Сегодня хочу поговорить о самой большой проблеме большинства менеджеров и селлеров.
Не реклама.
Не акции.
Не контент.
Главная проблема — невозможность нормально контролировать свои собственные действия и понимать, что реально повлияло на результат.
Именно поэтому сейчас так остро встал вопрос, что один менеджер должен вести один кабинет.
Потому что иначе невозможно держать в голове всё, что происходит.
Даже если у вас всего 10 артикулов, и вы делаете по одному действию в день:
— поменяли ставку,
— изменили бюджет,
— обновили фото,
— поменяли цену,
— отключили запрос,
— добавили акцию.
Через неделю у вас уже 50–70 действий.
Через месяц — больше 200.
Через два месяца вы уже физически не вспомните:
что вы делали,
зачем вы это делали,
и что из этого реально дало результат.
Я сам через это проходил.
Сначала записывал всё в блокнот.
Потом в таблицы.
Потом в task-менеджеры.
Потом в разные отчёты.
Но проблема всегда оставалась одной и той же:
анализировать это всё практически невозможно.
Слишком быстро всё меняется.
Слишком много данных.
Слишком много взаимосвязей.
Именно поэтому в новом сервисе я начал строить систему, которая решает эту проблему не через “ещё одну таблицу”, а через LLM и AI-агентов.
Суть очень простая.
Каждый день фиксируются действия по артикулу:
— поднял ставку,
— снизил бюджет,
— поменял фото,
— изменил цену,
— отключил запрос,
— поменял SEO.
Параллельно система получает:
— показатели рекламы,
— продажи,
— долю рекламных расходов,
— CTR,
— заказы,
— финансовые показатели,
— динамику товара за любой период.
После этого AI-агент анализирует:
что было сделано,
когда это было сделано,
и как это повлияло на результат.
То есть он не просто хранит информацию.
Он ищет корреляции между действиями и изменением показателей.
Причём самое интересное —
это можно делать не только по итогам недели или месяца, а внутри одного дня.
Например:
в 9 утра система видит проблемный артикул.
ДРР выше нормы.
Продажи просели.
Менеджер предпринимает действие:
меняет ставку и фото.
В 12 часов система снова анализирует показатели и уже оценивает:
улучшилась ли ситуация после конкретного действия.
Если нет —
она снова фиксирует проблему и показывает, что изменение не дало результата.
И так по каждому артикулу.
По каждому кабинету.
По каждому действию.
По сути, это уже не просто таблица.
Это система памяти и аналитики действий менеджера.
Сейчас активно внедряю это в проектах, с которыми работаю сам.
Тестируем на реальных кабинетах и собираем большое количество данных.
Если кому-то интересно протестировать это на своём магазине — пишите мне в личные сообщения.
Пока подключаю только в индивидуальном формате, потому что система ещё активно дорабатывается и проходит тестирование.
