Инструмент мониторинга цен на основе больших данных
Table Of Content
- Мониторинг конкурентов для ценообразования и планирования продукции.
- **Что такое мониторинг цен?**
- **Препятствия в отслеживании цен**
- **Какие идеи можно получить из сайта конкурента?**
- **Какую важную роль играют большие данные в определении стратегии ценообразования и планирования продукта?**
- **Как осуществить мониторинг цен/конкурентов с помощью Octoparse шаг за шагом?**
- **Анализ данных в области Data Science**
- **Построение монитора цен с использованием Python:**
- sample-projects/monitor.py at master · scrapinghub/sample-projects
- В этом файле содержится двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован иначе, чем указано ниже...
- 15 бесплатных и открытых источников данных для вашего следующего проекта по анализу данных
- Собранный список бесплатных наборов данных, организованных по разным категориям для начинающих и профессионалов
- 8 проектов по машинному обучению/искусственному интеллекту, чтобы выделиться среди других
- Интересные идеи проектов с исходным кодом и ссылками на статьи, также приложены некоторые научные работы.
- Генерация коллокаций/N-грамм
- Полное руководство по генерации N-грамм с использованием 5 подходов.
Мониторинг конкурентов для ценообразования и планирования продукции.
Что такое мониторинг цен?
- Мониторинг цен - это процесс принятия решений (увеличение/уменьшение) цен на определенный продукт на основе анализа различных аспектов продукта через сайты конкурентов. Чтобы увеличить продажи, вы изменяете ценообразование, указанное на вашем сайте, исходя из ценовых предложений конкурентов.
- Вы также можете достичь этого, используя свои навыки в области науки о данных после получения правильных данных.
Препятствия в отслеживании цен
Не нужно говорить, что отслеживание цен не является простой задачей, когда речь идет о работе с более динамичной стратегией ценообразования, которую можно реализовать в большом масштабе и при этом получить действенные инсайты.
- **Трудно сопоставить: **Не все интернет-магазины имеют универсальную информацию о продуктах. Название, описание, ASIN могут отличаться для одного и того же продукта в разных магазинах.
- **Времянка: **Торговые площадки, подобные Amazon, изменяют свои цены несколько раз в день. Фактически, другие технически осведомленные розничные компании также часто корректируют свои цены. Вот почему цена легко колеблется в мгновение ока. Большой вопрос заключается в том, "как быть в курсе изменений, оставаясь при этом конкурентоспособным?"
- **Ограниченный охват для доступа к полной информации: **Большинство существующих решений основаны на популярных торговых площадках, таких как Amazon, Walmart, Flipkart, Myntra. Если вы являетесь отдельным розничным продавцом, вам следует следить за ценами и продуктами на специализированных онлайн-площадках, что довольно сложно в реальном мире.
- **Долгий оборот: **Проект здесь должен быть конкурентоспособным в режиме реального времени, чтобы справиться с задержанными результатами при разработке индивидуальных решений, но это часто не так в сфере электронной коммерции.
Какие идеи можно получить из сайта конкурента?
Вам просто нужно создать базу данных продуктов, перечисленных на сайтах конкурентов. Вы можете собрать все эти детали, чтобы создать систему мониторинга цен на основе сайтов конкурентов.
- Продукты
- Цены на продукты
- Клиенты конкурентов
- Предложения на сайте конкурентов
- Отзывы о продуктах
- Средние оценки продуктов
Какую важную роль играют большие данные в определении стратегии ценообразования и планирования продукта?
Ваша стратегия науки о данных будет считаться хорошей для ценообразования и планирования продукта, если собранные данные являются большими и сезонными коллекциями всей истории продуктов на вашем сайте или на сайте конкурентов.
- Для этого первое, что вам нужно иметь, это набор данных, который также должен быть достаточно большим, чтобы проанализировать все аспекты.
- Сбор больших данных - это не простая задача. Это требует много времени и много отладки при достижении этого через программирование.
- Но с помощью Octoparse сбор больших данных становится очень простой задачей, причем в реальном времени.
- Как только у вас есть необходимые данные, вы легко можете принять решение по различным факторам, связанным с вашим продуктом.
Как осуществить мониторинг цен/конкурентов с помощью Octoparse шаг за шагом?
- Если вы еще не установили программное обеспечение, вы можете скачать его здесь.
