Разбор кейса: Проблема выгрузки
750 000 товаров

Проблема выгрузки 750 000 товаров
Один из наших клиентов, крупная компания в сфере автозапчастей, столкнулась с серьезной проблемой при выгрузке огромного количества товаров — 750 000 наименований. Это не редкая ситуация для крупных поставщиков, но в данном случае сложности, связанные с качеством и полнотой данных, создали дополнительные преграды на пути к успешной интеграции с маркетплейсами. Рассмотрим подробно, как мы пытались решить этот кейс и какие выводы можно сделать для работы с большими объемами товаров, особенно в такой специфической нише, как продажа автозапчастей на маркетплейсах.
Проблема: Огромное количество товаров и низкое качество данных
Категория автозапчастей включает множество уникальных деталей, каждая из которых имеет свои особенности и спецификации. Наш клиент столкнулся с тем, что его текущая база данных содержала 750 000 наименований, однако большая часть карточек товаров автозапчастей на маркетплейсе автозапчастей была общей, с минимальным количеством характеристик. Это привело к тому, что товары плохо индексировались, имели низкие рейтинги и, как следствие, не продавались.
Изначально задача клиента заключалась в простой выгрузке ассортимента на маркетплейс ОЗОН из Яндекс.Маркет (ЯМ). Однако карточки товаров автозапчастей оказались недостаточно информативными, переносить по сути было нечего.
Попытка исправить ситуацию: выгрузка характеристик через фид сайта
Мы предложили выгрузить характеристики товаров через фид с сайта клиента, предполагая, что там может быть больше данных. Однако при детальной проверке оказалось, что даже этот источник был неполным. Многие товары не имели нужных спецификаций, таких как точные размеры, совместимость с моделями автомобилей или дополнительные технические параметры. Это особенно критично, когда речь идет о продаже автозапчастей на маркетплейсах, где точные данные, например для автозапчастей для иномарок, играют важную роль.
Решение: сбор данных из разных источников
Мы понимали, что единственный способ исправить ситуацию — это собрать данные из различных источников и объединить их в одну полноценную базу. Благодаря нашим возможностям в DataBird, мы предложили клиенту интеграцию данных с других источников: поставщиков, производителей, публичных баз данных. Это позволило бы заполнить недостающие характеристики и создать качественные карточки товаров автозапчастей.
Однако проблема заключалась в том, что клиент первоначально выбрал стратегию выгрузки в больших объемах, не акцентируя внимание на качестве данных. Как показала практика, фокус на количестве, а не на качестве привел к снижению продаж и эффективности размещения товаров на маркетплейсе автозапчастей.
Ключевая рекомендация: использование PIM-системы
Для работы с таким большим ассортиментом автозапчастей необходимы специализированные решения. Мы порекомендовали клиенту внедрение PIM-системы (Product Information Management). PIM позволяет управлять всеми характеристиками товаров централизованно, сохраняя структуру данных и обеспечивая их полноту на всех площадках, куда осуществляется выгрузка.
Такое решение необходимо было внедрять с самого начала, чтобы избежать потерь данных и ошибок при выгрузке. Работа через PIM-систему помогает поддерживать актуальность и полноту данных о товарах, что особенно важно для таких объемов, как 750 000 наименований, включая автозапчасти для иномарок.
Вывод
Этот кейс наглядно показал, что выгрузка огромного ассортимента требует не только технической подготовки, но и тщательной работы с данными. Фокус на качестве данных и их полноте — это основа успешных продаж на маркетплейсах, особенно в категории автозапчастей.
Для работы с таким ассортиментом, как 750 000 товаров, необходимо внедрять передовые решения вроде PIM-систем, и начинать это нужно с самого начала, чтобы избежать потерь и обеспечить успешную выгрузку на маркетплейсы и на маркетплейс автозапчастей.
Следите за нами в Telegram
Еще статьи
    Попробуйте бесплатно
    безопасно, надежно, быстро