Amiga

К кейсам

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://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 тысячи товаров на сайте, количество которых постоянно растет.

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 кейсы

Mobile

Приложение-сканер товаров с TV

Обложка кейса «Приложение-сканер товаров с TV»

Mobile

Приложение с интеграцией ML

Обложка кейса «Приложение  с интеграцией ML»

Mobile | NDA

AI-приложение Get Art

Обложка кейса «AI-приложение Get Art»

Mobile

Мобильное приложение CMstore

Обложка кейса «Мобильное приложение CMstore»

Web

Имиджевый сайт «Шахтинская плитка»

Обложка кейса «Имиджевый сайт «Шахтинская плитка»»

Web | В работе

Makita

Обложка кейса «Makita»

Mobile

Интернет-магазин Bravo

Обложка кейса «Интернет-магазин Bravo»

Web | NDA

Газпром

Обложка кейса «Газпром»

Web | NDA

М.Видео

Обложка кейса «М.Видео»

Mobile

Программа лояльности Vaillant Group

Обложка кейса «Программа лояльности Vaillant Group»

Web

Образовательный портал Школа гениев

Обложка кейса «Образовательный портал Школа гениев»

Web

B2B-сервис по отработке обращений «Авеста»

Обложка кейса «B2B-сервис по отработке обращений «Авеста»»

Web | NDA

Samsung

Обложка кейса «Samsung»

Mobile

Приложение для пекарен Хлеб Хмельницкого

Обложка кейса «Приложение для пекарен Хлеб Хмельницкого»

Mobile

Образовательный проект Easy

Обложка кейса «Образовательный проект Easy»

Web

Маркетплейс специалистов Gigoo

Обложка кейса «Маркетплейс специалистов Gigoo»

Web | NDA

НЛМК

Обложка кейса «НЛМК»

Mobile

Мобильное приложение для АЗС ХТК

Обложка кейса «Мобильное приложение для АЗС ХТК»

Web

Маркетплейс нефтяных продуктов Proleum

Обложка кейса «Маркетплейс нефтяных продуктов Proleum»

Web | NDA

Mercedes-Benz

Обложка кейса «Mercedes-Benz»

Web

Корпоративный портал ЕМС Team

Обложка кейса «Корпоративный портал ЕМС Team»

Web | В работе

Русплитка

Обложка кейса «Русплитка»

Web

Транспортная компания №1

Обложка кейса «Транспортная компания №1»

Web

Travelpayouts

Обложка кейса «Travelpayouts»

Mobile | NDA

Бизнес-приложение Жёлтая печать

Обложка кейса «Бизнес-приложение Жёлтая печать»

Web

Маркетплейс горного оборудования

Обложка кейса «Маркетплейс горного оборудования»

Mobile | NDA

DHL Express

Обложка кейса «DHL Express»

Web

HR-сайт для SOKOLOV

Обложка кейса «HR-сайт для SOKOLOV»

Web | NDA

Мегафон

Обложка кейса «Мегафон»

Web | NDA

ERP-система лизинга автопарка

Обложка кейса «ERP-система лизинга автопарка»

Mobile | NDA

Интернет-магазин NL Store

Обложка кейса «Интернет-магазин  NL Store»

Web

Крупное федеральное СМИ

Обложка кейса «Крупное федеральное СМИ»

Mobile

Мобильное приложение для сети аптек «Ваша №1»

Обложка кейса «Мобильное приложение для сети аптек «Ваша №1»»

Web | NDA

Nike

Обложка кейса «Nike»

Mobile | NDA

Shell

Обложка кейса «Shell»

Web | Minicase

Интернет-магазин мебели Трио

Обложка кейса «Интернет-магазин мебели Трио»

Mobile

Airspector

Обложка кейса «Airspector»

Web | Minicase

Аникура

Обложка кейса «Аникура»

Mobile | NDA

Приложение для здоровья CW Clinic

Обложка кейса «Приложение для здоровья CW Clinic»

Web | NDA

Casio

Обложка кейса «Casio»

Mobile | NDA

Rockwool

Обложка кейса «Rockwool»

Mobile | NDA

Сбер

Обложка кейса «Сбер»

Web

Сайт для туркластера «Арктический»

Обложка кейса «Сайт для туркластера «Арктический»»

Web | NDA

Ecco

Обложка кейса «Ecco»
Хотите связаться с владельцем
компании напрямую?
Дмитрий Тарасов
Дмитрий Тарасов
СЕО

НАПИСАТЬ