Passe uma URL de avaliações do Feedback Company - ou apenas o id numérico de cliente - e receba as avaliações daquele lojista como linhas: a nota e a escala em que foi dada, se o cliente recomendaria a loja, o texto da avaliação, um carimbo de tempo real e a resposta do lojista quando existe. Ordenado pelos mais recentes por padrão, ou como você preferir.
A entrada é a loja, não a avaliação - você nomeia os lojistas sobre os quais quer opiniões e o job recolhe o que os clientes deles escreveram.
Uma linha por avaliação, cada uma marcada com a consulta de onde veio - assim uma execução sobre uma dúzia de lojistas continua batendo com a sua lista de entrada.
Cada linha carrega o denominador ao lado do número, então uma nota nunca é ambígua depois que sai da página. Isso importa no momento em que você coloca este conjunto de dados ao lado de uma plataforma de cinco estrelas e precisa que os dois signifiquem a mesma coisa.
A data de publicação volta como data e hora completas, então uma avaliação pode ser posicionada numa linha do tempo sem contas contra a data da sua execução. Ordenação, janelas e análises de coorte saem direto disso.
Onde o lojista respondeu, a resposta e o carimbo de tempo dela voltam na mesma linha da avaliação. Se uma loja responde aos críticos, e com que rapidez, fica visível sem uma segunda passagem.
Cada linha carrega a avaliação como o Feedback Company a publica: quem escreveu, a nota e a escala, se o cliente recomendaria a loja, o texto, quando foi publicada e a resposta do lojista quando existe.
O texto volta literal, sem pré-processamento, para que a análise de sentimento a jusante leia as palavras do cliente e não as nossas. A lista de colunas abaixo é a linha de cabeçalho de execuções reais, não uma especificação - e traz uma nota de parsing que vale ler antes de cruzar qualquer coisa pela coluna de autor.
Tirado da linha de cabeçalho de execuções reais, idêntica entre elas e idêntica à lista de colunas que a plataforma publica.
score foi dado, carregado na linha em vez de ficar implícito. Todas as linhas vistas usavam uma escala de dez pontos.yes e no. Nenhum outro valor apareceu, e o campo nunca ficou em branco.YYYY-MM-DD HH:MM:SS. Um carimbo de tempo real - sem contas contra a data da sua execução.response está.Três coisas a saber antes de escrever código contra isso. author é a que vai te morder: alguns valores carregam espaços no fim, então faça trim antes de agrupar, cruzar ou deduplicar por ela. score não significa nada sem max_score - o par é o que torna o número portátil, e ler o primeiro sem o segundo é exatamente como uma nota de dez pontos vira silenciosamente uma de cinco estrelas. E position existe apenas no JSON, então uma exportação CSV ou XLSX tem dez colunas e não onze. A response do lojista e a data dela são opcionais e normalmente ausentes; trate a presença como o sinal, não a ausência como falha.
A ordenação e um limite por consulta decidem quanto custa uma execução e o que vai parar no arquivo. Ambos são escolhidos antes de o job começar, junto com a forma de entregar a lista de lojistas.
Alguns exemplos de como as equipes usam avaliações de lojistas para responder a uma pergunta que realmente têm.
Extraia o histórico do seu lojista e leia os textos de um e dois de dez juntos, em vez de um a um. Reclamações recorrentes aparecem como linguagem repetida, muito mais acionável do que uma média que se moveu um décimo.
A coluna de resposta e o carimbo de tempo dela ficam ao lado da avaliação que respondem, então dá para ver quais reclamações receberam resposta, quanto tempo levou e quais ficaram sem retorno. Essa é uma métrica de qualidade de atendimento que uma média de estrelas não dá.
Exporte um conjunto de lojistas de uma categoria e compare notas sabendo que o denominador viaja com cada linha. A coluna de recomendação acrescenta um segundo sinal, mais direto, ao lado do número.
