Web scraping các marketplace: giá cả, đối thủ cạnh tranh, xu hướng

Hãy tưởng tượng bạn đang chơi poker, nhưng chỉ có mình bạn được phép nhìn lén vào bài của đối thủ. Chính việc scraping/parsing dữ liệu đảo lộn toàn bộ thế giới thương mại điện tử. Từ một trò chơi đoán mò rủi ro, nó biến việc quản lý kinh doanh thành một chiến lược dựa trên sự thật: đối thủ bán hàng gì, với giá bao nhiêu và thực sự người mua muốn gì. Điều này không còn chỉ là một công cụ cho các chuyên gia IT nữa - đây là quy tắc tồn tại và phát triển mới bắt buộc đối với bất kỳ ai muốn chiến thắng trên thị trường.

Web Scraping là gì?

Cào dữ liệu web (còn được gọi là phân tích web) - là quá trình tự động hóa việc thu thập và trích xuất dữ liệu từ các trang web khác nhau. Đơn giản là khi một người, thay vì phải mở các trang web bằng tay, sao chép và dán văn bản, ví dụ vào bảng excel, họ chạy một trình phân tích và một chương trình đặc biệt (hoặc script) thực hiện công việc đó thay cho họ.

Làm thế nào nó hoạt động (cơ bản):

Chương trình Scraper gửi yêu cầu đến máy chủ của trang web (như trình duyệt của bạn khi mở một trang).
Máy chủ gửi phản hồi - thường là mã HTML của trang (chính "khung xương" mà trình duyệt biến đổi thành hình ảnh đẹp).
Scraper phân tích mã này, tìm ra dữ liệu cần thiết (tên, giá, mô tả) theo các quy tắc nhất định (ví dụ, tìm kiếm một lớp CSS cụ thể hoặc thẻ HTML).
Dữ liệu được trích xuất và cấu trúc thành định dạng thuận tiện (bảng Excel, CSV, JSON hoặc cơ sở dữ liệu).

Analogia: Giả sử bạn cần sao chép giá của 10000 mặt hàng vào một bảng từ danh mục trên mạng, thậm chí phải phân loại chúng theo hàng trăm hoặc hàng mười. Web scraping là như thuê một robot siêu nhanh và không mệt mỏi, sẽ làm điều này trong vài phút thay vì nhiều giờ làm việc cố gắng.

Tại sao thị trường trực tuyến lại là "mỏ vàng" dữ liệu cho doanh nghiệp?

Các Marketplace (như Amazon, AliExpress, Wildberries, Ozon) - không chỉ đơn giản là các trang web mua sắm, vào ngày nay chúng đã trở thành các nền tảng thương mại số của thế kỷ XXI. Đây là những trung tâm dữ liệu thị trường thực sự lớn nhất thế giới trong chế độ gần thời gian thực. Các Marketplace cung cấp cho bạn một nghiên cứu tiếp thị khổng lồ, liên tục cập nhật, phản ánh hành vi thực sự của hàng triệu người mua. Bạn nhận được dữ liệu thực tế, chứ không phải dự báo: người ta mua gì, giá bao nhiêu và tại sao ngay bây giờ. Thu thập dữ liệu giá cả và các dữ liệu khác từ chúng - đó là việc tiếp cận trực tiếp đến việc hiểu về cầu, cung và hành vi của người tiêu dùng. Khả năng tự động thu thập và phân tích thông tin này mang lại lợi thế cạnh tranh cụ thể cho doanh nghiệp: tốc độ ra quyết định và chiến lược dựa trên sự thật, chứ không phải trực giác.

