Kalodata 크롤링 방법: TikTok Shop 데이터 추출 가이드

Kalodata에서 상품 가격과 크리에이터 성과 데이터를 추출하세요. 당사의 가이드를 통해 시장 조사 및 매출 성장을 위한 TikTok Shop 분석을 활용해 보세요.

Kalodata favicon
kalodata.com어려움
커버리지:United StatesUnited KingdomIndonesiaThailandVietnamMalaysiaPhilippines
사용 가능한 데이터9 필드
제목가격위치설명이미지판매자 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
상품명상점 이름크리에이터 핸들총 매출판매된 아이템 수평균 단가매출 성장률상품 카테고리비디오 조회수라이브스트림 데이터추정 광고비지역 순위판매자 유형과거 판매 데이터
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 필요
페이지네이션 있음
공식 API 사용 가능
봇 방지 보호 감지됨
CloudflareLogin WallRate LimitingIP BlockingDevice Fingerprinting

봇 방지 보호 감지됨

Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
Login Wall
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
IP 차단
알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.

Kalodata 정보

Kalodata이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

플랫폼 개요

Kalodata는 TikTok Shop 이커머스를 위해 특별히 설계된 최고의 분석 및 인사이트 플랫폼입니다. TikTok의 글로벌 이커머스 부문 전직 핵심 멤버들이 설립한 이 플랫폼은 트렌드 상품, 크리에이터 성과, 해외 시장별 샵 순위에 대한 심층적인 인텔리전스를 제공합니다. 이 플랫폼은 공개된 TikTok 채널의 데이터를 집계하여 판매자와 브랜드가 실시간 판매 트렌드를 기반으로 데이터 중심의 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

데이터 인텔리전스

이 웹사이트는 2억 개 이상의 상품 레코드, 2억 5천만 개의 크리에이터 프로필, 4억 개의 비디오 및 라이브스트림 데이터 포인트를 포함한 방대한 데이터셋을 보유하고 있습니다. 이 정보는 정교한 랭킹 테이블로 구성되어 사용자가 매출 성장률, 판매자 유형 및 틈새 카테고리별로 필터링할 수 있습니다. 이는 전체 TikTok Shop 생태계를 위한 종합적인 모니터링 도구 역할을 하며, 현재 소비자 행동을 이끄는 요인에 대한 인사이트를 제공합니다.

전략적 가치

Kalodata 크롤링은 시장 조사 및 경쟁 분석에 매우 가치가 있습니다. 기업은 시장이 포화되기 전에 바이럴 상품 트렌드를 추적하고, 제휴 마케팅을 위한 성과 우수 인플루언서를 식별하며, 경쟁사의 판매량을 모니터링할 수 있습니다. 데이터 추출을 자동화함으로써 사용자는 고성장 이커머스 기회에 대한 독점적인 데이터베이스를 구축하고 급변하는 소셜 커머스 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.

Kalodata 정보

왜 Kalodata을 스크래핑해야 하나요?

Kalodata에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

경쟁 인텔리전스

경쟁사 상점의 판매 및 매출 성장을 실시간으로 모니터링합니다.

바이럴 트렌드 식별

소셜 미디어에서 화제가 되기 전에 잘 팔리는 상품을 발견합니다.

인플루언서 발굴

제휴 마케팅 캠페인을 위해 성과가 뛰어난 TikTok 크리에이터를 식별합니다.

가격 모니터링

가격 전략을 최적화하기 위해 다양한 상품 카테고리의 평균 단가를 추적합니다.

리드 생성

B2B 이커머스 서비스 제공을 위해 상점 및 크리에이터 데이터를 추출합니다.

시장 조사

국제 확장 계획을 세우기 위해 지역별 TikTok Shop 성과를 분석합니다.

스크래핑 과제

Kalodata 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

강력한 안티봇

Kalodata는 Cloudflare를 사용하여 headless 브라우저 및 자동화 에이전트를 감지하고 차단합니다.

인증 장벽

고가치의 판매 및 매출 데이터는 로그인과 유료 구독이 있어야 볼 수 있습니다.

