Мета: Автоматизувати збір та консолідацію щоденної фінансової аналітики з різних маркетплейсів (Prom, Umall, Rozetka) через CRM SalesDrive у Telegram. Ключовий виклик: об'єднати дані з розрізнених джерел (різні formId) та забезпечити точність розрахунків прибутку й «хітів продажу» в умовах нестабільної передачі системних дат через API.
Рішення: Багатопотокова архітектура на n8n (self-hosted на Railway):
1. Data Extraction (SalesDrive API Pipeline)
Multi-Source Fetching: Реалізовано роздільні HTTP-запити для гілок PROM + UMALL та ROZETKA. Використано специфічні заголовки автентифікації для кожного джерела.
Precision Filtering: Налаштовано жорстку фільтрацію за часовими вікнами (00:00:00 – 23:58:59) через параметри orderTime та createTime, що усуває підтягування «історичних» замовлень при їх редагуванні менеджерами.
Status Validation: Система автоматично відсікає технічне сміття та анульовані заявки (статус 32/51), гарантуючи, що у звіт потрапляє лише реальна «каса».
2. Analytics Engine (JS Code Logic)
Financial Aggregator: Code Node виконує роль бекенд-процесора: парсить масиви замовлень, конвертує строкові дані в числа (parseFloat) та проводить сумування оборотів і чистого прибутку в реальному часі.
Product Hit Detection: Алгоритм динамічно підраховує кількість проданих одиниць кожного SKU, визначає лідера дня («Хіт продажу») та виводить його назву разом із кількістю реалізацій.
Data Normalization: Автоматична уніфікація назв товарів та артикулів, навіть якщо вони відсутні в окремих об’єктах масиву products.
Результат:
Reporting Design: Формування суворого бізнес-звіту в Telegram з використанням моноширинного шрифту для зручного зчитування цифр та миттєвого копіювання ЄДРПОУ/сум одним тапом.
Operational Control: Власник отримує повну картину продажів за 1 секунду без необхідності заходити в CRM та вручну будувати фільтри.
Reliability: Завдяки хостингу на Railway та оптимізованим таймаутам підключення до БД (PostgreSQL), система стабільно обробляє запити навіть у пікові години навантаження на маркетплейси.
#n8n #SalesDrive #ECommerce #Prom #Rozetka #BusinessIntelligence #Automation #API #Railway
Рішення: Багатопотокова архітектура на n8n (self-hosted на Railway):
1. Data Extraction (SalesDrive API Pipeline)
Multi-Source Fetching: Реалізовано роздільні HTTP-запити для гілок PROM + UMALL та ROZETKA. Використано специфічні заголовки автентифікації для кожного джерела.
Precision Filtering: Налаштовано жорстку фільтрацію за часовими вікнами (00:00:00 – 23:58:59) через параметри orderTime та createTime, що усуває підтягування «історичних» замовлень при їх редагуванні менеджерами.
Status Validation: Система автоматично відсікає технічне сміття та анульовані заявки (статус 32/51), гарантуючи, що у звіт потрапляє лише реальна «каса».
2. Analytics Engine (JS Code Logic)
Financial Aggregator: Code Node виконує роль бекенд-процесора: парсить масиви замовлень, конвертує строкові дані в числа (parseFloat) та проводить сумування оборотів і чистого прибутку в реальному часі.
Product Hit Detection: Алгоритм динамічно підраховує кількість проданих одиниць кожного SKU, визначає лідера дня («Хіт продажу») та виводить його назву разом із кількістю реалізацій.
Data Normalization: Автоматична уніфікація назв товарів та артикулів, навіть якщо вони відсутні в окремих об’єктах масиву products.
Результат:
Reporting Design: Формування суворого бізнес-звіту в Telegram з використанням моноширинного шрифту для зручного зчитування цифр та миттєвого копіювання ЄДРПОУ/сум одним тапом.
Operational Control: Власник отримує повну картину продажів за 1 секунду без необхідності заходити в CRM та вручну будувати фільтри.
Reliability: Завдяки хостингу на Railway та оптимізованим таймаутам підключення до БД (PostgreSQL), система стабільно обробляє запити навіть у пікові години навантаження на маркетплейси.
#n8n #SalesDrive #ECommerce #Prom #Rozetka #BusinessIntelligence #Automation #API #Railway