Как автоматизация мониторинга цен конкурентов позволила повысить операционную эффективность бизнеса на маркетплейсах на 30%
Исходные данные, описание задачи:
Компания, работающая на маркетплейсах (Ozon, Яндекс.Маркет, Wildberries), столкнулась с проблемой: постоянные изменения цен конкурентов и большой объем номенклатуры затрудняли ручной мониторинг и анализ. Это приводило к упущенной выгоде из-за ценового демпинга, замедляло принятие решений и увеличивало нагрузку на сотрудников. Целью стало создание системы автоматического мониторинга конкурентных цен для повышения операционной эффективности.
Задачи для RPA включали: сбор данных о товарах конкурентов с маркетплейсов, определение самых выгодных предложений, сравнительный анализ цен в процентном отношении к ценам компании. Решение должно было сократить время на рутинные операции, высвободить ресурсы сотрудников для интеллектуальных задач (работа с поставщиками, оптимизация ценовой политики, поиск новых направлений) и обеспечить быструю адаптацию к изменениям рынка.
RPA-решение должно было работать незаметно, в том числе ночью, сохранять результаты в удобном формате (Excel) и предоставлять аналитику для принятия решений. Реализация проекта планировалась в сжатые сроки с расчетом возврата инвестиций на основе реальных данных компании..
Компания, работающая на маркетплейсах (Ozon, Яндекс.Маркет, Wildberries), столкнулась с проблемой: постоянные изменения цен конкурентов и большой объем номенклатуры затрудняли ручной мониторинг и анализ. Это приводило к упущенной выгоде из-за ценового демпинга, замедляло принятие решений и увеличивало нагрузку на сотрудников. Целью стало создание системы автоматического мониторинга конкурентных цен для повышения операционной эффективности.
Задачи для RPA включали: сбор данных о товарах конкурентов с маркетплейсов, определение самых выгодных предложений, сравнительный анализ цен в процентном отношении к ценам компании. Решение должно было сократить время на рутинные операции, высвободить ресурсы сотрудников для интеллектуальных задач (работа с поставщиками, оптимизация ценовой политики, поиск новых направлений) и обеспечить быструю адаптацию к изменениям рынка.
RPA-решение должно было работать незаметно, в том числе ночью, сохранять результаты в удобном формате (Excel) и предоставлять аналитику для принятия решений. Реализация проекта планировалась в сжатые сроки с расчетом возврата инвестиций на основе реальных данных компании..
КЕЙС 2
Описание кейса / решения
Для решения проблемы было разработано RPA-решение, автоматизирующее мониторинг цен конкурентов на маркетплейсах Ozon, Яндекс.Маркет и Wildberries. Процесс начался с создания простого Excel-файла, содержащего список товаров для анализа. Робот открывал браузер, переходил на маркетплейс (например, Ozon.ru), искал товары из номенклатуры, проверял их наличие в каталоге и собирал данные о ценах конкурентов. Алгоритм был настроен на проверку соответствия названий товаров и исключение собственных предложений компании. Собранные данные (наименование, цена, ссылка на товар) записывались в отдельный Excel-файл. После сбора информации робот проводил анализ, классифицируя цены компании по четырем статусам: «Конкурентов нет», «Цена выше/ниже конкурентной» (с указанием % отклонения), «Цена в рамках конкурентной». Итоговая таблица содержала даты мониторинга, ссылки на товары конкурентов и аналитику, что позволяло сотрудникам быстро реагировать на изменения.
Робот работал незаметно, в том числе ночью, не мешая сотрудникам, и сохранял результаты в папке пользователя. Это высвободило время персонала для задач, требующих интеллектуального труда: взаимодействия с поставщиками, разработки стратегий и оптимизации цен. Решение было внедрено за 3 недели для трех маркетплейсов. Дополнительно был рассчитан возврат инвестиций: выгоды включали экономию на ручных операциях, минимизацию упущенной выгоды, экономию при масштабировании и рост компетенций сотрудников. Несмотря на затраты на реализацию, проект показал возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
Сроки реализации
05.08.2024 — 26.08.2024
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения:
После внедрения:
В чем полезность и уникальность кейса?
Полезность кейса заключается в значительном сокращении времени на рутинные операции (до 90%) и высвобождении ресурсов сотрудников для интеллектуального труда, что повышает операционную эффективность и конкурентоспособность компании. Уникальность — в скорости разработки (3 недели) и адаптивности решения: робот (RPA-решение) работает на трех маркетплейсах, легко настраивается под разные номенклатуры и не требует сложной инфраструктуры (достаточно Excel и браузера). В отличие от традиционной автоматизации, которая может стоить 6 млн руб./год (платная аналитика маркетплейсов), это решение обошлось в 1,7 млн руб. с окупаемостью за 2 месяца.
