从0到1，使用RPA+Claude，我做了一个小红书爆款商品采集和分析工具

如何寻找niche？如何挖掘冷门爆款？这个问题对于想要变现的朋友来说绝对是绕不开的。前阵子我在小红书上搜索关键词商品时，偶然发现了一些让我大跌眼镜，却又卖得异常火爆的产品。

比如，AI头型检测，客单价98-1998元不等，竟然卖出了5000多份，保守估计收入超过500万！这还不包括已经引入私域的后续成交。更令人惊讶的是，卖家的粉丝也只有4000多个。除此之外，再比如NFC游戏卡等等，都是我之前从未关注过的冷门爆款。

这些发现让我灵机一动：如果能自动采集小红书的商品信息，然后根据客单价和销量评估销售额，按销售额排序，不就能快速找到最赚钱的产品，挖掘潜在的市场机会了吗？

这个发现激发了我的灵感,促使我开发了一个自动化工具,用于采集小红书商品信息并进行销售额分析。本文将分享我如何运用RPA和Claude来实现这个项目的全过程。

数据采集与分析

为了实现这个想法,主要有以下节点

数据采集

采集关键词下的商品信息&笔记信息。

这部分我们使用 RPA 进行。众所周知，小红书的反爬虫机制非常严格，而且加密算法也经常变动。所以对我们来说，最好的方式就是使用 RPA 模拟人类操作进行数据采集。实现思路可以参考我之前写的的小红书移动端笔记采集: https://t.zsxq.com/Xpvu2 逻辑是一致的。这样做的好处是完全人工操作，只是在后台采集数据，可以避免账号被封禁，而且采集效率高，数据准确性和实时性好。

之前的文章中我介绍了如何在移动端进行小红书笔记的采集，商品采集也是类似的，我们搜索之后直接点击商品tab页，这个时候mimt后台就会默认拦截到商品信息，我们根据实际需要把数据保存到Excel或者json文件等即可，这里不做过多的赘述了，上面的文章中都有了详细的教程了。

数据分析

以"AI"为关键词的采集为例,我们收集到了约2000条商品数据。将这些数据按预估销售量降序排列后,我发现了许多意想不到的热销商品。例如,前面提到的AI头型检测产品,销量超过5000份,平均客单价相当可观。这个发现再次证实了市场上存在着大量我们难以预想到的盈利机会。