Как анализировать спрос и конкурентов на маркетплейсе с помощью нейро­сети: 10 промптов в ChatGPT

В рубрике «Истории бизнеса» читатели Т⁠—⁠Ж рассказывают о своем бизнес-опыте и дают рекомендации другим предпринимателям.

Автор этой статьи — руководитель сервиса для роста продаж на Wildberries. Читатель рассказал, как нейросети могут помочь бизнесу на маркетплейсах, когда речь идет о маркетинговом анализе и планировании поставок в начале работы.

Конкуренция на рынке маркетплейсов становится все острее: за внимание покупателей борются сотни тысяч продавцов. В таких условиях бизнесу важно точно прогнозировать спрос, грамотно планировать запасы и выстраивать маркетинговую стратегию. Если у вас десятки или сотни товаров, делать все это вручную почти нереально. На помощь приходят нейросети.

Перед стартом продаж важно понять, что именно нужно людям, кто будет у вас покупать и как выделиться среди конкурентов. ChatGPT и другие текстовые нейросети позволяют проводить такой анализ быстрее.

Анализ рынка и ниши. Актуальные данные о том, что сейчас больше всего востребовано на маркетплейсах и каких товаров на них пока не хватает, придется искать вручную. Самый простой способ — посмотреть внутреннюю аналитику площадок. Например, можно зайти в раздел «Что продавать на Wildberries» в личном кабинете на портале «WB Партнеры», выбрать вкладку «Дефицит товара» и выгрузить данные в «Эксель».

Вот параметры, по которым стоит выбирать первую нишу:

1. Сравнительно небольшое количество предложений — от нескольких сотен до нескольких тысяч товаров, при этом продажи должны быть минимум у 20% конкурентов, а не у двух-трех лидеров.
2. Высокий объем выручки — примерно от 700 000 ₽.
3. Быстрая оборачиваемость — 10—20 дней.
4. Небольшая цена товара — желательно до 500 ₽. Если цена выше, закладывайте больший бюджет на закупки и продвижение.
5. Высокий процент выкупа — от 80—90% для большинства ниш, для Fashion — от 70%.
6. По возможности невысокая комиссия площадки. Самая высокая комиссия — у одежды и обуви.
7. Экспертные знания и интерес. Хорошо, если вы сами разбираетесь в товаре и вам хочется с ним работать.

Дальше все просто: можно прямо в «Экселе» отфильтровать товары по нужным вам категориям и отсортировать по оборачиваемости. Но если вам трудно работать с «Экселем», можно воспользоваться ChatGPT.

Запрос может выглядеть так:

Статистику по спросу и предложению также можно найти в сервисах аналитики, таких как inSales, Sellmonitor, MPStats, Moneyplace. Здесь разделы с аналитикой по товарам называются по-разному, но их легко опознать по словам «ниши», «товары» или «категории».

Таблицу с данными из сервиса также можно загрузить в ChatGPT. Здесь логика запроса к нейросети будет похожей, но ориентируйтесь на параметры, которые есть в вашем сервисе. Например:

После этого ваша задача — изучить все отфильтрованные товары на площадках и выбрать из них те, с которыми вы хотите работать.

Анализ целевой аудитории. С товарами разобрались. Но кто будет их покупать и для решения каких задач? Тут тоже на помощь придет ChatGPT или любая другая текстовая генеративная нейросеть, которой вы доверяете.

Вот с чем она может помочь:

1. Собрать и обобщить данные о тех, кто покупает ваш товар. Нейросеть умеет брать информацию из отзывов покупателей, маркетинговых исследований, обзоров, форумов и даже видеороликов. ChatGPT поможет создать несколько сегментов ЦА, опираясь на данные о возрасте, поле, интересах и предпочтениях покупателей.
2. Определить потребности, «боли» и страхи покупателя. ChatGPT может проанализировать отзывы, чтобы выделить самые распространенные цели покупки и нюансы, которые могут отпугнуть покупателя.

Предположим, мы выбрали три товара для продажи: лазерную указку для кошек, игрушку для кошек «Умный мяч» и игрушку для кошек «Дразнилка».

Далее нужно составить портрет нашей ЦА. Для этого задаем запрос в ChatGPT:

Мы получили интересный итог и узнали много нового о тех, кто будет покупать наш товар.

Теперь можем делать нужные акценты при оформлении карточки товара. Люди ищут:

• игрушку, которая будет заставлять кошек активно двигаться, но со стороны хозяина не потребует усилий;
• «бесконтактную» игрушку, которая позволит не контактировать с животным напрямую;
• простую и недорогую игрушку, с принципом работы которой все уже знакомы.