동적 렌더링

사이트가 Next.js로 구축되어 페이지 로드 후 API 호출을 통해 콘텐츠가 동적으로 로드됩니다.

데이터 난독화

로그인하지 않았거나 낮은 등급의 사용자의 경우 가격 및 매출 필드가 마스킹되거나 부분적으로 숨겨질 수 있습니다.

복잡한 셀렉터

프론트엔드 구조의 잦은 업데이트로 인해 CSS 셀렉터와 XPath 쿼리가 깨질 수 있습니다.

AI로 Kalodata 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

Kalodata에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 Kalodata을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.

3

데이터 받기

CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.

스크래핑에 AI를 사용하는 이유

안티봇 우회: 복잡한 커스텀 코드나 수동 개입 없이 Cloudflare 챌린지를 자동으로 처리합니다.
노코드 설정: 클릭 몇 번만으로 복잡한 TikTok 분석을 위한 크롤러를 몇 분 만에 구축할 수 있습니다.
예약 실행: 수동 작업 없이 매일 또는 매시간 판매 데이터베이스를 최신 상태로 유지하세요.
세션 관리: 여러 데이터 추출 실행 전반에 걸쳐 로그인 및 인증된 세션을 원활하게 처리합니다.
직접 데이터 내보내기: Kalodata 인사이트를 Google Sheets, Webhooks 또는 자체 로컬 데이터베이스에 직접 동기화하세요.
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Kalodata을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.

How to scrape with AI:
  1. 필요한 것을 설명하세요: Kalodata에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Kalodata을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
  3. 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
  • 안티봇 우회: 복잡한 커스텀 코드나 수동 개입 없이 Cloudflare 챌린지를 자동으로 처리합니다.
  • 노코드 설정: 클릭 몇 번만으로 복잡한 TikTok 분석을 위한 크롤러를 몇 분 만에 구축할 수 있습니다.
  • 예약 실행: 수동 작업 없이 매일 또는 매시간 판매 데이터베이스를 최신 상태로 유지하세요.
  • 세션 관리: 여러 데이터 추출 실행 전반에 걸쳐 로그인 및 인증된 세션을 원활하게 처리합니다.
  • 직접 데이터 내보내기: Kalodata 인사이트를 Google Sheets, Webhooks 또는 자체 로컬 데이터베이스에 직접 동기화하세요.

Kalodata을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Kalodata을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로

1
브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
2
대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
3
포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
4
각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
5
여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
6
CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
7
자동 실행을 위한 스케줄링 구성
8
데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결

일반적인 문제점

학습 곡선

셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림

셀렉터 깨짐

웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음

동적 콘텐츠 문제

JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요

CAPTCHA 제한

대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요

IP 차단

공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

Kalodata을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Kalodata을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로
  1. 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
  2. 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
  3. 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
  4. 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
  5. 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
  6. CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
  7. 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
  8. 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
  • 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
  • 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
  • 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
  • CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
  • IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

코드 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Kalodata는 동적 렌더링을 사용하므로 표준 requests는 최소한의 HTML만 반환합니다.
# 이 예제는 표준 헤더를 사용하여 사이트에 접근하는 방법을 보여줍니다.
url = 'https://www.kalodata.com/product'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Next.js 앱에서 구조화된 데이터는 종종 __NEXT_DATA__ 스크립트 태그에 있습니다.
    next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
    if next_data:
        print('Hydration object 발견 - 직접 데이터를 위해 이 JSON을 파싱하세요')
    else:
        print('데이터가 클라이언트 측에서 렌더링됩니다. Playwright 사용을 고려하세요.')
except Exception as e:
    print(f'오류 발생: {e}')

사용 시기

JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.

