Контекст и вызов
Менеджеры вручную сверяли прайс поставщика с CRM, процесс занимал часы и допускал ошибки. Артикулы поставщика не совпадали с внутренними SKU.
Дистрибуция
Парсер остатков поставщика
Закупочные цены и наличие у поставщика обновлялись на его сайте, а в CRM данные устаревали. Написал Python-парсер: сбор остатков, нормализация артикулов и обновление цен в RetailCRM.
Архитектура и подход
Python-скрипт по cron парсит каталог поставщика, нормализует артикулы через mapping table, обновляет закупочные цены и наличие в CRM через API. Алерт при изменении цены более чем на порог.
Как устроена связка
Парсинг каталога
HTTP-запросы или headless browser для JS-сайтов поставщика.
Нормализация SKU
Mapping table: артикул поставщика → внутренний SKU.
Обновление CRM
Batch update закупочных цен и флага наличия через API.
Алерты
Telegram при резком изменении цены или out-of-stock ключевых SKU.
Интеграции и узлы системы
Python scraper
Requests + BS4, retry и rate limit под robots.txt.
SKU mapping
CSV/DB таблица соответствия артикулов поставщика и CRM.
Price diff report
Ежедневный отчёт изменений цен и новых позиций.
Cron schedule
Запуск 2 раза в день с логом успеха и ошибок.
Что сделано и что получил клиент
Поставки
- Python-парсер
- Mapping артикулов
- Обновление CRM
- Алерты изменений
- Отчёт diff цен
2x
в день актуализация прайса
0
ручной сверки с сайтом
5000+
SKU в автоматическом мониторинге
Похожая задача
Нужен такой же результат?
Опишите ваш процесс - спроектирую связку систем, сроки и формат работы под ваш стек.
- Разбор текущей архитектуры
- Схема интеграций до старта
- Оценка за 1-2 рабочих дня