亮数据与 AI 深度集成：构建电商策略自动化系统新范式
目录
- 1.引言：电商增长遇瓶颈，AI 能否破局？
- 2.挖掘痛点：精准营销为何难以落地？
- 3.解决之道：为什么选择亮数据而不是传统爬虫？
- 3.1轻松绕过反爬机制，保障数据采集稳定性
- 3.2 零代码门槛，人人可用的数据采集工具
- 3.3 高质量结构化数据，降低处理成本
- 3.4 合规采集，规避法律风险
- 4.数据驱动：如何高效抓取用户行为数据？
- 4.1 用 Scraping Browser 获取商品评价，洞察用户声音
- 4.2 用 Web Scrapers API 获取购买数据，掌握消费趋势
- 5.AI 加持：用 DeepSeek-R1 解锁用户深层偏好
- 6.亮数据与 AI 深度集成：构建电商策略自动化系统
- 6.1数据采集引擎：突破反爬壁垒的“智能入口”
- 6.2实时数据处理层：清洗、结构化与特征工程
- 6.3AI 决策引擎：一键生成个性化营销策略
- 6.4效果监控与模型优化：让策略越用越聪明
- 6.5核心代码
- 7.技术亮点解析：系统高效运转的核心驱动力
- 7.1动态代理融合技术：反爬对抗的 “智能大脑”
- 7.2AI-Data 联合特征工程：数据价值的深度挖掘
- 7.3策略动态编译系统：策略生成的 “代码工厂”
- 8.总结：打造可复制的智能电商增长引擎
1.引言：电商增长遇瓶颈，AI 能否破局？
在竞争激烈、用户规模不断扩大的电商行业，企业都渴望以精准营销策略提升用户消费频次和金额，增强用户忠诚度。一位深耕3C数码领域的电商朋友找到我，其线上店铺虽有稳定客群，但增长陷入瓶颈，希望借助AI制定既能刺激消费又能盈利的营销策略。
2.挖掘痛点：精准营销为何难以落地？
深入沟通后发现，朋友遇到的核心问题是缺乏精准数据支撑。一方面不了解用户购买偏好，另一方面难以挖掘潜在爆款，导致营销资源错配，错失市场机遇。解决这些问题，关键在于用详实用户行为数据支撑AI设计营销策略，而这又依赖快速高效地从电商平台收集数据。
传统数据采集与营销策略存在反爬致数据获取难、人工配置规则效率低、策略迭代周期长的弊端。为了解决这一难题我利用“亮数据+AI”的组合构建了一个电商决策自动化系统，实现了从数据采集到策略执行的智能化。
3.解决之道：为什么选择亮数据而不是传统爬虫？
在解决该需求时，选择亮数据而非传统爬虫，主要基于以下几方面原因：
3.1轻松绕过反爬机制，保障数据采集稳定性
电商平台为保护数据安全与用户隐私，普遍设置了严格的反爬机制。传统爬虫极易触发这些机制，像IP封禁、验证码验证以及访问频率限制等问题频发。一旦触发，数据采集工作会受到严重阻碍，甚至导致数据采集中断。而亮数据拥有庞大的7200万+住宅代理IP资源，覆盖195个国家地区，可通过自动轮换IP的功能，模拟真实用户的不同地理位置访问行为，有效绕过电商平台的反爬措施。其动态代理还能实时监测网站响应，智能调整采集策略，保证采集过程稳定持续，大大提升采集成功率。
3.2 零代码门槛，人人可用的数据采集工具
使用传统爬虫进行数据采集，需要具备深厚的编程技能，包括复杂的代码编写、对HTML和CSS结构的深入理解、模拟登录以及Cookie处理等操作，这对于非技术专业人员来说难度极大。即使是技术人员，面对不断更新的网站结构和升级的反爬机制，也需要频繁调试代码，耗费大量时间和精力。亮数据提供了Web Scraper IDE等可视化界面工具，无需编写复杂代码，用户通过简单的鼠标操作，就能完成数据采集任务的配置，大大降低了技术门槛，提高了工作效率。
3.3 高质量结构化数据，降低处理成本
传统爬虫采集到的数据往往格式混乱，包含大量冗余和无效信息，需要投入大量时间和人力进行清洗、去重和整理，增加了数据处理成本。亮数据的网页抓取工具不仅能高效采集数据，还能对数据进行初步的结构化处理，输出格式整齐、规范的数据，减少了后续数据处理的工作量，提高了数据质量，为LLM分析用户行为提供了更可靠的数据基础。
3.4 合规采集，规避法律风险
在数据采集过程中，合规性至关重要。传统爬虫若使用不当，很容易违反法律法规，给企业带来法律风险。亮数据严格遵循全球数据法规，通过匿名化与加密技术，保障数据采集全程合法合规，保护用户隐私安全，让企业无后顾之忧。
4.数据驱动：如何高效抓取用户行为数据？
4.1 用 Scraping Browser 获取商品评价，洞察用户声音
获取电商平台用户行为数据涉及到一个常见且棘手的问题–代理服务器封禁。在这种情况下，亮数据的Scraping Browser成为了我的得力助手。支持多种代理网络、还兼容主流的编程语言和框架。利用Scraping Browser 提供的API和工具包，我通过设置代理地址、端口或者请求头参数，就可以轻松绕过网站的反爬机制，轻松处理复杂的身份验证流程和破解CAPTCHA验证码。
首先是获取用户对商品的评价数据，选择Proxies&Scraping -->浏览器API
填写通道名称–>打开CAPTCHA解决器–>添加
成功后选择–>测试环境
操作平台有可用的代码示例
以亚马逊平台的电脑产品为例首先获取用户对商品的评价数据，python代码如下：
from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
import pandas as pd
