"Jeden Morgen um 8 Uhr möchte ich nur die neuen Produkte der Konkurrenz, die gestern neu erschienen sind, und die ausverkauften Produkte in einer Übersicht erhalten."
Damit sind die Anforderungen in einer Zeile erledigt. Doch wenn man Angebote einholt, dreht sich das Gespräch ständig um die Frage: „Kann diese Website gesammelt werden?“
Der schwierige Teil dieser Anfrage ist nicht die Datensammlung.
Die Produktlisten der Konkurrenz sind auch jetzt schon vollständig auf dem Bildschirm zu sehen. Öffnet man die Seite, sieht man sie.
Nur eines ist nicht sichtbar: Welche davon gestern noch nicht vorhanden waren.
Die Preise stehen auf dem heutigen Bildschirm. Neue Produkte und Ausverkäufe existieren nur, wenn die gestrige Liste vorhanden ist.
Und dieser Unterschied wirkt sich direkt auf den Umsatz aus. Wenn man neue Produkte der Konkurrenz auch nur einen Tag früher erkennt, entsteht Reaktionszeit. Wenn man den Moment erfasst, in dem ein Kernprodukt der Konkurrenz ausverkauft ist, kann man von dem Nachfrageübertrag zu uns profitieren. Umgekehrt schließt sich dieses Fenster stillschweigend, wenn man die Wiederverfügbarkeit eines Produkts übersieht, das direkt mit unserem Bestseller konkurriert. Die Überwachung neuer Produkte und Ausverkäufe dient nicht der „Bestandsaufnahme“, sondern dem Gewinn von Reaktionszeit.
Zusammenfassung in 3 Zeilen (TL;DR)
- Neue Produkte und Ausverkäufe sind keine Werte, die von einer Seite abgelesen werden, sondern die Differenz (diff) zwischen der gestrigen und der heutigen Liste. Deshalb ist das erste Designziel nicht der Crawler, sondern ein Referenz-Snapshot, der täglich nach denselben Kriterien gespeichert wird.
- Die zweite Hürde ist, dass Ausverkauft-Kennzeichnungen nicht standardisiert sind. Ausverkauft, vorübergehend ausverkauft, Benachrichtigung bei Wiederverfügbarkeit und Ausverkauf auf Optionsniveau werden je nach Website unterschiedlich verwendet. Ohne festzulegen, was als ausverkauft zählt, häufen sich Zahlen, die jeden Tag mit einem anderen Maßstab gemessen wurden.
- „Jeden Morgen“ bezeichnet nicht die Sammelzeit, sondern die Ankunftszeit. Wenn der Bericht um 8 Uhr eintreffen soll, müssen auch Validierungs- und Wiederholungszeiten rückwärts eingeplant werden. Ohne Schwellenwerte alles zu versenden, führt dazu, dass ab der dritten Woche niemand mehr etwas öffnet.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist die Überwachung neuer Produkte und von Ausverkäufen?
- Wenn Sie die gestrige Liste verwerfen, werden Sie die heutigen neuen Produkte nie sehen
- Ausverkauft wird auf jeder Website anders bezeichnet
- Jeden Morgen ist nicht die Sammelzeit, sondern die Ankunftszeit
- Einen Bericht mit 200 Meldungen pro Tag sieht ab der dritten Woche niemand mehr an
- Vergleichstabelle der Methoden: Manuelle Prüfung vs. No-Code-Tool vs. Managed Service
- 5 Fragen zur Selbstdiagnose vor dem Start
- 5 Einführungsschritte
- Häufig gestellte Fragen
- Fazit
Was ist die Überwachung neuer Produkte und von Ausverkäufen?
Die Überwachung neuer Produkte ist die Tätigkeit, Produktlisten von Wettbewerbern und Vertriebskanälen in festgelegten Intervallen zu erfassen und automatisch zu erkennen, ob Produkte neu erschienen sind, die zum Referenzzeitpunkt noch nicht vorhanden waren.
Die Überwachung von Ausverkäufen ist die Tätigkeit, den Verkaufsstatus desselben Produkts regelmäßig zu erfassen und den Moment zu erkennen, in dem sich der Status ändert, etwa von verfügbar → ausverkauft oder von ausverkauft → wieder verfügbar.
Beide Definitionen enthalten dieselben Begriffe: nicht vorhanden und verändert.
Hier liegt der Unterschied zum Preis-Monitoring.
