План разработки веб‑приложения: требования, KPI и шкалы оценок, модель данных, отзывы и модерация, роли, безопасность, отчёты и запуск сервиса для скоринга поставщиков.
Система оценки поставщиков — это не «ещё один рейтинг», а прикладной инструмент управления закупками. Её задача — превратить разрозненный опыт разных подразделений в понятные правила выбора и контроля: что именно считается хорошей поставкой, как это измеряется и кто может на это влиять.
Скоринг помогает закупкам и бизнес-заказчикам принимать решения быстрее и спокойнее, опираясь на факты.
Важно: скоринг нужен не только для «отсева плохих». Он помогает находить стабильных поставщиков, поддерживать их при росте и выстраивать долгосрочные отношения.
Выбор поставщика. Менеджер сравнивает кандидатов по суммарному рейтингу и по критичным KPI (например, «доля поставок вовремя»), а затем проваливается в отзывы и историю инцидентов.
Продление договора. Перед пролонгацией система показывает динамику: стало ли лучше по качеству, как часто были претензии, выполнялись ли корректирующие действия.
Претензионная работа. При повторяющейся проблеме видно, в каких проектах она возникала, кто подтвердил факт, какие документы приложены и как это повлияло на итоговый балл.
Без единого приложения оценки обычно живут в таблицах и переписках. Итог — субъективность («мне с ними удобно»), потеря контекста (почему поставили низко), дублирование данных и долгие согласования, особенно когда нужно объяснить решение руководству.
Хорошая система даёт:
Хорошее приложение для оценок поставщиков начинается не с экранов, а с согласованных ожиданий: кто принимает решения, какие данные доступны, и какие действия должны происходить после появления оценки.
На этом этапе важно зафиксировать не «идеальную систему», а минимально полезный контур, который реально запустить за 6–10 недель и начать собирать данные, которым доверяют.
Соберите требования по ролям — у каждой своя «боль» и свои критерии качества:
Практика: проводите короткие интервью (30–45 минут) и просите показать реальные артефакты — таблицы, письма, отчёты, претензии. Так быстрее выявляются обязательные поля и источники данных.
Чтобы требования не расползлись, договоритесь о базовом словаре данных (минимальный набор сущностей): поставщик, контракт, заказ, поставка, инцидент, отзыв. Даже если часть сущностей в MVP будет загружаться вручную, модель должна быть понятной с первого дня.
Как минимум разделите три сценария:
MVP обычно включает: карточку поставщика, простую форму отзыва/оценки (1–2 типа), базовый рейтинг, журнал инцидентов, роли «автор/просмотр», ручной импорт из файла.
Расширенный релиз: сложные веса и шкалы, согласование и модерация, интеграции с ERP/CRM, антифрод‑правила, продвинутые дашборды и уведомления. Важно сразу отметить эти пункты в бэклоге, но не тянуть их в первую версию — иначе запуск затянется.
Если вы хотите быстро «прототипировать» такие потоки и проверить MVP на пилотной категории, это можно сделать и через vibe‑coding подход: например, в TakProsto.AI команда собирает интерфейсы и логику из диалога (чат → работающий продукт), а затем итеративно уточняет роли, статусы и расчёт метрик без долгого цикла программирования с нуля.
Скоринг поставщиков работает только тогда, когда он объясним: любой закупщик должен быстро понять, почему рейтинг вырос или упал, и что именно нужно улучшить. Поэтому начните с простого набора метрик и понятных правил расчёта.
Чаще всего в B2B достаточно 4–6 KPI, которые покрывают основные риски:
Заранее договоритесь, откуда берутся данные (ERP/склад/претензии/ручные оценки) и что считается «истиной». Иначе споры будут не про поставщика, а про цифры.
Вес — это не «справедливость», а отражение приоритетов бизнеса. Пример: для критичных комплектующих сроки и качество могут весить 70%, а для услуг — коммуникация и соблюдение SLA.
Задайте правила пересмотра весов: например, раз в квартал на закупочном комитете, с фиксацией версии модели. Так вы сохраните сравнимость рейтингов во времени и сможете объяснять изменения.
Практичные варианты:
Хорошая практика: хранить «сырой» показатель и отображать его в привычной шкале.
Чтобы рейтинг поставщиков не «скакал» из‑за одной ситуации:
Так скоринг останется инструментом принятия решений, а не источником бесконечных дискуссий.
Чтобы система оценок реально помогала закупкам, важно спроектировать не «набор таблиц», а понятные экраны и короткие сценарии: найти поставщика, понять риск, оставить отзыв, подтвердить факты и увидеть динамику.