Hiểu đối thủ: Đây là "gián điệp cạnh tranh" của bạn. Bạn có thể theo dõi đồ họa của các đối thủ theo thời gian thực, chính sách giá của họ (khuyến mãi, giảm giá) và cách họ thiết kế thẻ của họ (chiến lược SEO của họ).
Động thái giá cả (Repricing): Các sàn thương mại điện tử cho phép bạn phản ứng ngay lập tức với thị trường. Nếu đối thủ giảm giá, bạn sẽ biết về điều này và có thể tự động điều chỉnh giá của mình để không mất doanh số. Ngược lại, nếu nhu cầu tăng, bạn có thể nhanh chóng tăng lợi nhuận.
Tìm kiếm xu hướng và lỗ hổng: Bạn có thể theo dõi xem sản phẩm nào đang nhanh chóng trở nên phổ biến (được gọi là sản phẩm "bùng nổ"). Điều này cho phép bạn tham gia vào một ngách tiềm năng đúng lúc trước khi nó trở nên quá đầy đủ.
Cải thiện sản phẩm và uy tín: Bằng cách nghiên cứu đánh giá về sản phẩm của mình và của đối thủ, bạn nhận được phản hồi trực tiếp từ thị trường. Bạn sẽ biết về những điểm yếu của sản phẩm (ví dụ, vấn đề về kích thước hoặc hàng hỏng) và về những điểm mạnh của đối thủ để có thể làm cho sản phẩm của mình tốt hơn.
Kiểm tra ý tưởng kinh doanh: Trước khi đầu tư vào phát triển hoặc mua sắm một sản phẩm mới, bạn có thể kiểm tra xem có nhu cầu cho nó trên thị trường và mức độ hài lòng của khách hàng với những mặt hàng tương tự hiện có. Đây là cách nhanh nhất để giảm thiểu rủi ro khi ra mắt sản phẩm mới.

Các dữ liệu có thể phân tích từ các thị trường trực tuyến là gì?

Việc phân tích cho phép trích xuất gần như tất cả các dữ liệu mà người dùng thấy trên thẻ sản phẩm. Trước hết, đó là thông tin cơ bản về sản phẩm: tên, mã đơn vị, thương hiệu, danh mục, mô tả chi tiết và các thông số kỹ thuật, bao gồm cả trọng lượng và kích thước. Bên cạnh quá trình quan trọng này là việc phân tích giá - không chỉ là giá hiện tại, mà còn là số lượng giảm giá, cũng như lịch sử biến động giá. Những dữ liệu này được bổ sung bằng thông tin về người bán: tên của họ, xếp hạng tổng thể và số lượng đánh giá, giúp đánh giá tính đáng tin cậy của bên bán.

Đánh giá và xếp hạng đều rất quan trọng cho việc phân tích. Dữ liệu không chỉ bao gồm đánh giá tổng quát bằng "số sao", mà còn bao gồm các văn bản đánh giá, ngày đăng, cũng như phản hồi từ người bán, tạo ra bức tranh chi tiết về trải nghiệm của khách hàng. Thông tin cập nhật về tình trạng hàng hóa trong kho và thời gian giao hàng cũng không kém phần quan trọng, trực tiếp ảnh hưởng đến quyết định mua sắm.

Đối với mục đích tiếp thị, dữ liệu SEO là rất quan trọng: tiêu đề (title), mô tả meta (description) và từ khóa mà đối thủ sử dụng trong cấu trúc trang của họ. Phân tích thông tin này giúp hiểu được chiến lược thu hút lưu lượng tự nhiên của họ và điều chỉnh chiến lược của chính mình. Do đó, dữ liệu thu thập được tạo ra một hình ảnh đầy đủ về tình hình thị trường để đưa ra các quyết định cân nhắc.

Các phương pháp triển khai phân tích dữ liệu

Triển khai việc thu thập dữ liệu từ các thị trường có thể thực hiện theo một số cách, việc lựa chọn phụ thuộc vào ngân sách, kỹ năng kỹ thuật và quy mô công việc. Phát triển trình phân tích tự động bằng ngôn ngữ Python cung cấp sự linh hoạt và kiểm soát tối đa: với các trang web tĩnh đơn giản, sự kết hợp của các thư viện Requests để tải trang và BeautifulSoup để phân tích chúng là lựa chọn lý tưởng, trong khi đối với các nền tảng động phức tạp, sử dụng JavaScript mạnh mẽ, cần có các công cụ như Selenium hoặc Playwright để mô phỏng các hành động của người dùng thực trong trình duyệt.

