Các quyết định trong thương mại điện tử được đưa ra nhanh hơn cả thị trường chứng khoán: giá được điều chỉnh bằng thuật toán, hàng tồn kho “bốc hơi” theo thời gian thực, còn các chương trình khuyến mãi của đối thủ có thể khởi động bất ngờ. Trong bối cảnh như vậy, chỉ có phân tích dữ liệu từ Ozon – tức thu thập tự động dữ liệu công khai từ nền tảng – mới mang lại lợi thế thông tin vững chắc cho chủ sở hữu thương hiệu hoặc bộ phận phân tích.
Giới thiệu về việc phân tích dữ liệu từ các sàn thương mại điện tử
Mỗi sàn thương mại điện tử là một “gian hàng” năng động: trang HTML được tạo ra tức thì, một phần dữ liệu được tải qua AJAX, và cơ chế bảo vệ khỏi bot liên tục được nâng cấp.
Tại sao cần thu thập dữ liệu từ Ozon?
Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ sàn Ozon không chỉ là một nhiệm vụ kỹ thuật, mà còn là một chiến lược cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường. Việc giám sát thường xuyên giá cả, danh mục sản phẩm và hoạt động của đối thủ thông qua thu thập dữ liệu tự động giúp các công ty dự đoán nhu cầu chính xác hơn, quản lý hàng tồn kho hiệu quả và gia tăng lợi nhuận. Tại sao cần phân tích dữ liệu từ Ozon? Vì điều này giúp doanh nghiệp giải quyết ba nhiệm vụ sau:
Định giá. Việc thường xuyên cập nhật tình hình thị trường cho phép thiết lập bảng giá thông minh và tránh rơi vào các cuộc chiến về giá.
Danh mục sản phẩm. Khi nhìn thấy những mã SKU nào của đối thủ đang “tăng vọt” hoặc “tụt dốc”, các công ty có thể tung ra SKU của riêng mình nhanh hơn so với mặt bằng chung của thị trường.
Đối thủ cạnh tranh. Các chỉ số dịch vụ (xếp hạng, thời gian giao hàng) giúp đánh giá mức độ nghiêm trọng và sức cạnh tranh của từng điểm bán hàng xung quanh bạn.
Nói ngắn gọn, việc phân tích dữ liệu từ Ozon giúp chuyển dòng số liệu thô thành câu trả lời cho câu hỏi: “Ngày mai phải làm gì?” Tính hợp pháp và đạo đức của việc thu thập dữ liệu tự động (scraping)
Việc thu thập dữ liệu tự động có hợp pháp không?
Luật pháp Nga không cấm sử dụng thông tin công khai, nhưng ngày càng có nhiều vụ kiện liên quan đến việc vi phạm thỏa thuận người dùng của nền tảng và tạo tải trọng cao lên hệ thống.
Để tránh rủi ro pháp lý, bạn nên:
- Thêm độ trễ (delay) trong mã khi gửi yêu cầu đến trang web.
- Tránh sao chép các tệp phương tiện (media) có bản quyền.
- Lưu trữ nhật ký (log) các truy vấn để phục vụ kiểm toán sau này.
Bắt đầu phân tích dữ liệu từ Ozon
Cấu hình môi trường và lựa chọn công cụ
Khi phát triển công cụ phân tích dữ liệu từ Ozon, một trong những câu hỏi quan trọng là lựa chọn thư viện Python phù hợp để tự động hóa quá trình. Phổ biến nhất là hai thư viện: BeautifulSoup và Selenium.
Python script: BeautifulSoup vs. Selenium
Mặc dù cả hai đều dùng cho web scraping, nhưng chúng có sự khác biệt rõ rệt về hiệu quả, tốc độ và khả năng mở rộng.
Đặc điểm của BeautifulSoup:
- Phù hợp với các trang tĩnh (static page).
- Tốc độ xử lý HTML nhanh.
- Tiêu thụ ít tài nguyên hệ thống.
- Không hỗ trợ nội dung JavaScript động.
Đặc điểm của Selenium:
- Mô phỏng trình duyệt đầy đủ.
- Hỗ trợ nội dung tải động qua JavaScript.
- Có thể mô phỏng hành vi người dùng.
- Tiêu thụ nhiều RAM và CPU hơn.
BeautifulSoup là một thư viện Python được tạo ra để trích xuất dữ liệu từ tài liệu HTML hoặc XML. Ưu điểm chính của nó là khả năng xử lý nhanh các đoạn mã HTML đã tải về và yêu cầu tài nguyên rất ít. Tuy nhiên, BeautifulSoup không thể tương tác với các phần tử được tạo động bằng JavaScript.
Việc sử dụng BeautifulSoup là hợp lý nếu bạn chỉ cần phân tích nhanh mã HTML đã được lấy trước bằng thư viện khác như requests. Đây là giải pháp lý tưởng cho việc trích xuất dữ liệu hàng loạt từ các trang có cấu trúc đơn giản.
