在品牌控价的关键环节中，对渠道低价数据的监测至关重要。由于价格数据瞬息万变，且促销信息繁杂多样，如何实现全方位、精准的监测，并妥善留存低价凭证，成为有效开展渠道治理的核心挑战。这一需求催生出高频次不间断的数据监测模式，而在具体实施过程中，又面临着人工与系统监测的抉择，以及成本控制等问题。

品牌线上体量较小时，人工监测或许能够勉强应对，但当品牌线上业务规模不断扩大，数据量呈几何级数增长时，人工监测便显得力不从心。人工监测不仅效率低下，难以实现高频次监测的要求，而且容易出现数据遗漏、记录偏差等问题，无法保证数据的完整性和准确性。此时，系统监测成为必然选择。系统监测凭借其强大的计算能力和自动化处理功能，能够快速、准确地抓取海量价格数据，实现对电商平台的实时监测，大大提高数据的准确率和覆盖率。然而，系统监测也并非完美无缺，其高昂的成本让不少品牌望而却步。因此，品牌在选择监测方式时，必须综合考量自身的数据体量、信息变化程度以及成本预算，权衡利弊后做出决策。

为了降低系统监测成本，品牌首先要将计算逻辑标准化。在电商平台的交易过程中，优惠信息种类繁多，包括优惠券、满减活动、折扣码等。品牌需要提前明确哪些优惠信息应纳入监测范围，哪些可以排除在外。例如，对于品牌官方发放的特定优惠券，其目的可能是为了促进新品推广或回馈老客户，这类优惠券带来的低价可能是品牌策略允许的，就无需纳入监测；而对于未经授权的第三方店铺私自发放的大额优惠券导致的低价，则必须重点监测。通过提前规划计算逻辑，能够避免在实际监测过程中对无效数据的处理，节省大量的计算时间和复核时间，从而有效降低监测成本。

明确需要监测的 SKU 数量和范围同样关键。品牌的产品线往往丰富多样，涵盖众多 SKU，但并非所有 SKU 都对品牌的价格体系和市场形象具有同等重要的影响。因此，品牌应聚焦核心产品，明确监测的重点范围。对于销售高、市场影响力大的店铺，其低价行为带来的负面影响更为显著，不仅会直接损害品牌的利润空间，还可能引发其他店铺的跟风低价行为，破坏整个渠道的价格生态。通过精准定位核心产品和重点监测店铺，品牌能够在发现低价问题时迅速采取行动，及时将低价产品下架或调整价格，最大程度减少低价行为对渠道的不良冲击。

实现高频次的低价监测，人工和系统监测各有优劣。人工监测虽然灵活性较高，但在数据体量庞大、信息变化迅速的情况下，难以满足实时性和准确性的要求；系统监测虽然成本较高，但在保证数据质量和监测效率方面具有明显优势。品牌需要根据自身实际情况，合理选择或结合使用这两种监测方式。随着技术的不断发展和市场环境的变化，未来或许会出现更高效、更经济的数据监测解决方案，帮助品牌更好地应对控价过程中的挑战，维护良好的市场秩序和品牌形象。