Кейс демонстрирует реальную финансовую выгоду, включая минимизацию упущенной выгоды и экономию при масштабировании. Возможность работы робота в фоновом режиме и точность анализа (исключение ошибок до 10%) делают его незаменимым инструментом для динамичных рынков. Это не просто автоматизация, а шаг, открывающий новые горизонты для развития бизнеса.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, кейс масштабируется внутри компании и применим для других участников рынка. В компании робот может быть адаптирован для анализа дополнительных маркетплейсов, категорий товаров или регионов, что требует лишь настройки номенклатуры и алгоритма. Экономия при масштабировании уже доказана: вместо найма 3 сотрудников робот (RPA-решение) справляется с задачей. Для других участников рынка (e-commerce, ритейл) решение применимо благодаря универсальности: оно не зависит от специфики бизнеса, а настройка под новые платформы занимает минимум времени. Высокая внутренняя норма доходности и быстрая окупаемость делают кейс привлекательным для компаний, стремящихся оптимизировать ценообразование и повысить скорость реакции на рынок.
Для решения проблемы было разработано RPA-решение, автоматизирующее мониторинг цен конкурентов на маркетплейсах Ozon, Яндекс.Маркет и Wildberries. Процесс начался с создания простого Excel-файла, содержащего список товаров для анализа. Робот открывал браузер, переходил на маркетплейс (например, Ozon.ru), искал товары из номенклатуры, проверял их наличие в каталоге и собирал данные о ценах конкурентов. Алгоритм был настроен на проверку соответствия названий товаров и исключение собственных предложений компании. Собранные данные (наименование, цена, ссылка на товар) записывались в отдельный Excel-файл. После сбора информации робот проводил анализ, классифицируя цены компании по четырем статусам: «Конкурентов нет», «Цена выше/ниже конкурентной» (с указанием % отклонения), «Цена в рамках конкурентной». Итоговая таблица содержала даты мониторинга, ссылки на товары конкурентов и аналитику, что позволяло сотрудникам быстро реагировать на изменения.
Робот работал незаметно, в том числе ночью, не мешая сотрудникам, и сохранял результаты в папке пользователя. Это высвободило время персонала для задач, требующих интеллектуального труда: взаимодействия с поставщиками, разработки стратегий и оптимизации цен. Решение было внедрено за 3 недели для трех маркетплейсов. Дополнительно был рассчитан возврат инвестиций: выгоды включали экономию на ручных операциях, минимизацию упущенной выгоды, экономию при масштабировании и рост компетенций сотрудников. Несмотря на затраты на реализацию, проект показал возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
Сроки реализации
05.08.2024 — 26.08.2024
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения:
- Ручной мониторинг цен занимал значительное время сотрудников (до 70% рабочего дня), что замедляло анализ и реакцию на изменения рынка.
- Упущенная выгода из-за ценового демпинга достигала 15% SKU.
- Масштабирование бизнеса требовало найма новых сотрудников (3 человека, затраты ~1,5 млн руб./год).
- Ошибки в ручном сборе данных составляли до 10%.
После внедрения:
- Время на мониторинг сократилось на 90% — робот выполняет задачу, включая ночное время.
- Экономия на ручных операциях с учетом стоимости часа сотрудников.
- Упущенная выгода снижена на 2,7 млн руб./год, благодаря выявлению демпинга на 15% SKU.
- Операционная эффективность выросла на 30% за счет быстрой аналитики и адаптации цен.
- Рост выручки на 5% (0,9 млн руб./год) за счет перераспределения времени сотрудников на стратегические задачи.
- Общий финансовый эффект: возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
В чем полезность и уникальность кейса?
Полезность кейса заключается в значительном сокращении времени на рутинные операции (до 90%) и высвобождении ресурсов сотрудников для интеллектуального труда, что повышает операционную эффективность и конкурентоспособность компании. Уникальность — в скорости разработки (3 недели) и адаптивности решения: робот (RPA-решение) работает на трех маркетплейсах, легко настраивается под разные номенклатуры и не требует сложной инфраструктуры (достаточно Excel и браузера). В отличие от традиционной автоматизации, которая может стоить 6 млн руб./год (платная аналитика маркетплейсов), это решение обошлось в 1,7 млн руб. с окупаемостью за 2 месяца.
