Алгоритм продает ваши товары, опираясь на стоимость конкурентов

Приветствуем вас, дорогие читатели! На связи амбициозная, задорная команда программистов Curesell :)

Сегодня все больше предпринимателей начинают отслеживать цены конкурентов для увеличения продаж своего интернет-магазина. Знание актуальных цен других игроков рынка - это отличная возможность для прибыльной оптимизации ценовой политики.

На отечественном рынке представлено достаточно много сервисов мониторинга цен конкурентов, чаще всего, это услуги парсинга (сбора данных) какого-либо веб-ресурса на заказ, где на выходе вы получаете эксель-файл с матрицей товаров, в котором отражены актуальные цены конкурентов. Далее вам уже вручную нужно редактировать свои товары, например, снижать стоимость на 5% и загружать обновленные товары в интернет-магазин. Из очевидных минусов - снижение темпов работы, затраты на менеджера по мониторингу цен конкурентов, человеческий фактор, получение неполного списка конкурентов.

Пример результата парсинга цен конкурентов
Пример результата парсинга цен конкурентов

Что мы творим

Решения, которые одновременно предоставляют возможность создания личного кабинета, автоматического поиска конкурентов, парсинга цен и продаж конкурентов, а также настройки автоматического изменения цен на товары, мы пока так и не нашли. По этим причинам мы решили разработать систему умных цен.

Логотип системы умных цен
Логотип системы умных цен

Основная идея сервиса - контроль цен, остатков товаров конкурентов и автоматизация управления ценами.

Функции, которые на данный момент находятся в разработке:

— отслеживание динамики цен конкурентов;

— автоматический поиск конкурентов;

— автоматическая корректировка цен по заданным параметрам;

— контроль количества проданных товаров конкурентов;

— мониторинг отзывов на товары;

— автоматическая загрузка обновленной матрицы товаров.

Алгоритм продает ваши товары, опираясь на стоимость конкурентов

Более подробное описание всех возможностей можете посмотреть на нашем лендинге.

Площадки, которые будут отслеживаться сервисом - преимущественно маркетплейсы, Wildberries, Ozon, Беру, Goods, Яндекс Маркет. Постепенно мы планируем расширять этот список. P.S. сейчас конкретно делаем интеграцию с Wildberries.

Маркетплейсы - это площадки, на которых представлено огромное количество продавцов, соответственно это хорошие источники для поиска данных. К тому же, многие маркетплейсы предоставляют API, что открывает возможности для интеграции.

Наша бодрая команда

Над проектом мы трудимся вчетвером (дизайнер, бэкенд программист, фронтенд программист, маркетолог). Каждый из нас прошел свой путь, кто-то все знания получил на фрилансе, кто-то несколько лет работал в digital-студиях.

Когда дизайнер пообещал прийти в 10:00
Когда дизайнер пообещал прийти в 10:00

Как хорошо, что обстоятельства свели нас вместе в уютном офисе на автозаводской :)

Это не первый опыт в продвижении стартапа, наш пилотный проект - сервис поиска агентов по продажам, который, к сожалению, пока не так успешен как хотелось бы. Однако мы не сдаемся и все равно потихоньку улучшаем и его)

Но на данный момент большая часть времени уделяется разработке алгоритмов для системы умных цен.

Как монетизировать

Пока остановились на привычном для многих варианте Saas модели, ежемесячная оплата тарифов, в которые входит разный функционал в зависимости от стоимости. (цены на данный момент указаны примерные) Первые 14 дней вы можете использовать весь функционал системы умных цен бесплатно.

Для нас очень важно сделать продукт, который будет действительно помогать бизнесу продавать больше. Мы будем премного благодарны за вашу обратную связь в комментариях.

Желаем больших продаж и позитивного летнего настроения!

77
8 комментариев

Очень круто, молодцы!

5

Спасибо, надеемся, все получится)

1

Разве competera не умеет все это?

Спасибо за обратную связь!)

Возможно и умеет, но я уверен, что одинаковой реализации у нас не будет. К сожалению, не получилось все функции изучить у Competera. Как я увидел, у них также собирается практически вся доступная аналитика, но неизвестно, автоматизирована ли интеграция обновленных данных или же с этой аналитикой далее должны работать менеджеры ритейла?

Может быть вы пользуетесь Competera и сможете подробнее раскрыть возможности проекта?

А я пока попробую воспользоваться демо-доступом, но там они уже требуют данные, нельзя прям просто так протестировать))

Расскажите, пожалуйста подробнее!
Ваш продукт имеет какую то киллер фичу, коренное отличие и т.п. по сравнению с прикрепленными внизу сервисами или Вы хотите составить им конкуренцию в этой нише?

P.S. Вообще тема крутейшая, и да, тоже надеюсь, что у Вас все получится!

Спасибо за ваше внимание!)

В целом да, мы скорее хотим составить им конкуренцию, супер прорывную киллер-фичу вряд ли получится сделать, тем не менее у Системы умных цен будут свои положительные особенности, продвинутые нейросети, уведомления, интеграция...)

Насколько мне известно у Priceva нет автоматической загрузки/выгрузки товаров в личный кабинет маркетплейса, есть только возможность пересчета цен по заготовленным формулам, но потом выгружать/загружать товары надо вручную, также автоматический поиск конкурентов  у них реализован как доп услуга на заказ. Уведомления о событиях в телеграм, прогнозирование скидок, трендов продаж я также не нашел в функционале Priceva. В нашем сервисе же это будет доступно изначально. 

Касательно Competera, очень похожий проект, к сожалению, так просто не получилось все функции посмотреть) Как я увидел, у них также собирается практически вся доступная аналитика, но неизвестно, автоматизирована ли интеграция обновленных данных или же с этой аналитикой далее должны работать менеджеры ритейла?

В любом случае большое спасибо, что рассказали про такие интересные и перспективные решения!

P.S. Поправьте меня пожалуйста, скорее всего я в своих суждениях сделал ошибки при указании функционала Priceva и Competera, поскольку сам я не пользовался данными продуктами.

А как вы сможете контролировать продажи конкурентов? Через парсинг остатков что ли? Если так, то это ж даст совсем не точные данные