32 страны, 3 сегмента и 900 сетей: как успешно вывести продукт на рынок через парсинг

Заказчик

К нам обратился цифровой сервис, который агрегирует акции и предложения из разных торговых сетей и собирает всю информацию на единой платформе.

Задача

Анализ 32 стран, 3 сегментов и 900 торговых сетей с парсингом и валидацией данных для быстрого и безопасного вывода продукта на рынок.

Владельцы бизнеса любят скорость. Но быстрый запуск без точных данных сравним с игрой в рулетку. В этом кейсе мы исследовали страны, категории, точки и множество других факторов для того, чтобы фаундеры могли вывести продукт на рынок, основываясь на данных. Рассказываем, как находить лучшие решения, если хотите идти в масштаб.

Цифры из кейса:

• Более 30 стран прошли скоринг по ключевым параметрам рынка.
• Собрано и верифицировано свыше 60 тыс. торговых точек только в одной стране и более чем 140 тыс. в Европе, Африке, Азии и Латиской Америке.
• Смогли выстроить рабочий процесс с участием порядка 20+ человек.
• Проект реализован за 7 месяцев (с марта по октябрь 2025-го года).
• 6 специалистов в команде: тимлид и синьоры. 

Парсинг: швейцарский нож в мире больших данных

Ежедневно в мире производится около 2,5 квинтиллионов байт информации. Бизнесу обычно не нужно перерабатывать их все. Но при освоении новых рынков объемы, которые приходится изучать, тоже внушительны для 100%-й ручной обработки. На помощь приходит парсинг. 

Парсинг — это процесс автоматического извлечения данных из структурированных или полуобработанных источников, таких как веб-страницы, файлы, базы данных или API. 

С ним можно превращать разрозненные скопления цифр и фактов в удобный для анализа формат, например в таблицы, списки или базы данных. Главная цель парсинга — ускорить работу с большими объемами, которые невозможно или неудобно обрабатывать вручную (ну или на это уйдут годы работы). Веб-парсинг, например, активно используется для сбора информации с сайтов: цен на товары, отзывов, контактных данных, расписаний и новостей.

Парсер работает по принципу «чтения» исходного кода страницы или файла и извлечения нужных элементов по заданным правилам. Это могут быть текстовые блоки, ссылки, изображения, метаданные и другие структурированные элементы. Для того, чтобы достать из массива нужное, используют различные инструменты и библиотеки: на Python популярны BeautifulSoup, Scrapy и lxml, на JavaScript — Cheerio и Puppeteer. Важно, что парсинг может быть как простым — для извлечения конкретной информации с одной страницы, так и сложным — для регулярного мониторинга больших ресурсов с динамически обновляемыми данными.

С помощью этого инструмента зачастую проводят анализ рынка: с ним можно автоматически отслеживать цены конкурентов, наличие услуг или товаров. В маркетинге и аналитике с его помощью собирают отзывы клиентов и упоминания бренда в интернете. Он также применяется в научных исследованиях для сбора статистики и в бизнесе для оптимизации процессов, например, когда кому-то нужно сформировать базу клиентов или промониторить актуальные данные. 

Как парсер вытягивает нужное из бескрайнего интернета

Парсерам всегда задают правила — например, какие элементы страницы искать, что именно извлекать и в каком формате сохранять. При этом базовая механика у них одинаковая: они получают HTML или другой источник данных, находят нужные фрагменты по заданным селекторам, или указателям по типу тега, класса или id элемента, и всë структурируют. Вот типичный алгоритм работы:

1. Парсер отправляет запрос сайту

Он заходит на страницу конкурента так же, как это делает браузер. Например:

https://shop-example.com/smartphones/iphone14

2. Получает HTML-код

Страница возвращает HTML (разметку сайта). Внутри кода есть блок:

89 990 ?

3. Извлекает нужный элемент

Ищет по заданному правилу span с классом "price" и достаёт значение — 89 990 ?.

4. Очищает и структурирует

Из строки удаляются пробелы и символ валюты. Получается чистое число:

89 990

5. Сохраняет результат

Парсер записывает цену в таблицу или базу данных, например:

6. Команда автоматизирует алгоритм

Парсер запускается, например, каждый день в 09:00 по мск и обновляет данные, чтобы вы всегда могли видеть актуальные цены.

Несмотря на весь потенциал инструмента, для того, чтобы получить достоверную информацию на выходе, нужна команда профессионалов. 

Описание продукта заказчика

К нам обратился цифровой сервис, который агрегирует акции и предложения из разных торговых сетей и собирает всю информацию на единой платформе. Ценность продукта строится на актуальности данных: пользователи должны видеть реальные цены и ассортимент.