Кейс демонстрирует реальную финансовую выгоду, включая минимизацию упущенной выгоды и экономию при масштабировании. Возможность работы робота в фоновом режиме и точность анализа (исключение ошибок до 10%) делают его незаменимым инструментом для динамичных рынков. Это не просто автоматизация, а шаг, открывающий новые горизонты для развития бизнеса.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, кейс масштабируется внутри компании и применим для других участников рынка. В компании робот может быть адаптирован для анализа дополнительных маркетплейсов, категорий товаров или регионов, что требует лишь настройки номенклатуры и алгоритма. Экономия при масштабировании уже доказана: вместо найма 3 сотрудников робот (RPA-решение) справляется с задачей. Для других участников рынка (e-commerce, ритейл) решение применимо благодаря универсальности: оно не зависит от специфики бизнеса, а настройка под новые платформы занимает минимум времени. Высокая внутренняя норма доходности и быстрая окупаемость делают кейс привлекательным для компаний, стремящихся оптимизировать ценообразование и повысить скорость реакции на рынок.
Результат
Возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%
Описание кейса / решения
Для решения проблемы было разработано RPA-решение, автоматизирующее мониторинг цен конкурентов на маркетплейсах Ozon, Яндекс.Маркет и Wildberries. Процесс начался с создания простого Excel-файла, содержащего список товаров для анализа. Робот открывал браузер, переходил на маркетплейс (например, Ozon.ru), искал товары из номенклатуры, проверял их наличие в каталоге и собирал данные о ценах конкурентов. Алгоритм был настроен на проверку соответствия названий товаров и исключение собственных предложений компании. Собранные данные (наименование, цена, ссылка на товар) записывались в отдельный Excel-файл. После сбора информации робот проводил анализ, классифицируя цены компании по четырем статусам: «Конкурентов нет», «Цена выше/ниже конкурентной» (с указанием % отклонения), «Цена в рамках конкурентной». Итоговая таблица содержала даты мониторинга, ссылки на товары конкурентов и аналитику, что позволяло сотрудникам быстро реагировать на изменения.
Робот работал незаметно, в том числе ночью, не мешая сотрудникам, и сохранял результаты в папке пользователя. Это высвободило время персонала для задач, требующих интеллектуального труда: взаимодействия с поставщиками, разработки стратегий и оптимизации цен. Решение было внедрено за 3 недели для трех маркетплейсов. Дополнительно был рассчитан возврат инвестиций: выгоды включали экономию на ручных операциях, минимизацию упущенной выгоды, экономию при масштабировании и рост компетенций сотрудников. Несмотря на затраты на реализацию, проект показал возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
Сроки реализации
05.08.2024 — 26.08.2024
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения:
После внедрения:
В чем полезность и уникальность кейса?
Полезность кейса заключается в значительном сокращении времени на рутинные операции (до 90%) и высвобождении ресурсов сотрудников для интеллектуального труда, что повышает операционную эффективность и конкурентоспособность компании. Уникальность — в скорости разработки (3 недели) и адаптивности решения: робот (RPA-решение) работает на трех маркетплейсах, легко настраивается под разные номенклатуры и не требует сложной инфраструктуры (достаточно Excel и браузера). В отличие от традиционной автоматизации, которая может стоить 6 млн руб./год (платная аналитика маркетплейсов), это решение обошлось в 1,7 млн руб. с окупаемостью за 2 месяца.
Кейс демонстрирует реальную финансовую выгоду, включая минимизацию упущенной выгоды и экономию при масштабировании. Возможность работы робота в фоновом режиме и точность анализа (исключение ошибок до 10%) делают его незаменимым инструментом для динамичных рынков. Это не просто автоматизация, а шаг, открывающий новые горизонты для развития бизнеса.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, кейс масштабируется внутри компании и применим для других участников рынка. В компании робот может быть адаптирован для анализа дополнительных маркетплейсов, категорий товаров или регионов, что требует лишь настройки номенклатуры и алгоритма. Экономия при масштабировании уже доказана: вместо найма 3 сотрудников робот (RPA-решение) справляется с задачей. Для других участников рынка (e-commerce, ритейл) решение применимо благодаря универсальности: оно не зависит от специфики бизнеса, а настройка под новые платформы занимает минимум времени. Высокая внутренняя норма доходности и быстрая окупаемость делают кейс привлекательным для компаний, стремящихся оптимизировать ценообразование и повысить скорость реакции на рынок.