Đối với các dự án lớn, framework Scrapy sẽ là lựa chọn tốt nhất, cung cấp các cơ chế tích hợp cho công việc không đồng bộ, vượt qua các hạn chế và xử lý dữ liệu theo chuỗi.

Đối với những người không có tài nguyên để phát triển, có sẵn các nền tảng No-Code/Low-Code như ParseHub hoặc Octoparse. Những dịch vụ này cho phép cấu hình phân tích thông qua giao diện trực quan, chỉ cần chọn dữ liệu cần thiết trên trang bằng chuột, lý tưởng cho các nhiệm vụ nhanh chóng và lần đầu. Đối với các mục tiêu chuyên ngành hẹp như phân tích và giám sát giá cả, có sẵn các dịch vụ như Competera hoặc Priceva, chịu trách nhiệm cho toàn bộ phần kỹ thuật, cung cấp dữ liệu qua các bảng điều khiển thuận tiện.

Phương pháp kết hợp làm sẽ thường mang lại hiệu quả cao nhất, kết hợp nhiều phương pháp khác nhau. Ví dụ, bạn có thể sử dụng API chính thức của thị trường (như Amazon SP-API) để lấy dữ liệu cấu trúc về sản phẩm, và để thu thập nhận xét, mà không phải lúc nào cũng có sẵn thông qua API, bạn có thể áp dụng các trình phân tích nhẹ trên Python. Phương pháp này giúp tuân thủ các quy tắc của nền tảng, giảm thiểu rủi ro bị chặn và sử dụng công cụ phù hợp nhất cho từng nhiệm vụ cụ thể.

Trong quá trình thu thập dữ liệu quy mô lớn, một trong những thách thức lớn là vượt qua hệ thống chống bot (hệ thống chống bot) và ngăn chặn việc chặn địa chỉ IP. Để làm điều này, trình duyệt chống phát hiện được sử dụng - các công cụ cho phép tạo và quản lý nhiều "dấu vân tay số" (browser fingerprints) duy nhất. Chúng giấu các tham số mà trang web có thể xác định người dùng là bot hoặc liên kết nhiều yêu cầu với một nguồn duy nhất.

Lợi ích của việc sử dụng trình duyệt chống phát hiện cho việc phân tích trang web:

Camouflage as a real user: Anti-detection browsers change parameters such as User-Agent, screen resolution, font information, WebGL, and Canvas fingerprints to make each session appear as a request from a unique, real user rather than from an automated script.
Management of multiple profiles: They allow effective management of a large number of profiles, each with its IP address (via a proxy server), its history, cookies, and a unique fingerprint, significantly reducing the risk of total blocking.
Behavior simulation: In conjunction with browser automation tools (Selenium/Playwright), anti-detection browsers enable scripts to more convincingly simulate human behavior (random delays, cursor movements, natural scrolling), bypassing behavioral anti-bot checks.
Resilience to blockades: Thanks to naturally appearing human-like digital fingerprints, anti-detection browsers provide high resilience to systems that analyze browser metadata to detect scrapers.

Sử dụng trình duyệt chống phát hiện thường kết hợp với các proxy server chất lượng (quay vòng, cư trú hoặc di động) là yếu tố cực kỳ quan trọng đối với việc phân tích thị trường và các nguồn tài nguyên web bảo vệ lớn và lâu dài.

Công cụ để phân tích dữ liệu trên website

Công cụ tự phát triển. Bạn sẽ phải viết mã bằng tay, nhưng sự linh hoạt và mạnh mẽ của các công cụ này sẽ xử lý gần như mọi công việc.

Python + Requests/BeautifulSoup: Bộ công cụ cho người mới và các công việc đơn giản. Requests tải mã HTML của trang web, trong khi BeautifulSoup "phân tích cú pháp" nó và trích xuất dữ liệu.
Selenium/Playwright/Puppeteer: Công cụ tự động hóa trình duyệt. Được sử dụng khi nội dung được tải động thông qua JavaScript. Giả lập cuộn trang, nhấn chuột và nhập văn bản.
Scrapy: Framework mạnh mẽ và nhanh chóng để tạo các trình phân tích phức tạp. Lý tưởng cho việc thu thập dữ liệu quy mô lớn từ nhiều trang.

