32 страны, 3 сегмента и 900 сетей: как успешно вывести продукт на рынок через парсинг
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.
А что такое парсинг
Парсинг — это процесс автоматического извлечения данных из структурированных или полуобработанных источников, таких как веб-страницы, файлы, базы данных или API.
Цифры из кейса:
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 senior-специалисты.
Более 30 стран прошли скоринг по ключевым параметрам рынка.
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: швейцарский нож в мире больших данных
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:
<span class=»price»>89 990 ₽</span>
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.
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.
По ходу проекта агентство uForce быстро синхронизировалось с командой заказчика: если появлялись уточнения или новые запросы, то без задержек корректировало процесс. Это помогло оптимизировать время и в живом режиме адаптировать результаты под меняющиеся приоритеты.
Полина Сидельникова
PMO uForce
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.
Команда со стороны агентства
2 проджект-менеджера — координировали 2 параллельных трека (скоринг + сбор точек), а также вели коммуникацию с заказчиком.
Дата-аналитик — разрабатывал методологию скоринга и проводил анализ рынков.
Дате-ресерчеры (2–3 человека) — занимались ручным сбором и валидацией данных, а также их перепроверкой.
Дата-инженер (middle) — продумывал настройку парсеров под ключ.
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.
Полина Сидельникова
PMO uForce
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
Заказчик
Под NDA
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
1.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.
2.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.
3. Комбо автоматизации и ручной проверки — ключ к высокому качеству
Автоматические парсеры позволяют обрабатывать массивы данных быстро, но только ручная валидация гарантирует, что собранное совпадëт с реальностью.
4.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.
5.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 любойНа 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 картинуНа 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.
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 