Kịch bản sử dụng BeautifulSoup (ví dụ):
- Lấy mã HTML bằng requests.
- Phân tích cấu trúc trang đã biết trước.
- Trích xuất nhanh thông tin (giá, tên, mô tả sản phẩm).
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = ‘https://www.ozon.ru/product/sample-product/’
headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0’}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)
product_title = soup.select_one(‘h1.product-name’).text.strip()
price = soup.select_one(‘span.price’).text.strip()
print(f’Tên: {product_title}, Giá: {price}’)
Tuy nhiên, nếu trang web sử dụng AJAX hoặc tải nội dung động, thì BeautifulSoup trở nên vô dụng.
Ngược lại, Selenium trở thành một giải pháp toàn diện, mô phỏng hành vi của người dùng thực. Nó có khả năng xử lý các trang chứa nội dung JavaScript, thực hiện các thao tác như nhấp chuột vào nút, điền vào biểu mẫu và tương tác với bất kỳ phần tử động nào trên trang web. Selenium sử dụng công cụ trình duyệt (ví dụ: ChromeDriver) để chạy trình duyệt thực trong chế độ nền.
Khi nào nên sử dụng Selenium?
Bạn nên chọn Selenium nếu:
- Cần phân tích các trang sử dụng JavaScript hoặc AJAX.
- Cần mô phỏng hành vi người dùng, ví dụ như đăng nhập vào tài khoản cá nhân.
- Trang có các biện pháp chống bot như captcha, và bạn cần giả lập hành vi con người để vượt qua các rào cản này.
Ví dụ cơ bản về cách sử dụng Selenium để phân tích dữ liệu từ Ozon:
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(‘–headless’) # Chạy không có GUI
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get(‘https://www.ozon.ru/product/sample-product/’)
time.sleep(5) # Chờ cho đến khi trang được tải đầy đủ
product_title = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ‘h1.product-name’).text
price = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ‘span.price’).text
print(f’Tên: {product_title}, Giá: {price}’)
driver.quit()
Cái giá phải trả cho sự tiện lợi và đầy đủ chức năng của Selenium là mức tiêu thụ tài nguyên máy tính rất lớn. Khi chạy đồng thời nhiều trình duyệt, bạn có thể gặp giới hạn về bộ nhớ RAM và hiệu suất CPU.
Vì vậy, các lập trình viên thường kết hợp cả hai thư viện trong cùng một tác vụ. Selenium chỉ được sử dụng ở giai đoạn tải đầy đủ trang (bao gồm JavaScript), sau đó mã HTML được chuyển sang BeautifulSoup để phân tích nhanh. Đây là giải pháp tối ưu về tốc độ và hiệu quả tài nguyên khi cần phân tích dữ liệu quy mô lớn từ sàn Ozon.
Lựa chọn công cụ phụ thuộc vào mục tiêu, cấu trúc website và quy mô dự án. Việc kết hợp hợp lý giữa BeautifulSoup và Selenium sẽ giúp bạn tạo ra một công cụ mạnh mẽ, ổn định, có khả năng cung cấp dữ liệu mới và chính xác từ nền tảng Ozon một cách đều đặn.
Bằng cách kết hợp chúng, bạn có được sự linh hoạt trong quá trình phát triển. Thực tế, nhiều dự án phân tích dữ liệu Ozon bằng Python bắt đầu bằng Selenium và kết thúc bằng phân tích HTML nhẹ nhàng với BeautifulSoup.
Sử dụng proxy di động để vượt qua chặn truy cập
Ozon giới hạn tần suất truy cập theo địa chỉ IP. Proxy di động của các nhà mạng trông giống lưu lượng truy cập tự nhiên đối với bộ lọc chống bot, vì vậy nhu cầu đối với proxy di động từ LTESOCKS ngày càng tăng. Bạn sẽ nhận được một dải địa chỉ IP động, giúp giảm thiểu khả năng bị chặn mà không cần thiết lập hệ thống xoay vòng IP phức tạp.
Trình duyệt chống phát hiện (Anti-detect browser) cho truy vấn hàng loạt
Các hình thức chặn dựa trên sinh trắc học trình duyệt (Canvas, WebGL, phông chữ) ngày càng phổ biến hơn cả reCAPTCHA.
Các nền tảng anti-detect cho phép tạo ra những “danh tính số” riêng biệt cho từng luồng truy cập. Nếu bạn đã viết xong parser cho Ozon và cần chạy hàng trăm phiên song song, thì anti-detect browser là công cụ không thể thiếu.
Triển khai quá trình phân tích dữ liệu từ Ozon
Trong phần lõi kỹ thuật của dự án, có ba nhiệm vụ chính:
1. Lấy HTML và trích xuất thông tin sản phẩm
Đợi đến khi trạng thái networkidle (tức là khi tất cả kết nối mạng đã hoàn tất) trong Selenium. Trích xuất thông tin như tên sản phẩm, giá, SKU, liên kết, đánh giá bằng CSS selector, và có thể dùng biểu thức chính quy (regex) dự phòng trong trường hợp tên lớp CSS bị thay đổi.
