Vigilar los precios de la competencia cada semana sin revisar sitio por sitio
Una automatización lee cada lunes las páginas de producto de tus competidores, saca precio y stock como datos ordenados y los deja en una planilla junto a los tuyos. La IA te resume qué cambió y dónde estás caro.
This recipe has not been translated yet: the content below is in Spanish. The guided mode works in English through the MCP.
- Level
- Low code
- Requires a simple automation or an API call.
- Time
- Tres horas para armarlo; después corre solo y lo revisas en diez minutos cada lunes
- Published
What it costs
Firecrawl tiene un plan gratis de 1.000 créditos al mes, sin tarjeta. Leer una página cuesta 1 crédito y pedirla como datos estructurados (formato JSON) suma 4 más: 5 créditos por página. Vigilar 40 productos una vez por semana son unas 160 lecturas y 800 créditos al mes, y cabe en el plan gratis. Si necesitas más, el plan Hobby cuesta USD 16 al mes con pago anual o USD 19 mes a mes, por 5.000 créditos (página de precios de Firecrawl al 24-09-2026). n8n se puede instalar en tu propio servidor sin costo de licencia.
guided mode // I ask, you answer
ready to start
Do it with me, step by step
I will ask you 5 questions about your business, use your answers to get the prompt ready to copy, and then walk you through the 5 steps, one at a time. Like a Thermomix: you just answer and move on.
Who it is for
Tiendas y distribuidoras que venden productos comparables a los de la competencia en línea: repuestos, ferretería, electrónica, alimento para mascotas, insumos. Donde una diferencia de precio mueve la venta.
The problem
Saber a cuánto vende la competencia exige abrir veinte sitios cada semana, y nadie lo hace. Te enteras de que estás caro cuando las ventas ya bajaron, o bajas precios por susto sin saber si hacía falta.
What changes
Cada lunes, una planilla con tu precio y el de cada competidor por producto, el cambio respecto de la semana anterior y un resumen de tres líneas con dónde estás caro, dónde estás barato y qué cambió. Según el README, Firecrawl convierte cualquier URL en Markdown o en JSON estructurado y se encarga de las páginas con mucho JavaScript, los proxies y los límites de acceso.
Ingredients
- Una planilla de Google Sheets con tus productos, tu precio y la URL del mismo producto en cada competidor
- Una cuenta gratis en firecrawl.dev y su clave de API
- n8n, en la nube o instalado en tu servidor (el README de Firecrawl lista la integración con n8n; también sirve Zapier)
- Claude o ChatGPT para el resumen semanal
Step by step
- 1
Arma la lista de productos espejo
Para cada producto tuyo, la URL exacta del mismo producto en dos o tres competidores. Mismo modelo, mismo formato, mismo tamaño de pack; si no es idéntico, no lo compares.
- 2
Prueba la extracción con cinco páginas
En el playground de Firecrawl (enlazado en el README), pega una URL de la competencia y pide el formato JSON con tres campos: precio, precio antes del descuento y stock. Si en cinco páginas de esa tienda saca bien los tres, sigue; si no, esa tienda queda para revisión manual.
- 3
Arma el flujo semanal en n8n
Disparador cada lunes → leer la planilla → Firecrawl extrae cada URL en formato JSON → escribir precio, stock y fecha en una hoja de historial. Guarda la clave de API en las credenciales de n8n, nunca escrita dentro del flujo.
- 4
Pide el resumen con el prompt
Pasa a Claude o ChatGPT la tabla de esta semana y la de la anterior con el prompt de la receta. Te devuelve dónde estás caro, dónde barato, qué cambió y qué datos se ven raros.
- 5
Limpia las URL que fallan
Una página que cambió de diseño o un producto descontinuado devuelve vacío o un precio absurdo. Según la página de precios de Firecrawl, una página que responde con error igual consume su crédito: saca de la lista las que fallen dos semanas seguidas.
