Plataforma Web de Clasificación de Productos para Dropshipping

1. Introducción

Este documento presenta la visión técnica y la estrategia de implementación para el desarrollo de una plataforma web que clasifique productos con alta demanda en el mercado de dropshipping. La plataforma permitirá a los vendedores analizar productos según su rentabilidad, demanda y competencia, proporcionando información clave para la toma de decisiones.

2. Objetivo del Proyecto

Desarrollar una plataforma web que recopile, analice y clasifique productos en función de:

Rentabilidad: Margen de ganancia basado en costos y precios de venta.
Demanda: Volumen de búsquedas y ventas en marketplaces.
Competencia: Cantidad de vendedores y diferenciales competitivos.

3. Características Claves

3.1. Recolección y Análisis de Datos

Integración con APIs de marketplaces (Amazon, eBay, AliExpress, Shopify).
Web scraping para extraer datos clave (precios, número de vendedores, valoraciones).
Uso de Google Trends para evaluar tendencias de búsqueda.

3.2. Algoritmo de Clasificación

Implementación de modelos de machine learning para la predicción de demanda.
Cálculo de rentabilidad basado en costos de adquisición y logística.
Evaluación de competencia mediante análisis de volumen de vendedores y diferenciación de productos.

3.3. Dashboard y Experiencia de Usuario

Panel interactivo con visualización de datos en tiempo real.
Filtros personalizables por categoría, rentabilidad y demanda.
Integración con herramientas externas para automatizar la selección de productos.

3.4. Seguridad y Escalabilidad

Arquitectura basada en microservicios para escalabilidad.
Base de datos optimizada (SQL/NoSQL según necesidad de almacenamiento y consulta).
Implementación de autenticación segura (OAuth, JWT).

4. Stack Tecnológico

Componente	Tecnología
Frontend	React.js / Next.js
Backend	Node.js / Python (FastAPI)
Base de Datos	PostgreSQL / MongoDB
Machine Learning	TensorFlow / Scikit-learn
Hosting & Cloud	AWS / Google Cloud
APIs de Integración	Amazon API, Shopify API, Google Trends API

5. Roadmap de Desarrollo

Fase	Actividades	Duración
Fase 1	Análisis de requisitos y diseño de arquitectura	4 semanas
Fase 2	Desarrollo del backend y APIs de integración	6 semanas
Fase 3	Desarrollo del frontend y dashboard interactivo	6 semanas
Fase 4	Implementación de Machine Learning y algoritmos de predicción	8 semanas
Fase 5	Pruebas, optimización y despliegue	6 semanas

6. Estrategia de Monetización

Modelo Freemium: Acceso gratuito a información básica, con suscripción premium para análisis avanzados.
Afiliación con Marketplaces: Comisiones por referir ventas a plataformas como AliExpress o Amazon.
Planes de Suscripción: Diferentes niveles de acceso según las necesidades del usuario.