Кейс 09 · E-commerce · маркетплейсы
AI-динамическое ценообразование для Wildberries и Ozon
Цены реагируют на рынок без участия менеджеров, продажи «в минус» исключены.
+9,1%рост выручки в A/B-тесте
80%цен меняются автоматически
Клиент и задача
С чем пришёл клиент
- Сфера клиентаE-commerce · маркетплейсы
- Срок внедренияпилот
Рынок и контекст
Крупный продавец на маркетплейсах терял доход из-за несвоевременной реакции на изменения рынка: конкуренты успевали менять цены быстрее.
Задача
Управление ценами велось через Excel, ошибки операторов при пересчётах, нет единой картины цен, спроса, остатков и трендов.
Решение
Что мы сделали
- Мониторинг рынка и цен конкурентов в реальном времени.
- Прогноз спроса и эластичности, расчёт оптимальной цены по ML-модели.
- Автообновление цен через API WB / Ozon с журналом действий и подтверждением крупных отклонений.
Технологии
- Python
- FastAPI
- ML-модели
- API WB/Ozon
Эффект
Результат в цифрах
+9,1%рост выручки в A/B-тесте
80%цен меняются автоматически
Итог: Цены реагируют на рынок без участия менеджеров, продажи «в минус» исключены.
Хотите такой же результат?
За 30 минут диагностики разберём ваш процесс, оценим эффект и срок окупаемости. Пилот с KPI, NDA по запросу.
Другие кейсы
- AI-native компания за 8 месяцев
- Предсказание оптимального производственного плана
- Омниканальные коммуникации со специалистами здравоохранения
- Подбор оптимального товара из базы клиента для тендерной заявки
- Автоматизация продаж через текстовые каналы
- Мобильный цифровой помощник врача
- Генерация описания товара по заголовку на маркетплейсе
- Сервис генерации текстовых курсов
- Оптимизация складского пространства: выручка с квадратного метра
- МойкаЗдесь — цифровая платформа для сети автомоек
- EatSnap — AI-распознавание блюд по фото
