Geo-Targeted Pricing Monitoring: Traccia i prezzi attraverso i mercati

Perché i prezzi Differ by Location

Le aziende di e-commerce regolano regolarmente i prezzi in base alla posizione geografica del cliente. Un prodotto che costa $49.99 negli Stati Uniti potrebbe essere al prezzo di 59,99 EUR in Germania, 5.499 JPY in Giappone, o $39.99 in India. Queste differenze vanno oltre la conversione di valuta — riflettono il potere d'acquisto regionale, i paesaggi competitivi, le tasse, i costi di spedizione e le strategie di prezzi deliberati.

Per l'intelligenza competitiva, la comprensione di queste variazioni di prezzo regionale è fondamentale. Un concorrente potrebbe essere aggressivamente undercuting in un mercato mentre la ricarica dei prezzi premium in un altro. Senza il monitoraggio geo-targeted, sei cieco a metà del quadro competitivo. Questa guida copre come costruire un sistema di monitoraggio dei prezzi multi-mercato utilizzando i proxy geo-targeted. Per l'architettura di monitoraggio fondamentale, vedere la nostra guida monitoraggio dei prezzi dei concorrenti automaticamente.

Come funziona Geo-Pricing

I siti web determinano la tua posizione attraverso diversi segnali e regolano il contenuto di conseguenza.

Modelli comuni di Geo-Pricing

• Localizzazione di mercato: Amazon, eBay e piattaforme simili operano negozi regionali separati con prezzi indipendenti.
• Geo-pricing dinamico: Le società SaaS e i siti di viaggio regolano i prezzi in base al paese di origine del visitatore.
• Prezzi regolati dalla spedizione: I prodotti includono diversi costi di spedizione in base alla posizione, cambiando il prezzo efficace.
• Tasse incluse: I prezzi europei includono tipicamente l'IVA, mentre i prezzi degli Stati Uniti mostrano importi pretassi.
• La parità di potere d'acquisto: Alcune aziende offrono prezzi più bassi nei mercati in via di sviluppo per massimizzare l'accessibilità.

Configurazione proxy per il monitoraggio multi-market

Il requisito principale è i proxy residenziali di ogni paese di destinazione. Il geo-targeting di ProxyHat consente di specificare il paese esatto per ogni richiesta.

Impostazione ProxyHat

# US pricing
http://USERNAME-country-US:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
# German pricing
http://USERNAME-country-DE:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
# UK pricing
http://USERNAME-country-GB:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
# Japanese pricing
http://USERNAME-country-JP:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
# Brazilian pricing
http://USERNAME-country-BR:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
# City-level targeting for hyperlocal pricing
http://USERNAME-country-US-city-newyork:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080
http://USERNAME-country-DE-city-berlin:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080

Per il monitoraggio dei prezzi in tutte le regioni, utilizzare per-richiesta rotazione all'interno di ogni paese per evitare il rilevamento, ma mantenere sempre costante geo-targeting per mercato. Check Elenco completo di ProxyHat per 195+ paesi supportati.

Attuazione di Python

Ecco un sistema di monitoraggio dei prezzi multi-mercato ProxyHat Python SDK.

