Маркетплейсы открыли доступ к базам? Разработчики сервиса аналитики рассказали как они работают и откуда вся информация

На рынке полным-полно маркетплейсов и сервисов внешней аналитики. Каждый гордится своими особенностями и возможностями. Одни обновляют информацию чаще. Другие анализируют больше площадок. Третьи выдают данные только в табличном виде и по запросу, а четвертые выводят все кривые на экран по щелчку мыши. Все это вызывает дикую путаницу и в сети полно обсуждений о недоверии к сервисам аналитики, недостоверности данных и странных подходах разработчиков к машинному обучению. Мы решили добавить масла в огонь и поговорили с одним из них, чтобы найти ответы на все вопросы. Денис Ветреников, руководитель команды сервиса SellerFox — разработчиков и аналитиков, которые научили машину думать и рассуждать как они. Мы построили этот материал полностью на его ответах, но рассказали о них так как поняли сами — простым языком.

Ну и что это такое?

Рынок развивается стремительно. Еще вчера все меряли джинсы на картонке, а сегодня даже из дома выходить не нужно — любые товары можно заказать сидя у монитора и с доставкой до двери. Но смысл не изменился: современные маркетплейсы — все те же рынки. Здесь тысячи продавцов борются за своих покупателей, пытаются избежать гнета владельцев и платят комиссии за виртуальную полку. На некоторых маркетплейсах сегодня покупатель даже может торговаться с селлером, чтобы купить товар по желаемой цене. Не изменилось и главное, продавцам постоянно нужно следить за трендами и популярными запросами, чтобы обновлять ассортимент и зарабатывать. Раньше в этом помогало сарафанное радио и внимательность, теперь тоже самое, только в автоматизированном режиме. Системы внешней аналитики маркетплейсов — это как гипернаблюдательный напарник. Всегда есть о чем спросить и всегда есть право на ошибку.

Можно анализировать и самим

Давайте представим как это делали бы вы сами. Допустим, вам нужно узнать сколько конкретных товаров осталось на складе маркетплейса. Вы открываете карточку товара, читаете его название и находите информацию о том сколько штук осталось на складе. По крайне мере, в примере на фото видно — “осталась одна штука”. Смотрим дальше, видим числовой код товара, количество отзывов покупателей и даже название продавца. Все — информация собрана.

Но если завтра вы снова взглянете на этот товар и увидите, что его нет в наличии, то сможете говорить о факте продажи. Итого: за сутки продавцом из примера будет продан 1 товар на сумму 1290 рублей.

Собственно так анализировать товары на Ozon вы можете вручную и ежедневно. Да, с оговорками. Во-первых, это адский труд и вы просто не найдете времени для самой торговли. Во-вторых, если товара на складе продавца будет много, вы просто не увидите их реального количества.

Для сравнения возьмем карточку товара на AliExpress. Тут информация о продукте представлена иначе: как минимум, количество товара доступного для покупки отображается в режиме реального времени. Это значительно упрощает самостоятельный анализ. Другая история и на Wildberries. Например, тут в карточке отображается сколько раз товар был заказан покупателями. Тоже полезная информация.

Вы можете верно подметить, что для анализа спроса и выручки можно и нужно использовать собственные показатели. Это действительно так, но такая информация не может быть доступна сервисам внешней аналитики. Или, перефразируем, может быть им доступна только с вашего разрешения — после передачи данных для входа. Во всех остальных случаях, внешняя аналитика занимается сбором данных, которые фактически все мы можем увидеть сами.

Если информация на виду, то зачем нужны сервисы?

Системы внешней аналитики проводят всю ту работу по осмотру и сравнению данных о которой мы говорили раньше. Только делают они это постоянно, не могут ошибиться при копировании данных и отключиться на сон.

Даже если вы окажетесь смельчаком: откажетесь от еды и воды и будете безостановочно перебирать товарные карточки на маркетплейсах, достаточно скоро поймете, что собираемые с разных площадок данные сильно отличаются друг от друга. Сводить красивые и одинаковые таблицы по всем маркетплейсам у вас не получится. Запомните эту мысль, она еще вернется к вам в виде вопроса о работе систем внешней аналитики.

Представьте себе робота, который постоянно бегает за вас между полками на складах маркетплейсов и пересчитывает остатки товара. Сервис внешней аналитики как раз такой робот, которого разработчики научили бегать между товарами и собирать о них необходимую продавцам информацию — цены, наименования, остатки, количество продаж и отзывов. Причем не всю эту информацию вы бы так просто нашли, курсируя по страницам товаров.