Công nghệ vượt qua bảo vệ và bảo vệ sự ẩn danh và an toàn của công cụ phân tích của bạn.

Trình duyệt chống phát hiện (ví dụ: Undetectable): Cung cấp dấu vân tay số duy nhất cho trình duyệt, cho phép script trông giống như nhiều người dùng thực sự khác nhau.
Máy chủ proxy: Xoay vòng và sử dụng nhiều địa chỉ IP khác nhau để phân phối tải và ngăn chặn việc bị chặn.

Các nền tảng đã sẵn sàng (No-Code/Low-Code) được áp dụng khi nhiệm vụ không quá phức tạp hoặc trang web cần thu thập dữ liệu từ có cấu trúc thông thường.

Universal parsers: ParseHub, Octoparse, Dexi.io. Cho phép cấu hình thu thập dữ liệu mà không cần lập trình, thông qua trình tạo dựng trực quan.
Dịch vụ chuyên ngành dành cho thương mại điện tử: Competera, Priceva, DataFeedWatch. Cung cấp các giải pháp sẵn có cho việc giám sát giá cả, dòng sản phẩm và các chương trình khuyến mãi của đối thủ.

Những thách thức chính và cách vượt qua chúng

Điều vấn đề phổ biến và quan trọng nhất khi phân tích dữ liệu từ các thị trường trực tuyến là việc bị chặn bởi địa chỉ IP. Các hệ thống bảo vệ của các nền tảng lớn dễ dàng nhận biết bot thông qua hoạt động không bình thường từ cùng một địa chỉ. Giải pháp hiệu quả để khắc phục vấn đề này là sử dụng các máy chủ proxy, giúp che đậy địa chỉ IP thực của công cụ phân tích dữ liệu. Để vượt qua các hệ thống chống bot phức tạp, các proxy dựa trên các dịch vụ internet và di động là lựa chọn tốt nhất, vì địa chỉ IP của chúng thuộc về các nhà cung cấp internet và nhà điều hành thực sự, làm cho lưu lượng trở nên không thể phân biệt được so với hành động của người dùng thực sự. Để tăng cường đáng tin cậy, việc quay vòng proxy được sử dụng - tự động thay đổi địa chỉ IP sau mỗi yêu cầu hoặc phiên làm việc, giúp phân phối tải và che khuất dấu vết của việc tự động hóa mạnh mẽ hơn nữa.

Không ít thách thức nghiêm trọng đối mặt là việc bảo vệ khỏi bot, như CAPTCHA hoặc các cuộc gọi JavaScript phức tạp, kiểm tra xem khách truy cập có phải là con người hay không. Để vượt qua chúng, các công cụ tự động hóa trình duyệt được sử dụng, ví dụ như Selenium hoặc Playwright, có thể mô phỏng hành vi người dùng thực: cuộn trang, di chuyển chuột và độ trễ giữa các hành động. Nếu CAPTCHA vẫn xuất hiện, bạn có thể chuyển nó cho các dịch vụ giải quyết đặc biệt như Anti-Captcha hoặc 2Captcha, nơi các nhà điều hành sẽ nhận diện mã một cách thủ công và trả lời tự động trở lại script.

Nhóm vấn đề thứ ba liên quan đến việc thay đổi cấu trúc trang web thường xuyên - các nhà phát triển thường cập nhật thiết kế và bố cục, làm hỏng công việc của trình phân tích cú pháp được cấu hình cho cấu trúc cũ của trang web. Để giảm thiểu độ trễ, cần thường xuyên cập nhật logic hoạt động của trình phân tích cú pháp và sử dụng phương pháp tìm kiếm phần tử trên trang linh hoạt và đáng tin cậy hơn. Thay vì sử dụng các bộ chọn HTML cổ điển phụ thuộc vào vị trí cụ thể của các phần tử, nên sử dụng các bộ chọn CSS và XPath, cho phép tìm thấy dữ liệu dựa trên các thuộc tính duy nhất (ví dụ, data-product-id), ít bị ảnh hưởng bởi các thay đổi mỹ thuật trong bố cục.

