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在下一个季节中，您是如何决定要推出哪些物品的？
我可以凭直觉知道最近什么东西卖得好，但要通过数据来确认就比较困难。
时尚行业的趋势变化迅速。需要了解在线购物网站上哪些物品排名靠前，竞争对手正在进行什么促销活动，顾客在哪些方面感到满意或不满意 — 这些信息对于产品规划是必不可少的。
然而存在以下困难。
- 需要逐个确认多个购物网站的热门商品
- 经常会错过竞争对手的促销活动
- 难以系统地分析自家产品评论
- 没有系统地追踪趋势变化的数据
如果只依赖负责人的直觉和经验，可能会错过时尚潮流。
使用电商爬虫收集时尚趋势数据
利用 Hashscraper，可以自动收集国内主要在线购物网站上的热门商品、促销活动和评论数据。
实际爬取数据示例 - 每周 TOP100 商品
{
"Channel": "무신사",
"Category": "아우터",
"Rank": "3",
"Product Name": "오버핏 퀼팅 패딩 점퍼",
"Brand": "OO",
"Price": "89,000",
"Original Price": "129,000",
"Discount Rate": "31%",
"Review Count": "1,247",
"Rating": "4.8",
"Collected Date": "2025-01-06"
}
实际爬取数据示例 - 商品评论
{
"Channel": "무신사",
"Product Name": "오버핏 퀼팅 패딩 점퍼",
"Rating": "5",
"Review Body": "핏이 예쁘고 가벼워요. 다만 주머니가 좀 얕아서 물건 떨어질까 걱정됩니다.",
"Review Date": "2025-01-05",
"Reviewer Info": "165cm / 55kg / M 구매"
}
定期收集热门商品排名和客户评论，就可以通过数据追踪趋势变化。
监控竞争对手的促销活动和事件
在时尚电商中，促销活动直接影响销售额。了解竞争平台何时以及以何种条件进行折扣，可以使我们的促销策略更加精细化。
实际爬取数据示例 - 促销/活动
{
"Channel": "W컨셉",
"Event Type": "시즌오프",
"Event Name": "WINTER SALE UP TO 70%",
"Start Date": "2025-01-02",
"End Date": "2025-01-15",
"Target Category": "아우터, 니트, 코트",
"Discount Range": "50~70%",
"Promo Code": "WINTER70",
"Min Purchase": "50,000원",
"Collected Date": "2025-01-06"
}
{
"Channel": "무신사",
"Event Type": "브랜드 단독",
"Event Name": "OO브랜드 신상 10% 쿠폰",
"Start Date": "2025-01-05",
"End Date": "2025-01-12",
"Target Category": "전 상품",
"Discount Range": "10%",
"Promo Code": "NEWOO10",
"Min Purchase": "30,000원",
"Collected Date": "2025-01-06"
}
可收集的促销数据项目
| 项目 | 描述 |
|------|------|
| 事件类型 | 季末清仓、品牌独家、类别折扣、限时特卖等 |
| 事件名称 | 促销标题 |
| 时段 | 开始日期 ~ 结束日期 |
| 目标类别 | 折扣适用类别/品牌 |
| 折扣率/折扣价 | 折扣幅度 |
| 促销代码 | 优惠券代码 |
| 最低购买金额 | 折扣适用条件 |
| 积分/点数 | 额外福利 |
| 配送福利 | 免费送货条件 |
促销数据应用示例
通过每日收集竞争平台的促销活动，可以制作年度促销日历。
| 时期 | 무신사 | W컨셉 | 29CM |
|------|--------|-------|------|
| 1月初 | 新年大促销 (30~50%) | 冬季季末折扣 (50~70%) | 迎新优惠券 (15%) |
| 1月中旬 | - | - | 品牌周 (20~40%) |
| 1月底 | 农历新年促销 | 农历新年特别企划 | - |
根据这些数据：
- 我们可以在竞争对手停止促销的时候进行我们的促销活动
- 在与竞争对手同时进行时提供更强大的优惠
- 有效地分配年度促销预算
应用案例：基于数据的时尚公司产品规划
一家国内时尚公司希望在产品规划和营销中利用数据。他们的目标是快速了解市场趋势，系统分析竞争对手动向以及客户对自家产品的反馈。
爬取设置
- 目标渠道：무신사、W컨셉、29CM、SSF샵、한섬（5家购物网站）
- 收集项目：每周 TOP100 商品、事件/促销、自家产品评论
- 爬取频率：每周1次（促销每天1次）
通过爬取数据分析的项目
| 分析项目 | 应用方式 |
|-----------|-----------|
| 每周热门商品 | 按类别识别上升/下降商品，供下个季节规划参考 |
| 价格范围分析 | 确认各类别受欢迎的价格范围，制定价格策略 |
| 竞争对手促销 | 分析竞争对手折扣时间和幅度，调整营销时机 |
| 自家评论分析 | 发现客户满意/不满意因素，反映到产品改进中 |
| 趋势变化追踪 | 通过每周数据积累及早发现趋势上升/下降 |
定量成果
| 项目 | 数量 |
|------|------|
| 监控渠道 | 5家购物网站 |
| 每周收集量 | TOP100 × 5家渠道 = 500个商品 |
| 促销收集 | 每日监控 |
| 报告周期 | 每周趋势报告 |
收集的数据被整理成每周趋势报告，与产品规划团队和营销团队共享。
数据收集的应用案例
1. 早期发现热门物品
通过追踪每周 TOP100 排名变化，可以提前发现上升迅速的物品。
| 周次 | 商品 | 排名变化 | 信号 |
|------|------|----------|--------|
| 1周 | 拼接棉衣 | 87位 → 45位 | 上升 |
| 2周 | 拼接棉衣 | 45位 → 12位 | 迅速上升 |
| 3周 | 拼接棉衣 | 12位 → 3位 | 趋势确定 |
连续2周上升的物品很可能会成为趋势。
2. 基于评论改进产品
通过发现评论中反复提到的不满问题，可以在下个季节的产品中进行改进。
| 不满关键词 | 提及比例 | 改进方向 |
|------------|----------|----------|
| 口袋浅 | 23% | 改进口袋深度 |
| 尺码小 | 18% | 完善尺码指南 |
| 起球 | 12% | 改进面料质量 |
在以下情况下也可应用
季节规划
通过积累相同季节的往年热门物品数据，可以为下一年的季节规划提供参考。
新品牌推出
可以提前了解目标类别中受欢迎的价格范围和风格，以便推出新品牌。
营销时机
通过分析竞争对手的促销模式，可以把握我们促销的最佳时机。
数据整合方式
收集的数据以原始数据形式提供，可以根据情况选择整合方式。
- Excel下载 — 原始数据
- 邮件发送 — 接收每周 TOP100 变动、竞争对手促销通知
- API整合 — 实时整合到内部仪表板
- 数据库整合 — 直接加载到内部分析系统
总结
时尚潮流首先体现在在线购物网站的数据中。
了解哪些物品正在走红，竞争对手正在进行什么促销活动，顾客对什么满意或不满意 — 通过爬取数据，可以基于事实而不是直觉来规划产品。
Hashscraper负责爬虫运营、维护和监控。即使平台政策变更或出现收集错误，客户无需直接应对。
立即开始
使用 Hashscraper，可以自动收集在线购物网站的热门商品、促销活动和评论数据。
如果需要其他购物网站的爬取或定制数据收集，请联系我们。
