В этом кейсе мы покажем, как глубокая аналитика и предиктивные модели помогают масштабировать бизнес на маркетплейсах. Мы создали экосистему управления продажами для компании MarketPlus, превратив хаотичные данные в четкую стратегию роста.
Описание решения
Мы разработали и внедрили кастомную аналитическую платформу, которая объединяет данные из всех личных кабинетов маркетплейсов в единый дашборд. Система использует алгоритмы машинного обучения для поиска прибыльных ниш, оптимизации цен и управления рекламными бюджетами. Главная цель — максимизация маржинальности каждого проданного товара.
Что мы сделали
В процессе реализации мы выполнили следующие этапы работ:
- Разработка ETL-пайплайна: Настроили автоматический сбор данных через официальные API маркетплейсов и парсинг открытых данных конкурентов.
- Построение предиктивных моделей: Обучили нейросеть предсказывать спрос с точностью до 90% для планирования поставок.
- Создание системы уведомлений: Внедрили Telegram-бота, который сообщает о критических событиях (товар заканчивается, резкое падение позиций).
- Визуализация данных: Спроектировали интерактивные отчеты в BI-системе, позволяющие видеть финансовый результат в разрезе каждого артикула.
- Оптимизация рекламы: Разработали алгоритм автоматического управления ставками (биддер), который удерживает товары в ТОПе при минимальных затратах.
Ключевые функции
- Unit-экономика в реальном времени: Автоматический расчет чистой прибыли с учетом логистики, хранения, налогов и рекламы.
- ABC/XYZ анализ: Классификация ассортимента для выявления товаров-локомотивов и неликвида.
- Мониторинг позиций: Ежедневное отслеживание мест товаров в выдаче по ключевым запросам.
- Рекомендации по закупкам: ИИ рассчитывает, сколько и когда нужно заказать товара, чтобы избежать Out-of-stock.
Задачи проекта
Сложнее всего было реализовать корректный учет всех скрытых комиссий и штрафов маркетплейсов, которые часто меняются. Мы создали систему гибких правил, которая адаптируется под изменения оферт.
Реализация
Проект был запущен «под ключ» за 12 недель. Мы начали с базового финансового учета и постепенно добавили модули прогнозирования и автоматизации рекламы. В результате клиент получил полный контроль над своим бизнесом и возможность масштабироваться без кратного увеличения штата менеджеров.
Задачи и решения проекта
Масштабируемость базы данных
При росте количества товаров и транзакций стандартные решения начинали замедляться.
- Переход на микросервисную архитектуру
- Внедрение шардирования базы данных
Точность аналитики
Необходимо было исключить влияние ботов на бизнес-метрики.
- Разработана система фильтрации фрод-трафика
- Внедрена кастомная атрибуция заказов
Как это работает
01.
Проектирование
Создание архитектуры, способной выдержать высокие нагрузки.
02.
UI/UX Дизайн
Фокус на конверсии и удобстве использования мобильной версии.
03.
Аналитический слой
Настройка сбора данных на каждом этапе воронки продаж.
Результатом стал продукт, который не просто продает, но и дает владельцу полное понимание своего бизнеса.
Давайте сделаем что-то великое вместе. Получить предложение
Часто задаваемые вопросы
Найдите ответы на наиболее часто задаваемые вопросы о проекте, процессе и результатах.
Мы агрегируем данные о продажах, остатках, ценах конкурентов, рекламных расходах и позициях товаров в поисковой выдаче маркетплейса.
Система работает в режиме, близком к реальному времени. Базовое обновление происходит каждый час, критические показатели (остатки) — каждые 15 минут.
Да, модуль мониторинга цен мгновенно уведомляет о снижении цен конкурентами и может автоматически корректировать вашу цену в заданных пределах.
Да, мы настраиваем бесшовную интеграцию для точного сопоставления виртуальных остатков на маркетплейсе с физическими остатками на вашем складе.
Безусловно, алгоритмы учитывают сезонность, исторические данные прошлых лет и текущие тренды спроса для построения точного прогноза.
Мы рассчитываем DRR (долю рекламных расходов), ROAS и другие ключевые метрики для каждого товара, помогая отключать неэффективные объявления.
Нет, интерфейс спроектирован так, чтобы ключевые выводы и рекомендации были понятны владельцу бизнеса или менеджеру по продажам.
На данный момент мы поддерживаем Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет и СберМегаМаркет.
Мы используем API-ключи с ограниченными правами доступа и храним данные в зашифрованном виде на выделенных серверах.
Наши клиенты в среднем видят рост чистой прибыли на 20-35% за первые три месяца за счет оптимизации ассортимента и рекламных затрат.
