亮数据与 AI 深度集成：构建电商策略自动化系统新范式 ...

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拔用户消费频次和金额，加强用户忠诚度。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订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。办理这些问题，关键在于用详确用户行为数据支撑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。为了办理这一难题我利用“亮数据+AI”的组合构建了一个电商决议自动化系统，实现了从数据采集到策略实验的智能化。

3.办理之道：为什么选择亮数据而不是传统爬虫？

在办理该需求时，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

电商平台为掩护数据安全与用户隐私，普遍设置了严酷的反爬机制。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峻阻碍，甚至导致数据采集停止。而亮数据拥有庞大的7200万+住宅署理IP资源，覆盖195个国家地区，可通过自动轮换IP的功能，模拟真实用户的差异地理位置访问行为，有效绕过电商平台的反爬措施。其动态署理还能及时监测网站响应，智能调整采集策略，包管采集过程稳定连续，大大提拔采集乐成率。

3.2 零代码门槛，大家可用的数据采集工具

使用传统爬虫进行数据采集，必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处置惩罚等操作，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，也必要频仍调试代码，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，用户通过简朴的鼠标操作，就能完成数据采集任务的配置，大大低落了技术门槛，提高了工作效率。

3.3 高质量结构化数据，低落处置惩罚成本

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，必要投入大量时间和人力进行清洗、去重和整理，增加了数据处置惩罚成本。亮数据的网页抓取工具不但能高效采集数据，还能对数据进行初步的结构化处置惩罚，输出格式整齐、规范的数据，减少了后续数据处置惩罚的工作量，提高了数据质量，为LLM分析用户行为提供了更可靠的数据根本。
3.4 合规采集，规避法律风险

在数据采集过程中，合规性至关紧张。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。亮数据严酷遵照全球数据法规，通过匿名化与加密技术，保障数据采集全程正当合规，掩护用户隐私安全，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–署理服务器封禁。在这种环境下，亮数据的Scraping Browser成为了我的得力助手。支持多种署理网络、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，我通过设置署理地点、端口或者哀求头参数，就可以轻松绕过网站的反爬机制，轻松处置惩罚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办理器–>添加

