Проект 

Автоматизация процессов в торговле на маркетплейсах

Клиент

Интернет магазин бытовой техники

 

Клиент

Организация успешно торгует на ведущих российских маркетплейсах. Компания предлагает широкий ассортимент продукции мировых производителей: от холодильников и стиральных машин до блендеров и мясорубок.

 

Проблемы

Организация готова к росту, но сталкивается с барьерами.

Слишком ресурсозатратные операционные процессы замедляют рост предприятия и его планы по масштабированию.

  • Запуск новых товаров: Каждая карточка требует от 3х до 5ти дней на подготовку и запуск. Этот процесс включает съёмку товарных позиций, сбор поисковых запросов, утверждение цен и пр., что значительно замедляет реакцию на рыночные тренды.

  • Комплексная аналитика: Конкурентный анализ занимает от одной до двух недель каждый месяц. Сотрудники проводят длительное изучение рынка вручную, что тормозит принятие решений по корректировке ассортимента и цен.

  • Отсутствие внешнего продвижения: Компания не запускает рекламу вне торговых площадок, теряя потенциал обращения к широкой аудитории и выхода на новые рынки. Бренд становится менее заметным, и меньше новых клиентов узнают о нём.

  • SEO-оптимизация: Процесс сбора ключевых слов для SEO 1ой карточки занимает в среднем 2-3 часа, без учёта заполнения дополнительных полей и описания, на которое тратится ещё 40 минут.

  • Продвижение в социальных сетях: Два сотрудника заняты ведением соцсетей, но этот канал приносит всего 6% от общего объёма продаж. На подготовку контента и взаимодействие с аудиторией уходит более 20 часов в неделю, что не окупает вложенные ресурсы.

 

Решение

Автоматизация вышеперечисленных процессов привела к решению проблем и ускорения развития бизнеса.

После анализа процессов заказчика и утверждения обновлённой структуры были сформированы группы сотрудников для последующего обучения.

 

Шаг 1: Нейросети для автоматического создания карточек товара

На первом этапе сотрудники научились использовать нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, для генерации фотосета товара. Эти технологии предоставляют возможность не только автоматизировать создание визуала, но и настраивать его параметры, такие как:

  • Регулировка освещения и углов съемки: Возможность настроить освещение, выбрав из спектра вариантов от мягкого диффузного до яркого направленного света, что позволяет подчеркнуть текстуру или форму продукта. Углы съемки также могут быть адаптированы.

  • Подбор композиции: Нейросеть анализирует форму и размер объекта, автоматически предлагая несколько вариантов композиции, которые лучше всего подчеркнут его особенности. Это может быть центрирование для симметричных объектов или динамичное позиционирование для более сложных форм.

  • Фон и стилизация: Менеджер может организовать фотосессию для наручных часов в элегантной офисной обстановке или представить спортивные кроссовки на фоне городского пейзажа.

После сбора и анализа ключевых слов сотрудник использует ChatGPT-4, чтобы автоматически сгенерировать описание для карточки. Он сочетает поисковые запросы с характеристиками продукта, получая на выходе точные и ясные тексты для карточек товаров с полным вхождением ключевых запросов и категорий.

До
После

 

Шаг 2: Полуавтоматическое ведение соц.сетей

Конкурентный анализ: Сотрудники используют GPT-4 для парсинга данных о страницах конкурентов: информацию о типах контента, частоте публикаций, вовлеченности аудитории и реакциях на различные маркетинговые кампании. Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки конкурентов, на основе которых можно скорректировать собственный подход к ведению соцсетей.

Создание контент-плана и рекламных кампаний: На втором этапе, на основе полученных данных, сотрудник с помощью той же нейросети автоматически генерирует контент-план в таблице с уже готовыми текстами под каждый пост и РК. Это позволяет не только сэкономить время на создании контента, но и значительно улучшить его качество, делая его более релевантным и продающим.

До
После

 

Шаг 3: Автоматизация конкурентного анализа и сбора данных

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы по сбору данных о рынке и конкурентах с помощью GPT-4.

Это позволило им не только собирать данные о продажах и конкурентной активности, но и автоматически выводить их в таблицу для последующей аналитики.

До
После
 

Результат

Время, затрачиваемое на создание одной карточки сократилось с 3-5 дней до 2-2,5 часов.

Полная автоматизация аналитической деятельности и сбора данных о нишах, конкурентах.

Структура компании претерпела изменения, что позволило сократить команду на два человека (по ведению соц.сетей), переведя фокус на повышение производительности.

Увеличение общего объёма продаж организации на 18%, благодаря автоматизации и развитию внешних каналов продвижения.

Похожие проекты

Схожие решения в категории "E-commerce"

Подробнее call_made

Прогнозирование спроса, оттока клиентов и автоматическая генерация карточек товаров