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.
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.
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://nelikvid.biz/katalog/nelikvidnoe-oborudovanie/promyshlennoe-oborudovanie/
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:
И проблемы покупателей:
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.
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.
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
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.
Мы создали полноценный маркетплейс, который уже сейчас включает в себя 6 369 товаров на сайте.
Чем отличается Stock от конкурентов?
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
Laravel 9 (php 8.2)
Orchid
Sanctum
PostgreSQL 15
Vue.js 3
Redis
Nuxt.js
SSR
Docker
WebSocket
Mobile | NDA
Shell
Mobile
Airspector
Mobile | NDA
М.Видео
Mobile
Приложение-сканер товаров с TV
Mobile
Приложение с интеграцией ML
Web
HR-сайт для SOKOLOV
Mobile | В работе
CMstore
Mobile
Приложение для пекарен Хлеб Хмельницкого
Mobile | NDA
Приложение для здоровья CW Clinic
Web | NDA
Samsung
Web | NDA
НЛМК
Mobile | NDA
Интернет-магазин NL Store
Web | NDA
Casio
Web
Маркетплейс нефтяных продуктов Proleum
Web
Крупное федеральное СМИ
Mobile | NDA
Сбер
Web | NDA
Газпром
Web | NDA
Mercedes-Benz
Web | NDA
ERP-система лизинга автопарка
Web | NDA
Aviasales
Web
Транспортная компания №1
Web | В работе
Makita
Mobile | NDA
Rockwool
Mobile
Образовательный проект Easy. Приложение в VK
Web
Имиджевый сайт «Шахтинская плитка»
Web | NDA
Nike
Mobile | NDA
DHL Express
Mobile
Мобильное приложение для АЗС ХТК
Web | Minicase
Аникура
Web | В работе
Русплитка
Web
Образовательный портал Школа гениев
Mobile | NDA
AI-приложение Get Art
Web | Minicase
Интернет-магазин мебели Трио
Web | NDA
Мегафон
Web
Корпоративный портал ЕМС Team
Mobile
Интернет-магазин Bravo
Web
Маркетплейс специалистов Gigoo
Web | NDA
Ecco
Web
Маркетплейс горного оборудования
Mobile | NDA
Бизнес-приложение Жёлтая печать
Mobile
Мобильное приложение для сети аптек «Ваша №1»
Mobile
Программа лояльности Vaillant Group
Расскажите о вашем проекте