一、引言

互联网与外贸的结合，催生了蓬勃兴起的跨境电子商务。基于这种跨越国界的电子商务模式，企业不再受限于传统的地域销售，而是可以将产品推向全球市场，实现全球范围的发展。

然而，与传统的国内电商相比，国际市场消费者的需求、偏好、文化习惯等差异巨大，因此我们在选品方面也面临更为复杂的挑战。根据目标市场的需求和特点精选出适合销售的产品，直接影响一个商家的竞争力，而选品也不仅仅是销售产品，更是树立品牌形象和提升竞争力的重要手段。

对于许多初入跨境电商领域的新手而言，选品方法通常局限于国内市场的经验和视野，缺乏对全球市场的深入了解和把握，数据来源有限，难以抓住市场需求和竞争态势。本文将结合实际操作和理论分析，以Lazada电商平台为例，利用Python爬虫与Ownips(我常用的品牌)全球住宅IP，高效采集公开数据相结合的方式来进行选品，以全新的视角实战跨境电商选品，希望可以给新手商家们一些选品方法。

二、Lazada电商平台选品实战

2.1、分析Lazada电商平台的商品列表接口

熟悉电商的朋友肯定知道，一个平台的商品列表中包含了商品的名称、类别、价格、描述、评价、销售量等信息，这些信息可以帮助商家全面了解市场需求、价格竞争情况、产品特性和销售策略等方面。

我们首先进入Lazada电商平台商品列表：https://www.lazada.com.ph/catalog，然后在搜索框中输入搜索的关键词，这里以“clothes”为例：

然后按下F12键，进入浏览器开发者模式界面，点击打开网络窗口和搜索窗口，按下F5刷新一次请求，搜索本页的最后一个商品的前几个词，就可以找到对应请求。

在右侧窗口中可以看到对应请求的标头、载荷和响应体：

下面我们来分析这个请求，点开标头可以看到请求的网址，这里可以拿到商品搜索的api为：https://www.lazada.com.ph/catalog/，然后记录请求标头的全部内容，作为后续的headers；其次点开载荷，这里可以看到api的参数，其中比较重要的参数有：isFirstRequest表示是否为首次访问 ，page表示为当前页，q表示搜索的关键词，spm为追踪参数，平台用于追踪搜索记录。

2.2、定位商品列表计算逻辑

找到api接口并分析后，正式进入开发流程，首先我们需要对响应体进行分析，首先我们可以把这个响应体复制下来保存为json文件，然后搜索第一个商品的信息，找到商品所在的列表，然后可以搜索第二、第三个和最后一个商品，看其排序是否与列表中一致，若不一致还要重新计算排序逻辑。

分析JSON可以得知，商品列表存在mods.listItems中，所以我们可以使用Python中的requests库发送HTTP GET请求到https://www.lazada.vn/catalog/，同时传递刚刚记录下来的参数params和请求头headers，得到response对象后，使用jsonpath模块的jsonpath函数来解析，这里可以使用JSONPath表达式'$.mods.listItems.*'来提取response中mods对象下的listItems数组的所有元素：

response = requests.get('https://www.lazada.vn/catalog/',params=params, headers=headers).json()
data = jsonpath.jsonpath(response, '$.mods.listItems.*')
print(data)
print(len(data))

得到商品列表信息后，可以打印出来看一下格式并且查到每一页的商品数量为40，这与我们在官网的商品搜索得到的数量一致，因此，我们可以通过控制分页参数page来一次性爬取多个商品的信息，比如爬取关键词为“clothes”的第1页到第3页全部商品：

for page in range (1, 4):
      params = {
        "_keyori": "ss",
        "ajax": 'true',
        "catalog_redirect_tag": 'true',
        "from": "input",
        "isFirstRequest": 'true',
        "page": page,
        "q": "clothes",
        "spm":"a2o4l.home-ph.search.go.23*******tG"
      }
      response = requests.get('https://www.lazada.vn/catalog/',params=params, headers=headers).json()
      data = jsonpath.jsonpath(response, '$.mods.listItems.*')
      #print(data)
      print(len(data))

至此，商品列表的基本计算逻辑已经理清。

2.3、封装高质量住宅IP

然而，Lazada一类的电商网站通常会监控和识别过于频繁的请求，如果检测到来自同一IP地址的大量请求，可能会认为其IP安全性低，无法高效采集公开数据。这里选择使用高质量住宅IP，高效采集公开数据。

这种方法不仅能够有效应对Lazada网站的机制，还可以模拟来自特定国家或地区的网络请求，从而高效管理资料，更深入地了解用户的行为和需求。

本次实战使用Ownips进行全球公开数据信息安全采集，首先登录官网，登录后根据使用的场景（跨境电商、跨境服务、社媒、论坛）和所需的地区来选择出高质量的ip，我这里选择 跨境平台–Lazada为例：

