Белоусов Руслан 
Тендеры и лиды
Информация
Меня зовут Руслан Белоусов. Я разрабатываю дашборды, CRM и инструменты автоматизации под задачи бизнеса. В этой работе собрал Orbit — локальный дашборд, который помогает селлеру разбирать конкурентов по своим условиям: цене, доставке, наличию и характеристикам товара.
Ниже покажу, как перевёл запрос в работающий инструмент, что получает пользователь и как такой подход можно применить к вашему процессу. Сценарий показан на вымышленных демонстрационных данных.
Отправной точкой стал запрос знакомого селлера Ozon: видеть сопоставимых конкурентов, их цены, наличие и продажи, замечать новые предложения.
Сложность в том, что похожее название ещё не делает товар подходящим ориентиром. За низкой ценой может стоять другая комплектация или доставка через несколько недель. Высокие продажи могут относиться к товару с другим назначением.
Я разработал инструмент, в котором продавец задаёт условия сравнения и получает предложения, распределённые по группам, с объяснениями и вопросами для проверки.
Импорт CSV и JSON. Дашборд принимает подготовленную выборку с исходным товаром и кандидатами, проверяет поля и приводит данные к общему формату.
Настраиваемые условия. Пользователь выбирает город, предел доставки, диапазон цены, порог предварительной похожести и фильтр подтверждённой страны продавца.
Таблицу и группы предложений. Можно смотреть исходные показатели, основания отбора и отдельно разбирать спорные товары.
Объяснения результата. Видно, какие сведения нужно уточнить: комплект, наличие, свежесть данных или информацию о продавце.
Это локальный прототип для подготовленных выгрузок. На показанных экранах используются демонстрационные данные; OpenAI выключен.
Orbit: исходный товар и условия сравнения. Демонстрационные данные. Редакционная компоновка: дублирующее предупреждение убрано; верхняя демомаркировка сохранена.
Сначала пользователь загружает выборку. Затем задаёт условия под конкретный товар. Дашборд применяет правила, распределяет предложения по группам и показывает причины. Продавец проверяет спорные случаи и использует результат для дальнейшего анализа.
Правила отделены друг от друга: цена отвечает за выбранный сегмент, доставка — за условия получения, подтверждённые сведения о продавце — за соответствующий фильтр. Неизвестные значения остаются вопросами для проверки.
Такой подход позволяет менять условия под задачу продавца и понимать, почему изменился результат. Долгая доставка сама по себе не доказывает страну продавца, а нулевой остаток не объясняет, почему товар отсутствует.
Сценарий: подготовленная выборка → условия продавца → группы и причины → ручная проверка. Редакционная схема по реализованному коду.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13801 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Возьмём паровую швабру «12 в 1» с ручным пароочистителем и комплектом насадок за 3 400 ₽. Для демонстрации выбраны Москва, доставка до семи дней, отклонение цены до 40% и порог предварительной похожести названия 55%. Фильтр подтверждённых продавцов из Китая включён.
Все товары, продавцы и показатели этого примера вымышлены. Выборка датирована 1 октября 2026 года: при разборе 10 октября дашборд отмечает её как устаревшую.
Пять кандидатов: на фрагменте показаны название, продавец и цена. Остальные условия разобраны ниже.
У кандидата заявлены ручной пароочиститель, доставка за два дня, остаток 620 единиц и 420 продаж за 28 дней наличия. Цена и доставка подходят под выбранные условия.
Дашборд оставляет предложение в группе «Проверить»: нужно сверить конструкцию и комплект, а также обновить устаревшие сведения. Пользователь получает конкретного кандидата и понятный следующий шаг.
В демо указаны подтверждённая страна продавца Китай и доставка 25 дней. Предложение исключено из текущей группы сравнения по включённому фильтру страны. Его низкая цена остаётся рыночным наблюдением, но требует отдельного контекста при выборе ориентиров.
Механическая швабра с ведром и отжимом имеет 500 продаж, но работает без нагрева. Предварительное сходство названия ниже заданного порога — предложение попадает в группу других товаров. Его можно изучать как альтернативу для покупателя, отдельно от прямых аналогов паровой модели.
3 590 ₽, паровая швабра с насадками. Остаток 0, продажи 260 за 18 дней наличия. Нужно проверить актуальное наличие, историю и характеристики: ноль не доказывает распродажу, данные устарели, сходство не подтверждено.
3 100 ₽, паровая швабра. Доставка два дня, остаток 450, продажи 190. Нужно уточнить страну продавца при включённом фильтре и обновить сведения.
В демонстрационном запуске получились три предложения на проверке, одно исключённое и один другой товар. Подтверждённых прямых аналогов нет.
Пользователь получает рабочий сценарий разбора: загрузить данные, задать условия, посмотреть группы и причины, открыть спорные предложения и проверить конкретные сведения. Вся последовательность собрана в одном интерфейсе.
Ценность инструмента — в одинаковом применении условий и видимых основаниях отбора. У одного товара нужно сверить комплект, у другого — наличие, у третьего — сведения о продавце. Решение о закупке и цене остаётся за человеком с учётом его экономики.
Группа «Проверить (3)» и объяснение для предложения с нулевым остатком. Демонстрационные данные; иллюстрация составлена из фрагментов интерфейса.
Я начинаю с решения, которое бизнес хочет принимать по данным. Затем определяю, какие сведения нужны, какие условия можно проверить автоматически и где потребуется участие человека. Под этот процесс разрабатываю интерфейс и логику работы.
В Orbit это условия сравнения товаров. В другой задаче таким инструментом может стать дашборд показателей, CRM под собственный процесс, сравнение поставщиков или обработка заявок. Состав функций определяется вашим сценарием работы.
Источники данных, интеграции, автоматическая загрузка, расписание и хранение истории обсуждаются при определении объёма конкретного проекта.
Orbit работает как локальный прототип с подготовленными CSV/JSON. Автоматический сбор всего рынка Ozon не подключён. Работа MPStats с реальным доступом и качество сопоставления OpenAI на живой выборке требуют отдельной проверки. Коммерческое внедрение, экономия времени и влияние на продажи этим примером не подтверждаются.
Если вы регулярно собираете данные, переносите их между таблицами или каждый раз повторяете один и тот же разбор, опишите мне этот процесс. Обсудим, что можно автоматизировать и какой инструмент имеет смысл разработать.
Откройте мой профиль на Workspace → «Контакты» → значок VK. Для начала достаточно трёх вещей:
что вы делаете регулярно;
откуда берёте данные;
какой результат хотите получать.
Можно прийти с примером таблицы или описанием задачи своими словами — техническое задание заранее готовить необязательно.