장점

  • 가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
  • 최소한의 리소스 소비
  • asyncio로 쉽게 병렬화 가능
  • API와 정적 페이지에 적합

제한 사항

  • JavaScript 실행 불가
  • SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
  • 복잡한 봇 방지 시스템에 어려움

코드로 Kalodata 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Kalodata는 동적 렌더링을 사용하므로 표준 requests는 최소한의 HTML만 반환합니다.
# 이 예제는 표준 헤더를 사용하여 사이트에 접근하는 방법을 보여줍니다.
url = 'https://www.kalodata.com/product'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Next.js 앱에서 구조화된 데이터는 종종 __NEXT_DATA__ 스크립트 태그에 있습니다.
    next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
    if next_data:
        print('Hydration object 발견 - 직접 데이터를 위해 이 JSON을 파싱하세요')
    else:
        print('데이터가 클라이언트 측에서 렌더링됩니다. Playwright 사용을 고려하세요.')
except Exception as e:
    print(f'오류 발생: {e}')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_kalodata():
    async with async_playwright() as p:
        # Cloudflare 탐지를 피하기 위해 스텔스 지표 파라미터 사용
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = await context.new_page()
        
        # 상품 랭킹 페이지로 이동
        await page.goto('https://www.kalodata.com/product')
        
        # 내부 API에서 테이블 행이 동적으로 로드될 때까지 대기
        await page.wait_for_selector('.table-row-container', timeout=15000)
        
        # 상품명 및 관련 지표 추출
        products = await page.query_selector_all('.product-name-class')
        for product in products:
            name = await product.inner_text()
            print(f'상품 발견: {name}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_kalodata())
Python + Scrapy
import scrapy

class KalodataSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kalodata_spider'
    start_urls = ['https://www.kalodata.com/shop']

    def parse(self, response):
        # 참고: 이 JS 중심 사이트의 경우 Scrapy에 scrapy-playwright와 같은 미들웨어가 필요합니다.
        for shop in response.css('.shop-list-item'):
            yield {
                'name': shop.css('.shop-name::text').get(),
                'revenue': shop.css('.revenue-value::text').get(),
                'sold': shop.css('.items-sold::text').get(),
            }

        # 번호가 매겨진 페이지에 대한 표준 페이지네이션 처리
        next_page = response.css('a.next-page-selector::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 크리에이터 인사이트로 이동
  await page.goto('https://www.kalodata.com/creator', { waitUntil: 'networkidle2' });

  // 동적 목록이 채워질 때까지 대기
  await page.waitForSelector('.creator-list-container');

  const creators = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('.creator-item'));
    return items.map(item => ({
      name: item.querySelector('.name')?.innerText,
      followers: item.querySelector('.followers')?.innerText,
      category: item.querySelector('.category-tag')?.innerText
    }));
  });

  console.log(creators);
  await browser.close();
})();

Kalodata 데이터로 할 수 있는 것

Kalodata 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

바이럴 상품 발굴

드롭쉬퍼와 소매업체는 Kalodata를 사용하여 판매량은 급증하고 있지만 시장 경쟁은 낮은 상품을 찾습니다.

구현 방법:

  1. 1'Product Rank' 페이지를 매일 크롤링합니다.
  2. 2매출 성장률(Revenue Growth Rate)이 50% 이상인 아이템을 필터링합니다.
  3. 3식별된 아이템을 AliExpress와 같은 소싱 플랫폼과 대조합니다.
  4. 4트렌드 아이템에 대해 타겟팅된 소셜 미디어 광고를 실행합니다.

Automatio를 사용하여 Kalodata에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

Kalodata 데이터로 할 수 있는 것

  • 바이럴 상품 발굴

    드롭쉬퍼와 소매업체는 Kalodata를 사용하여 판매량은 급증하고 있지만 시장 경쟁은 낮은 상품을 찾습니다.

    1. 'Product Rank' 페이지를 매일 크롤링합니다.
    2. 매출 성장률(Revenue Growth Rate)이 50% 이상인 아이템을 필터링합니다.
    3. 식별된 아이템을 AliExpress와 같은 소싱 플랫폼과 대조합니다.
    4. 트렌드 아이템에 대해 타겟팅된 소셜 미디어 광고를 실행합니다.
  • 경쟁사 매출 분석

    브랜드는 TikTok Shop에서 직접적인 경쟁사를 모니터링하여 성장세와 마케팅 효율성을 벤치마킹합니다.

