Сервис ГардПрайс уже работает на реальных проектах, регулярно проверяет цены, автоматически поднимает цену, если кто-то на площадке решает «поиграть в скидки».
Проблема: маркетплейсы управляют ценой
Маркетплейсы для многих брендов — ключевой канал продаж, они дают широкий охват, быстрый запуск и встроенную логистику. Но у такого формата есть обратная сторона: торговые площадки частично или полностью управляют финальной ценой товара, особенно в периоды акций. Это создает конфликт интересов: площадке важно продать больше, а продавцу не потерять прибыль.
Наш клиент столкнулся с тем, что товары в рамках маркетплейс‑акций начали автоматически попадать под скидки, и цена падала ниже допустимой. Ручное отслеживание ситуации занимало много времени, а постоянные корректировки были неэффективны. Дальше расскажем, как решили проблему.
На старте клиент описал несколько типичных ситуаций:
- Ozon и Wildberries по внутренним алгоритмам снижали стоимость товара, чтобы повысить конверсию или выиграть в сравнении с конкурентами;
- цена на товар опускалась ниже рекомендованной розничной цены (РРЦ), установленной производителем;
- снижение цены съедало маржу, создавало вероятность штрафов и репутационных потерь;
- мониторинг цен вручную занимал много времени и не успевал за скоростью обновлений маркетплейсов.
Задача: построить автоматическую систему управления ценами
Мы поставили перед собой задачу построить систему, которая автоматически отслеживает и корректирует цены, позволяя клиенту участвовать в промоакциях маркетплейсов без риска уйти ниже рекомендованной розничной стоимости и потерять прибыль. Мы определили несколько целей:
Что такое рекомендованная розничная цена и обязательно ли продавцам ее соблюдать
- организовать автоматический контроль цен на Ozon и Wildberries;
- настроить расчет оптимальной стоимости акционных товаров с учетом скидок;
- реализовать механизм синхронного обновления цен в интернет‑магазине и на маркетплейсах;
- минимизировать риск установки цены ниже РРЦ;
- сделать решение масштабируемым и устойчивым к особенностям маркетплейсов.
Наш путь решения
Этап 1. Парсинг цен с маркетплейсов. Изначально мы работали с внешним сервисом парсинга parser.market, однако быстро столкнулись с ограничениями. За каждую выгрузку приходилось платить, данные обновлялись с задержкой по сравнению с изменениями на платформе, а сведения о товарах с нулевым остатком получить было невозможно.
Поэтому мы решили написать свой модуль, позволяющий собирать:
- актуальные цены с карточек товаров;
- состояние наличия;
- старую и текущую цену.
Этап 2. Разработка алгоритма расчета цены. Чтобы цена всегда оставалась выше РРЦ, но при этом соответствовала условиям акций, мы разработали бизнес‑логику и формулы.
Ключевые переменные:
- retailPrice — РРЦ;
- upperBound — допустимая граница наценки (например, +10 ₽);
- increase — фиксированная надбавка к цене (например, +5 ₽);
- wbOldPrice и wbPrice — старая и текущая цена на Wildberries.
Этап 3. Модуль автоматического обновления цен. Создали собственный модуль динамического обновления цен Guard Price, который при необходимости можно быстро адаптировать под любой интернет‑магазин с минимальными изменениями. Основой решения стала интеграция с платформой «Акрит», отвечающей за автоматическую синхронизацию остатков и цен.
Когда поступают данные о скидках от маркетплейса, модуль автоматически корректирует стоимость товара, чтобы сохранить маржинальность.
Принцип работы следующий:
- три раза в день в установленные часы система автоматически собирает данные о ценах с учётом скидок;
- далее текущая стоимость сверяется с рекомендованной розничной ценой;
- на основе встроенного алгоритма выполняется перерасчет;
- обновлённая цена фиксируется в админ‑панели и синхронизируется с Ozon и Wildberries через API.
Этап 4. Анализ расписания обновлений на маркетплейсах. Чтобы понять, как работают алгоритмы маркетплейсов, мы провели ручной анализ. Сотрудники в течение недели каждый час фиксировали стоимость товаров на маркетплейсах и сравнивали с ценами в онлайн‑магазине. В результате выяснили точные часы пересчета цен:
- Ozon обновляет акции в 07:00, 13:00 и 17:00;
- Wildberries — в 02:30, 12:30 и 17:30.
Благодаря этому модуль обновления цен запускается трижды в сутки именно в эти периоды, опережая автоматические скидки площадок.
Стоит подчеркнуть, анализ проводился на основе ассортимента конкретного клиента. Для других магазинов расписание обновлений может отличаться.
Дополнительно в процессе анализа зафиксировали максимальный размер скидки, применяемой маркетплейсами. Этот показатель использовали для минимизации рисков при добавлении новых товаров: если продукт попадает в акцию между пересчетом цен, стоимость автоматически увеличивается на величину максимальной возможной скидки.
С какими трудностями столкнулись
Ограничения стороннего сервиса парсинга. Первоначально мы опирались на готовое решение, но столкнулись с задержками обновлений, высокой стоимостью выгрузок и невозможностью получать данные по товарам с нулевым остатком.
Сложность бизнес‑логики. Нужно было учесть сразу несколько переменных (РРЦ, акции, старую и новую цену, фиксированные надбавки), при этом формулы должны быть универсальными.
Расписание обновлений. На старте было непонятно, в какие часы Ozon и Wildberries обновляют цены и акции. Пришлось проводить ручные замеры на протяжении недели.
Интеграция с платформами. Синхронизация с «Акрит» и API маркетплейсов потребовала дополнительных доработок, чтобы избежать ошибок при массовой выгрузке.
Результаты автоматизации
Каких результатов мы достигли:
- цены перестали опускаться ниже РРЦ;
- снижен риск штрафов от производителей и маркетплейсов;
- клиент участвует в акциях, но не теряет прибыль;
- освобождено до 80% времени команды, ранее задействованной в ручном мониторинге;
Выводы
Ценообразование влияет на прибыль и требует внимания не меньше, чем закупки или реклама. Мы убедились, что ручной мониторинг — это тупиковый путь. Только за счет алгоритмов и точной логики можно выстроить устойчивую систему, где акции маркетплейсов работают на бизнес, а не против него.