Grattacielo a prezzo geografico

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import time
import random
from dataclasses import dataclass, asdict
from datetime import datetime
USER_AGENTS = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
]
PROXY_TEMPLATE = "http://USERNAME-country-{country}:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080"
@dataclass
class GeoPrice:
    product_id: str
    country: str
    price: float | None
    currency: str
    url: str
    in_stock: bool
    scraped_at: str
def get_geo_proxy(country_code: str) -> dict:
    """Get proxy configured for a specific country."""
    proxy = PROXY_TEMPLATE.format(country=country_code)
    return {"http": proxy, "https": proxy}
def scrape_price_for_region(product_url: str, country_code: str,
                             price_selector: str, currency: str) -> GeoPrice:
    """Scrape a product price from a specific geographic region."""
    headers = {
        "User-Agent": random.choice(USER_AGENTS),
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language": get_accept_language(country_code),
    }
    proxies = get_geo_proxy(country_code)
    try:
        response = requests.get(product_url, headers=headers,
                                proxies=proxies, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        price_el = soup.select_one(price_selector)
        price = None
        if price_el:
            price_text = price_el.get_text(strip=True)
            cleaned = "".join(c for c in price_text if c.isdigit() or c in ".,")
            # Handle European comma as decimal separator
            if "," in cleaned and "." in cleaned:
                cleaned = cleaned.replace(".", "").replace(",", ".")
            elif "," in cleaned:
                cleaned = cleaned.replace(",", ".")
            price = float(cleaned) if cleaned else None
        return GeoPrice(
            product_id=product_url,
            country=country_code,
            price=price,
            currency=currency,
            url=product_url,
            in_stock=True,
            scraped_at=datetime.utcnow().isoformat(),
        )
    except Exception as e:
        return GeoPrice(
            product_id=product_url,
            country=country_code,
            price=None,
            currency=currency,
            url=product_url,
            in_stock=False,
            scraped_at=datetime.utcnow().isoformat(),
        )
def get_accept_language(country_code: str) -> str:
    """Return appropriate Accept-Language for a country."""
    lang_map = {
        "US": "en-US,en;q=0.9",
        "GB": "en-GB,en;q=0.9",
        "DE": "de-DE,de;q=0.9,en;q=0.5",
        "FR": "fr-FR,fr;q=0.9,en;q=0.5",
        "JP": "ja-JP,ja;q=0.9,en;q=0.5",
        "BR": "pt-BR,pt;q=0.9,en;q=0.5",
        "IN": "en-IN,hi;q=0.9,en;q=0.5",
        "IT": "it-IT,it;q=0.9,en;q=0.5",
        "ES": "es-ES,es;q=0.9,en;q=0.5",
    }
    return lang_map.get(country_code, "en-US,en;q=0.9")

Monitor multi-market

class MultiMarketMonitor:
    """Monitor prices across multiple geographic markets."""
    def __init__(self):
        self.markets = {}
        self.results = []
    def add_market(self, country_code: str, marketplace_url: str,
                   price_selector: str, currency: str):
        """Register a market for monitoring."""
        self.markets[country_code] = {
            "url": marketplace_url,
            "selector": price_selector,
            "currency": currency,
        }
    def monitor_product(self, product_urls: dict[str, str]) -> list[GeoPrice]:
        """
        Monitor a product across all configured markets.
        product_urls: {"US": "https://amazon.com/dp/...", "DE": "https://amazon.de/dp/..."}
        """
        prices = []
        for country, url in product_urls.items():
            market = self.markets.get(country)
            if not market:
                continue
            price = scrape_price_for_region(
                url, country,
                market["selector"],
                market["currency"]
            )
            prices.append(price)
            print(f"  {country}: {price.currency} {price.price}")
            time.sleep(random.uniform(2, 5))
        return prices
    def compare_prices(self, prices: list[GeoPrice], base_currency_rates: dict) -> dict:
        """Compare prices across markets normalized to USD."""
        normalized = {}
        for p in prices:
            if p.price:
                rate = base_currency_rates.get(p.currency, 1.0)
                normalized[p.country] = {
                    "local_price": p.price,
                    "currency": p.currency,
                    "usd_equivalent": round(p.price / rate, 2),
                }
        if not normalized:
            return {}
        usd_prices = [v["usd_equivalent"] for v in normalized.values()]
        cheapest = min(usd_prices)
        most_expensive = max(usd_prices)
        return {
            "prices": normalized,
            "cheapest_market": [k for k, v in normalized.items()
                                if v["usd_equivalent"] == cheapest][0],
            "most_expensive_market": [k for k, v in normalized.items()
                                      if v["usd_equivalent"] == most_expensive][0],
            "price_spread_pct": round(
                (most_expensive - cheapest) / cheapest * 100, 1
            ) if cheapest > 0 else 0,
        }
# Example: Monitor a product across Amazon marketplaces
monitor = MultiMarketMonitor()
# Configure markets
monitor.add_market("US", "amazon.com", "span.a-price-whole", "USD")
monitor.add_market("DE", "amazon.de", "span.a-price-whole", "EUR")
monitor.add_market("GB", "amazon.co.uk", "span.a-price-whole", "GBP")
monitor.add_market("JP", "amazon.co.jp", "span.a-price-whole", "JPY")
# Monitor a specific product
prices = monitor.monitor_product({
    "US": "https://www.amazon.com/dp/B0CHX3QBCH",
    "DE": "https://www.amazon.de/dp/B0CHX3QBCH",
    "GB": "https://www.amazon.co.uk/dp/B0CHX3QBCH",
    "JP": "https://www.amazon.co.jp/dp/B0CHX3QBCH",
})
# Compare prices in USD
comparison = monitor.compare_prices(prices, {
    "USD": 1.0, "EUR": 0.92, "GBP": 0.79, "JPY": 149.5,
})
print(json.dumps(comparison, indent=2))

