Сократили стоимость карточки с 2 000 до 40 ₽ для селлера с оборотом 3 млн/день

Основная задача — снизить затраты на производство карточек товаров, не потеряв в скорости и качестве оформления.

У магазина с оборотом до 3 млн ₽ в день большой ассортимент, поэтому классическая работа с дизайнером становилась слишком дорогой и медленной: каждая карточка стоила 600–2 000 ₽, а подготовка нового варианта могла занимать несколько дней.

Попытка перейти на универсальную нейросеть снизила прямые расходы, но не решила проблему полностью. Сотрудникам приходилось работать через VPN, самостоятельно писать промпты, следить за единым стилем, хранить файлы на разных компьютерах и вручную организовывать весь процесс.

Поэтому задача была шире, чем просто «делать картинки дешевле»: **нужно было превратить создание карточек из дорогого творческого процесса в понятный и масштабируемый конвейер**, который сможет обслуживать один сотрудник без навыков дизайнера.

Цель — сократить стоимость одной карточки примерно с 2 000 до 30–60 ₽, ускорить производство с нескольких дней до минут и сделать регулярные A/B-тесты экономически оправданными.

Сократили стоимость карточки с 2 000 до 40 ₽: как магазин посуды с оборотом 3 млн ₽ в день ушёл от дизайнера и нейросети с VPN

Расскажу весь путь: почему продавец на WB сначала отказался от дизайнера в пользу нейросети ЭВРИКА AI, что из этого вышло и как производство карточек в итоге стало рутиной одного удалённого сотрудника.

Привет! Меня зовут Руслан Голованов. Я маркетолог и предприниматель: начинал с производства мебели и декора, продавал их на маркетплейсах, потом ушёл в онлайн-маркетинг и вёл клиентские проекты. Сейчас развиваю ЭВРИКА AI — генератор креативов и инфографики для селлеров.

Все эти годы я тратил на дизайнеров огромные суммы и четыре года ждал, что нейросети закроют эту статью расходов. Они не закрыли: универсальные модели дают непредсказуемый результат. Зато стало доступнее дообучение моделей — так и появился наш сервис.

Хочу разобрать кейс крупного клиента, который прошёл все три стадии подряд: дизайнер, универсальная нейросеть, специализированный сервис. Это редкая ситуация, когда внутри одной компании можно сравнить три способа на одном и том же ассортименте.

О клиенте

• Ниша: посуда и товары для дома.

• Площадка: Wildberries.

• Оборот: до 3 млн ₽ в день.

• Ситуация: карточки делали то у дизайнера, то своими силами в популярной нейросети. Файлы расползались по компьютерам сотрудников, единого стиля не было, карточки не всегда попадали в топ.

Что не работало: дизайнер

Сначала карточки для магазина рисовал дизайнер. Цены на рынке известны: 600–2 000 ₽ за карточку, серия из трёх — до 4 000 ₽. При большом ассортименте это десятки тысяч рублей в месяц.

Но дороже денег обходился срок. На изображение уходит 1–3 дня, а с распаковкой товара, съёмкой и кругами правок — недели. Пока идёт согласование, товар лежит на складе.

Хуже всего с A/B-тестами. Каждый новый вариант обложки — это новая оплата и новое ожидание. В результате тесты просто не делали: слишком дорого проверять гипотезу, которая может не сработать.

Что не работало: универсальная нейросеть

Ради экономии продавец перевёл сотрудников на популярную универсальную нейросеть. Со временем они приноровились и делали неплохие креативы и даже фотосессии. Расходы упали.

Но появилась инфраструктура вокруг задачи:

• нужен стабильный VPN — он отваливается посреди рабочего дня;

• для расширенных лимитов нужна зарубежная карта, её надо найти, привязать и следить за курсом;

• после каждой правки картинка генерируется заново, прошлый вариант не редактируется;

• за единообразием серии следит сам сотрудник;

• результат зависит от того, насколько хорошо человек умеет ставить задачу.

И главное — не было системы. Картинки лежали на разных компьютерах, найти финальную версию карточки месячной давности было невозможно. А карточки всё так же не всегда попадали в топ.

Итог двух стадий: с дизайнером было дорого и долго, с нейросетью — дёшево, но хлопотно и бессистемно.

Что предложили мы

Клиент пришёл с запросом «сделать дешевле». Мы предложили смотреть не на цену картинки, а на две другие вещи: срок от товара до опубликованной карточки и систему, в которой эти карточки живут.

План был такой:

• перенести производство карточек в проекты, где исходники, генерации и история редактирования лежат в одном месте;

• собрать первую серию и превратить её в шаблон для всего ассортимента;

• сделать A/B-тесты рутиной, а не проектом на месяц;

• оставить людям только то, что нейросеть не умеет, — характеристики товара и приёмку.

Шаг 1. Перенесли производство в проекты

После регистрации пользователь попадает в личный кабинет и нажимает «Создать проект». Внутри — исходные фотографии, все генерации и история редактирования.

Для клиента это оказалось важнее цены генерации. Любой сотрудник может открыть проект через месяц, найти финальную версию и сделать новую карточку в том же стиле.

Шаг 2. Загрузили фотографии и выбрали задачу

Первый шаг внутри проекта — загрузка снимков. Студия не нужна: достаточно фотографий на смартфон, и это снимает с продавца отдельную статью расходов и целый этап работ.

