Hier, c'était le prix le plus bas, est-ce que ce sera le cas aujourd'hui?
Pour savoir si notre produit est actuellement au prix le plus bas, nous vérifions chaque matin un par un les magasins en ligne.
C'est une scène courante dans le commerce électronique compétitif. Chaque jour, un responsable parcourt Coupang et Naver Shopping pour transférer les prix de nos produits et ceux de nos concurrents dans un tableur Excel. Le problème est que dès que cette tâche est terminée, les données sont déjà obsolètes.
- Les concurrents ont baissé les prix la nuit dernière, mais nous l'avons découvert seulement une demi-journée plus tard
- Nous avons découvert tardivement que les prix de vente variaient selon les canaux pour le même produit
- Avec des centaines de références à gérer, il est difficile pour une personne de tout examiner
La comparaison manuelle devient de plus en plus difficile à mesure que le nombre de canaux et de produits augmente. Chaque jour manqué se traduit directement par une perte de chiffre d'affaires.
Les prix sur les marchés ouverts évoluent en temps réel
Des marchés ouverts comme Coupang, Gmarket et 11th Street utilisent la tarification dynamique. En fonction de la demande, de la concurrence et des paramètres des vendeurs, les prix de vente sont automatiquement ajustés, ce qui signifie que le prix d'un même produit peut changer plusieurs fois par jour. Dans une structure où les vendeurs offrant le prix le plus bas, comme les gagnants de l'item de Coupang, attirent l'attention, la vitesse des changements de prix est encore plus rapide.
Cette fluctuation est particulièrement sensible pour les fabricants ou les fournisseurs. Même s'ils ne vendent pas directement, savoir à quel prix et sur quel canal leurs produits sont exposés a un impact immédiat sur la valeur de la marque et les relations commerciales.
- Lorsque le prix le plus bas sur un marché ouvert chute, des conflits de prix surgissent avec les points de vente physiques ou les partenaires commerciaux
- Il est difficile de se rendre compte longtemps après qu'un détaillant spécifique vend en dessous du prix convenu
- Les fabricants ne connaissent pas en temps réel les prix de vente en ligne de leurs propres produits
Plus l'environnement est dynamique en termes de prix, plus il est nécessaire d'avoir un système pour surveiller ces changements sans les manquer. Suivre les prix du marché en utilisant des données pour prendre des décisions est appelé intelligence des prix.
Collecte automatique des données produits et prix chaque jour
En utilisant les crawlers Coupang et Naver Shopping de Hashscraper, les informations de prix des produits et des mots-clés spécifiés sont collectées automatiquement chaque jour. Vous pouvez obtenir en une seule fois des informations telles que le classement dans les recherches, le prix de vente, le taux de réduction et les conditions de livraison pour une comparaison directe.
Exemple de données de crawling réelles - Produit Naver Shopping
{
"Channel": "네이버 쇼핑",
"Keyword": "무선 청소기",
"Rank": 3,
"Product Name": "○○ 무선 청소기 Z7",
"Store": "○○공식스토어",
"List Price": 399000,
"Sale Price": 259000,
"Discount Rate": "35%",
"Delivery Fee": 0,
"Review Count": 1842,
"Rating": 4.7,
"Collected At": "2026-07-06 09:00"
}
Exemple de données de crawling réelles - Produit Coupang
{
"Channel": "쿠팡",
"Keyword": "무선 청소기",
"Rank": 1,
"Product Name": "○○ 무선 청소기 Z7",
"Seller": "○○공식판매처",
"Delivery": "로켓배송",
"Original Price": 399000,
"Sale Price": 249000,
"Coupon Price": 229000,
"Discount Rate": "42%",
"Review Count": 5210,
"Rating": 4.8,
"Collected At": "2026-07-06 09:00"
}
En collectant à la fois le prix de vente, le prix régulier et le prix après application de coupons, vous pouvez comparer les prix entre les canaux en fonction du prix réel payé. En incluant le classement dans les recherches et les informations sur les vendeurs, vous pouvez non seulement comparer les prix, mais aussi comprendre la concurrence en termes d'exposition et de distribution des points de vente.
Cas d'utilisation: gestion du prix le plus bas sur plusieurs canaux pour une marque de biens de consommation
Une marque nationale de biens de consommation vendait ses produits sur une vingtaine de boutiques en ligne. Même pour des références identiques, les prix variaient d'un canal à l'autre, ce qui obligeait le responsable à vérifier quotidiennement le prix le plus bas et le deuxième prix de vente. C'était une tâche fastidieuse qui nécessitait de remplir manuellement des tableurs Excel.