Für Preise reicht die heutige Seite. Denn die Zahl steht auf dem Bildschirm.
Bei neuen Produkten und Ausverkäufen reicht die heutige Seite nicht aus. Es braucht ein Gestern zum Vergleichen.
Deshalb ähnelt diese Aufgabe eher einem Abgleich als einer Datensammlung. Die Designkriterien für den Preisbereich sind separat in Datensammlungsdienste für E-Commerce-Preisvergleich und -Monitoring: Wie wählt man sie aus? zusammengefasst.
Wenn Sie die gestrige Liste verwerfen, werden Sie die heutigen neuen Produkte nie sehen
Ein Referenz-Snapshot sind Daten, die eine vollständige Produktliste und deren Status zu einem bestimmten Zeitpunkt speichern und als Grundlage für den Vergleich mit dem nächsten Durchlauf dienen.
Damit der Abgleich funktioniert, müssen drei Dinge festgelegt sein.
- Identifikator — Was wird als dasselbe Produkt betrachtet? (Produkt-ID·URL·Produktname+Option)
- Umfang — Ist der Sammelbereich gestern und heute identisch?
- Zeitpunkt — Wird jeden Tag zur gleichen Zeit erfasst?
Die meisten Probleme entstehen beim zweiten Punkt.
Wenn gestern 3 Listenseiten und heute 5 Listenseiten erfasst wurden, erscheinen im Bericht Dutzende neue Produkte. Obwohl keines davon tatsächlich neu ist.
Ein noch schwierigeres Problem bleibt bestehen. Ein erstmals gesehenes Produkt ist nicht automatisch ein neues Produkt.
Es gibt mindestens vier Fälle, in denen ein Produkt erstmals in der Liste auftaucht.
- Echtes neues Produkt — neu eingeführt
- Neuregistrierung nach Überarbeitung — Produktseite nach Änderung von Menge oder Verpackung neu angelegt
- Option hinzugefügt — Farben oder Größen wurden einem bestehenden Produkt hinzugefügt, sodass es wie ein separates Produkt wirkt
- Rückkehr nach Wiederverfügbarkeit — war ausverkauft und aus der Liste entfernt, ist dann zurückgekehrt
Der vierte Fall ist besonders häufig ein unauffälliger Fehlalarm. Viele Websites entfernen ausverkaufte Produkte vollständig aus der Liste, sodass Wiederverfügbarkeit jedes Mal als neues Produkt erkannt wird.
Die Unterscheidung erfolgt nicht durch Technik, sondern durch Regeln. Wurde eine neue Produkt-ID vergeben? Soll bei einer Namensähnlichkeit über dem Schwellenwert ein Kandidat für eine Überarbeitung ausgeschlossen werden? Soll ein Produkt, das innerhalb der letzten 30 Tage in der Liste war, als Wiederauftauchen gelten?
Bei der Unterstützung der Datensammlung für mehr als 500 Unternehmen war das erste Scheitern eines Berichts über neue Produkte meist keine Sperrung. Es war der Zustand, dass die gestrige Liste nicht gespeichert worden war.
Wer schreibt diese Regeln, und wer hält sie ein, wenn die Website überarbeitet wird? Dieses Projekt läuft im Wesentlichen auf genau diese eine Frage hinaus.
Ausverkauft wird auf jeder Website anders bezeichnet
Auch Ausverkauft ist kein einzelner Wert. Derselbe Zustand „Jetzt kann man es nicht kaufen“ wird je nach Website unterschiedlich dargestellt.
- Ausverkauft / vorübergehend ausverkauft / Wiederverfügbarkeit geplant / Verkauf eingestellt
- Der Kaufbutton verschwindet und nur „Benachrichtigung bei Wiederverfügbarkeit anfordern“ bleibt übrig
- Der Button bleibt bestehen, aber beim Öffnen der Optionen sind alle nicht auswählbar
- Nur 3 von 12 Optionen sind ausverkauft (das Produkt selbst ist weiterhin erhältlich)
- Der Artikel verschwindet vollständig aus den Suchergebnissen
Hier ist eine operative Entscheidung erforderlich.
„Wenn bei einem Produkt 3 von 12 Optionen ausverkauft sind: Ist das Produkt ausverkauft oder nicht?“
Wenn das Team diese Frage nicht in einem Satz beantworten kann, sind die täglich eingehenden Ausverkaufszahlen Werte, die jeden Tag nach unterschiedlichen Kriterien gezählt wurden.
