文章标题: 速卖通Python数据采集小技巧

> 数据爬取是Python的一项重要功能。借助这个功能,我们可以随时随地获取更精准、更全面、更深入的目标群体数据,甚至能根据速卖通关键词的排名,给出可视化的数据排名榜单。过去看起来复杂、多样、非正态分布的无关数据,瞬间集结在一起,变成一个清晰可见的消费者画像。今天我们总结一下在使用爬虫进行数据采集时,可以采取的小技巧,帮助大家快速提升速卖通数据分析能力。

数据采集不能盲目进行,随意设置关键词、任意设置采集时段,都会给运算过程中增加不必要的变量因素。作为运营人员,需要在头脑中构建一个稳定的采集体系。今天我们分享的是"金字塔采集结构"。

一、"金字塔"第1层:采集产品数据

当我们采集产品数据时,并不是所有数据都要采集,要给每一次采集动作定一个明确的目标导向。比如商品主图是否与文案匹配、其他展示元素是否匹配、不同主图、色调、风格会影响多少数据、不同店铺的运费模板、不同梯度的定价结构、垂直行业的品牌词、敏感词。有了这些既定的公式因素,才能帮助我们更好地采集产品数据。

二、"金字塔"第2层:核查下单源头

采集整个速卖通的下单数据,一定要尽可能细化,不能大而概之。比如说:美国州的简称要查明是哪个具体的州;美国的电话格式处理;欧洲国家的语种问题,可直接去掉对应的点用英文字母替代;产品存在变体的,先核实基本信息;缺失邮编的产品,可以百度查询或让订单持有人对接客户。

三、"金字塔"第3层:收集速卖通售后问题

可以用爬虫抓取同行/竞争者是否与本店有着现实的售后问题,比如:发货时间、是否需要税号、有关税产生如何处理、物流签收跟进、问题订单处理跟进速度与处理结果。这些都是进行数据采集的小技巧。

FAQs:

Q1: 速卖通的数据采集有哪些注意事项?

A1: 数据采集不能盲目进行,需要有明确的目标导向,给每次采集动作定下具体的目标。同时还要注意细化采集范围,不能大而概之。此外,还要关注同行/竞争者是否存在实际的售后问题。

Q2: 如何构建速卖通数据采集的"金字塔结构"?

A2: 金字塔结构包括三个层面:1)采集产品数据时要关注商品主图是否与文案匹配、不同属性对数据的影响等;2)采集下单数据时要细化到州、电话格式、语种等细节;3)收集同行/竞争者的售后问题,包括发货时间、关税处理等。

Q3: 数据采集过程中有哪些小技巧?

A3: 数据采集的小技巧包括:1)设置明确的目标导向,而不是盲目采集;2)细化采集范围,不能大而概之;3)关注同行/竞争者的实际售后问题。