- Если вам действительно нравится работа этого программного обеспечения, вы можете изучить дополнительные планы здесь.
- Если вы хотите сэкономить свое драгоценное время, передав свои требования к данным команде Octoparse, вы можете посетить здесь. Они сделают это для вас за минимальную плату.
Откройте Octoparse и вы увидите домашнюю страницу, как показано ниже:-
Использование режима шаблона:
Шаг 1: На домашней странице вы увидите "Популярные шаблоны задач". Щелкните на "Еще", чтобы увидеть все предоставленные шаблоны. Откройте любой шаблон на ваш выбор, скажем, Amazon. Amazon - крупнейший онлайн-торговый сайт, поэтому данные будут достаточно большими. Кроме того, Amazon уже много лет доминирует в игре ценовой конкуренции на онлайн-рынке.
Шаг 2: Далее будет 21 шаблон в категории Amazon. выберите тот, который содержит список продуктов и информацию о продуктах Amazon. Я выбрал выделенный шаблон.
Шаг 4: Это пример набора данных, собранных с помощью этого шаблона. Чтобы собрать данные с использованием этого шаблона, нажмите на вкладку "Попробуйте".
Шаг 5: После нажатия на вкладку "Попробуйте", вам потребуется заполнить некоторые выделенные атрибуты, как показано на следующем изображении, в соответствии с вашими требованиями.
Шаг 6: После завершения нажмите на вкладку "Сохранить и запустить" внизу, и вам будет предложено два варианта продолжения. Выберите "Запустить в облаке", чтобы получить данные через некоторое время, или выберите "Расписание (облако)", если вы хотите получать данные ежедневно по расписанию.
Шаг 7: После того, как Octoparse соберет данные, они будут отображены в вашей панели управления, и вы сможете легко извлечь их в свой файл Excel.
Шаг 8: Интеграция
С обновленной версией вы теперь можете интегрировать Octoparse с сотнями приложений, таких как Google Drive, Google Sheets, Slack и многими другими, используя интеграцию Zapier. Без использования сложных вызовов API это позволит вам достичь автоматизации, и вы сможете даже делиться данными для дальнейшего анализа со своей командой в любое время.
Анализ данных в области Data Science
- Как только вы получите данные в таблице Excel, вставьте данные вашей компании, соответствующие аналогичным товарным позициям, и проанализируйте разницу в ценах, общий рейтинг конкретных товаров, общее количество отзывов о товарах на вашем сайте и на сайте конкурента.
- Этот анализ в области Data Science даст вам представление о том, как товары представлены на вашем сайте и на сайте конкурента.
- Возможно, вам придется снизить цены на определенные товары, чтобы привлечь интерес покупателей к вашим продуктам, а не к продуктам конкурента.
Собранный выше набор данных представляет собой такую структуру, которая может быть полезна для определения стратегии ценообразования, анализа рейтинга, анализа вовлеченности на основе отзывов.
Вы также можете собрать другие параметры, такие как текст отзывов, и провести анализ настроения, чтобы понять, получает ли продукт в среднем положительные отзывы или отрицательные отзывы.
Вы также можете собрать другие параметры, такие как предложения, размещенные на сайте вашего конкурента. Являются ли предложения причиной привлечения большей аудитории по сравнению с вашим сайтом.
Было бы более заметно и устойчиво, если вы учтете все аспекты одного продукта перед изменением его цены. Исходя из вашего понимания, вы можете собрать множество других параметров конкретного продукта и проанализировать их.
Построение монитора цен с использованием Python:
Как только вы научитесь получать данные в реальном времени и интегрировать их с Google Sheets в режиме реального времени, не составит труда создать небольшой аналитический инструмент на собранных данных для сравнения продаж или мониторинга цен.
Вот репозиторий Git, на который вы можете обратиться для ознакомления с Простым монитором цен, созданным с помощью Scrapy и Scrapy Cloud
sample-projects/monitor.py at master · scrapinghub/sample-projects
В этом файле содержится двунаправленный текст Unicode, который может быть интерпретирован или скомпилирован иначе, чем указано ниже...
github.com
Надеюсь, эта информация будет полезной для создания вашего следующего инструмента мониторинга цен.
Вы можете связаться со мной следующим образом:
Проверьте также мои другие блоги: