Мониторинг Ozon и Wildberries для обучения ИИ

Применение искусственного интеллекта (ИИ) во многих сферах улучшает эффективность операций. Причина объяснима: компьютер быстрее и точнее человека, способен за секунды обрабатывать десятки, сотни раз большие объемы. Программные продукты свободно разбираются в текстовом, графическом контенте, они составляют прогнозы, выявляют индивидуальные запросы и т.д. Нашел ИИ «свое место» и в маркетинге.

Ozon и Wildberries: ключевые маркетплейсы для настройки

Типовой пример применения «машины» в продвижении бизнеса – оформление товарных карточек. Нейросети за пару лет научились составлять тексты, весьма похожие на написанные человеком. Они же начали создавать визуальные материалы (фото, инфографика и пр.), составлять ответы на отзывы. Образование «роботы» получают на популярных торговых площадках вроде Озона и Вайлдберриз.

Преимущества:

• маркетплейсы доступны в каждом уголке страны, где есть хотя бы мобильный интернет;
• количество продавцов в одном только ВБ в 2024 году составило 700 тыс. человек;
• посещаемость обоих платформ достигает 1,26 млрд визитов в месяц;
• инфраструктура достигает 85% от совокупного масштаба ПВЗ.

Заказы исчисляются сотнями тысяч. Всего два сайта способны предоставить массу информации для анализа и подготовки. Заинтересованному в том же мониторинге рынка достаточно спарсить те сведения, какие влияют на торговлю. Программные решения выполняют задания четко. Например, если ему «поручили» заполнить карточки, будут соблюдены требования сервиса.

На ВБ присутствуют особенности:

1. Заголовок ограничен 60 символами, хотя рекомендовано около 40.
2. Наименование обязано совпадать с официальным, предлагаемым производителем.
3. Комплектация детально прописывается согласно тому, что получит клиент.
4. Происхождение указывается согласно документам поставщика.
5. Теги допустимы для фильтрации, продвижения.

В Озоне требования аналогичные. Если наполнением занимается контент-менеджер, появляются риски несоответствия нормам по причине слабой квалификации или «механических ошибок». При обработке магазина при помощи «машинного разума» это исключено, хватит один раз правильно задать шаблон для наполнения и запустить процедуру.

Что мониторят для «дрессировки» искусственного интеллекта

Технически никаких ограничений для парсинга не существует. Зато есть законодательные. Так, при выборе сканируемого придется забыть про сведения, размещенные в личных аккаунтах, отмеченные политикой сайта как «коммерческое», не подлежащее копированию.

Товары

Первоочередной фокус при изучении рыночной ситуации стоит на товарных позициях. Менеджеры по продвижению изучают содержимое каталогов, добавление туда новой номенклатуры и удаление старой, потерявшей актуальность. Наблюдение за динамикой позволяет «считать» стратегию или хотя бы ее часть, чтобы создать собственную, с высоким уровнем конкурентоспособности.

Парсят различное:

• наименование и характеристики;
• текстовое описание и фотографии, видео;
• цены и история изменения за период;
• артикулы и SKU.

Нейросети умеют изменять уникальность текстов, поэтому после применения парсера достаточно составить новое техническое задание. По скопированным фото они же сгенерируют уникальный визуальный контент. Подобные задачи помогают технике улучшать подготовленность.

Списки продавцов

Что делать, если появилось желание запустить собственный стартап? Сначала желательно изучить рыночную конъюнктуру в выбранном направлении. И ответить на вопросы вроде «есть ли место в нише», «какой бюджет понадобится для старта», «каковы перспективы получения прибыли».

Заказывают парсинг сведений:

• количество, наименование продавцов;
• рейтинги и отзывы об активных участниках;
• охваты продаж, динамика за период;
• условия доставки и оплаты.

Что выбирать из доступного на сайте, зависит от нюансов: какой ресурс планируется сканировать, какова структура страниц, где размещено искомое. Будет нелишним определить регионы, в каких присутствуют крупные поставщики.

Клиентская база

Платформы вроде маркетплейсов, агрегаторов – источники для создания «с нуля» баз по клиентам. Важно понимать, что персональное защищено законодательством, что указано в соглашении GDPR, опубликованное на ресурсе. Но при «аккуратном» подходе выход найдется и будет с чем поработать в плане обзвона, Email-рассылок.

Помимо контактов, парсят отзывы и комментарии, рейтинги, факторы, отражающие поведение пользователей. Например, как часто заходят, сколько времени читают, через какие страницы проходят, откуда чаще выходят и т.д. Считанное открывает перспективы успешного запуска стартапов, дает толчок к развитию старым компаниям.

