Данные без границ: как крупный интернет-магазин бытовой техники и электроники мониторит 30 000 товарных ссылок

При работе с десятками тысяч товарных ссылок данные нужно не только регулярно собирать, но и объединять в одном пространстве. Иначе команде приходится работать с отдельными отчетами по площадкам и регионам, а затем самостоятельно переносить результаты во внутренние системы.

Клиент работает в сфере электроники и бытовой техники, сочетая e-commerce и розницу. Metacommerce организовал для компании ежедневный сбор данных с семи интернет-магазинов в 35 регионах. Отчеты доступны в едином интерфейсе, а основной рабочий сценарий компании — автоматическое получение результатов по API.

Задача

Клиенту требовалось регулярно собирать данные о товарах электроники на семи сайтах:

• Citilink;
• DNS;
• Домотехника;
• Holodilnik;
• Технопарк;
• Техпорт;
• К-Центр.

В проекте участвуют около 30 000 уникальных товарных ссылок, а география сбора охватывает 35 регионов.

Компании было важно организовать единый процесс, в котором:

• данные по площадкам и регионам регулярно обновляются;
• отчеты доступны в одном интерфейсе;
• результаты автоматически передаются во внутренние системы по API;
• большой список прямых ссылок не приходится распределять между отдельными процессами и отчетами.

Решение

Metacommerce настроил ежедневный сбор данных по прямым ссылкам. Сборы выполняются в течение дня, поэтому информация по товарным карточкам регулярно обновляется.

В проекте около 30 000 уникальных товарных ссылок. С учетом сбора в 35 регионах система обрабатывает до 700 000 региональных вариантов карточек.

Результаты по всем интернет-магазинам и регионам формируются в едином пространстве. Команде не нужно искать и сводить отдельные отчеты по каждой площадке: собранные данные доступны в личном кабинете Metacommerce.

Основной рабочий сценарий клиента — передача результатов по API. Компания забирает собранные данные и использует их в собственных системах и аналитических процессах.

Сбор выполняется по готовому списку прямых ссылок, поэтому сопоставление товаров между площадками в этом проекте не требуется.

Результаты

После запуска проекта команда клиента может:

• работать с актуальными данными по семи интернет-магазинам и 35 регионам;
• просматривать отчеты по всем площадкам в едином интерфейсе;
• получать результаты сбора во внутренних системах через API;
• использовать один процесс для работы с 30 000 уникальных товарных ссылок;
• обрабатывать до 700 000 региональных вариантов карточек без ручного объединения отдельных отчетов.

Личный кабинет Metacommerce остается единым пространством для просмотра и проверки результатов. Передача по API позволяет встроить данные в привычные процессы клиента и использовать их там, где команда работает с ними каждый день.

Готовое решение Metacommerce для подобной задачи

Для регулярного получения данных о товарах можно использовать готовый шаблон «Сбор с интернет-магазинов» для контроля цен на электронику.

Шаблон позволяет настроить сбор по прямым ссылкам и адаптировать проект под:

• нужные интернет-магазины;
• список товарных ссылок;
• регионы;
• частоту обновления;
• состав данных;
• формат получения результатов — личный кабинет, файл, API или передача во внутреннюю систему.

Готовая структура проекта позволяет начать со стандартного сценария сбора и затем настроить его под ассортимент, географию и внутренние процессы конкретной компании.

Кому подойдет

Такой сценарий подойдет ритейлерам, дистрибьюторам и производителям, которым нужно регулярно получать данные по большому количеству товарных карточек.

Он особенно полезен, если команде необходимо:

• ежедневно обновлять данные по прямым ссылкам;
• работать с десятками тысяч товарных карточек;
• учитывать региональные варианты;
• просматривать отчеты по всем площадкам в одном интерфейсе;
• автоматически передавать результаты во внутренние системы через API.

Проект РБТ показывает, как масштабный сбор по нескольким площадкам и десяткам регионов можно объединить в один управляемый процесс. Команда получает единое пространство отчетов и одновременно использует API, чтобы данные без дополнительной ручной сборки попадали во внутренние системы.