Хогвартс маркетплейсов

Частичный обзор работы конструктора тарифов (кейс подписчика) демонстрирует, что функции приоритетной обработки жалоб на отзывы (+0,25% к комиссии) и приоритетной персональной поддержки (+0,75%) вызывают сомнения в своей эффективности.

Не удовлетворяет ещё работа приоритетной персональной поддержки, ну и обработка жалоб на отзывы тоже оставляет ряд вопросов.

Видно что ответы более "человеческие", не ботные, но информативность оставляет желать лучшего.

Да мы в курсе, что раздел отзывов на тех работах, но заявленные сроки не выдерживаются и результат спорный.

И подключение этих опций происходит на 30 - 90 дней без возможности досрочного отключения.
И если у Вас не одежда/обувь, а обороты приличные - дороговато всё равно.

Как долго мы этого ждали.

Теперь можно точечно исправить ситуацию со стоком на малоэффективных складах возвратами.

Раздел на портале: поставки - возврат товаров

Помогут ли самовыкупы?🤔

Топ в ВЧ стал ещё дороже.

Год назад пророчили что выдача станет вся рекламная? Настало это время.

Среднечастотники тоже поглащаются потихоньку.

Будем ещё глубже упарываться в кластера, хорошо что успели запилить сервис по оцифровке рекламы, без полной статистики уже как без глаз.

Улыбаемся и пашем.

В мобильном приложении заказы начали отображаться со значком «оранжевой коробки»

Такая отметка появляется, когда товар был заказан по предоплате, но покупатель его не оплатил или еще не оплатил, либо в случае если товар был отменен покупателем.

Такой заказ отображается у вас в ленте заказов и на что не влияет.

Тезисы от ChatGPT по медотичке Налоговой по НДС для УСН:

Основные изменения и важные тезисы в налоговой сфере для ИП на УСН с 2025 года:

1. Обязанность уплачивать НДС с 2025 года:
• С 1 января 2025 года все ИП и организации, применяющие УСН, становятся плательщиками НДС.
• Если доходы за 2024 год не превышают 60 млн рублей, обязанность по уплате НДС не возникает.
• Для освобождения от НДС не требуется подавать уведомления в налоговые органы.
2. Обязанность исчислять и уплачивать НДС при доходах выше 60 млн рублей:
• Если доходы за 2024 год превысят 60 млн рублей, с 2025 года появляется обязанность уплачивать НДС.
• Освобождение от НДС не распространяется на ситуации, когда ИП выступает налоговым агентом или ввозит товары из-за границы.
3. Пороговые значения доходов:
• В случае превышения дохода в 60 млн рублей в течение 2025 года, ИП должен начать уплачивать НДС с месяца, следующего за месяцем превышения порога.
• Для вновь созданных ИП в 2025 году правила аналогичны: если доходы превышают 60 млн рублей в течение года, они начинают уплачивать НДС с месяца превышения.
4. Специальные ставки НДС:
• Ставка 5% применяется, если доходы за 2024 год составили от 60 до 250 млн рублей.
• Ставка 7% — для доходов от 250 до 450 млн рублей.
• Для доходов выше 450 млн рублей применяется ставка НДС 20% (или 10% для отдельных товаров).
• Ставки 5% и 7% нужно применять не менее 12 кварталов подряд.
5. Выбор ставки НДС:
• ИП может выбрать стандартные ставки (20%, 10%, 0%) или специальные (5%, 7%) в зависимости от структуры затрат и типа покупателей (организации или физические лица).
• Выбор ставки осуществляется самостоятельно, и она указывается в налоговой декларации.
6. Документальное оформление и отчетность:
• ИП, обязанный уплачивать НДС, должен оформлять счета-фактуры и регистрировать их в книге продаж. Для покупателей физлиц можно составлять сводные документы по итогам квартала.
• Декларация по НДС подается в электронном виде до 25-го числа месяца, следующего за кварталом.
7. Применение кассовых аппаратов (ККТ):
• С 1 января 2025 года кассовые аппараты должны поддерживать указание новых ставок НДС (5% и 7%). Если обновления ПО не будет, можно временно продолжить работу с прежними реквизитами.
8. Переходные положения по НДС:
• Если ИП получил аванс до 1 января 2025 года, а отгрузка будет в 2025 году, НДС с аванса не исчисляется, но цена договора будет включать НДС при отгрузке.
9. Налоговые вычеты:
• НДС, исчисленный с авансов, можно заявить к вычету при отгрузке или возврате авансов.
• Налогоплательщики УСН, применяющие ставки 5% или 7%, не могут заявлять вычет по «входному» НДС.

