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Ulta Beauty 스크래퍼

Thunderbit의 Ulta Beauty 스크래퍼를 사용하면 AI로 Ulta에서 상품 목록과 상세 상품 데이터를 손쉽게 추출할 수 있습니다. AI Suggest Fields로 가격, 평점, 색상(쉐이드), 성분, 재고/구매 가능 여부를 빠르게 수집하고, 페이지네이션과 하위 페이지까지 스크래핑해 표를 더 풍부하게 만들 수 있습니다. 결과는 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON으로 내보낼 수 있습니다.
5.0
월간 사용자17.2k
AI 기반
이커머스
무료로 시작하기
무료 플랜 제공
한국어 지원

Thunderbit의 Ulta Beauty 스크래퍼는 AI를 활용해 Ulta 상품 페이지를 깔끔한 구조화 데이터로 바꿔줍니다. 상품 목록을 먼저 추출한 뒤, 각 상품 하위 페이지로 들어가 성분, 쉐이드, 재고 여부 같은 상세 정보를 추가로 수집해 데이터셋을 더 완성도 있게 만들 수 있습니다. AI 웹 스크래퍼로 AI Suggest FieldsScrape만 클릭하면, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON으로 바로 내보낼 수 있습니다.

🛍️ Ulta Beauty 스크래퍼란?

Ulta Beauty 스크래퍼의 카테고리/브랜드/컬렉션 페이지에서 상품 데이터를 수집할 수 있는 AI 웹 스크래퍼입니다. 을 설치한 뒤 Ulta 페이지를 열고 AI Suggest Fields를 누르면 AI가 데이터를 열(컬럼) 형태로 정리해 주며, 이어서 Scrape를 클릭하면 결과가 수집됩니다.

또한 페이지네이션 스크래핑(페이지 버튼 클릭, 무한 스크롤)과 하위 페이지 스크래핑을 지원해, 목록 수준의 필드(상품명, 가격, 평점)와 상세 수준의 필드(성분, 쉐이드 범위, 용량, 재고/구매 가능 여부)를 함께 확보할 수 있습니다.

Ulta Beauty Homepage

🧴 Ulta Beauty에서 무엇을 스크래핑할 수 있나요?

아래는 이커머스 운영, 가격 분석, 상품 구성(Assortment) 추적, 경쟁사 리서치 등에서 자주 쓰이는 Ulta 상품 데이터 수집 워크플로우 2가지입니다.

Ulta Beauty 스킨케어 상품 스크래핑

Ulta 스킨케어 카테고리의 클렌저 목록에서 가격, 평점, 상품 URL 등을 수집하는 흐름입니다. 이후 Scrape Subpages로 각 상품 상세 페이지에서 성분, 용량 등 추가 정보를 가져올 수 있습니다.

대상 페이지:

Ulta Skincare Cleansers Listing

Steps:

  1. 을 설치하고 계정을 등록합니다.
  2. 예시로 같은 대상 페이지로 이동합니다.
  3. AI Suggest Columns를 클릭하면 페이지를 기반으로 컬럼명과 데이터 유형을 추천해 줍니다.
  4. Scrape를 클릭해 스크래핑을 실행한 뒤, 데이터를 다운로드하거나 원하는 툴로 내보냅니다.

Column names

ColumnDescription
🧴 Product Name목록에 표시되는 상품명(카탈로그 매칭에 유용).
🔗 Product URL하위 페이지에서 상세 정보를 보강하기 위한 상품 상세 페이지 링크.
🏷️ Brand상품 카드에 표시되는 브랜드명.
💲 Price현재 판매가(세일가가 있으면 함께 수집).
🧾 List Price할인 시 표시되는 정가(프로모션 추적에 유용).
Rating목록에 표시되는 평균 별점.
🧍 Review Count해당 상품의 리뷰 수.
🖼️ Image URL대표 이미지 URL(Airtable/Notion 이미지 필드에 유용).
🧪 Key Ingredients상품 하위 페이지에서 가져온 핵심 성분(Scrape Subpages 사용).
📦 Size / Volume상품 하위 페이지의 중량/용량 정보(규격 표준화에 유용).
Availability재고 있음/없음 등 하위 페이지의 구매 가능 상태 메시지.

Ulta Beauty 메이크업 상품 스크래핑

브랜드 필터가 적용된 메이크업 목록(예: Rare Beauty)을 수집해 신상품 유입, 가격 변동, 쉐이드 재고 상태를 추적하는 흐름입니다. 상품 구성 모니터링과 머천다이징 분석에 특히 유용합니다.