Paramètres de crawling
- Ciblage : Vingtaine de boutiques en ligne, points de vente basés sur les références de la marque
- Éléments collectés : Points de vente, prix de vente, prix le plus bas et deuxième prix, conditions de livraison, prix après application de coupons
- Fréquence de crawling : Une fois par jour (collecte régulière le matin)
Éléments analysables avec les données de crawling
| Élément d'analyse | Utilisation |
|-------------------|-------------|
| Suivi du prix le plus bas par référence | Vérification quotidienne du prix le plus bas sur le marché pour les produits de la marque |
| Détection des variations de prix | Identification automatique des produits dont le prix a augmenté ou diminué par rapport à la veille |
| Écart de prix entre les canaux | Vérification de la cohérence des prix de vente entre la boutique en ligne de la marque et les marchés ouverts |
| Positionnement par rapport aux concurrents | Comparaison des gammes de prix des produits concurrents dans la même catégorie |
| Évolution de la composition des points de vente | Détection des nouvelles entrées ou sorties de points de vente, identification des points de vente non officiels |
| Timing des promotions | Vérification des périodes de remises des concurrents et de l'ampleur des remises à l'aide de données |
Résultats quantitatifs
| Élément | Chiffres |
|---------|---------|
| Volume mensuel collecté | Environ 240 000 à 300 000 entrées |
| Fréquence de collecte | Une fois par jour |
| Canaux ciblés | Vingtaine de boutiques en ligne |
En recevant les données triées chaque matin, le responsable a pu se concentrer sur la prise de décisions en matière de tarification au lieu de passer du temps à les comparer manuellement. En vérifiant immédiatement les canaux où le prix le plus bas avait chuté, la réactivité s'est considérablement améliorée.
Les questions auxquelles les données de prix peuvent répondre
Même avec les mêmes données, une simple accumulation de chiffres ne suffit pas. En comparant et en agrégeant les données de prix collectées chaque jour, vous pouvez répondre immédiatement aux questions suivantes.
- Quel est le prix le plus bas de notre produit sur chaque canal et où est-il vendu?
- Combien de fois et de combien les concurrents ont-ils ajusté leurs prix au cours du dernier mois?
- À quel moment le prix de notre boutique en ligne est-il devenu plus élevé que le prix le plus bas sur un marché ouvert?
- Y a-t-il des points de vente vendant en dessous du prix de vente minimum (MAP) défini?
En commençant à répondre à ces questions avec des données plutôt que des suppositions, les politiques de prix et les décisions promotionnelles deviennent plus claires.
Il est crucial de détecter les changements dès qu'ils se produisent
Il est essentiel de savoir "quand" les prix ont changé plutôt que de simplement accumuler des données de prix. En comparant les données collectées chaque jour avec celles de la veille, vous pouvez rapidement repérer les produits dont le prix a baissé, ceux qui sont en rupture de stock ou les nouveaux points de vente. En définissant des critères tels que le départ du prix le plus bas ou la violation du MAP, il est possible de prioriser la réponse aux produits concernés.
Les données collectées sont fournies sous forme de données brutes. Vous pouvez les télécharger directement sous forme de fichier Excel ou les recevoir automatiquement par e-mail à une heure fixe chaque jour. Si vous disposez d'un tableau de bord interne ou d'un système d'analyse, il est également possible de les connecter directement via une API ou une base de données.
Utilisations supplémentaires
Gestion du prix de vente minimum (MAP) - Surveiller si les distributeurs vendent en dessous du prix convenu pour détecter rapidement les violations de la politique de prix.
Suivi des prix des nouveaux produits - Comprendre comment les concurrents réagissent en termes de prix juste après le lancement d'un nouveau produit.
Vérification de l'efficacité des promotions - Observer comment les prix et le classement des concurrents évoluent pendant les périodes de réduction.
Concordance entre la boutique en ligne et les marchés ouverts - Vérifier quotidiennement que les prix de vente entre différents canaux ne divergent pas si vous vendez sur plusieurs canaux simultanément.
Conclusion
La clé de la compétition des prix réside dans le fait de savoir "qui le sait en premier". Il n'y a aucune garantie que le prix le plus bas d'hier sera le prix le plus bas aujourd'hui, surtout lorsque les prix sur les marchés ouverts sont en constante évolution. Que vous soyez un fabricant ou un vendeur, surveiller quotidiennement comment vos produits se vendent en ligne vous donne un avantage.
La gestion des crawlers, la maintenance et la surveillance sont toutes prises en charge par Hashscraper. Même en cas de changement de politique des magasins en ligne ou d'erreurs de collecte, vous n'avez pas besoin d'intervenir directement. Une fois configuré, les données de prix sont collectées quotidiennement sans avoir besoin de personnel supplémentaire, vous permettant de maintenir un système de surveillance sans effort.
Commencez dès maintenant
Avec Hashscraper, vous pouvez collecter automatiquement les données produits et prix de Coupang et Naver Shopping chaque jour.
[Demande de crawling](https://www.hashscraper.com/#quote)
[En savoir plus sur le crawler Coupang](https://www.hashscraper.com/bots/demo_coupang_list/detail)
[En savoir plus sur le crawler Naver Shopping](https://www.hashscraper.com/bots/%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84%20%ED%94%8C%EB%9F%AC%EC%8A%A4%20%EC%8A%A4%ED%86%A0%EC%96%B4%20%EB%A6%AC%EC%8A%A4%ED%8A%B8%20%EC%88%98%EC%A7%91_1734942331214/detail)