С чем мы столкнулись в начале

При выходе на новые рынки заказчику нужно было одновременно решить стратегические и операционные задачи. С одной стороны, требовалось определить, какие страны обладают наибольшим потенциалом для запуска продукта. С другой — обеспечить грамотную работу сервиса: собрать актуальные сведения о торговых точках, в которых пользователи будут заинтересованы.

Поэтому мы запустили сразу два параллельных направления работы. Первое — скоринг стран, второе — сбор и валидация торговых точек. Оба стрима реализовывались в относительно сжатые сроки. Буквально за несколько недель мы выстроили инфраструктуру для работы, чтобы в дальнейшем можно было масштабировать процесс сразу на десятки стран. 

Результаты по двум трекам влияли на ключевые показатели предстоящих кампаний:

• Точность стратегических решений — за счёт скоринга заказчик понимал, где запуск принесёт быстрый результат, а где потребуется долгосрочная стратегия.
• Скорость выхода на рынок — с готовыми данными появилась гарантия, что запуск в новых странах пройдет без задержек.
• Качество пользовательского опыта — дополнительная проверка точек на релевантность помогла избежать неприятных ситуаций с несоответствиями и повысить доверие к сервису.
• Экономия ресурсов — благодаря отказу от нерелевантных рынков заказчик избежал убыточных инвестиций.
• Гибкость масштабирования — с точными данными выходить с сервисом сразу в несколько регионов было менее рискованно, а корректировать действия в случае трудностей гораздо легче.

Какой был KPI у этого кейса

Главным показателем успеха в этом проекте было не количество отчётов или собранных файлов, а практическая применимость данных. Заказчику требовалось принимать решения о выходе на новые рынки на основе чётких проверенных цифр. Поэтому ключевым KPI стала возможность сформировать прозрачную и сопоставимую картину по каждой стране: сколько там торговых сетей, как они распределены, насколько рынок цифровизован и легко ли интегрировать туда продукт.

Второй KPI напрямую касался работы приложения. Для сервиса, ценность которого строится на актуальности акций и предложений, база торговых точек — это фундамент. Если информация не совпадает с реальностью, пользователи перестают доверять. Поэтому для заказчика было важно представить список магазинов со всеми адресами, геопозициями, режимами работы и ассортиментом. Ошибки бы стоили компании доверия пользователей, влияли бы на CLF и LTV.

Третий блок KPI был связан со скоростью. Заказчик планировал запуск в нескольких странах параллельно, поэтому работать слишком длительно над каждым исследованием особенно на первом этапе возможности не было. Измеримый показатель здесь — срок настройки инфраструктуры парсеров и запуска процессов. Мы уложились в несколько месяцев — за это время удалось избавиться от багов.

И, наконец, четвертый KPI — снижение рисков. За счёт валидации данных, удалось минимизировать потенциальное количество жалоб пользователей на несоответствие цен и акций. Это напрямую влияло на лояльность аудитории и на то, насколько заказчик мог масштабировать продукт в новых странах без репутационных потерь.

Двойной контроль качества

Мы развернули систему, которая позволила вести проект сразу по двум направлениям. Такой подход был принципиально важен: заказчику нужны были и данные для выбора рынков, и готовая база для наполнения сервиса. 

Мы с клиентом выстроили работу так, чтобы все шло параллельно. Когда от него поступал запрос на скоринг и парсинг, мы оперативно брали в работу запрос. Заказчик контролировал и управлял процессом в зависимости от своих приоритетов и изменений в таргетах, а мы легко и быстро адаптировались. 

В первом стриме — скоринг стран — мы взяли список потенциальных рынков и проанализировали их по ключевым параметрам. Смотрели не только на количество торговых сетей, но и на то, как они распределены по плотности, насколько велики по масштабу и какие у них приблизительные обороты. Отдельно учитывалась цифровая зрелость: есть ли у сетей онлайн-каталоги, публикуют ли они акции и как работают их сайты. Кроме того, мы смотрели на географию: где сети сосредоточены в крупных мегаполисах, а где распределены по регионам, чтобы понять потенциал охвата аудитории и сложность дальнейшего захода на рынок.

Во втором направлении — сбор и валидация точек — мы углублялись в те регионы, куда заказчик планировал интегрироваться на основе нашего ревью и внутренних причин. Информацию предстояло добыть из разных источников: карт и сайтов сетей. Только в одной Турции мы собрали более 60 тыс. торговых точек. 

