Сервис аналитики маркетплейсов DATAMP

К нам обратился заказчик с задачей разработать веб-приложение для аналитики маркетплейсов. Цель проекта была — разработать сервис, который бы собирал данные по товарам в различных срезах и предоставлял их пользователю, помогая ему построить наиболее прибыльную модель своего производства. На самом деле, несмотря на то, что задача, как может показаться, звучит просто, нам предстояло разработать достаточно комплексный функционал, который бы обеспечивал пользователей наиболее точной информацией.

Любой блогер отслеживает статистику своих постов и любая компания следит за своими рейтингами, потому что гораздо проще давать своей аудитории или своим клиентам тот продукт, который им требуется, когда ты знаешь об их предпочтениях, запросах и желаниях.

Аналитика сегодня, наверное, основной инструмент любой коммерческой структуры, и все стремятся автоматизировать этот процесс. Одним из наших последних проектов стал сервис, который выполняет именно такую задачу.

Итак, этот кейс — про нашего бота-аналитика!

Первое, что нам предстояло сделать — разработать парсер, который должен ежедневно производить сбор статистики о товарах, брендах и различных категориях с маркетплейсов. Как результат работы он предоставляет файл со всеми данными, который сохраняется в базе данных на сервере, там же происходит и распаковка. А уже собранные парсером данные отображаются в личном кабинете у пользователя, в соответствии с тарифом, который у него оформлен.

При разработке любого сервиса, перед командой встает вопрос, как организовать страницы личного кабинета так, чтобы клиент мог легко в нем ориентироваться. В этом проекте этот вопрос стоял особенно остро, так как в личном кабинете должно было храниться много данных разной категории.

Мы разнесли основную информацию по нескольким разделам. В разделе Категории отображаются данные о продажах в том сегменте товаров, который выбрал пользователь, о выручке, о количестве переходов на страницу категории с сайта, а также средний рейтинг товаров в категории, их число и количество зафиксированных продаж. Также есть раздел Бренды со списком всех брендов, которые есть на всех анализируемых парсером маркетплейсах — по ним пользователь может находить данные именно по тому производителю, который его интересует. Наконец, в третьем разделе Группы пользователь может ориентироваться по группам.

Всегда есть множество факторов, которые могут поменять планы команды проекта в любой момент, и, к сожалению — иногда они всплывают в самый неподходящий момент. Когда разработка уже подходила к концу, а команда готовилась к переносу MVP-версии сервиса в продакшн, в data-центре произошла поломка жесткого диска. Данные были утеряны, и их надо было в срочном порядке восстановить — по-итогу, наша команда успела устранить проблему и успешно выпустить проект в релиз.

#Vue #Django