跨境电商卖家在Shopee、MOMO等多个平台同时运营十几家店铺，面临以下痛点：
数据分散：销售数据、退款数据、库存数据、广告数据分散在各个平台后台和马帮ERP中，运营人员每天需要登录多个系统手动导出Excel，再汇总到飞书表格，耗时且容易出错。
库存同步滞后：MOMO平台的库存需要与ERP保持同步，手工操作无法做到每10分钟级别的及时更新，容易导致超卖或缺货。
断货追踪困难：哪些SKU断货了、断了多少天，过去完全靠人工记忆或临时查表，无法精准追踪断货时长，影响补货决策。
广告效果难以量化：11家店铺的广告投放数据和商品表现数据分散在各处，缺少统一的运营看板，难以横向对比各店铺的投入产出效率。
本项目构建了一套覆盖数据导出、库存同步、断货监控、广告与销售分析的自动化运营支撑体系。核心功能模块包括：
1. 销售与退款数据自动化导出：定期（90天/30天）从马帮ERP导出Shopee平台商品销售报表与退款报表，提取关键指标（SKU、销量、退款率等）并归档至Lark表格，支撑运营决策。
2. 每日库存数据更新：从马帮ERP按日导出单品SKU与组合SKU（含“-C”标识）的库存信息，经状态筛选（正常销售/清仓）后，按Lark表头规范完成每日库存可视化更新。
3. 多店铺商品匹配与统一管理：从马帮ERP导出11家Shopee店铺（除CS外）的在线商品匹配数据，提取店铺、平台SKU、商品ID、主商品货号等字段，过滤无效记录后汇总至Lark，实现全店铺商品统一追踪。
4. 断货天数自动累计：通过每日脚本读取ERP库存数据，当SKU库存≤0时，自动将“本月累计断货天数”与“历史总断货天数”各+1；每月1号自动归档上月断货天数并重置本月计数，精准追踪每个SKU的断货时长。
5. 虾皮广告与商品表现数据采集：按月从虾皮后台导出11家店铺的广告数据（浏览数、点击数、花费、投入产出比）及商品表现数据（访客数、可出貨訂單、销售额、加购件数等），汇总至Lark形成综合运营看板。
6. MOMO平台库存自动化同步：通过API接口与定时任务，实现MOMO平台库存与ERP系统的每10分钟自动同步，支持加减量规则配置（如库存满5则同步2）、后台静默运行、异常报错（IP错误/SKU匹配失败标记）及同步结果核对。
项目实现
Python + Selenium + request + openpyxl
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