Но давайте попробуем узнать больше о конкретных требованиях людей к товару и о том, что может их оттолкнуть от покупки. Примерный запрос в ChatGPT:

Вот ответ:

Эта информация очень поможет нам при составлении инфографики и описания для товара. К примеру, в качестве преимуществ мы можем отметить:

• безопасность указки для детей и животных;
• долгий срок работы;
• прочность корпуса и долговечность;
• простоту использования без серьезной физической активности со стороны хозяина.

Если вам будет недостаточно информации, запрос к нейросети всегда можно конкретизировать, переформулировать или дополнить.

Анализ конкурентов. Его можно проводить по разным аспектам: ценам, ассортименту, объему и суммам продаж, качеству оформления карточек товаров. Проанализировать числовые метрики соперников с помощью нейросети можно по той же схеме, по какой мы выбирали товары: выгрузить данные в табличном формате из сервисов аналитики, попросить ChatGPT обобщить информацию и сделать выводы.

Такой запрос может помочь понять, товары с какой ценой продавались лучше всего:

Но что, если нужно работать не с количественными показателями, а с качественными? Например, нам нужно понять, какие УТП  чаще всего используют конкуренты в своей инфографике или о чем пишут в описаниях товара. Вот несколько способов работы с ChatGPT для такого анализа.

Исследуем инфографику. ChatGPT умеет анализировать картинки. Вы можете скачать инфографику топ-продавцов в вашей товарной категории, загрузить изображения в диалог с нейросетью через кнопку со скрепкой и отправить такой промпт:

Анализируем характеристики и описания. Здесь логика та же — копируем тексты с карточек нескольких конкурентов и задаем вопросы:

Анализируем отзывы. Загружаем в диалог отзывы о товарах, которые максимально похожи на ваши, и просим нейросеть проанализировать их и составить список самых распространенных замечаний к товару. Эту информацию надо учесть в своих продажах, чтобы минимизировать количество негативных отзывов и возвратов.

SWOT-анализ (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats — сильные стороны, слабые стороны, возможности, угрозы) — это способ разобраться, что у компании получается хорошо, а что требует улучшений. Он помогает понять, какие сильные и слабые стороны есть у вашего бизнеса и какие угрозы его окружают.

При проведении SWOT-анализа учитывают:

1. Сильные стороны — что у компании получается отлично. Например, хороший продукт, известный бренд или опытная команда.
2. Слабые стороны — что мешает компании расти и развиваться. Нехватка каких-либо ресурсов, плохое качество обслуживания, высокая цена.
3. Возможности — что поможет компании вырасти. К примеру, новые тренды, появление новых рынков или технологии, которые можно использовать.
4. Угрозы — внешние факторы, которые могут навредить компании. Например, сильные конкуренты, экономический кризис или изменения в законодательстве.

Вот какой запрос к нейросети поможет построить таблицу:

Вот что выдала нейросеть:

Затем нужно связать эти четыре ячейки друг с другом, например, таким запросом:

Конечно, далеко не все, что выдала нейросеть в ответ, подходит для нашей реальности. Но можно сделать много полезных выводов об увеличении ассортимента, поиске дополнительных поставщиков и расширении географии.

После первой поставки на маркетплейс важно провести тщательную аналитику, чтобы спрогнозировать дальнейшую периодичность закупок. Здесь также поможет нейросеть.

Вот один из вариантов запроса к ChatGPT:

Вот такой пошаговый алгоритм расчета выдала нейросеть. На его основе можно сделать эксель-таблицу для автоматического расчета.

Вот какие преимущества дают нейросети:

1. Быстро обрабатывают данные. Они могут выполнять почти любую аналитику за секунды.
2. Имеют доступ к большому количеству информации. В арсенале ChatGPT — почти весь интернет. Нейросеть обучается на огромном объеме данных и может дать ответы на любые вопросы.
3. Обрабатывают неструктурированные данные. ИИ способен анализировать не только цифры, но и отзывы, описания, изображения, видео и другую подобную информацию, чтобы сделать выводы.

Есть и недостатки:

1. Важно уточнять контекст. Для качественных результатов ChatGPT нужен максимально точный контекст: данные о товаре, регионах продажи, вашей компании, ценах и прочем. Если не конкретизировать запросы, вы получите слишком общие ответы.
2. Понадобятся качественные данные. Эффективность нейросетей напрямую зависит от качества входных данных — если в них есть ошибки или пробелы, результат может быть неточным.
3. Нужен контроль. Хотя нейросети могут выполнять многие задачи автоматически, важно, чтобы специалисты постоянно контролировали их работу: это поможет своевременно выявлять и предотвращать ошибки.

Нейросети помогают прогнозировать, исследовать рынок, настраивать поставки, минимизировать человеческий фактор и повышать точность решений. Но важно помнить, что без контроля специалистов большая часть инструментов не будет работать на полную мощность.