Это центральный экран, куда пользователь попадает из поиска, из заявки или из отчёта. В карточке обычно нужны:
Хорошая практика — показывать «последние события»: новый отзыв, изменение статуса, спор/подтверждение. Это снижает необходимость пролистывать весь журнал.
Экран создания и просмотра оценки должен быть максимально структурированным: критерии (качество, сроки, коммуникация и т. п.), итоговый балл, комментарий, вложения (фото, акты, переписка).
Ключевой элемент доверия — привязка к факту: поставка/заказ/счет. Пользователь выбирает связанный документ, система подтягивает дату, подразделение и контекст, а также фиксирует автора.
Отдельная вкладка или модальное окно: кто и когда менял оценку, комментарий, статус (черновик → отправлено → подтверждено/отклонено), какие вложения добавлялись. Это снижает спорность и помогает разбирать инциденты.
Нужны быстрые фильтры по категории, периоду, подразделению, статусу и риск‑уровню. В выдаче — краткая карточка: рейтинг, тренд, число отзывов, последняя оценка.
Закупщик ищет поставщика → открывает карточку → смотрит сводку риска → принимает решение о допуске.
Ответственный по поставке создаёт отзыв → привязывает к заказу → добавляет вложения → отправляет на проверку.
Руководитель видит уведомление о падении рейтинга → открывает историю → назначает разбор/корректирующие действия.
Хорошая модель данных делает систему оценки поставщиков предсказуемой: понятно, откуда берётся балл, почему он изменился и какие факты его подтверждают. Ниже — практичная ER‑структура, которую легко расширять без «переписывания всего».
Vendor — поставщик (реквизиты, категории, статусы, владельцы в компании).
Contract — договор/рамочное соглашение: даты, лимиты, SLA, ответственное подразделение.
Delivery — поставка/заказ: дата, объём, план/факт, отклонения.
Incident — инцидент/претензия: тип, тяжесть, сроки устранения, результат.
Review — отзыв (обычно привязан к Contract и/или Delivery): текст, оценка, автор, статус модерации, причина.
Metric — метрика (например, «сроки», «качество», «коммуникация») с правилами применимости.
Score — значение метрики за период/объект (по Vendor или по связке Vendor+Contract): число, шкала, источник.
Evidence — доказательства: ссылки на документы, номера актов, вложения, комментарии; привязка к Review/Incident/Delivery/Score.
Чтобы дашборды работали быстро, храните агрегаты отдельно: итоговый скоринг за период, тренды (по месяцам/кварталам) и распределения (сколько оценок попало в диапазоны). Практично завести таблицу вроде vendor_score_period с полями: vendor_id, period_start, period_end, total_score, n_reviews, n_incidents, computed_at.
Формулы и веса со временем меняются. Введите сущность (например) ScoringModel/ScoringVersion и сохраняйте:
Тогда пересчёты управляемы: вы сможете показать «оценку по версии 2.1» и сравнить с прошлой, не ломая историю.
Заложите ограничения сразу:
Score на метрику/период/объект (уникальный индекс);Review.vendor_id не NULL, Evidence всегда привязан минимум к одному объекту;Для удаления лучше использовать архивирование (soft delete) и статусы, а не каскадное удаление. Каскад допустим для «технических» дочерних записей (например, черновиков), но для отзывов/инцидентов сохранение истории обычно критично.
Чтобы оценкам доверяли и ими можно было пользоваться в закупках, доступы и модерация должны быть продуманы не хуже, чем сами метрики. Иначе система быстро превращается либо в «стену жалоб», либо в закрытый клуб без обратной связи.
Базовый набор ролей удобно строить вокруг действий:
Права лучше задавать на уровне: поставщик → договор/заказ → отзыв/вложение, чтобы доступ к закупочным первичным данным не «протекал» тем, кто должен видеть только итоговую оценку.
Если в системе несколько организаций или филиалов, заранее определите модель разделения:
Практичный процесс выглядит так: черновик → отправлен → на модерации → опубликован/отклонён.
Ключевые детали: после статуса «отправлен» автор не редактирует текст напрямую, а делает «запрос на правку»; модератор фиксирует причину решения и оставляет комментарий, который видит автор.
Разделите, кто видит:
Так вы сохраните полезность отзывов для бизнеса и снизите риски утечек и конфликтов.
Если пользователи не доверяют оценкам, система быстро превращается в «стену мнений», где громче всех звучат единичные случаи и эмоции. Поэтому качество данных и антифрод — не отдельная «фича», а основа принятия решений: кого допускать к тендерам, кому давать объёмы, где требовать CAPA‑план.
