travail d’analyse de sentiment en aval lit les mots du client plutôt que les nôtres. La liste de colonnes ci-dessous est la ligne d’en-tête d’exécutions réelles et non une spécification - et elle porte une note d’analyse à lire avant de faire la moindre jointure sur la colonne auteur.

Essayer 500 lignes gratuites
Dictionnaire de données

Dix colonnes dans le fichier,
onze dans le JSON.

Tiré de la ligne d’en-tête d’exécutions réelles, identique de l’une à l’autre et identique à la liste de colonnes que publie la plateforme.

query
L’URL d’avis ou l’identifiant client que vous avez soumis, répété sur chaque ligne qui en provient.
company_id
L’identifiant numérique de Feedback Company pour le marchand. C’est la valeur que vous pouvez réinjecter telle quelle comme requête.
author
Le nom affiché de l’auteur. Nettoyez-le avant d’y faire une jointure - certaines valeurs portent des espaces en fin de chaîne.
score
La note donnée par le client, sous forme d’entier dans une chaîne. Lisez-la au regard de la colonne suivante plutôt que de supposer une échelle.
max_score
Le haut de l’échelle sur laquelle score a été donné, porté sur la ligne plutôt que laissé implicite. Toutes les lignes vues utilisaient une échelle sur dix.
recommendation
Si le client recommanderait le marchand - les chaînes en minuscules yes et no. Aucune autre valeur n’est apparue, et le champ n’a jamais été vide.
review_text
Ce que le client a écrit, tel quel et non traité.
published_at
Quand l’avis a été publié, sous la forme YYYY-MM-DD HH:MM:SS. Un véritable horodatage - aucun calcul par rapport à la date de votre exécution n’est nécessaire.
response
La réponse publique du marchand, lorsqu’il en a écrit une. Optionnelle, et le plus souvent absente.
response_date
Quand cette réponse a été publiée, au même format d’horodatage. Présente uniquement là où response l’est.
position
Rang en base 1 dans la requête, dans l’ordre où Feedback Company a renvoyé les avis selon le tri choisi. JSON uniquement - les exports CSV et XLSX s’arrêtent à dix colonnes.

Trois choses à savoir avant d’écrire du code là-dessus. author est celle qui vous piégera : certaines valeurs portent des espaces en fin de chaîne, nettoyez-la donc avant de grouper, joindre ou dédupliquer dessus. score ne veut rien dire sans max_score - c’est la paire qui rend le nombre transposable, et lire le premier sans le second est exactement la façon dont une note sur dix devient silencieusement une note sur cinq. Et position n’existe que dans le JSON : un export CSV ou XLSX a donc dix colonnes et non onze. La response du marchand et sa date sont optionnelles et le plus souvent absentes ; traitez leur présence comme le signal, pas leur absence comme un échec.

Réglages d’exécution

Réglé sur le job,
pas dans le tableur.

Le tri et une limite par requête décident de ce que coûte une exécution et de ce qui atterrit dans le fichier. Les deux se choisissent avant le démarrage du job, en même temps que la façon dont vous transmettez la liste de marchands.

Tri : Newest review Tri : Oldest review Tri : Highest stars Tri : Lowest stars À partir du plus ancien Limite par requête URL d’avis Identifiant client Import CSV Import XLSX Import TXT Import Parquet
Cas d’usage courants

Trois tâches que l’on
exécute le plus souvent ici.

Quelques exemples de la façon dont les équipes utilisent les avis marchands pour répondre à une question qu’elles se posent vraiment.

Réputation

Lire ses propres mauvaises notes comme un corpus

Extrayez l’historique de votre marchand et lisez ensemble les textes notés un ou deux sur dix, plutôt qu’un par un. Les plaintes récurrentes ressortent comme des formulations répétées, bien plus actionnables qu’une moyenne qui a bougé d’un dixième.

CX · E-commerce
Service

Auditer la façon dont vous répondez aux critiques

La colonne de réponse et son horodatage sont à côté de l’avis auquel ils répondent : vous voyez donc quelles plaintes ont eu une réponse, en combien de temps, et lesquelles sont restées sans suite. C’est un indicateur de qualité de service qu’aucune moyenne d’étoiles ne donne.