Это ключевые изменения и рекомендации, которые следует учитывать для вашего бизнеса с 2025 года.

Потом сравним с тем, что скажут наши аналитики.

Вышла методичка Налоговой по НДС для УСН.

Изучаем, вернемся позже с основными тезисами.

ЭФИР ЗАВЕРШЕН (ЗАПИСЬ ЗАВТРА)

Подключайтесь по ссылке:
https://t.me/marketplace_hogwarts?livestream

Вопросы сюда👇🏻
https://t.me/marketplace_hogwarts/2852

«Начинается сезон, новогодняя суета растёт в продажах уже с конца сентября. ИИ тут не причем»

В комментариях пишут, что продажи прошлого кейса по нейросетям растут органически и нейросеть тут не причем. Ну что ж… давайте рассмотрим еще одну нишу — одежда.

Ситуация:
новая карточка, мало отзывов по сравнению с конкурентами. Товар выделяется на фоне конкурентов только ценой.

Хронология событий:
Фото 1: Ставим фотографию с фотосессии - средний CTR 2,36
Фото 2: Ставим другую фотографию с фотосессии - средний CTR 2,1
Фото 3: Сгенерировали новую фотографию. Получили рост CTR без снижения цены и без значительного увеличения отзывов - средний CTR 5,9
Фото 4: на сгенерированную фотографию написали текст и чуть снизили цену (плюс еще выходный день) - средний CTR 6,7

Нейросеть:
https://www.midjourney.com

Итог:
на новой карточке с 22 отзывами CTR по главному ключу - 8,5%

Кто-то верит в нейросети, кто-то продолжает делать все своими руками… но результаты есть, и самое интересное, что они быстрые.

Неделю назад мы с командой провели второй интенсив «Нейросети для маркетплейсов». И сейчас вы можете купить запись:

1. Теоретический блок по текстам и анализу конкурентов
2. Теоретический блок по генерации картинок
3. Бонусный блок «Виртульная фотосессия и переодевание модели»
4. Записи онлайн-созвонов «Генерируем карточку товара»

Интенсив поможет вам с нуля разобраться в нейросетях и применять их на практике. Это база, которая нужна каждому менеджеру.

Купить можно до 20.10 23:59
Отдел заботы: @rrizado

🔴АНОНС ЭФИРА:

ЭФИР В ФОРМАТЕ ВОПРОС-ОТВЕТ С ВЫПУСКНИКАМИ ХОГВАРТСА

В эту пятницу (18.10) 18:00 по МСК

https://t.me/marketplace_hogwarts?livestream

Эфир — возможность получить ответы на ваши вопросы с разных точек зрения и освежить свой личный взгляд на проблему. На вопросы будут отвечать:

1. Александр Мазаев — куратор внутренних и внешних обучений компании Хогвартс, а также эксперт по СЕО-оптимизации и рекламным воронкам на ВБ.
2. Выпускники Хогвартса — менеджеры, аналитики, яркие звезды наших обучений, которые отличились.

Как вы любите — когда встречаются олды и новая волна всегда бывает жарко)

— Эфир для всех любителей подискутировать и послушать мысли других опытных менеджеров.
— Вопросы будем разбирать в порядке очереди, их вы можете оставлять в комментариях. Не факт, что успеем разобрать все, поэтому пишите сразу и не зевайте

ВАЖНО: если вы задаете вопрос — ждем вас на эфире, потому что мы не просто даем ответ, а обсуждаем. Будьте готовы дать доп. информацию, цифры и свои мысли.

Эфир: https://t.me/marketplace_hogwarts?livestream

Вопросы в комментариях под этим постом 👇🏻

ЗАПИСЬ ЭФИРА В ФОРМАТЕ ВОПРОС-ОТВЕТ С АВТОРОМ КАНАЛА ХОГВАРТС МАРКЕТПЛЕЙСОВ ЕВГЕНИЕЙ СОКОЛОВОЙ ОТ 13.10.2024

📱 https://www.youtube.com/watch?v=cnPn1HQmjkM
📱 https://vk.com/video-206470947_456239499

