Как мы создали первый маркетплейс невостребованного оборудования в России. Кейс Stock

Web

Hola, Amigos! На связи агентство продуктовой разработки Amiga. Сегодня расскажем, как мы создали сервис объявлений Stock для продажи неликвидного горного оборудования и запчастей, а также внедрили ML-систему, которая в несколько раз ускорила процесс создания карточек товаров.

О клиенте

АО «Горные машины» — ведущий поставщик оборудования и запчастей для горнодобывающей промышленности России. Компания работает с 27 заводами, предлагая широкий ассортимент решений для добычи, переработки и транспортировки руды.

В компанию регулярно поступали сотни писем на почту со списками неликвидного оборудования от компаний-партнеров. Списки были разнородные по содержанию и форматам: pdf, excel или еще хуже — текстом в письме. Их приходилось фильтровать вручную, что отнимало много времени у менеджеров.  

Для ускорения работы заказчик решил создать полноценный маркетплейс, который автоматизировал бы процесс сбора и обработки данных. Мы подключились к этой задаче и разработали систему для фильтрации оборудования из всех списков, что когда-либо присылали на почту, и выстроили удобные бизнес-процессы для управления маркетплейсом. 

Как устроен рынок

В основном компании продают неиспользуемое оборудование через:

1. Рассылку списков потенциальным клиентам,

2. Размещение объявлений на собственных сайтах,

3. Использование сторонних площадок.

Мы провели исследование порталов и досок объявлений и выяснили, что у многих есть отдельные страницы на собственных сайтах с неликвидами, смотрите сами: 

https://www.zid.ru/uslugi/prochie-uslugi/realizatsiya-nevostrebovannogo-imushchestva/ 

https://www.ueip.ru/sites/illiquid/lists/list1/allitems.aspx

https://www.b2b-center.ru/search-tender/sell-prodazha-nelikvidov/#search-result

https://conf-sys.ru/liquid

https://nelikvid.biz/katalog/nelikvidnoe-oborudovanie/promyshlennoe-oborudovanie/

https://eho-ooo.ru/

https://visa-gienger.ru/action/nelikvid

https://surplus.severstal.com/

https://semm.ru/dopolnitelnoe-oborudovanie/nelikvidy/?ysclid=lzr3jo805a690519840

При анализе рынка мы выявили основные сложности продавцов:

  • Поиск затруднен из-за смешения предложений неликвида с новым оборудованием.
  • Снабженцы могли бы сэкономить время и деньги компании, но искать необходимые неликвиды долго и сложно.
  • Отсутствие прозрачности: на порталах объявлений непонятно, кто был заинтересован оборудованием. Возможные покупатели могут взять контакт, но сложно определить, что он пришел с конкретного объявления.
  • Покупатели хотят быть уверены в работоспособности оборудования, а продавцы не могут предоставить гарантий за неликвидную продукцию.
  • Часто покупатели хотят доставку товаров, но находятся далеко от склада, а высокие расходы на логистику экономически невыгодны для продавцов.
  • Платные порталы с объявлениями практически не приводят клиентов.

И проблемы покупателей: 

  • На порталах объявлений продавцы не отвечают на сообщения или звонки.
  • Компании, продающие неликвидное оборудование, часто не предоставляют доставку, поэтому покупатели вынуждены организовывать ее самостоятельно.
  • Покупатели неликвидного оборудования рискуют получить его в нерабочем состоянии, поэтому требуется дополнительная проверка.

Нашей задачей стало — создать систему, которая упростит процесс продажи и покупки для продавцов и покупателей неликвидного оборудования, за исключением непосредственной сделки и юридического оформления. Сервис берет на себя автоматизацию поиска, подбора необходимого оборудования и проверки контрагентов.

Цель MVP — связать заинтересованных покупателей с продавцами посредством создания UX-дизайна сервиса для комфортного поиска оборудования и коммуникации с продавцами и самое главное привлечения целевой аудитории на сервис.

