Компанія має 10+ років досвіду та реалізувала 40+ проєктів у сфері мобільної розробки. Ми спеціалізуємося на розробці iOS Android додатків для порівняння цін.
Користувач стоїть біля полиці супермаркету, сканує штрих-код товару, а наш додаток показує ціну з сусіднього магазину, яка на 30% нижча. Якщо дані застарілі або відсутні — довіра втрачається. Ми будуємо конвеєр даних, який доставляє свіжі ціни із затримкою не більше 5 хвилин. Рішення потребує комбінації партнерських API, парсингу цін та користувацького краудсорсингу.
Чому дані — вузьке місце додатку для порівняння цін
Три джерела даних мають свої особливості та обмеження. Партнерські API магазинів (Яндекс.Маркет, Google Shopping) дають актуальні дані з офіційним SLA, але їх охоплення обмежене афілійованими магазинами. Скрапінг (Playwright/Puppeteer) покриває будь-які магазини, але потребує постійної боротьби з анти-ботами: Cloudflare, CAPTCHA, fingerprinting, rate limiting. Користувацький краудсорсинг (сканування штрих-кодів) — єдине джерело для локальних ринків, але дані потрібно верифікувати: ціна від одного користувача недостовірна, від трьох різних протягом доби — достатньо.
Детальніше про джерела даних
| Джерело | Особливості | Обмеження |
|---|---|---|
| Партнерські API | Висока надійність, SLA, актуальність | Обмежене охоплення |
| Скрапінг | Повне охоплення магазинів | Боротьба з анти-ботами, юридичні ризики |
| Краудсорсинг | Дані з локальних ринків | Низька достовірність, потребує верифікації |
Як працює агрегація цін
Партнерські API — офіційні фіди від великих рітейлерів та агрегаторів. Потребують інтеграції за протоколом, налаштування ключів та обробки rate limits. Скрапери — headless-браузери збирають дані з сайтів без API. Ми використовуємо ротацію User-Agent та IP через proxy-пул, обробляємо динамічний контент. Краудсорсинг — користувачі самі фіксують ціни через сканер штрих-кодів. Система перевіряє достовірність: якщо три користувачі протягом доби вказали одну ціну, вона приймається з точністю 97%.
Як реалізувати сканер штрих-кодів?
На iOS використовуємо AVCaptureSession + AVMetadataObjectTypeEAN13Code, EAN8Code, UPCECode, QRCode. Додаємо haptic feedback через UIImpactFeedbackGenerator — користувач не завжди дивиться на екран. Пошук товарів за штрих-кодом спочатку перевіряє локальний LRU-кеш (останні 100 товарів), потім надсилає API-запит. Кеш останніх 100 товарів прискорює пошук у 5 разів порівняно з повним API-запитом — це критично, коли користувач стоїть біля полиці.
Історія цін
Кожна зміна ціни зберігається як новий рядок у таблиці PriceHistory з полями productId, shopId, price, currency, recordedAt. Графік за 30/90/365 днів будується з цієї таблиці. На мобільному клієнті кешуємо історичну криву в компактному бінарному форматі (MessagePack або Protocol Buffers) — JSON роздуває трафік. MessagePack у 2–3 рази компактніший, що прискорює завантаження на повільних з'єднаннях.
Як налаштувати push-сповіщення про зниження ціни?
Користувач створює PriceAlert з цільовою ціною. Бекенд перевіряє умову newPrice <= targetPrice при кожному оновленні прайсу. Доставка через FCM (Android) або APNs (iOS). Затримка більше 30 хвилин знижує конверсію покупки на 15% — тому ми оптимізуємо pipeline перевірки та відправки. Користувачі заощаджують у середньому 400 грн на місяць завдяки моніторингу цін.
Чи можна уникнути юридичних ризиків скрапінгу?
Так, використання партнерських API та уважне вивчення ToS магазинів знижує ризики. Ми завжди дотримуємося App Store Review Guidelines (Section 5.1) та GDPR.
Типові помилки на старті
- Недооцінка складності парсингу: анти-бот системи змінюються кожні кілька місяців, що збільшує трудозатрати вдвічі.
- Відсутність нормалізації одиниць вимірювання: 1 кг vs 500 г × 2.
- Ігнорування юридичних аспектів скрапінгу (ToS магазину, авторські права). Ми шифруємо всі персональні дані згідно з App Store Review Guidelines (Section 5.1).
Процес роботи та що входить
- Аналітика та проєктування — визначаємо джерела даних, категорії товарів, регіон, цільову базу магазинів. Створюємо архітектурну документацію.
- Розробка бекенду — налаштування скрапінг-інфраструктури, інтеграція з API, база даних цін, кешування.
- Мобільна розробка — екрани пошуку, картки товару, фільтри, історія цін, сповіщення, офлайн-кеш.
- Тестування — навантажувальне тестування парсингу (до 1000 запитів за хвилину), юзабіліті-тести, перевірка на реальних пристроях.
- Деплой та підтримка — публікація в App Store та Google Play, налаштування моніторингу, навчання команди замовника.
| Етап | Тривалість | Результат |
|---|---|---|
| Аналітика | 1–2 тижні | Архітектурна документація |
| Розробка бекенду | 6–10 тижнів | Бекенд з API та скрапінгом |
| Мобільна розробка | 4–8 тижнів | Готовий додаток |
| Тестування | 1–2 тижні | Звіт та виправлення |
| Деплой | 1 тиждень | Додаток у сторах |
До роботи входить: повна архітектурна документація, налаштовані pipelines збору даних, доступ до репозиторію, навчання вашої команди, гарантійна підтримка 3 місяці. Типовий бюджет на MVP стартує від $15,000. Для повного продукту з кошиковим порівнянням та списком бажань — індивідуально.
Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проєкту — ми гарантуємо індивідуальний підхід та прозору архітектуру. Замовте консультацію, щоб отримати точну оцінку.
Орієнтири за термінами
Мобільний додаток (без бекенду) з пошуком, картками, історією цін з готового API — 4–7 тижнів. Повний продукт із власним бекендом збору цін, алертами та кошиковим порівнянням — 14–22 тижні. Вартість розраховується індивідуально.