Содержание:
00:00 - Вступление.
02:07 - Новые интересные фишки и схемы по рекламе
13:22 - Как работает система по запуску новинок?
21:09 - Как не терять фокус при масштабировании?
28:23 - Как определить зарплату сотрудникам?
31:58 - Как планируется переход к новым налоговым ставкам?
36:04 - Как справиться с выгоранием и взять вдохновение в бизнесе?
40:10 - Был ли опыт отсрочки оплаты блогерам?
41:30 - Где найти хорошего менеджера для Озон?
45:10 - Как выйти на категорийных менеджеров ВБ?
45:45 - Как планируете финансы, исходя из процента выкупа?
01:02:35 - Как легализовать все вопросы по ЧЗ?
01:06:42 - Как закладываются риски повышения курса валют при расчете юнит плана?
01:12:37 - Стоит ли идти в партнерство? Как грамотно идти в партнерство?
01:21:31 - Об оборачиваемости и проценте выкупа
01:22:00 - Какой процент закладывать на маркетинг?
01:22:18 - Как побороть страхи профессионального роста и скачка дохода?
01:23:32 - Какие есть узкие горлышки/основные задачи в разрезе квартала/полугода?
01:29:29 - Есть ли маркетплейсах норма валовой прибыли на менеджера?

Записи предыдущих эфиров по тегу #эфир_хогвартс

Лан, давайте что попроще.

Поднимаем отзыв в ранжировании за счёт его редактирования.

Не джемовый закреп конечно, но уже что то.

1. Перейдите в раздел отзывов и выберите вкладку «Отзывы».
2. Найдите нужный товар и кликните на него.
3. Нажмите кнопку «Дополнить отзыв», оставьте новую оценку и комментарии.
4. Отправьте на модерацию.

Реакции на отзывы проверяли на днях - не работают.

Пы.Сы: для самых хитрожопых - у нас получилось редактнуть только 1 раз)

РЕКОМЕНДАЦИИ

Рассмотрим основные процессы и важные инсайты для селлеров по части механики:

1. FAISS и модели (Models) – Схема показывает использование FAISS и моделей машинного обучения для обработки данных карточек товаров (Cards). FAISS (Facebook AI Similarity Search) — это библиотека, которая ускоряет процесс поиска похожих товаров по векторным представлениям. Это значит, что система рекомендаций активно использует сходства между товарами на уровне данных. Продавцам важно делать карточки товаров как можно более полными и уникальными, чтобы они могли правильно векторизироваться и сопоставляться с другими товарами.

2. Greenplum – Использование аналитической платформы Greenplum для обработки больших объемов данных. Это может включать информацию о покупательской активности, данных по товарам и другой статистике. Продавцы могут улучшить видимость своих товаров в рекомендациях, если будут внимательно следить за эффективностью своих товаров и оперативно корректировать контент.

3. Presets (настройки пресетов):
- For user – Персональные рекомендации для конкретного пользователя на основе его предыдущих действий и интересов. Этот элемент подтверждает, что система рекомендаций работает по принципу персонализации, что особенно важно для возврата покупателей.
- For cluster of users – Рекомендации для группы пользователей с похожими интересами. Если ваш товар интересен определенной целевой группе, он будет рекомендован большему количеству пользователей с аналогичными предпочтениями.
- Similar goods – Рекомендации похожих товаров. Чем лучше у вас проработаны теги и описания товаров, тем больше вероятность, что ваши товары будут предлагаться как похожие в других категориях.
- Associated goods – Рекомендации сопутствующих товаров. Это важная функция для перекрестных продаж. Хорошо настроенные рекомендации сопутствующих товаров могут увеличить средний чек.

4. Reranker и Blender – Эти элементы показывают, что система проходит несколько этапов обработки: Reranker перераспределяет приоритеты товаров, а Blender комбинирует результаты, чтобы предложить пользователю наиболее релевантные варианты. Таким образом, финальные рекомендации зависят от множества факторов, включая как персонализацию, так и общие предпочтения пользователей.

5. Онлайн доранжирование – Это еще один ключевой момент, который указывает на динамическую корректировку рекомендаций на основе онлайн-действий пользователя. Если покупатели проявляют больше интереса к вашим товарам, вероятность того, что они будут рекомендованы другим пользователям, возрастает.

6. Kafka и Statistic Shards – Эти элементы связаны с аналитикой и обработкой больших данных. Kafka собирает данные о действиях пользователей в реальном времени, что помогает системе адаптироваться к изменяющимся предпочтениям покупателей. Продавцам следует отслеживать поведение пользователей в своих категориях и активно управлять ассортиментом, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Выводы для продавцов:
- Персонализация и сопутствующие товары играют большую роль в повышении видимости товаров. Чем лучше проработаны карточки, тем выше шансы появиться в рекомендациях.
- Важно не только ориентироваться на индивидуальных покупателей, но и на целевые кластеры, так как система активно использует групповые рекомендации.
- Продавцам полезно внедрять инструменты для анализа и оптимизации своих товаров, так как система рекомендаций сильно зависит от статистических данных и пользовательской активности.

