Парсинг цен конкурентов на маркетплейсах

За последние несколько лет онлайн-торговля в России всё больше концентрируется вокруг маркетплейсов. В 2023 году Wildberries, Ozon и Яндекс. Маркет вместе взяли на себя около 80% всех онлайн-заказов. Согласно анализу от Data Insight, количество активных продавцов на Wildberries и Ozon превышает число действующих интернет-магазинов более чем в три раза.

Чем больше продавцов, тем больше конкуренция. В этой статье разберёмся, как парсить цены конкурентов на маркетплейсах без целого штата менеджеров, быть в рынке и не загибаться от рутины.

Парсер анализирует структуру веб-страниц и извлекает нужные данные: текст, изображения и ссылки. Так, можно спарсить любую информацию с маркетплейса, которую вы видите на экране.

Чаще всего это:

• Наименование
• Наличие / отсутствие товара
• Цены
• Акции и скидки
• Остатки
• Параметры доставки
• Рейтинги
• Отзывы
• Выдача в поиске

Читайте подробнее «Что такое парсер, и как он работает»

Ценообразование

Парсинг цен позволяет продавцам в реальном времени сравнивать свои цены с ценами конкурентов и адаптировать стратегии ценообразования. Это необходимо для поддержания конкурентоспособности и оптимизации прибыльности.

Ассортиментный менеджмент

Сбор данных о ценах помогает анализировать ассортимент конкурентов и определять наиболее востребованные категории товаров. Это позволяет корректировать собственный ассортимент в соответствии с рыночными трендами и повышать уровень удовлетворённости клиентов.

Маркетинг

Информация о ценообразовании конкурентов помогает планировать маркетинговые кампании, например, разрабатывать предложения и акции, которые могут быть более привлекательными для потребителей по сравнению с предложениями конкурентов.

Закупки

Понимание ценовой политики на рынке способствует более эффективной закупочной стратегии. Парсинг помогает определить оптимальные моменты для покупки товаров по более низким ценам, что напрямую влияет на себестоимость и, как следствие, на маржинальность продаж.

Дистрибуция

Анализ цен помогает понять, как распределяются товары по различным регионам и торговым точкам. Это даёт возможность оптимизировать логистические издержки и управлять запасами более эффективно, снижая риски излишек и дефицитов товаров.

Объём товаров и количество продавцов радуют конечных покупателей, однако обратная сторона этого — объём аналитической работы, которая ложится на плечи менеджеров.

Вот три основные проблемы при парсинге данных, с которыми сталкиваются продавцы:

• Необходимо собирать и анализировать огромные массивы данных.
• Собранные сведения неоднородные и неструктурированные. То есть разные названия одних и тех же товаров у разных продавцов необходимо привести к единообразию вручную.
• Собранная менеджерами информация устаревает к моменту готовности отчёта из-за времени на обработку больших массивов.

Пример из практики:

У клиента существует регламент для всех мерчантов с правилами оформления карточек товаров и соблюдения РРЦ. Как дополнительная задача: отслеживание новых продавцов бренда.

Как решали задачу:

Менеджеры руками собирали определённые товары с маркетплейса, заносили их в таблицы Excel. Далее несколько таблиц собирались в одну большую, и именно её передавали менеджеру, который отвечает за контроль РРЦ. Он из этой большой таблички с помощью формул, различных графиков и функций пытался выявить не только тех, кто нарушает РРЦ, но и отсортировать текущих партнёров от тех, кто ими не является, и от новых компаний, которые только начинают продавать их товары. И плюс ко всему: он проверял каждую карточку и смотрел корректность наполнения контента.

Только после этого клиент мог отправить письма всем, кто нарушает правила оформления карточек и соблюдение РРЦ. А также — приглашения к переговорам новым продавцам. Чтобы собрать такой отчёт, у менеджеров уходило две-три недели — всё из-за того, что отсутствовала автоматизация процесса.

Прежде всего наглядно сравним два процесса по сбору цен на маркетплейсах.

Ручной подбор

Менеджер заходит на маркетплейс, вводит в поиск нужное наименование и из выпавшего списка выбирает товар конкурента. После того как искомая позиция найдена, он копирует поочерёдно название товара, цену, остатки, URL-код и другие необходимые данные, после чего добавляет в таблицу Excel.

И так по каждому товару, каждому конкуренту. Из-за огромного массива данных часто из разных табличек собирается одна, где уже с помощью функций и формул собирается необходимый отчёт.

К моменту, когда он готов, данные часто теряют актуальность.

Ручной подбор

Менеджер заходит на маркетплейс, вводит в поиск нужное наименование и из выпавшего списка выбирает товар конкурента. После того как искомая позиция найдена, он копирует поочерёдно название товара, цену, остатки, URL-код и другие необходимые данные, после чего добавляет в таблицу Excel.

И так по каждому товару, каждому конкуренту. Из-за огромного массива данных часто из разных табличек собирается одна, где уже с помощью функций и формул собирается необходимый отчёт.

К моменту, когда он готов, данные часто теряют актуальность.

Автоматический подбор

Всё, что делает менеджер вручную, система делает в сотни раз быстрее благодаря алгоритмам.

Мы настраиваем парсер, и по ней в единый отчёт автоматически поступают свежие данные, которые необходимы: новые товары, динамика цен, появление конкурентов — любой кастомный отчёт, который вам нужен.

Скорость парсинга позволяет предоставлять всегда актуальные данные с нужной периодичностью — хоть несколько раз в день.

Ключевая особенность в том, что парсер имитирует реальное поведение менеджеров, только делает это принципиально быстрее. Так платформа Metacommerce способна заменить целый штат менеджеров. Это возможно благодаря:

• Возможности обработки больших данных

Платформа способна обрабатывать огромные массивы информации благодаря серверным мощностям и распределённой системе обработки.

• Интеллектуальному сопоставлению данных

Платформа использует алгоритмы машинного обучения для сопоставления и классификации товаров по категориям, что облегчает сравнение цен и характеристик одинаковых товаров на разных маркетплейсах.

• Настройке частоты мониторинга

Можем настроить частоту парсинга — от ежеминутного до ежемесячного в зависимости от требований клиента и динамичности рынка.

Вернёмся к примеру с проверкой мерчантов на РРЦ. Большой пласт работы, который проводили несколько менеджеров при формировании отчёта, мы взяли на себя. Пообщались с менеджером, выяснили, какой отчёт ему нужен, какие поля и с какой периодичностью. Настроили парсеры и формируем отчёт ежедневно на новых данных. Автоматически собирается полная информация, необходимая для отправки писем с нарушением РРЦ, контроля контента и на случай появления новых продавцов. Работу, для которой нужен был штат, теперь выполняет один менеджер единолично.

Воспользуйтесь возможностями парсинга цен в Metacommerce. Для этого оставьте заявку или позвоните нам по телефону 8 800 500-22-64.