Как продавать обычные товары без рекламы

Вопрос номер один – «что продавать».

Для формирования первого ассортимента аналитики проанализировали спрос в 200+ товарных категориях. В качестве одного из инструментов использовали MPStats – он позволил собрать достаточную информацию по продажам за нужный период. Сложив данные от аналитиков и из MPStats в «озеро данных*», перешли к анализу трендов и их тестированию.

С условием того, что нет необходимости хранить товарные остатки у себя на складе, мы можем завести любой ассортимент: главное определить порядок, исходя из максимального заработка в той или иной категории. Тесты проводили ежемесячно, на основе их результатов расширяли товарную матрицу.

После расширения матрицы пошли в глубину, постоянно улучшая те карточки товаров, которые пользовались реальным спросом у покупателей. Когда у поставщиков появлялись новинки в уже протестированных и одобренных товарных группах, мы также добавляли их в ассортимент, расширяя линейку.

Алгоритм первого шага:

1. Выбрать 200+ товарных категорий, которые кажутся перспективными экспертно.
2. Собрать озеро данных – всю доступную информацию по этим категориям и товарам в них.
3. С помощью формирования нужных срезов в отчетах определить очередность заведения этих товаров на площадки, от наиболее перспективных к менее перспективным.

Вопрос номер два – «где продавать». Стартовой площадкой выбрали Wildberries, потому что первоначально отобранный ассортимент отличался небольшим средним чеком, что определяет основную аудиторию ВБ. Решили, что по мере освоения каждой площадки, будем добавлять следующую.

Вопрос номер три – «схема продажи». Своего склада и тем более производства у нас нет, поэтому наш выбор – работа через фулфилмент ‑ партнеров с последующим выводом топовых товаров на FBO.

Соответственно, поставщики в этой схеме ‑ дистрибьюторы, готовые заключать с нами прямой договор с прямой ежедневной отгрузкой до фулфилмент ‑ партнера.

Проделав все упражнения, указанные выше (аналитика, формирование ассортимента, заключение договоров) мы вышли на Wildberries в феврале 2025 года с уже достаточно обширным ассортиментом более 1000 SKU: кастрюли, сковороды, мобильные кнопочные телефоны.

Поскольку все эти товары неуникальны, основным фактором выбора для покупателей является цена. Мы понимали, что держать штат категорийных менеджеров ‑ не наш вариант, и принялись за автоматизацию ценообразования.

Подключили мониторинг цен на ВБ, чтобы оперативно и автоматически следовать за изменениями у конкурентов. Согласно выбранной стратегии, мы старались сохранить цену «чуть ниже конкурента». Если наша цена выше конкурента – опускали ее. Если значительно ниже – поднимали так, чтобы увеличить свою маржу, но все равно предложить покупателю лучшую цену.

Такой подход позволил быстро получить первые продажи и начать набирать рейтинг. Ведь ничто из условно бесплатных инструментов не двигает продажи так, как цена вместе с положительными отзывами.

К неуникальным товарам прилагались и неуникальные описания, а выделиться среди конкурентов было необходимо. Поэтому мы взялись за автоматизацию создания контента для карточек товаров.

Характеристики товаров, их описания и фотографии мы «пылесосили» из интернета. Затем, с помощью ИИ, перерабатывали текст с учетом SEO, дорабатывали изображения (например, помещали предметы в интерьер), накладывали инфографику. После этого шла проверка отделом контента и выгрузка на маркетплейс.

Пришлось повозиться с программированием, но такая автоматизация с проверкой оказалась в 3 раза быстрее ручного ввода и приносила нам +3000 новых карточек товаров в месяц. Делай мы такие объемы вручную, карточки бы оказались поистине золотыми.

Крайне важным для нас было наладить и максимально автоматизировать работу с заказами в связке с поставщиками. Тем более, что в цифровой XXI век до сих пор крайне сложно найти поставщика, который в полной мере обеспечен необходимой инфраструктурой и персоналом для передачи данных по API.

Тем не менее у нас получилось подключить к своей системе нескольких федеральных дистрибьюторов, и еще ряд компаний находятся в очереди на подключение. А нужно это для того, чтобы мы могли, говоря простым языком, «продавать с колес». То есть мы фактически транслируем складские остатки поставщиков на маркетплейсы с нашими ценами, и когда конечный потребитель делает заказ на Wildberries или Яндекс Маркете, наша система автоматически резервирует товар в системе поставщика. А если покупатель вдруг передумал, мы оперативно снимаем эту позицию с резерва, чтобы не закупить лишнего. При этом, наше решение скоро позволит закупать товар под конкретный заказ у того поставщика, у которого в моменте цена будет самой низкой, что позволит делать закупки еще более выгодно для нас.

В стройную схему, где отобранные товары с шикарными описаниями по оптимальной цене доставляют прямиком от поставщика покупателю, ворвалась реальность в виде возвратов. В итоге нам все ‑ таки пришлось арендовать часть склада у фулфилмент ‑ партнера.

Конечно, без автоматизации и тут не обошлось: сейчас мы получаем и фиксируем информацию обо всех возвратах из маркетплейсов в момент их создания на площадке, и всегда имеем оперативную информацию о тех заказах, которые по каким-то причинам не доехали до пункта выдачи. Это позволяет оперативно создавать претензии на маркетплейсы.

Каждый возврат проходит оценку сотрудниками на складе. Кондиционный товар без дефектов упаковки поступает обратно в продажу. Товары с недочетами оприходуют на склад «некондиции» с присвоением одного из десяти грейдов качества. Что‑то возвращается в продажу как уценка, остальное, к сожалению, приходится списать.

При изменении любого условия происходит автоматический пересчет цены. Ручные правки вносим только для акций, потому что каждая акция имеет свои условия и тонкости, которые необходимо учитывать, чтобы не уйти в минус.

Между запуском первого и второго маркетплейсов прошло 4 месяца, между вторым и третьим – уже два. В августе мы подключились к Озону.

Таким образом мы автоматизировали полный цикл от закупки до продаж без собственного склада

Для продвижения товаров использовали исключительно внутренние инструменты маркетплейсов, без привлечения внешнего трафика, медийной или контекстной рекламы, без контент‑стратегий и блогеров.

Отчетность организовали с помощью Datalens, в которой визуализировали данные, чтобы отслеживать ключевые показатели. Мониторинг идет в режиме реального времени и показывает детальную аналитику по заказам. Ключевые показатели оборота, прибыли и расходов позволяют принимать оперативные решения.

Затраты на разработку и запуск проекта составили порядка 2 миллионов рублей и полностью окупились за первые 4 месяца работы.