Привет! Мы в Brandquad сделали сервис, который дает ритейлерам доступ к точным данным о товарах крупнейших российских и европейских поставщиков. Совершенно бесплатно. Но лев не голоден - почему-то некоторые торговые сети и маркетплейсы не хотят этими данными пользоваться. Сейчас поделюсь примерами из практики цифровизации обмена данными о товарах в России и расскажу об упущенной выгоде.
Сначала немного о том, как все устроено у нас. Мы сотрудничаем с крупнейшими российскими поставщиками товаров для розницы , всего около 400 компаний. Эти компании хранят данные о своих товарах в нашем PIM-каталоге, всего в нем сейчас 500 000 SKU. Это помогает компаниям-производителям решать 2 задачи: упорядочивать работу с контентом на своей стороне и передавать эти данные ритейлерам. Главное, что мы умеем - автоматически редактировать данные от поставщиков под формат, нужный каждому ритейлеру, и автоматически же сопоставлять атрибуты товаров - раз и навсегда решая проблему с небьющимися данными в тысячах табличек.
Ритейлерам мы предлагаем получать данные от поставщиков (которые поставщики захотят передать) бесплатно, несколькими удобными способами, которые придумали специально для российского рынка:
Заходить в каталог по ссылке и скачивать массив всегда актуальных данных из PIM-каталога в редактируемом виде.
Получать данные по API-интеграции. Данные из Brandquad попадают в систему ритейлера “прямотоком” - менеджерам не нужно ходить по ссылкам и скачивать данные вручную. Поставщик или ритейлер могут предложить отправку или запросить получение обновленных данных в любой момент и получить самую актуальную информацию о товаре.
- Получать на почту, FTP или куда угодно еще готовую спецификацию в Excel и ссылку на архив с фото товаров. А после этого - получать на почту уведомления о том, что в данных произошли изменения и нужно скачать новые.
У нас есть 500 000 SKU от Unilever, Nestle, Perfetti van Melle, Ferrero, Sharp, DeLonghi, Henkel, Bayer, Essity, L’Oreal, Colgate-Palmolive, и многих других производителей и поставщиков.
Самые актуальные данные избавляют от ошибок, не теряются в почте, сокращают трудозатраты на обработку и перевод информации из формата в формат.
Казалось бы, почему бы и не работать с этими данными? Но картина иная: мы сделали несколько крупных API интеграций. В том числе - с Магнитом и X5 Retail Group. Работаем и с крупными маркетплейсами - Ozon, Wildberries и рядом аптечных сетей. Ритейлерам за счет этого удалось существенно ускорить ввод новых товаров в ассортимент и снизить издержки из-за ошибок. Но есть и те, кто не готов работать по такой схеме и данные забирать не хочет, в том числе - среди крупных онлайн-компаний и даже крупнейших FMCG-ритейлеров России (не будем показывать пальцем).
Мы знаем, что некоторые ритейлеры сами готовят из разрозненных данных от поставщиков карточки товаров для своих сайтов, вручную соотнося атрибуты и тексты о товарах, и используют для этого word (а мы так не работаем), некоторым удобно писать тексты, распределять данные по атрибутам и рисовать картинки самостоятельно - и они в принципе не принимают сторонние данные. Но чаще мы слышим такой ответ: нам нравится работать с костылями из excel, обрабатывать все вручную и вообще менять свой процесс мы не хотим. Или - цифровизация это где-то в новостях, а не у нас. Или - если что-то нужно для этого менять, думать, договариваться - мы не будем, и так все ок, ресурса и желания для улучшений нет.
Увы, только сервисные компании задаются вопросом эффективности отдельных процессов, которыми они занимаются, крупному бизнесу обычно не до таких подсчетов. Мы собрали статистику и выяснили, что, во-первых, некачественные данные о товарах на онлайн-витринах есть даже у крупных ритейлеров, а неточные данные серьезно влияют на конверсию в покупку. Например, если разместить больше одного изображения товара, конверсия в покупку вырастает в среднем на 8,5%, а вот некачественное фото товара сократит ее на 20%. Очевидно также, что правильное и понятное описание товара сокращает число возможных негативных отзывов и однотипных вопросов от покупателей.
В общем, странно, что ритейлеры и онлайн-продавцы товаров пока не очень понимают, какую пользу можно получить от самых актуальных и совершенно доступных данных о товарах от поставщиков и не готовы переходить на более современные системы работы с информацией. Даже бесплатно.
По моему крутая технология! +++
Возможно, Вы не правильно доносите её ценность до Ваших потенциальных покупателей. А возможно, Ваши покупатели это другой сегмент.
А технология действительно интересная.
Успехов!
спасибо, Николай!
В чем профит, раз бесплатно? Подсаживать критичную функцию на аутсорс какой то непонятной (без обид) компании - так себе решение.
по вашей логике и делегировать что бы то ни было - зло, доверять никому не стоит) А если серьезно - мы не обязываем людей пользоваться только этим источником данных, рисков, о которых вы пишете - нет.
А какой смысл что либо делегировать? По сути, вы фирма-прокладка, которая не вечно будет все выдавать бесплатно. Извините за прямоту ))) Вы же как-то зарабатывать на этом планировали? Вы оцифровали бренды, которые особым спросом не пользуются. Т.е. это все товары либо редкого спроса, либо по случаю, как 8 марта с Ферро. Это же не товары повышенного спроса или постоянного спроса. А вы предлагаете как-то с вами интегрироваться. Хотя, это все давно уже у ретейлеров в БД, начиная с конца 90-х годов.
Какая у вас будущая бизнес-модель? Сколько вы планируете получать со SKU? Просто за счет вас будет либо маржа падать, либо цена возрастать для потребителей.
От своих отделов с операторами ЭВМ ретейлеры вряд ли избавятся, ибо товар приходуется каждый день. И вбить новинку из накладной проще оператору, чем подгружать вашу базу или что там у вас.
Как-то такой вот фидбэк вам ))))
Комментарий недоступен
Обоснуйте в чем ерунда.
У меня нет цели покритиковать вас, но любая ошибка в характеристиках это повод для возврата и убытки. Производители моего товара даже на своих сайтах ошибаются. Про фото я вообще молчу. В одежде, например, с оттенками цвета на фото косячат очень многие, даже крупные конторы с оборотами в сотни миллионов $. Так что не всё так просто и очевидно.
Правильно понимаю, что если вы считаете сервис для обмена данными с поставщиками неподходящим для вас, то вы вы не доверяете даже данным, которые дают вам сами поставщики? а как тогда вы делаете свои данные чистыми и достоверными?