Price-Monitor in R | Ein Tool, um dein eCommerce-Business zu automatisieren

Price-Monitoring_in_R_Mindsetschmiede

Hallo! Hast du dein eCommerce Business schon automatisiert? Nutzt du einen Price-Monitor? Oder nutzt du ein kostspieliges Tool um deine Preise regelmäßig zu prüfen? Heute stelle ich dir in einem kurzen Video vor, wie man einen Webscraper bzw. Webcrawler in R baut. 

Was ist ein Webscraper?

Ein Webscraper kann dir Daten von Websiten ziehen, um sie im weiteren Verlauf zu verarbeiten. Dabei ist es egal welche Daten. Es kann sich um Bilder, Textabschnitte, Facebook-Profile, Instagram-Kommentare oder auch Preise handeln. Früher wurde dies oft für die Ansammlung an E-Mail-Adressen genutzt. Durch die neuen DSGVO-Regelungen solltest du dies lieber unterlassen, da dir sonst hohe Bußgelder drohen. Nutze einen Webscraper also bewusst und durchdacht.

Beispiel: Price-Monitor

Du bist Dropshipper und möchtest sicherstellen, dass du dauerhaft aktuelle Preise deiner Lieferanten auf dem Schirm hast? Baue dir einen Preis-Monitor. Er sorgt dafür, das du mit einem Klick weißt ob deine Listings korrekte Preise haben. Das ganze ist unendlich skalierbar, d.h. dein Webscraper kommt mit 5 Produkten genauso gut klar wie mit 10.000 Produkten. Wenn du so viele Produkte listest, würde ich mir allerdings sehr genau überlegen wie ich das Programm baue. Wenn du 10.000 HTML Seiten lädst kann das eine Weile dauern.

Was brauchst du, um R-Code zu schreiben?

Zwei Dinge:

  1. Den R Compiler: LINK (einfach runterladen und installieren)
  2. Ich empfehle R Studio als Entwicklungsumgebung: LINK

Was muss der Price-Monitor können?

  1. Quell-Daten einlesen

    Mit “Quelldaten” meine ich die Daten die du ursprünglich erhoben hast. Dies kann in Form von CSV, XLSX oder auch einem Google Sheet vorliegen. 

  2. Abgleich mit den Daten aus deinem Web Crawler

    Stimmen deine erfassten Daten mit dem des Crawler überein?

  3. Warnung, Hinweise, E-Mail Benachrichtigung, SMS..

    Deiner Fantasie sind hier keine Grenzen gesetzt

  4. Anpassung

    Nun kannst du entweder händisch oder aber automatisiert deine Preise anpassen.

So sieht eins meiner Google Sheets momentant aus, in welchem ich Preise tracke.

Der Code aus dem Video zum Webcrawler/ Price-Monitor

Du kannst den Code gern nutzen und damit rumspielen. Sei dir bewusst, dass dies ein extrem vereinfachtes Beispiel ist. Ein Price-Monitor sollte auf viel mehr Fälle vorbereitet sein und mehr Möglichkeiten bringen.

# Preis erfassen -> Abgleichen  Stimmt/ Stimmt nicht -> Email, Preis-abgleich in Spreadsheet
install.packages(tidyverse)
install.packages(rvest)
library(tidyverse)
library(rvest)

alter_preis = "$72.84"

link <- "https://www.walmart.com/ip/Better-Homes-Gardens-Modern-Farmhouse-5-Cube-Organizer-with-Name-Plates-Rustic-Gray-Finish/506557158"
link2 <- "https://www.rdocumentation.org/packages/textreadr/versions/0.9.0/topics/read_html"

klasse <- ".price-group"

html <- read_html(link)

price <- html_node(html, klasse)
price <- html_text(price)

if(is.na(price)){
  print("Hier stimmt was nicht")
}else if(price == alter_preis){
  print("Dein Preis stimmt mit dem Alten überein.")
}else if(price != alter_preis){
  print("Dein Preis ist falsch!")
}

Grenzenlose Automation mit R

Dem Ganzen sind keine Grenzen gesetzt! Du kannst mit R viele deiner täglich anfallenden Aufgaben automatisieren. Hierfür gibt es weitere Packages mit denen du z.B. JavaScript hürden umgehen kannst (Dynamic Content). Falls du da noch mehr Interesse hast, so lass es mich gern wissen.

Vielleicht entsteht ja ein neues Video dazu 🙂

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