Ein praktikabler Ansatz ist die Erfassung auf zwei Ebenen.
- Produktebene — Kann es jetzt gekauft werden? (möglich / nicht möglich)
- Optionsebene — Wie viele der gesamten Optionen sind nicht verfügbar?
Und der auf dem Bildschirm angezeigte Originalwortlaut sollte ebenfalls gespeichert werden. Denn wenn die Website ihre Formulierung ändert, können historische Daten rückwirkend neu klassifiziert werden.
Einige Websites zeigen Lagerbestände wie „3 Stück übrig“ an. Diese Zahl ist im Gegensatz zu neuen Produkten und Ausverkäufen ein „Wert“, der direkt auf der heutigen Seite abgelesen werden kann, aber sie ist ein Frühindikator, der einen Ausverkauf ankündigt und deshalb mit aufgezeichnet werden sollte. Wenn der Moment erfasst wird, in dem der Bestand unter einen Schwellenwert fällt, kann reagiert werden, bevor ein Produkt ausverkauft ist, statt erst danach. Allerdings unterscheiden sich auch Genauigkeit und Darstellungsform von Lagerbeständen je nach Website. Daher ist es sicherer, sie nur auf Websites mit solchen Angaben als Zusatzsignal zu verwenden und auf anderen Websites ausschließlich anhand des Status verfügbar/nicht verfügbar zu entscheiden.
Der letzte Punkt, das Verschwinden aus den Suchergebnissen, muss separat betrachtet werden. Ob ausverkauft, Verkauf eingestellt oder ob sich unser Sammelumfang verändert hat — alle drei sehen auf dem Bildschirm gleich aus.
Ausverkauft ist kein Status, sondern eine Definition. Wenn die Definition nicht schriftlich festgehalten wird, häufen sich Zahlen, die jeden Tag mit einem anderen Maßstab gemessen wurden.
Jeden Morgen ist nicht die Sammelzeit, sondern die Ankunftszeit
Die Anforderung lautet „E-Mail um 8 Uhr morgens“, doch die Planung endet meist bei „Crawler nachts laufen lassen“. Die Reihenfolge muss umgedreht werden.
Man zählt von der Ankunftszeit rückwärts. Je nach Umfang der Ziele und Schwierigkeit der Websites variiert dies, aber die Grundstruktur sieht so aus.
| Uhrzeit | Aufgabe |
|---|---|
| 08:00 | Bericht trifft im E-Mail-Postfach·Slack der verantwortlichen Person ein (das ist die Anforderung) |
| 07:40 | Bericht erstellen·versenden |
| 07:00 | Konsistenzprüfung + Abgleich mit dem gestrigen Snapshot |
| 05:30 | Sammlung starten — einschließlich Puffer für Wiederholungen fehlgeschlagener Vorgänge |
| Vortag 05:30 | Snapshot, der als Vergleichsgrundlage dient |
Zwei Felder werden häufig ausgelassen: Validierung und Wiederholung.
Wenn der Zeitplan unter der Annahme erstellt wird, dass die Sammlung beim ersten Versuch gelingt, ist der Bericht an einem Fehltag leer oder verspätet. Eine Pipeline ohne Puffer ist an Tagen mit Fehlern still.
Auch der Snapshot-Zeitpunkt muss täglich gleich bleiben, aus demselben Grund. Wenn gestern um 3 Uhr morgens und heute um 9 Uhr morgens erfasst wird, können Produkte, die dazwischen erschienen sind, auf zwei Tage verteilt erkannt werden oder vollständig fehlen.
Schwierig ist nicht „morgens“, sondern „jeden Tag“. Einmal etwas zu erstellen dauert einen Tag; dafür zu sorgen, dass es jeden Tag zur gleichen Zeit und nach denselben Kriterien ankommt, ist Betrieb.
Einen Bericht mit 200 Meldungen pro Tag sieht ab der dritten Woche niemand mehr an
Wenn bei drei Wettbewerbern die gesamte Kategorie überwacht wird, ergeben sich täglich Hunderte Änderungen bei neuen Produkten und Ausverkäufen.
In der ersten Woche wird alles gelesen. In der zweiten Woche wird überflogen. In der dritten Woche wird nichts mehr geöffnet.
