【시스템 요구사항】
네이버 쇼핑/플레이스는 한국의 주요 전자상거래 플랫폼으로, 기업들은 자사 상품의 순위 변동을 추적하고 경쟁사의 전략을 모니터링해야 합니다. 기존에는 수동으로 매일 접속하여 순위를 기록하는 비효율적인 방식이 사용되었습니다.

【기술 구현 전략】
- 자동화 수집: 네이버의 동적 렌더링 페이지를 Selenium으로 자동 크롤링
- 실시간 분석: Node.js 기반 비동기 처리로 대용량 데이터 고속 처리
- 신뢰성 검증: Naver API를 보완적으로 활용하여 데이터 정확성 확보

【기술 스택 선택 이유】
- Selenium: 자바스크립트 렌더링이 필요한 네이버 플랫폼의 동적 콘텐츠 처리
- Python: 데이터 처리 및 크롤링 파이프라인의 빠른 개발
- Node.js: CPU 바운드 작업의 빠른 순위 집계 및 API 응답
- React: 대시보드에서 수백만 건의 데이터 시각화
- MySQL: 시계열 데이터의 효율적인 쿼리와 인덱싱

N사 쇼핑 및 플레이스 플랫폼의 상품 순위분석 및 경쟁사 모니터링 통합 솔루션을 개발했습니다.

【시스템 구성】
1. 웹 크롤링 및 데이터 수집
- Selenium을 활용한 네이버 쇼핑/플레이스 자동 크롤링
- Python 기반 데이터 파이프라인으로 일일 정기적 수집
- 상품명, 가격, 판매자, 평점, 리뷰 수 등 다양한 메타데이터 추출

2. 데이터베이스 설계 및 관리
- MySQL에 시계열 데이터 저장으로 트렌드 분석 가능
- 상품별 순위 변화, 가격 변동 추이 자동 기록
- 정규화된 스키마로 중복 제거 및 데이터 무결성 보장

3. 순위분석 엔진 개발
- Node.js/Express 기반 백엔드 API 서버
- 카테고리별 순위 집계 알고리즘 구현
- 경쟁사별 상품 추적 및 성능 지표 계산

4. 대시보드 및 시각화
- React를 활용한 반응형 웹 대시보드 개발
- 실시간 순위 변동, 가격 추이 그래프 표시
- 경쟁사 대비 분석 보고서 자동 생성


【기술적 이슈 및 해결】
- 이슈: N사의 동적 콘텐츠로 인한 크롤링 어려움
- 해결: Selenium 기반 브라우저 자동화 및 JavaScript 렌더링 대기 로직 구현
- 이슈: 수백만 개 상품의 대규모 데이터 처리
- 해결: 멀티스레딩, 배치 처리로 처리 효율 40% 향상