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Del Código al Ahorro: Cómo Construir un Monitor de Precios de Retail con Python y Web Scraping
- Vicente Yeomans
- 23 sept
- 3 Min. de lectura
Actualizado: 24 sept
Hola, soy Vicente Yeomans, Performance Marketing Manager en EstrategiaGrowth.
En el mundo retail, la inteligencia de mercado no es un lujo, es fundamental en cualquier estrategia de precios exitosa. Rastrear manualmente los precios de la competencia es un proceso lento, propenso a errores y, francamente, obsoleto. Te obliga a reaccionar, en lugar de anticipar.
En EstrategiaGrowth, no reaccionamos: construimos ventajas competitivas. Por eso, hemos decidido compartir contigo el blueprint interno que desarrollamos para crear un sistema de monitoreo de precios automatizado. Este no es un simple tutorial; es una mirada a cómo transformamos un desafío de negocio en una herramienta de datos accionable.
Bienvenido a la guía que te mostrará cómo dejar de adivinar y empezar a decidir con data en tiempo real. Te dejaré a continuación paso a paso lo que debes realizar para construir tu propio Scraper de Precios:
Fase 1: La Arquitectura de Datos (Web Scraping Inteligente)
El primer paso fue definir nuestra fuente de verdad: los sitios web de gigantes del retail como Lider y Jumbo. Para extraer esta información, nuestro aliado principal es Python.
Construimos un scraper utilizando una combinación de herramientas potentes:
Selenium: Para navegar los sitios como lo haría un humano, superando las barreras de seguridad y el contenido dinámico que frena a los scrapers más simples. Aumentar los tiempos de espera fue clave para evadir los verificadores de bots de Lider.
BeautifulSoup: Una vez que Selenium nos entrega la página web "renderizada", esta librería nos permite analizar la estructura HTML con la precisión de un cirujano para extraer exactamente los datos que importan: nombre, precio de oferta, marca, URL e imagen.
Google Sheets como Base de Datos: ¿Por qué complicarse con bases de datos pesadas para un prototipo rápido y funcional? Utilizamos la API de Google Sheets como nuestro repositorio central. Es flexible, colaborativo y universalmente compatible.
Fase 2: De Datos Crudos a Insights Accionables
La data por sí sola no sirve de nada. Su valor reside en cómo se presenta y se analiza. Por ello, conectamos nuestra hoja de Google Sheets a dos plataformas clave:
El Comparador Web Interactivo: Integramos los datos en una tabla dinámica dentro de nuestro propio sitio. Esto no solo valida la información, sino que la convierte en una herramienta tangible que el equipo puede usar para consultar precios al instante.
Accede al comparador y explora los datos en vivo aquí
Ilustración 2: Scraping web Online
El Dashboard Estratégico en Looker Studio: Para el análisis de alto nivel, el seguimiento de la volatilidad de precios y la identificación de tendencias, centralizamos todo en un reporte de Looker Studio. Aquí es donde los datos se convierten en inteligencia de negocio.
Visualiza el reporte completo en Looker Studio aquí
Ilustración 3: Dashboard comparador de precios
Tu Turno: Descarga el Template y Empieza a Monitorear
Creemos en el conocimiento aplicado. Por eso, te entregamos el código final de nuestro script como un template para que puedas adaptarlo a los productos y competidores que te interesan.
Instrucciones:
Sigue los pasos para configurar tu cuenta de servicio de Google (instala la API de Google Sheets en GCP y descarga las credenciales en formato JSON, tendrás que compartir acceso al correo que te entregan en esta credencial en tu Hoja de cálculos).
Copia el siguiente código en un archivo scraper.py.
Instala las librerías necesarias desde tu terminal.
¡Ejecuta y empieza a capturar datos!
Python
# --- INICIO DEL TEMPLATE DE PYTHON ---
import time
import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
from bs4 import BeautifulSoup
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import pandas as pd
import re
def limpiar_precio(texto_precio):
match = re.search(r'([\d\.]+)', texto_precio)
if match:
return match.group(1).replace('.', '')
return "No encontrado"
def obtener_precios_lider(driver, producto):
# ... (código de la función) ...
pass
def obtener_precios_jumbo(driver, producto):
# ... (código de la función) ...
pass
if __name__ == "__main__":
producto_a_buscar = "your goal" # <-- CAMBIA ESTO
# ... (resto del código principal) ...
pass
# --- FIN DEL TEMPLATE ---
# (Nota: Por brevedad, el código completo se encuentra en la descarga)
Recuerda trabajar este código en formato .py con Python*
El Futuro es Automatizado
Este proyecto es un ejemplo práctico de cómo la automatización y el web scraping pueden dotar a los equipos de marketing y análisis de una ventaja competitiva real. El siguiente paso en nuestro roadmap es mover este script a un servidor en la nube para una ejecución 100% autónoma.
En EstrategiaGrowth, no solo ejecutamos campañas; construimos activos de datos. Si este enfoque resuena contigo, hablemos.
¿Necesitas ayuda técnica para implementar tu código o tienes otras necesidades de negocio?
Agendemos una cita exploratoria 😉:
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