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PYTHON

네이버 데이터랩 쇼핑인사이트 API (쇼핑카테고리 트렌드 데이터 쉽게 가져오기)

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요즘 이것저것 평소 궁금했던 것들을 공부하고 있습니다.

그중 하나가 스마트 스토어인데요.

그냥 물건 올리고 팔면 되는 것 아냐? 라고 생각했었는데 (장사 1도 안 해봐서 하나도 몰라요...)

여러 가지 데이터 분석을 체계적으로 해서 접근해야 되더라고요.

그중에 데이터랩 쇼핑인사이트를 활용하는 부분이 있습니다.

쇼핑인사이트에서 쇼핑 카테고리별 클릭 트렌드를 확인할 수 있는데요.

다음과 같은 그래프를 그려볼 수 있습니다.

 

쇼핑 카테고리를 지정하면 각 분야별 클릭률을 상대값으로 표시해 줍니다.

이 데이터를 모아 각 카테고리의 경쟁도를 측정하는데 사용하는 거죠.

문제는 카테고리가 10개라서 단순 반복작업이 많다는 겁니다.

게다가 주기적으로 해당 작업을 반복해야 한다면?

단순 반복은 피해야죠?

다행히 네이버에서 제공하는 서비스API 중 필요한 게 딱 있었습니다.

쇼핑인사이트 API

설명을 보니 맞게 찾은 것 같습니다.

 

 

 

※ 네이버 서비스 API를 사용하려면 여러 가지 사전에 필요한 것이 있습니다.

본 글에서는 해당하는 부분은 생략하겠습니다.

아래 사이트 참고하면 됩니다.

혹시, 필요하면 따로 포스팅하겠습니다.

 

쇼핑인사이트 API 적용 가이드 - NAVER Developers

 

쇼핑인사이트 API 적용 가이드

쇼핑인사이트 API는 '네이버 데이터랩'의 '쇼핑인사이트'를 API로 실행할 수 있게하는 RESTful API입니다.

developers.naver.com

 

쇼핑인사이트 분야별 트렌드 조회

아래 같은 데이터를 보내면 되는군요.

응답으로 받은 데이터는 아래와 같고요.

쇼핑인사이트 분야별 트렌드 조회 API 확인

데이터랩 쇼핑인사이트에서 조회한 데이터는 아래와 같습니다.

2021년 1월 패션의류 59, 패션잡화 58, 디지털/가전 100이군요.

쇼핑인사이트 분야별 트렌드 조회 API로 불려온 데이터는 다음과 같습니다.

feat. Postman

● 디지털/가전

● 패션의류

●패션잡화

원하는 데이터를 잘 가져오는군요.

이제 데이터를 가져와서 엑셀이던 어디던 저장해서 분석하는 걸 만들어야겠죠?

요건 다음 편에 이어서 써볼게요.

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