Exabit Logo

Система мониторинга цен конкурентов

Разработали парсер для мониторинга цен на 15 площадках: автоматический сбор, сравнение, алерты и рекомендации по ценообразованию.

E-commerce 2023 · 2 месяца
Python Scrapy FastAPI PostgreSQL Redis Playwright

500K+

SKU отслеживается

Парсеры на Scrapy и Playwright собирают данные с 15 площадок каждые 6 часов без сбоев

15

площадок мониторинга

Маркетплейсы, интернет-магазины и агрегаторы — полная картина рынка бытовой техники

+8%

маржинальность

Рекомендательный движок нашел 12% товаров с заниженной ценой и скорректировал стратегию

Задача

Крупный интернет-магазин бытовой техники с каталогом 50 000+ SKU. Цены устанавливались вручную — менеджеры мониторили конкурентов, открывая сайты по одному. На это уходило 20 часов в неделю, данные устаревали за день. Часть товаров продавалась дешевле рынка без необходимости, часть — дороже и не продавалась. Нужна была автоматическая система мониторинга с рекомендациями по ценам.

Что было до нас

Ручной мониторинг цен — 20 часов в неделю, данные устаревают за день

Часть товаров продается ниже рынка без причины — потеря маржи

Нет данных о динамике цен конкурентов — решения принимаются вслепую

Менеджеры физически не успевают мониторить 50K+ SKU на 15 площадках

Решение

Парсинг 15 площадок с рекомендательным движком

Парсеры

Scrapy для обычных сайтов, Playwright для SPA. 15 площадок, 500K+ SKU, обновление каждые 6 часов. Обход блокировок через ротацию прокси.

Матчинг товаров

Автоматическое сопоставление по EAN, артикулу и названию (fuzzy matching). Один товар на разных площадках — одна карточка.

Дашборд аналитики

Сравнение цен, позиция среди конкурентов, динамика за период. Фильтры по категориям, брендам, площадкам.

Рекомендации по ценам

Настраиваемые правила: быть дешевле ТОП-3, но не ниже целевой маржи. Автоматический расчет рекомендованной цены.

Алерты

Мгновенные уведомления: конкурент снизил цену, товар появился или исчез у конкурента, аномальное изменение.

API для выгрузки

Интеграция с внутренней ERP-системой магазина. Рекомендованные цены передаются автоматически для утверждения менеджером.

Мониторинг цен — сводка

15

площадок мониторинга

512K

отслеживаемых SKU

6 ч

цикл обновления

Товары с оптимальной ценой 78%
Цена ниже рынка (потеря маржи) 9%
Цена выше рынка (риск продаж) 13%
Парсеры работают 23 алерта за сутки Следующее обновление: 14:00

До

Ручной мониторинг: 20 часов в неделю

Данные устаревают за день

12% товаров с заниженной ценой

Реакция на изменение цен: 3-5 дней

После

Полная автоматизация: 0 часов в неделю

Обновление каждые 6 часов

Все цены оптимизированы рекомендательным движком

Реакция на изменение цен: 6 часов

Результаты

Маржинальность выросла на 8%

Рекомендательный движок выровнял цены: убрал необоснованные скидки и скорректировал завышения

Мониторинг цен: с 20 часов в неделю до нуля

Парсеры работают автоматически, менеджер только утверждает рекомендации

12% товаров продавались дешевле рынка

Система обнаружила и скорректировала необоснованно низкие цены в первую неделю

Реакция на цены конкурентов: 6 часов вместо 3-5 дней

Автоматические алерты и рекомендации позволяют менеджеру принимать решение за минуты

Нужен подобный проект?

Расскажите о задаче - предложим решение и дадим оценку сроков.