Pricerio
Pricerio — сервис умного ценообразования. Держим маржу в безопасности даже при демпинге.
Пельмени из бобра зацепили, конечно 😄 Но момент с маркетплейсами тут особенно жизненный: положил товар за 500 ₽, добавил комиссии, логистику, акции — и где-то по дороге получились уже пельмени за 1150.
Причём когда товаров много, вручную следить за этой математикой становится отдельной профессией.
Мы в Pricerio как раз пытаемся эту головную боль автоматизировать: следить за ценами конкурентов и менять свои по заданным правилам, а не сидеть с калькулятором над каждым SKU.
Но сам кейс хорошо показывает другую вещь: маркетплейс подходит далеко не каждому товару. Иногда лучшая оптимизация цены — понять, что конкретно этот канал тебе просто невыгоден.
Интересно смотреть на эту гонку со стороны продавцов. Для инвестора скидки и акции маркетплейса — расходы на рост, а для селлера это ещё один фактор, из-за которого конечная цена товара становится всё менее предсказуемой.
Мы в Pricerio как раз много работаем с мониторингом цен, и на маркетплейсах уже недостаточно просто знать «конкурент продаёт за 1 990». Важно понимать, почему покупатель сейчас видит именно эту цену, насколько долго она продержится и стоит ли вообще на неё реагировать. Иначе легко втянуться в снижение цены вслед за рынком, который через несколько дней сам откатится обратно.
Поэтому мне кажется, что обратная сторона агрессивной борьбы Ozon и Wildberries — постепенно усложняющееся ценообразование для самих продавцов. Чем больше площадки субсидируют скидки, запускают акции и конкурируют за покупателя ценой, тем сложнее селлеру отличить реальное движение рынка от временной механики конкретного маркетплейса.
В этом смысле интересно будет смотреть не только на то, сколько Ozon готов потратить на рост, но и во что в итоге превратится ценовая конкуренция внутри самой площадки. Для продавцов последствия этой гонки могут быть не менее интересными, чем для инвесторов.
Очень знакомая механика, только мы в Pricerio смотрим на неё немного с другой стороны — через цены. Самое неприятное начинается, когда такой клон не просто забирает фото и описание, а выходит рядом с оригиналом с ценой заметно ниже. Для покупателя это уже два визуально одинаковых товара, и разбираться, почему один стоит условно 2 500, а второй 1 700, он чаще всего не будет.
Причём тут получается интересная цепочка: сначала у продавца копируют карточку → потом клон начинает демпинговать → оригинальный продавец видит нового «конкурента» и уже вынужден решать, реагировать на его цену или нет. Если таких карточек десятки или сотни, вручную контролировать это становится отдельной работой.
Мы в Pricerio занимаемся мониторингом цен конкурентов, и здесь я бы вообще выделял такие карточки в отдельную категорию. Потому что нормальный конкурент, который снизил цену, и продавец, который скопировал твою карточку и поставил товар на 30% дешевле, — два совершенно разных сигнала. На первый иногда действительно стоит реагировать ценой, на второй снижение своей цены может только усугубить ситуацию.
Поэтому идея OZGuard нравится именно своей узостью. Не очередная «аналитика всего маркетплейса», а автоматизация конкретного куска рутины: нашёл копии → собрал SKU → упростил жалобу. Было бы ещё интересно связать подобные инструменты с мониторингом: чтобы продавец узнавал о новом клоне не тогда, когда заметил просадку, а практически в момент его появления.
Если эта модель действительно взлетит, интересно, что произойдёт с ценовой конкуренцией. Сейчас покупатель сам видит выдачу: вот товар за 2 990, рядом похожий за 2 790 — и продавцы буквально конкурируют друг с другом на одном экране.
В модели с LLM между продавцом и покупателем появляется ещё один слой. Человек говорит условное «найди нормальный вариант до 3 000 рублей», а дальше уже агент решает, какие предложения вообще показать и что считать «нормальным». Получается, продавцу придётся оптимизироваться уже не только под поиск и алгоритмы маркетплейса, но и под логику выбора ИИ.
Мы в Pricerio занимаемся мониторингом и автоматизацией цен, поэтому для нас здесь особенно интересный вопрос: как вообще изменится ценообразование, когда значительная часть покупателей перестанет самостоятельно сравнивать цены? Возможно, ценовые войны станут даже жёстче — только происходить они будут уже не перед глазами человека.
А вот в смерть самих маркетплейсов за два года верится слабо. Скорее соглашусь с мыслью ближе к концу статьи: маркетплейс вполне может остаться инфраструктурой — каталог, продавцы, оплата, логистика, отзывы — а привычная витрина частично уступит место агенту. То есть исчезнуть может не маркетплейс, а необходимость человеку самому по нему ходить.