# 替换为你自己的信息即可
AUTH = 'brd-customer-您的客户 ID-zone-您的区域:您的密码'
SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'
def main():
print('连接到 Scraping Browser...')
sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')
with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
print('连接成功！正在导航到亚马逊电脑产品列表...')
driver.get('https://www.amazon.com/s?k=laptop')
print('页面加载完成！正在提取商品链接...')
driver.implicitly_wait(10)
# 获取所有商品的容器
products = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@data-component-type="s-search-result"]')
product_links = []
for link in product_links:
print(f'正在访问商品页面: {link}')
driver.get(link)
try:
# 找到评价页面链接
review_link = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//a[@data-hook="see-all-reviews-link-foot"]'))
).get_attribute('href')
driver.get(review_link)
# 获取该款式的所有评价数
try:
total_reviews_count = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@data-hook="total-review-count"]'))
).text
except:
total_reviews_count = None
# 获取评价容器
reviews = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH, '//div[@data-hook="review"]'))
)
for review in reviews:
try:
# 提取评价标题
title = review.find_element(By.XPATH, './/a[@data-hook="review-title"]').text
except:
title = None
try:
# 提取评价内容
content = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="review-body"]').text
except:
content = None
try:
# 提取评价星级
rating = review.find_element(By.XPATH, './/i[@data-hook="review-star-rating"]').text
except:
rating = None
try:
# 提取评价者
reviewer = review.find_element(By.XPATH, './/span[@class="a-profile-name"]').text
except:
reviewer = None
try:
# 提取评价时间
review_date = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="review-date"]').text
except:
review_date = None
try:
# 提取评价的评价数
review_helpful_count = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="helpful-vote-statement"]').text
except:
review_helpful_count = None
all_reviews.append({
'评价网址': review_link,
'评价标题': title,
'评价内容': content,
'评价星级': rating,
'评价者': reviewer,
'评价时间': review_date,
'该款式的所有评价数': total_reviews_count,
'评价的评价数': review_helpful_count
})
except:
print('未找到该商品的评价页面')
# 将数据保存到 DataFrame
df = pd.DataFrame(all_reviews)
# 将数据保存到 CSV 文件
df.to_csv('amazon_laptop_reviews.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
print('数据提取完成，已保存到 amazon_laptop_reviews.csv')
if __name__ == '__main__':