Node.js Attuazione

Un monitor multimercatore Node.js utilizzando SDK del nodo di ProxyHat.

const axios = require("axios");
const cheerio = require("cheerio");
const { HttpsProxyAgent } = require("https-proxy-agent");
function getGeoProxy(countryCode) {
  return `http://USERNAME-country-${countryCode}:PASSWORD@gate.proxyhat.com:8080`;
}
const LANG_MAP = {
  US: "en-US,en;q=0.9",
  GB: "en-GB,en;q=0.9",
  DE: "de-DE,de;q=0.9,en;q=0.5",
  FR: "fr-FR,fr;q=0.9,en;q=0.5",
  JP: "ja-JP,ja;q=0.9,en;q=0.5",
};
async function scrapeGeoPrice(url, countryCode, priceSelector, currency) {
  const agent = new HttpsProxyAgent(getGeoProxy(countryCode));
  try {
    const { data } = await axios.get(url, {
      httpsAgent: agent,
      headers: {
        "User-Agent":
          "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
        "Accept-Language": LANG_MAP[countryCode] || "en-US,en;q=0.9",
      },
      timeout: 30000,
    });
    const $ = cheerio.load(data);
    let priceText = $(priceSelector).first().text().trim();
    let price = parseFloat(priceText.replace(/[^0-9.,]/g, "").replace(",", ".")) || null;
    return {
      country: countryCode,
      price,
      currency,
      url,
      inStock: true,
      scrapedAt: new Date().toISOString(),
    };
  } catch (err) {
    return { country: countryCode, price: null, currency, url, inStock: false, scrapedAt: new Date().toISOString() };
  }
}
async function monitorMultiMarket(productUrls, markets) {
  const results = [];
  for (const [country, url] of Object.entries(productUrls)) {
    const market = markets[country];
    if (!market) continue;
    const result = await scrapeGeoPrice(url, country, market.selector, market.currency);
    results.push(result);
    console.log(`${country}: ${result.currency} ${result.price}`);
    await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000 + Math.random() * 3000));
  }
  return results;
}
function comparePrices(results, rates) {
  const normalized = {};
  for (const r of results) {
    if (r.price) {
      const rate = rates[r.currency] || 1;
      normalized[r.country] = {
        localPrice: r.price,
        currency: r.currency,
        usdEquivalent: Math.round((r.price / rate) * 100) / 100,
      };
    }
  }
  const usdPrices = Object.values(normalized).map((v) => v.usdEquivalent);
  const cheapest = Math.min(...usdPrices);
  const mostExpensive = Math.max(...usdPrices);
  return {
    prices: normalized,
    cheapestMarket: Object.keys(normalized).find((k) => normalized[k].usdEquivalent === cheapest),
    mostExpensiveMarket: Object.keys(normalized).find(
      (k) => normalized[k].usdEquivalent === mostExpensive
    ),
    priceSpreadPct: cheapest > 0 ? Math.round(((mostExpensive - cheapest) / cheapest) * 1000) / 10 : 0,
  };
}
// Usage
const markets = {
  US: { selector: "span.a-price-whole", currency: "USD" },
  DE: { selector: "span.a-price-whole", currency: "EUR" },
  GB: { selector: "span.a-price-whole", currency: "GBP" },
  JP: { selector: "span.a-price-whole", currency: "JPY" },
};
monitorMultiMarket(
  {
    US: "https://www.amazon.com/dp/B0CHX3QBCH",
    DE: "https://www.amazon.de/dp/B0CHX3QBCH",
    GB: "https://www.amazon.co.uk/dp/B0CHX3QBCH",
    JP: "https://www.amazon.co.jp/dp/B0CHX3QBCH",
  },
  markets
).then((results) => {
  const comparison = comparePrices(results, { USD: 1.0, EUR: 0.92, GBP: 0.79, JPY: 149.5 });
  console.log(JSON.stringify(comparison, null, 2));
});

Strategie di monitoraggio multi-market

Normalizzazione della valuta

Per confrontare i prezzi in modo significativo, normalizzare tutti i prezzi a una valuta di base. Utilizzare un API tasso di cambio affidabile (tassi di cambio aperti, tassi della BCE) e i tassi di aggiornamento giornalieri. Conservare sia i prezzi locali che normalizzati per un'accurata analisi storica.

