Dados de varejo: Pacote R | R-bloggers

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Você já reparou como as coisas parecem ficar realmente caras em épocas específicas do ano? Como o dia das mães e o dia dos namorados? Você já se sentiu um pouco enganado ao comprar um buquê de flores muito caro ou uma caixa de chocolates? Você já se perguntou o quanto esses preços foram inflados?

Claro que você tem!

Mas sempre foi uma suspeita incômoda, nunca um fato. Onde estão as evidências?

Decidi reunir essas evidências usando a API de dados de preços de varejo.

Eu poderia ter coletado os dados necessários pressionando a API com uma série de curl solicitações da linha de comando. Ou usando o {httr} pacote de R. No entanto, interagir com a API diretamente é um tanto trabalhoso. Seria muito mais fácil se a API fosse agrupada em um pacote R.

O pacote R

Então eu criei um logotipo hexadecimal e depois disso o pacote R basicamente se escreveu.

O repositório está em https://github.com/datawookie/retail/ e também existe uma página inicial (WIP).

Instale o pacote do GitHub.

> remotes::install_github("datawookie/retail")

Em seguida, carregue-o.

> library(retail)

Lista de Revendedores

o retailer() A função fornece acesso a uma tabela de varejistas, aos URLs dos sites e às moedas operacionais.

> retailer()
# A tibble: 64 x 4
      id name             url                              currency
                                               
 1     1 EEM Technologies https://www.eemtechnologies.com/ USD     
 2     2 Clicks           https://clicks.co.za/            ZAR     
 3     3 Dischem          https://www.dischem.co.za/       ZAR     
 4     4 Game             https://www.game.co.za/          ZAR     
 5     5 Woolworths       https://www.woolworths.co.za/    ZAR     
 6     6 Fortnum & Mason  https://www.fortnumandmason.com/ GBP     
 7     7 John Lewis       https://www.johnlewis.com/       GBP     
 8     8 Marks & Spencer  https://www.marksandspencer.com/ GBP     
 9     9 Pick n Pay       https://www.pnp.co.za/           ZAR     
10    10 Makro            https://www.makro.co.za/         ZAR     
# … with 54 more rows

Lista de Produtos

Para aprofundar mais do que isso, você precisará de uma chave de API (faça um ping me, se quiser!). Usar set_api_key() para especificar a chave. Você só precisa fazer isso uma vez. A chave será usada para todas as transações subseqüentes.

> API_KEY = "5bed3ac9-6dc9-4926-aed8-8c97a7cb8057"
> set_api_key(API_KEY)

o retailer_products() A função gera uma tabela de produtos para um varejista específico, onde cada produto recebe um nome, marca, modelo, SKU e código de barras (se disponível).

> retailer_products(5) %>% select(id, name, brand, sku)
# A tibble: 39,913 x 4
       id name                                              brand        sku          
                                                                  
 1 611975 Two Toned Skater Print Trunks 3 Pack              NA           6009214350547
 2 611980 Sock Knit Bumper Sneakers (Size 4-13) Younger Boy NA           6009214831060
 3 611983 Pattern Cotton Boxers 2 Pack                      (&US)        6009214703176
 4 611985 Cargo Shorts                                      NA           6009214449494
 5 611990 Nautical Cotton Shirt                             (&US)        6009214476001
 6 611992 Dino Cotton Rich Socks 3 Pack                     NA           6009214359908
 7 611997 COUNTRY ROAD Spliced T-Shirt                      Country Road 9340243972506
 8 612000 Restlessness Flatbill Cap                         (&US)        6009214695327
 9 612024 Cuffed Abrasion Stonewash Jeans                   NA           6009214054353
10 612032 Striped Cotton Shirt                              NA           6009214471167
# … with 39,903 more rows

Detalhes do produto

Você pode ficar mais granulado vendo um produto específico usando o product() e product_prices() funções.

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Produto: Vinho

Vamos dar uma olhada em uma garrafa de vinho.

> nederburg_lyric  names(nederburg_lyric)
[1] "id"          "retailer_id" "url"         "name"        "brand"       "sku"        
[7] "barcodes"
> nederburg_lyric$name
[1] "Nederburg Lyric 750ml"
> nederburg_lyric$sku
[1] "000000000000230428_EA"
> nederburg_lyric$barcodes
[1] "6001452314503"

Os dados do histórico de preços incluem preços regulares e promocionais, além de disponibilidade. No momento, os dados de disponibilidade não estão sendo coletados para este produto.

> product_prices(531589)
  product_id                      time price price_promotion available
1     531589 2020-03-07T01:04:08+00:00 55.00              45        NA
2     531589 2020-02-22T01:00:32+00:00 55.00              NA        NA
3     531589 2020-02-15T01:00:02+00:00 55.00              45        NA
4     531589 2020-02-08T00:43:46+00:00 51.99              45        NA
5     531589 2020-02-01T00:57:02+00:00 51.99              45        NA

Produto: Vestuário

Vamos dar uma olhada em uma peça de roupa de outro varejista. Nesse caso, estamos coletando dados de disponibilidade.