대상 페이지:

Ulta Rare Beauty Listing

Steps:

  1. 을 설치하고 계정을 등록합니다.
  2. 예시로 같은 대상 페이지로 이동합니다.
  3. AI Suggest Columns를 클릭해 목록/상품 카드에 맞는 추천 필드를 생성합니다.
  4. Scrape로 데이터를 수집한 뒤, 원하는 도구로 내보냅니다.

Column names

ColumnDescription
💄 Product Name목록에 표시되는 메이크업 상품명.
🏷️ Brand브랜드명(여러 브랜드를 함께 수집할 때 유용).
🔗 Product URL하위 페이지 스크래핑을 위한 상품 상세 링크.
💲 Price현재 표시 가격(해당 시 세일가 포함).
Rating목록 카드에 표시되는 별점.
🧍 Review Count표시되는 총 리뷰 수.
🎨 Shade Count쉐이드/옵션 개수(상세 페이지에서 확인되는 경우가 많음).
🎨 Shade Names상세 페이지에서 가져온 쉐이드 목록(멀티 셀렉트에 적합).
🧾 Product Type파운데이션/블러셔/립 등 제품 유형(상세 페이지에 있는 경우가 많음).
🧪 Ingredients컴플라이언스 점검에 활용 가능한 성분표(상세 페이지).
🖼️ Image URL카탈로그/크리에이티브 검토용 대표 이미지 URL.
Availability상세 페이지의 재고 상태 또는 구매 가능 메시지.

📈 Ulta Beauty 도구를 사용해야 하는 이유

Ulta 상품 데이터를 스크래핑하면 분석/리포팅/운영에 바로 쓸 수 있는 반복 가능하고 구조화된 데이터셋을 만들 수 있습니다.

Ulta 데이터를 수집하는 대표적인 이유:

  • 이커머스/머천다이징 팀: 카테고리·브랜드별 상품 구성 변화, 신상품, 가격 변동 추적
  • 브랜드/경쟁 인텔리전스: 경쟁사 가격, 리뷰 증가 속도, 포지셔닝 모니터링
  • 마케팅 팀: 분석용 상품 피드 구축, 고평점 상품 발굴, 제품 클레임/성분 비교
  • 운영/데이터 분석: 수작업 복사/붙여넣기 없이 Sheets, Airtable, BI 도구용 데이터셋 생성
  • 리테일 리서처: 트렌드 분석을 위한 정형 데이터 수집(스킨케어 성분, 쉐이드 범위, 제형 등)

Thunderbit는 비즈니스 워크플로우에 맞춰 설계되었습니다. AI가 데이터를 정리하고, 페이지네이션 스크래핑으로 여러 페이지를 한 번에 모으며, 하위 페이지 스크래핑으로 각 행에 더 깊은 상품 정보를 채워 넣습니다.

🧩 Ulta Beauty Chrome Extension 사용 방법

  1. Thunderbit Chrome Extension 설치: 에서 설치하고 에서 계정을 생성합니다.
  2. Ulta 페이지로 이동: 또는 같은 카테고리/브랜드 목록을 엽니다.
  3. AI 기반 스크래퍼 실행: AI Suggest Columns로 필드를 생성한 뒤 필요하면 컬럼명과 데이터 유형(Text, Number, URL, Image, Multi Select)을 조정합니다.
  4. 스크래핑 + 상세 보강: 목록에서 Scrape를 실행하고, 이어서 Scrape Subpages로 성분, 쉐이드 목록, 용량 등 상세 정보를 같은 테이블에 추가합니다. 이후 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보냅니다.

반복 가능한 워크플로우를 만들 때 도움이 되는 글:

  • 더 많은 가이드:

💳 Ulta Beauty 요금 안내

Thunderbit는 간단한 크레딧 시스템을 사용합니다. 1 크레딧 = 결과 테이블의 1개 출력 행입니다. 예를 들어 100개 상품을 수집하면 대략 100 크레딧이 사용됩니다(하위 페이지 보강은 보통 기존 행을 채우는 방식이며, 추가 목록을 더 수집하도록 설정한 경우에만 행이 늘어날 수 있습니다).

무료로 체험할 수 있는 범위:

  • Free 플랜은 월 6페이지까지 스크래핑할 수 있습니다(페이지 기준 무료 사용량).
  • **무료 체험(Free trial)**을 시작하면 10페이지를 무료로 스크래핑할 수 있어, Ulta 카테고리 페이지와 하위 페이지 보강을 테스트하기에 적합합니다.

