Выросли в объемах в 5 раз за месяц за счет работы с отгрузками, ценообразованием и рейтингом. Кейс продавца одежды на WB

Фото: KOSIM / Фотобанк Лори

BI&BI — ИП по торговле женской одеждой на Wildberries (вязаные свитера и юбки). Объем заказов на 25 сентября составлял 3,67 млн руб. Через месяц  — 17,27 млн руб. 

Как удалось достичь таких результатов? Рассказывает Максим Логинов, CEO комплексной платформы управления e-com JVO.

Начальный этап

На первом этапе работы были выявлены три главные проблемы:

• Плохая оборачиваемость всех SKU, которая не попадала в идеальную оборачиваемость маркетплейса.
• Снижающийся процент выкупа — менее 30%, а по некоторым артикулам — менее 5%. Проблема затронула 45% SKU.
• Ценовой дисбаланс. Одни товары имеют низкую маржинальность, другие — завышенную цену в сравнении с конкурентами.
• В работе с отзывами случались ошибки в ответах бренда, которые иногда не совпадали с отзывами по смыслу.

Также одной из частых проблем с добавлением в корзину и выкупом на последнем этапе воронки продаж оказался неприятный запах. Он был вызван залежалостью товара на складах. Это в свою очередь было связано с некорректной оборачиваемостью.

Все группы проблем оказались взаимосвязаны. Товар лежал на одних складах маркетплейса, когда мог бы продаваться с других. Это негативно влияло на кэш-флоу (денежный поток) компании, понижало позиции карточек в рейтинге и повышало операционные расходы.

Плохая оборачиваемость снижала активность покупателей в отзывах и вопросах, доверие новых клиентов и конверсии в корзину падали, при этом количество негативных отзывов в общем соотношении росло. Это, в свою очередь, снижало процент выкупа товаров с ПВЗ, что также плохо влияло на рейтинг и ранжируемость.

Ценовой дисбаланс и неучастие в акциях делали карточки непривлекательными и невидимыми для покупателей по сравнению с конкурентами.

Решения

Выявленные проблемы затрагивали финансы, логистику и рейтинг.

1. Рейтинг и отзывы

Самые срочные, но быстрые по исполнению задачи касались рейтинга и работы с отзывами. 

Ранее селлер отвечал на отзывы регулярно, но недостаточно активно — один раз в три дня —  в то время как конкуренты быстрее закрывали возражения и отвечали на негатив. Из-за этого рейтинг артикулов снижался. 

Внутренний инструмент WB "баллы за отзывы" оказался на практике слишком дорогим для закрытия негатива и применялся очень ограниченно. 

Для оперативных ответов был подключен бот на основе ChatGPT. Небольшая ручная корректировка сделала ответы более точными и, в итоге, правильная и своевременная реакция бренда на вопросы клиентов сняла накопившиеся возражения и положительно повлияла на рейтинг.

Сами ответы стали более индивидуальными, максимально открытыми и дружелюбными.

2. Ценообразование

Задав необходимые параметры себестоимости и маржинальности, селлер приступил к активному участию в акциях и детальному конкурентному анализу. 

Себестоимость складывали так: цена закупки + фулфилмент + доставка. В последнее время себестоимость увеличивает также платная приемка WB.

Маржинальность рассчитывалась из процентного соотношения: сумма продаж — все комиссии — себестоимость — внешняя реклама — внутреннее продвижение. 

Снижение цены для одних SKU позволило нарастить заказы, выручку и ликвидировать остатки на складах. Повышение цены для других улучшило маржинальность. Оборачиваемость большинства артикулов выросла.

Постепенно начали формироваться оптимальные цены на товар, которые поддерживают общий баланс бизнеса в положительном диапазоне.

3. Реклама

Одновременно с участием в акциях были избирательно включены рекламные кампании для разных товаров. Это стало решающим фактором роста продаж для одних и повышения маржинальности для других артикулов.

Например, рекламные кампании позволили нарастить объемы продаж твидовых мини-юбок с 206 до 230 тыс. руб. в месяц, хотя этот артикул считался отстающим по большинству метрик:

А для вязаных свитеров рекламные кампании и акции повысили маржинальность. Не очень заметно, но ощутимо при возросшем объеме заказов:

Для повышения конверсий в просмотры, корзину и в заказ селлер подключил внутреннюю рекламу площадки. При этом он отслеживал креативы с разными фото и выбирал наиболее конверсионные для показов с целевым CTR выше 5%.

В качестве внешней рекламы подключались группы ВК, а также блогеры — как по бартеру, так и по оплаченным рекламным публикациям. 

Включение акций и рекламных инструментов повысило первичные конверсии, а затем увеличило продажи и количество позитивных отзывов, что повлияло на рейтинг и лояльность аудитории. Ценовая политика синхронизировалась с рынком.

4. SEO-продвижение

С ростом клиентской базы и подключением конкурентного анализа появились задачи по SEO-продвижению.

Была начата постепенная всесторонняя оптимизация всех артикулов по наименованиям, описаниям и характеристикам с помощью искусственного интеллекта: анализировали все артикулы конкурентов и категории, генерируя наиболее частотные описания.

Машинные алгоритмы, синхронизированные с приоритетами поисковой выдачи Wildberries, подобрали оптимальную стратегию продвижения, которая продолжает воплощаться.

Эта стратегия заключается в комплексном учете и работе со следующими факторами:

• Конкурентный анализ: мониторинг ключевых запросов и позиций конкурентов, а также их продаж и отзывов, чтобы понимать, какие товары получают больше внимания.
• SEO карточек товара: особое внимание уделяется заполнению раздела "Характеристики".
• Качественные детализированные фото.
• Быстрые и квалифицированные ответы на отзывы и вопросы.
• Ценовой конкурентный анализ, подключение и выход из акций, а также корректировки цен с учетом оборачиваемости и остатков.
• Постоянный мониторинг основных метрик (CTR, CPC) и корректировка дальнейших действий. 

Даже применение ручных технологий продвижения дало прирост по многим показателям.

5. Логистика

По результатам всестороннего анализа было решено отгружать топовые товары на основные склады, а для артикулов с более низкими оборотами постепенно расширять географию складов для новых поставок.

Вместе с ростом позиций селлера в рейтинге Wildberries, продаж и регионального присутствия (включая Казахстан и Белоруссию), возникла потребность в увеличении объемов поставок отдельных артикулов.

Контроль остатков и оборачиваемости выявил группу артикулов с повышенным спросом, которым регулярно грозил out-of-stock на большинстве складов. 

Выделив самые ходовые товары и отследив общие динамику и метрики, селлер спрогнозировал необходимый объем на высокий сезон, и принял решение о разделении производств. Все запланированные инвестиции были пущены в наращивание поставок и выручки наиболее успешных моделей.

Результаты

За 30 дней объем заказов вырос почти в пять раз — с 3,67 млн руб. до 17,27 млн руб. Рост составил 13,6 млн руб.

Оборачиваемость составила 54 дня и вплотную приблизилась к оптимальной для маркетплейса.

На данный момент селлер работает над внедрением автоматизации процессов с помощью ИИ. Это позволит сделать процесс улучшения карточек более гибким, минимизировать количество ошибок, а также вовремя реагировать и понимать точные причины падения такого важного показателя, как, например, тренд заказов.