/seller-toolbox

Чемоданчик успешного продавца на Wildberries

Primary LanguageJupyter Notebook

Чемоданчик успешного продавца на Wildberries

Перед вами набор инструментов, укомплектованный для помощи в успешной продаже товаров на маркетплейсе Wildberries. Инструменты представляют собой блокноты, работающие в среде Jupyter.

На данный момент в чемоданчике хранится два инструмента – category_dashboard для общего анализа товарных категорий и category_positions для отслеживания позиции товаров продавца в выдаче категории.

Анализ категорий category_dashboard

Блокнот category_dashboard позволяет ответить на базовые вопросы о товароной категории на Wildberries:

  • Сколько товаров представлены в категории?
  • Какие товары пользуются большим спросом, а какие меньшим?
  • Как распределяются цены этих товаров? В каком ценовом сегменте больше всего спрос?
  • От чего больше всего в данной категории зависит спрос – от цены, рейтинга или количества отзывов на товар?

Эта информация полезна как тем, кто только подбирает товары для выхода на маркетплейс, так и тем, кто уже продает через Wildberries.

Анализ позиций в каталогах category_positions

С помощью блокнота category_positions можно отслеживать текущую и историческую позицию своих товаров в каталогах и отвечать на такие вопросы как:

  • На какой позиции в каталоге сейчас находится каждый из артикулов моего ассортимента?
  • Как изменяется эта позиция? Она падает, улучшается или остается неизменной?
  • Как моя позиция соотносится с позициями других товаров в моем разделе?

Эти отчеты пригодятся всем, кто уже продает свой товар и заинтересован в увеличении продаж. С помощью них можно точно оценивать результаты экспериментов над карточками своих товаров и узнавать, влияют они на выдачу в каталоге или нет.

Установка и настройка

Инструменты работают на основе выгрузок данных, которые готовятся скрапером wildsearch_crawler. Запуск блокнотов и их зависимостей можно и нужно производить с помощью Docker

Для работы блокнотов необходимо:

  1. Скачать и установить Docker Desktop для вашей операционной системы
  2. В терминале выполнить команду docker build --no-cache -t seller_toolbox https://github.com/wondersell/seller_toolbox.git
  3. Запустить контейнер командой docker run -it -p 8888:8888 seller_toolb
  4. Открыть в браузере URL вида http://127.0.0.1:8888/?token=8abb4c9ecb65b27b1b895674ca6c44e49192fa024e7ba934, который появится после строчки The Jupyter Notebook is running at после запуска конейтнера.

На этом все, блокноты готовы к работе. Осталось только загрузить в них данные и приступить к анализу.

Загрузка данных

Блокноты сами по себе не хранят данных, они работают только с теми данными, которые вы им передали. После регистрации в Scrapinghub и установки краулера этот краулер нужно запустить и собрать необходимый для анализа набор данных. О том, как устроен и как работает Scrapinghub лучше почитать в их документации, здесь же перечислю какие параметры запуска краулеров нужны для работы каждого из блокнотов.

category_dashboard

При подготовке данных для блокнота category_dashboard краулеру нужно передать такие параметры:

  • Arguments:
    • category_url="ссылка_на_категорию"
  • Tags – тэг, который вы прописали в файле settings.yaml в разделе category_dashboard:job_tag_filter

category_positions

При подготовке данных для блокнота category_positions краулеру нужно передать такие параметры:

  • Arguments:
    • category_url="ссылка_на_категорию"
    • skip_details=true
  • Tags – тэг, который вы прописали в файле settings.yaml в разделе category_positions:job_tag_filter

Нужно дождаться окончания выполнения задач (выгрузк данных по одной категории обычно занимат от 2 до 10 минут) и после этого запускать блокноты.

Заключение

Чемоданчик собран ребятами из Wondersell. Хотите познакомиться? Пишите на aloha@wondersell.ru