В НГТУ НЭТИ разрабатывают систему искусственного интеллекта для работы на маркетплейсах

09.09.2022 172

Выпускник факультета бизнеса Новосибирского государственного технического университета НЭТИ Дмитрий Сичкарёв создал платформу Jarvis, которая поможет мелким предприятиям России проводить автоматическую аналитику продаж на маркетплейсах и эффективно рассчитывать себестоимость своего товара.

«Когда я заканчивал магистратуру, решил для себя писать диссертацию по программе «Стартап как диплом», потому как ранее у меня уже был проект по маркетплейсам с моим партнером. Мы консультировали поставщиков при их выходе на маркетплейсы и при сопровождении продаж, то есть помогали оформлять карточки товаров, продвигать товары и прочее. Это была как консалтинговая услуга, где мы самостоятельно, вручную помогали организациям и предпринимателям. В конце осени мы закрыли этот проект, и уже в начале этого года я решил этот стартап усовершенствовать, сделать в электронном варианте. На данный момент у проекта есть MVP — упрощенная модель в MS Excel, которая позволяла считать для поставщиков цены на товар с учетом закладываемой маржинальности и себестоимости, а также подобранного системой ценового сегмента. Иными словами, модель рассчитывает экономику товара перед выходом на маркетплейс, чтобы понять, с какой ценой выгоднее продаваться. Также модель позволяет анализировать рыночную нишу, для этого необходимо выгрузить статистические данные по рассматриваемой нише. Модель считает основные внешние показатели, то есть объем рынка, уровень конкуренции, проводит сегментарный анализ и так далее. Особенность модели в том, что, помимо расчета показателей, она формирует рекомендации по работе с товарной нишей, чтобы пользователю было понятнее, какой товар выбрать, какую цену установить, какой более выгодный и удобный вариант продвижения товара выбирать для себя», — прокомментировал Дмитрий Сичкарёв.

По словам разработчика, целевой аудиторией проекта являются поставщики маркетплейсов — маленькие фирмы или индивидуальные предприниматели, которые только начинают торговать на маркетплейсах.

«В связи с тем, что крупные фирмы уже знают алгоритм работы и имеют свой штат сотрудников, мелкие фирмы больше нуждаются в поддержке с момента начала работы с маркетплейсами. Особенно это касается самозанятых и ИП, которые создают что-то своими руками, на начальном этапе они, как правило, не имеют сотрудников, которые занимались бы ведением продаж на маркетплейсах. В таком случае они могут обратиться к нашему сервису Jarvis, чтобы облегчить работу и сэкономить время. Конечно, уже существуют подобные сервисы, например, как MPStat, которые на условиях подписки предлагают аналитику продаж. Но у них не всегда понятный и простой интерфейс, как и у многих подобных сервисов. Условно, если им будет пользоваться продавец, у которого уже есть высшее образование в сфере бизнеса, он разберется в этой системе, а если пришел новичок, то ему приходится дополнительно осваивать работу с подобными сервисами аналитики. Наша же идея заключается в том, что наш сервис в виде персонального электронного ассистента сможет анализировать продажи на маркетплейсах, но при этом результат аналитики будет иметь рекомендательный характер: как продвинуть товар в поисковой выдаче, какую цену поддерживать, когда отгрузить новую партию и так далее. То есть, опираясь на наш сервис, вы можете с минимальными рисками зайти в нишу, в которой легче раскрутить ваш товар», — добавил Дмитрий Сичкарёв.

На данный момент сформировалась команда, в состав которой входят основатель проекта, маркетолог и 4 разработчика. Подана заявка на грант «Студенческий стартап», который выделяет на студенческие проекты по миллиону рублей на год для дальнейшего развития. Разработан сайт, где представлен базовый функционал MVP, прописанный в магистерской диссертации основателя проекта.

 

Источник: Управление информационной политики Новосибирского государственного технического университета




Назад к списку


Добавить комментарий
Прежде чем добавлять комментарий, ознакомьтесь с правилами публикации
Имя:*
E-mail:
Должность:
Организация:
Комментарий:*
Введите код, который видите на картинке:*