На проекте https://krovatimebel.ru/ мы решали задачу подготовки сайта к работе со сторонними торговыми площадками. Несмотря на то, что каталог уже был заполнен и сайт функционировал, стандартной выгрузки оказалось недостаточно для стабильной интеграции с внешними каналами продаж.
Работа включала два направления: доработку существующего фида для Maksmart и создание отдельного фида для Industrial Market с расчётом цены без НДС.
Проблема
При подключении площадок выявились типичные ограничения стандартной выгрузки:
- для Maksmart в фиде отсутствовали остатки товаров, что критично для публикации и обновления карточек
- для Industrial Market требовался отдельный формат данных с передачей цены без НДС
- стандартный экспорт не учитывал различия в требованиях площадок
Решение
Мы реализовали не точечные правки, а устойчивую схему подготовки данных под разные площадки.
1. Доработка фида для Maksmart
- добавлена передача остатков товаров
- исправлены параметры выгрузки под требования площадки
2. Отдельная логика для Industrial Market
- реализован обработчик, который раз в сутки рассчитывает свойство «Цена без НДС»
- формула расчёта: деление исходной цены на 1,22 с математическим округлением
- создан отдельный XML-фид, использующий рассчитанные значения
- НДС передаётся отдельно как 22% в требуемом формате
Таким образом, сайт начал не просто хранить каталог, а автоматически подготавливать данные в нужном виде для каждой площадки.
Ключевой подход
В проекте мы разделили хранение товарных данных и формирование экспортных представлений, и это позволило избежать ручных правок, снизить зависимость от человеческого фактора и обеспечить стабильную работу выгрузок.
Результат для бизнеса
- стабильная интеграция с внешними площадками;
- снижение количества ошибок в ценах и остатках;
- отказ от ручной подготовки фидов;
- экономия времени команды;
- дополнительный канал продаж без операционной нагрузки.
Итог
Проект позволил превратить выгрузки из «технической проблемы» в управляемый бизнес-инструмент. Сайт теперь формирует корректные товарные данные под требования разных площадок автоматически, что делает работу с внешними каналами продаж предсказуемой и масштабируемой.