    1. 경쟁사 상점 URL 목록에서 월간 매출 및 판매된 아이템을 추출합니다.
    2. 라이브스트림 매출 대비 숏폼 비디오 매출 비율을 분석합니다.
    3. 해당 경쟁사에 가장 많은 트래픽을 유도하는 특정 크리에이터를 식별합니다.
    4. 관찰된 경쟁사의 성공 사례를 바탕으로 내부 마케팅 예산을 조정합니다.
  • 인플루언서 매칭 전략

    대행사는 단순히 조회수가 높은 사람이 아니라 실제 판매 전환을 일으키는 크리에이터 데이터베이스를 구축합니다.

    1. 뷰티 또는 전자제품과 같은 특정 분야의 'Creator Rank' 목록을 크롤링합니다.
    2. '비디오당 평균 매출' 및 '팔로워 전환' 지표를 추출합니다.
    3. 매출은 높지만 팔로워 수는 적당한 크리에이터 순으로 정렬합니다.
    4. 식별된 성과 우수 마이크로 인플루언서에게 자동으로 협업을 제안합니다.
  • 글로벌 시장 확장

    이커머스 기업은 특정 상품 카테고리에 가장 반응이 좋은 국제 지역을 식별합니다.

    1. Kalodata가 지원하는 모든 지리적 지역의 판매 데이터를 집계합니다.
    2. 미국, 영국, 태국 등 국가별 카테고리 순위를 비교합니다.
    3. 각 특정 지역에서 성공적인 상품의 평균 단가를 계산합니다.
    4. 다음 국제 재고 배송을 위한 최적의 국가를 결정합니다.
  • 브랜드 모니터링

    기업 브랜드는 TikTok Shop 생태계 내에서 무단 판매자나 그레이 마켓 활동을 추적합니다.

    1. 브랜드별 키워드를 사용하여 상품 리스팅을 크롤링합니다.
    2. 권한 없이 브랜드 아이템을 판매하는 상점을 식별합니다.
    3. 여러 제3자 판매자 간의 가격 일관성을 모니터링합니다.
    4. 법무 및 컴플라이언스 팀을 위한 주간 보고서를 생성합니다.
  • 제휴 전략 최적화

    판매자는 유사한 상품에 대해 어떤 제휴 수수료율이 가장 많은 판매량을 생성하는지 분석합니다.

    1. 경쟁사 상품 및 관련 제휴 수수료 비율을 크롤링합니다.
    2. 수수료율과 상품을 홍보하는 크리에이터 수 사이의 상관관계를 분석합니다.
    3. 고품질 크리에이터를 끌어들이는 '최적의' 수수료율을 파악합니다.
    4. 크리에이터 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 내부 제휴 제안을 업데이트합니다.
단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트
웹 자동화
스마트 워크플로

Kalodata 스크래핑 프로 팁

Kalodata에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

Residential Proxies 사용

Kalodata는 IP 패턴을 긴밀하게 모니터링합니다. Residential Proxies는 실제 사용자 트래픽을 모방하여 Cloudflare 차단을 방지하는 데 도움이 됩니다.

Hydration Objects 타겟팅

HTML 소스에서 __NEXT_DATA__ 스크립트 태그를 찾아 DOM 요소를 파싱하지 않고도 구조화된 JSON 데이터를 확보하세요.

로그인 유지 처리

브라우저 쿠키를 내보내고 재사용하여 매 요청마다 로그인하는 것을 피하세요. 이는 계정이 플래깅되는 것을 방지합니다.

랜덤 지연 시간 구현

페이지 이동 사이에 인간과 유사한 대기 시간(sleep intervals)과 마우스 움직임을 추가하여 봇 프로필 시그니처를 낮추세요.

셀렉터 변경 모니터링

사이트가 현대적인 React 프레임워크를 사용하므로 클래스 이름이 랜덤화될 수 있습니다. 가능한 경우 견고한 XPath나 data-attributes를 사용하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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