Реализация

В MVP входил следующий функционал: 

Первый релиз: 

1. Личный кабинет,

2. Публикация объявления, 

3. Возможность написать продавцу,

4. Поиск товара, 

5. Фильтрация товара.

За 2 недели благодаря SEO-продвижению и закупке ссылок удалось привлечь 3160 уникальных пользователей. 

Второй релиз:  

1. Регистрация, 

2. Проверка компаний по ИНН,

3. Расчет доставки, 

4. Обращение в поддержку,

5. Раздел «Избранное».

После второго релиза мы автоматизировали загрузку объявлений и внедрили ML-модель для прогнозирования конечных категорий товаров — она автоматически определяет, к какой группе или разделу относится новый товар. 

Сложность реализации ML-модели

Для корректной работы ML-модели нужно ее обучать на примерах эталонных карточек товаров. Команда контент-менеджеров вручную заполняла значения, которые затем отправлялись в ML-модель для тестирования и внесения корректировок. В итоге мы создали 200 эталонных карточек, на которые ушло 876 часов.

В работе у команды было больше 1500 товаров в разных форматах и таблицах. Мы привели все в единый вид и совместно со специалистами по горному оборудованию сделали из списков понятный каталог с карточками, которые заполнили техническими характеристиками и загрузили на сайт. На основе этих карточек и будет обучаться ML-модель. Также создали структуру категорий и подкатегорий до 4 уровня вложенности — это значит, что товары упорядочены в систему, где сначала выделяются основные категории, затем уточняются подкатегориями, и так далее до четырех уровней. Например:

Категория: Оборудование для добычи

  • 1-й уровень подкатегории: Буровое оборудование
  • 2-й уровень подкатегории: Глубоководные буровые установки
  • 3-й уровень подкатегории: Установки для бурения на глубину более 500 метров
  • 4-й уровень подкатегории: Буровые установки для работ в условиях высокой температуры

Такой подход помогает пользователям легко находить нужный товар в системе.

Бета-версия ML-модели находится в промышленной эксплуатации у контент-отдела «Горных Машин» и с 85% вероятностью прогнозирует конечные категории товаров. Например, если продавец загружает информацию о товаре, модель распознает, что это «запасная часть» или «обогатительное оборудование», и перемещает его в нужный раздел — это существенно увеличило скорость заполнения карточек товара. Сейчас занимаемся обучением ML для предсказания свойств и атрибутов товаров.

В третьем релизе сделали проект полноценным маркетплейсом и внедрили дополнительные функции для удобства пользователя:

1. Отзывы,

2. Оценки, 

3. Функцию посмотреть товары на карте.

На этом этапе мы поняли, что большой частью неликвидных товаров на складах являются запчасти, поэтому сделали для них отдельный раздел.

Результаты

Мы создали полноценный маркетплейс, который уже сейчас включает в себя 6 369 товаров на сайте.

Чем отличается Stock от конкурентов?

  • Быстрая регистрация: без звонков менеджеров и долгого ожидания подтверждения заявки.
  • Бесплатный сервис: у конкурентов сбор — 7% с каждой сделки.
  • Гибкая фильтрация до 4 уровней вложенности: поиск нужных товаров стал быстрее и проще.
  • Удобный поиск с подсказками.
  • Отображение товаров и складов на карте для оценки логистики.
  • ML-система, упрощающая добавление товаров в 10 раз.

Планы

  • Запуск ML-модели для пользователей, которая будет обрабатывать данные в реальном времени и предсказывать категорию, атрибуты и характеристики при загрузке товара.
  • Интеграцию со Сбер ID для авторизации и оплаты.
  • Авторизацию по номеру телефона.
  • Улучшение фильтров для более точного поиска по техническим характеристикам.
  • Разработку административной панели для контент-отдела.
  • Введение тарификации — пока сервис остаётся бесплатным.
  • Предоставление аренды оборудования для ИП.
  • Мэтчинг запчастей и товаров. ML-модель будет рекомендовать товары в карточке товара «Запчасти».