The prompt
Replace what is in brackets with your company details, or use the guided mode above: it asks you and fills it in for you.
# Rol Eres el analista de precios de [NOMBRE DE LA EMPRESA], que vende [QUÉ VENDE] en Chile. Comparas nuestros precios con los de la competencia y explicas lo importante en lenguaje simple. No inventas precios: si un dato falta o se ve raro, lo dices. # Contexto Te paso dos tablas, la de esta semana y la de la semana pasada, con: producto · mi precio · competidor · precio del competidor · precio antes del descuento · stock · fecha. Mis competidores principales son [COMPETIDORES PRINCIPALES]. Mi regla de precios es [MARGEN MÍNIMO O REGLA DE PRECIOS]. Para mí una diferencia es relevante desde [DIFERENCIA QUE TE IMPORTA, EN PORCENTAJE] por ciento. # Tarea 1. Marca los productos donde estoy más caro que el competidor más barato por sobre la diferencia relevante. 2. Marca dónde estoy más barato de lo necesario: margen que podría estar dejando en la mesa. 3. Lista los cambios de precio de la competencia respecto de la semana pasada y las ofertas nuevas (precio antes del descuento distinto del precio actual). 4. Señala los datos sospechosos: precio cero, vacío o que cambió más de 50 % en una semana. Esos no se usan para decidir hasta revisarlos. # Formato de salida Tres líneas de resumen arriba. Después una tabla: producto · mi precio · competidor más barato (quién y cuánto) · diferencia en % · cambio respecto de la semana pasada · acción sugerida (mantener, revisar, bajar o subir). Al final, los datos sospechosos. # Ejemplos Entrada: «Pastillas de freno X: mi precio $24.990; Competidor A $21.990 (la semana pasada $24.990); Competidor B $25.490». Salida esperada: «Pastillas de freno X · $24.990 · $21.990 (A) · 13,6 % más caro · A bajó $3.000 esta semana · revisar: puede ser una oferta temporal, mirar su precio antes del descuento».
What usually goes wrong
- ✕Comparar productos parecidos en vez de idénticos. Un modelo distinto o un pack de otro tamaño te hace creer que estás caro; compara el mismo producto o no compares.
- ✕Mirar el precio sin mirar el descuento. Muchas tiendas muestran precio de oferta por pocos días; guarda también el precio antes del descuento para no perseguir una liquidación.
- ✕Dejar corriendo URL rotas. Siguen gastando créditos y ensucian el resumen; límpialas cada semana.
When not to use this recipe
Si compites en menos de diez productos, revísalos a mano: armar esto no se paga. Si tu competencia vende sobre todo en marketplaces o redes sociales, muchas páginas no se podrán leer: según el README, Firecrawl respeta por defecto el archivo robots.txt de cada sitio, y cumplir los términos de uso de cada página es responsabilidad de quien extrae. Y no conectes esto a tus precios para que bajen solos: el dato es para decidir mirando tu margen, no para entrar en una guerra automática.
Source and real case
Comercio y distribución · precios
Firecrawl es uno de los repositorios de IA con más estrellas de GitHub (184.093 al 24-09-2026, 632 más que en el radar del día anterior). El README no trae un caso de empresa con nombre ni cifras de ventas; las cifras de la receta (créditos por página, plan gratis y plan Hobby) salen de la página de precios de Firecrawl leída el mismo día. La receta aplica su extracción estructurada al seguimiento semanal de precios de una pyme.
Repositorio histórico:firecrawl/firecrawl — The web data API to search, scrape, and interact at scale · GitHub
Also:Firecrawl — Pricing
Last verified:README del repositorio leído completo el 24-09-2026 (extracción de páginas a Markdown o JSON estructurado, integraciones con n8n y Zapier, licencia AGPL-3.0, respeta robots.txt por defecto) y página de precios de Firecrawl revisada el mismo día; ambas URL respondieron 200.
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