Главный способ повысить доверие — требовать, чтобы отзыв был связан с конкретным событием: поставкой, заказом, рекламацией, инцидентом, аудитом.
На практике это означает обязательные поля «Источник отзыва»: номер заказа/накладной/акта, ID поставки из ERP, номер инцидента в системе качества или service desk. Хороший UX — автоподсказки и выбор из списка «ваших» событий, чтобы исключить ручной ввод и ошибки. Там, где интеграций пока нет, можно начать с подтверждения через загрузку документа и последующей модерации.
Даже у честных пользователей память и формулировки расходятся. Добавьте структуру, которая помогает прикладывать «улики»:
Важно: не превращайте отзыв в бюрократию. Для высокорисковых категорий (сырьё, критичные услуги) доказательства можно сделать обязательными, для остальных — рекомендованными.
Накрутка в B2B чаще выглядит не как «боты», а как систематическое давление: массовые одинаковые отзывы, «обрушение» рейтинга перед переговорами, оценивание поставщика сотрудниками, не имеющими отношения к закупке.
Базовый набор мер:
Подозрительные случаи не обязательно блокировать — часто достаточно отправлять в очередь проверки и помечать как «требует подтверждения».
Сделайте механизм разногласий частью процесса. Минимально полезный сценарий:
Ключевое — фиксировать статус и историю: кто и когда оспорил, что приложено, какое решение принято. Тогда доверие растёт не потому, что «все хорошие», а потому что правила понятны и одинаковы для всех.
Безопасность в системе оценок поставщиков — это не только про «защитить логин», но и про доверие к данным: кто оставил отзыв, кто видел результаты, кто и когда менял записи. Для B2B‑продукта лучше заранее заложить минимально необходимый набор мер, чтобы потом не переделывать процессы и архитектуру.
Оптимальный путь для корпоративного внедрения — SSO (SAML/OAuth2/OIDC) с подключением к LDAP/AD: меньше паролей, проще онбординг и увольнения.
Если SSO пока недоступно, используйте email‑логин с обязательной политикой паролей и ограничениями на попытки входа. 2FA включайте как минимум для администраторов, модераторов и пользователей с доступом к финансовым/юридическим данным.
Важно увязать авторизацию с RBAC: роли должны ограничивать доступ к отзывам, отчётам, экспорту и настройкам шкал/весов. Это снижает риск «внутренних утечек» и манипуляций.
Шифруйте данные «в пути» (TLS) и «на диске» (шифрование томов/БД). Секреты (ключи API, пароли сервисов) храните в менеджере секретов, а не в конфигурационных файлах или переменных окружения без контроля.
Резервные копии должны быть регулярными, проверяемыми восстановлением и с отдельными правами доступа. Для критичных данных полезна стратегия 3‑2‑1 и раздельное хранение бэкапов.
В B2B часто требуется отвечать на вопросы «кто изменил рейтинг?» и «почему поставщик просел». Введите логи аудита: входы, изменения оценок, модерацию отзывов, экспорт данных, изменение справочников.
Пишите аудиторские события в неизменяемое хранилище (append‑only) и определите сроки хранения по требованиям компании.
Собирайте только то, без чего нельзя: например, идентификатор пользователя и подразделение вместо лишних персональных полей. Задайте сроки хранения, поддержите экспорт и удаление данных по запросу, а также маскирование в отчётах, если не нужен уровень «до автора отзыва». Это помогает соответствовать внутренним политикам и требованиям регуляторов.
Аналитика в системе оценки поставщиков нужна не «для красоты», а чтобы закупки и бизнес быстро принимали решения: кого развивать, кого страховать альтернативами, а с кем — пересматривать условия.
Начните с нескольких экранов, которые закрывают основные вопросы:
Важно: на каждом графике должен быть «следующий шаг» — переход в список поставок/инцидентов/отзывов, которые сформировали показатель.
Рейтинг поставщиков почти всегда отличается по контексту, поэтому фильтры — часть MVP:
Хорошая практика — показывать не только среднее, но и объём (количество поставок/заказов): низкий рейтинг на 2 поставках и на 200 — разные истории.
Для операционной работы нужен CSV/XLSX (чтобы быстро собрать подборку поставщиков или выгрузить проблемные инциденты). Для руководителей — PDF‑отчёты с фиксированной структурой: итоговый рейтинг, ключевые отклонения, список критических случаев и рекомендации.