Support
Concurrence

Comparer des boutiques sur la même échelle

Exportez un ensemble de marchands d’une même catégorie et comparez les notes en sachant que le dénominateur voyage avec chaque ligne. La colonne de recommandation ajoute un second signal, plus brut, à côté du nombre.

Stratégie
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Tarifs

Ne payez que les avis
que vous extrayez vraiment.

Pas d’abonnement, pas de minimum, pas de facture récurrente. Vos 500 premières lignes sont offertes - ensuite, paiement à l’usage au même tarif forfaitaire que tous les autres scrapers d’ici.

Offre gratuite

500 lignes gratuites - 0 $

Sur chaque nouveau compte, une seule fois. Sans carte bancaire. Tri, limites par requête, import de fichiers et tous les formats d’export inclus.

0 $ pour toujours
Paiement à l’usage

0,002 $ par ligne, après l’offre gratuite

Environ 2 $ pour 1 000 avis. L’estimateur préalable affiche le nombre de lignes et le coût en crédits avant le démarrage - pas de facture surprise, pas d’unités de calcul à convertir.

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et les autres à côté.

Scraper d’Avis Feefo

Une autre plateforme d’avis vérifiés avec la même forme de travail - le marchand entre, les avis clients sortent. Utile quand une marque collecte des retours à plus d’un endroit.

Découvrir

Scraper d’Avis Trustpilot

La plus grande des plateformes d’avis, et celle qui a le plus de chances d’héberger les mêmes marchands. Titre, texte complet, note en étoiles, date et historique d’avis de l’auteur.

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Le volet juridique

Est-il légal de scraper
les avis Feedback Company ?

Réponse courte : oui pour le contenu public des avis - avec un champ auquel réfléchir avant de passer à l’échelle.

Les avis sur Feedback Company sont publiés pour être lus. La note, la recommandation, le texte, la date de publication et la réponse du marchand s’affichent pour quiconque ouvre la page d’avis du marchand, connecté ou non. Collecter des retours publiquement visibles à des fins de recherche est une pratique établie de longue date, et rien ici ne touche à une connexion ou à un paywall.

Le champ auquel réfléchir est author, qui porte le nom affiché choisi par l’auteur. C’est une donnée personnelle même lorsqu’il ne s’agit que d’un prénom, et Feedback Company opère surtout aux Pays-Bas et dans le reste de l’UE - le RGPD s’applique donc à ce que vous en faites ensuite, pas au fait que ce soit publié. Si votre analyse n’a pas besoin du nom, écarter la colonne à l’ingestion est la façon la plus propre de rester entièrement hors de cette question.

Les conditions d’utilisation de Feedback Company restreignent l’accès automatisé : c’est donc autant une question contractuelle que juridique - si vous avez une relation contractuelle avec la plateforme, vérifiez-la. Nous n’utilisons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports s’auto-suppriment au bout de 30 jours.

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livescraper.app · principes
Uniquement le contenu public des avis✓
Aucune connexion, aucun compte touché✓
author est un nom affiché - écartez-le si inutile✓
Conforme au RGPD par défaut✓
Exports auto-supprimés (30 jours)✓
Vérifiez les conditions de Feedback Company avant de passer à l’échelle.
Questions fréquentes

Ce que l’on demande
avant de s’inscrire.

Les questions que l’on nous pose le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui écrivent les réponses.

