一、系统目标
　　开发一个竞品数据监测模块，帮助美团买菜团队实时掌握竞争对手的价格、促销、库存、品类结构等关键数据，为定价策略、促销活动和运营决策提供数据支持。
　　
　　 二、核心功能设计
　　
　　 1. 竞品数据采集
　　- 多渠道数据抓取：
　　 - 网页爬虫：针对主要竞品App/网站进行结构化数据提取
　　 - API接口：对接部分开放数据接口的竞品平台
　　 - 人工录入：对无法自动采集的数据提供手动补充入口
　　
　　- 关键数据字段：
　　 - 商品信息：名称、规格、分类、图片
　　 - 价格信息：原价、现价、会员价、历史价格走势
　　 - 促销信息：满减、折扣、赠品、限时特价
　　 - 库存状态：有货/缺货/预售
　　 - 评价数据：评分、评论数、好评/差评内容
　　
　　 2. 数据处理与存储
　　- 数据清洗：
　　 - 去重、标准化商品名称
　　 - 价格单位统一
　　 - 异常值处理
　　
　　- 数据存储：
　　 - 时序数据库：存储价格变化历史
　　 - 关系型数据库：存储商品基础信息
　　 - 文档数据库：存储评价等非结构化数据
　　
　　 3. 数据分析与可视化
　　- 对比分析：
　　 - 价格对比仪表盘（与竞品价格差、价格波动趋势）
　　 - 促销活动对比（竞品促销频率、力度、形式）
　　 - 品类结构分析（SKU数量、品类占比）
　　
　　- 预警系统：
　　 - 价格异常波动预警
　　 - 竞品新商品上架预警
　　 - 促销活动开始/结束提醒
　　
　　 4. 报表与导出
　　- 自动生成日报/周报
　　- 自定义报表导出（Excel/PDF）
　　- 数据API接口供其他系统调用
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 爬虫系统架构
　　```
　　[竞品网站] ←→ [代理IP池] ←→ [爬虫集群]
　　 ↓ ↑
　　[反爬策略应对] ←→ [数据存储]
　　```
　　
　　- 技术栈：
　　 - Python + Scrapy/Playwright
　　 - 分布式爬虫（Scrapy-Redis）
　　 - 动态IP代理池
　　 - 验证码识别服务
　　
　　 2. 数据处理流程
　　```
　　原始数据 → 清洗转换 → 标准化存储 → 分析计算 → 可视化展示
　　```
　　
　　- 关键技术：
　　 - ETL流程（Airflow）
　　 - 商品匹配算法（基于名称、图片、规格的相似度计算）
　　 - 价格趋势预测模型
　　
　　 3. 前端展示
　　- 可视化工具：
　　 - Grafana/Superset（价格走势）
　　 - ECharts（对比图表）
　　 - 自定义Dashboard
　　
　　 四、实施步骤
　　
　　1. 需求分析与竞品选定：
　　 - 确定主要监测对象（叮咚买菜、盒马、每日优鲜等）
　　 - 明确监测频率（实时/每小时/每日）
　　
　　2. 爬虫系统开发：
　　 - 开发基础爬虫框架
　　 - 实现竞品网站适配
　　 - 部署反爬策略应对机制
　　
　　3. 数据处理层建设：
　　 - 构建数据清洗流程
　　 - 设计数据模型
　　 - 实现商品匹配算法
　　
　　4. 分析系统开发：
　　 - 开发价格对比分析模块
　　 - 实现促销活动监测
　　 - 构建预警规则引擎
　　
　　5. 可视化与告警：
　　 - 设计Dashboard布局
　　 - 实现邮件/短信告警
　　 - 开发移动端查看功能
　　
　　 五、风险与应对
　　
　　1. 反爬风险：
　　 - 应对：多IP代理、模拟用户行为、降低抓取频率
　　
　　2. 数据准确性：
　　 - 应对：人工抽检机制、多源数据交叉验证
　　
　　3. 法律合规：
　　 - 应对：遵守robots.txt、限制抓取量、不存储敏感信息
　　
　　4. 系统稳定性：
　　 - 应对：爬虫集群部署、数据备份机制、监控告警系统
　　
　　 六、预期效果
　　
　　1. 实现竞品关键数据90%以上的自动化采集
　　2. 价格变动发现时间缩短至1小时内
　　3. 促销活动监测覆盖率达到85%以上
　　4. 为运营决策提供数据支持，提升价格竞争力
　　
　　 七、后续优化方向
　　
　　1. 引入AI图像识别提升商品匹配准确率
　　2. 开发更智能的预警规则引擎
　　3. 增加社交媒体舆情监测
　　4. 实现竞品动态的预测分析
　　
　　该系统实施后，可帮助美团买菜团队及时掌握市场动态，优化定价策略，提升运营效率，在激烈的市场竞争中保持优势地位。