Vazaro: 18+ лет развития e-commerce-платформы без полной пересборки

Как развивать e-commerce-платформу 18 лет, не останавливая бизнес ради полной пересборки?

В 2008 году Vazaro был нишевым интернет-магазином примерно на 5 000 товаров и 20 брендов. Сегодня это e-commerce-платформа с 58 000 SKU, 200 брендами, ежедневно обновляемым каталогом, ERP, маркетплейсами, доставкой, рекламой и аналитикой. Vazaro работает в сегменте премиальной посуды, кухонной утвари и предметов интерьера.

С 2008 года мы отвечаем за продуктовую стратегию, UX, дизайн, разработку, техническое SEO, интеграции, аналитику, серверную поддержку и контентный слой.

За 18 лет бизнес и технологии меняются настолько, что старую платформу в какой-то момент проще пересобрать, чем развивать дальше. Наш вызов — не довести систему до этой точки, сохраняя её устойчивой и развиваемой вместе с бизнесом.

18 лет роста в цифрах:

• 5 000 > 58 000 SKU

• 20 > 200 брендов

• 150 > 3 970 веток каталога

• 0 > 2 600 SEO-кластеров

Архитектура, рассчитанная на развитие

Ключевая архитектурная основа платформы была заложена на раннем этапе развития. Источником истины о каталоге стала ERP-система клиента, а сайт — платформой, которая получает и обрабатывает товарные данные, цены, остатки, изображения и заказы.

Чтобы обновления не останавливали продажи, каталог разделен на основную и резервную базы. Данные можно обновлять полностью или частично, изображения — отдельным контуром; двухуровневое кеширование и API-слой помогают сохранять скорость и устойчивость системы.

Архитектура позволяет менять отдельные части платформы, не пересобирая весь e-commerce при каждом изменении бизнеса или появлении новой задачи.

Архитектура прошла проверку сменой ERP

В 2024 году Vazaro перешел на 1С. Платформа не потребовала для этого существенной переработки.

За годы работы система прошла рост ассортимента, изменения рынка, смену ERP и усложнение e-commerce-инфраструктуры без полного replatforming.

Принцип управляемой сложности

Vazaro развивался не через резкие технологические скачки, а через последовательные улучшения. Каждое новое решение мы оцениваем с точки зрения бизнес-задачи, окупаемости, стоимости поддержки, влияния на пользовательский путь и способности платформы развиваться дальше.

Такой подход позволяет не добавлять сложность ради самой сложности и сохранять систему управляемой по мере роста бизнеса.

От большого каталога — к product discovery

Когда ассортимент вырос до десятков тысяч товаров, стало недостаточно просто показать каталог. Покупателю нужно помочь ориентироваться в нем: выбирать по стилю, бренду, назначению, сочетанию предметов или готовому набору.

Для этого мы развивали кластеры в категориях, связи между товарами, наборами и сериями, подборки и рекомендации. Задача этих механик — не усложнить интерфейс, а дать несколько понятных путей к нужному товару.

Не «магический AI», а управляемый поиск

В большом каталоге семантически похожий результат не всегда полезен. Если пользователь ищет «сковороду с крышкой», он ожидает увидеть именно ее, а не близкую по смыслу альтернативу.

Поэтому в основе поиска остался SOLR, а AI-слой на базе GigaChat используется для обработки словоформ, синонимов и уточнения запросов. Это сохраняет управляемую релевантность и помогает пользователю находить больше подходящих товаров.

+28% — рост находимости товаров после запуска AI-поиска

+72% — добавлений в корзину у пользователей поиска после обновления

Контент стал частью e-commerce

Старый раздел со статьями был слабо связан с покупкой. Мы переработали его в журнал, связанный с товарами, брендами, категориями и коллекциями. Пользователь может перейти от материала к конкретному товару, а от товара — к связанному контенту.

Журнал перестал быть просто блогом и стал дополнительным слоем вдохновения и навигации по ассортименту.

×5,6 — рост числа добавлений в корзину у пользователей журнала

Производительность — часть пользовательского опыта

При каталоге в десятки тысяч товаров, большом количестве изображений и множестве интеграций скорость — не технический перфекционизм, а условие нормального покупательского сценария и дальнейшего развития платформы.

≈0,23 секунды — среднее время серверного рендера страниц каталога

≤20 минут — рабочий цикл обновления каталога

Больше деталей – по ссылке: https://okc.media/ru/casestudies/vazaro/

За 18+ лет Vazaro вырос из нишевого интернет-магазина в устойчивую e-commerce-платформу, не потребовав полной пересборки.

• 18+ лет развития без замены платформы

• 5 000 → 58 000 SKU

• 20 → 200 брендов

• 150 → 3 970 веток каталога

• 0 → 2 600 SEO-кластеров

• ≤20 минут — обновление каталога

• ≈0,23 секунды — серверный рендер страниц каталога

• +28% — рост находимости товаров после запуска AI-поиска

• +72% — добавлений в корзину у пользователей поиска после обновления

• ×5,6 — рост добавлений в корзину у пользователей журнала