乐成后选择–>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：

1. from selenium.webdriver import Remote, ChromeOptions
2. from selenium.webdriver.common.by import By
3. from selenium.webdriver.chromium.remote_connection import ChromiumRemoteConnection
4. import pandas as pd
6. # 替换为你自己的信息即可
7. AUTH = 'brd-customer-您的客户 ID-zone-您的区域:您的密码'
8. SBR_WEBDRIVER = f'https://{AUTH}@brd.superproxy.io:9515'
11. def main():
12.     print('连接到 Scraping Browser...')
13.     sbr_connection = ChromiumRemoteConnection(SBR_WEBDRIVER, 'goog', 'chrome')
14.     with Remote(sbr_connection, options=ChromeOptions()) as driver:
15.         print('连接成功！正在导航到亚马逊电脑产品列表...')
16.         driver.get('https://www.amazon.com/s?k=laptop')
18.         print('页面加载完成！正在提取商品链接...')
19.         driver.implicitly_wait(10)
21.         # 获取所有商品的容器
22.         products = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@data-component-type="s-search-result"]')
23.         product_links = []
25.         for link in product_links:
26.             print(f'正在访问商品页面: {link}')
27.             driver.get(link)
28.             try:
29.                 # 找到评价页面链接
30.                 review_link = WebDriverWait(driver, 10).until(
31.                     EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//a[@data-hook="see-all-reviews-link-foot"]'))
32.                 ).get_attribute('href')
33.                 driver.get(review_link)
35.                 # 获取该款式的所有评价数
36.                 try:
37.                     total_reviews_count = WebDriverWait(driver, 10).until(
38.                         EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//div[@data-hook="total-review-count"]'))
39.                     ).text
40.                 except:
41.                     total_reviews_count = None
43.                 # 获取评价容器
44.                 reviews = WebDriverWait(driver, 10).until(
45.                     EC.presence_of_all_elements_located((By.XPATH, '//div[@data-hook="review"]'))
46.                 )
48.                 for review in reviews:
49.                     try:
50.                         # 提取评价标题
51.                         title = review.find_element(By.XPATH, './/a[@data-hook="review-title"]').text
52.                     except:
53.                         title = None
55.                     try:
56.                         # 提取评价内容
57.                         content = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="review-body"]').text
58.                     except:
59.                         content = None
61.                     try:
62.                         # 提取评价星级
63.                         rating = review.find_element(By.XPATH, './/i[@data-hook="review-star-rating"]').text
64.                     except:
65.                         rating = None
67.                     try:
68.                         # 提取评价者
69.                         reviewer = review.find_element(By.XPATH, './/span[@class="a-profile-name"]').text
70.                     except:
71.                         reviewer = None
73.                     try:
74.                         # 提取评价时间
75.                         review_date = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="review-date"]').text
76.                     except:
77.                         review_date = None
79.                     try:
80.                         # 提取评价的评价数
81.                         review_helpful_count = review.find_element(By.XPATH, './/span[@data-hook="helpful-vote-statement"]').text
82.                     except:
83.                         review_helpful_count = None
85.                     all_reviews.append({
86.                         '评价网址': review_link,
87.                         '评价标题': title,
88.                         '评价内容': content,
89.                         '评价星级': rating,
90.                         '评价者': reviewer,
91.                         '评价时间': review_date,
92.                         '该款式的所有评价数': total_reviews_count,
93.                         '评价的评价数': review_helpful_count
94.                     })
97.             except:
98.                 print('未找到该商品的评价页面')
100.         # 将数据保存到 DataFrame
101.         df = pd.DataFrame(all_reviews)
103.         # 将数据保存到 CSV 文件
104.         df.to_csv('amazon_laptop_reviews.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
106.         print('数据提取完成，已保存到 amazon_laptop_reviews.csv')
109. if __name__ == '__main__':
110.     main()
111.    

复制代码

只必要等候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，对非专业技术人员非常友好。
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朴的配置操作，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。

在此中定位到amazon网站，可以看到有一项按照商品种别来抓取的工具，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

这里我们必要按照自己必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环境。
Avg. Customer Review：按均匀客户评价排序，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乐成了并返回了数据。

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模子。该模子依附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。不但清晰划分出高、中、低价值用户群体，还精准洞悉差异用户对游戏本、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，精密贴合商家提拔用户复购率、拓展市场份额等核心诉求，DeepSeek-R1模子敏捷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→结果反馈” ==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，自动辨认新型反爬机制，保障数据采集稳定性，确保数据获取连续高效，通过 Serverless 架构实现弹性计算，数据处置惩罚成本降至传统方案的 1/17，低落技术投入门槛，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 + 住宅署理 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，办理 CAPTCHA 验证和署理封禁问题。其动态署理还能及时监测网站响应，智能调整采集策略，保障采集过程稳定连续。
6.2及时数据处置惩罚层：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置惩罚敏感信息，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决议引擎调用DeepSeek - R1 的API，基于这些数据，利用该模子实现用户分层、偏好洞察和时间规律挖掘三大核心功能。
6.3AI 决议引擎：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差异价值用户生成差异化营销策略。
6.4结果监控与模子优化：让策略越用越聪明

通过及时监测营销运动结果，对转化率、客单价、叫醒率等核心指标进行追踪，比方高价值用户客单价提拔20%、中价值用户转化率提拔35%，直观显现营销策略成效，再利用这些结果数据微调DeepSeek-R1模子参数，实现策略周度自动升级，像某客户爆款预测正确率从58%提拔至89%一样，连续优化营销结果。
6.5核心代码