Sự hợp pháp và đạo đức của việc phân tích thị trường

Từ một góc độ pháp lý, một khía cạnh quan trọng của việc phân tích dữ liệu hợp pháp là tuân thủ các quy tắc được thiết lập bởi chính thị trường. Tập tin robots.txt đóng vai trò là chỉ báo về ý định của chủ sở hữu trang web, nhưng vi phạm thường không dẫn đến trách nhiệm pháp lý trực tiếp, khác với vi phạm Điều khoản Dịch vụ. Vi phạm Điều khoản Dịch vụ, mà một cách rõ ràng cấm việc thu thập dữ liệu tự động, có thể trở thành cơ sở cho một vụ kiện về truy cứu bí mật (đặc biệt là ở các quốc gia có các luật pháp nghiêm ngặt như Hoa Kỳ), nếu việc thu thập dữ liệu được thực hiện một cách vi phạm Luật về Lừa đảo và Lạm dụng Máy tính. Do đó, trước khi bắt đầu việc thu thập dữ liệu, cần phải nghiên cứu cẩn thận các quy tắc này.

Từ mặt đạo đức và pháp lý, nguyên tắc bảo mật thông tin không kém phần quan trọng, cấm thu thập dữ liệu cá nhân của người dùng mà không có sự đồng ý rõ ràng của họ. Yêu cầu này được cố định trong các quy định quốc tế như GDPR tại Châu Âu và CCPA tại California và vi phạm có thể đối mặt với những khoản phạt đáng kể. Ngoài ra, việc thu thập đạo đức đòi hỏi trách nhiệm kỹ thuật: mặc dù thị trường điện tử thường đặt tại các trung tâm dữ liệu mạnh mẽ, nhưng nên tránh yêu cầu quá thường xuyên đến máy chủ của thị trường điện tử, sử dụng độ trễ giữa các yêu cầu để tránh tạo ra quá tải quá mức có thể bị coi là cuộc tấn công mạng.

Kết luận

Cuối cùng, có thể khẳng định rằng việc phân tích và phân tích thị trường không chỉ là công cụ mà còn là một yêu cầu chiến lược để xây dựng một doanh nghiệp thành công trong lĩnh vực thương mại điện tử. Nó cho phép chuyển từ các quyết định dựa trên trực giác sang một phương pháp chính xác dựa trên dữ liệu, mang lại lợi thế cạnh tranh thực sự cho các công ty thông qua sự hiểu biết sâu rộng về thị trường, giá cả và nguồn hàng.

Lựa chọn một phương pháp thực hiện cụ thể - từ lập trình độc lập (sử dụng Python, Scrapy) đến các dịch vụ No-Code sẵn có - là một nhiệm vụ chiến lược, phụ thuộc vào tài nguyên có sẵn và quy mô mục tiêu. Trong khi đó, để thực hiện phân tích dữ liệu quy mô lớn và ổn định, việc sử dụng trình duyệt không phát hiện và máy chủ proxy trở nên cực kỳ quan trọng. Các công nghệ này cung cấp mức độ ẩn danh và bảo mật cần thiết, giúp vượt qua các hệ thống bảo mật phức tạp và giảm thiểu rủi ro bị chặn địa chỉ IP.

Tuy nhiên, quan trọng là hiểu rằng việc thu thập dữ liệu đơn thuần chỉ là bước đầu tiên. Giá trị chính đằng sau đó là phân tích thông tin được thu được và tích hợp vào các quy trình kinh doanh một cách khôn ngoan, như quy trình định giá động, quản lý hệ thống sản phẩm và chiến dịch tiếp thị.

Đồng thời, luôn cần duy trì sự cân đối giữa hiệu quả và tính hợp pháp, tuân thủ chặt chẽ các quy định pháp lý và chuẩn mực đạo đức, để việc hưởng lợi không dẫn đến rủi ro về uy tín và pháp lý.

Undetectable Team Chuyên gia chống phát hiện