main()
只需要等待一会儿商品评价数据就采集（可获取 JSON 或 CSV 格式的结构化数据）出来了，我们可选csv文件格式下载打开
此外我还利用亮数据集成的AI工具帮我们生成过滤器高效进行数据的筛选。
4.2 用 Web Scrapers API 获取购买数据，掌握消费趋势
在获取用户购买数据时，我选用了亮数据提供的一种极为便捷的方式，该方式无需编写大量代码，对非专业技术人员十分友好。
具体而言，我使用了亮数据的网页抓取 API。它针对 100 多个网站进行了深度定制，为每个网站都量身打造了专属的爬虫方案，能够全面覆盖各类复杂的应用场景。借助这一 API，无需具备深厚的编程功底，也无需编写复杂繁琐的代码。只需在可视化界面上进行简单的配置操作，即可轻松获取所需的用户购买数据。
登录以后进入控制台,点击 左侧 Web Scrapers 进入网络爬虫市场Web爬虫库中有各种网站的丰富爬虫应用可以直接使用。
在其中定位到amazon网站，可以看到有一项按照商品类别来抓取的工具，这就是我们的目标了
我们选择 抓取API，点击进行无代码抓取
这里我们需要按照自己需要的商品的网页链接填入，再选择好商品排序依据，还是以亚马逊平台的电脑商品为例。
Best Sellers：按畅销程度排序，能获取畅销商品相关数据，可了解热门商品购买情况。
Avg. Customer Review：按平均客户评价排序，方便获取评价高的商品数据，用于分析受好评商品特点。
填写完毕选择下方的 start collecting 开始收集数据。，可以看到该抓取器很快就抓取成功了并返回了数据。
5.AI 加持：用 DeepSeek-R1 解锁用户深层偏好
将亮数据所采集的用户行为数据精准投喂至DeepSeek-R1模型。该模型凭借强大的数据分析能力，对用户的购买记录、浏览偏好、评价内容等多维度信息进行深度剖析。不仅清晰划分出高、中、低价值用户群体，还精准洞悉不同用户对游戏本、商务本等各类产品的偏好倾向，以及购买时间分布规律。
基于这些深入的数据洞察，紧密贴合商家提升用户复购率、拓展市场份额等核心诉求，DeepSeek-R1模型迅速构建起一套极具针对性的营销策略体系。针对高、中、低价值用户通过精准施策，实现营销资源的高效配置，驱动业务增长。
6.亮数据与 AI 深度集成：构建电商策略自动化系统
此系统实现了==“数据采集→AI 分析→策略生成→效果反馈” ==的自动化闭环，策略迭代周期从周级压缩至分钟级，快速响应市场变化，抢占营销先机。系统集成亮数据智能反检测系统，自动识别新型反爬机制，保障数据采集稳定性，确保数据获取持续高效，通过 Serverless 架构实现弹性计算，数据处理成本降至传统方案的 1/17，降低技术投入门槛，中小商家亦可轻松部署。
6.1数据采集引擎：突破反爬壁垒的“智能入口”
依托亮数据的 Scraping Browser ，系统实现高效合规的数据采集：
Scraping Browser：支持 Selenium/Puppeteer 等主流框架，通过 7200 万 + 住宅代理 IP 池（覆盖 195 个国家）自动轮换 IP，模拟真实用户行为，绕过亚马逊、淘宝等平台的反爬机制，解决 CAPTCHA 验证和代理封禁问题。其动态代理还能实时监测网站响应，智能调整采集策略，保障采集过程稳定持续。
6.2实时数据处理层：清洗、结构化与特征工程
采集的原始数据先经自动化清洗，借助规则引擎剔除无效字段、映射“评价星级”为数值型数据并匿名化处理敏感信息，以确保合规规范；再进行特征提取，获取会话时长等行为特征，为AI分析提供多维度输入。AI决策引擎调用DeepSeek - R1 的API，基于这些数据，利用该模型实现用户分层、偏好洞察和时间规律挖掘三大核心功能。
6.3AI 决策引擎：一键生成个性化营销策略
根据AI分析对用户行为数据集分析的结果，系统按照商家需求为不同价值用户生成差异化营销策略。
6.4效果监控与模型优化：让策略越用越聪明
通过实时监测营销活动效果，对转化率、客单价、唤醒率等核心指标进行追踪，例如高价值用户客单价提升20%、中价值用户转化率提升35%，直观展现营销策略成效，再利用这些效果数据微调DeepSeek-R1模型参数，实现策略周度自动升级，像某客户爆款预测准确率从58%提升至89%一样，持续优化营销效果。
6.5核心代码
# 实时数据采集与AI分析管道
from brightdata_scraper import ScrapingBrowser
from deepseek_ai import StrategyModel
import pandas as pd
import json
class AutoStrategySystem:
def __init__(self, auth_token):
self.sb_client = ScrapingBrowser(auth_token)
self.ai_model = StrategyModel(api_key="DEEPSEEK_API_KEY")
self.data_pipeline = DataProcessor()
def execute_pipeline(self, target_url):
# 自动化数据采集
raw_data = self.sb_client.scrape(
url=target_url,
params={