На втором шаге выбирают, что нужно: улучшить фотографию, собрать карточку с инфографикой или сделать видео — его на Wildberries, Ozon и «Яндекс Маркете» ставят обложкой ради кликабельности. Категорию товара нейросеть определяет сама.

Шаг 3. Разделили, что делает сервис, а что человек

Для карточки сервис сам предлагает описание товара и буллиты — короткие тезисы о преимуществах. Всё редактируется.

Здесь мы зафиксировали границу ответственности, которую потом не двигали: по фотографии нейросеть видит цвет и форму, а объём, материал, комплектацию и ограничения знает только продавец. Всё, чего нет в характеристиках, на карточку не попадает.

Для посуды это критично: «можно в посудомойку» и «подходит для индукции» — не впечатление от картинки, а свойства, за которые отвечает продавец.

Шаг 4. Собрали первую серию в один клик

Под готовым креативом есть кнопка, которая собирает из него серию в едином стиле. Не нужно верстать каждый слайд, повторять пожелания и следить за оформлением.

Причём это не набор картинок, а воронка: обложка привлекает внимание, вторая карточка формирует интерес и описывает решение проблемы, третья раскрывает преимущества, следующие снимают возражения и приводят доказательства выгодной покупки.

Одна генерация занимает 30–60 секунд. По нашей статистике, 60–70% пользователей получают нужную карточку с первой попытки.

Результат этапа: первая серия собрана за минуты, без дизайнера, брифа и ожидания.

Шаг 5. Превратили A/B-тесты в рутину

Это то, что продавец отметил первым. Когда карточка стоит десятки рублей и делается за минуту, проверять гипотезы можно каждый день.

За неделю клиент протестировал десятки креативов и на базе сервиса собрал оптимальный шаблон оформления карточек — свой, проверенный на собственном ассортименте, а не взятый у конкурентов.

Результат этапа: десятки протестированных креативов за неделю и собственный шаблон оформления.

Шаг 6. Перешли полностью и наняли отдельного человека

За две недели магазин полностью перешёл на ЭВРИКА AI. Затем продавец нанял сотрудника, который удалённо делает карточки в сервисе.

Это важный поворот: задача перестала быть творческой и стала операционной. Её можно передать человеку без дизайн-подготовки, описав правила приёмки. Даже с зарплатой сотрудника производство карточек обходится дешевле работы с дизайнером.

Для мелкого селлера выгода прямая: всё, что раньше уходило дизайнеру, остаётся в обороте. Для крупного продавца экономия, по моим подсчётам, составляет 50 000–100 000 ₽ на маркетинговых расходах — плюс влияние на продажи за счёт быстрых тестов: неудачный креатив живёт один день, а не две недели.

Что не сработало и где остались люди

Честно о границах, потому что кейс без них выглядит рекламой.

Нейросети не заменили дизайнера полностью. Для дорогих и сложных товаров нужны нестандартные рекламные кампании, где креатив вообще не связан напрямую с изображением товара. Там работают маркетолог и дизайнер: один разбирает аудиторию и формулирует УТП, второй превращает это в визуал.

Съёмка сложных фактур тоже осталась за человеком: прозрачное стекло, отражающий металл и наборы из нескольких предметов проще снять, чем описать словами.

И приёмка осталась ручной. Неудачный фон исправляется следующей генерацией, а вот изображение с подменённой характеристикой публиковать нельзя, даже если оно нравится всей команде.

Итоговая схема производства карточек

• Продавец даёт фотографии со смартфона и характеристики товара.

• Менеджер создаёт проект, выбирает задачу и правит описание с преимуществами.

• Сервис собирает обложку, а затем серию-воронку в едином стиле.

• Менеджер проверяет карточки по чек-листу: цвет, форма, числа, комплектация, читаемость на телефоне.

• Серия уходит на площадку, проект остаётся в библиотеке для следующей партии.

• Раз в неделю — тест новых обложек по тем товарам, где важна позиция.

Результаты

• Стоимость карточки — 20–40 ₽ вместо 600–2 000 ₽ у дизайнера.

• Срок — 30–60 секунд на изображение вместо 1–3 дней.

• Две недели на полный переход магазина.

• Десятки протестированных креативов за первую неделю и собственный шаблон оформления.

• Производство карточек ведёт один удалённый сотрудник — дешевле, чем работа с дизайнером.

• Файлы перестали теряться: всё хранится в проектах и библиотеке.

• Продавец регулярно обходит конкурентов по оформлению карточек. ааа

Протестировать ЭВРИКА ИИ можно бесплатно и без привязки карты: загрузите фотографии одного товара и соберите серию — сразу станет видно, какую часть работы сервис снимает с команды.

А что у вас чаще тормозит выпуск карточек: съёмка, дизайнер или согласование?

За две недели магазин полностью перевёл производство карточек на ЭВРИКА AI. Стоимость одной карточки снизилась с 600–2 000 ₽ до 20–40 ₽, а срок создания — с 1–3 дней до 30–60 секунд. За первую неделю команда протестировала десятки креативов и собрала собственный шаблон оформления. Производство карточек удалось передать одному удалённому сотруднику без необходимости держать отдельного дизайнера, а все исходники и финальные версии теперь хранятся в проектах и библиотеке сервиса.