Для решения проблемы было разработано RPA-решение, автоматизирующее мониторинг цен конкурентов на маркетплейсах Ozon, Яндекс.Маркет и Wildberries. Процесс начался с создания простого Excel-файла, содержащего список товаров для анализа. Робот открывал браузер, переходил на маркетплейс (например, Ozon.ru), искал товары из номенклатуры, проверял их наличие в каталоге и собирал данные о ценах конкурентов. Алгоритм был настроен на проверку соответствия названий товаров и исключение собственных предложений компании. Собранные данные (наименование, цена, ссылка на товар) записывались в отдельный Excel-файл. После сбора информации робот проводил анализ, классифицируя цены компании по четырем статусам: «Конкурентов нет», «Цена выше/ниже конкурентной» (с указанием % отклонения), «Цена в рамках конкурентной». Итоговая таблица содержала даты мониторинга, ссылки на товары конкурентов и аналитику, что позволяло сотрудникам быстро реагировать на изменения.
Робот работал незаметно, в том числе ночью, не мешая сотрудникам, и сохранял результаты в папке пользователя. Это высвободило время персонала для задач, требующих интеллектуального труда: взаимодействия с поставщиками, разработки стратегий и оптимизации цен. Решение было внедрено за 3 недели для трех маркетплейсов. Дополнительно был рассчитан возврат инвестиций: выгоды включали экономию на ручных операциях, минимизацию упущенной выгоды, экономию при масштабировании и рост компетенций сотрудников. Несмотря на затраты на реализацию, проект показал возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
Сроки реализации
05.08.2024 — 26.08.2024
Результаты ДО и ПОСЛЕ
До внедрения:
- Ручной мониторинг цен занимал значительное время сотрудников (до 70% рабочего дня), что замедляло анализ и реакцию на изменения рынка.
- Упущенная выгода из-за ценового демпинга достигала 15% SKU.
- Масштабирование бизнеса требовало найма новых сотрудников (3 человека, затраты ~1,5 млн руб./год).
- Ошибки в ручном сборе данных составляли до 10%.
После внедрения:
- Время на мониторинг сократилось на 90% — робот выполняет задачу, включая ночное время.
- Экономия на ручных операциях с учетом стоимости часа сотрудников.
- Упущенная выгода снижена на 2,7 млн руб./год, благодаря выявлению демпинга на 15% SKU.
- Операционная эффективность выросла на 30% за счет быстрой аналитики и адаптации цен.
- Рост выручки на 5% (0,9 млн руб./год) за счет перераспределения времени сотрудников на стратегические задачи.
- Общий финансовый эффект: возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%.
В чем полезность и уникальность кейса?
Полезность кейса заключается в значительном сокращении времени на рутинные операции (до 90%) и высвобождении ресурсов сотрудников для интеллектуального труда, что повышает операционную эффективность и конкурентоспособность компании. Уникальность — в скорости разработки (3 недели) и адаптивности решения: робот (RPA-решение) работает на трех маркетплейсах, легко настраивается под разные номенклатуры и не требует сложной инфраструктуры (достаточно Excel и браузера). В отличие от традиционной автоматизации, которая может стоить 6 млн руб./год (платная аналитика маркетплейсов), это решение обошлось в 1,7 млн руб. с окупаемостью за 2 месяца.
Кейс демонстрирует реальную финансовую выгоду, включая минимизацию упущенной выгоды и экономию при масштабировании. Возможность работы робота в фоновом режиме и точность анализа (исключение ошибок до 10%) делают его незаменимым инструментом для динамичных рынков. Это не просто автоматизация, а шаг, открывающий новые горизонты для развития бизнеса.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, кейс масштабируется внутри компании и применим для других участников рынка. В компании робот может быть адаптирован для анализа дополнительных маркетплейсов, категорий товаров или регионов, что требует лишь настройки номенклатуры и алгоритма. Экономия при масштабировании уже доказана: вместо найма 3 сотрудников робот (RPA-решение) справляется с задачей. Для других участников рынка (e-commerce, ритейл) решение применимо благодаря универсальности: оно не зависит от специфики бизнеса, а настройка под новые платформы занимает минимум времени. Высокая внутренняя норма доходности и быстрая окупаемость делают кейс привлекательным для компаний, стремящихся оптимизировать ценообразование и повысить скорость реакции на рынок.
Результат
Возврат инвестиций за 2 месяца с внутренней нормой доходности 312%