许多零售商都明白监控竞争对手价格的重要性——谁也不愿损失利润或客户。但并非所有人都能顺利实施这种监控，过程中常伴随诸多困扰和波折。问题往往出在匹配阶段——即将本公司商品与竞争对手的同类商品进行对应。Priceva价格监控服务的技术支持专家亨里赫·戈金介绍了用于解决这一问题的技术。
商品标识不规范？别担心！
为了在网络上监控竞争对手的价格、商品种类、库存和折扣，需要为每个自有商品找到对应竞品的链接。如果商品有明确的货号或标准描述，则不会出现问题。企业可以自行完成此类匹配，也可以将匹配工作委托给监控服务。
然而，在某些行业中，往往缺乏统一规范的货号或标准标识：同一商品在不同卖家处的名称和描述可能各不相同。这些差异成为网络竞品监控中的障碍。企业员工不得不手动搜索、分析和比对商品描述，导致数据质量下降，时间、资源和精力被低效消耗。
格列布·科佐洛夫，ООО «СпецЭнергоСистемы»（特种能源系统有限责任公司）的市场营销人员：在我们所在的电气工程和电缆电线产品行业中，不存在所谓的商品编号。这意味着，不同制造商和供应商对同一商品的标记可能写法各异。
例如，一个电缆的物料编号可能有多达16种不同的写法。即使对于同一供应商，同一根电缆也可能因制造商不同而采用不同的标识方式；而对于同一制造商，也可能因生产批次日期的不同而有所差异。如果目录中此类商品超过3000种，并且每天都有新增，该如何应对？
真让人羡慕那些能手动为带有“浮动”标记和多个可选参数项挑选链接的人：
格列布·科佐夫：我花了大约两年时间，从2015年开始，寻找这项任务的承包商。解决方案的选项各不相同。起初，我们联系了程序员，希望获得自主的数据采集系统——我们让内部IT部门负责此事，并寻找外部开发商。但所有对监控感兴趣的工作人员都异口同声地表示：我们希望处理的不是简单的解析器，而是已经结构化的数据。
随后，我们开始联系专门从事数据收集的公司。结果令人震惊：80%的潜在执行方直接拒绝，另外10%在简报阶段看到电缆标识方案后也拒绝了。少数曾承诺提供定制方案的供应商，则在匹配阶段拒绝合作。
不用说，在花了两年时间寻找解决方案后，“СпецЭнергоСистем”（Special Energy Systems）的管理层抓住了每一个可能的机会。这个机会就是基于参数的自动匹配——这是一项颇具挑战性的任务，但该技术自项目启动45天后便已显现出成效。
按参数自动匹配：工作原理
基于参数的匹配依赖于对商品特征的细致收集与处理，这些特征将其定义为独特的单元。当需要将数百或数千个具有复杂货号或非标准化编码的商品进行比对时，通常会采用这种方法。
当需要匹配的商品数量达到数百甚至数千件时，自动匹配功能能发挥关键作用。采用这种方式，系统会下载所需的信息模块或整个网页，并自动识别出完全相同的商品。该过程仅需数小时即可完成，且可按预设计划重复执行，从而确保监控数据库的时效性。
参数匹配是自动匹配的一种方式，属于“重型武器”，即机器智能最终仍逊于人类智能的场景，但二者以协同方式发挥作用。
以电缆产品为例，我们将展示该解决方案的运作方式——涵盖全部5个步骤。
阶段1. 收集原始数据
在项目启动阶段，我们从客户处获得：
包含商品及其特征列表的文件；
竞争对手列表（网站链接），我们将在这些网站上寻找类似的商品。
首先，我们对原始数据进行初步分析——确认数据是否充足以支持工作，并在必要时请求补充信息。在此过程中，客户直接参与——只有他们才能提供所需的信息，同时也能直观地评估这些信息的可比性。
接下来，从竞争对手网站收集并导入系统中所有感兴趣的商品类别数据。最初，这些数据是非结构化的信息流（在本例中为电缆），其中混合了类型、品牌和参数。
标记的组成部分可以以不同的顺序、不同的拼写方式（拉丁字母/西里尔字母）以及数字与字母信息的不同组合形式呈现。
例如，ВВГ-Пнг(А)-LS型电缆：
这里的字母“ВВГ”表示电缆型号，其余部分表示结构特征。字母“П”（表示扁平导体形状）可以出现在标记的任何位置：ВВГ-Пнг(А)-LS、ВВГп-нг(А)-LS、ВВГ-нгп-LS 和 ВВГ-нг(А)-LSП——共有4种变体用于标识同一产品。
字母A表示不燃等级，且非强制标注项。此外，按规定应使用拉丁字母，但在实际标识中常误用西里尔字母：对人而言差异不大，但这看似微小的错误会干扰匹配算法。导致写法变体数量翻倍——共8种。
字母LS（燃烧时低烟排放）可以带连字符或不带连字符书写。
此外，任何电缆都有类型、芯数（多股线——MZh，单股线——OZh）、截面积、是否有零线和地线；这些参数在标识中的位置即使有规定，也往往未被严格遵守。
收集并将尽可能多的参数加载到系统中。当然，特征越多，数据分类就越复杂。另一方面，信息量越大，最终的匹配精度就越高。
第二阶段。数据分析
现在，需要从整个数据集中提取主要参数。每个参数只需手动输入匹配系统一次，并对数据进行整理，以便能够进行比对，从数千种组合中找出代表同一商品的项。
为此，我们需要确定商品有哪些分类。
例如，在系统中设置商品类型：在本例中，我们确定所有按上传参数加载的商品均为电力电缆（在某些网站上可能使用“电线”一词，此时应在系统中将其标记为同一类商品）。
