Giperplace - E-COM система для автоматизации работы с маркетплейсами

Заказчик:
ООО "Гипер"
Руководитель проекта со стороны заказчика
Поставщик
ООО "Гипер"
Год завершения проекта
2024
Сроки выполнения проекта
декабрь, 2023 — август, 2024
Масштаб проекта
6400 человеко-часов
Цели

Цель проекта – автоматизировать внутренние процессы нашей компании (ООО «Гипер») по работе с маркетплейсами (Ozon, Wildberries, Yandex, МегаМаркет и др) с большим объемом данных (магазины, склады, SKU) таким образом, чтобы все процессы (от создания карточки, до продаж и финансового учета) были автоматизированы, в том числе и процессы складской обработки. 

Все процессы должны быть прозрачны, гибко настраиваемы, хранить историю обмена, а также обеспечить безопасный и быстрый обмен.

Результаты

Система внедрена и запущена для внутреннего заказчика (ООО «Гипер»). 

На сегодняшний день имеем полностью автономную систему, которая обеспечивает обмен с гибкими настройками по всем складам, площадкам и магазинам, предоставляя на витрины актуальную информацию по остаткам и ценам, обеспечивая обмен заказами и статусами. 

Также автоматизированы рабочие места склада, где формирование отгрузочных этикеток, документов и актов приема-передачи так же происходит автоматизировано. 

Реализована автоматизация работы с динамическим ценообразованием, работа с акциями и продвижением, работа с отзывами и вопросами клиентов. 

Настроена система логирования, система аларм-тикетов и уведомлений, несколько уровней защиты как хранения данных, так и анализа получаемых данных (например, защита от некорректных цен продажи – «карантин цен»)

Уникальность проекта

На сегодняшний день на рынке большое количество предложений по автоматизации работы с маркетплейсами, но все они заточены под малый (или средний) бизнес. Мы не смогли найти на рынке готового решения, позволяющего бы работать с такими объемами данных как у нас.

Наша система  GiperPlace заточена под работу с большим объемом данных и обеспечивает высокоскоростной обмен с учетными системами. 

На сегодняшний день система обеспечивает обмен для каждого подключенного клиента с более чем 100 магазинами (более 3 000 000 SKU) на маркетплейсах, и способна обрабатывать до 10 000 заказов в минуту. При этом скорость полного цикла обмена (от получения заказа с одной площадки, до попадания его в систему и изменению остатка на всех остальных площадках) менее 1 минуты.

Использованное ПО

Виртуальные сервера на Ubuntu, OpenVPN, phpShtorm, GitHub

Сложность реализации

На протяжении проекта основная сложность заключалась в том, что все внутренние процессы работы с маркетплейсами меняются стремительно. Аналогичные изменения вносятся и в API площадок. Подстраиваться приходилось «на ходу» и на протяжении проекта многие модули могли переделываться по несколько раз, либо вообще терять свою актуальность в ходе работы. А после запуска системы и полной автоматизации рабочих мест – важно было полностью исключить «простой» системы. Цена простоя могла стоить до 2 млн рублей в час

Описание проекта

Наша компания (ООО «Гипер») на протяжении многих лет занимается продажей и дистрибуцией бытовой техники и электроники во всех онлайн-каналах России и Странах СНГ. Не имея полной автоматизации всех процессов обработки заказа, мы бы не смогли добиться таких результатов продаж. Именно поэтому мы и начали разрабатывать и внедрять у себя данный проект по автоматизации. Система GiperPlace поддерживает все возможные схемы работы с маркетплейсами – FBS, FBO, RealFBS/DBS, Ex[ress и позволяет в кратчайшие сроки запустить и автоматизировать продажи на всех маркетплейсах РФ и стран СНГ – Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет, МегаМаркет, М.Видео и многих других. Автоматизация подразумевает под собой все процессы работы с площадками: от создания карточек товара на витринах, передачи остатков и цен, обработки заказа, до самого финального шага – автоматизация процессов обработки на складе и отправка заказа получателю

Процесс внедрения велся поэтапно: мы начинали с самых крупных и значимых площадок, двигаясь «от большего к меньшему», площадка за площадкой. Делили весь процесс работы с площадкой на этапы и отделы внутри компании, отвечающие за данный этап и совместно с коллегами прорабатывали стратегию внедрения. Тут мы также придерживались правила «от большего к меньшему» - автоматизируя сначала самые критичные и ресурсоемкие этапы, позволяя коллегам высвободить силы и время на решение «не рутинных» задач. Так были автоматизированы – процессы передачи заказов в 1с, обмен статусами заказа, обмен остатками и ценами, работа со складскими этикетками и грузовыми местами. После чего перешли к уже менее критичным задачам – как автоматизация возвратов, чатов, акций, рекламных кампаний и так далее до тех пор, пока не будут реализованы все потребности компании.