1. # 实时数据采集与AI分析管道
2. from brightdata_scraper import ScrapingBrowser
3. from deepseek_ai import StrategyModel
4. import pandas as pd
5. import json
7. class AutoStrategySystem:
8.     def __init__(self, auth_token):
9.         self.sb_client = ScrapingBrowser(auth_token)
10.         self.ai_model = StrategyModel(api_key="DEEPSEEK_API_KEY")
11.         self.data_pipeline = DataProcessor()
13.     def execute_pipeline(self, target_url):
14.         # 自动化数据采集
15.         raw_data = self.sb_client.scrape(
16.             url=target_url,
17.             params={
18.                 "output_format": "json",
19.                 "anti_block": {"proxy_rotation": True},
20.                 "captcha_solver": "auto"
21.             }
22.         )
23.         
24.         # 实时数据清洗
25.         processed_data = self.data_pipeline.transform(
26.             raw_data,
27.             rules={
28.                 "field_mapping": {
29.                     "user_rating": "评价星级",
30.                     "purchase_time": "购买时间戳"
31.                 },
32.                 "anonymize_fields": ["user_id"]
33.             }
34.         )
35.         
36.         # AI策略生成
37.         strategy_report = self.ai_model.generate_strategy(
38.             input_data=processed_data,
39.             business_goals={
40.                 "revenue_growth": 25,
41.                 "retention_rate": 40
42.             }
43.         )
44.         
45.         return strategy_report
47. # 实例化并执行（亚马逊笔记本电脑品类）
48. system = AutoStrategySystem(auth_token="BRD_AUTH_TOKEN")
49. strategy = system.execute_pipeline(
50.     "https://www.amazon.com/s?k=laptop"
51. )
52. print(json.dumps(strategy, indent=2))

复制代码

7.技术亮点剖析：系统高效运转的核心驱动力

7.1动态署理融合技术：反爬对抗的 “智能大脑”

1. # 智能IP轮换算法（动态调整代理策略）
2. def adaptive_proxy_rotation(attempts):
3.     base_delay = 2**attempts + random.uniform(0, 1)  # 指数退避策略
4.     geo_distribution = get_user_geo_distribution()  # 获取用户地域分布
5.     return {
6.         "proxy_pool": select_optimal_proxies(geo_distribution),  # 按地域优选代理IP
7.         "request_interval": base_delay * 0.8,  # 动态调整请求间隔
8.         "retry_strategy": "exponential_backoff"  # 指数级重试策略
9.     }

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通过 亮数据7200 万 + 住宅 IP 池与智能算法结合，实现 99.8% 的数据采集乐成率，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 团结特征工程：数据价值的深度挖掘

1. # 实时行为特征编码（提取用户核心行为指标）
2. def extract_behavior_features(logs):
3.     return pd.DataFrame({
4.         'session_duration': logs['page_leave_time'] - logs['page_enter_time'],  # 会话时长
5.         'price_sensitivity': np.log(logs['view_count'] / logs['purchase_count']),  # 价格敏感度（浏览-购买比）
6.         'category_affinity': calculate_entropy(logs['browse_categories'])  # 品类偏好熵值
7.     })

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从用户浏览、购买、评价等多维度数据中提取 50 + 特征，为 AI 模子提供丰富输入，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”

1. # 自动生成营销策略代码（基于用户价值分层）
2. def compile_strategy(params):
3.     template = f"""
4.     if user_value == 'high':
5.         apply_discount({params['high_discount']})  # 高价值用户专属折扣
6.         recommend_{params['high_product']}()  # 推荐高端产品
7.     elif user_value == 'mid':
8.         show_countdown('{params['mid_deadline']}')  # 倒计时促销
9.         apply_coupon({params['mid_coupon']})  # 发放中等面额优惠券
10.     """
11.     return dynamic_code_generator(template)  # 动态生成可执行代码

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基于模板引擎自动生成适配差异用户群体的策略代码，策略生成效率提拔 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，不但办理了数据采集的效率与合规问题，更通过 AI 决议引擎将数据转化为可实验的商业策略，形成 “数据驱动策略，策略反哺数据” 的良性循环，这套电商决议自动化系统能够显著提拔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。
亮数据专属试用链接：https://get.brightdata.com/v5hfeh

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