Sem assinatura, sem mínimo, sem cobrança recorrente. Suas primeiras 500 linhas são por nossa conta - depois, pague conforme o uso, à mesma tarifa fixa de qualquer outro scraper daqui.
Em toda conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Ordenação, limites por consulta, envio de arquivos e todos os formatos de exportação incluídos.
Cerca de US$ 2 por 1.000 avaliações. O estimador prévio mostra a contagem de linhas e o custo em créditos antes de a execução começar - sem contas surpresa, sem unidades de computação para traduzir.
Preços por volume, workers dedicados e um SLA para monitoramento contínuo ou extrações históricas muito grandes. Diga seus números e nós fazemos a cotação.
LIVESCRAPER10 no checkout.Outra plataforma de avaliações verificadas com a mesma forma de trabalho - lojista entra, avaliações de clientes saem. Útil quando uma marca coleta feedback em mais de um lugar.
A maior das plataformas de avaliações, e a que mais provavelmente tem os mesmos lojistas. Título, texto completo, nota em estrelas, data e o histórico de avaliações do autor.
Resposta curta: sim para o conteúdo público das avaliações - com um campo que vale pensar antes de escalar.
As avaliações no Feedback Company são publicadas para serem lidas. A nota, a recomendação, o texto, a data de publicação e a resposta do lojista são exibidas a qualquer um que abra a página de avaliações do lojista, logado ou não. Coletar opiniões publicamente visíveis para pesquisa é prática consolidada há muito tempo, e nada aqui toca em login ou paywall.
O campo a pensar é author, que carrega o nome de exibição escolhido por quem avaliou. Isso é dado pessoal mesmo quando é só um primeiro nome, e o Feedback Company opera principalmente nos Países Baixos e no restante da UE - então o GDPR se aplica ao que você faz com ele depois, não ao fato de ter sido publicado. Se a sua análise não precisa do nome, descartar a coluna na ingestão é a forma mais limpa de ficar totalmente fora dessa questão.
Os próprios termos do Feedback Company restringem o acesso automatizado, então esta é tanto uma questão de termos quanto jurídica - se você tem relação contratual com a plataforma, verifique. Não usamos rastreadores de terceiros na camada de dados, e suas exportações se apagam sozinhas após 30 dias.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale conosco - quem escreve as respostas são pessoas, não bots.
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O Scraper de Avaliações do Feedback Company da Livescraper transforma uma lista de lojistas em dados de avaliação. Você envia URLs de avaliações do Feedback Company ou ids numéricos de cliente - digitados um por linha ou enviados como arquivo CSV, XLSX, TXT ou Parquet -, escolhe como as avaliações devem ser ordenadas, limita as linhas por consulta se quiser e baixa o que os clientes escreveram como um arquivo CSV, Excel ou JSON limpo.
Cada linha carrega a avaliação como a plataforma a publica: o nome de exibição de quem avaliou, a nota e a escala em que foi dada, se o cliente recomendaria a loja, o texto literal, um carimbo de publicação completo e a resposta do lojista com a data dela quando existe. Carregar a escala na linha é o que mantém uma nota portátil - o número sozinho não significa nada assim que senta numa tabela ao lado de uma plataforma de cinco estrelas.
Times de CX extraem o histórico do próprio lojista e leem os textos de nota baixa como um corpus, onde reclamações recorrentes aparecem como linguagem repetida em vez de como uma média que derivou. Times de suporte usam a coluna de resposta e o carimbo dela para auditar quais críticas receberam retorno e com que rapidez. Times de estratégia exportam um conjunto de lojistas de uma categoria e os comparam sabendo que cada nota chega com o seu denominador.
Uma nota de parsing que vale levar para a primeira execução: a coluna de autor pode conter espaços no fim, então faça trim antes de agrupar, cruzar ou deduplicar pelo nome. Comece grátis: suas primeiras 500 linhas não custam nada e não pedem cartão, e depois são US$ 0,002 por linha, tarifa fixa.