Как продавать обычные товары без рекламы

Мы работаем в электронной коммерции не один десяток лет, и всё это время зарабатываем только в том случае, если зарабатывают наши клиенты.

В какой‑то момент команду посетила шальная мысль: если мы умеем делать бизнес для других, почему бы не сделать всё то же самое для себя?

Что мы умеем? Анализировать, интегрировать, программировать и считать. Значит, суть нашего бизнеса — еком на данных.

Вопрос номер один — «что продавать»

Для формирования первого ассортимента аналитики проанализировали спрос в 200+ товарных категориях. В качестве одного из инструментов использовали MPStats — он позволил собрать достаточную информацию по продажам за нужный период.

Сложив данные от аналитиков и из MPStats в «озеро данных», перешли к анализу трендов и их тестированию.

После расширения матрицы пошли в глубину, постоянно улучшая те карточки товаров, которые пользовались реальным спросом у покупателей. Когда у поставщиков появлялись новинки в уже протестированных и одобренных товарных группах, мы также добавляли их в ассортимент, расширяя линейку.

Алгоритм первого шага:

• выбрать 200+ товарных категорий, которые кажутся перспективными экспертно;
• собрать озеро данных — всю доступную информацию по этим категориям и товарам в них;
• с помощью формирования нужных срезов в отчетах определить очередность заведения этих товаров на площадки, от наиболее перспективных к менее перспективным.

Вопрос номер два — «где продавать». Стартовой площадкой выбрали Wildberries, потому что первоначально отобранный ассортимент отличался небольшим средним чеком, что определяет основную аудиторию ВБ. Решили, что по мере освоения каждой площадки, будем добавлять следующую.

Вопрос номер три — «схема продажи». Своего склада и тем более производства у нас нет, поэтому наш выбор — работа через фулфилмент‑партнеров с последующим выводом топовых товаров на FBO.

Соответственно, поставщики в этой схеме — дистрибьюторы, готовые заключать с нами прямой договор с прямой ежедневной отгрузкой до фулфилмент‑партнера.

Продажи, основанные на данных и автоматизации

Проделав все упражнения, указанные выше (аналитика, формирование ассортимента, заключение договоров) мы вышли на Wildberries в феврале 2025 года с уже достаточно обширным ассортиментом более 1000 SKU: кастрюли, сковороды, мобильные кнопочные телефоны.

Поскольку все эти товары неуникальны, основным фактором выбора для покупателей является цена. Мы понимали, что держать штат категорийных менеджеров — не наш вариант, и принялись за автоматизацию ценообразования.

Подключили мониторинг цен на ВБ, чтобы оперативно и автоматически следовать за изменениями у конкурентов. Согласно выбранной стратегии, мы старались сохранить цену «чуть ниже конкурента». Если наша цена выше конкурента — опускали ее. Если значительно ниже — поднимали так, чтобы увеличить свою маржу, но все равно предложить покупателю лучшую цену.

Золотые слова

К неуникальным товарам прилагались и неуникальные описания, а выделиться среди конкурентов было необходимо. Поэтому мы взялись за автоматизацию создания контента для карточек товаров.

Характеристики товаров, их описания и фотографии мы «пылесосили» из интернета. Затем, с помощью ИИ, перерабатывали текст с учетом SEO, дорабатывали изображения (например, помещали предметы в интерьер), накладывали инфографику. После этого шла проверка отделом контента и выгрузка на маркетплейс.

Пришлось повозиться с программированием, но такая автоматизация с проверкой оказалась в 3 раза быстрее ручного ввода и приносила нам +3000 новых карточек товаров в месяц. Делай мы такие объемы вручную, карточки бы оказались поистине золотыми.

Закупки — искусство потратить чужие деньги с максимальной выгодой для себя

Крайне важным для нас было наладить и максимально автоматизировать работу с заказами в связке с поставщиками. Тем более, что в цифровой XXI век до сих пор крайне сложно найти поставщика, который в полной мере обеспечен необходимой инфраструктурой и персоналом для передачи данных по API.

Тем не менее у нас получилось подключить к своей системе нескольких федеральных дистрибьюторов, и еще ряд компаний находятся в очереди на подключение. А нужно это для того, чтобы мы могли, говоря простым языком, «продавать с колес». То есть мы фактически транслируем складские остатки поставщиков на маркетплейсы с нашими ценами, и когда конечный потребитель делает заказ на Wildberries или Яндекс Маркете, система автоматически резервирует товар в системе поставщика. А если покупатель вдруг передумал, мы оперативно снимаем эту позицию с резерва, чтобы не закупить лишнего. При этом, уже в первом квартале 2026 года мы будем закупать товар под конкретный заказ у того поставщика, у которого в моменте цена будет самой низкой, что позволит делать закупки еще более выгодно для нас.

Роботы заменят не всех

Конечно, без автоматизации и тут не обошлось: сейчас мы получаем и фиксируем информацию обо всех возвратах из маркетплейсов в момент их создания на площадке, и всегда имеем оперативную информацию о тех заказах, которые по каким‑то причинам не доехали до пункта выдачи. Это позволяет оперативно создавать претензии на маркетплейсы.

Каждый возврат проходит оценку сотрудниками на складе. Кондиционный товар без дефектов упаковки поступает обратно в продажу. Товары с недочетами оприходуют на склад «некондиции» с присвоением одного из десяти грейдов качества. Что‑то возвращается в продажу как уценка, остальное, к сожалению, приходится списать.

