Проект 

Автоматизация конкурентного анализа и создания товарных карточек для магазина спортпита

Клиент

Производство и интернет-магазин спортпита и пищевых добавок.

 

Клиент

Собственное производство БАДов в СПб и 4 склада. Большой интернет магазин с общим кол-вом товарных карточек 500+ (регулярно добавляются).

Ассортимент также представлен на 3х маркетплейсах (Wildberries, Ozon, Сбермаркет).

 

Проблемы

Долгое создание товарной карточки

Общее время, затрачиваемое на съёмку, инфографику, сбор поисковых запросов, оформление одной карточки составляло от одной до двух недель.

Учитывая постоянное обновление ассортимента (от 5 до 12 новых товаров в месяц), этот показатель негативно влияет на общую производительность и прибыль компании.

Неактуальность ассортимента

Недостаток информации о конкурентной активности, клиентах, спросе и др. приводят к тому, что некоторые позиции быстро становятся неактуальны и почти не продаются.

 

Решение

Сформировали и обучили группы сотрудников:

1. Взаимодействовать с нейросетями (в данном случае Midjourney и Stable Diffusion) для автоматической генерации предметной фотосессии продуктов. Эти технологии позволяют автоматически регулировать освещение, углы съемки и композицию, значительно сокращая время подготовки и обработки изображений. Для полноценной серии снимков достаточно несколько качественных фото объекта на телефон.

2. Автоматизированному сбору поисковых запросов и составлению описаний (в этом случае одним из основных инструментов был ChatGPT-4). На курсе сотрудники научились массово собирать ключевые слова из карточек конкурентов, LSI фразы и пр. и автоматически составлять с ними описания для карточек с характеристиками продвигаемого продукта.

3. Составлению подробных технических заданий для дизайнеров меньше чем за 15 минут по желаемому референсу.

 

Корпоративное обучение работе с большими данными.

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы с передовыми системами ИИ-анализа данных.

Это позволило им не только собирать данные о продажах, конкурентной активности, спросе и сезонности, но и анализировать эти данные для формирования стратегических выводов.

Наш курс помог сотрудникам освоить методы прогнозирования спроса на основе исторических данных, текущих трендов и сезонных колебаний и начать использовать аналитические инструменты для выявления закономерностей и создания предиктивных моделей, которые предсказывают будущие тенденции рынка. Это критически важно для своевременного обновления ассортимента и оптимизации складских остатков.

 

Результат

Организация достигла значительного снижения времени запуска новых товарных позиций: как известно, ранее на оформление 1 карточки уходила в среднем неделя, сейчас этот процесс (без учёта времени дизайнера) составляет половину рабочего дня.

Эффективный анализ больших данных и оптимизация производственных процессов и закупок на их основе, привели к сокращению издержек на складах на 65%.

До
После

Похожие проекты

Схожие решения в категории "E-commerce"