Comment scraper les avis Feedback Company ?+
Avec le Scraper d’Avis Feedback Company :
  1. Connectez-vous à la plateforme.
  2. Ouvrez le Scraper d’Avis Feedback Company.
  3. Collez des URL d’avis Feedback Company ou des identifiants clients, un par ligne - ou importez un fichier CSV, XLSX, TXT ou Parquet.
  4. Fixez une limite par requête, ou laissez-la à zéro pour tout prendre.
  5. Choisissez un tri et votre format de sortie.
  6. Cliquez sur Get Data.
Puis-je utiliser l’identifiant client, ou l’URL d’avis est-elle nécessaire ?+
Les deux fonctionnent - collez ce que votre liste contient déjà, un par ligne. L’identifiant client numérique est la valeur même qui revient dans la colonne company_id : une première exécution sur des URL vous donne donc les identifiants à utiliser ensuite.
Que récupère-t-on pour chaque avis ?+
Dix colonnes : la requête que vous avez soumise, l’identifiant de l’entreprise, l’auteur, la note, l’échelle sur laquelle elle a été donnée, la recommandation, le texte de l’avis, l’horodatage de publication, la réponse du marchand et la date de cette réponse. Le JSON en ajoute une onzième, position, que les exports CSV et XLSX omettent.
Sur quelle échelle sont les notes ?+
Lisez-la sur la ligne plutôt que de la supposer. Chaque avis arrive avec une colonne max_score à côté de la note, et toutes les lignes que nous avons vues utilisaient une échelle sur dix - mais c’est la paire qui rend le nombre transposable, et c’est bien pour cela que les deux sont portées. Si vous aplatissez à score seul, vous finirez par comparer une note sur dix à une note sur cinq.
Pourquoi la colonne auteur pose-t-elle problème pour une jointure ?+
Parce que certaines valeurs portent des espaces en fin de chaîne. C’est le seul détail d’analyse de cette page qui corrompt silencieusement un regroupement ou une déduplication si vous le manquez : nettoyez donc la colonne avant d’y faire une jointure.
Est-ce que je reçois aussi la réponse du marchand ?+
Là où le marchand en a écrit une, oui - la réponse et son propre horodatage arrivent sur la même ligne que l’avis auquel ils répondent. C’est un champ optionnel et le plus souvent absent : lisez sa présence comme le signal plutôt que de traiter une cellule vide comme un échec.
La date de publication est-elle une vraie date ?+
Oui. Elle revient sous forme de date et d’heure complètes au format YYYY-MM-DD HH:MM:SS : vous pouvez donc trier, fenêtrer et construire des cohortes directement. Cela mérite d’être dit parce que ce n’est pas vrai de tous les scrapers d’ici - certaines plateformes ne publient qu’une ancienneté relative comme 30d+, celle-ci non.
Ai-je besoin d’un proxy résidentiel pour celui-ci ?+
Non. Ce scraper lit le flux d’avis public du site via notre pool de proxys rotatifs, et la plateforme de référence indique qu’il fonctionne sans proxy résidentiel. La limitation de débit et la rotation d’IP sont gérées chez nous - de votre côté, c’est un formulaire ou un appel d’API.

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500 lignes gratuites une seule fois sur chaque nouveau compte - sans expiration. Ensuite, 0,002 $ par ligne, à l’usage - aucune carte enregistrée tant que vous ne le dites pas.

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Scraper les avis marchands Feedback Company à grande échelle

Le Scraper d’Avis Feedback Company de Livescraper transforme une liste de marchands en données d’avis. Vous soumettez des URL d’avis Feedback Company ou des identifiants clients numériques bruts - saisis un par ligne, ou importés en CSV, XLSX, TXT ou Parquet -, choisissez comment les avis doivent être triés, plafonnez si vous le souhaitez les lignes par requête, et téléchargez ce que les clients ont écrit sous forme de fichier CSV, Excel ou JSON propre.

Chaque ligne porte l’avis tel que la plateforme le publie : le nom affiché de l’auteur, la note et l’échelle sur laquelle elle a été donnée, si le client recommanderait la boutique, le texte tel quel, un horodatage de publication complet, et la réponse du marchand avec sa propre date lorsqu’il y en a une. Porter l’échelle sur la ligne est ce qui garde une note transposable - le nombre seul ne veut rien dire dès qu’il s’assoit dans un tableau à côté d’une plateforme cinq étoiles.

Les équipes CX extraient l’historique de leur propre marchand et lisent les textes mal notés comme un corpus, où les plaintes récurrentes apparaissent comme des formulations répétées plutôt que comme une moyenne qui a dérivé. Les équipes support utilisent la colonne de réponse et son horodatage pour auditer quelles critiques ont eu une réponse et à quelle vitesse. Les équipes stratégie exportent un ensemble de marchands d’une catégorie et les comparent en sachant que chaque note arrive avec son dénominateur.

Une note d’analyse à emporter dans votre première exécution : la colonne auteur peut contenir des espaces en fin de chaîne, nettoyez-la donc avant de grouper, joindre ou dédupliquer sur le nom. Commencez gratuitement : vos 500 premières lignes ne coûtent rien et ne demandent pas de carte bancaire, et ensuite c’est 0,002 $ par ligne, au forfait.