Автоматизация поиска тендеров и сбора контактов через TenderPlan

Как объединить поиск, обработку документов и подготовку базы контактов в один рабочий процесс.

Задача бизнеса

Организатору B2B-вебинаров требовалось находить компании среди победителей тендеров и готовить контакты для приглашений.

Команда искала закупки, разбирала контракты и переносила сведения в отдельные файлы. Подготовка базы и работа с приглашениями состояли из нескольких ручных этапов: каждый из них нужно было кому-то помнить и каждый мог потеряться.

Как устроено решение

Я собрала конвейер, который находит завершённые тендеры по ключевым словам через TenderPlan API, определяет победителей и собирает их реквизиты.

Контракты скачиваются и проходят обработку: из документа извлекается текст, а если это скан — подключается распознавание. Сведения о контрагентах объединяются с учётом ИНН, чтобы одна и та же компания не попадала в базу несколько раз, и передаются в общую базу и таблицы.

Почему именно так

Поиск по ключевым словам без разбора документов даёт список закупок, но не даёт контактов. Разбор документов без объединения по ИНН даёт дубли. Ценность появляется только тогда, когда все три шага соединены в один процесс и результат приходит в том виде, в котором с ним работают дальше.

Что меняется в работе

Меньше ручного поиска и переноса информации. Команда получает подготовленные данные для дальнейшей работы, а не список ссылок, который ещё нужно разобрать.

Как измерять эффект

Время корректно сравнивать на одинаковом объёме тендеров: сколько занимал ручной процесс и сколько занимает автоматический. Денежный эффект считается отдельно, с учётом стоимости разработки, инфраструктуры и сопровождения.

Освобождённые часы сами по себе не означают сокращение расходов, если состав команды не менялся. Их правильнее описывать как высвобожденную рабочую ёмкость — время, которое ушло на другие задачи.

Моя роль в проекте

Проект я сделала полностью сама: разобрала задачу с заказчиком, спроектировала процесс, собрала интеграции с TenderPlan API и таблицами, настроила извлечение текста и распознавание сканов, запустила конвейер в работу.

Технологии

React 19, TypeScript, Convex, TenderPlan API, PyMuPDF и Tesseract для извлечения текста и распознавания сканов, Google Sheets API, SMTP.

Есть похожий процесс?

Расскажите, как он устроен сейчас и что хотите изменить. Начнём с задачи и подберём подходящий способ реализации.