Таким образом, акцент на качество описаний, актуальность данных (соответствие трендам, по части описания и визуала) и понимание целевой аудитории (анализ популярных запросов, хотя бы) может значительно улучшить позиции товаров в рекомендациях Wildberries.

источник схем:
https://youtu.be/rsLLRyNBk38?si=LCCglnJT_ZEYwCqe

ПОИСК

На схеме показан алгоритм работы поиска на Wildberries. Основные инсайты для продавцов по механике работы:

1. Оффлайн векторизация – Это важный элемент алгоритма, где карточки товаров (Cards) подвергаются векторизации. Этот процесс помогает системе быстрее и точнее находить товары по запросам пользователей. Векторизация позволяет товарам «понимать» их место в поисковой системе, и это значит, что хорошо оформленные карточки с полными данными и характеристиками имеют больше шансов быть ранжированными выше.

2. Онлайн и оффлайн ранжирование – Товары проходят несколько этапов ранжирования, включая оффлайн (на основе предварительных данных) и онлайн ранжирование (на основе активности и запросов пользователей). Это означает, что кроме базовой релевантности, поисковая система учитывает поведение пользователей в реальном времени.

3. Персонализированное переранжирование – Система делает акцент на персонализированное переранжирование запросов, что предполагает, что алгоритм учитывает предпочтения конкретного пользователя на основе его истории действий и поиска. Это ключевой момент, так как товары, адаптированные под целевую аудиторию, могут показываться выше.

4. Майнеры – Процесс отбора и фильтрации данных по запросам. Он также включает в себя "оффлайн фильтр" для формирования так называемых "пресетов" – предварительных настроек для поиска. Селлерам полезно знать, что пресеты могут содержать определенные фильтры и параметры, влияющие на видимость товаров по определенным запросам.

5. Контекстное групповое ранжирование – Этот элемент схемы показывает, что поиск использует группировку данных (S-shards), что помогает системе разделять товары по разным критериям: "тяжелые" (Heavy S-shards), "легкие" (Light S-shards), и "контекстные" группы. Чем больше информации о товаре, тем лучше для системы его понимания и отображения в нужных запросах.

6. События и каталог – Это шаги, которые показывают, что система постоянно отслеживает действия пользователей (через события, такие как клики и просмотры) и обновляет каталог на основе этих данных. Это говорит о том, что активные и популярные товары имеют больше шансов быть выше в результатах поиска.

7. Kafka и User Info – Эти элементы связаны с обменом данными и аналитикой на уровне пользователей. Kafka собирает данные о запросах и действиях, которые затем используются для улучшения персонификации и предсказания предпочтений пользователей. Продавцы могут улучшать свои стратегии, если будут активно следить за поведением пользователей, отзывами и рейтингами своих товаров.

Основные выводы для продавцов:
- Важно оптимизировать карточки товаров с акцентом на описание, характеристики и фотографии, так как система активно использует эти данные для векторизации и ранжирования.
- Также, благодаря динамическому ранжированию и персонализации, важно мониторить и оперативно реагировать на изменения в поведении клиентов и адаптировать свои предложения для разных целевых групп.

Как видите, отслеживать оперативные показатели очень важно, от них напрямую зависит, где ваш товар показан в поиске. Мы для этого пользуемся сервисом WBLeads, с ним держим руку на пульсе по каждому артикулу, и решаем трудности с поисковой выдачей сразу при её возникновении. Ибо всё завязано на простых алгоритмах...

источник схем:
https://youtu.be/rsLLRyNBk38?si=LCCglnJT_ZEYwCqe

Как говорил Задорнов - наберите побольше воздуха.

Сейчас будут длинные посты от нашей пояснительной бригады.

Дисклеймер:

Указанная ниже информация, является нашей интерпретацией опубликованных схем работы Поиска и Рекомендаций на ВБ в канале у Миши создателя Mkeeper.

Мы не гарантируем, что механика работы 1 в 1 сходится с тем как мы это интерпретируем.

Тем не менее, приведённые рекомендации будут полезны 99% селлерам.
Потому что это просто логично и потому, что схема с описанием работы Поиска и Рекомендаций, в очередной раз подтверждает то, о чём мы часто говорим.

Потестили виртуальную примерку на модели.

Что то пошло не так🤔