Первый маркетплейс невостребованного оборудования в России.

АО «Горные машины» — ведущий поставщик оборудования и запчастей для горнодобывающей промышленности России. Компания работает с 27 заводами, предлагая широкий ассортимент решений для добычи, переработки и транспортировки руды.

В компанию регулярно поступали сотни писем на почту со списками неликвидного оборудования от компаний-партнеров. Списки были разнородные по содержанию и форматам: pdf, excel или еще хуже — текстом в письме. Их приходилось фильтровать вручную, что отнимало много времени у менеджеров.

Для ускорения работы заказчик решил создать полноценный маркетплейс, который автоматизировал бы процесс сбора и обработки данных.

Мы подключились к этой задаче и разработали систему для фильтрации оборудования из всех списков, что когда-либо присылали на почту, и выстроили удобные бизнес-процессы для управления маркетплейсом. 

В основном компании продают неиспользуемое оборудование через:

1. Рассылку списков потенциальным клиентам,

2. Размещение объявлений на собственных сайтах,

3. Использование сторонних площадок.

При анализе рынка мы выявили основные сложности продавцов:

- Поиск затруднен из-за смешения предложений неликвида с новым оборудованием.

- Снабженцы могли бы сэкономить время и деньги компании, но искать необходимые неликвиды долго и сложно.

- Отсутствие прозрачности: на порталах объявлений непонятно, кто был заинтересован оборудованием. Возможные покупатели могут взять контакт, но сложно определить, что он пришел с конкретного объявления.

- Покупатели хотят быть уверены в работоспособности оборудования, а продавцы не могут предоставить гарантий за неликвидную продукцию.

- Часто покупатели хотят доставку товаров, но находятся далеко от склада, а высокие расходы на логистику экономически невыгодны для продавцов.

- Платные порталы с объявлениями практически не приводят клиентов.

И проблемы покупателей: 

- На порталах объявлений продавцы не отвечают на сообщения или звонки.

- Компании, продающие неликвидное оборудование, часто не предоставляют доставку, поэтому покупатели вынуждены организовывать ее самостоятельно.

- Покупатели неликвидного оборудования рискуют получить его в нерабочем состоянии, поэтому требуется дополнительная проверка.

- Нашей задачей стало — создать систему, которая упростит процесс продажи и покупки для продавцов и покупателей неликвидного оборудования, за исключением непосредственной сделки и юридического оформления. Сервис берет на себя автоматизацию поиска, подбора необходимого оборудования и проверки контрагентов.

Цель MVP — связать заинтересованных покупателей с продавцами посредством создания UX-дизайна сервиса для комфортного поиска оборудования и коммуникации с продавцами и самое главное привлечения целевой аудитории на сервис.

В MVP входил следующий функционал: 

Первый релиз: 

1. Личный кабинет,

2. Публикация объявления, 

3. Возможность написать продавцу,

4. Поиск товара, 

5. Фильтрация товара.

За 2 недели благодаря SEO-продвижению и закупке ссылок удалось привлечь 3160 уникальных пользователей. 

Второй релиз:  

1. Регистрация, 

2. Проверка компаний по ИНН,

3. Расчет доставки, 

4. Обращение в поддержку,

5. Раздел «Избранное».

После второго релиза мы автоматизировали загрузку объявлений и внедрили ML-модель для прогнозирования конечных категорий товаров — она автоматически определяет, к какой группе или разделу относится новый товар. 

Для корректной работы ML-модели нужно ее обучать на примерах эталонных карточек товаров. Команда контент-менеджеров вручную заполняла значения, которые затем отправлялись в ML-модель для тестирования и внесения корректировок. В итоге мы создали 200 эталонных карточек, на которые ушло 876 часов.

В работе у команды было больше 1500 товаров в разных форматах и таблицах. Мы привели все в единый вид и совместно со специалистами по горному оборудованию сделали из списков понятный каталог с карточками, которые заполнили техническими характеристиками и загрузили на сайт. На основе этих карточек и будет обучаться ML-модель. Также создали структуру категорий и подкатегорий до 4 уровня вложенности — это значит, что товары упорядочены в систему, где сначала выделяются основные категории, затем уточняются подкатегориями, и так далее до четырех уровней. Например:

Категория: Оборудование для добычи

1-й уровень подкатегории: Буровое оборудование

2-й уровень подкатегории: Глубоководные буровые установки

3-й уровень подкатегории: Установки для бурения на глубину более 500 метров

4-й уровень подкатегории: Буровые установки для работ в условиях высокой температуры

Такой подход помогает пользователям легко находить нужный товар в системе.

Бета-версия ML-модели находится в промышленной эксплуатации у контент-отдела «Горных Машин» и с 85% вероятностью прогнозирует конечные категории товаров. Например, если продавец загружает информацию о товаре, модель распознает, что это «запасная часть» или «обогатительное оборудование», и перемещает его в нужный раздел — это существенно увеличило скорость заполнения карточек товара. Сейчас занимаемся обучением ML для предсказания свойств и атрибутов товаров.

В третьем релизе сделали проект полноценным маркетплейсом и внедрили дополнительные функции для удобства пользователя:

1. Отзывы,

2. Оценки, 

3. Функцию посмотреть товары на карте.

На этом этапе мы поняли, что большой частью неликвидных товаров на складах являются запчасти, поэтому сделали для них отдельный раздел.

Мы создали полноценный маркетплейс, который уже сейчас включает в себя тысячи товаров на сайте, количество которых постоянно растет.

Чем отличается Stock от конкурентов?

- Быстрая регистрация: без звонков менеджеров и долгого ожидания подтверждения заявки.

- Бесплатный сервис: у конкурентов сбор — 7% с каждой сделки.

- Гибкая фильтрация до 4 уровней вложенности: поиск нужных товаров стал быстрее и проще.

- Удобный поиск с подсказками.

- Отображение товаров и складов на карте для оценки логистики.

- ML-система, упрощающая добавление товаров в 10 раз.

Планы

- Запуск ML-модели для пользователей, которая будет обрабатывать данные в реальном времени и предсказывать категорию, атрибуты и характеристики при загрузке товара.

- Интеграцию со Сбер ID для авторизации и оплаты.

- Авторизацию по номеру телефона.

- Улучшение фильтров для более точного поиска по техническим характеристикам.

- Разработку административной панели для контент-отдела.

- Введение тарификации — пока сервис остаётся бесплатным.

- Предоставление аренды оборудования для ИП.

- Мэтчинг запчастей и товаров. ML-модель будет рекомендовать товары в карточке товара «Запчасти».