Управление e-commerce *

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Я часто вижу одну и ту же ситуацию: бизнес запускает рекламу в Яндекс Директе, а обращений и продаж мало. Начинаем разбираться — и в большинстве случаев проблема оказывается в товарном файл-каталоге, на основе которого строится реклама. Он либо настроен с ошибками, либо не работает как должен.

Мы в КонтекстЛабе регулярно сталкиваемся с этим на проектах. Товарный файл-каталог — это основа для автоматического создания объявлений. Если в нём есть ошибки или не хватает нужных данных, реклама просто не может работать эффективно.

Когда файл дорабатывается правильно, это дает заметный результат: растёт количество переходов по объявлениям, увеличиваются заказы, снижается доля рекламных расходов и стоимость обращения.

В этом материале я покажу на примере шести кейсов из разных сфер, как единый подход к доработке товарного файл-каталога позволяет убрать ошибки и кратно увеличить поток обращений. Разберём типичные проблемы, сравним результаты «до» и «после» и отдельно покажу, как правильно выстроить такой файл, чтобы реклама стабильно приносила продажи.

Статья написана на основе интервью с Екатериной Фамилия, владелицей интернет-магазина ВериБерриШоп.

Обычно дети идут работать в семейный бизнес. У меня получилось наоборот — я открыла магазин кондитерских товаров и позвала туда работать родителей-пенсионеров. Мама ведёт клиентов и закупки, папа помогает с выдачей заказов. Однажды я предложила маме всё продать — сделала оценку бизнеса, сумма хорошая. Она ответила: зачем, я же работаю. 

Так что, у меня до сих пор интернет-магазин кондитерских ингредиентов и инвентаря в Петербурге. 400 SKU, 100–150 заказов в месяц, склад 20 квадратных метров. Нас трое: я, мама и папа. Работаем уже семь лет.

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester, компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

Рынок ITSM на это отреагировал по-разному — теперь при выборе инструментов фокус может быть не на том, какие ИИ-фичи есть у вендора, а насколько эта AI-инфраструктура управляема. В этом материале обозреваем мировых ITSM вендоров и их подходов к реализации ИИ.

Когда искал таск-трекер, решил сравнить лучшие системы управления проектами на российском рынке. Этого показалось мало, собрал их в статью. 

В материале — обзор лучших таск-менеджеров от российских разработчиков. Все соответствуют законодательству и отвечают запросам бизнеса. 

Парадокс современного управления: 85% команд уверены в своих стратегических процессах, все выстроено и выверено, при этом 83% из них регулярно не могут договориться о целях. Такие данные обозначили в своих исследованиях Google Project Aristotle и BCG Transformation Pulse. Согласно аналитике McKinsey три из четырёх кросс-функциональных команд "проседают" по KPI не потому что плохо работают, а потому что тянут проект в разные стороны.

Всем привет, я - менеджер проектов Александр Кузьмин и Дмитрий Чубенко, руководитель проектов крупного бизнеса IT-компании Morizo, делимся опытом, как один митап помог крупному ретейлеру синхронизировать работу разных отделов, вытащить на поверхность скрытые блокеры и почему такой формат важен и клиенту, и подрядчику. Наш опыт в первую очередь полезен в ИТ-проектах, но может пригодиться и в других сферах.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб».  Когда ко мне пришёл застройщик, запрос был простой: «Нужны большие продажи. Быстро». При этом объект сложный — элитный загородный ЖК, слабая подача и спорная цена, а времени на разбор не было. Нам поставили жесткое условие: удвоить результат за месяц.

Мы сделали ставку на резкий рост заявок, но чуда не произошло — клиент ушёл. За пять месяцев он сменил подрядчиков и вернулся уже с готовностью менять подход.

Тогда мы сделали то, что нужно было с самого начала: провели интервью с клиентами, пересобрали сегменты, подачу и ценовую политику. После этого рост стал предсказуемым — 10–30% в месяц.

Этот кейс для меня про то, что в элитной недвижимости выигрывает не «рывок», а правильно выстроенный маркетинг.

Мы с партнёром Сергеем несколько лет искали нишу. Пробовали разное, ничего не прилипало. Сергей тогда работал в компании, которая торговала дверями, одной из первых в нише с интернет-магазином. Видел изнутри, где слабые места: и в сервисе, и в самом магазине. Мы понимали, что можем сделать лучше.

В декабре 2011-го зарегистрировали домен, придумали название. Стартовый капитал составил 15-20 тысяч рублей. Офиса не было, склада не было, шоурума тоже — только сайт и несколько договоров с фабриками. Фабрики производят, мы продаём.

Первые клиенты пришли через Google AdWords. Вкладывали 10-15 тысяч, продавали, снова вкладывали. Физической точки не было, а доверие покупателю нужно, особенно когда продаёшь двери, которые человек даже потрогать не может. Нашли выход: договорились с одним партнёром, у которого была своя точка, но не было сайта. Его адрес указали у нас как шоурум, наш сайт — как его витрину. Никакого совместного бизнеса, просто взаимная договорённость. Но покупатели видели адрес, доверие выросло, продажи пошли лучше.