Данные требовали очистки. Мы удаляли дубликаты, выверяли геопозиции, уточняли режимы работы, сопоставляли магазины с конкретными сетями. Часто обнаруживались расхождения карт с официальными источниками и наоборот: например, точка могла быть указана на сайте, но в комментариях на картах мы видели свежий отзыв о том, что магазина нет.

В итоге мы объединили автоматический скоринг и ручную проверку, чтобы провести работу быстро и не допустить неточностей. Заказчик получил возможность сразу выстраивать стратегию и оперативно запускать продукт.

Ресурсная команда со стороны агентства

• 2 project manager  — координировали 2 параллельных трека (скоринг + сбор точек), а также вели коммуникацию с заказчиком.
• Data analyst — разрабатывал  методологию скоринга и проводил анализ рынков.
• Data research specialists (2–3 человека) — занимались ручным сбором и валидацией данных, а также их перепроверкой.
• Technical specialist / data engineer (middle) — продумывал настройку парсеров под ключ.

Проект вели 6 специалистов с нашей стороны: тимлид и синьоры. Каждый отвечал за свой пул задач. Мы работали в плотном контакте с клиентом и регулярно синхронизировались по актуальным запросам.

Что у нас получилось 

 В рамках  стратегической части мы проанализировали 32 страны в четырёх регионах: Латинская Америка, Европа, Африка и Азия. Смотрели на три сегмента — food, non-food и e-commerce. В итоге собрали информацию примерно о 900 торговых сетях и подробно изучили их сайты, приложения и адресные программы. Заказчик получил более глубокое понимание того, какие игроки на международном рынке наиболее релевантны целям и насколько они готовы к сотрудничеству в цифровом формате.

Данные были оформлены так, чтобы их можно было сразу загрузить в систему: каждая торговая точка содержала адрес, точные геокоординаты (широту и долготу) и режим работы, что позволяло мгновенно использовать информацию для запуска продукта и масштабирования без дополнительной обработки. Хотя заказчик работал сразу с несколькими подрядчиками, наши результаты оказались для него более ценными. 

Мы собрали базу из более чем 140 000 точек. Главный результат здесь — качество. Оно достигалось за счет многоуровневой проверки: данные не только выгружались автоматически, но и проходили ручную валидацию. В итоге в базе оказались правильные адреса, актуальные режимы работы и реальные предложения. Для пользователей это означало, что сервис показывает именно то, что они увидят в ближайшем магазине.

«Мы работали с командой uForce сразу в нескольких регионах. Задача была нетривиальная, и ребята подключились максимально вовлеченно. Под наш проект они разработали отдельный парсер Google Карт, чтобы собирать адреса крупных торговых сетей. Но на этом не остановились — помогали вручную проверять актуальность адресов, сверяя данные с сайтами компаний. Благодаря этому за 4 месяца мы собрали более 140 000 валидных точек. uForce — это готовность влезть в самые нестандартные запросы. Работать было легко и по делу», — делится заказчик.

Ещё один важный результат — успешно выстроенный процесс. В работе участвовало более 20 человек, включая команду агентства и заказчика, и мы смогли наладить обработку больших массивов так, чтобы не возникало недопониманий и процесс не замедлялся. Заказчик высоко оценил наш подход и даже рекомендовал нас другим компаниям.

Заказчик получил стратегическую карту рынков, полную и актуальную базу торговых точек и уверенность в том, что продукт можно масштабировать без риска для пользовательского опыта.

Выводы

Сфера ритейла крайне неоднородна

Даже в соседних странах рынок устроен по-разному: где-то доминируют несколько крупных игроков, в других регионах — десятки мелких сетей. Это значит, что универсальных стратегий для выхода нет — нужна адаптация под каждый регион. А для этого важно проводить предварительный кабинетный анализ.

Данные решают всё

Успех любой бизнес-задумки напрямую зависит от качества и актуальности информации. Чем чище и точнее база точек и предложений, тем лучшее решение получится выработать в моменте, тем грамотнее можно подойти к долгосрочной стратегии и тем меньше рисков предстоит испытать в части доверия пользователей и лояльности к продукту.

Комбо автоматизации и ручной проверки — ключ к высокому качеству

Автоматические парсеры позволяют обрабатывать массивы данных быстро, но только ручная валидация гарантирует, что собранное совпад?т с реальностью.

Скорость имеет значение

Для компаний, которые выходят на новые рынки, время — критический фактор. Грамотно выстроенный процесс позволяет за считанные недели перейти от гипотез к работающему решению под которым есть веские основания и аналитические факторы. 

Услуга по анализу рынков и валидации данных ценна в долгосрочной перспективе

Собранная информация помогает в момент запуска и масштабирования, не теряет своей значимости и экономит уйму ресурсов.  