2. Xử lý phân trang và yêu cầu AJAX
Hầu hết các danh mục sản phẩm có URL dạng ?page=2. Tuy nhiên, một số phần như “Ưu đãi khuyến mãi” được tải ngầm qua các yêu cầu XHR-json. Chặn bắt các yêu cầu này qua DevTools giúp bỏ qua giao diện người dùng và tăng tốc parser Ozon lên nhiều lần.
3. Lưu trữ dữ liệu vào CSV hoặc cơ sở dữ liệu
Nếu cần phân tích nhanh, khối lượng nhỏ, hãy dùng tệp CSV, dễ mở bằng Excel hoặc Google Sheets. Với dự án lớn hơn, nên dùng cơ sở dữ liệu như PostgreSQL để tận dụng truy vấn SQL, cập nhật tự động và lưu trữ có cấu trúc. Định dạng jsonb trong PostgreSQL giúp lưu dữ liệu có cấu trúc thay đổi linh hoạt, tránh phải viết migration khi Ozon thay đổi giao diện.
Phân tích dữ liệu đã thu thập
Khi việc thu thập kết thúc, bước quan trọng không kém là phân tích dữ liệu. Đây là cách biến số liệu thô từ Ozon thành quyết định chiến lược cụ thể. So sánh giá và phát hiện giảm giá. Parser sẽ tạo bảng so sánh giá tối thiểu/trung bình/tối đa theo mã hàng (SKU). Theo dõi sự thay đổi giá theo ngày giúp phát hiện sớm các chiến dịch khuyến mãi trước khi chúng được công bố công khai.
Xác định sản phẩm phổ biến
Số lượng đánh giá tương quan với doanh số. Tăng đột biến đánh giá thường báo hiệu giá sắp tăng do nhu cầu cao. Sắp xếp sản phẩm theo số bình luận mới để phát hiện bestseller trước khi nó đạt đỉnh.
Theo dõi hoạt động của đối thủ
Kiểm tra tần suất thay đổi giá, tốc độ ra mắt SKU mới, cập nhật hình ảnh/mô tả. Giúp bộ phận thương mại phản ứng nhanh với các chiến dịch của đối thủ. Brand manager cũng có thể phát hiện sớm nguyên nhân giảm nhu cầu.
Thực tiễn và lời khuyên tối ưu
Xoay vòng proxy và giới hạn tốc độ. Gợi ý: Sau 10 truy vấn → đổi IP + chờ ngẫu nhiên 4–7 giây. Nên dùng proxy riêng để tra cứu Google. Duy trì danh sách IP bị cấm và tự động cập nhật proxy pool.
Vượt captcha và giới hạn API
Ozon sử dụng nhiều hình thức bảo vệ: captcha, throttling API. Dùng các dịch vụ giải captcha qua API giúp tự động hóa nhưng tăng chi phí. Một giải pháp khác là dùng Seller API chính thức từ Ozon:
- Cho phép lấy dữ liệu lên đến 100 SKU/lần
- Ổn định, tránh bị chặn, mặc dù giới hạn theo quota.
Nếu bạn gặp rào cản về khu vực truy cập hoặc CDN, hãy dùng VPN (OpenVPN) để tạo kết nối an toàn và ổn định.
Lập kế hoạch mở rộng và tự động hóa
Quản lý khối lượng lớn cần hệ thống hàng đợi (RabbitMQ), container hóa (Docker). Kết hợp giám sát qua Prometheus + Grafana để:
- Cảnh báo sớm,
- Tự động khởi động lại parser nếu có lỗi,
- Giữ cho hệ thống liên tục và ổn định ngay cả khi Ozon thay đổi giao diện.
Tổng kết
Tự động hóa việc thu thập dữ liệu là cách để kiểm soát biên lợi nhuận, tồn kho và độ phủ thương hiệu. Nếu Ozon thay đổi cấu trúc DOM vào ngày mai, pipeline vững chắc sẽ tái cấu hình chỉ trong vài giờ. Nếu đối thủ điều chỉnh giá, dashboard sẽ cảnh báo ngay qua Slack.
Khi bạn đã làm chủ các kỹ thuật trên, việc phân tích dữ liệu từ Ozon sẽ trở thành một nhiệm vụ thường ngày, còn mỗi lần thu thập dữ liệu sẽ dẫn đến hành động cụ thể: giảm giá, điều chỉnh nhập hàng, hay ra mắt lô sản phẩm thử nghiệm (test-batch). Nếu bạn muốn, mình có thể tiếp tục phần ví dụ mã Python cụ thể hoặc giúp bạn tạo parser Ozon hoàn chỉnh.