Для SellerFox, конечно, после проб и ошибок был даже разработан специальный механизм сбора данных. Умный алгоритм постоянно сопоставляет информацию о товарах, а если итоги кажутся ему странными, передает данные на анализ самим разработчикам. Если человек понимает, что резкие изменения данных больше похожи на ошибку или связаны с внутренними изменениями маркетплейсов (например, открытием новых логистических центров и массовым перевозом товаров), он вносит изменения в поведение ИИ.

На скриншоте выше сводная таблица, собранная сервисом внешней аналитики SellerFox после анализа маркетплейса Ozon. В ней десяток параметров. Мы уже находили их с вами на примере одного товара, но система собрала и обобщила данные с сотен товаров всего за пару секунд.

Откуда появляются системы внешней аналитик?

Тут все просто. Их разрабатывают и обучают люди. В случае с сервисом внешней аналитики SellerFox - команда Дениса Ветренникова. В ней десятки людей, занимающихся визуалом и оптимизацией сервиса, но именно аналитики выступили в роли смельчаков, которые лично просмотрели тысячи товаров перед тем как понять какие данные возможно собирать с разных маркетплейсов. Уже после этого они научили искусственный интеллект ежедневно собирать эти параметры и пополнять базу сервиса. Тут важно обратить внимание на постановку слов в предложении — сервисы аналитики занимаются именно сбором данных — они не копируют их из большой и открытой для всех пользователей таблицы — такой просто нет.

У маркетплейсов есть открытые базы данных?

По словам Дениса, это самый частый вопрос, который селлеры задают разработчикам. Всем важно понять, откуда берутся данные. Это логично. Чтобы использовать некие сводные данные для бизнес-планирования, расчета закупок и отгрузок, нужно быть уверенным, что данные аналитики взяты не с потолка. То есть селлерам не так важно, насколько честными методами собираются данные маркетплейсов. Главное, чтобы они собирались чистыми и без ошибок. Самое время понять, насколько все честно и чисто.

Первое, что вы должны знать на сегодняшний день — у маркетплейсов нет открытых баз данных и они не предоставляют разработчикам доступ к API. Этого не делает ни один маркетплейс. Если спросите почему, то не получите точного ответа. А если некий сервис аналитики сообщает, что сотрудничает с маркетплейсом напрямую — это ложь. Просто представьте, даже если некий сервис получит доступ к таким данным, в нашей стране они моментально разойдутся по рукам. Если такого не произошло — значит маркетплейсы до сих пор максимально закрыты.

С одной стороны, понятно, почему крупный бизнес не готов делиться данными о своей выручке и объемах продаж. Вы бы, наверняка, тоже не захотели делать их максимально открытыми.

Если представить, что у некой noname-площадки дела не идут в гору и все знают об этом их открытых источников, вряд ли поставщики захотят идти с ней на контакт и поставлять товары на продажу. В случае с закрытой информацией, хороший маркетинг еще может спасти ситуации и привлечь продавцов, которые смогут поднять маркетплейс с колен.

С другой стороны, если бы все данные были открытыми и разработчики получили в руки максимум информации, они смогли бы создать безапелляционный сервис аналитики, выводы которого помогали бы селлерам продавать в сотни раз больше и расширять ассортимент в десятки раз быстрее. Маркетплейсы бы тоже выиграли: обороты, количество продавцов, а значит и комиссионные сборы выросли бы в разы.

Наконец, о честности. Сервисы аналитики не крадут закрытые данные. Они собирают огромные массивы открытой информации и агрегируют их. Именно поэтому иногда кажется, что статистики сервисов аналитики недостаточно для работы. Хочется большего, но большее доступно только нечестными методами.

О что сегодня может споткнуться сервис аналитики?

В период разработки это может произойти на любом этапе. Когда разработчики SellerFox только начинали работу они, конечно, не знали всех нюансов работы маркетплейсов. Например, в первый месяц после тестового запуска сервиса, они не понимали какое влияние может оказывать на статистику наличие огромного количества складов Ozon. Одни закрывались, другие открывались. Не учитывалась в полной мере и форма работы селллера. Именно от нее во многом зависит частота собираемых данных, — отмечает Денис. Сегодня SellerFox обрабатывает такие данные иначе. Объясним почему.

Снова вернемся к примеру, когда вы сами пытались анализировать карточку товара. Где вы могли ошибиться? Например, если уверенно предположили, что разница между остатками товара на складе — это всегда итог продаж. Если так полагать, то можно сразу отказываться от запуска сервиса. Почему? Давайте рассмотрим варианты при которых остаток товара на складе может измениться.

То есть причин из-за которых количество товара на складе маркетплейса меняется — много, но о реальных продажах позволяют говорить лишь пара из них. Если этого не знать, может произойти задвоение данных и мы неверно поймем, что продавец заработал на продаже, например, 100 игрушек, да еще и завез на соседний склад сотню новых единиц товара.

