So habe ich ein Analysetool für digitale Produkte erstellt

Hey Leute,

In letzter Zeit habe ich mich in Datenanalysen aller Art verliebt.

Als ich nach einem Nebenjob suchte, erkundete ich verschiedene Möglichkeiten und stieß auf die Welt der digitalen Produkte. Plattformen wie Gumroad, Ko-fi und andere dominieren diesen Markt.

Aber ich bin gleich zu Beginn auf ein Hindernis gestoßen: Es gibt Hunderte von Produkten.

Also, welches soll ich verkaufen?

Nachdem ich verschiedene Artikel und Plattformen recherchiert hatte, wurde mir klar, dass es nicht genügend solide Daten gab, um eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Das brachte mich dazu, Trends auf einem der größten Marktplätze für digitale Produkte zu verfolgen: Gumroad.

v0.1

Ich habe mit einem einfachen JavaScript-Skript begonnen, das grundlegende API-Anfragen an die öffentlich verfügbare Gumroad-API ausführt. Sie können diese Anfragen ganz einfach auf der Registerkarte „Netzwerk“ des Browsers sehen:
https://gumroad.com/products/search?&tags[]=vrchat&from=10

Es war ein guter Anfang. Ich habe beschlossen, die 10 beliebtesten Tags zu verfolgen und täglich Daten abzurufen.

Tech-Stack, den ich verwendet habe:

1. Node.js
2. Axios axios-retry axios-rate-limit
3. FS zum Schreiben in das Dateisystem
4. KI-Tools zur Beschleunigung der Codierung

Es hat gut geklappt. Ich habe mehrere Tage hintereinander Daten gesammelt und fand sie interessant genug, um sie weiter zu erweitern. Ich habe auch Unterstützung von der Community zu X erhalten, also habe ich beschlossen, den nächsten Schritt zu gehen.

v0.2

Mir wurde klar, dass es nicht ausreicht, die beliebtesten Tags zu kennen – das wahre Potenzial liegt darin, die wachsenden Tags zu identifizieren.

In meiner nächsten Iteration habe ich Unter-Tags aus den beliebtesten Nischen gesammelt und auf diese Weise über 5.000 Tags gesammelt.

Dadurch wurden täglich mehr als 20.000 Datenzeilen generiert, daher brauchte ich eine Speicherlösung.

Da es immer noch möglich ist, einen kostenlosen Cluster auf MongoDB Atlas zu hosten und MongoDB gut mit JavaScript harmoniert, habe ich es als meine Speicheroption gewählt. Jetzt werden die Daten gespeichert und ich kann verschiedene Analysen durchführen.

Eine weitere Herausforderung war der Zeitaufwand für die Datenerfassung.
Es dauerte zunächst fünf Stunden. Da habe ich etwas über Proxys gelernt. Nachdem mehrere Proxy-Server zur parallelen Verarbeitung der Daten eingerichtet wurden, sank die Erfassungszeit von fünf Stunden auf nur 30 Minuten.

v0.2.1

Ich habe alle Skripte manuell ausgeführt, also habe ich beschlossen, den Prozess zu automatisieren.

Ich habe den Quellcode auf einem Remote-Server bei Hetzner gehostet und Cron-Jobs über crontab eingerichtet.

0 18 * * * /usr/bin/node index.js collect-data
0 21 * * * /usr/bin/node index.js collect-totals

Der erste Job sammelt die Daten und der zweite fasst sie zu einer Zusammenfassung zusammen. Es entfernt Duplikate und berechnet das Wachstum im Vergleich zum Vortag.

const [mode = 'collect-data'] = process.argv.slice(2);
if (mode === 'collect-data') {
    return collectData();
}
if (mode === 'collect-totals') {
    return collectTotals();
}

v0.3

Ich habe beschlossen, eine einfache Benutzeroberfläche für dieses Projekt zu erstellen und sie öffentlich zu teilen. So wurde gumroadtrends.com ins Leben gerufen.

Ich habe verwendet:

• VueJS für die Benutzeroberfläche
• Bootstrap für das CSS-Framework
• Chart.js zur Visualisierung der Daten
• GA4 für Nutzungsanalysen
• Ich habe auch Hetzner und PM2 zum Hosten verwendet, da ich bereits einen Server zum Hosten aller meiner Produkte hatte.

So sieht die Benutzeroberfläche aus:

v0.4

Es ist schwer, Trends zu verstehen, wenn nur Daten aus sieben Tagen vorliegen. Daher habe ich vor, weiterhin Daten auf dem Autopiloten zu sammeln und sie nach ein paar Wochen erneut zu prüfen, um tiefere Einblicke zu erhalten.

Letzte Worte

Ich teile gerne alles mit, was ich zur Herstellung dieses Produkts verwendet habe. Dies ist mein kleiner Beitrag zur #buildinpublic-Community, der ich angehöre.

Viel Glück mit Ihren Projekten!

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