Рабочий день менеджера маркетплейсов состоит из множества небольших операций. Нужно проверить рекламу, посмотреть остатки, проанализировать продажи, прочитать отзывы, сравнить цены конкурентов и подготовить отчет.
По отдельности каждая задача занимает немного времени, но в магазине с большим ассортиментом они превращаются в часы ручной работы.
Именно такие процессы удобнее всего автоматизировать.
Сбор отчетности
Одна из самых очевидных задач — регулярный сбор данных.
Менеджеру часто приходится выгружать показатели из кабинетов Wildberries и Ozon, переносить их в таблицы и сравнивать с предыдущими периодами.
Автоматизированная система может самостоятельно собирать информацию и формировать отчет.
Например, каждое утро менеджер получает основные показатели:
- продажи за вчера;
- расходы на рекламу;
- ДРР;
- остатки;
- товары с падением продаж;
- товары с ростом возвратов.
Вместо сбора данных остается только их анализ.
Контроль рекламы
Искусственный интеллект может использоваться для поиска аномалий в рекламных кампаниях.
Например, система замечает, что расход вырос на 40%, а количество заказов осталось прежним.
Другой вариант — резкое снижение CTR или увеличение стоимости заказа.
Такие отклонения проще выявлять автоматически, чем искать вручную среди десятков кампаний.
Анализ остатков
Менеджер по маркетплейсам постоянно следит за запасами.
При автоматизации можно рассчитывать количество дней до окончания товара и сравнивать этот показатель со сроком следующей поставки.
Если появляется риск дефицита, система формирует предупреждение.
То же самое работает с избыточными остатками. AI может выделять товары, которые продаются слишком медленно по сравнению с объемом запаса.
Мониторинг конкурентов
Вручную проверять цены десятков конкурентов каждый день практически невозможно.
Автоматический мониторинг позволяет отслеживать изменение стоимости, рейтинга, ассортимента и других доступных показателей.
Особенно полезны уведомления об изменениях.
Например: ключевой конкурент снизил цену на 15%, а его товар поднялся в выдаче.
Менеджеру не нужно просматривать весь рынок — он получает информацию только о существенных событиях.
Анализ отзывов
Если магазин получает сотни комментариев в неделю, прочитать и систематизировать каждый отзыв сложно.
Искусственный интеллект может группировать отзывы по темам.
Например:
- качество;
- размер;
- упаковка;
- доставка;
- комплектация;
- удобство использования.
Если количество негативных сообщений по одной теме резко растет, менеджер получает сигнал.
Это помогает быстрее обнаруживать проблемы с отдельными товарами или партиями.
SEO-анализ карточек
AI может сравнивать содержание карточки с поисковыми запросами и конкурентами.
Задача не должна сводиться к автоматическому добавлению ключевых фраз.
Гораздо полезнее получать рекомендации: какие характеристики отсутствуют, какие запросы могут быть релевантны и по каким фразам карточка теряет позиции.
Окончательное решение о редактировании принимает специалист.
Финансовая аналитика
Еще одно направление — юнит-экономика.
При подключении актуальных данных система может автоматически пересчитывать прибыльность товара с учетом цены, комиссии, логистики и рекламы.
Если изменение тарифов делает определенный SKU менее выгодным, менеджер получает предупреждение.
Это особенно важно для товаров с небольшой маржинальностью.
Что не стоит автоматизировать полностью
Не каждая задача должна передаваться алгоритму.
Выбор нового ассортимента, стратегия позиционирования, переговоры с поставщиками и значительные изменения цен требуют понимания контекста бизнеса.
Поэтому наиболее эффективная схема — когда система собирает данные, обнаруживает проблему и предлагает варианты, а человек принимает окончательное решение.
С чего начать
Лучше выбирать задачи, которые повторяются ежедневно и имеют четкие показатели.
На практике первыми кандидатами обычно становятся:
- отчеты;
- реклама;
- остатки;
- отзывы;
- мониторинг конкурентов.
После автоматизации этих процессов можно оценить, сколько времени освободилось и какие операции стоит подключить следующими.
Главный эффект использования искусственного интеллекта в работе менеджера маркетплейсов заключается не в полном отказе от ручной работы, а в изменении ее характера. Вместо постоянного поиска информации специалист занимается анализом найденных отклонений и принимает решения там, где действительно требуется его опыт
При подготовке статьи частично использованы материалы с сайта berkuz.ru - автоматизация магазина на маркетплейсах с помощью ИИ
Дата публикации: 27 июня 2022 года
Понравилась запись? Поделись с друзьями и поддержи сайт:
