Анастасия Кинжигалиева, |
Эксперт с 10 летним опытом в e-commerce на рынках DIY, food, fashion. В 2025 году обеспечила достижение планового показателя операционной прибыли в онлайн-каналах.
Маркетплейсы, на которых представлен селлер:
Сайт: RALF RINGER
Секция 1.2. Стратегии адаптации в эпоху высоких комиссий и новых правил
Как сохранить плановую маржинальность канала в условиях роста комиссий со стороны маркетплейсов ТЕЗИСЫ:
Решение:
1. Точная юнит-экономика и оптимизация расходной части
Кейс 1: несмотря на наличие индивидуальных условий пересчитали экономику на основании оферты. Также включили % потери товаров из-за порчи товарного вида
Результат: определили плановый показатель рентабельности по каждой площадке.
Кейс 2: разобрали все статьи, по которым начислялись штрафы.
Результат: экономия до 2 млн в месяц на штрафах
2. Оптимизация работы с товарными остатками
Кейс 1: выбор FBS в приоритете. Подключили Экспресс + Click & Collect . Настроили автоматический просчет FBO под каждую площадку на основании внутренних правил (остаток, скорость продаж, наличие)
Результат: после подключения Экспресс моделей получили доп.выручку 10% от GMV
Кейс 2: управление возвратами. В обувном бизнесе средний % выкупа на маркетплейсах от 25 до 50%. Мы расширили таблицы размеров с замерами по стельке, добавили характеристики с полнотой моделей. Результат: средний % выкупа Ральф Рингер 40%
3. Автоматизация процессов
Кейс 1: внедрили автоматическое ценообразование на основе внутренних правил
Результат: соблюдаем ценовое позиционирование и маржинальность каналов
Кейс 2: используем софт для управления рекламными ставками и исключили из платной рекламы брендовые запросы
Результат: сэкономили бюджет на брендовых запросах и понизили ДРР до 10%
Кейс 3: автоматизировали процесс по загрузке фото на маркетплейсы через скрипт, который обрабатывает фото с медиахранилища в соответствии с заданным алгоритмом и правилами площадок.
1. Точная юнит-экономика и оптимизация расходной части
Кейс 1: несмотря на наличие индивидуальных условий пересчитали экономику на основании оферты. Также включили % потери товаров из-за порчи товарного вида
Результат: определили плановый показатель рентабельности по каждой площадке.
Кейс 2: разобрали все статьи, по которым начислялись штрафы.
Результат: экономия до 2 млн в месяц на штрафах
2. Оптимизация работы с товарными остатками
Кейс 1: выбор FBS в приоритете. Подключили Экспресс + Click & Collect . Настроили автоматический просчет FBO под каждую площадку на основании внутренних правил (остаток, скорость продаж, наличие)
Результат: после подключения Экспресс моделей получили доп.выручку 10% от GMV
Кейс 2: управление возвратами. В обувном бизнесе средний % выкупа на маркетплейсах от 25 до 50%. Мы расширили таблицы размеров с замерами по стельке, добавили характеристики с полнотой моделей. Результат: средний % выкупа Ральф Рингер 40%
3. Автоматизация процессов
Кейс 1: внедрили автоматическое ценообразование на основе внутренних правил
Результат: соблюдаем ценовое позиционирование и маржинальность каналов
Кейс 2: используем софт для управления рекламными ставками и исключили из платной рекламы брендовые запросы
Результат: сэкономили бюджет на брендовых запросах и понизили ДРР до 10%
Кейс 3: автоматизировали процесс по загрузке фото на маркетплейсы через скрипт, который обрабатывает фото с медиахранилища в соответствии с заданным алгоритмом и правилами площадок.