观向电商价格监测系统-品牌方和电商平台价格战必备工具

随着电商平台和新零售渠道的快速发展，线上线下已经没有明确界限，对于品牌方和电商平台店铺，有效解决渠道价格监测，竞品动态追踪，大促动态定价，需要有完备灵活的价格追踪体系，帮助运营者运筹帷幄。

一、行业问题

1、经销商低价乱价

品牌企业在跑马圈地的环节，开发了很多经销商，这些经销商类似毛细血管一样遍布在全国各地，供养品牌商。众多经销商为了薄利多销以低于指导价或市场价的价格出售产品，尤其是节假日大促期间低价乱价尤其明显，，一旦出现低价乱价，就会冲击线下销售价格体系，可能会导致品牌形象受损，利润下降，市场秩序混乱等问题。所以统一价格，统一管理经销商是品牌商不可缺少的一环。

由于低于规定红线价格的低价乱价商品，不仅会对品牌利润造成伤害，还会严重损害品牌价值。为此，我们应及时监测各渠道的价格，并发现平台和分销商渠道上的违规行为，以便及时采取下架措施并留下相关证据，确保完全掌握局面。

2、竞品动态追踪

纵观全网全局，知己知彼，要知道竞争对手对标商品的挂牌均价、促销活动、在售SKU数量以及销量，人工查阅工作量大。为了确保自己的产品能够在市场上站稳脚跟，无论是企业的产品经理还是市场营销人员，都需要实时关注同行业竞争对手的动态。这包括产品价格、促销活动、产品创新和消费者评价等方面的内容，并进行深入分析。通过全面了解竞争对手及其旗下产品的各种情况，以求真正做到心知肚明，善于发挥优势、避免劣势。

3、大促实时性和规则

对于大促节假日经销商低价乱价监控，由于流量大，对于品牌影响力更大，需要高频监测和警告，否则造成后果影响严重。

现今电商平台上的购物节不断增多，各种促销活动纷至沓来，络绎不绝。从每年双十一到618，再到各个法定假日的促销活动，如年货节，女王节，情人节、双十二等，不同平台营销活动和规则都不同。品牌企业需定期回顾过去活动的成效，认真分析到手价计算规则，跟踪其他平台或者竞品店铺实时价格以及预售情况，做到有的放矢。

同时需要对活动进行复盘，通过历史数据的分析推演深入理解活动相关资料，包括了解我们自身的不足，洞察用户的偏好，以及了解竞争对手的情况。这些都是对下一次活动的有力支持，为我们的进一步提升提供了坚实基础。

二、面临挑战

1、数据难聚合

为了准确监测产品价格，我们需要对采集回来的数据与产品字典表进行聚类，以消除噪音并进行产品分类。由于不同平台使用的商品名称可能存在差异，机器聚类算法在处理过程中可能会出现一些错误。同时存在一些商品规格型号和包装相似的情况，难以清楚辨别。此时，需要进行人工干预，逐条查看商品链接，打开商品详情页和商品介绍页，以确保其与映射的品牌和型号相符。

2、到手价难计算

为了准确计算商品的最优优惠价格，并确保到手价的准确性，我们需要采集各大电商平台的促销活动信息，包括平台券、店铺券、促销券、运费、满减、满M件减N件、M元任选N件等多种优惠方式，并进行叠加计算。因为不同电商平台的活动规则各不相同，所以我们需要针对每个电商平台制定多种优惠策略，并建立相应的到手价计算模型。通过这样的模型，我们能够准确计算出每个商品的最优优惠价格，从而确保顾客能够以更准确的价格购买到心仪的商品。

3、违规信息难取证

通过机器人对比商品价格，低于红线价，进行违规数据截图，即时推送给客户（通过企业微信、钉钉、邮件等形式推送），违规商品截图需要带时间段，为了更好地保存证据链。

4、数据指标快速展示

每天都会产生大量数据。由于数据指标体系不够完善，每次进行数据总结时都需要进行独立计算，包括同比、环比和方差等。即使只是其中一个条件发生变化，也需要重新计算，这耗费时间和精力，导致结果得出较慢。通过设计合理的指标体系和自助分析可视化系统，帮助客户有效解决这些问题。

5、千人千面

在电商平台中，同一款产品可能会有多种不同的表现形式。为了应对商品数据千人千面的行为，我们需要对这些商品进行数据指标的归类，每个相同商品打上对应的标签，以便于进行统一管理。

6、商品上下架和活动变化

电商平台，拥有数亿件商品。在店铺运营过程中，商品的上架和下架、促销活动等变化都是非常频繁的，如，在大促期间为了实现更高的销售额，商家会尽量多上架商品，活动也跟着多样化变动，而在活动结束后，会有大量商品下架。为了确保每次商品上下架及时，对促销活动的变化都能监测到，我们在大型促销期间增加了监测频次，最小可到小时级，以保证每一次商品的变动都能够准确地监测到。同时，我们定期处理监测链接，将已下架的商品从监测范围中移除，以保证我们监测的数据更精准。

三、观向解决方案

1、全渠道监测

支持定时爬取多平台（天猫、京东、苏宁、唯品会、拼多多、抖音、快手等）的商品数据可以帮助企业实现全渠道的统一管理，通过数据爬取，企业可以获取各个电商平台的商品信息、促销活动、页面价格、销量等数据，并进行整合分析。这样可以帮助企业更好地了解市场情况，制定营销策略和价格策略。

2、数据聚类

各个电商平台采集回来的数据链接需要机器聚类和去除噪音，做商品品类的映射：因各个平台商品名称和属性描述不一样，匹配会有错误，机器聚类做到90%的准确率，有部分商品规格型号和包装混淆分不清楚，再进行人工查看处理。

3、属性智能抽取

属性抽取是将非结构化或半结构化的文本转化为结构化数据的过程。在这个过程中，根据抽取的内容可以分为关系抽取、事件抽取和属性抽取。通过采集特定的商品信息，从商品标题中提取出品牌、规格和属性值等信息。不同的应用场景对应不同的数据抽取模型。

4、到手价计算

采集主流电商平台券、店铺券、促销券、运费、满减、满M件减N件、M元任选N件等叠加计算准确到手价。根据不同平台优惠活动的不同规则，制定不同的到手价计算模型，确保到手价更准确。

5、预警截图

可对多款商品设置价格监控预警，低于红线价格时自动采集违规商品截图并以时间方式打水印，并以微信、邮件、短信等即时消息推。

6、本竞品重点品对标分析

本品和竞品重点商品监测价格变化，营销活动，折扣率、各渠道重点品对标等情况分析。为客户营销和业务持续增长，提供有效的数据支撑。

7、交付成果

7.1 违规数据，实时推送给客户，做到及时发现问题，及时处理。

7.2 日常监测结果表，可追溯历史数据，查看价格趋势、价差、统计破价次数等信息。

7.3 大屏展示：实时展示各渠道数据动态，发现问题即时处理

7.4 数据报告

定期归纳总结，给领导汇报。包括：整体趋势，本竞品对标产品分析、活动类型分析等

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北京智海创讯信息技术有限公司现有团队长期专注于海量数据分析和处理，在信息搜索、数据采集、数据可视化方向有多年积累。公司现有产品包括观向数据和观向报表，观向数据专注于互联网和电商领域的数据采集分析，为品牌企业提供行业分析、渠道乱价监控、全网公开数据采集等服务；观向报表用于数据可视化和BI分析；重点客户包括：尼尔森、GFK、海尔、联想、蒙牛、乐其电商、壹网壹创、西门子、雪花等知名大型企业。