Ищем самые доходные товары для маркетплейсов — на примере Ozon

Я занимаюсь стратегическим маркетингом в торговле, то есть подбираю актуальные товары для старта и развития бизнеса, о чём и пишу регулярно на vc.ru.

С неделю назад ко мне обратился клиент за помощью в подборе товаров для продажи через Amazon и российский маркетплейс Ozon. Сейчас хочу рассказать о том, как я решил эту задачу.

Пример делаю на базе Ozon, однако по такому принципу можно анализировать под любую площадку, в том числе и под Amazon.

Общий принцип поиска таких товаров строится так. Во-первых, есть основные товары для покупок, на которых и сами маркетплейсы делают основной оборот.

Эти товары люди могут искать через поисковые системы и на различных площадках, стремясь получить минимальные цены за оптимальное качество.

В таких товарах делать нечего, если не готов работать на большие обороты вместо высокой процентной прибыли.

Однако когда основной товар уже в корзине, клиент думает: «А что бы можно было ещё докинуть?» Может и не думает, а система рекомендаций маркетплейсов подталкивает его к спонтанной покупке.

Важно понимать, что в данном случае мы получаем пару крутейших бонусов:

1. Через спонтанные покупки мы можем продать товар, о котором вообще никто не знает, то есть нам не нужен, как обычно, высокий спрос: маркетплейс уже решил задачу привлечения реального клиента. А нет спроса — нет конкуренции и демпинга.
2. Если клиент заинтересуется товаром, то с малой долей вероятности уйдёт с площадки в поисках более дешёвых предложений, ведь покупка уже совершается.
   

Это приводит к тому, что огромное количество товаров продаётся на маркетплейсах по ценам значительно выше средних.

Для поиска таких товаров, которые хорошо продаются на спонтанном спросе, я использую несколько подходов. Один из самых простых, но достаточно эффективных, включает три этапа.

Это нужно для того, чтобы из анализируемых фраз выделить конкретные товары, а не общие ниши, коих может быть десятки миллионов (сейчас моя база перевалила за 60 млн позиций).

Например, фраза «купить одежду» имеет низкую степень конкретизации и не говорит о конкретном товаре, так как в эту категорию входит огромное количество продукции: мужская одежда, женская, детская, зимняя, летняя и специальная.

Другими словами, нам нужны максимально конкретные товары с минимальным достаточным ассортиментом.

• коммерческий: реклама, объявления, карточки интернет-магазинов, лендинги;
• некоммерческий: обсуждения на форумах и в социальных сетях, отзывы, ролики на YouTube.
  

Если объём некоммерческой информации растёт быстрее, чем коммерческой, значит товар становится популярным «сам по себе» и действительно представляет из себя что-то нужное и интересное.

Если же наоборот, то товар набирает популярность за счёт рекламы и продвижения, но по какой-то причине «сарафан» не запускается. По всей видимости, предложение восторга у покупателей не вызывает.

(На самом деле картина часто видна и без сравнений, просто раз я собираю данные на постоянной основе, то почему бы и не сравнивать)

Тут важно подчеркнуть: то, что мы находим, никак не связано ни с трендами, ни с конкуренцией, ни с популярностью товара. Всё, что мы выявляем, — это насколько данный товар интересен потенциальной аудитории сам по себе.

Пример — ошейник-«антилай» для собак.

В сумме всё это означает, что если мы продемонстрируем данный товар целевой аудитории (собаководам), то нас ожидает высокая степень отдачи.

На Ozon есть соответствующая категория товаров — «Амуниция для собак». Проверим теорию.

На самом деле из тысяч найденных мною товаров по данной методике очень трудно отыскать то, что есть хотя бы в единичном ассортименте на маркетплейсах, дабы подтвердить теорию и продажи по таким товарам.

Например, на Ozon не нашёл блоков плавного пуска электроинструмента.

Особенно много таких товаров находится для категории «Дом и сад», но и других позиций достаточно.

Поиск товаров для Amazon осуществляется аналогичным образом, разве что работать под западный рынок немного проще благодаря обилию готовых и достаточно качественных аналитических инструментов.

Возможно, возникнет вопрос.

В теории можно, но:

1. Подобный метод для Avito использовался потому, что там нет эффекта спонтанных покупок и допродаж, поэтому важен именно спрос.
2. На Ozon нет огромного количества ходовых товаров, а причина либо в том, что там такая продукция или просто не продаётся, или по каким-то причинам сотрудники Ozon её не пропускают.
   

На маркетплейсах спрос не нужен, это компенсирует отсутствие территориальной защиты от конкурентов со всей страны, а для международных площадок — со всего мира (на Avito мы делали анализ под конкретные населённые пункты).

Кроме того, описанный выше алгоритм полностью автоматизируется и не является более сложным. А проверить наличие товаров на маркетплейсах можно дополнительно, если это необходимо.

Спасибо за внимание! Рад вашим оценкам и комментариям!

UPD: по поводу того, чем собирать и анализировать данные по коммерческой и некоммерческой информации в интернете. Всё так просто, что даже забыл об этом написать.

• Можно выявить конкретные товары, сравнив число запросов в кавычках и без кавычек. Это нужно для того, чтобы программно выявлять конкретные товары, а не просто общие ниши.

• Собрать некоммерческую информацию о товаре можно анализируя ресурсы, на которых обычно рекламу не размещают.

У меня в базе около 1000 площадок: популярные форумы, сайты с отзывами, а также YouTube.

• Собрать информацию о коммерческой информации можно аналогичным образом: через доски объявлений, рекламу в поисковых системах.
• Свести и сравнить данные за период времени можно хоть в MySQL, хоть, на худой конец, в Excel.
  

Для работы можно использовать уже не раз упомянутый универсальный парсер ContentDownloader.

Ну и кое-что, может быть, проще собрать через KeyCollector.

В общем, ничего сложного, качайте софт, изучайте принципы, а там разберётесь!

#ozon