一、系统目标
开发一套竞品数据监测系统，帮助叮咚买菜实时掌握竞争对手在商品价格、促销活动、SKU丰富度、用户评价等方面的动态，为运营决策提供数据支持。
二、核心功能模块
1. 竞品数据采集模块
- 多渠道数据抓取：
- 网页爬虫：针对美团买菜、每日优鲜、盒马等竞品APP/网页进行定向抓取
- API接口：利用公开API或模拟接口调用获取结构化数据
- 移动端数据采集：通过Appium等工具模拟用户操作获取移动端数据
- 关键数据点采集：
- 商品信息：名称、规格、价格、原价、折扣率
- 促销活动：满减、折扣、赠品、限时特价
- 库存状态：有货/缺货/补货中
- 用户评价：评分、评论内容、好评/差评比例
- 配送信息：起送价、配送费、配送时效
2. 数据清洗与处理模块
- 数据去重：识别并处理重复采集的数据
- 异常值处理：过滤明显错误的价格数据(如0元商品)
- 数据标准化：
- 统一商品名称表述(如"进口香蕉" vs "菲律宾香蕉")
- 统一规格单位(500g vs 1斤)
- 统一价格显示格式
3. 数据分析与对比模块
- 价格对比分析：
- 实时价格对比看板
- 价格波动趋势图
- 价格敏感度分析(竞品调价后的市场反应)
- 促销活动分析：
- 促销类型分布(满减/折扣/赠品)
- 促销力度对比
- 促销活动时间分布
- SKU丰富度分析：
- 品类覆盖度对比
- 独家商品分析
- 新品上市速度对比
4. 预警与报告模块
- 智能预警系统：
- 价格异常变动预警
- 竞品重大促销活动预警
- 缺货商品预警
- 用户评价负面趋势预警
- 可视化报告：
- 竞品动态仪表盘
- 定期分析报告(日/周/月)
- 专项分析报告(如618/双11对比)
三、技术实现方案
1. 架构设计
```
数据采集层 → 数据处理层 → 数据分析层 → 应用展示层
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(爬虫/API) (ETL/清洗) (Spark/Flink) (BI工具/自定义UI)
```
2. 关键技术选型
- 爬虫框架：Scrapy(网页)+Appium(移动端)
- 数据处理：Python(Pandas/NumPy)+Spark
- 实时计算：Flink(用于价格变动实时监测)
- 存储方案：
- 结构化数据：MySQL/PostgreSQL
- 非结构化数据：MongoDB
- 时序数据：InfluxDB(用于价格趋势)
- 可视化：Superset/Tableau/自定义React前端
3. 反爬策略应对
- IP轮换与代理池
- 用户代理(User-Agent)随机化
- 请求间隔随机化
- 验证码识别(OCR或第三方服务)
- 模拟人类操作行为
四、实施步骤
1. 需求分析与竞品选定：
- 确定重点监测的3-5个主要竞品
- 明确关键监测指标和频率要求
2. 数据采集系统开发：
- 开发网页爬虫和移动端数据采集程序
- 建立数据存储结构
3. 数据处理与分析平台搭建：
- 实现数据清洗流程
- 开发基础分析模型
4. 可视化与预警系统开发：
- 设计交互式仪表盘
- 实现阈值设置与预警通知
5. 测试与优化：
- 验证数据准确性
- 优化采集频率和资源消耗
- 完善异常处理机制
6. 上线与迭代：
- 逐步扩大监测范围
- 根据业务反馈调整监测重点
五、运营与维护
1. 定期维护：
- 更新爬虫规则以应对网站结构变化
- 维护代理IP池
- 优化数据处理逻辑
2. 数据质量监控：
- 建立数据校验机制
- 监控数据采集成功率
- 定期人工抽查数据准确性
3. 系统扩展性：
- 设计可扩展的架构以支持新增竞品
- 模块化设计便于功能升级
六、预期效益
1. 运营决策支持：
- 实时掌握市场价格动态
- 及时响应竞品促销策略
- 优化自身商品结构和定价策略
2. 市场竞争优势：
- 缩短市场反应时间
- 提升价格竞争力
- 增强用户留存率
3. 战略规划依据：
- 分析竞品扩张策略
- 跟踪行业发展趋势
- 评估市场进入机会
通过该系统的实施，叮咚买菜可以建立科学的市场监测体系，提升数据驱动的运营能力，在激烈的市场竞争中保持领先地位。
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