Проблема
Недвижимость всегда была тесно связана с банковскими продуктами, а именно ипотеками. На cian.ru пользователи могли получать предложения об ипотечном кредите на покупку жилья через партнерский рекламный виджет. Однако у этого решения было как минимум две основные проблемы:
1) оно приносило недостаточно прибыли;
2) судя по отзывам пользователей, было неудобным.
Компания планировала увеличить доход за счет разработки собственных финансовых инструментов на сайте, при этом не потеряв выручку от существовавшего виджета. Кроме этого, нужно было ввести внутренний классифайд всех банков страны и их продуктов, так или иначе связанными с недвижимостью.
Предложенное решение
Наша команда начала работу с детальной проработки требований. Мы провели множество Skype-встреч с клиентом, в ходе которых накапливали новые знания о предметной области и бизнес-требованиях. Мы детально изучили тему ипотечного кредитования, логику формирования аннуитетных и дифференцированных платежей и прочих специфичных понятий. Все накопленные знания оформлялись в Confluence.
После детального бизнес-анализа, мы приступили к проектированию технической части продукта. Ориентируясь на дальнейшие задачи ЦИАН, нам нужно было создать удобный инструмент для управления классифайдом финансовых организаций (банков, ипотечных брокеров, МФО) и их продуктов (ипотек, кредитов).
Технически весь продукт «разбит» на три микросервиса: два frontend и один backend. Для API мы описали Swagger-схему, которой могут пользоваться клиенты backend-микросервиса. Для наиболее важных сценариев административной панели и основного сайта описаны точки интеграции нашего API с другими микросервисами ЦИАН.
Разработка продукта велась недельными итерациями с регулярной выкладкой и приемкой на stage-серверах. Backend создавался на Python и асинхронном фреймворке Tornado, frontend — на React/Redux и TypeScript с серверным рендерингом на Node. Общим требованием являлось то, что все страницы (кроме административной панели) должны отрабатывать (т.е. полностью отдавать весь контент) за 450-500 мс в 99 перцентиле.
Для нас очень важно было предоставить пользователям гибкий и удобный фильтр для того, чтобы наш сервис мог достаточно точно подбирать ипотеку, подходящую конкретному человеку. При изменении какого-то параметра фильтра, пользователь сразу в реальном времени видит сколько предложений мы готовы ему предложить.
Выбрав интересующую программу из списка, пользователь может более детально ознакомиться с ней на отдельной странице. Здесь есть полноценный ипотечный калькулятор с возможностью определения дополнительных условий.
Предположим, пользователь получает зарплату на карту нужного банка и этот банк предлагает более выгодные условия таким клиентам, то в интерфейсе калькулятора появится соответствующий модификатор «Получаю зарплату на карту этого банка», который пересчитает ставку, сумму, проценты и графики по новым условиям.
Кроме этого, сервис поддерживает несколько других дополнительных условий, которые могут влиять на ставку. Например, подтверждение доходов. Если оно будет, то по какой форме? На выбор пользователю дается только тот набор условий, которые действительно применяются банком.
Важным инструментом при планировании ипотеки является график платежей и таблица выплат. В разработанном сервисе с ними очень удобно работать. Пользователь видит платежи по процентам и основному долгу за любой месяц, а визуальное отображение погашения задолженности сильно упрощает восприятие.
Важнейшим элементом всего сайта cian.ru является страница конкретного объекта недвижимости. Там отражается вся нужная информация, а также стоимость. Поэтому нам важно было интегрировать в эту страницу наш сервис. Мы добились этого через разработку виджета с мини-калькулятором, который предоставляет пользователю возможность быстро перейти к списку ипотечных программ, подходящих для конкретного объекта.
Сервис имеет полностью адаптивный интерфейс и отлично работает на различных устройствах: смартфонах, планшетах, ноутбуках и ПК.
Результат
Это пример проекта, фактически созданного из описанной идеи. Командой из шести человек за три месяца мы погрузились в предметную область, провели сбор и анализ требований, спроектировали и запустили полноценный сервис по подбору ипотечных программ. Особенно хочется подчеркнуть тот факт, что мы тесно интегрировались в команду, инфраструктуру и процессы ЦИАН.
