Автоматизация WB — это не самоцель. Это надёжный фундамент для запуска собственных платформ.
Вектор 1 (Сейчас)
Автопилот WB / Ozon
Цель: Устранение хаоса в ценах и рекламе.
Главное преимущество: Обкатав технологию управления тысячами артикулов, мы сможем зайти в любую новую товарную нишу, где конкуренты просто утонут в ручном труде.
Вектор 2
B2B Маркетплейс ExDent
Статус: Скелет готов. Прайсы поставщиков грузятся. Есть старый домен, трафик и известное в Краснодаре имя.
Осталось: Обмен заказами с 1С и медиаконтент. Оценка сроков запуска — 2 месяца.
Вектор 3
AI-Ассистент (Обзвон)
Статус: База собрана — 7000 клиентов (история покупок). Ожидаем конверсию в заказ ~10%.
Отложено: Чтобы не прерывать фокус на текущих IT-задачах и грамотно настроить фиксацию лидов в 1С.
03 / 10
Точка А: Узкое горлышко на WB (2000+ SKU)
Предел ручного управления
Невозможно физически контролировать расчётную маржу каждой из 2000 позиций ежедневно.
Запаздывание данных: Себестоимость считается, но подгружается из Excel раз в неделю (кейс Stomcheck). В динамичных акциях это огромный риск.
Любое изменение цен требует участия человека — это медленно и чревато математическими ошибками.
04 / 10
Бизнес-потери (Слепые зоны)
Где система теряет эффективность:
Каннибализация маржи: Маркетплейс включает акции, а мы не всегда успеваем оперативно пересчитать выгоду с учётом комиссий и логистики.
Оплата "пустого" трафика: Реклама продолжает крутиться на товары, которые закончились на целевых региональных складах.
Потеря доли рынка: Конкуренты снижают цены (демпинг), а мы реагируем на это только на следующий день.
05 / 10
Решение: Оркестратор продаж
Система принимает решения на основе жёсткой математики, сводя воедино 3 вектора и разрешая их конфликты:
Модуль Цены
Автоматическое следование за рынком с жёстким ограничением — система физически не даст продать товар ниже заданного порога рентабельности (Stop-Loss).
Модуль Акций
Анализ выгоды в реальном времени. Система сама решает, выгодно ли дать скидку для буста показов, или расчётная маржа этого не позволяет.
Модуль Рекламы
Контроль ДРР. Остановка биддера при низких остатках (OOS) или при достижении ТОП-10 органической выдачи для экономии бюджета.
Модуль Разрешения Конфликтов
Ядро алгоритма. Разрешает споры между стратегиями. Пример: "Нужно снизить цену для участия в акции", но "Остаток мал, нужно повышать цену".
06 / 10
Интерактивная модель: Разрешение конфликтов
Входные параметры (Среда)
Как бот видит ситуацию на рынке
🔥 OOS-риск
⚠️ Убыток в акции
🚀 Новинка
Контроль и Склад
Экономика и Конкуренты
Акции и Реклама
Логика Оркестратора
07 / 10
Дорожная карта до 19 мая
Подготовка инфраструктуры завершается во 2-м квартале. Финансовый эффект (сбор метрик) — 3-4 квартал.
Спринт 1: Серии и Настройки
Создание иерархии "Серия -> Товар" для массового управления.
Возможность задать настройки маржи, цен и рекламы сразу на всю группу товаров (с наследованием).
Спринт 2: Данные и Алгоритм
Внедрение парсеров цен ключевых конкурентов (ExStom, ElDent и др.) и отслеживание позиций в выдаче.
Запуск Модуля разрешения конфликтов на боевом сервере.
08 / 10
Проверка готовности (Сдача проекта)
До 19 мая я предоставлю 3 измеримых, фактических артефакта работы системы:
Аудит-лог автономных решений Живая таблица БД, где зафиксировано, когда бот сам изменил цену или остановил рекламу, с обязательным указанием логической причины.
5 полностью сконфигурированных серий Демонстрация того, как товары объединены в группы, и как настройки (Price Shield, стратегии) корректно применяются с наследованием.
Живое видео работы Оркестратора Экранная запись полного цикла: от симуляции изменения остатка до фактической отправки новой цены на API Wildberries.
09 / 10
Запрос к десятке
Вопросы лежат в плоскости бизнес-моделей и продаж, а не IT-разработки.
01
SaaS потенциал
Видите ли вы в этом решении потенциал для упаковки во внешний B2B SaaS продукт для других селлеров? Как бы вы оценивали емкость такого рынка?
02
Построение B2B продаж
У кого есть реальный опыт построения отделов B2B продаж для сложных IT или медицинских продуктов?
03
AI-роботы в B2B
Опыт работы с голосовыми AI-роботами (обзвон): как B2B клиенты (клиники/врачи) реагируют на роботизированный звонок на практике?