Именно поэтому до сих пор нужно осторожно относиться к данным о выручке и продажах селлеров, работающих по модели FBS, то есть по схеме «отгрузка со склада продавца». На рынке существует некий объем продавцов, которые искусственно завышают количество товара на своем складе, спонтанно изменяют его, потому что параллельно распродают остатки в своем офлайн-магазине или на сайте. Если разработчики сервисов аналитики не отслеживают данные показатели, то собираемая ими статистика может быть сильно искажена.

Сервисы аналитики умеют точно сопоставлять данных за разные промежутки времени, но не умеют предсказывать поведение продавцов. Именно поэтому во время анализа собранной информации, сами селлеры тоже должны оценивать ее адекватность. Если вы видите, что у товара гигантские обороты и выручка, но при этом всего 1-2 отзыва, наверняка, дело не в его популярности. Разработчики сервисов аналитики тоже об этом помнят.

Почему я не могу посмотреть данные о выручке и продажах за сегодняшний день?

Системы аналитики не работают в режиме реального времени. Они ежедневно пробегают по данным маркетплейсов, чтобы сравнить имеющуюся в базе информацию с новой. Чтобы сегодня сервис мог сообщить вам итоги продаж за вчерашний день, ему нужно сопоставить остатки с позавчерашней информацией. Такая информация — точная, проверенная и честная.

Собственно, по этой же причине, сервис аналитики не может прыгнуть далеко в прошлое. Весь объем его знаний имеет точку отсчета — момент, когда ИИ впервые начал собирать данные с маркетплейса. Все, что происходило до этого момента ему неизвестно, просто потому, что не с чем сопоставлять данные. Именно поэтому в том же SellerFox можно проанализировать данные только начиная с июня 2020 года.

Не искажается ли статистика в период повышенного спроса?

Спрос перед большими праздниками стабильно и ожидаемо повышается. Поэтому серьезно повлиять на качество статистической выдачи он не может. К примеру, увеличение продаж перед Новым годом происходит плавно и не имеет взрывного характера при котором, сервис аналитики обнаруживает пиковые значения, превышающие заданные для него нормы. Так что продавцы на протяжении всего сезона могут спокойно использовать данные аналитики для прогнозирования спроса и планирования ассортимента.

Но есть и противоположный пример. Аналитики SellerFox рассказали, что для них особо сложным периодом работы оказались дни, совпавшие с традиционной распродажей на AliExpress. На графиках это выглядит не как милая акция, а как резкий всплеск всех значений, выходящих за привычные рамки. В обычный день такие изменения можно трактовать как сбой в сборе данных, но в день распродажи — это актуальная ситуация на рынке. Бесконтрольно все: поведение покупателей и данных.

Почему нельзя сразу запустить единый сервис по аналитике всех площадок?

Просто потому, что ИИ может обрабатывать только информацию, которую способен найти. Поскольку открытых данных о работе маркетплейсов пока не существует, анализировать можно только те данные, что лежат на поверхности. У всех площадок эта информация различна, более того каждая из них сотрудничает с продавцами по своим правилам. Где-то мы торгуем только с основного склада площадки, а где-то можем позволить себе отгружать товары прямо из офлайн-магазина. Того самого робота, который за нас с вами бегает между полками, для каждого маркетплейса приходится настраивать и обучать заново. Поэтому и статистическая выдача по разным площадкам совсем непохожа друг на друга.

Как развиваются сервисы аналитики?

На примере SellerFox очень просто объяснить в какую сторону могут развиваться сервисы внешней аналитики. За полгода разработки, сценарий работы ИИ многократно переписывался. Просто потому, что маркептлейсы постоянно внедряют изменения в свою работу. Открывают и закрывают новые площадки, запускают новые формы взаимодействия с продавцами. Все это влияет на статистику и в идеальном мире должно постоянно отслеживаться аналитиками.

За полгода SellerFox полностью переписали движок, чтобы сервис мог обрабатывать данные гораздо быстрее. Это важно хотя бы потому, что количество продавцов и товаров растет в геометрической прогрессии, данных становится больше, а обрабатывать их нужно чаще. Например, сегодня SellerFox уже научился обрабатывать и обновлять информацию об остатках на складе несколько раз в день. В первую очередь, это касается, популярных товаров, которые быстро расходятся между покупателями, а соотвественно исчезают с полок. Если обрабатывать данных о них реже — информация будет искажаться. Вообще любой сервис аналитики смог бы работать на твердую пятерку, если бы сами маркептлейсы пошли разработчикам навстречу.