一、需求分析与目标设定
1. 核心目标：
- 实时监测主要竞品(如叮咚买菜、盒马鲜生、每日优鲜等)的商品价格、促销活动、库存状态
- 分析竞品运营策略，为美团买菜提供决策支持
- 预警价格异常波动和促销活动
2. 功能需求：
- 竞品商品数据抓取
- 价格对比分析
- 促销活动监测
- 库存状态跟踪
- 可视化报表展示
- 异常预警机制
二、技术架构设计
1. 数据采集层
- 爬虫系统：
- 使用Scrapy/Playwright开发分布式爬虫
- 针对不同竞品网站定制解析规则
- 代理IP池管理(防止封禁)
- 用户代理轮换
- API接口：
- 部分竞品可能提供开放API(需合法授权)
- 模拟移动端APP请求获取数据
2. 数据处理层
- 数据清洗：
- 标准化商品名称、规格
- 价格格式统一
- 促销信息解析
- 数据存储：
- MongoDB(存储原始抓取数据)
- MySQL(结构化分析数据)
- Elasticsearch(快速检索)
3. 分析与展示层
- 数据分析：
- 价格趋势分析
- 促销活动模式识别
- 竞品商品结构对比
- 价格弹性模型
- 可视化：
- ECharts/D3.js实现仪表盘
- 价格对比折线图
- 促销活动日历视图
- 商品分类占比饼图
三、核心功能实现
1. 竞品商品数据抓取
```python
示例：使用Playwright获取商品详情
async def scrape_product_detail(url):
browser = await playwright.chromium.launch()
page = await browser.new_page()
await page.goto(url)
等待关键元素加载
await page.wait_for_selector(.price)
提取数据
name = await page.inner_text(.product-name)
price = await page.inner_text(.price)
promotion = await page.inner_text(.promotion-tag, optional=True)
stock = await page.inner_text(.stock-status)
await browser.close()
return {
name: name.strip(),
price: float(price.replace(¥, ).strip()),
promotion: promotion.strip() if promotion else None,
stock: stock.strip(),
source: 竞品名称,
capture_time: datetime.now()
}
```
2. 价格对比分析
```python
价格对比分析示例
def compare_prices(our_products, competitor_products):
comparison_results = []
for our_product in our_products:
matched_comp = next(
(comp for comp in competitor_products
if comp[name].lower() in our_product[name].lower()),
None
)
if matched_comp:
price_diff = our_product[price] - matched_comp[price]
diff_percent = (price_diff / matched_comp[price]) * 100
comparison_results.append({
product_id: our_product[id],
product_name: our_product[name],
our_price: our_product[price],
competitor_price: matched_comp[price],
price_diff: round(price_diff, 2),
diff_percent: round(diff_percent, 2),
is_higher: price_diff > 0
})
return sorted(comparison_results, key=lambda x: abs(x[diff_percent]), reverse=True)
```
3. 异常预警机制
```python
价格异常检测
def detect_price_anomalies(historical_prices, current_price, threshold=0.15):
if not historical_prices:
return False
avg_price = sum(historical_prices) / len(historical_prices)
price_change = abs((current_price - avg_price) / avg_price)
return price_change > threshold
示例使用
historical = [25.9, 26.5, 24.8, 25.2] 历史价格
current = 30.0 当前价格
if detect_price_anomalies(historical, current):
send_alert("价格异常上涨！")
```
四、系统优化与反爬策略
1. 反反爬措施：
- 动态代理IP池
- 请求头随机化
- 请求间隔随机化
- 模拟人类操作行为
2. 数据质量保障：
- 多数据源验证
- 人工抽样核对
- 异常数据自动修正
3. 性能优化：
- 分布式爬虫集群
- 增量更新机制
- 缓存热点数据
五、部署与监控
1. 部署方案：
- 容器化部署(Docker + Kubernetes)
- 爬虫节点分布式部署
- 数据库分片存储
2. 监控系统：
- 爬虫成功率监控
- 数据更新延迟告警
- 系统资源使用监控
- 竞品网站变更检测
六、法律与合规考虑
1. 遵守robots.txt协议
2. 限制抓取频率，避免对竞品服务器造成过大压力
3. 数据使用需符合相关法律法规
4. 考虑与竞品建立数据合作机制(如可行)
七、实施路线图
1. 第一阶段(1个月)：
- 完成核心竞品网站的数据抓取开发
- 建立基础数据存储结构
2. 第二阶段(2个月)：
- 实现价格对比和基础分析功能
- 开发可视化仪表盘
3. 第三阶段(1个月)：
- 完善异常预警机制
- 优化系统性能和稳定性
4. 持续迭代：
- 根据业务反馈调整监测重点
- 扩展竞品覆盖范围
- 优化分析模型
通过此系统的实施，美团买菜可以实时掌握竞品动态，优化自身定价策略，提升市场竞争力。
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