Увеличили на 61% КПД менеджера маркетплейсов

Представьте, у вас на маркетплейсах магазин автозапчастей, семь с половиной тысяч товаров. Как вы думаете, сколько из них один менеджер способен реально проверить за день? Проверить остаток, цену, рекламу, отзывы, воронку, CTR. Ну вот сколько? Я думаю качественно штук 40. Остальные семь тысяч четыреста живут своей жизнью, и где-то среди них спокойненько сидит один артикул, который хорошо продавался с рекламы, а потом его перестали покупать. Один артикул — который сольет в этом месяце 30 тысяч на рекламу. Не потому, что менеджер плохой, а потому, что он физически не может смотреть везде одновременно. И такой артикул в магазине почти никогда не один. Сейчас расскажу, как мы закрыли эту дыру у себя. Мы собрали систему, которая каждое утро сама разбирает данные кабинета и выдаёт менеджеру не отчёт на семь тысяч строк, а конкретный список задач на сегодня.

Если мы ещё не знакомы, меня зовут Вячеслав Алипов, я основатель агентства по маркетплейсам «Путь торговли». Мы с командой 7 лет сопровождаем продавцов на Ozon и Wildberries, и сейчас у нас в управлении 14000 SKU.

Начну с того, что происходит в любом магазине с большим ассортиментом. Данных там очень много, и чем больше товаров, тем данных больше. Воронка, конверсия, CTR, хранение, поставки, ценообразование, реклама, возвраты, отмены — за всем этим нужно следить. Следить одновременно, каждый день, по каждому товару. Человек так не может. Это не вопрос старания, это вопрос физики: менеджер просто не справляется с таким объёмом. Он открывает кабинет, а там воронка в одной вкладке, реклама в другой, склад в третьей, и по каждой вкладке ещё свои выгрузки. И даже если вы ему купили оцифровку у него работы не меньше - потому что там еще больше таблиц.

Теперь смотрите, как устроена нормальная работа с данными. Сначала менеджер тратит время на то, чтобы выделить среди этой горы информацию, ту которая сейчас сильнее всего влияет на продажи. Потом он эту информацию анализирует. И только потом у него появляются конкретные задачи, которые надо сделать сегодня, чтобы либо не потерять прибыль, либо её увеличить. Три шага, и два из них — рутинная аналитика, на которую он тратит до 60% времени, чтобы свести все эти отчеты, обдумать и его КПД реальный получается всего 40%. У нас всю эту рутину делает ALIP AI. Каждое утро он сам анализирует все данные по кабинету: воронку продаж, хранение, остатки товаров, скорость продажи, возвраты, отмены, конверсию, CTR, расходы на рекламу. Восемьдесят параметров ежедневно. И на выходе он ищет аномалии. То есть отклонения от того, как эти данные вели себя раньше.

Аномалии делятся на два типа. Первый — отрицательные, это те задачи, из-за которых магазин теряет прибыль. У каждой аномалии есть балл, и все они отсортированы по этому баллу. Чем выше балл, тем больший минус по прибыли даёт эта задача. У каждой задачи есть сумма в рублях, которую продавец потеряет, если задачу не выполнить. Не абстрактное «обратите внимание», а конкретная цифра. Приведу пример. Аномалия называется просто: цена продажи ниже минимально допустимой. Система считает, что если мы продолжим продавать этот артикул так же, то за месяц уйдём в минус на сто тридцать одну тысячу рублей.

Когда менеджер открывает задачу, он видит не только цифру. Он видит, что произошло, почему цена оказалась ниже, какая цена стоит в личном кабинете и какая реальная цена продажи. То есть задача приходит сразу с разбором, а не с загадкой. К каждой задаче подключён искусственный интеллект: можно задать любой вопрос по этому товару и решить её быстрее. Не идти в отчёты, не строить таблицу, а просто спросить и получить ответ по этому конкретному артикулу. В том кабинете, который я разбираю, сейчас сорок таких аномалий. Двадцать пять мест, где магазин прямо сегодня теряет деньги.

