Data hub

Интеграции для ценовой аналитики без разрыва процессов

AIPrice можно начать с файла, а затем подключить к каталогу, остаткам, BI, CRM, 1С или внутренним сервисам. Цель интеграции — чтобы мониторинг цен стал частью операционного процесса, а не отдельной вкладкой.

Какие данные нужны для качественного мониторинга

Точность ценовой аналитики зависит не только от внешнего сбора. Важно, чтобы система понимала ваш каталог: SKU, бренд, модель, характеристики, категория, себестоимость, минимальная цена, РРЦ, остатки и каналы продаж. Чем богаче контекст, тем полезнее рекомендации.

AIPrice проектируется как data hub: он принимает внутренние справочники, обогащает их данными рынка, хранит историю и возвращает результаты в те системы, где команда уже работает.

  • Каталог товаров и правила сопоставления.
  • Цены, маржинальные ограничения и РРЦ.
  • Остатки, продажи и приоритеты категорий.
  • Список конкурентов, источников и частота обновления.
Диаграмма интеграций AIPrice с API, 1С, BI, CRM, CSV и маркетплейсами
AIPrice связывает внешние источники цен с внутренними справочниками, отчетами и каналами действий.

Форматы подключения

От простого файла до двустороннего API

Для пилота не обязательно строить сложную архитектуру. Интеграции можно добавлять постепенно, когда понятны источники цен и требования к отчетам.

CSV

Файлы и выгрузки

Подходят для быстрого старта: загрузка каталога, списка конкурентов, текущих цен и ограничений по марже.

API

REST API

Используется для регулярного обмена данными, передачи задач, получения истории цен и отправки рекомендаций.

WH

Вебхуки

Позволяют отправлять события в CRM, таск-трекер или внутренний сервис, когда сработало правило или алерт.

BI

BI и витрины данных

Данные мониторинга можно объединять с продажами, рекламой и остатками для управленческих отчетов.

1C

ERP и 1С

Интеграция помогает синхронизировать номенклатуру, правила цены и результаты анализа с учетной системой.

MP

Маркетплейсы

Отдельные правила позволяют анализировать площадки как конкурентный канал и как собственную витрину продаж.

Качество данных

Интеграция должна уменьшать ошибки, а не ускорять их

Главная техническая задача — не просто передать данные быстрее. Нужно сохранить контроль над качеством: версии справочников, статусы сопоставления, источник цены, дату сбора, валюту, промо-условия и признак надежности.

Поэтому в проекте интеграции важны не только endpoints, но и правила владения данными. Кто подтверждает спорное совпадение? Как долго хранится история? Что делать с исчезнувшим товаром? Какие поля обязательны для рекомендаций? Ответы на эти вопросы задают архитектуру лучше, чем универсальный шаблон.

Рекомендуемая последовательность

Начните с импорта каталога и выгрузки результатов. После проверки качества сопоставления подключайте остатки, продажи, BI и автоматические алерты.

Пример карты данных

СущностьКлючевые поляЗачем нужна
ТоварSKU, бренд, модель, категория, атрибутыДля сопоставления и группировки цен
ИсточникURL, тип канала, регион, надежностьДля контроля качества сбора и приоритета конкурентов
ЦенаЗначение, валюта, промо, дата, наличиеДля истории, алертов и аналитики отклонений
ПравилоПорог, маржа, РРЦ, канал, действиеДля рекомендаций и автоматизации реакции