География проекта

Так как онлайн-площадки не ограничивают географию проекта, то и функционирование продукта не ограничивается каким то регионом.Головной офис компании Гипер находится в Санкт-Петербурге и именно в этом городе ведется разработка и внедрение проекта. Но мы имеем большое количество региональных складов – например Москва, Иркутск, Чита, Екатеринбург и другие, стремясь обеспечить самые быстрые сроки доставки для конечного покупателя. А проект GiperPlace нам в этом помогает, обеспечивая автоматизированную работу всех складов и позволяя работать с неограниченным количеством складов по остаткам и заказам.

Дополнительные презентации:
giperplace.pdf
Коментарии: 4

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Александр Сырнов
    Рейтинг: 5
    ООО "КЦ "ЭДИСОН"
    Руководитель ИТ
    13.11.2024 16:57

    Подскажите, а как Вы обошли проблему с многосоставными заказами, когда его нужно "разбить" на отправления кратно коробам, учитывая габариты товара и вес отправления?У меня склад уже 2 года такие заказы в ручном режиме обрабатывает, подгоняя отправления под фактически сформированные короба отправлений.Вопрос актуален, если у Вас это эксплуатируется.Спасибо.

    • Алексей Смирнов Александр
      Рейтинг: 81
      ООО "Гипер"
      Директор по ИТ
      13.11.2024 17:39

      Добрый день. Это и правда очень "узкое" место, ведь изменить состав отправлений после разбивки уже невозможно (т.е. нет права на ошибку при разбивке). При этом, площадки могут штрафовать за полу-пустые короба. Деление заказа на отправления должно работать без ошибок и учитывать все факторы, в т.ч. габариты товаров сложных форм (например сковородки с ручкой), ограничения площадок по максимальному весу отправления (например у Озона это 25 кг), учитывать возможные вариации стандартизированных на складе размеров короба и т.д.Мы разработали алгоритм, который учитывает все эти факторы и формирует разбивку заказа кратно нашим стандартным коробам на складе, учитывая в том числе дополнительную упаковку товара (например стрейч пленка или пупырчатая пленка, которые добавляют объем товару). Учитываем как внешние габариты короба, так и внутренние. Создаем виртуальную сетку короба, которую наполняем товаром "поворачивая" его в разные стороны и ищем оптимальный короб(а) для каждого заказа. На протяжении нескольких месяцев алгоритм тестировался и дорабатывался, благодаря чему на сегодняшний день мы имеем алгоритм, работающий без ошибок.Единственный важный фактор - это иметь корректно заполненные габариты для каждого товара. Это монотонная и рутинная работа, которую пришлось проделать нашему складу, что бы перемерить все габариты и внести их в базу.

  • Эдуард Дамм
    Рейтинг: 16
    ГК Энерго
    Руководитель Управления ИТ
    14.11.2024 10:34

    Добрый день.А ценами на товары Ваша система тоже управляет? Учитываются ли все комиссии и прочие расходы площадок в цене, что бы "не торговать в минус"?

    • Алексей Смирнов Эдуард
      Рейтинг: 81
      ООО "Гипер"
      Директор по ИТ
      14.11.2024 18:02

      Здравствуйте!На протяжении всего внедрения проекта в нашу инфраструктуру, логика ценообразования пересматривалась несколько раз. В итоге мы исторически имеем несколько возможных схем работы с ценами:1. Цена формируется в нашей учётной системе и передается на площадку без каких либо доп.проверок и изменений,2. Учётная система передает в систему вводные данные (например - закупочная цена, РРЦ и тд). Система по заданным правилам формирует цену продажи, учитывая желаемую маржинальность на выходе при всех комиссиях и доп.расходах площадок,3. Берем цены из внешних источников (например, правила ценообразования диктует держатель бренда). 4. Гибрид пункта 2 и 3 - когда есть вводные данные из внешнего источника и дополнительные правила ценообразования,5. Репрайсер для динамического ценообразования. Мы парсим площадки и конкурентов, собираем информацию о ценах, соинвестах и иную информацию с витрин. Задаем стратегии ценообразования (например преследование конкурента) и динамически меняем цену на товар в зависимости от текущей ситуации. При этом так же есть проверка на "минимальную" цену, ниже которой продажа будет не рентабельнаПри этом, все схемы можно гибко настраивать - в зависимости от потребностей менеджеров, ту или иную логику ценообразования можно задать для разных площадок, разных магазинов внутри площадки или разных брендов внутри магазина. А так же задавать индивидуальную логику для каких то точечных товаровТак же, мы внедрили собственный "карантин цен", что бы избежать нежелательных ошибок с ценами. Человеческий фактор или иные ошибки неизбежны и мы такие ситуации отлавливаем и блокируем изменение цен для таких товаров, оповещая менеджеров.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.