Задача
The Challenge
Сбермаркет (сегодня Купер) — один из крупнейших агрегаторов онлайн-ритейла в России. Обязательный запуск цифровой маркировки (Честный знак, ГИС МТ) и ветеринарной сертификации (ФГИС ВетИС / Меркурий) создал новый слой операционной сложности: интеграции с государственными системами, движение маркировки через партнёрскую сеть из сотен торговых точек, соответствие требованиям семи федеральных ритейлеров с разными техническими стандартами.
Sbermarket (today Kuper) is one of Russia's largest online retail aggregators. The mandatory rollout of digital product labelling (Honest Mark, GIS MT) and veterinary certification (FGIS VetIS / Mercury) created a new layer of operational complexity: integrations with government systems, the movement of labelling data across a partner network of hundreds of retail outlets, and compliance with the requirements of seven federal retailers, each with different technical standards.
Задача: организовать полноценный комплаенс-сервис с нуля — архитектурно, технически и операционно.
The task: build a full-fledged compliance service from scratch — architecturally, technically, and operationally.
Что сделали
What We Did
Интеграции ГИС МТ (Честный знак)
GIS MT (Honest Mark) integrations
— Разработали с нуля микросервис интеграции с TrueAPI (ГИС МТ) для нужд Сбермаркет/Купер — Подключили 12 000 ПВЗ лекарственных препаратов через движение маркировки — без прямой технической интеграции и без затрат на каждого партнёра — Рост выкупленных заказов: +1 п.п. → +160 млн ₽ GMV и −16 млн ₽ чистых расходов в месяц — Внедрили валидацию срока годности из DataMatrix: −0.3 п.п. возвратов и сокращение сопутствующих расходов
— Built a microservice integration with TrueAPI (GIS MT) from scratch for Sbermarket/Kuper — Connected 12,000 pharmaceutical pickup points via labelling data flow — with no direct technical integration and no per-partner cost — Growth in fulfilled orders: +1 p.p. → +160M₽ GMV and −16M₽ net costs per month — Implemented expiry-date validation from DataMatrix: −0.3 p.p. returns and a reduction in related costs
Интеграция ФГИС ВетИС (Меркурий)
FGIS VetIS (Mercury) integration
— Разработали интеграционное решение с АИС Меркурий на базе платформы 1С (SOAP-протокол) — Системный анализ бизнес-процессов AS-IS / TO-BE: поиск узких мест, описание и внедрение улучшений — Настройка дашбордов и отчётности для мониторинга работы микросервисов ЧЗ и Меркурий
— Built an integration solution with the Mercury AIS on the 1C platform (SOAP protocol) — Systems analysis of AS-IS / TO-BE business processes: identifying bottlenecks, specifying and rolling out improvements — Set up dashboards and reporting to monitor the Honest Mark and Mercury microservices
ETL-инфраструктура и работа с партнёрскими данными
ETL infrastructure and partner data
— Перевели обмен данными с ключевыми ритейл-партнёрами в реалтайм: +5 п.п. полносборных заказов, +1.2 п.п. retention — Запустили «грейсторы» (MVP на 15 магазинах): +4.67 п.п. полносборных заказов, GMV +186 млн ₽/квартал — Внедрили новые ценообразовательные механики (N+1=m, BMPL): средний чек +0.5–2 п.п. — Реализовали адресное хранение товаров на полке: GMV +41.4 млн ₽/квартал — Запустили сервис очистки интеграционных данных: ~51 млн ₽/год экономического эффекта — Автоматизировали создание контента: time-to-market 24 ч → 7 мин, стоимость −6 ₽/единица
— Moved data exchange with key retail partners to real time: +5 p.p. fully-assembled orders, +1.2 p.p. retention — Launched "greystores" (MVP across 15 stores): +4.67 p.p. fully-assembled orders, GMV +186M₽/quarter — Rolled out new pricing mechanics (N+1=m, BMPL): average order value +0.5–2 p.p. — Implemented addressable on-shelf storage: GMV +41.4M₽/quarter — Launched an integration-data cleaning service: ~51M₽/year economic impact — Automated content creation: time-to-market 24 h → 7 min, cost −6₽/unit
Стек и архитектура
Stack and architecture
— Межсервисное взаимодействие: REST, gRPC, Kafka (inbox/outbox) — Мониторинг: Grafana + Prometheus, Kibana + Sentry — Инфраструктура: Kubernetes
— Inter-service communication: REST, gRPC, Kafka (inbox/outbox) — Monitoring: Grafana + Prometheus, Kibana + Sentry — Infrastructure: Kubernetes
Масштаб
Scale
— 7 партнёрских сетей: METRO, АШАН, ЛЕНТА, ГЛОБУС, О'КЕЙ, МАГНИТ, X5 — 12 000+ точек выдачи в сети ПВЗ лекарств — 50 000+ партнёров в текущей ETL-инфраструктуре Купер — Покрытие ГИСов: ГИС МТ, ФГИС ВетИС, ФГИС Росакр, ЕАЭС, Росздравнадзор, МДЛП, ГРЛС, ЕГАИС
— 7 partner chains: METRO, Auchan, Lenta, Globus, O'KEY, Magnit, X5 — 12,000+ pickup points in the pharmaceutical pickup network — 50,000+ partners in Kuper's current ETL infrastructure — GIS coverage: GIS MT, FGIS VetIS, FGIS Rosakkreditatsiya, EAEU, Roszdravnadzor, MDLP, GRLS, EGAIS
Результат
The Result
Создали с нуля полноценную compliance-инфраструктуру, которая обрабатывает движение маркировки по крупнейшей партнёрской сети страны. Каждая метрика — одновременно регуляторное требование, закрытое без штрафов, и операционная эффективность, конвертированная в выручку:
We built a full-scale compliance infrastructure from scratch that processes labelling data flow across the country's largest partner network. Every metric is at once a regulatory requirement met without penalties and operational efficiency converted into revenue: