Александр Лютов Chat

Интересный формат сотрудничества.

Мы уперлись в ограничение В прошлых постах я рассказывал, почему мы ушли от работы просто “вширь” и перешли к модели вглубь. Мы начали глубже прорабатывать карточки: наименование, описание, характеристики, смыслы, инфографику через ИИ-сервисы и подачу товара под конкретного покупателя. Это уже дало результат: прибыльность на каждый заказ выросла, а модель стала более управляемой. Но мы уперлись в ограничение. За 2 месяца мы с командой проработали всего около 300 карточек. И важно понимать: значительная часть этого времени ушла не просто на работу, а на выстраивание системы. Мы: — тестировали разные сервисы для инфографики — искали рабочую связку по ИИ — собирали шаблоны и логику проработки — по сути, выстраивали технологию с нуля Сейчас эта система есть. Но масштабировать её одной командой — долго. Поэтому мы решили масштабировать модель через селлеров. Мы развиваем собственный бренд на маркетплейсах и двигаемся в единой маркетинговой стратегии. Селлеры смогут торговать с нами по модели дропшиппинга через свои магазины, но под единым брендом и по нашей технологии. Каждому селлеру будем выдавать отдельные 100 SKU, чтобы участники не пересекались между собой по товарам. Карточки размещаются в магазине селлера, но прорабатываются по нашей технологии и под нашим руководством. Со своей стороны мы подключаем селлера к нашей инфраструктуре: — поставщики с выгодными ценами — партнерский фулфилмент с выстроенной системой работы — дисконт-центр Alat Home, где распродаются браки — система работы с возвратами У селлера нет таких операционных расходов, как у нас: команда, склад, фулфилмент, работа с браком и возвратами. Поэтому вы можете торговать с нами в одну цену и при этом оставаться прибыльными. Выгода селлера — заработок. Выгода для нас тоже прозрачна: мы зарабатываем на разнице между закупочной ценой от поставщика и ценой, по которой передаем товар вам. Чем больше у вас продаж — тем больше зарабатываем мы. Поэтому мы напрямую заинтересованы в вашем результате. Сейчас собираем первую группу селлеров, которые подключаться к нашей маркетинговой стратегии. . Если вам откликается такой формат — напишите сюда. @DropExpo_manager. Напишите, что вы с канала "Александр Лютов" С вами свяжется из моей команды менеджер и подробно расскажет про формат сотрудничества.

Здорово! Провели Очень серьезную и Важную работу! Карточки товаров стали значительно информативны! Успехов вам в Вашем деле🚀

Принял! Возьмем в работу)

Да, из того что тестировали лучшее. Без гемора с оплатами итд

Все понял, спасибо, этот сервис как раз в очереди на проверку) значит крутая штука реально)

Айдентика (генерация фоток) Perplexity (генерация контента, можно и фотки, получается круто и быстро, но дороговато).

Хотел поделиться сервисом и скриншотом, но здесь суровая администрация и выкладывайтеь нельзя 😄

Привет, слушай, а какую ИИ используете в работе для генерации инфографики? Я сегодня был реально в шоке, когда держа в руках подушку и сфотографировав её, загрузив в подобный сервис, получил офигенную фотографию с инфографикой. Прям открытием стало. Вот думаю надо изучить подобные сервисы и начать реально использовать, сейчас просто нельзя этим не пользоваться, это незаконно))

Показываю простой пример “до / после”. Когда мы раньше работали в модели вширь, карточки в основном заполнялись базово: брали фото, описание и характеристики с сайта поставщика и просто переносили это на маркетплейс. Без глубокой проработки смыслов, аудитории и сценариев использования. Поэтому большинство карточек выглядело примерно как первая фотография: просто товар на белом фоне. И вы удивитесь, друзья, но по таким карточкам тоже есть заказы. Проблема в другом: у таких карточек ниже процент выкупа. А я уже в прошлых постах писал, что сейчас процент выкупа — это ключевая история с учетом изменений на маркетплейсах. Поэтому каждую карточку важно прорабатывать глубже. Как мы это делаем сейчас? Мы загружаем фото товара, заранее даем ИИ исследования, фреймворк Jobs To Be Done и данные по товару. Дальше ИИ сам определяет, что это за товар, изучает его характеристики, понимает, под какие задачи его покупают, сам раскладывает смыслы и сам лепит инфографику на фото. ИИ сам собирает логику: какие преимущества вынести, какие сценарии показать, какие боли закрыть и как подать товар понятнее для покупателя. На примере банки это видно сразу. Было: просто стеклянная банка. Стало: банка для хранения круп, макарон, сухофруктов, кофе, чая. С понятным объемом, герметичной крышкой, прозрачными стенками и сценарием использования на кухне. Отдельная история — характеристики. Они у большинства карточек заполнены слабо. И самое сложное здесь — не просто найти информацию по товару, а правильно сопоставить ее с категорией товара, словарями площадки и нужными характеристиками. На Wildberries под каждую категорию свои поля и свои словари. Если заполнить неправильно, часть данных просто не встанет или будет работать хуже. Поэтому мы используем инструмент нашего технологического партнера, который помогает из описания товара разложить информацию под нужную площадку, нужную категорию и нужные характеристики так, чтобы все встало корректно. В итоге карточка прорабатывается не на уровне “фото + описание от поставщика”, а полноценно: смыслы, инфографика, характеристики, подача под клиента и задача, ради которой он покупает товар.