然后点击获取代理，选择API提取模式：

选择单ISP，然后选择代理协议为HTTP/HTTPS，提取格式可以就用TXT+回车换行形式：

最后点击生成API链接并把本机的ip添加到白名单里，然后在将高质量和安全的企业级全球静态住宅IP封装进代码中，其主要逻辑如下：

def lazada(host, port):
    ###################
    # 定义params、headers....
    ###################
    
    proxies = {
        'http': 'http://{}:{}'.format(host, port),
        'https': 'http://{}:{}'.format(host, port),
    }
    response = requests.get('https://www.lazada.vn/catalog/',params=params,proxies = proxies, headers=headers).json()


if __name__ == '__main__':
    api_url = "https://api-proxy.ownips.com/getIsp?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=&attribute=isp"
    # 获取API接口返回
    resp = requests.get(url=api_url, timeout=5).text
    myip, myport = resp.split(":")
    print("ip:" + myip + " port:" + myport)
    lazada(myip, myport) 

多线程：

class ThreadFactory(threading.Thread):
    def __init__(self, host, port):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.host = host
        self.port = port

    def run(self):
        lazada(self.host, self.port)
        

if __name__ == '__main__':
    api_url = "https://api-proxy.ownips.com/getIsp?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=&attribute=isp"

    while 1 == 1:
    # 每次提取10个，放入线程中
    resp = rq.get(url=api_url, timeout=5)
    try:
        if resp.status_code == 200:
            dataBean = json.loads(resp.text)
        else:
            print("获取失败")
            time.sleep(1)
            continue
    except ValueError:
        print("获取失败")
        time.sleep(1)
        continue
    else:
        # 解析json数组
        print("code=", dataBean["code"])
        code = dataBean["code"]
        if code == 0:
            threads = []
            for proxy in dataBean["data"]:
                threads.append(ThreadFactory(proxy["ip"], proxy["port"]))
            for t in threads:  # 开启线程
                t.start()
                time.sleep(0.01)
            for t in threads:  # 阻塞线程
                t.join()
    # break
    time.sleep(1)

2.4、运行爬虫

在申请到全球住宅IP后，就可以正常进行高效管理资料数据了，首先从Ownips提供的链接获取IP和端口号，然后使用 requests.get 方法发送 HTTP GET 请求，获取到 Lazada 网站的响应，并将响应结果解析为 JSON 格式，然后使用 jsonpath.jsonpath 方法提取响应中的商品信息，并将其存储到变量 data 中。得到data后，遍历每次爬到的 data 中的每个商品信息，提取其中的商品名称、原始价格、销售价格、评分、评价数量、地点、卖家名称、卖家ID、品牌名称和品牌ID 等字段信息并使用 openpyxl 库将提取的商品信息写入到 Excel 文件中，并设置单元格的对齐方式为水平居中和垂直居中，最终保存到 result.xlsx 文件当中。

完整的源代码如下，部分敏感信息做了模糊化处理：

import requests, jsonpath, openpyxl
from openpyxl.styles import Alignment
import json
import time

def lazada(host, port):
    wb = openpyxl.Workbook()
    sheet = wb.active
    header=['name','originalPriceShow','priceShow','ratingScore','review','location','sellerName','sellerId','brandName','brandId']
    sheet.append(header)
    
    headers = {
      "authority": "www.lazada.com.ph",
      "method": "GET",
      "path": "/tag/%E5%A5%B3%E8%A3%85/?_keyori=ss&ajax=true&catalog_redirect_tag=true&from=input&isFirstRequest=true&page=1&q=%E5%A5%B3%E8%A3%85&spm=a2o4l.home-ph.search.go.******hBy",
      "scheme": "https",
      "Accept": "application/json, text/plain, */*",
      "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br, zstd",
      "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
      "Cookie": "__wp***********************************************************AJjnU",
      "Referer": "https://www.lazada.com.ph/",
      "Sec-Ch-Ua": ""Not A(Brand";v="99", "Google Chrome";v="121", "Chromium";v="121"",
      "Sec-Ch-Ua-Mobile": "?0",
      "Sec-Ch-Ua-Platform": ""Windows"",
      "Sec-Fetch-Dest": "empty",
      "Sec-Fetch-Mode": "cors",
      "Sec-Fetch-Site": "same-origin",
      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/121.0.0.0 Safari/537.36",
      "X-Csrf-Token": "e**********",
      "X-Requested-With": "XMLHttpRequest"
    }
    proxies = {
        'http': 'http://{}:{}'.format(host, port),
        'https': 'http://{}:{}'.format(host, port),
    }
    
    for page in range (1, 20):
      params = {
        "_keyori": "ss",
        "ajax": 'true',
        "catalog_redirect_tag": 'true',
        "from": "input",
        "isFirstRequest": 'true',
        "page": page,
        "q": "clothes",
        "spm":"a2o4l.home-ph.search.go.***********G"
      }
      response = requests.get('https://www.lazada.vn/catalog/',params=params,proxies = proxies, headers=headers).json()
      data = jsonpath.jsonpath(response, '$.mods.listItems.*')
      print(len(data))
      for item in data:
          name = jsonpath.jsonpath(item,'$.name')[0]
          originalPriceShow = jsonpath.jsonpath(item,'$.originalPriceShow')[0]
          priceShow = jsonpath.jsonpath(item,'$.priceShow')[0]
          ratingScore = jsonpath.jsonpath(item,'$.ratingScore')[0]
          review = jsonpath.jsonpath(item,'$.review')[0]
          location = jsonpath.jsonpath(item,'$.location')[0]
          sellerName = jsonpath.jsonpath(item,'$.sellerName')[0]
          sellerId = jsonpath.jsonpath(item,'$.sellerId')[0]
          brandName = jsonpath.jsonpath(item,'$.brandName')[0]
          brandId = jsonpath.jsonpath(item,'$.brandId')[0]
          sheet.append([name,originalPriceShow,priceShow,ratingScore,review,location,sellerName,sellerId,brandName,brandId])
      
