Одной из наших сильных сторон считаю - аналитическую работу с цифрами, данными, графиками. Очень часто видим какой-то тренд в продажах: положительный или отрицательный - обсуждаем на планерке и понимаем, что было бы хорошо оценить не "по ощущениям", а языком цифр. Садимся - делаем табличку. Пример: понимаем, что сейчас уже начинается сезон по одной из категорий. Причем летом это "хэдлайнер" и его надо "разогревать" уже сейчас. Необходимо пристальное внимание за двумя товарами по 8-10 цветов и по 5-7 размеров - всего более 100 артикулов. Делаем выгрузку за 3 года по API в гугл таблицы, структурируем данные и выводим графики - и все это в режиме онлайн, обновляется автоматически. Кто-то может возразить - есть же аналитические программы. Все так, но мы: • не привязаны к конкретному функционалу и можем расширить в любой момент под нашу потребность или потребность нашего заказчика; • эти данные на 1000% точные, так как их отдает сам маркетплейс; • выводим данные в максимально удобной для восприятия форме; • не тратим время: на изучение возможностей сервисов, а их стало оооочень много / погружение в специфику и функционал; • экономим кучу денег нашим селлерам за подписки; • скорость переключения между товарами = одному клику, ведь все данные у нас, а сервисы часто «тормозят» и ломаются в самый нужный момент; • работаем одновременно с 3мя площадками!!! Для Ozon и Яндекс Маркет не так много решений. Итог - получаем крутой треккер на товар категории А на весь сезон, принимаем меры - следим за динамикой. По ходу понимаем, что не хватает информации о цене, а она динамическая. Добавляем график со средними ценами, сравниваем со средней инфляцией - корректируем, следим. Причем в этот формат вписывается любое множество артикулов и опыт можно применить в другие сезоны, проекты. Сейчас достаточно много времени уделяем этому направлению. Если у вас есть интересные вызовы в этом направлении - с удовольствием реализуем кейс
7 месяцев назад