Парсинг Сайтов

Как бизнесу быстро находить подходящие помещения, не просматривая сотни объявлений вручную? Когда компания расширяется, поиск новой точки может превратиться в отдельную головную боль: нужно мониторить ЦИАН, Авито, Яндекс.Недвижимость и другие площадки, проверять параметры, сравнивать цены, отслеживать новые объявления и не пропустить хороший объект. Мы разработали решение, которое автоматизирует этот процесс. Система сама собирает подходящие помещения по заданным критериям: — город и район; — площадь объекта; — этаж и наличие отдельного входа; — первая линия домов; — пешеходный трафик; — близость к остановкам; — возможность размещения вывески; — состояние помещения; — наличие коммуникаций; — цена и условия аренды. Вместо ручного поиска менеджер получает уже отфильтрованный список объектов, которые действительно подходят под задачу. Что можно настроить дополнительно: — автоматическую передачу объектов в CRM; — уведомления о новых подходящих помещениях; — веб-приложение с фильтрами и карточками объектов; — аналитику по ценам и динамике рынка; — мониторинг кадастровых данных и строящихся объектов. По сути, это не просто парсер недвижимости. Это система, которая помогает бизнесу быстрее принимать решения: где открываться, какие объекты рассматривать и какие предложения не упустить. Ручной поиск недвижимости занимает часы и дни. Автоматический мониторинг показывает подходящие варианты сразу. ParsingSite — автоматизируем поиск, аналитику и работу с данными для бизнеса.

5000 автозапчастей, Excel и ручной ад: как мы автоматизировали учет и помогли увеличить прибыль в 3 раза У клиента было около 5000 позиций автозапчастей. Цены — в Excel. Остатки — в Excel. Прайсы для клиентов — вручную. Проверка конкурентов — вручную. Обновление цен — тоже вручную. И вроде бы всё работало. Но только до того момента, пока бизнес не начал расти. Появлялись новые клиенты, новые каналы продаж, маркетплейсы, конкуренты меняли цены — а сотрудник физически не успевал всё обновлять. В итоге бизнес терял деньги не потому, что товар плохой. А потому что данные обновлялись слишком медленно. Что мы сделали: 🔹 перенесли складской учет из Excel в автоматизированную систему; 🔹 сохранили бизнес-логику клиента, а не навязали готовый шаблон; 🔹 подключили парсеры для мониторинга цен конкурентов; 🔹 настроили автоматическое ценообразование; 🔹 сделали выгрузку прайсов клиентам и на площадки по расписанию. Теперь система сама отслеживает рынок, обновляет цены, контролирует остатки и готовит выгрузки. Задача, на которую раньше уходили полные рабочие дни, теперь занимает около 15 минут в день — только на проверку и контроль. Результат: • меньше ошибок в данных; • быстрее реакция на цены конкурентов; • новые клиенты без увеличения штата; • выход на маркетплейсы; • динамические цены вместо ручного пересчета; • прибыль выросла в 3 раза. Главный вывод простой: в автозапчастях выигрывает не тот, кто просто закупил товар, а тот, кто быстрее работает с данными. Цена изменилась у конкурента — система увидела. Остаток поменялся — система обновила. Клиент запросил прайс — выгрузка ушла автоматически. Excel хорош для старта. Но когда у вас тысячи позиций, клиенты, склады и конкуренты — он превращается в тормоз для роста. Мы в parsingsite помогаем бизнесу убрать ручную работу из складского учета, ценообразования и мониторинга цен. Чтобы сотрудники занимались ростом продаж, а не бесконечным копированием данных из таблицы в таблицу.

если бы сотрудники говорили мысли в слух:

Одна из самых частых ошибок в восприятии нашей работы — думать, что клиенту нужен просто парсер. На самом деле клиенту нужен результат. Что он хочет получить по факту: — автоматический сбор данных без ручной рутины — регулярный мониторинг рынка — понятную структуру вместо хаоса в файлах — быстрый доступ к ценам, остаткам, товарам, конкурентам и изменениям — основу для правильных решений — в некоторых задачах — рекомендации по ценообразованию и логике действий То есть ценность не в том, что “данные собраны”. Ценность в том, что с ними можно что-то делать. Хорошая система не просто показывает рынок. Она помогает понять: — где вы теряете деньги — где можно заработать больше — когда пора менять цену — где ручной процесс уже тормозит бизнес Именно в эту сторону мы и смотрим в проектах.

Чаще всего к нам приходят те, у кого уже есть одна из этих ситуаций: — интернет-магазин, где нужно следить за ценами конкурентов и быстро обновлять свой прайс — оптовая компания, где слишком большой ассортимент и ручная проценка уже не справляется — селлер на маркетплейсах, которому важно понимать рынок и не терять позиции из-за цены — маркетолог или аналитик, которому нужно быстро собирать данные по конкурентам, ассортименту, контактам или новинкам — крупная компания, которой нужна не просто выгрузка, а интеграция в бизнес-процессы Обычно к нам приходят не за “парсером ради парсера”. А за тем, чтобы решить конкретную задачу: — перестать собирать всё вручную — убрать хаос в Excel — видеть рынок регулярно — быстрее принимать решения — не терять прибыль из-за устаревших данных Если вы узнали себя хотя бы в одном пункте — значит, мы здесь не зря.

Привет! Мы — Parsingsite.ru. Разрабатываем решения для бизнеса, которым нужны: — парсинг данных с сайтов и маркетплейсов — мониторинг цен конкурентов — автоматизация работы с большими каталогами — проценка и логика ценообразования — аналитические системы и внутренние сервисы Если говорить совсем просто: мы помогаем компаниям собирать данные автоматически, видеть рынок быстрее и принимать решения не наугад, а на цифрах. Работаем с интернет-магазинами, оптовиками, маркетологами, селлерами, производителями и компаниями, у которых ручная работа с данными уже начинает тормозить рост. Здесь будем рассказывать: — как устроен парсинг простыми словами — где бизнес теряет деньги из-за цен и хаоса в данных — какие задачи реально можно автоматизировать — как превратить сбор информации в полезную систему для бизнеса Если вам близка эта тема — оставайтесь. Здесь будет много полезного и без воды. #сборданных #аналитика #парсинг #мониторинг #автозапчасти

К нам пришёл клиент с задачей: разово собрать данные с сайта Nike по выбранной категории товаров. Нужно было получить не просто список ссылок, а полноценную таблицу: •наименование товара; •цена; •скидки; •старые цены; •ссылки на карточки; •изображение; •описание; •характеристики. Мы построили парсер, который по каталогу, собрал товары, затем карточки и добрал расширенные данные. После того, как мы собрали таблицу, убрали дубли, привели цены к единому формату и подготовили итоговый файл Excel. В результате клиент получил готовую таблицу, которую можно сразу использовать для анализа ассортимента, сравнения цен и самостоятельно подготовить товарную матрицу. Вот так разрозненный каталог на сайте превращается в удобную рабочую таблицу.

Мониторинг цен за 10 минут, вместо постоянного мониторинга вручную. Перераспределение работников ,которые днями выполняют монотонную работу по сбору цен, в другое русло развития бизнеса. Около 25 популярных площадок включены в приложение. Пиши «тест драйв» и мы сделаем тестовую проценку на ваших товарах за 10 минут 🔥

Как работает наша программа: Программа автоматически выгружает с Wildberries все нужные уведомления и отчеты (по приходам, возвратам, комиссиям). Система учитывает привычные расчеты бухгалтера и моментально формирует готовую, юридически верную накладную прямо в приложении