Автоматизация подбора заказов и предложений на основе маршрутов

📄 ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ
🔷 1. Общая информация
Проект: Автоматизация подбора заказов и предложений на основе маршрутов

🔷 2. Цель проекта
Разработать систему, которая автоматически анализирует существующие заказы (с маршрутами и датами) и находит новые заявки, которые находятся географически и временно близко к уже запланированным маршрутам. 

Система должна позволять выдавать клиенту специальное предложение (скидку), если его заявка "удобно ложится" в текущие маршруты.

🔷 3. Основные задачи
Импорт текущих заказов:

Содержат: дату, точку сбора, точку доставки, объем груза.

Загружаются вручную (Excel/CSV) или через API 

Импорт новых заявок (потенциальных заказов):

Также с точками и предполагаемыми датами.

Источник — сайт или внутренние CRM-данные.

Анализ совпадений:

Сравнение геолокации: если точка новой заявки находится в радиусе до 100 км от существующего маршрута (сбора или доставки).

Сравнение по дате: если дата заявки попадает в диапазон ±2 дня от маршрута.

Вывод подходящих заявок:

Система помечает такие заявки как "Подходящие для объединения".

Присваивает им возможность автоматического применения скидки (например, -10%).

Сайт/интерфейс:

Панель администратора для загрузки заказов и просмотра совпадений.

Возможность отмечать заявки как “отправлено предложение”, “принято”, “отклонено”.

(Опционально) Отправка предложения клиенту:

Через e-mail, WhatsApp, или через сайт.

С шаблоном: "Ваш переезд попадает под спецпредложение – скидка 10%, если вы готовы на забор в период [дата]."

🔷 4. Интерфейс
Web-интерфейс (админка):

Загрузка заказов и заявок.

Отображение совпадений (по списку и на карте).

Панель управления скидками и статусами предложений.

Карта:

Интерактивная карта с маршрутами и точками.

Визуализация новых заявок рядом с существующими.

🔷 5. Технические требования
Backend: Python (Django или FastAPI) / Node.js

Frontend: React / Vue / любой адаптивный фреймворк

Карты: Google Maps API / OpenStreetMap + геокодирование

База данных: PostgreSQL (с PostGIS, если нужна геолокация)

Импорт данных: Excel, CSV, API

Хостинг: облачный (например, AWS / Heroku / DigitalOcean)

🔷 6. Этапы реализации

На данном этапе меня интересуют первые 2 пункта для того, чтобы проверить рабочая ли гипотеза или нет 

Этап                                                          Описание                                                 Срок
1. Анализ и проектирование                  Подробная проработка логики, UI.  3-5 дней
2. MVP (минимально рабочая версия)     Импорт заказов + анализ совпадений 2–3 недели

3. Визуализация и скидки                           Карта + предложения                        1 неделя
4. Интеграция с сайтом / e-mail           Связь с клиентами                                3–5 дней
5. Тестирование и запуск                            Финальные доработки                    1 неделя

🔷 7. Результат

Рабочая  система, в которую можно загружать текущие заказы и заявки.

Автоматический анализ совпадений.

Список заявок, которым можно сделать выгодное предложение.

Визуализацию на карте.

Панель управления предложениями и статусами.

✅ Пример запроса от клиента (для автоматического предложения):
Клиент заполнил заявку:
Переезд из Манчестера в Амстердам, планирует в период с 10 по 12 июня.
Система видит, что у вас уже есть груз из Ливерпуля в Брюгге на 11 июня.
Заявке автоматически предлагается скидка 10% и удобное окно забора.