接下来确定品牌，例如“Электрокабель”、“КамКабель”、TITANEX、Aristoncavi 等。
构建“参数树”——为每种类型和品牌列出主要特征。最终应尽可能减少其数量。
阶段3. 标准化
按照规则对收集到的商品特征进行结构化处理——即上一阶段形成的主要参数集合。这就是规范化过程。
在竞争对手的网站上，可能会出现相同的参数集合，但顺序或位置不同——系统将识别并考虑这些关键特征，无论它们以何种形式、出现在页面的哪个位置。
例如，在电缆产品项目中，我们统计出16个定义每种电缆的参数。但经核查，其中仅有5个是关键参数——缺少这些参数，商品就无法被识别，即无法与其他商品进行匹配。
关键是这些核心参数必须存在，至于放在哪里并不重要：可以在标题、描述或技术规格中。有时某项特性无法归入任何字段，这时就需要借助辅助数据来发现规律。
例如，在电缆产品中，关键参数是电缆类型。它由字母和数字表示，例如：СИП2А、СИП3、СВШ。
此外还有辅助信息：电缆截面积用整数表示，导体标称截面积也是如此。为避免混淆，需观察它们在名称中的位置并寻找规律。例如，导体的标称截面积以毫米为单位标注：如果数字旁边有“мм”（毫米），则说明该部分对应的是截面积。
如果显示的是小数，则代表另一个参数；如果旁边是斜杠，则是第三个参数。总能发现某种规律，借此可以优化匹配时的标准化处理。所有发现的规律都要记录下来。
阶段4：匹配
现在，我们拥有按照既定结构描述好的、用于匹配的所需商品信息。接下来，系统将对它们进行比对并寻找匹配项。
本质上，匹配就是比较那些必须相同的關鍵参数。如果另一款商品的参数集合与给定参数一致，它就会被判定为与我们相同的产品。
例如，我们电缆的品牌是ВВГ，竞争对手网站上也是ВВГ；导体标称截面积为3毫米，另一款也是3毫米；电缆截面积均为100。这些都是关键参数，且完全吻合。我们在匹配系统中记录该匹配结果。只要有一个关键参数不同，就不会产生商品匹配。
如果深入挖掘，可以为每个参数设置各自的权重和允许的误差百分比。这使得自动匹配成为一个非常灵活的工具。但这项工作既繁琐又令人望而生畏：乍一看，字母和数字的组合简直像是一团乱麻，任务似乎无法解决（这也是为什么一些承包商拒绝承接“СпецЭлектроСистем”项目的原因）。要实现数据标准化，必须以客户的水平来理解产品，有时甚至要超越客户。
阶段5：分析初步匹配结果
在系统根据指定参数自动完成商品匹配后，我们对结果进行分析。假设需要将5000种商品与竞争对手的3000种商品进行匹配，最终只有300个匹配成功。那么就需要弄清楚为什么匹配的数据这么少——哪里出错了？什么被遗漏了？
在分析过程中，我们可以向关键参数列表中添加新的特征或调整现有特征——观察它们是如何被定义的。这迫使我们一遍又一遍地重复上述步骤。
事先无法确定需要多少轮迭代：可能是5轮或10轮，也可能只需2轮——我们将一直工作到客户对结果满意为止。
格列布·科兹洛夫： 当经理说这个任务虽然困难但可行时，说实话，我起初并不相信。但我决定不放过任何机会，事实证明这样做没有错。解决这项潜在承包商要么无力承担、要么不愿接手、且已耗费两年时间寻找解决方案的任务，仅用了略多于一个月的时间：2017年10月31日，我们传送了第一批用于比对的信息，而在12月21日就收到了通知，表明监控已配置完毕。
在完成匹配参数的配置并验证初步结果后，系统即可自动处理新的数据批量。添加新类别的商品或新的竞争对手后，无需再重复上述各个阶段（可能仅需进行少量针对性调整）。
按参数进行匹配的成本是多少
目前，自动匹配服务尚未包含在标准服务包中，而是作为附加功能提供——大多数零售商仍拥有明确的货号。因此，我们将解决此类非标准化任务视为积累经验、完善系统和流程的机会，以便在整个细分市场中进行验证和优化。
因此，在启动项目之前，我们将根据任务量、商品特点以及初始数据的完整程度，与每位客户单独协商确定每个试点项目的实施可行性和成本。
最终，客户会根据实施监控后观察到的指标来评判价格和价值。当然，这仅仅是企业的一项工具，其贡献融入其他流程的结果之中，因此有时难以用具体数字量化。尽管如此，客户仍能感受到回报。
格列布·科佐夫：在接入该服务之前，网站上仅展示了约30个商品卡片，且部分商品的价格数月未更新。如今，尽管存在商品匹配方面的困难，但网站上的2000个商品卡片均显示了最新的市场价格。
价格监控有助于快速确定每个具体合同的最优价格，并比竞争对手快2-3天形成对客户和公司都有利的商业提案。
价格监控有助于使网站上的价格保持在市场水平。这种平衡帮助我们稳定提升KPI：2017年10月至2021年7月期间，网站平均转化率从1.49%上升至2.72%，而方案到成交的平均转化率在同一时期从24.33%提升至25.6%。
接下来
目前我们正在为汽车轮胎领域开发自动匹配功能。试点项目正处于数据规范化阶段，预计持续4个月——最终将从40个网站收集数据。目前已获取前20个网站的数据。
轮胎并非实现基于参数自动匹配技术的唯一有趣市场。任何行业都可能在商品匹配方面遇到各种问题，但宠物用品和制药领域通常面临更大的挑战。所描述的技术能够解决这些行业的匹配难题——我们近期计划针对这些市场开展相关项目。