유료 플랜은 월간/연간으로 제공되며, 사용량이 늘어날수록 확장할 수 있습니다. 연간 플랜은 월별 결제 대비 할인이 적용되어 더 경제적입니다.

최신 옵션은 에서 확인할 수 있습니다.

TierMonthly PriceYearly PriceYearly Total PriceCredits (Monthly)Credits (Yearly)
Free무료무료무료6 pagesN/A
Starter$15$9$1085005,000
Pro 1$38$16.5$1993,00030,000
Pro 2$75$33.8$3986,00060,000
Pro 3$125$68.4$79610,000120,000
Pro 4$249$137.5$1,59220,000240,000

❓ FAQ

  1. AI Powered Ulta Beauty 스크래퍼란 무엇인가요?
    AI Powered Ulta Beauty 스크래퍼는 Thunderbit에서 Ulta의 상품 목록과 상세 정보를 구조화된 테이블로 추출하는 워크플로우입니다. AI로 가격, 평점, 상품 URL 같은 필드를 자동으로 잡고, 하위 페이지 스크래핑으로 성분, 쉐이드, 재고/구매 가능 여부까지 각 행을 보강할 수 있습니다.

  2. Thunderbit는 무엇인가요?
    는 몇 번의 클릭만으로 웹사이트에서 정형 데이터를 수집할 수 있게 해주는 AI 웹 스크래퍼 Chrome Extension입니다. 스크립트를 유지보수할 필요 없이 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 안정적으로 내보내려는 비즈니스 팀을 위해 만들어졌습니다.

  3. Ulta에서 목록 페이지와 상품 상세 페이지를 모두 스크래핑할 수 있나요?
    가능합니다. 보통 목록 페이지에서 상품 카드를 먼저 수집한 뒤, Scrape Subpages로 각 상품 URL을 방문해 성분, 용량, 쉐이드명, 재고 상태 같은 더 깊은 필드를 가져옵니다. 이 방식은 데이터셋의 일관성을 높이고 수작업을 크게 줄여줍니다.

  4. Thunderbit는 Ulta 카테고리 페이지의 페이지네이션을 지원하나요?
    네. Thunderbit는 클릭형 페이지네이션과 무한 스크롤 패턴을 포함한 페이지네이션 스크래핑을 지원합니다. Ulta의 카테고리/브랜드 페이지는 여러 페이지로 길게 이어지는 경우가 많아, 한 번에 수백 개 상품을 모을 때 특히 유용합니다.

  5. Ulta 상품 분석에 가장 유용한 데이터 필드는 무엇인가요?
    가격 및 상품 구성 추적 목적이라면 상품명, 브랜드, 가격, 정가, 평점, 리뷰 수, 상품 URL이 핵심입니다. 더 깊은 분석을 위해서는 하위 페이지에서 성분, 용량, 쉐이드 개수, 쉐이드명, 재고/구매 가능 여부를 추가해 표준화와 비교 분석에 활용하세요.

  6. Ulta 데이터를 Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있나요?
    네. Thunderbit는 Excel로의 무료 내보내기를 지원하며, Google Sheets, Airtable, Notion으로도 내보낼 수 있습니다. 이미지 필드를 포함하면 이미지 URL을 함께 가져오며, Airtable/Notion에서는 이미지 타입 필드로 처리해 더 보기 쉽게 구성할 수 있습니다.

  7. Thunderbit로 Ulta를 스크래핑하면 속도는 어느 정도인가요?
    몇 페이지 정도는 보통 빠르게 끝나며, 속도는 페이지 크기, 페이지네이션 깊이, 하위 페이지 스크래핑 사용 여부에 따라 달라집니다. 로그인 없이 공개된 페이지라면 Cloud Scraping이 더 빠를 수 있고, 내 세션이 필요한 경우에는 Browser Scraping이 더 적합합니다.

  8. Ulta에서 Thunderbit를 쓰려면 코딩이 필요한가요?
    필요 없습니다. 페이지를 열고 AI Suggest Columns를 누른 다음 Scrape를 클릭하면 됩니다. 더 정교하게 제어하고 싶을 때 컬럼을 커스터마이즈하거나 필드 지시문을 추가할 수 있지만, 스크립트는 필요하지 않습니다.

  9. Ulta 상품 데이터를 스크래핑해도 괜찮나요?
    관련 법규, Ulta의 약관, 그리고 조직의 컴플라이언스 기준을 항상 준수해야 합니다. 일반적으로 많은 팀이 공개된 상품 정보를 내부 분석 목적으로 수집하지만, 데이터 사용의 책임은 사용자에게 있으며 사이트 정책을 존중해야 합니다.

📚 더 알아보기

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