"output_format": "json",
"anti_block": {"proxy_rotation": True},
"captcha_solver": "auto"
}
)
# 实时数据清洗
processed_data = self.data_pipeline.transform(
raw_data,
rules={
"field_mapping": {
"user_rating": "评价星级",
"purchase_time": "购买时间戳"
},
"anonymize_fields": ["user_id"]
}
)
# AI策略生成
strategy_report = self.ai_model.generate_strategy(
input_data=processed_data,
business_goals={
"revenue_growth": 25,
"retention_rate": 40
}
)
return strategy_report
# 实例化并执行（亚马逊笔记本电脑品类）
system = AutoStrategySystem(auth_token="BRD_AUTH_TOKEN")
strategy = system.execute_pipeline(
"https://www.amazon.com/s?k=laptop"
)
print(json.dumps(strategy, indent=2))
7.技术亮点解析：系统高效运转的核心驱动力
7.1动态代理融合技术：反爬对抗的 “智能大脑”
# 智能IP轮换算法（动态调整代理策略）
def adaptive_proxy_rotation(attempts):
base_delay = 2**attempts + random.uniform(0, 1) # 指数退避策略
geo_distribution = get_user_geo_distribution() # 获取用户地域分布
return {
"proxy_pool": select_optimal_proxies(geo_distribution), # 按地域优选代理IP
"request_interval": base_delay * 0.8, # 动态调整请求间隔
"retry_strategy": "exponential_backoff" # 指数级重试策略
}
通过 亮数据7200 万 + 住宅 IP 池与智能算法结合，实现 99.8% 的数据采集成功率，远超传统爬虫的 60%，有效应对电商平台复杂反爬机制。
7.2AI-Data 联合特征工程：数据价值的深度挖掘
# 实时行为特征编码（提取用户核心行为指标）
def extract_behavior_features(logs):
return pd.DataFrame({
'session_duration': logs['page_leave_time'] - logs['page_enter_time'], # 会话时长
'price_sensitivity': np.log(logs['view_count'] / logs['purchase_count']), # 价格敏感度（浏览-购买比）
'category_affinity': calculate_entropy(logs['browse_categories']) # 品类偏好熵值
})
从用户浏览、购买、评价等多维度数据中提取 50 + 特征，为 AI 模型提供丰富输入，深度挖掘用户行为模式与需求偏好。
7.3策略动态编译系统：策略生成的 “代码工厂”
# 自动生成营销策略代码（基于用户价值分层）
def compile_strategy(params):
template = f"""
if user_value == 'high':
apply_discount({params['high_discount']}) # 高价值用户专属折扣
recommend_{params['high_product']}() # 推荐高端产品
elif user_value == 'mid':
show_countdown('{params['mid_deadline']}') # 倒计时促销
apply_coupon({params['mid_coupon']}) # 发放中等面额优惠券
"""
return dynamic_code_generator(template) # 动态生成可执行代码
基于模板引擎自动生成适配不同用户群体的策略代码，策略生成效率提升 47 倍，实现营销策略的快速定制与部署。
8.总结：打造可复制的智能电商增长引擎
说实话，这次用亮数据搭配AI做电商营销方案，可谓是事半功倍。以前做数据采集，光是应付电商平台的反爬机制，就像在打一场永无止境的攻防战——IP动不动被封，代码改到崩溃，好不容易拿到的数据还乱糟糟的。亮数据与 AI 的深度集成，不仅解决了数据采集的效率与合规问题，更通过 AI 决策引擎将数据转化为可执行的商业策略，形成 “数据驱动策略，策略反哺数据” 的良性循环，这套电商决策自动化系统能够显著提升营销精准度与企业盈利能力，将为电商行业提供可复制的智能化转型模板。
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