Как технологии BI и RPA помогают компаниям работать на маркетплейсах

Александр Черников, куратор проектов RPA и BI компании «Первый Бит».

Оптимизация процессов в интернет-магазинах позволяет значительно увеличить продажи, производительность ключевых департаментов, оперативно мониторить деятельность конкурентов, сократить издержки и ручной труд. 

Новый виток цифровизации, стремительное развитие российского ПО, в том числе в связи с импортозамещением, позволили программным роботам, разработанным с помощью RPA-платформ, брать на себя всё больше функций в сфере E-commerce. Решения на их базе подходят для нестандартных ситуаций, когда привычный софт и классические скрипты не помогают. В продажах и интернет-магазинах RPA в коллаборации с BI-системой приносят двойную пользу бизнесу. Об этом расскажу в статье. 

Мониторинг цен

Подавляющее число покупателей уже давно перешли на формат покупок, когда товар изначально присматривается в «живом» магазине, а потом ищется в интернете. Товары первой необходимости и продукты сейчас активно реализуются через маркетплейсы. Кроме того, с февраля 2022 года бизнес из популярной, уже закрытой сейчас, соцсети перешел на интернет-площадки, увеличив к ним интерес среди потребителей. 

Обычно компании-производители или дистрибьюторы, которые обращаются за роботизацией, интересуются процессом сбора информации по ценам у конкурентов и выводом данных в удобный отчет. Так как зачастую при исполнении данной задачи решить её системно (за счёт разработки и использования классических подходов) невозможно, связка RPA и BI позволяет получить быстрый и хороший результат. 

Объясню подробней, как это происходит. 

Робот собирает информацию на сайтах конкурентов, включая условия доставки, скидки и акции, динамику изменения стоимости на товары. При этом он работает с пользовательским интерфейсом веб-ресурса, и для сайта выступает как человек, а не классический парсер. И этот фактор позволяет избежать блокировки. При этом самому маркетплейсу вся эта процедура не даёт ощутимой дополнительной нагрузки. 

Такой мониторинг помогает быть всегда в курсе текущей ценовой ситуации, предлагая клиентам самые выгодные условия. В таком случае выигрывает тот участник рынка, который может оперативно выстраивать сбор данных и преобразовывать их для автоматического изменения цен, а также защититься от аналогичных действий со стороны конкурентов. 

С помощью RPA-технологии можно автоматизировать сбор любой информации о товаре из любого источника, будь то web-сайт, мобильное приложение или определенная учётная система. 

В итоге разработанный робот самостоятельно по расписанию и с учётом заданий от пользователей (если это предусмотрено в алгоритме) собирает, преобразовывает и складирует информацию, а на основе данных технология BI формирует отчет в виде наглядной визуализации. К слову, понятная картинка заменяет отчет, который сотрудники могли раньше формировать неделями. Работа технологий позволяет магазинам увеличивать обороты, распродавать товар, гибко управлять результатами статистики, планировать верную стратегию по продвижению. 

Резюмируя, можно сказать, что там, где классическая интеграция либо стоит много денег, либо попросту невозможна, RPA выполняет функцию ETL (Extract Transform Load), систематически наполняя актуальными данными BI-инструмент с аналитикой.

Сбор остатков у дистрибьюторов для отчёта

Похожая задача решается и по своим товарам, когда, например, производитель хочет контролировать стоимость и наличие товаров на сайтах дистрибьюторов, если нет возможности получить доступ к API.  Ещё, как вариант, робот может выступать центром сбора и преобразования направляемых дистрибьюторами файловыми отчетами, подготавливая их к загрузке в BI-систему.

Раньше консолидация по остаткам товаров велась сотрудниками, которые монотонно формировали сложные для восприятия таблицы. По данным различных международных статистических агентств, человек в день эффективно работает порядка 4 часов. Программный робот - 24 часа в сутки и примерно в 10 раз быстрее человека, без выходных и перерывов. 

С RPA можно оперативно получать актуальную информацию в режиме близком к реальному времени, что позволяет распределять товар по складам и при необходимости делать автозаказ. При этом результаты анализа существенно повышают наличие на складах востребованного товара, предоставляя возможность вовремя доставлять его потребителям. 

Подобная аналитика помогает строить прогнозные модели для предсказания спроса на ближайшие периоды времени, что снижает издержки на закупку товара, который явно не будет востребован. Слаженная работа технологий позволяет увеличивать обороты, распродавать товар, гибко управлять результатами статистики, планировать верную стратегию по продвижению.

---

Читайте также:  Кейс по выявлению товаров KVI с помощью машинного обучения

---

Сбор и анализ отзывов о компании.

Сбор и ранжирование обратной связи является дополнительным инструментом контроля качества товара или услуги. Если вы хотите достучаться до материала на ресурсах, которые вам не принадлежат, то на помощь приходит технология RPA. Программные роботы соберут исходные данные, а встроенные ML-инструменты позволят классифицировать текст, например, по эмоциональной окраске и присвоить им соответствующие тэги. Далее эти данные можно передать в BI-инструмент, например, вдобавок к анализу товаров. 

На практике робот подключается к сайтам различных форумов и социальных сетей, проводит поиск интересующей информации и собирает комментарии. Потом он сравнивает и классифицирует данные на основании предварительно обученной модели. Это позволяет не только передавать в аналитическую систему информацию, но и производить ее обогащение. Такие процессы для человека зачастую могут быть нерешаемой задачей, особенно если классификация происходит по большему числу параметров. 

Для рынка E-commerce внедрение высоких технологий сегодня является приоритетной задачей. Технологии RPA и BI постоянно совершенствуются, интегрируются с другими инструментами автоматизации, позволяя бизнесу быть на шаг впереди, повышать производительность, высвобождать человеческие и временные ресурсы. Решения позволяют оперативно отслеживать последние изменения в информационном поле, управлять постпродажными запросами, повысить качество выполнения операций. 

“В ближайшей перспективе роботы будут становиться все более совершенными и могут применяться для оперативной реакции на события и прогноза развития ситуации. Например, робот может обрабатывать информацию о товаре, который нужно подвести с учетом прогноза его потребления заблаговременно с учетом времени заказа и доставки товара. Такие функции могут быть реализованы только с помощью искусственного интеллекта, которые на сегодняшний день получают широкое распространение”, -  Алексей Захаров, руководитель отдела технологических решений компании-разработчика отечественной RPA-платформы.  

Александр Черников, 
куратор проектов RPA и BI компании «Первый Бит».

Для New Retail