У продавца на маркетплейсе обычно хватает данных. В личном кабинете есть отчёты по продажам, рекламе, остаткам, возвратам и карточкам. Но наличие цифр ещё не означает, что магазином легко управлять. Сначала показатели нужно собрать, затем сопоставить и только после этого понять, что именно требует внимания.
Предположим, у одного товара начали снижаться продажи. Причина может быть в рекламе, цене, остатках, карточке или действиях конкурентов. Менеджер открывает несколько отчётов, сравнивает периоды и пытается найти момент, после которого началось падение. На один артикул уходит немного времени. Если таких товаров десятки, полноценная проверка занимает уже несколько часов.
AI-агент для маркетплейсов нужен именно для такой работы. Он просматривает данные магазина, отмечает необычные изменения и помогает быстрее перейти от цифр к конкретной задаче.
Чем AI-агент отличается от аналитического сервиса
Обычная аналитика показывает, что произошло. Например, продажи снизились на 15%, рекламные расходы выросли, а остаток сократился до 40 единиц. Дальше пользователь сам решает, связаны ли эти изменения между собой.
AI-агент старается разобраться в ситуации глубже. Он проверяет несколько показателей одновременно и предлагает возможное объяснение.
Допустим, количество показов товара осталось прежним, но переходов стало меньше. В этом случае стоит проверить главную фотографию, цену и предложения конкурентов. Если переходы сохранились, а заказов стало меньше, проблема, скорее всего, находится уже внутри карточки. Покупателей могло не устроить описание, рейтинг, срок доставки или содержание отзывов.
Такой анализ не даёт гарантированного ответа, но помогает сузить круг причин. Менеджеру не приходится заново проверять весь магазин.
Какие задачи можно поручить AI-агенту
В первую очередь AI подходит для постоянного контроля. Человеку сложно каждый день одинаково внимательно просматривать сотни показателей. Алгоритм не устаёт и не откладывает проверку до конца недели.
Он может следить за продажами по артикулам, расходами на рекламу, изменением конверсии, остатками и отзывами. Если показатель выходит за привычный диапазон, продавец получает уведомление.
Важно, чтобы в таком уведомлении было не просто сообщение о снижении продаж. Нужен контекст: какой товар просел, когда это началось, какие показатели изменились одновременно и что стоит проверить.
Ещё одна полезная задача — подготовка регулярных отчётов. Вместо большой таблицы руководитель получает список товаров, которым действительно требуется внимание. Всё, что работает нормально, не отвлекает команду.
Работа с рекламой
Рекламные кампании приходится контролировать постоянно. Кампания могла хорошо работать неделю назад, а сегодня уже расходовать больше денег при том же количестве заказов.
AI-агент сравнивает расходы, выручку, количество заказов и прибыль по товару. Это важнее, чем оценка рекламы только по ДРР. Низкий ДРР сам по себе не делает кампанию выгодной, если у товара маленькая маржа или высокий процент возвратов.
Также стоит учитывать остатки. Нет смысла резко усиливать рекламу позиции, которой хватит всего на несколько дней. Сначала нужно решить вопрос с поставкой, иначе увеличение заказов приведёт к обнулению запаса.
Менеджер по рекламе по-прежнему принимает итоговое решение. AI помогает быстрее находить кампании, которые стоит проверить.
Контроль карточек
Карточка товара не остаётся одинаково эффективной всё время. Меняется спрос, появляются новые конкуренты, покупатели начинают использовать другие формулировки запросов.
AI может находить карточки, где снизились показы, переходы или конверсия в заказ. Дальше уже определяется характер проблемы.
Если товар стали реже видеть, нужно проверить поисковую видимость, характеристики и соответствие карточки запросам. Если показы не изменились, но переходов стало меньше, внимание переключается на фотографию, цену и рейтинг. При снижении заказов после перехода стоит разбирать содержимое карточки и отзывы.
Такой подход удобнее массового редактирования. Продавец меняет не все карточки подряд, а только те, где есть реальная причина для доработки.
Остатки и поставки
Количество товара на складе мало о чём говорит без скорости продаж. Остатка в 100 единиц одному артикулу хватит на месяц, другому — на три дня.
AI-агент рассчитывает запас в днях и учитывает текущий темп заказов. Дополнительно можно принимать во внимание товары в пути, срок закупки и время подготовки новой поставки.
В результате продавец заранее видит риск дефицита. Одновременно система помогает замечать товары, которые продаются медленно и накапливаются на складе.
Это полезно для распределения оборотных средств. Деньги направляются не на привычное пополнение всего ассортимента, а на позиции, которым действительно требуется новая партия.
Анализ отзывов
Автоматически ответить покупателю несложно. Гораздо полезнее понять, о чём покупатели пишут чаще всего.
AI группирует отзывы по темам и выделяет повторяющиеся жалобы. Например, клиенты регулярно отмечают, что размер не соответствует ожиданиям или комплектация непонятно показана на фотографиях.
В таком случае недостаточно отправить вежливый ответ. Нужно изменить таблицу размеров, добавить фотографию комплекта или уточнить описание. Отзывы становятся источником информации для работы с товаром и карточкой.
Как использовать AI без потери контроля
Не все решения стоит выполнять автоматически. Подготовка отчёта или поиск товара с низким остатком не требуют подтверждения. Изменение цены, рекламной ставки или объёма закупки уже может заметно повлиять на результат магазина.
Поэтому удобнее начинать с режима рекомендаций. AI находит проблему и предлагает действие, а менеджер проверяет вывод и принимает решение. Когда сценарий несколько раз показывает себя правильно, часть операций можно автоматизировать в заданных пределах.
В Berkuz разные направления распределены между отдельными AI-специалистами. Они работают с рекламой, SEO, финансами, отзывами, поставками, конкурентами и ассортиментом. Продавец может начать с одного участка, например с контроля рекламы или остатков, а затем постепенно подключать остальные.