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原文作者：Nishant Dhiman, Nicholas Moore, and Aman Sharma
对于电商团队而言，监控竞争对手的价格对于保持市场优势至关重要。然而，许多团队仍困在繁琐的手动跟踪工作中，每天花费大量时间手动检查各个网站。这种低效的方法延迟了决策过程，增加了运营成本，并因人为错误而导致营收损失和机会流失。
Amazon Nova Act 是一个开源的浏览器自动化 SDK，用于构建能够利用自然语言指令导航网站并提取数据的智能代理。本文将演示如何构建一个自动化的竞争价格情报系统，以简化手动工作流程，支持团队利用实时市场洞察做出数据驱动的定价决策。
手动竞争价格情报的隐性成本
电商团队需要及时准确的市场数据来保持竞争力。传统的工作流程是人工操作且易出错的，涉及搜索多个竞争对手网站、记录定价和促销数据，并将这些数据汇总到电子表格中进行分析。这一过程存在几个关键挑战：
- 时间和资源消耗： 手动价格监控每天消耗员工数小时的时间，随着产品目录的增长，这代表了极大的运营成本。
- 数据质量问题： 手动输入数据会导致不一致和人为错误，可能导致基于错误信息的定价决策。
- 可扩展性限制： 随着产品目录的扩展，手动流程变得越来越不可持续。
- 洞察延迟： 最关键的问题是时效性。竞争对手的价格可能在一天中快速变化，这意味着基于陈旧数据作出的决策会导致营收损失。
使用 Amazon Nova Act 实现自动化
Amazon Nova Act 是一款 AWS 服务，其配套的 SDK 旨在帮助开发者构建能在网页浏览器中运行的代理。开发者通过组合 Python 中的小型目标指令来构建自动化流程，将浏览器交互的自然语言指令与编程逻辑（如测试、断点、断言或线程池）相结合。Nova Act 支持代理化商业场景，例如竞争监控、内容验证、目录更新和多步浏览工作流。由于该 SDK 旨在处理现实世界的网站行为（包括布局变化和动态内容），因此非常适合竞争价格情报。
常见的构建模块
Nova Act 包含一组简化浏览器自动化的构建模块，电商公司可以利用这些模块在无需人工干预的情况下从网站收集和记录产品价格：
从网页提取信息
通过 Nova Act 的提取功能，代理可以直接从渲染后的网页收集结构化数据。你可以定义一个 Pydantic 模型来表示你想要的返回架构，然后通过 act_get() 调用获取数据。
Nova.act_get("Search for 'iPad Pro 13-inch (M4 chip), 256GB Wi-Fi'.", schema=ProductData.model_json_schema())运行并行会话
价格情报任务通常需要短时间内检查几十个竞争对手页面。单个 Nova Act 实例一次只能调用一个浏览器，但多个实例可以并行运行。这种方式使得处理大规模产品目录变得简单且高效。
总结
Amazon Nova Act 将浏览器自动化从复杂的工程任务转变为简单的自然语言接口，使零售商能够自动化手动工作流程，降低运营成本，并获得实时市场洞察。通过显著减少手动数据采集时间，团队可以将重心转向战略性定价决策。Nova Act 使开发者能够构建灵活、稳健的代理，在跨行业中支持数据驱动的定价决策。
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