> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.octoparse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Surveillance des prix par web scraping > Comment détaillants, marques et marketplaces suivent les prix concurrents, normalisent les SKU, détectent les changements et déclenchent des alertes. La Surveillance des prix transforme le web scraping en système opérationnel pour les décisions commerciales. Un outil collecte prix, disponibilité, promotions, livraison, vendeurs et notes chez les concurrents ou sur les marketplaces. L’entreprise ajuste ensuite ses tarifs, détecte les violations du prix minimum annoncé (MAP), surveille les ruptures ou comprend le marché. L’extraction n’est qu’une partie du travail. Il faut surtout faire correspondre les produits équivalents, choisir la bonne fréquence, normaliser les signaux de prix et n’alerter que lorsqu’un changement est significatif. ## Qui surveille les prix ? * **Détaillants** suivant prix et assortiment concurrents. * **Marques** contrôlant vendeurs, revendeurs non autorisés et respect du MAP. * **Marketplaces** surveillant vendeurs, stocks et dynamique des catégories. * **Équipes d’investissement et de recherche** utilisant les prix comme signal de demande ou d’inflation. * **Équipes achats** observant les changements de catalogues fournisseurs. Une marque peut suivre ses 500 principaux SKU sur Amazon, Walmart, eBay et des détaillants spécialisés. Un vendeur peut contrôler une catégorie toutes les heures pendant une promotion, puis quotidiennement. ## Données à collecter | Champ | Intérêt | | --------------------------- | ---------------------------------------------------- | | Titre du produit | Référence lisible et indice de correspondance | | URL du produit | Provenance et cible d’actualisation | | SKU, ASIN, GTIN, UPC, MPN | Correspondance entre sites | | Prix actuel | Valeur centrale de la surveillance | | Prix catalogue ou d’origine | Analyse des remises et promotions | | Frais de livraison | Coût total rendu | | Disponibilité ou stock | Un prix ne compte pas si le produit est indisponible | | Vendeur | Analyse des marketplaces et revendeurs | | Note et nombre d’avis | Contexte de demande et de confiance | | Attributs de variante | Taille, couleur, quantité, région | | Horodatage de collecte | Historique et alertes | Les Modèles Amazon séparent souvent listes et pages détaillées. Les listes donnent largeur — titre, prix, note, avis, image, ASIN, URL — et les détails ajoutent vendeur, description, caractéristiques, spécifications, classement, variantes, stock et avis. Pour les prix, analysez souvent les listes, puis actualisez les détails des produits modifiés. ## Correspondance des SKU C’est la partie la plus difficile, car les sites décrivent différemment un même article. Privilégiez les identifiants exacts : * ASIN pour les flux propres à Amazon * UPC, EAN ou GTIN pour les produits emballés * MPN pour les pièces fabricant * SKU pour votre propre catalogue À défaut, combinez des signaux approximatifs : * Titre normalisé * Marque * Numéro de modèle * Quantité par lot * Taille ou volume * Couleur ou variante * Similarité d’image * Chemin de catégorie Ne signalez aucun écart avant d’avoir une correspondance fiable. Un lot de 2 et un lot de 6 peuvent se ressembler, mais leur économie unitaire diffère totalement. ## Fréquence d’extraction | Scénario | Fréquence typique | | ------------------------------------ | -------------------------------------------- | | Prix de marketplace à fort volume | Toutes les heures ou plusieurs fois par jour | | Surveillance MAP d’une marque | Quotidienne | | Étude de catégories de longue traîne | Hebdomadaire | | Promotions ou fêtes | Plus fréquente pendant l’événement | | Contrôle des stocks | Toutes les heures si le stock est volatil | Une fréquence accrue n’est pas toujours meilleure : elle augmente coûts, blocages et stockage. Partez de la décision métier ; si les tarifs sont ajustés chaque jour, un contrôle horaire peut seulement créer du bruit. ## Détection des changements Le système doit distinguer les événements : * Prix inférieur à un seuil * Variation concurrente supérieure à X % * Changement de vendeur sur une annonce * Rupture ou retour en stock * Début ou fin d’une promotion * Bond du nombre d’avis ou changement de note Stockez des instantanés au lieu d’écraser les lignes. L’historique permet de calculer volatilité, remise moyenne, durée des ruptures et calendrier promotionnel. ## Pièges courants * **Ignorer la livraison.** Un article moins cher avec des frais élevés ne l’est pas forcément au total. * **Mélanger les variantes.** Taille, couleur, quantité et abonnement changent le prix. * **Extraire seulement les résultats.** Les listes peuvent omettre vendeur, stock, coupon ou variante. * **Trop alerter.** Les faibles variations masquent les changements importants. * **Oublier l’heure source.** Sans horodatage, aucune analyse de tendance n’est possible. ## Modèle ou Flux de travail personnalisé Les Modèles conviennent aux cibles courantes et champs standard. Les Modèles Amazon d’Octoparse couvrent listes, détails, Prime et avis ; Apify et Bright Data proposent des solutions similaires. Ils réduisent le travail de Pagination, analyse, anti-blocage et export. Les flux personnalisés sont préférables pour faire correspondre des SKU entre nombreux détaillants, créer des alertes spécifiques ou intégrer des moteurs tarifaires : 1. Collecter les enregistrements sources. 2. Normaliser et rapprocher les produits. 3. Stocker des instantanés horodatés. 4. Comparer avec l’état précédent. 5. Envoyer uniquement les changements significatifs aux alertes, outils BI ou systèmes de retarification. La Surveillance des prix réussit lorsque l’extraction produit une décision fiable, pas seulement une feuille de prix.