EasyByte
Кейс

LeadSwift — Эффективный парсер лидов для бизнеса

Компания обратилась с запросом автоматизировать процесс сбора лидов. Мы разработали эффективный инструмент для парсинга данных, интегрированный в Telegram-бота. Бот позволяет пользователю быстро запрашивать ссылки на источники и диапазоны страниц, а затем формировать Excel-таблицу с контактами и названиями компаний. Это решение значительно ускоряет процесс сбора лидов, позволяя собирать до 2000 контактов всего за 10 минут.

Обсудить похожий проект Ко всем кейсам

Задачи

Что нужно было сделать и зачем это бизнесу.

Разработка парсера лидов
Разработать инструмент для автоматического сбора лидов с различных источников, включая сайты, социальные сети и базы данных. Парсер должен извлекать ключевые контактные данные, такие как имя, телефон, email и компанию.
Интеграция с источниками данных
Интегрировать парсер с популярными источниками данных, такими как веб-сайты, форумы и социальные сети. Необходимо обеспечить поддержку различных форматов данных и возможность настройки диапазона парсинга.
Формирование отчетов и вывод данных
Разработать систему для автоматического создания отчетов в виде Excel-таблиц, содержащих собранные лиды. Формат должен быть удобным для импорта в CRM-системы и последующего анализа.
Автоматизация процесса парсинга
Разработать систему для автоматического запуска процесса парсинга. Парсер должен работать по расписанию или по запросу через Telegram-бота, с возможностью настраивать диапазоны и источники.
Интерфейс и удобство использования
Создать интерфейс для клиента, который обеспечит простоту настройки парсинга, загрузки данных и получения отчетов. Важно, чтобы система была удобной и доступной для пользователей с разным уровнем технической подготовки.
Безопасность и защита данных
Обеспечить безопасность парсера, гарантируя защиту персональных данных, которые он собирает. Необходимо внедрить механизмы шифрования и защиты от несанкционированного доступа.

Шаги решения

Как мы раскатали решение: от гипотез до продакшена.

01
Анализ требований и сбор данных
Был проведен анализ всех источников данных, с которых собиралась информация, и определены ключевые параметры для парсинга (имя, контактный телефон, email, компания и т.д.). Это позволило правильно настроить процесс сбора информации.
02
Разработка парсера
Был разработан алгоритм парсинга для извлечения данных с различных источников. Реализована поддержка различных форматов данных (HTML, JSON, API), а также настроена гибкость в выборе диапазона страниц и критериев поиска.
03
Интеграция с Telegram-ботом
Была разработана интеграция с Telegram-ботом, который запускал процесс парсинга, получал от пользователя параметры (ссылку, диапазон страниц) и отправлял готовую Excel-таблицу с результатами. Настроена возможность автоматического запуска.
04
Формирование отчетов и обработка данных
Была реализована функциональность для создания отчетов в формате Excel с собранными данными. Были созданы фильтры и сортировки для удобства работы с контактами, а также возможность сохранения данных в различных форматах.
05
Оптимизация парсинга и производительности
Парсер был оптимизирован для увеличения скорости обработки данных и сокращения времени на сбор лидов. Настроена многозадачность для обработки нескольких источников одновременно.
06
Обеспечение безопасности и защиты данных
Были внедрены механизмы защиты и шифрования данных, чтобы обеспечить безопасность личной информации, собираемой парсером. Также была настроена защита от несанкционированного доступа.
07
Разработка пользовательского интерфейса
Был разработан интерфейс для пользователя, который стал интуитивно понятным и простым в настройке. Обеспечено удобство загрузки, настройки парсинга и скачивания отчетов.
08
Обучение пользователей
Было проведено обучение сотрудников компании по использованию системы, настройке парсера и анализу собранных данных. Все сотрудники были обучены работать с инструментом.

Результаты

Бизнес-эффекты, подтверждённые метриками.

Увеличение производительности
Количество собранных лидов увеличилось с 150 за несколько часов, до 2000 за 10 минут.
Сокращение времени
Время на сбор лидов было сокращено с нескольких часов до 10 минут.
Оптимизация затрат
Затраты на ручной сбор лидов снизились с 20 000 до 1000 рублей.
Автоматизация процессов
Процесс обработки и формирования отчетов был полностью автоматизирован, что исключило необходимость в ручном вмешательстве.

Технологии

Чем именно это собрано.

Python
Использован язык программирования Python для разработки основного функционала парсера, обработки данных и автоматизации процессов.
Pandas
Для обработки и анализа данных использована библиотека Pandas, что позволило эффективно манипулировать данными и формировать отчеты в формате Excel.
Requests
Библиотека Requests использовалась для работы с HTTP-запросами и получения данных с веб-страниц и API.
BeautifulSoup (BS4)
Для парсинга HTML-кода использовалась библиотека BeautifulSoup, которая позволила извлекать необходимые данные с веб-страниц.
Aiogram
Для интеграции с Telegram использована библиотека Aiogram, которая обеспечила удобное взаимодействие с пользователем и автоматический запуск парсинга.
SSL / Cryptography
Для обеспечения безопасности и защиты данных использованы технологии шифрования и SSL, обеспечивающие конфиденциальность собранной информации.

FAQ

Ответы на типовые вопросы по кейсу.

Парсер лидов — это инструмент для автоматического сбора контактов и данных с различных источников, таких как веб-сайты, социальные сети и базы данных. Он извлекает информацию, такую как имя, телефон, email и название компании, и формирует отчеты в виде Excel-таблиц.

Парсер позволяет собирать до 2000 лидов за 10 минут, что значительно ускоряет процесс по сравнению с ручным сбором, который обычно занимает несколько часов на 100-200 лидов.

Для разработки парсера использованы такие технологии, как Python, Pandas, BeautifulSoup, Requests, Aiogram для интеграции с Telegram.

Парсер генерирует отчеты в формате Excel с контактной информацией и другими данными. Формат таблиц можно настроить для удобного импорта в CRM-системы и последующего анализа.

С помощью Telegram-бота можно легко запускать процесс парсинга, задавать параметры, такие как ссылки и диапазоны страниц, а затем получать готовую Excel-таблицу с результатами прямо в чате.

Да, парсер можно интегрировать с другими системами для автоматизации рабочих процессов. Он поддерживает настройку для работы с API и различными веб-ресурсами

Парсер значительно снижает затраты на ручной сбор данных и увеличивает производительность. С его помощью можно собирать тысячи лидов за несколько минут, что ускоряет процесс продаж и маркетинга.

Хотите такой же эффект — но под ваши данные?

Присылайте вводные — вернёмся с планом и сметой за 24 часа.

Прикинуть бюджет Оставить заявку