Gestione fiscale

I prezzi in diversi mercati includono diversi livelli fiscali:

Programma di monitoraggio

Non tutti i mercati hanno bisogno della stessa frequenza di controllo. Prioritize basato sull'impatto aziendale:

• Mercati primari: Le vostre principali regioni di vendita — controllare ogni 1-2 ore.
• Obiettivi di espansione: Mercati che si sta entrando — controllare ogni 4-6 ore.
• Mercati di riferimento: I mercati per il benchmarking solo — controllano ogni giorno.

Rilevamento delle strategie di Geo-Pricing

Con i dati multi-mercato, è possibile identificare strategie di prezzi concorrenti:

• Prezzi globali uniformi: Stesso prezzo (dopo la conversione di valuta) ovunque. Comune per prodotti digitali.
• Prezzo corretto PPP: Prezzi più bassi nei mercati a basso reddito. Comune per SaaS e software.
• Prezzi basati sulla concorrenza: I prezzi variano a seconda del mercato in base alla pressione competitiva locale.
• Costo-plus prezzi: Prezzi diversi che riflettono diverse spese di spedizione, stoccaggio e tasse.

Asporto chiave: il monitoraggio multi-mercato rivela strategie di prezzi invisibili all'analisi di mercato unico. Un concorrente che offre il 30% di prezzi più bassi in un mercato segnala un'espansione aggressiva o una diversa struttura di costo degno di indagine.

Gestione delle sfide comuni

Redirect regionali

Alcuni siti reindirizzano gli utenti alle versioni regionali basate su IP. Con i proxy geo-targeted, si desidera questo reindirizzamento — si porta al prezzo regionale corretto. Non seguire redirect cross-region, in quanto indicano che la posizione IP non corrisponde al mercato di destinazione.

Differenze di contenuto

La disponibilità del prodotto varia per regione. Un prodotto venduto su amazon.com potrebbe non esistere su amazon.de. Gestisci le risposte 404 e i prodotti non disponibili con grazia nella tua pipeline di monitoraggio.

Scraping Etiquette

Quando si monitora più regioni, si sta effettivamente raschiando più siti web separati. Applicare migliori pratiche per evitare blocchi indipendentemente per mercato. Ciò che funziona per amazon.com può avere bisogno di diversi tuning per amazon.co.jp.

Memorizzazione dei dati per i dati multi-market

CREATE TABLE geo_price_history (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    product_id VARCHAR(100) NOT NULL,
    country_code VARCHAR(2) NOT NULL,
    local_price DECIMAL(12, 2),
    currency VARCHAR(3),
    usd_equivalent DECIMAL(12, 2),
    exchange_rate DECIMAL(10, 6),
    in_stock BOOLEAN,
    scraped_at TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);
CREATE INDEX idx_geo_price_product_country
    ON geo_price_history (product_id, country_code, scraped_at DESC);
-- Query: Price spread across markets for a product
SELECT
    country_code,
    AVG(usd_equivalent) AS avg_usd_price,
    MIN(usd_equivalent) AS min_usd_price,
    MAX(usd_equivalent) AS max_usd_price
FROM geo_price_history
WHERE product_id = 'B0CHX3QBCH'
  AND scraped_at >= now() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY country_code
ORDER BY avg_usd_price;

Asporto chiave

• I prezzi del commercio elettronico variano in modo significativo dalla geografia — il monitoraggio di un mercato dà un quadro competitivo incompleto.
• I proxy residenziali geo-targeted sono essenziali: utilizzare il livello di paese di ProxyHat per accedere ai prezzi regionali autentici.
• Normalizzare i prezzi in una valuta di base per un significativo confronto tra i mercati.
• Conto per differenze fiscali (VAT-inclusive vs pre-tax) quando si confrontano i prezzi.
• Abbinamento Accettare-Language intestazioni al paese di destinazione per risultati accurati.
• Priorizzare la frequenza di monitoraggio per importanza di mercato per ottimizzare l'utilizzo del proxy.

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