Deshalb machen Schwellenwerte die Hälfte des Berichtdesigns aus.
- Umfang — Nicht mit allen Kategorien beginnen, sondern mit Kategorien, Preissegmenten und Marken, auf die wir tatsächlich reagieren
- Priorität — Neue Produkte in Kernkategorien und Ausverkäufe von Produkten, die direkt mit unseren Bestsellern konkurrieren, oben festhalten
- Bündelung — Nicht einzeln versenden, sondern eine tägliche Zusammenfassung. Die wichtigsten 10 Meldungen oben + vollständige Liste als Anhang
- Empfänger — Neue Produkte an Produktplanung, Ausverkäufe an Vertrieb·MD. Niemand sollte Benachrichtigungen erhalten, die nicht für ihn bestimmt sind
Der Zweck eines Berichts ist nicht, alles zu zeigen. Er soll nur das übrig lassen, was heute gesehen werden muss.
Das Design einer Schleife von Erkennung bis Reaktion ist in Monitoring ist keine Datensammlung, sondern Benachrichtigung — Aufbau einer Reaktionsschleife zusammengefasst.
Vergleichstabelle der Methoden: Manuelle Prüfung vs. No-Code-Tool vs. Managed Service
Ein Managed Data Collection Service ist ein abonnementbasierter Dienst, bei dem ein Anbieter den Betrieb übernimmt — einschließlich Crawler-Entwicklung, Umgang mit Sperren, Reparaturen bei Website-Änderungen, Anomalieerkennung und pünktlicher Lieferung — während das Unternehmen nur Ergebnisberichte erhält.
Stellt man die drei Ansätze auf dieselben Achsen, ergeben sich folgende Unterschiede.
| Kategorie | Tägliche manuelle Prüfung | No-Code-Tool mit Scheduler | Managed Data Collection Service |
|---|---|---|---|
| Typisches Tool | Browser-Lesezeichen | Octoparse, Thunderbit usw. | Hashscraper usw. |
| Erkennung neuer Produkte (Differenz zum Vortag) | Gedächtnis und Augenmaß | Ergebnisse je Durchlauf verfügbar — Abgleich meist Aufgabe des Nutzers | Snapshot-Speicherung + Erkennungsregeln werden als Anforderung gestaltet |
| Umgang mit Ausverkauft-Kennzeichnungen | Menschliche Beurteilung | Erfasst die angegebenen Elemente unverändert | Erstellt und pflegt ein Wörterbuch je Website |
| Tägliche pünktliche Lieferung | Abhängig von der Arbeitszeit der verantwortlichen Person | Geplante Cloud-Ausführung (laut offizieller Website) | Planung·Betrieb rückwärts von der Ankunftszeit |
| Anomalieerkennung (leere Werte·starke Mengenänderung) | Wenn etwas merkwürdig wirkt | Nutzer prüft direkt | Einschließlich Mengenverlauf·Pflichtwertprüfung (99,7 % Genauigkeit) |
| Bei Website-Überarbeitung | Mehr manueller Aufwand | Nutzer repariert die Regeln | Anbieter erkennt·repariert (im Abonnement enthalten) |
| Geeignete Situation | Maximal 10 Ziele·einmal pro Woche | Wenige Ziele·stabile Struktur·direkter Betrieb möglich | Täglicher Morgenbericht ist geschäftskritisch |
Die wichtigsten Zeilen der Tabelle sind die beiden oben genannten: Erkennung neuer Produkte und Umgang mit Ausverkauft-Kennzeichnungen. Alles andere ist eine Folge dieser Entscheidungen.
Nicht weil No-Code-Tools unzureichend wären. Sondern weil beide Zeilen keine Funktionsfrage des Tools sind, sondern eine Definitionsfrage. Octoparse und Thunderbit führen die geplante Ausführung zuverlässig durch, wenn Regeln eingerichtet sind (laut den jeweiligen offiziellen Websites). Doch die Entscheidung „Vergleiche mit gestern und behalte nur die neu hinzugekommenen Zeilen“ bleibt weiterhin menschliche Aufgabe.
Wenn ein Entwicklungsteam vorhanden ist, gibt es eine vierte Option. Dabei wird die Sammlungsebene über Entwickler-Scraping-APIs wie Zyte·Firecrawl bezogen und Snapshot-Speicherung, Abgleich sowie Berichtserstellung werden selbst entwickelt (laut den jeweiligen offiziellen Websites). Die Freiheit ist dabei am größten.