Настройте события, которые требуют реакции:
Уведомление должно содержать причину (какой KPI просел), ссылку на детали и ответственного — иначе оно превращается в шум.
Система оценок поставщиков быстро теряет ценность, если живёт «в вакууме». Лучший скоринг получается, когда вы автоматически подтягиваете факты из внутренних источников и дополняете их отзывами пользователей.
Обычно ядро интеграций — это ERP/CRM и складской контур. Минимальный набор сущностей:
Эти данные превращаются в метрики: OTD/OTS (своевременность), доля брака, скорость закрытия рекламаций, финансовая дисциплина.
Даже при наличии API почти всегда нужен импорт из файлов (Excel/CSV) для исторических данных и «ручных» источников.
Сделайте:
Для машинных интеграций держите простые ресурсы: /api/vendors, /api/orders, /api/shipments, /api/claims, /api/payments, а также /api/metrics/recalculate.
Обязательно добавьте ключи доступа, ротацию токенов, rate limiting и идемпотентность (например, через external_id).
Чтобы рейтинг обновлялся без ручных пересчётов, используйте события: «поставка принята», «создана рекламация», «закрыта претензия».
Варианты:
На событиях удобно строить не только пересчёт метрик, но и уведомления: например, когда показатель поставщика упал ниже порога или накопилось достаточно новых фактов для пересмотра статуса.
Эта система обычно живёт на стыке «быстрых интерфейсов для закупок» и «аккуратных расчётов по данным». Поэтому архитектуру стоит подбирать не по моде, а по тому, как вы будете загружать данные, пересчитывать скоринг и контролировать доступ.
Основной экран почти всегда — таблица поставщиков с рейтингом, KPI и историей изменений. Для неё критичны:
Технологически подойдут React/Vue + компонентная библиотека, а для таблиц — специализированные grid‑компоненты. Главное — единый дизайн‑системный подход, чтобы формы отзывов и модерации были предсказуемыми.
Для MVP чаще всего разумен модульный монолит: проще разрабатывать, тестировать и контролировать права. Выделять сервисы стоит, когда появляются независимые контуры (например, импорт данных, антифрод, уведомления).
Обязательные элементы:
Как правило, достаточно PostgreSQL: транзакции защищают целостность (отзыв + оценки + события аудита). Закладывайте индексы под фильтры (поставщик, период, статус модерации, категория KPI) и под сортировку в списках. Для поиска по текстам комментариев используйте встроенный полнотекстовый поиск (tsvector) или отдельный поисковый движок, если нужен сложный ранжирующий поиск.
Минимальный набор:
Практический нюанс: если вы делаете систему быстро (например, на TakProsto.AI), заранее заложите «скелет» архитектуры под рост — роли, аудит, версионирование модели скоринга и экспорт исходников. У TakProsto.AI это обычно удобно, потому что платформа ориентирована на приложения под российский рынок, работает на российских серверах, поддерживает деплой и хостинг, кастомные домены, а также снимки и откат (snapshots/rollback) — полезно, когда вы экспериментируете с весами и формулами.
Запуск системы оценок поставщиков — это не «выложили и забыли», а управляемый цикл: пилот, проверка гипотез, настройка правил и постепенное расширение. Чем раньше вы начнёте измерять эффект, тем быстрее получите рейтинг, которому доверяют закупки и бизнес.
Начните с пилота на одной категории (например, логистика или клининг) и ограничьте круг пользователей: 1–2 команды закупок и небольшое число поставщиков.
На пилоте важно:
Дальше масштабируйте по двум осям: добавляйте категории и подключайте новые подразделения. Старайтесь не менять правила скоринга «в середине квартала» — лучше вводить изменения по расписанию и с короткими заметками в интерфейсе.
Помимо бизнес‑результатов (снижение брака, сроков, претензий) нужны продуктовые метрики, которые показывают качество процесса:
Полезно смотреть не только средние значения, но и «хвосты»: где оценки не заполняются и почему.
После пилота обычно появляются запросы на:
Закладывайте регулярный цикл улучшений: раз в 2–4 недели — небольшие обновления, раз в квартал — пересмотр KPI и правил.
Если вы планируете внедрение или развитие системы, посмотрите варианты на /pricing.
Если хотите быстрее пройти путь от требований к работающему приложению (веб‑интерфейсы, роли, расчёт скоринга, отчёты) — TakProsto.AI может помочь собрать MVP в формате «чат → прототип → продукт» с типичным стеком (React, Go, PostgreSQL), возможностью экспорта исходников и развёртывания. Для примеров практик, шаблонов и разборов — загляните в /blog/.