Команда

Ярослав Ясаков

Руководитель проекта

Евгений Шмулевский

Backend-разработчик

Павел Лизогубов

Системный аналитик

Сергей Хорищенко

Системный аналитик

Алиса Коршунова

Системный аналитик

Антон Горохов

Teamlead backend

Иван Цимбал

Devops

Руслан Ревель

TeamLead Frontend

Арсений Захаров

TeamLead

Андрей Григорьевых

Frontend-разработчик

Татьяна Жолобова

Frontend-разработчик

Олег Коваленко

QA

Роман Марков

QA

Игорь Мельников

TeamLead Frontend

Леонид Никулин

Арт-директор

Тимур Краско

Тестировщик

Технологии

Laravel 9 (php 8.2)

Orchid

Sanctum

PostgreSQL 15

Vue.js 3

Redis

Nuxt.js

SSR

Docker

WebSocket

Другие проекты

Mobile | NDA

Shell

Shell

Mobile

Airspector

Airspector

Mobile | NDA

М.Видео

М.Видео

Mobile

Приложение-сканер товаров с TV

Приложение-сканер товаров с TV

Mobile

Приложение с интеграцией ML

Приложение  с интеграцией ML

Web

HR-сайт для SOKOLOV

HR-сайт для SOKOLOV

Mobile | В работе

CMstore

CMstore

Mobile

Приложение для пекарен Хлеб Хмельницкого

Приложение для пекарен Хлеб Хмельницкого

Mobile | NDA

Приложение для здоровья CW Clinic

Приложение для здоровья CW Clinic

Web | NDA

Samsung

Samsung

Web | NDA

НЛМК

НЛМК

Mobile | NDA

Интернет-магазин NL Store

Интернет-магазин  NL Store

Web | NDA

Casio

Casio

Web

Маркетплейс нефтяных продуктов Proleum

Маркетплейс нефтяных продуктов Proleum

Web

Крупное федеральное СМИ

Крупное федеральное СМИ

Mobile | NDA

Сбер

Сбер

Web | NDA

Газпром

Газпром

Web | NDA

Mercedes-Benz

Mercedes-Benz

Web | NDA

ERP-система лизинга автопарка

ERP-система лизинга автопарка

Web | NDA

Aviasales

Aviasales

Web

Транспортная компания №1

Транспортная компания №1

Web | В работе

Makita

Makita

Mobile | NDA

Rockwool

Rockwool

Mobile

Образовательный проект Easy. Приложение в VK

Образовательный проект Easy. Приложение в VK

Web

Имиджевый сайт «Шахтинская плитка»

Имиджевый сайт «Шахтинская плитка»

Web | NDA

Nike

Nike

Mobile | NDA

DHL Express

DHL Express

Mobile

Мобильное приложение для АЗС ХТК

Мобильное приложение для АЗС ХТК

Web | Minicase

Аникура

Аникура

Web | В работе

Русплитка

Русплитка

Web

Образовательный портал Школа гениев

Образовательный портал Школа гениев

Mobile | NDA

AI-приложение Get Art

AI-приложение Get Art

Web | Minicase

Интернет-магазин мебели Трио

Интернет-магазин мебели Трио

Web | NDA

Мегафон

Мегафон

Web

Корпоративный портал ЕМС Team

Корпоративный портал ЕМС Team

Mobile

Интернет-магазин Bravo

Интернет-магазин Bravo

Web

Маркетплейс специалистов Gigoo

Маркетплейс специалистов Gigoo

Web | NDA

Ecco

Ecco

Web

Маркетплейс горного оборудования

Маркетплейс горного оборудования

Mobile | NDA

Бизнес-приложение Жёлтая печать

Бизнес-приложение Жёлтая печать

Mobile

Мобильное приложение для сети аптек «Ваша №1»

Мобильное приложение для сети аптек «Ваша №1»

Mobile

Программа лояльности Vaillant Group

Программа лояльности Vaillant Group
Хотите связаться с владельцем
компании напрямую?
Дмитрий Тарасов
Дмитрий Тарасов
СЕО

НАПИСАТЬ