Среди миллионов однотипных карточек: какие технологии помогут вам вырасти на маркетплейсах

В мире маркетплейсов усиливается тренд на демократизацию данных. С одной стороны, площадки активнее делятся информацией: Amazon, например, передает продавцам более 150 метрик. С другой стороны, поскольку работать с такими массивами данных — сложно, появляется инструментарий для автоматизации процессов. Это помогает брендам применять data-driven подход, то есть опираться на данные при принятии решений.

В статье обсудим технологии для работы с маркетингом, контентом и анализом данных в целом, а еще фундамент, без которого ничего из этого не имеет смысла. Тренды рынка и реальные ситуации из жизни бизнеса тоже разберем.

Я не буду подробно расписывать, что такое бизнес-модель, как создать продукт, из чего складывается маркетинг и т.д. Это темы для других статей. Остановлюсь только на критически важных вещах, без понимания которых нет смысла фокусироваться на технологиях.

Оффер имеет значение везде, в том числе и на обычном рынке, но внутри маркетплейсов обстановка — более напряженная, потому что покупатель проходит весь путь внутри одного окна. Продавцы борются за то, чей продукт покажут раньше.

Вот почему следующий «кирпич» в фундаменте — понимание алгоритмов. Обычно маркетплейсы их не раскрывают, готовых формул не существует, но можно выдвигать гипотезы, ставить эксперименты и делать выводы по поводу цен, скорости доставки, дополнительных бонусов и т.д. Если оказывается, например, что ваш маркетплейс поднимает в выдаче тех, кто приносит больше маржи, — попробуйте снизить себестоимость товаров в обмен на трафик.

Продавцы загружают на маркетплейсы огромное количество контента: тексты, картинки, видео. Первое, что важно, — автоматизировать процессы. Для этого есть специальные сервисы. Они занимаются хранением, обработкой и выгрузкой контента. Например, вы меняете фото товара в одной карточке — и оно обновляется везде, где необходимо. Не надо делать это руками. Особенно если у вас десятки, сотни, тысячи товаров. Из хороших российских сервисов я отмечу тут Brandquad.

Также есть сервисы по веб-скрейпингу. В их числе — тот же Brandquad или Sellematics. Они собирают данные, которые сам маркетплейс не дает продавцам: по конкурентам, динамике цене, продажам в вашей категории, доле рынка.

Раньше маркетинг на маркетплейсах выглядел так: вы заходите в личный кабинет и настраиваете рекламную кампанию для каждого продукта, чтобы попасть на первую страницу. Сейчас процесс можно автоматизировать. Вы ставите цель, задаете бюджет — и система управляет кампанией исходя из инструкций и обстоятельств. Например, корректирует цену товара, если другие игроки резко повысили или понизили ее. Из российских сервисов ближе всего к такому подходу, на мой взгляд, MPStats.

Есть еще технологии на стыке контента и маркетинга, которые анализируют вас, других игроков из категории и запросы потребителей. Из трех массивов с данными получаются рекомендации, что и как изменить в карточке товара, чтобы увеличить органический трафик.

Допустим, вы продаете рубашки. В карточке товара написано что-то вроде «женская рубашка, хлопок, высокое качество». Но тут популярный блогер продвигает идею о том, что лучшие рубашки — из органического хлопка. Потребительский поиск меняется, потому что люди прислушиваются к блогеру. Если вы вовремя отследите тренд и добавите в текст «органический хлопок», то получите больше трафика, хотя продукт не изменился. А если грамотно спрогнозируете спрос, чтобы не брать на хранение ни слишком много, ни слишком мало рубашек и не замораживать деньги, то останетесь в хорошем выигрыше. Для этого тоже есть специальные сервисы.

Здесь мы говорим не конкретно про контент, маркетинг или другую область бизнес-задач, а про любые данные. Это наиболее широкий сет технологий.

Как правило, у бизнеса есть несколько источников данных: от маркетплейса, свои собственные, от внешних партнеров и т.д. Есть система хранения данных. А дальше мы берем инструменты, которые агрегируют этот массив, приводят к единому формату и визуализируют в виде графиков, диаграмм, таблиц. Остается только изучать и делать выводы.

Чем больше данных собрано, тем вероятнее вы сделаете из них правильные выводы. Сильно упрощенный пример: если вы продали 5 сковородок в феврале и 10 сковородок в марте — это не всегда значит, что бизнес хорошо растет. Возможно, ваш товар чаще покупали только из-за 8 марта. А возможно, пока вы выросли вдвое, конкуренты выросли в 5-6 раз. Без качественной агрегации и визуализации данных такое гораздо легче пропустить.

Маркетплейсы — одна из самых быстро меняющихся экосистем в e-commerce. Пользовательские привычки, технологические решения и сами платформы трансформируются буквально на глазах. Ниже — ключевые тренды, которые уже сейчас формируют будущее этой индустрии.

Live Shopping через прямые эфиры. Бренды организуют продающие прямые эфиры на своих или ритейлерских площадках, а еще в социальных сетях. Формат популярен и в Европе, и в США, и в Китае, где люди массово смотрят шоппинг-стримы в TikTok (там он называется Douyin). В России пока еще не те масштабы, но это только пока.

Мы любим наблюдать, как что-то происходит в прямом эфире: повар готовит обед, визажист наносит макияж, актеры из любимого сериала украшают дом к вечеринке. А если потом можно за пару кликов заказать продукты, косметику или декор, которые только что мелькали на экране, то шанс на покупку кратно увеличивается.

Раньше мы забивали в поисковике «как выбрать пылесос», читали несколько статей и принимали решение. А сейчас можно зайти в ChatGPT, написать промпт «двое детей, французский бульдог, 4 комнаты, ковров нет» и попросить ИИ подобрать идеальный пылесос. И он подберет. Если нам не понравится, мы тут же скорректируем промпт.

Нетривиальная задача на будущее — как брендам адаптировать e-commerce под такое поведение клиентов. Что изменить в поисковых системах, в том числе внутри интернет-магазинов, чтобы они реагировали на запросы в духе «тушь черная франция до 4000 рублей»? Какой контент создать, чтобы ChatGPT показал ваш товар в ответ на промпт человека? Пока четкого решения ни у кого нет.

Распространение нишевых маркетплейсов. Брендам становится не так выгодно работать на популярных маркетплейсах. Появляется большое количество продавцов, что снижает цены и увеличивает маркетинговые ставки. Комиссии маркетплейсов тоже растут. А потребители устают от каталогов с тысячами наименований и идут туда, где проще и быстрее найти нужный товар.

Среди примеров — POIZON в Китае. Маркетплейс специализируется на продаже кроссовок и спортивных товаров. Еще есть TVCMall, принадлежащий AliExpress, который специализируется на продаже электроники. Думаю, в России мы тоже увидим подобные проекты.