Doch die drei in diesem Artikel behandelten Punkte — Snapshot-Verwaltung, Wörterbuch für Ausverkauft-Kennzeichnungen und pünktliche Lieferung — werden von keiner API definiert. Sie bleiben vollständig beim Ersteller.
Hashscraper bietet diesen Managed-Service-Ansatz auf Grundlage von Erfahrungen mit der Sammlung auf mehr als 5.000 koreanischen Websites und Proxys in 195 Ländern an und wird von mehr als 500 Unternehmen genutzt.
5 Fragen zur Selbstdiagnose vor dem Start
Prüfen Sie es. Diese fünf Zeilen sind schneller als drei Angebote.
- [ ] Ist die gestern gesammelte Produktliste jetzt noch vorhanden — in einer Form, die Zeile für Zeile mit der heutigen Liste abgeglichen werden kann?
- [ ] Gibt es eine dokumentierte Regel, die „erstmals gesehenes Produkt“ in neues Produkt·Überarbeitung·Option hinzugefügt·Wiederverfügbarkeit unterteilt?
- [ ] Kann das Team in einem Satz beantworten, ob ein Produkt mit „nur teilweise ausverkauften Optionen“ als ausverkauft gezählt wird?
- [ ] Kann der Empfänger an einem Tag, an dem die Sammlung fehlschlägt, unterscheiden, ob der Bericht leer eingetroffen ist oder gar nicht eingetroffen ist?
- [ ] Gab es nach dem Bericht der letzten Woche eine tatsächliche Handlung?
Wenn Punkt 1 mit „Nein“ beantwortet wird, ist es noch nicht der Zeitpunkt, Tools zu vergleichen. Zuerst müssen ab heute Listen gespeichert werden.
Wenn Punkt 5 mit „Nein“ beantwortet wird, handelt es sich nicht um ein Sammelproblem, sondern um ein Schwellenwertproblem. Die Eingrenzung der Ziele wirkt viel schneller.
5 Einführungsschritte
Schritt 1. Überwachungsziele eingrenzen — Nicht „alle Wettbewerber“, sondern zuerst „Wettbewerbsprodukte in den Kategorien, auf die wir reagieren“. Je breiter das Ziel, desto breiter auch die Fehlalarme.
Schritt 2. Erkennungsregeln und Ausverkauft-Definition auf einer Seite festhalten — Was ist der Identifikator, wie werden Überarbeitungen und neue Produkte unterschieden, wie werden ausverkaufte Optionen gezählt? Dieses eine Blatt ist das Anforderungsdokument.
Schritt 3. Zeitplan rückwärts von der Ankunftszeit erstellen — Sammlung·Wiederholung·Validierung·Versand werden rückwärts angeordnet. Entscheidend ist, die Felder für Validierung und Wiederholung nicht leer zu lassen.
Schritt 4. Lieferformat und Schwellenwerte festlegen — Die Daten werden dorthin gesendet, wo die verantwortliche Person bereits arbeitet: Excel·E-Mail·Slack·API. Kriterien je Format finden Sie unter Daten in Excel erhalten vs. Daten im Dashboard ansehen.
Schritt 5. Fehlalarme mit einem 2-wöchigen Pilotprojekt erfassen und anschließend ausweiten — In den ersten zwei Wochen werden die im Bericht gemeldeten neuen Produkte manuell abgeglichen. Dabei wird vollständig sichtbar, wo Fehlalarme entstehen, etwa wenn Überarbeitungen oder Wiederverfügbarkeit als neue Produkte gezählt werden.
Die heutige Aufgabe ist nicht die Auswahl eines Anbieters. Es ist Schritt 2 — in einem Satz festzuhalten, was „neues Produkt“ und „ausverkauft“ für unser Team jeweils bedeuten.
Häufig gestellte Fragen
Q. Ich möchte jeden Morgen automatisch Daten zu neuen Produkten und ausverkauften Artikeln der Konkurrenz erhalten. Wie gehe ich vor?