Дополнительные возможности

Для различных целей кабинетные исследования с парсингом гео позиций можно дополнять другими опциями:

• Market research / Глубокий анализ рынка

С ним можно превращать собранные гео- и парсинг-данные в инсайты: сегменты, привычки, боли аудитории.

• Competitive analysis / Анализ конкурентов

Позволяет строить карту сильных и слабых сторон, цен и каналов продвижения на основе геоданных.

• Targeted lead generation / Лидогенерация

После проведения гео-сегментации легко находить лидов по городам, районам и интересам.

• Influencer marketing / Локальные инфлюенсеры

Часто мы используем geo-tag и данные парсинга, чтобы выбрать микро- и макро-инфлюенсеров на новом рынке.

• Performance / Перформанс

Таргетинг эффективно настраивать с точной гео-настройкой на платформах Facebook Ads, TikTok, Google, LinkedIn.

*Соцсети Meta признаны экстремистскими и запрещены на территории РФ. 

• SERM / ORM / Локальный мониторинг репутации

Отслеживать упоминания бренда и конкурентов, работать с отзывами и негативом удобно на основе собранной информации по геоточкам.

• Telemessaging / Direct Messaging

Рассылки тоже можно делать через Telegram, WhatsApp и другие мессенджеры с гео-сегментацией для релевантного контакта.

Развеиваем мифы

Многие верят стереотипам о парсинге вроде «достаточно загуглить и всё найти» или «парсинг — это грязные или ненадёжные данные. На примере данного кейса доказываем, что при грамотном и комплексном подходе этот инструмент эффективен.

Миф 1. Парсинг может провести любой

На первый взгляд может показаться, что достаточно «спарсить» данные с сайтов и карт — и готово. Но на практике эти данные часто неполные или устаревшие. Точка может числиться в сети, но фактически быть закрытой. Или наоборот — открыться, но не попасть в список. Именно поэтому одного парсинга недостаточно: автоматизация должна сочетаться с ручной валидацией. Только так можно получить базу, которой реально можно пользоваться.

Миф 2. Ресерч — это длительные исследования «в стол»

Многие думают, что ресерч занимает месяцы и годится лишь для красивых презентаций. В нашем случае всё было иначе: анализ 32 стран проводился в сжатые сроки и сразу давал прикладной результат. Это не академическое исследование, а инструмент для быстрого выбора рынков и запуска продукта.

Миф 3. Один источник данных даёт объективную картину

На деле доверять одному типу ресурсов самонадеянно. Мы видели, что данные, которые размещались на сайте сетей или картах, не всегда совпадали с реальностью. Поэтому важно собирать информацию из разных каналов и перепроверять её. Только тогда появляется целостная картина.

Кому подходит парсинг в маркетинговых исследованиях

Парсинг — это не только инструмент для ритейла. Такой метод подойдёт любому бизнесу, который работает на конкурентных или международных рынках и принимает решения на основе данных. Если нужно понимать, где есть клиенты, какие игроки уже заняли позиции и как устроена инфраструктура, — парсинг становится быстрым и относительно недорогим способом составить объективную картину.

В первую очередь полагаться на такие маркетинговые исследования можно ритейлу и e-commerce. Когда компания выходит на новые рынки, важно заранее знать, какие сети там доминируют, как они распределены географически и всё ли актуально. В нашем кейсе мы собрали базу в 140 тыс. торговых точек, и именно эта информация позволила избежать ошибок при масштабировании.

Второе направление — сервисы и платформы. Любое приложение или агрегатор, ценность которого строится на актуальных данных, не может обойтись без парсинга. Здесь речь о ресторанах, такси, услугах доставки или недвижимости. Автоматический сбор и валидация позволяют поддерживать актуальность, без которой пользователь рискует уйти к конкуренту.

Третья категория — производители и бренды, работающие через партнёров. Если нужно понять, где ваши товары представлены, какие магазины открыты, а какие только числятся на бумаге, парсинг помогает выстроить прозрачную карту дистрибуции. Это особенно актуально для FMCG и электроники: такие компании часто сталкиваются с тем, что их данные не совпадают с реальностью.

И, наконец, маркетинговые агентства и консалтинговые компании. Для них парсинг становится базовым инструментом ресерча. Вместо того чтобы тратить месяцы на ручное исследование, агентство может за неделю выстроить картину по десяткам стран и сегментов. Это сокращает время выхода клиента на рынок и повышает точность решений. Если, конечно, уделить должное внимание ручной обработке. 

Если вам хочется провести качественно маркетинговое исследование, обращайтесь в uForce.

Перейти на сайт