Audyt źródeł
Zweryfikowaliśmy legalność i użyteczność źródeł, a następnie dobraliśmy zakres danych naprawdę potrzebny do decyzji handlowych.
Projekt dla dystrybutora elektroniki, który chciał reagować na zmiany cen i dostępności tego samego dnia, zamiast opierać decyzje handlowe na tygodniowym raporcie przygotowywanym ręcznie.
Klient śledził ceny i dostępność konkurencji dla dużego katalogu produktów. Dane były potrzebne zespołowi handlowemu do aktualizacji polityki cenowej, ale proces opierał się na ręcznym przeglądzie wielu serwisów.
Raport pojawiał się raz w tygodniu, był kosztowny operacyjnie i często nieaktualny już w dniu wysłania. Firma reagowała zbyt późno na promocje konkurencji i zmiany dostępności.
Zweryfikowaliśmy legalność i użyteczność źródeł, a następnie dobraliśmy zakres danych naprawdę potrzebny do decyzji handlowych.
Zbudowaliśmy proces scrapingu oparty na Scrapy i Playwright, z harmonogramem odświeżania co 6 godzin.
Ujednoliciliśmy nazwy, warianty i identyfikację produktów, żeby dane z różnych źródeł dało się sensownie porównać.
Zespół otrzymywał tylko istotne zmiany cenowe i dostępności, zamiast pełnego surowego zrzutu danych.
Razem z biznesem ustaliliśmy, które typy zmian mają uruchamiać alert i jakie decyzje mają wspierać.
Najpierw wdrożyliśmy monitoring na ograniczonym zestawie kategorii i porównaliśmy wynik z dotychczasowym raportem ręcznym.
Po potwierdzeniu jakości danych rozszerzyliśmy system na kolejne źródła, produkty i harmonogram odświeżania.
Dodaliśmy kontrolę jakości i reakcję na zmiany struktury źródeł, aby proces pozostał stabilny operacyjnie.
Zespół handlowy przestał działać „po fakcie” i zaczął reagować na zmiany cen oraz promocje tego samego dnia.
Firma zyskała jedno źródło uporządkowanych danych, zamiast kilku niespójnych arkuszy zebranych ręcznie.
Automatyzacja odciążyła zespół z rutynowego researchu i pozwoliła skupić się na działaniach handlowych, a nie na zbieraniu danych.
Po wdrożeniu klient rozszerzył monitoring o dodatkowe źródła i zaczął używać danych do długoterminowej analizy polityki cenowej.
Sprawdzimy, czy da się to zautomatyzować zgodnie z ograniczeniami źródeł i tak, by zespół dostawał dane gotowe do decyzji, a nie kolejny surowy zrzut.