Monitorizarea automată a prețurilor concurenței

Blocaje pe care le eliminăm

• Extracție care se oprește exact în vârf de sezon

  Un script care trimite cereri fără limită de ritm dintr-un singur IP e oprit de orice sursă serioasă după câteva zeci de accesări. Rămâi fără date exact în perioadele critice de vânzări, când prețurile se mișcă cel mai des.

• Incoerența datelor la actualizările de interfață

  Când un competitor schimbă structura paginii de produs sau clasele CSS, un scraper fragil crapă. Echipa ta trebuie să repare manual codul, timp în care prețurile din sistemul tău rămân neactualizate.

• Dificultatea de a mapa produse identice

  Competitorii folosesc titluri și structuri de atribute diferite pentru același SKU. Fără un sistem de normalizare a datelor, compararea prețurilor devine un proces manual, lent și predispus la erori de asociere.

• Volume mari de date care încetinesc prelucrarea

  Extragerea prețurilor pentru cataloage de peste 50.000 de produse durează ore întregi cu o arhitectură secvențială. Datele devin deja învechite în momentul în care ajung în baza ta de date internă.

Arhitectura. Stack-ul. Compromisurile.

• Layer de Colectare (Scraping)

  Folosim medii headless pentru randarea paginilor dinamice și parsere rapide pentru paginile statice. Gestionăm sesiunile și cookie-urile pentru a menține persistența conexiunii când este necesar pentru extragerea prețurilor corecte.

  • Playwright
  • Puppeteer
  • Cheerio
  • BeautifulSoup

• Network & Proxy Management

  Rutăm cererile printr-un pool rotativ de proxy-uri rezidențiale și de datacenter, cu limită de concurență per domeniu și pauze între cereri, ca sarcina pusă pe sursă să rămână neglijabilă.

  • Residential Proxies
  • Datacenter Proxies
  • Backoff exponențial

• Procesare și Normalizare

  Trecem datele brute prin scripturi de curățare. Validăm tipurile de date, asigurându-ne că prețurile sunt formatate ca numere zecimale și stocurile ca valori booleene, apoi mapăm SKU-urile extrase.

  • Python
  • Pandas
  • Pydantic

• Stocare și Livrare

  Salvăm datele normalizate în baze de date relaționale. Expunem un API REST intern sau trimitem payload-uri JSON prin webhook-uri direct către sistemul tău ERP sau aplicația de repricing.

  • PostgreSQL
  • FastAPI
  • Docker
  • REST API

Cum lucrez

1. 01

   Auditarea surselor și schemei de date

   Analizăm site-urile competitorilor pe care vrei să le monitorizezi. Definim structura exactă de date pe care o extragem: preț de bază, preț redus, cost transport și status stoc.

2. 02

   Dezvoltarea pipeline-ului de extragere

   Scriem codul pentru navigarea automată. Implementăm controllere pentru paginile redate prin JavaScript și setăm pool-ul de proxy-uri pentru a distribui cererile și a evita blocajele.

3. 03

   Normalizarea și validarea datelor

   Construim logica de curățare a datelor extrase. Eliminăm caracterele inutile, convertim monedele și mapăm produsele concurenței cu catalogul tău intern folosind identificatori unici.

4. 04

   Implementarea și programarea execuției

   Facem deployment pe infrastructura cloud. Configurăm job-urile cron pentru execuția recurentă a pipeline-ului conform frecvenței stabilite de tine pentru fiecare categorie de produse.

5. 05

   Integrarea API și monitorizarea

   Conectăm baza de date rezultată la sistemul tău. Setăm alerte interne pentru BaseTech, astfel încât să intervenim la nivel de cod dacă un competitor schimbă radical structura site-ului.

Întrebări frecvente

• Cât de repede putem începe monitorizarea unui competitor nou?+

  În mod normal, adăugarea unui site nou în pipeline-ul existent durează între 24 și 48 de ore, în funcție de structura paginilor de produs și de cât de accesibile sunt datele: unde sursa expune un API oficial sau un feed, integrarea e mai rapidă decât extragerea din HTML. Verificăm întâi termenii sursei — dacă accesul automat e interzis, îți spunem înainte să începem.
• Ce se întâmplă dacă un site monitorizat își schimbă designul?+

  Pipeline-urile noastre includ sisteme de alertare la eșecul validării datelor. Când detectăm o schimbare de layout care rupe selectorii de scraping, ajustăm codul pentru a relua fluxul de date.
• Putem extrage și informații despre stocuri, nu doar prețuri?+

  Da. Dacă site-ul țintă afișează informații despre stoc, inclusiv sub formă de mesaje text precum ultimele bucăți sau stoc epuizat, extragem și structurăm aceste date în format binar sau numeric.
• Cum evitați să fiți opriți de sursă?+

  Cerem puțin și rar: limită de concurență per domeniu, backoff exponențial la primul semnal de throttling, cereri distribuite pe un pool de proxy-uri. Verificăm robots.txt înainte de a începe. Dacă o sursă cere explicit să nu fie accesată automat, îți spunem și găsim alta — nu o forțăm.
• Datele pot fi trimise direct în platforma noastră internă?+

  Integrăm datele oriunde ai nevoie, folosind API-uri REST sau webhook-uri. Această integrare depinde de accesul pe care ni-l oferi la sistemul tău și de documentația tehnică disponibilă.
• Cine deține datele extrase?+

  Datele structurate și normalizate sunt stocate în baza ta de date și îți aparțin în totalitate. BaseTech construiește și menține infrastructura de transport și transformare a acestor date.