Рост вширь

Знатно наупражнявшись чуть больше квартала на Вайлдберриз, мы решили штурмовать Яндекс Маркет. Подключение всех блоков через API заняло 4 недели, синхронизация накопленных 16 000 товаров — 3 дня.

С добавлением второго канала продаж пришлось докрутить и работу с ценами.

Выстроили автоматическое ценообразование по каждому маркетплейсу в отдельности по всей матрице товаров, с учетом:

• маржинальности по каждому SKU;
• себестоимости;
• стоимости упаковки и доставки фулфилментом;
• расходов на маркетплейсе: комиссии, логистика, эквайринг, реклама;
• расходы на покрытие возвратного потока: обратная логистика и списания товаров;
• наличия и срока хранения на складе, и т.д.

При изменении любого условия происходит автоматический пересчет цены. Ручные правки вносим только для акций, потому что каждая акция имеет свои условия и тонкости, которые необходимо учитывать, чтобы не уйти в минус.

Между запуском первого и второго маркетплейсов прошло 4 месяца, между вторым и третьим — уже два. В августе мы подключились к Озону. К этому времени у нас были автоматизированы процессы:

• закупки: мы в полностью автоматическом режиме резервируем товар у поставщиков при поступлении заказа, и управляем резервами в случае корректировок по количествам;
• выгрузка карточек товаров на маркетплейсы;
• обработка заказов в своей системе;
• выгрузка сборочных заданий для склада в складскую систему с последующей фиксацией времени сборки заказа, ФИО комплектовщика и, самое главное — видеозаписью сборки каждого заказа, что необходимо для претензионной работы с площадками;
• логистика;
• контент;
• ценообразование;
• отчетность.

Таким образом мы автоматизировали полный цикл от закупки до продаж без собственного склада.

Непредвиденные обстоятельства преодолимой силы

Вместо тысячи слов лучше покажем цифры.

У любого, кто посмотрит на график заказов, возникнет закономерный вопрос: «Ребята, что случилось в августе, что вы так просели по заказам?». А в августе началась гонка комиссий и логистики у маркетплейсов.

Таким образом мы полностью вылетели из сегмента товаров с ценой до 600 рублей, потому что в низком ценовом сегменте нам приходится конкурировать с компаниями, которые прибегают к услугам карго‑перевозчиков, а это не наша модель работы. Плюс ко всему, крайне сильно возросшие затраты на логистику, в частности на Озоне, привели к тому, что у нас появились уникальные примеры товаров, у которых себестоимость закупки составляла 1000 руб., а затраты на логистику превышали 7000 руб. прибавьте сюда комиссию маркетплейса в 43% и хоть какой‑то минимальный заработок, и цена на витрине равняется более 16 000 рублей. За товар себестоимостью закупки 1000.

С учетом того, что мы всегда отслеживаем новости площадок, и даже ведем специальный календарь изменений условий на каждом из маркетплейсов, мы всегда заранее закладываем изменения в ценообразование (и дадим небольшой лайфхак: если маркетплейс заявил о поднятии комиссий с 1 января — заложите эти изменения в цены заранее, ведь расчет комиссий площадками ведется по дате начисления оплаты, а не по дате заказа).

Итог: да у нас упало количество заказов, но вырос средний чек, и мы догнали пиковые обороты первой половины 2025 года.

Что мы поняли

Реклама, безусловно, важна, но бессильна перед сортировкой по цене. Поэтому мы вложились не в бренд и дизайн, а в оптимизацию, чтобы максимально удешевить товары для конечного потребителя. Если человек уже определился, какую конкретно сковороду, тостер или подушку он хочет, с большой долей вероятности он поищет ее подешевле. Это та точка контакта, где нам не нужно доказывать, что этот продукт — лучший выбор. Нам важно показать, что этот продукт можно выгодно купить именно у нас.

Мы стараемся автоматизировать всё, что без автоматизации дороже. Автоматизировали обмен остатками со складами поставщика — не нужно платить за дополнительную доставку, свое хранение и инвентаризации. Автоматизировали создание инфографики — не нужно платить за каждую карточку дизайнеру. И так далее.

Держать самую низкую цену для нас не означает давать самую низкую цену из возможных. Это значит давать цену ниже конкурентов в рамках возможных. Такой подход позволил не упускать выгоду там, где конкурентное окружение это позволяет.

Больше плана, чем гибкости. Этот принцип позволяет нам не шарахаться от гипотезы к гипотезе, а заранее решить, что мы будем тестировать и какие решения примем по итогу результатов тестирования. Это особенно помогало в периоды спадов, без которых никуда.

Для продвижения товаров использовали исключительно внутренние инструменты маркетплейсов, без привлечения внешнего трафика, медийной или контекстной рекламы, без контент‑стратегий и блогеров.

Отчетность организовали с помощью Datalens, в которой визуализировали данные, чтобы отслеживать ключевые показатели. Мониторинг идет в режиме реального времени и показывает детальную аналитику по заказам. Ключевые показатели оборота, прибыли и расходов позволяют принимать оперативные решения.

Затраты на разработку и запуск проекта составили порядка 2 миллионов рублей и полностью окупились за первые 4 месяца работы. И после спада мы восстановились.

Будьте стойкими, и у вас тоже получится!