Клиенту требовался анализ локаций рядом с пунктами выдачи заказов Wildberries: как соотносятся цены на недвижимость с плотностью инфраструктуры ПВЗ. Вместе с партнёром Orbyx мы разработали Telegram-бот, который парсит объявления о недвижимости с Авито и накладывает их на карту пунктов выдачи. Цены, площадь и расположение объектов видны в связке с покрытием ПВЗ — это помогает оптимизировать логистику и выбирать районы для новых точек продаж на основе данных, а не интуиции. Команда полного цикла собрала решение за 2 месяца.
02 — Контекст
Исходная ситуация, ограничения и проблемы, которые должна была решить новая система.
Сеть пунктов выдачи Wildberries растёт быстрее, чем инструменты для её анализа. Для компаний, которые оптимизируют логистику или подбирают помещения под новые точки продаж, выбор локации — решение на годы вперёд. Данные для этого решения существуют: объявления о недвижимости публикуются на Авито, адреса ПВЗ известны. Не хватает только связи между двумя источниками: в одну картину их никто не собирал.
Сопоставлять их вручную — работа на дни: аналитик открывает выдачу Авито, выписывает адреса и цены, ищет каждый объект на карте, прикидывает расстояние до ближайших пунктов выдачи. На сотне объявлений процесс ломается: данные устаревают быстрее, чем заканчивается сверка, а часть перспективных вариантов просто теряется по дороге.
Клиент пришёл к нам вместе с партнёром Orbyx с конкретным запросом: автоматизировать эту связку. Нужен был инструмент, который сам собирает объявления, привязывает их к карте пунктов выдачи и выдаёт результат в удобном виде — без установки программ и обучения сотрудников.
Авито знает всё о рынке недвижимости, карта Wildberries — о расположении ПВЗ. Готового инструмента под эту связку у клиента не было — каждый анализ начинался с нуля.
Проверить десять объявлений по карте можно за вечер. Проверить пятьсот по нескольким районам — уже недели ручной работы, за которые часть объектов уходит с рынка, а данные теряют актуальность.
Цена и площадь помещения ничего не говорят о его окружении. Без данных о плотности инфраструктуры Wildberries вокруг объекта решение о локации принималось на интуиции — с ценой ошибки в месяцы аренды.
03 — Возможности
Ключевые сценарии и рабочие модули, собранные в единую систему.
Модуль сбора данных на Python и BeautifulSoup обходит выдачу Авито по заданной географии и извлекает из объявлений структурированные поля: цену, площадь, адрес, ссылку на объект. Сбор работает в щадящем режиме с паузами между запросами, а слой извлечения изолирован от остального конвейера — изменения вёрстки Авито правятся точечно.
Второй источник данных — справочник ПВЗ Wildberries с адресами и координатами точек. Он образует опорный слой карты, относительно которого анализируются объявления: расстояние до ближайших пунктов, количество точек в радиусе, плотность покрытия района. Справочник хранится локально и обновляется отдельно от парсинга объявлений — независимым процессом.
Адрес из объявления — это строка, часто неполная или с опечатками. Модуль на базе Google Maps API нормализует адреса и переводит их в координаты, после чего каждый объект получает точку на карте. Объявления, которые не удалось привязать однозначно, помечаются отдельно и не попадают в расчёты — чтобы не искажать аналитику.
Ядро продукта: объявления о недвижимости и пункты выдачи Wildberries отображаются на общей карте. Сразу видно, какие объекты стоят в окружении плотной инфраструктуры маркетплейса, а какие — в «пустых» зонах. То, что раньше требовало ручной сверки двух источников, теперь считывается с карты за секунды.
Слой анализа данных превращает карту в инструмент решений: по каждому объекту считаются расстояние до ближайших ПВЗ и их число в радиусе, по районам — средние цены и площади. Так выделяются выгодные зоны: например, районы с растущей плотностью инфраструктуры Wildberries и всё ещё умеренными ценами на помещения.
Пользователь работает с системой через Telegram: задаёт параметры выборки — район, диапазон цены и площади — и получает подборку объектов с привязкой к карте ПВЗ. Никакой установки и обучения: интерфейс живёт в мессенджере, которым команда клиента и так пользуется каждый день, и одинаково работает с телефона и компьютера.
Рынок недвижимости живёт: объявления появляются и снимаются ежедневно. Конвейер сбора запускается по расписанию, обновляет базу объявлений и помечает неактуальные объекты. Клиент всегда работает со свежим срезом рынка, а не со снимком месячной давности — без ручного перезапуска и контроля со стороны пользователей.
04 — Архитектура
Технологии выбраны под нагрузку, интеграции и дальнейшее развитие продукта.
Единый язык для всего конвейера: парсинг, геопривязка, аналитика и бот написаны на одном стеке. Это упрощает поддержку и развитие — не нужно синхронизировать несколько технологий. Экосистема Python закрывает каждый этап проекта зрелыми библиотеками: от HTTP-запросов и разбора HTML до обработки данных и работы с API мессенджера и карт.
BeautifulSoup — проверенный инструмент разбора HTML: он терпим к неидеальной вёрстке и позволяет писать селекторы, устойчивые к косметическим изменениям страниц. Для задачи с одним основным источником данных это оптимальный выбор — легче и предсказуемее тяжёлых скрейпинг-фреймворков, а логика извлечения читается и правится за минуты, а не часы.
Интерфейс без разработки фронтенда: не нужны сайт, хостинг веб-приложения и отдельная авторизация. Telegram Bot API покрывает все сценарии проекта — приём параметров выборки, фильтры, выдача подборок и карт — и работает на любом устройстве. Для инструмента внутренней аналитики это самый короткий путь от данных к пользователю.
Геокодирование — задача, которую не стоит решать самостоятельно: качество распознавания адресов у Google Maps API выше любого самописного решения, включая неполные адреса и опечатки. API также даёт расчёт расстояний и картографическую основу — всю географию проекта закрывает один надёжный сервис с предсказуемым поведением на наших объёмах запросов.
Слой обработки данных объединяет источники: очищает и нормализует собранные объявления, связывает их с координатами ПВЗ, считает расстояния, плотность точек и агрегаты по районам. Именно здесь сырые данные превращаются в ответы на вопросы бизнеса — какие локации выгодны и почему, — и этот слой не зависит от интерфейса выдачи.
05 — Процесс
Последовательность работ от исследования задачи до запуска и проверки результата.
Начали с вопроса, какие решения должен поддерживать инструмент: оптимизация логистики и подбор районов под новые точки продаж. Из этого вывели требования к данным — цена, площадь, расположение, близость к ПВЗ — и договорились о минимальном полезном результате первой версии.
06 — Итог
Что создано в рамках проекта: рабочий контур, реализованные возможности и подтверждённые факты.
Через 2 месяца после старта у клиента появился инструмент, которого у него раньше не было: объявления о недвижимости с Авито и карта пунктов выдачи Wildberries объединены в одну картину. Вручную такой анализ локации занимает дни — теперь он сводится к запросу в Telegram-боте: выборка объектов с ценами, площадью и геоконтекстом приходит за секунды. Решения о логистике и новых точках продаж опираются на данные, а не на интуицию.
Проект стал примером того, как нестандартный подход к данным помогает принимать стратегически важные решения: два открытых источника, которые никто не связывал, вместе дали новое качество аналитики. Архитектура конвейера — сбор, геопривязка, анализ, интерфейс — разделена на независимые слои, поэтому решение переносится на другие источники и города без переписывания ядра. А работа в тандеме с Orbyx избавила проект от затянутых согласований: решения принимались быстро, и идея превратилась в рабочий инструмент без пауз.
2 месяца
от идеи до работающего инструмента
2 источника
Авито и карта ПВЗ Wildberries в одной системе
1 запрос
в боте вместо дней ручной сверки
6 технологий
в конвейере от парсинга до карты
Сотрудничество
Этот кейс мы реализовали в партнёрстве с Orbyx, поэтому публикуем его открыто. В таких проектах партнёр держит контакт с заказчиком и контекст его бизнеса, а наша команда полного цикла отвечает за инженерную часть — от парсинга и геоаналитики до Telegram-бота.
Такая модель работает на скорость: два месяца от идеи до работающего инструмента — во многом результат того, что вопросы бизнеса и вопросы технологий решались параллельно, а не по очереди.
FAQ
Далее
Расскажите о задачах вашего бизнеса — предложим архитектуру и оценим сроки
Телеграмм
Делимся визуально привлекательными фрагментами наших последних веб-проектов.
ВКонтакте
Пишем о интересных технических решениях и вызовах в разработке.
MAX
Демонстрируем дизайнерские элементы наших веб-проектов.
TenChat
Деловые связи, кейсы и экспертные публикации.
Рассылка
© 2025-2026 МАЙПЛ. Все права защищены.