A. Die Reihenfolge besteht aus drei Schritten. ① Die Zielliste eingrenzen (welche Kategorie welcher Website), ② Erkennungsregeln definieren (was als neues Produkt und was als ausverkauft gilt) und ③ Sammlung·Validierung·Versand rückwärts von der Ankunftszeit planen. Danach wird die Methode ausgewählt. Wenn es nur wenige Ziele gibt und intern jemand vorhanden ist, der defekte Regeln reparieren kann, kann mit der geplanten Ausführung eines No-Code-Tools wie Octoparse·Thunderbit begonnen werden (laut offiziellen Websites). Wenn die Ziele zunehmen oder der tägliche Morgenbericht geschäftskritisch ist, ist ein Managed Data Collection Service realistischer. Hashscraper plant und betreibt dabei Snapshot-Speicherung, Erkennungsregeln und pünktliche Lieferung als Anforderungen.
Q. Wie unterscheidet man neue Produkte von Überarbeitungen?
A. Das lässt sich nicht automatisch zu 100 % unterscheiden. Es wird durch Regeln eingegrenzt — ob eine neue Produkt-ID entstanden ist, ob die Namensähnlichkeit den Schwellenwert überschreitet und ob das Produkt innerhalb der letzten N Tage in der Liste war. Durch Kombination dieser drei Signale wird in „neues Produkt / Kandidat für Überarbeitung / Wiederauftauchen“ unterteilt, und nur die Kandidatengruppe wird von Menschen geprüft. Das ist in der Praxis stabil.
Q. Die Ausverkauft-Kennzeichnungen unterscheiden sich je nach Website. Kann man sie vereinheitlichen?
A. Ja. Es wird ein Wörterbuch je Website erstellt und zu einem einheitlichen Statuswert normalisiert. Wichtig ist dabei, den auf dem Bildschirm angezeigten Originalwortlaut mitzuspeichern. So können historische Daten auch dann neu klassifiziert werden, wenn die Website ihre Formulierungen ändert.
Q. Kann ich die Daten auch über Slack oder API statt über Excel erhalten?
A. Ja. Nach Hashscraper-Standard werden Excel-Dateien, automatischer E-Mail-Versand, API-Anbindung und direkte DB-Speicherung unterstützt. Es gibt ein Prinzip — die Daten werden dorthin gesendet, wo die verantwortliche Person bereits arbeitet. Ob man etwas erst weiß, wenn man es aktiv aufsucht, oder sobald es eintrifft, verändert die Reaktionsgeschwindigkeit.
Q. Wie häufig sollten Daten zu Ausverkäufen gesammelt werden?
A. Das richtet sich nach dem Reaktionszyklus. Wenn Entscheidungen in einer morgendlichen Besprechung getroffen werden, reicht einmal täglich. Bei Produktgruppen, deren Bestände innerhalb eines Tages entscheidend werden, wird ein kürzerer Zyklus geplant, doch mit steigender Frequenz steigen auch Sperrrisiko und Kosten. Der Maßstab ist nicht die technische Grenze, sondern die Reaktionsgeschwindigkeit.
Fazit
Das Design eines „täglichen Morgenberichts zu neuen Produkten·Ausverkäufen“ lässt sich wie folgt zusammenfassen.
- Die gestrige Liste speichern — Ohne Referenz-Snapshot können weder neue Produkte noch Ausverkäufe berechnet werden
- Definieren, was als neues Produkt·ausverkauft gilt — Regeln zur Unterscheidung von Überarbeitungen·hinzugefügten Optionen·Wiederverfügbarkeit
- Rückwärts von der Ankunftszeit planen — Felder für Validierung und Wiederholung nicht leer lassen
- Nur das behalten, was heute gesehen werden muss — Ein Bericht mit 200 Meldungen ist dasselbe wie ein Bericht mit 0 Meldungen
Preise werden gelesen, neue Produkte und Ausverkäufe werden gezählt.
Zum Zählen braucht man ein Maß. Dasselbe Maß wie gestern.
Sie benötigen nicht die heutige Produktliste. Sie benötigen die Differenz zwischen gestern und heute.
Eine Datensammlung, die gestern nicht speichert, verpasst die heutigen neuen Produkte für immer.
Jetzt direkt starten
Wenn Sie uns die zu überwachenden Wettbewerber·Kategorien und die gewünschte Ankunftszeit mitteilen, prüfen wir kostenlos, ob die Sammlung möglich ist und wie die Erkennungsregeln für neue Produkte·Ausverkäufe festgelegt werden sollten. Bei einer Neuregistrierung erhalten Sie 50.000 Credits, sodass Sie zunächst die Qualität der Ergebnisse prüfen können.
.jpg?locale=de)
