Identificación automática de tendencias comerciales a través del análisis de sitios de ecommerce

Abstract

En esta investigación se construyó una aplicación Web que permite hacer seguimiento de los productos ofertados en cuatro plataformas de comercio electrónico con presencia en Colombia (Mercado Libre Colombia, Amazon, eBay y Linio Colombia) por un periodo específico de tiempo, con el objetivo de predecir sus comportamientos en el futuro reciente y comparar estos contra los comportamientos reales. El problema que intenta resolver esta investigación es: ¿cómo determinar de forma automática las tendencias comerciales que surgen en sitios de comercio electrónico con presencia en Colombia? El seguimiento a los productos se hizo a través de tareas programadas (crons) que extraen datos específicos (precio, cantidad vendida, cantidad disponible) de dichas plataformas a través del consumo de sus APIs o con la técnica de Web Scraping, una vez recolectados los datos y, con el método estadístico de los mínimos cuadrados, se proyectó su comportamiento por el mismo nú - mero de días que duró su recolección, cuando una tarea programada termina su objetivo de extracción, se visualizan los resultados con respecto a las variables extraídas en la página de estadística individual de cada producto. Los entregables obtenidos como resultado de la ejecución de las fases de la investigación fueron: La especificación DOM/API de cada sitio seleccionado: contiene una descripción general del funcionamiento de cada sitio seleccionado a nivel de API o a nivel de DOM, esto de acuerdo a la estrategia de extracción seleccionada para cada sitio. Modelo del repositorio de datos: describe el modelo utilizado para almacenar los datos a extraer y los datos a graficar. Scripts de extracción y proyección de comportamientos: son un conjunto de programas esvii critos en Python que permiten la extracción de datos desde los sitios seleccionados, además de calcular su comportamiento en el futuro reciente. Interfaz Web: es una aplicación Web escrita en el framework de desarrollo Django, que permite visualizar los resultados que calcula el script de proyección de comportamiento de productos, además permite administrar las tareas programadas, los sitios y las categorías. Palabras claves: Tendencias comerciales, comercio electrónico, búsqueda de tendencias comerciales, tendencias comerciales en Internet, análisis de tendencias de e-commerce, identificación automática de tendencias comerciales, e-commerce tendencias, repositorios de tendencias comerciales, software de búsqueda de tendencias comerciales, software de tendencias comercia - les, algoritmos de tendencias comerciales, método de los mínimos cuadrados.