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> product_prices(788165)
   product_id                      time  price price_promotion available
1      788165 2020-03-12T01:24:47+00:00  79.99              NA     FALSE
2      788165 2020-03-11T01:14:35+00:00  79.99              NA     FALSE
3      788165 2020-03-10T01:16:10+00:00  79.99              NA     FALSE
4      788165 2020-03-09T01:20:16+00:00  79.99              NA     FALSE
5      788165 2020-03-08T01:13:43+00:00  79.99              NA     FALSE
6      788165 2020-03-07T01:18:16+00:00  79.99              NA     FALSE
7      788165 2020-03-06T01:07:52+00:00  79.99              NA     FALSE
8      788165 2020-03-05T01:18:41+00:00  79.99              NA     FALSE
9      788165 2020-03-04T01:10:30+00:00  79.99              NA     FALSE
10     788165 2020-03-03T01:12:49+00:00  79.99              NA     FALSE
11     788165 2020-03-02T01:17:34+00:00  79.99              NA     FALSE
12     788165 2020-03-01T04:51:23+00:00  79.99              NA     FALSE
13     788165 2020-02-27T01:18:01+00:00  79.99              NA      TRUE
14     788165 2020-02-26T01:23:26+00:00  79.99              NA      TRUE
15     788165 2020-02-25T01:10:53+00:00  79.99              NA      TRUE
16     788165 2020-02-24T01:21:07+00:00  79.99              NA      TRUE
17     788165 2020-02-23T01:21:20+00:00  79.99              NA      TRUE
18     788165 2020-02-22T01:22:24+00:00  79.99              NA      TRUE
19     788165 2020-02-21T01:24:15+00:00  79.99              NA      TRUE
20     788165 2020-02-20T01:23:19+00:00  79.99              NA      TRUE
21     788165 2020-02-19T01:34:00+00:00  99.99              NA      TRUE
22     788165 2020-02-18T01:13:51+00:00  99.99              NA      TRUE
23     788165 2020-02-17T01:40:17+00:00  99.99              NA      TRUE
24     788165 2020-02-16T01:30:09+00:00  99.99              NA      TRUE
25     788165 2020-02-15T01:37:56+00:00  99.99              NA      TRUE
26     788165 2020-02-14T01:21:11+00:00 119.99              NA      TRUE
27     788165 2020-02-13T01:30:18+00:00 119.99              NA      TRUE

Este produto foi vendido inicialmente por R $ 119,99. O preço caiu para R $ 99,99 em 15 de fevereiro de 2020 e, em seguida, R $ 79,99 em 20 de fevereiro de 2020. Em 1 de março de 2020, o item esgotou (não está mais disponível).

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Vamos dar uma olhada no produto em questão.

Sim, eu posso ver por que isso esgotou!

Dia dos namorados

Voltemos à nossa pergunta original: até que ponto os preços são inflados em dias “especiais” como o Dia dos Namorados?

Ser ferrado

Se você quiser se ferrar no dia dos namorados, compre rosas.

A partir de meados de janeiro, o preço desse buquê de rosas aumentou repetidamente, de modo que, no dia dos namorados, você estava pagando pelo menos 50% a mais por buquê. Isso está realmente sendo ferrado. E não de um jeito bom.

Aqui está outro exemplo em que o preço de um buquê de 100 rosas variava muito antes do dia dos namorados, o preço final sendo aproximadamente 60% mais alto do que no mês anterior.

O preço de um pequeno vaso de rosas cor de rosa custaria menos de R300 no início de janeiro, mas esse valor subiu para pouco menos de R500 no final de janeiro e permaneceu nesse nível até o dia dos namorados.

Claramente, as flores em geral (e as rosas em particular!) Não são um presente econômico no Dia dos Namorados.

Não se ferrar

E se você não quiser se ferrar? Bem, então a solução óbvia é … compre cerveja.

Por quê? Porque o preço da cerveja, do mesmo varejista, permanece completamente inalterado.

O preço de um buquê de rosas está incluído no gráfico acima (linha tracejada cinza) para referência.

Conclusão

Esta é apenas uma ilustração divertida do que é possível com os dados históricos dos preços de varejo. Há muitas coisas sérias e úteis que você também pode fazer! Se você estiver interessado nesses dados, confira a página do projeto e entre em contato para obter uma chave de API.

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Finalmente, uma observação sobre a frequência de amostragem: atualmente, estamos amostrando a maioria dos varejistas apenas uma vez por semana. Se houver interesse nesses dados, poderemos expandir nossa infraestrutura e começar a experimentar mais varejistas diariamente. O objetivo final é experimentar todos os varejistas e produtos uma vez por dia.



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