ASOS Price Tracker

ASOS-Preisverfolgung in Echtzeit – ein britischer Online-Modehändler mit Fokus auf junge Erwachsene. Zwei Möglichkeiten für den Einstieg: eine vollständig verwaltete Intelligence-Plattform oder eine Self-Service-API, um Ihre eigene Pipeline zu erstellen.

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Option 1: Bright Insights - KI-gestützte Preisverfolgung (Empfohlen)

Bright Insights ist die vollständig verwaltete Retail-Intelligence-Plattform von Bright Data. Keine Scraper zu erstellen, keine Infrastruktur zu warten – nur strukturierte, analysebereite Preisdaten, die an Dashboards, Data Feeds oder Ihre BI-Tools geliefert werden.

Warum Teams sich für Bright Insights entscheiden:

• 🚀 Kein Setup – In wenigen Minuten live mit sofort einsatzbereiten Dashboards und Data Feeds
• 🤖 KI-gestützte Empfehlungen – Ein konversationeller KI-Assistent verwandelt Millionen von Datenpunkten sofort in umsetzbare Erkenntnisse
• ⚡ Echtzeit-Monitoring – Aktualisierungsraten von stündlich bis täglich mit sofortigen Benachrichtigungen (E-Mail, Slack, webhook)
• 🌍 Unbegrenzte Skalierung – Jede Website, jede Geografie, jede Aktualisierungsfrequenz
• 🔗 Plug-and-play-Integrationen – AWS, GCP, Databricks, Snowflake und mehr
• 🛡️ Vollständig verwaltet – Bright Data übernimmt Schemaänderungen, Website-Updates und Datenqualität automatisch

Wichtige Anwendungsfälle:

• ✅ Saisonale Rabatte verfolgen und Sale-Events auf ASOS
• ✅ Wettbewerberpreise überwachen und Trends identifizieren
• ✅ Preisalarme automatisieren, wenn Artikel unter den Zielpreis fallen
• ✅ Einhaltung der MAP-Richtlinie überwachen und Preisverstöße erkennen
• ✅ Wettbewerberaktionen und Aktionsdynamiken verfolgen
• ✅ Saubere, harmonisierte Daten direkt in Dynamic-Pricing-Algorithmen oder KI-Modelle einspeisen

Ab $250/Monat – Individuelles Angebot anfordern →

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Option 2: Self-Service über Web Scraper API

Möchten Sie lieber Ihre eigene Pipeline erstellen? Die Web Scraper API von Bright Data bietet Ihnen programmatischen Zugriff auf ASOS-Produktdaten – Preise, Verfügbarkeit, Bewertungen und mehr – ohne dass Sie Proxys oder Scraping-Infrastruktur verwalten müssen.

Voraussetzungen

• Python 3.9 oder höher
• Ein Bright Data-Konto (kostenlose Testversion verfügbar)
• Ein Bright Data-API-Token (so erhalten Sie eines)
• Eine Bright Data-Web Scraper ID für ASOS-Produkte (finden Sie Ihre im Web Scrapers Control Panel)

Einrichtung

1. Dieses repository klonen

   git clone https://github.com/bright-data-de/asos-price-tracker.git
   cd asos-price-tracker

2. Abhängigkeiten installieren

   pip install -r requirements.txt

3. Zugangsdaten konfigurieren

   Kopieren Sie .env.example nach .env und tragen Sie Ihre Werte ein:

   cp .env.example .env

   BRIGHTDATA_API_TOKEN=your_api_token_here
   BRIGHTDATA_DATASET_ID=your_dataset_id_here

   Ihre Web Scraper ID finden Melden Sie sich im Bright Data Control Panel an, navigieren Sie zu Web Scrapers, suchen Sie nach „ASOS“ und kopieren Sie die Web Scraper ID (Format: gd_xxxxxxxxxxxx).

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Verwendung

1. Bestimmte Produkte per URL verfolgen

Übergeben Sie eine Liste von ASOS-Produkt-URLs, um strukturierte Preisdaten abzurufen:

from price_tracker import track_prices

urls = [
    "https://www.asos.com/sample-brand/sample-product/prd/12345678",
    # Add more product URLs here
]

results = track_prices(urls)
for item in results:
    print(f"{item.get('title')} - {item.get('final_price', item.get('price'))} {item.get('currency', '')}")

Oder direkt ausführen:

python price_tracker.py

2. Produkte per Keyword entdecken

Finden Sie Produkte, die einer Keyword-Suche entsprechen:

from price_tracker import discover_by_keyword

results = discover_by_keyword("laptop", limit=50)

3. Produkte per Kategorie-URL durchsuchen

Sammeln Sie alle Produkte von einer ASOS-Kategorieseite:

from price_tracker import discover_by_category

results = discover_by_category(
    "https://asos.com/category/example",
    limit=100,
)

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Ausgabefelder

Jeder Ergebnisdatensatz enthält die folgenden Felder:

Field	Description
url	Produktseiten-URL
title	Produktname
brand	Marke
initial_price	Originalpreis
final_price	Sale- / aktueller Preis
currency	Währungscode
discount	Rabatt
in_stock	Verfügbarkeit
color	Verfügbare Farben
size	Verfügbare Größen
category	Produktkategorie / Abteilung
images	Produktbild-URLs
description	Produktbeschreibung
timestamp	Zeitstempel der Erfassung

Beispielausgabe

[
  {
    "url": "https://www.asos.com/sample-brand/sample-product/prd/12345678",
    "title": "Example Product Name",
    "brand": "Example Brand",
    "initial_price": 59.99,
    "final_price": 44.99,
    "currency": "USD",
    "discount": "25%",
    "in_stock": true,
    "rating": 4.5,
    "reviews_count": 1234,
    "images": ["https://asos.com/images/product1.jpg"],
    "description": "Product description text...",
    "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
  }
]

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Erweiterte Optionen

Die Funktion trigger_collection() akzeptiert optionale Parameter zur Steuerung der Datenerfassung:

Parameter	Type	Default	Description
limit	integer	-	Maximale Anzahl der zurückzugebenden Datensätze
include_errors	boolean	true	Fehlerberichte in die Ergebnisse einschließen
notify	string (URL)	-	Webhook-URL, die aufgerufen wird, wenn der Snapshot bereit ist
format	string	json	Ausgabeformat: json, csv oder ndjson

Beispiel mit Optionen:

from price_tracker import trigger_collection, get_results

inputs = [{"url": "https://www.asos.com/sample-brand/sample-product/prd/12345678"}]
snapshot_id = trigger_collection(inputs, limit=200, notify="https://your-webhook.com/hook")
results = get_results(snapshot_id)

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Ressourcen

• 🌟 ASOS Price Tracker - Bright Insights (Managed)
• 🔧 ASOS Scraper API
• 📖 Bright Data Web Scraper API Documentation
• 🗄️ Web Scrapers Control Panel
• 🔑 How to get an API token
• 🌐 Bright Data Homepage

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Erstellt mit Bright Data – der branchenführenden Plattform für Webdaten.