Конкуренты

По аналогии программные продукты изучают конкурентную среду. В этом есть смысл, когда приходится работать на сложном, целиком занятом рынке. Понять, как «откусить свое», непросто. Ситуация упростится после тщательного аудита.

Мало спарсить перечень и контакты конкурентов. Важнее сравнить их предложения между собой и со своими, исследовать, какими маркетинговыми стратегиями пользуются «коллеги». Еще будет полезным сделать список, график выхода акций, объявления скидок.

Возможности

Спарсенные таблицы с коммерчески важными критериями становятся основой для подготовки к последующим «автоматическим решениям». Так, вместо ручного создания фильтров достаточно собрать подходящие варианты с разных доноров, обобщить их и опубликовать «выжимку». Время, затраченное на такую процедуру, будет в сотни раз меньше по сравнению с человеческим трудом.

Персонализация

Подобным образом настраивают алгоритмы для выдачи рекомендаций аналогичного, аксессуаров, расходных материалов. Программа сканирует технические параметры и «склеивает» номенклатуру со схожими критериями. Чтобы понять взаимосвязь анализируются корзины, что и с чем покупают, описание, где производители указывают совместимость с моделями техники и пр.

Прогнозирование спроса

Машинный мозг умеет прогнозировать, насколько быстро удастся продать товары установленного типа. Выводы компьютер делает на основании заказов собственного магазина, конкурентов, какие указаны пользователем в настройках.

Поведение прогнозируется с учетом:

• сезонности;
• истории продаж;
• рыночных тенденций;
• проводимых акций и т.д.

Точность зависит от величины анализируемого. Чем крупнее сканируемые доноры, тем достовернее будет заключение автоматики. Если в разные периоды фирма оптимизировала, например, логистику, есть смысл сравнить показатели.

Ценообразование

При формировании прайса возникают вопросы: какую наценку сделать «стандартной», получится ли забирать клиентов у «коллег», если она будет минимальной. Приходится учитывать и себестоимость, и расходы на продвижение, и риски непредвиденного спада спроса.

Помогут:

• анализ цен конкурирующих компаний;
• составление прогноза по покупаемым объемам;
• исследование текущих тенденций рынка.

При отсутствии желания разбираться в ситуации продавцы настраивают динамическое изменение вслед за выбранным источником. При таком подходе предприниматель освобождается от рутины, и получает время на другие бизнес-процессов.

Заполнение товарных карточек

Изрядная экономия выходит и при автоматизации описания. Если копировать их с учетом SEO-требований, повышать уникальность при содействии ИИ, затраты на персонал сократятся в 3-5 раз минимум.

Нейросети автоматически подберет ключи, распределит их по страницам, внедрит в тексты. Также напишет метатеги для корректного отображения в поисковой выдаче. Пользователю не придется заниматься публикацией, корректировкой, все сделает компьютер.

Выявление мошенников, подделок

Бренды, предлагающие эксклюзив по «завышенной» цене, заинтересованы в том, чтобы «избавить» рынок от аналогов или откровенных подделок. Владельцам доступен анализ отзывов-рейтингов, изучение подозрительных продавцов и продукции. Программный продукт соберет информацию по заданным деталям, консолидирует в сводную таблицу. Кодеры легко создадут инструмент для визуализации, чтобы софт создавал графики, диаграммы, упрощающие восприятие.

Работа над качеством сервисов

Сбор оставляемых «рецензий» подходит для оценки лояльности. Машина способна определять тональность написанного, разделять отклики на положительные и отрицательные, составленные человеком и сгенерированные нейросетями. Итоги аудита помогут разобраться, куда двигаться, чтобы улучшить предоставляемые сервисы, чего избегать.

Обработка естественного языка

Интересным направлением развития считается технология NLP, Natural Language Processing. На ее основе синтезируют тексты, похожие на «человеческие». Софт учится определять смысл слов и фраз, собирать из них «конструктор», представляющий собой полноценное описание продукта. По той же схеме автоматика отвечает на вопросы покупателей.

Чат-боты

Популярность онлайн-чатов определило ориентирование на создание чат-ботов. Это простейшие программы, умеющие отвечать на типовые запросы, искать в базе знаний подходящие разделы и предлагать ознакомиться с ними. Это ускоряет реагирование, снижает нагрузку на отдел поддержки, уменьшает потребность в персонале.