      max_rows = sheet.max_row
      max_columns = sheet.max_column
      
      align = Alignment(horizontal = 'center', vertical = 'center')
      
      for i in range(1, max_rows + 1):
          for j in range(1, max_columns + 1):
              sheet.cell(i, j).alignment = align
      wb.save('result.xlsx') 
      time.sleep(10)         
    print("end")

if __name__ == '__main__':
    api_url = "https://api-proxy.ownips.com/getIsp?num=1&type=2&lb=1&sb=0&flow=1&regions=&attribute=isp"
    resp = requests.get(url=api_url, timeout=5).text
    myip, myport = resp.split(":")
    print("ip:" + myip + " port:" + myport)
    lazada(myip, myport)

运行完成后，最终得到的result.xlsx数据文件如下图所示：

三、数据处理及选品分析

拿到数据后，就可以对第二章采集到的数据开始分析选品了，首先对平台商品的标题高频词进行词云分析，可以发现在clothes作为关键词搜索下，商品标题的Tshirt和Cotton占比较高

其次可以对发货地进行分析，通过统计出现频率，发现当前ip爬到的商品大部分发货地来自于Metro Manila这个地点，占比55%：

还可以从评分、销量、价格等方面多维分析，通过使用柱状图、折线图、扇形图对数据可视化：

以下是可参考的选品分析方法，具体分析需要结合需求和市场去制定策略：

1. 对商品的原始价格和销售价格进行统计和比较，探索商品的价格变化趋势，找出价格竞争力较强的商品。
2. 对商品的评价数量和评分进行统计，分析商品的受欢迎程度和用户满意度，按照不同品牌、类别或卖家对评价和评分进行对比，找出高口碑的商品。
3. 可以根据IP的地理位置信息了解不同地区的商品偏好和销售情况，进行地域性营销策略的制定。
4. 对商品的品牌进行统计，了解不同品牌的市场份额和影响力，为品牌营销提供参考。
5. 根据商品的排序与特征（如品牌、价格、评分等）之间的关系进行商品推荐和相似商品挖掘，根据商品的上架时间和销售情况，分析市场的发展趋势和产品生命周期。通过对商品特征的分析，预测未来市场的发展方向和趋势

四、Ownips——企业级全球静态住宅IP，高效采集公开数据

针对跨境电商领域的多样化业务需求，许多出海企业正在积极寻找可靠的解决方案来克服挑战。全球住宅IP，高效采集公开数据作为一项关键技术工具，不仅能够帮助这些企业解决访问稳定性、网站信任度以及防封禁能力等问题，还在跨境电商、跨境社媒和广告营销等领域发挥着重要作用。

这里推荐一款我经常使用的企业级全球住宅IP，高效采集公开数据服务：Ownips。Ownips优选原生本土ISP，定向提供独享静态家庭住宅和独享数据中心安全采集公开数据信息，具备以下优势：

1. A++级严选原生ISP服务：Ownips专注于提供A++级严选原生ISP服务，其与全球运营商合作，资源覆盖欧美主流、东南亚等全球100+国家地区，其中，独享静态ISP来自真实住宅设备的原生私人IP，具备更高业务安全性，稳定运行不掉线，专用数据中心来自全球国家的本地原生机房和个人专用的服务器IP，具有更高稳定性和更快的连接速度。
2. 完整的合作伙伴生态链：Ownips具备丰富行业经验的技术+商务团队，能够整合软件集成、跨境工具等生态资源，完美适用于各种业务场景。
3. 第三方工具集成：Ownips支持与大多数指纹浏览器进行快捷集成，用户可以直接将Ownips提供的服务与指纹浏览器进行无缝连接，防止账号之间的关联，保护隐私和安全。

在经过了较长时间的体验后，可以说Ownips可以满足跨境电商在店铺管理、社媒营销、市场调查等各方面业务场景：

1. 在店铺管理方面，通过使用静态全球住宅IP，高效采集公开数据可在电商平台创建并管理多个店铺账号，独立安全防止账号关联，降低账号风险。
2. 在社媒营销方面，商家可以运营多个社媒平台账号，搭建引流矩阵，广告精准投放并全面覆盖消费者人群，提高广告的点击率和转化率。
3. 在市场调查方面，使用全球住宅IP，高效采集公开数据了解不同国家地区用户的喜好和购买习惯，掌握海外市场分布状况，行业发展前景预测，维持竞争力。