Количество продавцов и покупателей маркетплейсов растёт. В условиях высокой конкуренции успех селлера зависит от соблюдения требований площадки и качественного выполнения множества процессов. Делать всё вручную – значит лишить себя возможности масштабировать бизнес и отстать от коллег-конкурентов. О том, какие процессы селлеры автоматизируют с помощью искусственного интеллекта, порталу Biz360.ru рассказал Алексей Егоров, сооснователь сервиса JVO.
Алексей Егоров – сооснователь и методолог сервиса расширенной аналитики для управления товарным бизнесом на маркетплейсах JVO. Окончил факультет финансового менеджмента Нижегородского государственного университета им. Лобачевского. В 2022 году совместно с деловыми партнёрами основал компанию JVO. Проект – резидент фонда «Сколково», участник Московского инновационного кластера.
Мы видим, что крупнейшие маркетплейсы в России используют в своей работе искусственный интеллект. Как правило, это собственное программное обеспечение, которое позволяет за минуты обрабатывать массивы данных, эффективнее взаимодействовать с посетителями и стимулировать клиента увеличивать чек.
Например, автоматизированная система отвечает за то, чтобы покупатель увидел подборку интересных именно ему товаров, коммуницирует с ним без привлечения оператора и в целом оптимизирует рутинные операции, выполнявшиеся раньше сотрудниками.
Площадки электронной торговли предоставляют и селлерам возможности ИИ – например, базовую аналитику продаж на основе больших данных. Машинный разум, разработанный сторонними сервисами, уже готов взять на себя существенную часть операционной ежедневной работы продавца: от рекомендаций по улучшению карточки товара до стратегий роста. Это крайне удобно и эффективно.
Рассмотрим основные сферы, где продавцы уже применяют ИИ.
Искусственный интеллект может придумать продающее описание любого товара на 2000 символов, согласно требованиям любого маркетплейса и с учётом нужного Tone Of Voice (тональности коммуникации) бренда. Важно сделать не просто красивое описание товара, а эффективное с точки зрения SEO. И в выборе сервиса с таким функционалом менеджеру ecom-отдела или владельцу магазина нужно обращать внимание на его уровень обучения: чем больше разработчики «скормили» своему AI ключевых слов, тем лучше и быстрее он может обрабатывать тысячи карточек товаров и выдавать уникальные, релевантные алгоритмам маркетплейса тексты. Иначе описание будет просто красивым, но на продвижение в топ выдачи влиять никак не сумеет.
Особенно качественное SEO критично для владельцев магазинов с большим количество SKU (позиций товаров). Когда в наличии больше сотни карточек товаров, можно только представить, какой трудоёмкий процесс предстоит выполнить вручную, даже если собраны все ключевые запросы по каждой из них. ИИ позволяет сэкономить как минимум на копирайтинге и исключает возможные ошибки в описании товаров.
Без искусственного интеллекта уже невозможна аналитика большого количества отзывов. Нейросеть на ежедневной основе сканирует сотни отзывов об определённом товаре и выдаёт отчёт о проблемах, точках роста и улучшении описания продукта на маркетплейсах с точки зрения покупателей.
Приведу пример, как мы с помощью своего AI выяснили причину массовых возвратов подарочных наборов косметики у нашего клиента. Продукт был качественный, красивый и по привлекательной цене, но его просто не забирали из пунктов выдачи заказов. Проанализировав всю карточку товара, мы нашли в отзывах причину такого покупательского поведения: наборы приходили мятыми из-за ненадёжной упаковки. Такой точно не подаришь. Наш клиент заменил пластик на твёрдый гофр, и продажи выросли на 30%.
Также, только из аналитики отзывов нам удалось понять, почему новый продукт чайной компании, содержащий ассорти вкусов, не масштабируется в продажах. Лишь несколько отзывов из сотни говорили о том, что один вкус чая из всего ассортимента не понравился покупателям. Естественно, по этому поводу оставлялись негативные отзывы и выставлялись низкие оценки. На вывод этого вкуса из набора и его замену у клиента ушло несколько месяцев. Продажи новых партий ассорти по сравнению с предыдущими увеличились на 58%.
ИИ помогает структурировать большой объём данных и выстраивать стратегию дальнейших поставок. Одной кнопкой селлер сканирует всё, что происходило с любой карточкой товара. Так он понимает, какие действия и в какой промежуток времени привели к существующему результату. Сервисы с предиктивной аналитикой также обозначат варианты исправления проблемных мест и покажут точки роста.
Автоматически держа на контроле данные самых продаваемых товаров не только в собственном магазине, но и у конкурентов, невозможно ошибиться с ассортиментом и количеством товара. Нужно просто брать и делать, что покажет аналитика. Кроме того, если оперировать цифрами о сотнях товаров в магазине без автоматизированного подхода, возникает риск большой погрешности или ошибки.
Нейронные сети нужно обучать, чтобы они могли с точностью 100% выдавать информацию о том, какой товар, в каком количестве и на каких складах находится, какой на него спрос и когда он может закончится. Ошибки в этих расчётах чреваты непредвиденным отсутствием товара на складе (Out of stock), за что маркетплейсы жёстко штрафуют продавцов.
Если алгоритмы площадки посчитают, что товара на определённом региональном складе хватит менее, чем на 14 дней работы, карточка автоматически пессимизируется в поисковой выдаче. Иными словами, она переносится на двадцатые-тридцатые страницы. По нашим данным, активно покупают товары из топ-10: мало кто готов уходить дальше в выборе нужного предложения.
Заполнять склады маркетплейса по максимуму – ошибочная стратегия. Во-первых, это замороженные в товаре средства бизнеса. Во-вторых, без понимания потребительского и сезонного спроса товар будет плохо продаваться. Селлеру придётся платить маркетплейсу за его хранение, а после за свой счёт ещё и ликвидировать неликвид.
В 2024 году логистика – единственный антиконкурентный инструмент на маркетплейсах: 40% ранжирования поставщика в поисковой выдаче зависит от скорости доставки его товара до покупателя. Поэтому при выборе сервиса аналитики обязательно нужно обращать внимание на его возможности в прогнозировании продаж и оптимальных поставок на каждый региональный склад.
ИИ может вырезать любое изображение товара с белого фона, перенести его на нужный и даже примерить на модель. Опция крайне востребована брендами, в наличии которых десятки или сотни товаров разных цветов, форм и размеров. Вручную на создание фото для каждой карточки у человека ушёл бы не один месяц. ИИ понадобится несколько минут.
За ручным трудом пока остаётся упаковка товара и процесс маркировки: распечатать и приклеить наклейку. Вопрос только в том, как быстро и эту задачу возьмёт на себя искусственный интеллект.
Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал, страницу в «ВКонтакте» и канал на «Яндекс.Дзен».
