Поднимаем Сервис Мониторинга Цен Конкурентов

Любой, кто работает в сфере электронной коммерции, рано или поздно сталкивается с необходимостью быть первым среди конкурентов.

Одним из наиболее эффективных инструментов в этом вопросе является управление ценами.

Результаты маркетинговых исследований показывают, что среди тех потребителей, которые готовы сменить поставщика промышленного оборудования и инструмента, третьи называют низкую цену решающим фактором при выборе нового поставщика.

В интернете очень много разных сервисов, но они по тем или иным причинам не подошли.

Способы получения информации о ценах конкурентов

Самый простой и эффективный способ мониторинга цен на данный момент – это прайслаб .
Но проверять можно только те товары, которые уже участвуют в Яндекс.
Маркете.
То есть ваш основной конкурент должен быть в Яндекс.
Маркете, интересующий вас товар тоже должен быть выгружен, и вы сами должны выгрузить свой товар.
Какие недостатки это влечет за собой? Учитывая, что в Яндекс.
Маркете стоимость клика соизмерима с ценой Артикул , то многие не будут размещать в нем специализированный товар с высокой ценой, а самим размещать такой товар невыгодно.
Мы реализовали небольшой скрипт для мониторинга цен из прайслаба, но некоторые ключевые позиции в прайслаб не загружаются.
Проведите переговоры с сотрудником конкурента.
Это не совсем правильный и честный путь.
Поэтому его сразу отвергают.
Парсинг сайта конкурента.
Это популярный метод, и вы получаете его практически бесплатно.
Это будет описано ниже.

Инструменты

База данных.
Алгоритм разбора.

Исторически интернет-магазин был основан на 1С-Битрикс, поэтому мониторинг цен был написан на PHP. Но это неправильный подход, поэтому алгоритм парсинга в Node.js будет описан ниже.

Например, возьмем продукт айфон в разных магазинах и буду следить за его ценой.

Создадим таблицу конкурентов: конкуренты

   

 CREATE TABLE panda.competitors (
   id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   name varchar(50) DEFAULT NULL,
   PRIMARY KEY (id)
 )
 ENGINE = INNODB
 CHARACTER SET utf8
 COLLATE utf8_general_ci;

Далее нам нужен URL-адрес продуктов и список элементов в HTML-документе.

Создайте таблицу списков элементов: конкуренты_селектор

CREATE TABLE panda.competitors_selector ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, competitor_id int(11) DEFAULT NULL, selector varchar(255) DEFAULT NULL, use_status CHAR(20) DEFAULT 'unused', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE = INNODB CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

Создаем таблицу, в которой будут храниться url, цены и т.д.: данные_конкурентов

CREATE TABLE panda.competitors_data ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, competitor_id INT(11) DEFAULT NULL, sku INT(11) DEFAULT NULL, competitor_url VARCHAR(255) DEFAULT NULL, competitor_price INT(11) DEFAULT NULL, competitor_response_ms INT(11) DEFAULT NULL, competitor_price_status CHAR(20) DEFAULT 'created', last_update_unixtime INT(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE = INNODB CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

Пример заполнения таблицы конкурентов:

Поднимаем сервис мониторинга цен конкурентов

Пример заполнения таблицы конкуренты_селектор:

Пример заполнения таблицы конкуренты_данные:

Данные конкурента_селектора заполняются на основе селекторов:

Поднимаем сервис мониторинга цен конкурентов

На данный момент каждый уважающий себя интернет-магазин использует микроданные .