Автоматизация с помощью нейросетей на маркетплейсах стала обыденностью, но использовать ее по-настоящему эффективно научились далеко не все селлеры.
В первой части мы рассказали, как с помощью встроенного на маркетплейсах ИИ генерировать названия и описания для товаров, а также обозначили плюсы и минусы массовой генерации текстов для карточек.
В этом материале Ольга Богданова, руководитель юнита Маркетплейсы маркетингового агентства Комплето, подробно разобрала еще 3 задачи, которые можно решить на Озон, Вайлдберриз и Яндекс Маркете с помощью нейросетей.
Автозаполнение и нормализация характеристик товара
Данная функция представлена на Яндекс Маркете. Ее суть в том, что часть полей и характеристик может заполняться автоматически с согласия продавца, что позволяет сделать карточку более полной и привести данные к единому формату, то есть выполнить нормализацию характеристик товаров на маркетплейсе.
Плюсы здесь очевидны:
- карточка получается более заполненной, без пустых и пропущенных полей;
- описание выглядит аккуратнее и понятнее для покупателя;
- меньше ручной рутинной работы для менеджера.
Но есть и минусы:
- Если искусственный интеллект для маркетплейсов «додумал» характеристики или подтянул некорректные данные, их придется исправлять вручную.
- При этом полное отключение автозаполнения может негативно сказаться на качестве карточек.
Динамическое ценообразование
Например, Ozon активно использует нейросеть для управления динамическим ценообразованием на площадке. Соответственно, используя этот инструмент, вы можете автоматически подстраивать цены на товары под рынок и оставаться конкурентоспособными без постоянного ручного мониторинга.
Из плюсов это:
- экономия времени на мониторинге;
- быстрая реакция на изменения рынка;
- снижение объема ручной работы.
Однако есть глобальный минус — риск ценовых войн и неконтролируемой «просадки» маржинальности. Инструмент ориентируется на рынок и снижает цену, при этом маржа часто не фиксируется и не контролируется, поэтому любая динамическая модель ценообразования обязательно должна быть связана с финансовым контролем.
На практике селлеры используют не только встроенные инструменты, но и репрайсеры, ценовых роботов и внешние сервисы автоматизации ценообразования на маркетплейсах.
При этом важно понимать, что сервис — это инструмент, а не панацея. Поэтому ответственность за корректность ценовой стратегии всегда лежит на специалистах: аналитиках, финансистах и менеджерах, которые эту систему настраивают.
В своей практике мы видим, что некорректно заданная стратегия ценообразования может катастрофически повлиять на продажи, особенно при большом ассортименте.
Когда невозможно отследить цены точечно, сервис меняет их по заданной логике, которая может не соответствовать реальной рыночной ситуации. В итоге это приводит либо к упущенным продажам из-за завышенной цены, либо к неоправданным продажам по заниженной стоимости, когда ИИ меняет цену без учета экономики
Ответы на отзывы и вопросы покупателей
Существуют платформы, которые в автоматическом режиме по заданным стратегиям формируют автоответы на отзывы и вопросы на маркетплейсах.
На практике мы выяснили, что автоматизацию лучше использовать только для положительных и нейтральных откликов. А вот отзывы с оттенком негатива или с конструктивной обратной связью, даже если они не связаны напрямую с оценкой товара, нужно обрабатывать вручную.
К плюсам автоматизации ответов на отзывы на маркетплейсах можно отнести:
- скорость реакции;
- единый стиль коммуникации;
- сокращение количества отзывов и вопросов без ответа.
Но есть и существенные минусы — риск формальных или неуместных ответов, особенно в конфликтных ситуациях. Поэтому здесь обязательно нужна модерация, чтобы не нарушать правила площадок и не усугублять негатив со стороны клиентов.
Как правильно работать с отзывами и вопросами покупателей на маркетплейсах, рассказали в подробной инструкции.
Поскольку работа с обратной связью покупателей — один из ключевых элементов продаж на маркетплейсах, полностью отдавать ее ИИ крайне опасно. Нейросети действительно развиваются, но на это требуется время, а их обучение не должно производиться за счет падения продаж и лояльности клиентов
Сюда также можно отнести и ИИ-агентов, которые подключаются к кабинету продавца и ведут диалоги с покупателями, однако, такой подход мы не рекомендуем.
Да, при больших ассортиментных матрицах и сотнях отзывов в день автоматизация становится жизненной необходимостью. В этом случае важно изучать рынок, опыт тех, кто уже внедрял такие решения, и разрабатывать собственные сценарии работы с обратной связью от покупателей.
В следующей части мы рассмотрим другие задачи на маркетплейсах, которые можно выполнять с помощью нейросетей, так что советуем подписаться на канал, чтобы не пропустить 😉
Больше статей про бизнес на маркетплейсах публикуем в Telegram-канале, сообществе Вконтакте и блоге Комплето.
P.S. Читайте также:
Чек-лист: как продавцу работать с отзывами и вопросами на маркетплейсах, чтобы улучшить репутацию
Стратегия продвижения бренда на маркетплейсах: омниканальность в продажах и маркетинге
Потребительский экстремизм на маркетплейсах: как продавцу предотвратить убытки и репутационные риски