Разработали сервис поиска авиабилетов
Создали сервис для поиска и сравнения цен на авиабилеты, который усилил основной продукт клиента.
Клиент
Владелец цифровой travel-платформы. На протяжении нескольких лет он развивал продукт как сервис для планирования поездок: подбор направлений, рекомендации, дополнительные услуги, партнерские предложения. Но в экосистеме не хватало одного важного элемента – собственного поиска авиабилетов.
До определенного момента отсутствие этой функции не влияло на прибыль. Однако с ростом аудитории стало ясно: пользователи покидают платформу прямо на этапе выбора рейса и уходят на сторонние агрегаторы. Большинство уже не возвращалось, а вместе с ними исчезали и точки монетизации – бронирования происходили вне продукта, и комиссии доставались конкурентам.
Вызовы
В 2021 году клиент решил пересмотреть бизнес-логику и обратился к нам с идеей запустить собственный сервис поиска авиабилетов.
Проект включал несколько компонентов:
– Бэкенд, который получает и обрабатывает данные от нескольких поставщиков.
– Веб-сервис с собственным интерфейсом, построенный на логике бэкенда.
– Оба слоя должны работать автономно и подключаться к существующей travel-платформе клиента, не затрагивая ее внутреннее ядро.
Нам предстояло создать целую систему, которая проста на первый взгляд, но требует серьезной архитектуры.
Объединить разноформатные данные
Поставщики используют собственные модели, атрибуты и логику формирования маршрутов. Чтобы получить единообразную выдачу, требовалась собственная схема данных и слой нормализации, который приводил бы всю поступающую информацию к общей структуре.
Сформировать логику отбора и ранжирования рейсов
Внешние API дают только сырой массив данных, не объясняя, какой вариант действительно удобен для пользователя.
Поэтому нужна собственная система приоритетов с учетом: длительности пересадок, соотношения времени и стоимости, особенностей тарифов, расхождений между источниками и поведения данных в спорных сценариях.
Как работает сервис поиска и сравнения цен на авиабилеты:
1. Получение данных из внешних источников
Сервис обращается к нескольким поставщикам и получает сырой массив данных о рейсах: цены, расписания, пересадки, тарифы. Эти данные пока что нельзя показывать пользователю напрямую – они слишком разные по структуре и качеству.
2. Нормализация и единая модель
Данные проходят через слой обработки, где расхождения между источниками устраняются, параметры приводятся к общей структуре, а дубли объединяются. В результате получается чистая, предсказуемая модель, с которой система может работать дальше.
3. Логика отбора и ранжирования
На нормализованные данные накладывается логика приоритетов. Микросервис оценивает маршруты по времени, пересадкам, стоимости и тарифам. Формирует итоговую выдачу: не механическую сортировку по одному параметру, а взвешенную подборку наиболее подходящих вариантов.
4. Передача фронтенду
Готовый, уже упорядоченный массив передается на фронтенд. Интерфейс получает именно те данные, которые нужны для витрины поиска, и может сразу визуализировать их без дополнительных преобразований.
5. Интерфейс и визуальная часть
Дизайн получился легким и функциональным: карточки рейсов с акцентами на ключевых параметрах, наглядная шкала времени в пути, лаконичная подача пересадок и условий тарифов. Верстка повторяет стиль существующей платформы клиента, поэтому модуль органично встроился в пользовательский путь и не требует привыкания.
Технологии
Бэкенд
Node.js
Фронтенд
React
База данных
Redis
База данных
PostgreSQL
Интеграции
Внешние API
Результат
У клиента появился отдельный веб-сервис с собственной бизнес-логикой, независимым бэкенд-слоем и удобной витриной. Поиск авиабилетов теперь происходит внутри платформы: пользователи могут сравнивать варианты по стоимости, длительности и пересадкам, не уходя на сторонние сайты.
Это заметно изменило продуктовые показатели: удержание на этапе поиска выросло примерно на сорок процентов по сравнению с периодом до запуска, а количество уходов на внешние агрегаторы снизилось примерно на треть. Платформа также стала получать дополнительный доход от партнерских программ авиаперелетов. Архитектура позволяет подключать новые источники данных и совершенствовать логику ранжирования без вмешательства в ядро продукта.
выросло удержание пользователей.
снизилось количество уходов на внешние агрегаторы.
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.