Личный опыт: как я заработал на продажах на Wildberries и создал систему товарной аналитики

Купив за 3000 ₽ убитый ноутбук, я ночами после работы скачивал и штудировал какие-то курсы по рекламе, выписывал тезисы, как на лекциях. А потом брал на фрилансе мелкие заказы по рекламным настройкам, чтобы закрепить знания на практике. Подработку искал на площадках kwork.ru, fl.ru. В результате дорос до руководителя отдела маркетинга.

Освоившись в столице, я начал пробовать другие сферы кроме бижутерии. И со временем оказался в отделе маркетинга косметической компании Limoni, где затем отвечал за развитие интернет-магазина и опт. На должность меня собеседовал мой будущий партнёр по созданию сервиса аналитики маркетплейсов JVO Максим Логинов.

Мы быстро нашли общий язык и подружились. На заре карьеры Максим тоже торговал бижутерией, а продажи бижутерии и косметики во многом схожи: и тут, и там огромный ассортимент и проблемы с управлением товарной матрицей.

Как мы «раскручивались» на Wildberries

Потом начался ковид, оптовые поставки замерли, офлайновые косметические магазины закрылись. Остался только Wildberries. Компанию надо было спасать.

Вот тут и помог опыт интернет-торговли. Хотя в 2020 году на Wildberries было мало функций настройки, мы с разработчиками решили создать свою простую систему аналитики. Владелец бизнеса в нас верил, и мы привлекли хороших программистов. Сейчас некоторые из них делают с нами JVO.

И постепенно вышли в топ на Wildberries, подняв ежемесячную выручку с площадки с 300 тысяч ₽ до 30 миллионов ₽. Малоизвестный бренд Limoni по популярности там сравнялся с L’Oreal и Garnier.

Максим к тому времени уже перешёл на более интересную должность в другой компании. Мы редко общались, но однажды завели беседу о совместном бизнесе — не по бижутерии, а по рюкзакам.

Вложения были уже серьёзнее, пришлось кредитоваться, мы вложили в товар более 5 миллионов ₽. Эта категория товаров на маркетплейсах очень конкурентна, в ней надо выделяться. Мы разработали собственный бренд и модельный ряд рюкзаков.

Один из образцов обошёлся нам на китайской фабрике в 200 тысяч ₽. На заводе, где шьют Michael Kors и Prada, образцы всегда стоят дорого, так как их изготавливают вручную. Начальная сумма получается такой большой ещё и потому, что в неё также закладывается стоимость пресс-формы для металлических деталей. Потом «конвейерный» рюкзак стоит в районе 1000–1500 ₽.

С помощью алгоритмов, наработанных на интернет-продажах косметики, мы и с рюкзаками быстро вышли в лидеры, сравнявшись в топе поиска «Яндекс Маркета» с гигантами вроде Adidas.

Какие «мелочи» значимы на маркетплейсах

Бизнес на маркетплейсах требует внимания к любым деталям. Даже те, что кажутся на первый взгляд мелочами, могут внезапно оказаться решающими в успехе продаж. Например, продавая небольшие предметы (пресловутую бижутерию), надо продавать не сам товар, а эмоцию, которую он вызывает. Радость, удовольствие, другие позитивные эмоции — это и должно быть отражено в том, как представлен товар в описании и на фото.

Или значимость упаковки. Для браслетов мы создали собственный дизайн коробочек, и их охотно раскупали в подарок к праздникам, оставляя восторженные отзывы.

А в случае с рюкзаками нужно чётко понимать целевую аудиторию. Подросткам нужно много маленьких карманчиков и отделов для флешек, мужчин радуют металлические брутальные шильдики, одним девушкам важны расцветки и необычный крой, другим — лаконичная неприметность.

Как мы обанкротились и восстанавливали бизнес

Весной 2022 года ситуация в мире резко изменилась: закрылись границы, курс доллара взлетел. Заказывать рюкзаки в Китае и продавать их по прежним ценам стало нерентабельно. Маржинальность в этой категории невысокая, приходилось компенсировать большими объёмами, и любой рост себестоимости был критичен. Мы оказались банкротами буквально в один день с долгами на 5 миллионов ₽.

Поездки по России в поисках технологического партнёра результатов не дали: себестоимость была в разы выше китайской. Надо было срочно что-то придумать.

От шока голова начинает работать быстрее. На одном из мозговых штурмов родилась идея создать IT-продукт, который бы решал самую трудозатратную проблему селлеров — сводить таблицы для аналитики.

Традиционно вся отчётность на торговых платформах ведётся в Excel. Но шаблоны страниц, шрифты и прочее везде разные. Данные разрознены, и всю входящую аналитику по каждому артикулу надо сводить отдельно, сопоставлять в уме и вручную высчитывать, хорошо это для бизнеса или плохо.

Как мы создали сервис товарной аналитики

Мы придумали, как научить машину следовать алгоритму и выдавать не только сводную аналитику по изменению десятков параметров в сотнях карточек товара, но и готовые задачи по ситуации и заданным бизнес-целям.

Искусственный интеллект работает с числовыми и временными рядами. Он берёт их из таблиц и выдаёт сотни разных рекомендаций по десяткам факторам. Теперь это наша запатентованная технология. А JVO — гигантская система на BigData с машинным обучением.

Мы представляли себе интернет-магазин, обвешанный цифровыми датчиками. Они считывают всё, что происходит с товаром, и сравнивают продажи магазина с конкурентами. ИИ мониторит каждый артикул товарной матрицы в режиме 24/7. Он прогнозирует, что будет с продажей товаров на месяц вперёд, если не изменить конкретные факторы. И выдаёт задачу — показывает, что можно исправить.

Если решить большинство задач, выручка и рентабельность вырастут, а убытки сократятся. Простые пошаговые советы понятны всем, экономят массу времени и сил. А главное — при правильных настройках универсально работают с любыми категориями и продуктами. Это особенно важно для больших компаний, где над продвижением на маркетплейсах трудятся целые отделы.

Так появился прототип системы JVO, который неожиданно купили сразу три клиента. Мы вновь поверили в свои силы и отправились с этим минимально жизнеспособным продуктом в Сколково.

За два года своего существования мы стали аккредитованной IT-компанией, резидентом Сколково, участником Московского инновационного кластера, официальным авторизованным сервисом Wildberries и технологическим партнёром Ozon.

10 сервисов аналитики маркетплейсов: платных и бесплатных

Читать по теме

Во что поверили инвесторы

На первой презентации наш проект вызвал смех в аудитории. Мало кто поверил, что с помощью математического анализа всех факторов, на которые реагируют покупатели и алгоритмы маркетплейсов, можно кратно нарастить продажи. Но энтузиасты всё же нашлись.

Наш машинный интеллект работает со всеми доступными источниками: круглосуточно собирает данные по всем артикулам и товарным категориям, получает расширенную информацию и статистику маркетплейса, копит и анализирует свою базу данных.

У меня получилось добиться такого успеха в области математического анализа, о котором я и мечтать не мог, когда участвовал в школьной олимпиаде по математике. А начиналось всё с простой идеи, практического опыта черновой работы и надёжных креативных партнёров. 

У Сравни есть телеграм-канал, где пишем просто и понятно о деньгах. Подпишитесь, чтобы не потерять!