Что мы ловим ещё. Заканчивается остаток товара: продажи по нему растут, а склад тем временем пустел. Значит, надо быстро догрузить, чтобы товар не закончился и карточка не просела. ДРР выше критического по конкретному товару — тоже ловим автоматически, без ручной выгрузки рекламных отчётов. Или совсем грубый случай: реклама тратится, а заказов нет вообще. Не то чтобы ДРР высокий, а именно ноль заказов при работающей кампании. Такое лучше увидеть в первый же день, а не в конце месяца по факту списаний. Всё это, конечно, можно увидеть и глазами. Для этого и существует команда, которая каждый день контролирует магазин. Но одно дело — просматривать тысячи строк, и совсем другое — сразу видеть, что сегодня приоритетнее всего. Обычно у менеджера до шестидесяти процентов рабочего времени уходит на то, чтобы выгрузить отчёты, сделать сортировку, свести таблицы. Наши менеджеры этого времени не теряют: они приходят утром и получают готовый список новых задач. Ничего не теряется: старые задачи никуда не исчезают, к ним просто добавляются новые. Значит, они закрывают больше задач. Поэтому наш менеджер эффективнее и сильнее, чем менеджер в команде, у которой такой системы нет.

Кроме аномалий есть второй тип задач — возможности. Это когда с магазином происходит что-то хорошее, и это тоже надо заметить вовремя. Например, продажи по товару были ровные, ровные, и вдруг выросли. Скорее всего, ушёл какой-то конкурент, и наш товар стал продаваться лучше, чем продавался раньше. Или у карточки не было отзывов, и вот они появились. Такие товары нужно быстро находить и усиливать: добавлять в рекламу, вкладываться в них сильнее. Убираем аномалии, усиливаем сильное — вот, собственно, и весь наш подход к росту. Никакой магии здесь нет. И заметить возможность так же важно, как поймать проблему, потому что окно, когда товар пошёл вверх, довольно короткое. Каждую неделю менеджер присылает аналитический отчёт по всем показателям и по задачам, которые требуют внимания. А после того, как задача решена, приходит отчёт по выполненным задачам.

Насколько этим цифрам можно верить и откуда они вообще берутся? Данные подтягиваются из самого Ozon и обновляются каждый день. Это те же данные, которые продавец видит у себя в личном кабинете. Любую цифру можно перепроверить: выгрузить отчёт из Ozon и сравнить.

Покажу на живом примере. Открываю задачу «ДРР выше критического» и прямо в системе задаю вопрос: почему вырос ДРР, сравни воронку продаж. Система обращается к данным магазина по API, ко всем данным сразу, и формирует ответ. Не общими словами, а по конкретным цифрам этого товара. Отвечает она так: ДРР вырос с двенадцати до тридцати пяти процентов, прежде всего из-за падения выручки, при этом рекламный расход снизился на семнадцать процентов. CTR вырос, то есть с кликабельностью проблем нет. А вот конверсия в корзину снизилась с семи до шести процентов, и позиция в поиске ухудшилась с девятнадцатой до двадцать второй. Вывод: основная причина — падение конверсии. Вся воронка разобрана за несколько секунд, и менеджер сразу идёт работать с карточкой, а не сводить таблицы. Дальше он уже сам решает, что чинить первым: цену, контент или ставки.

Если вам нужна команда, которая работает на полном КПД — а не тратит шестьдесят процентов дня на выгрузку отчётов, — предлагаю команду по цене одного сотрудника. Закроем все операционные задачи по кабинету: SEO, рекламу, цены, аналитику, поставки и ещё пятнадцать задач под ключ. Первые семь дней работаем без предоплаты. Ссылка на сайт и контакты — в описании под видео. И подпишитесь на канал, если разбор был полезным, у нас таких много.