RPAでWeb上の価格情報を自動収集
競争力のある価格設定に貢献

RPAでWeb上の価格情報を自動収集 競争力のある価格設定に貢献
Before
  • 人手によるWeb価格調査
    • 毎日社員4名が付きっきりで処理
    • モチベーションの低下
    • 反復作業によるうっかりミスの増加
After
  • Autoブラウザ名人による自動クローリング
    • オペレータの拘束がなくなった
    • スケジューリングによる毎日取得
    • 効率低下もミスもなく、毎日定量の成果

自動車パーツ販売のECサイトを運営しているA社では、豊富なラインナップと競争力のある価格での提供をセールスポイントとして日々営業をしています。競争力のある価格を提示するために他店の価格情報には敏感で、毎日専任のスタッフが価格調査を行っていますが、この作業が膨大で、いかに効率的に行うかが課題となっていました。自動車のパーツは車種ごとに適合する製品が違い、それぞれ型番、価格が異なります。特にタイヤ・ホイールは同じ車種でも年代・グレードにより装着できるサイズが異なります。

一般的なECサイトでは、車種・年代・グレードを指定すると適合するタイヤが表示され、選択できるようになっています。つまり特定のタイヤの価格を表示させるためには複数回、操作する必要があります。A社では社員がこの操作を繰り返し、価格調査にあたっていましたが、4人が一日がかりでもすべての価格情報の取得は出来ませんでした。これらの課題を解決するためにRPAの導入を検討し、各社のRPAを比較しました。

Autoブラウザ名人に関しては当社からの運用フロー案とシナリオ作成機能の紹介を受け、自動化の確信が持てました。今回は自社の車種・タイヤなどの各種マスタからデータをセットして製品を特定していくような運用になり、自動化シナリオが複雑で他社の簡易的なシナリオ作成機能では対応しきれない懸念もあり、Autoブラウザ名人の導入を決定しました。

現在、Autoブラウザ名人は社員4名の代わりに毎日価格調査を行い、自社のセールスポイント強化に役立っています。

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