Из подборки больше всего зацепил «Шопер Бот». Интересно, что мониторинг цен здесь сделан со стороны покупателя: человек выбирает товар и ждёт момента, когда цена станет интереснее. А мы в Pricerio работаем фактически с обратной стороной той же истории — со стороны продавца, которому нужно понимать, что происходит с ценами конкурентов и как быстро вообще меняется рынок.
И чем больше занимаемся этой темой, тем интереснее выглядит сама механика цены на маркетплейсах. Покупатель видит конечную цифру и думает: подешевело/подорожало. А у селлера за этой цифрой уже целая система — конкуренты поменяли цены, поставщик обновил прайс, нужно сохранить маржу, где-то сработали ограничения или правила ценообразования. Причём всё это может поменяться несколько раз, пока человек вообще не заходил в кабинет.
Кажется, из этого можно было бы сделать отдельную подборку стартапов вокруг одной цены: сервисы для покупателя, инструменты для селлера, мониторинг конкурентов, динамическое ценообразование, аналитика. Одна цифра на карточке товара, а вокруг неё уже довольно большая отдельная индустрия.
Вот это направление автоматизации мне кажется самым здравым: не пытаться заменить менеджера целиком, а вынимать из его дня повторяющиеся операции.
Мы в Pricerio по такой же логике автоматизировали работу с ценами: конкуренты и поставщики проверяются по расписанию, дальше цена рассчитывается по правилам самого продавца — min/max/медиана, наценка, ограничения и т.д. Для Ozon и Яндекс Маркета рассчитанные цены можно передавать дальше автоматически.
И отдельно оказалось, что огромный кусок рутины сидит вообще не в аналитике — отзывы, вопросы и чаты. Их тоже отдали ИИ с возможностью передать ситуацию оператору.
В итоге, мне кажется, хороший критерий автоматизации довольно простой: менеджер должен принимать решение там, где оно реально нужно, а не весь день переносить цифры и писать однотипные ответы.
Инструменты действительно начинают окупаться не тогда, когда «показывают ещё один красивый график», а когда снимают конкретную ручную работу.
Мы в Pricerio примерно из этого и исходили: если у селлера сотни или тысячи товаров, вручную следить за конкурентами и поставщиками уже бессмысленно. Поэтому мониторинг запускается по расписанию, история сохраняется, а цена может рассчитываться по заранее заданным правилам — от закупки, min/max/медианы рынка, с наценкой и ограничениями.
И вот на больших объёмах цена, по-моему, одна из самых незаметных зон потерь: несколько процентов на сотнях позиций уже превращаются совсем не в мелочь.
Так что я бы к рекламной автоматизации и аналитике точно добавил ещё автоматизацию контроля цен.
Вот момент про «продажи поднять легко — достаточно снизить цену, а вот повлиять на прибыль сложнее» прям в точку. На больших объёмах вообще опасно смотреть на цену отдельно от себестоимости и рынка: конкурент подвинулся → менеджер подвинулся следом → ещё несколько продавцов повторили, и вся категория дружно едет вниз.
Мы в Pricerio как раз много возимся с этой проблемой: мониторим цены конкурентов и поставщиков, а цену считаем по заранее заданным правилам и ограничениям, чтобы автоматизация не превращалась в бесконечный демпинг.
Но сама история хорошо показывает более общую вещь: 50 млн оборота вообще ничего не говорят о здоровье бизнеса. Гораздо интереснее, сколько денег осталось после того, как закончилась гонка за продажами.
К списку я бы ещё добавил отдельную категорию — автоматизацию именно операционки с ценами. Мы в Pricerio пошли чуть дальше обычного «следить за конкурентом → перебить его цену»: можно мониторить конкурентов и поставщиков, а свою цену считать по заданной формуле — например, от min/max/медианы, закупочной цены, с наценкой и ограничениями. Плюс проверки ставятся на расписание.
Отдельно автоматизировали ещё одну довольно прожорливую по времени часть работы — чаты, отзывы и вопросы покупателей на Ozon, WB и Яндекс Маркете.
В целом с посылом статьи согласен: когда товаров уже сотни, ручная работа начинает стоить сильно дороже подписки на сервисы.
За пару лет такие сервисы, конечно, сильно изменились. Сейчас просто сгенерировать ответ на отзыв — уже скорее базовая функция.
У нас в Pricerio тоже есть автоматизация ответов, хотя начинали мы вообще с другой боли селлеров — мониторинга цен конкурентов. Потому что вручную следить, кто сегодня скинул 200 рублей, кто вернул цену обратно, а кто просто залетел в акцию — удовольствие сомнительное 😄
В итоге постепенно собираем разные рутинные задачи в одном месте. Интересно будет посмотреть, как эта подборка выглядела бы сейчас — думаю, половина списка уже сильно поменялась.