Статья написана на основе интервью с Дмитрием Поперечным, основателем Octagon Shop.

Мой магазин спортивной одежды и экипировки для единоборств появился в 2011 году — сначала как страница ВКонтакте, потом как сайт на Joomla. Хотел уникальности и сделал чёрный дизайн сайта, каждую фотографию вручную обрезал в фотошопе и убирал фон. Тогда не было никакого ИИ, всё ручками.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда ко мне обратился производитель дорогостоящего оборудования, перед нами стояла непростая задача: понять реальный масштаб целевой аудитории и оценить, есть ли у бизнеса потенциал для её расширения.

Ценообразование в рознице – это арена напряженной конкурентной борьбы. Розничные сети в сегментах фармы, продуктов питания, e-com, доставки и дрогери соперничают за внимание и кошельки покупателей, изобретая все более сложные ценовые тактики. На первый взгляд, кажется, все просто: есть обычные цены и акционные. Но реальность гораздо сложнее. Сегодня попытаемся разобраться, как систематизировать подход к анализу цен конкурентов, научиться классифицировать различные типы цен и корректно их идентифицировать для построения эффективной собственной ценовой стратегии.

Меня зовут Алексей, работаю бизнес-архитектором в GlowByte в практике, занимающейся розничными решениями: помогаем ритейлерам в ценообразовании, управлении промо и ассортиментом через проведение аналитики и внедрение специализированных инструментов, выполняем комплексную автоматизацию процессов коммерции, проводим аудит процессов, выстраиваем управление данными, создаем многоканальные стратегии для работы с лояльностью, составляем карты коммуникационных кампаний и строим методики оценки эффективности.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда ко мне пришёл продавец тёплых полов, у него была типичная проблема: заявки вроде бы были, а вот живых денег от рекламы — гораздо меньше, чем хотелось. Никто толком не понимал, какие кампании действительно приводят к продажам, где заявки теряются по дороге к сделке и какие клиенты в итоге приносят больше выручки. В такой ситуации рекламный бюджет просто сливался.

В этом кейсе я покажу, как мы оцифровали нижние уровни воронки и как именно это помогло превратить рекламу из статьи расходов в источник роста бизнеса. 

Кладовые забиты деталями, но на финишную сборку не хватает двух позиций. Склад показывает «всё в наличии», а в цехе пусто. К концу месяца — авральные переработки, чтобы закрыть план. Это не описание какого-то конкретного завода. Это типичная картина на предприятиях, где производство и складская логистика живут в параллельных мирах.

На проводимых нами проектах автоматизации на производствах — от рыбопереработки до промышленных заводов — практически везде встречаются одни и те же пять проблем. Разбираем, откуда они берутся и что с ними делать.

Один неверный символ в robots.txt – и поисковик перестаёт видеть половину вашего сайта. Именно такую ситуацию я разбирал на проекте, где владелец случайно заблокировал директорию с каталогом товаров. Трафик просел на треть за две недели, а причину нашли только через месяц.

Robots.txt и sitemap.xml – два файла, от которых зависит, увидят ли Google и Яндекс ваши страницы. Настроить их несложно, но ошибки обходятся дорого. Ниже — пошаговое руководство: от синтаксиса до проверки, с реальными примерами и шаблонами, которые можно копировать и адаптировать.

Искусственный интеллект в мировой экономике уже стал массовым инструментом: рынок связанных с ним технологий быстро растет. По прогнозу Roots Analysis, к 2035 году глобальный рынок ИИ-агентов может почти достичь 221 млрд долларов против 9,8 млрд в 2025 году, при среднегодовом темпе роста 36,55%.

В мире 88% компаний уже используют генеративный ИИ в тех или иных функциях — от клиентского сервиса и маркетинга до логистики, HR, финансов, производства и аналитики. Но реальный финансовый эффект, выраженный в стабильном росте операционной прибыли, отмечают только 6% компаний.

Расскажем о проблемах фрагментарного внедрения ИИ и необходимости горизонтального слоя AI Overlay для настоящей трансформации бизнеса, а также о ключевых блоках необходимой архитектуры.

Материал подготовлен на основе экспертной колонки старшего вице‑президента Сбера, руководителя блока «Технологий» Кирилла Меньшова, опубликованной в RBC.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда я захожу в такие проекты, первый вопрос, который себе задаю: как вообще отстроиться от тысяч конкурентов, которые продают одно и то же — да ещё и демпингуют до «услуги за 1 рубль»? И второй — где именно в воронке та самая пробоина, через которую утекают заявки вместе с рекламным бюджетом?

С такой ситуацией к нам пришла медицинская лаборатория. Реклама работала в минус, а роста не было. Мы начали с базы: сформулировали честное УТП, убрали из продвижения немаржинальные услуги, пересобрали товарные фиды, сделали акцент на поиске и отдельно переработали подход к работе отдела продаж.

В результате проект прошел путь от убыточной рекламы до шестикратного роста заказов на сбор анализов. Этот кейс — про системную работу: когда результат дает не один инструмент, а правильная сборка всей воронки.

В статье расскажем, как мы разработали Platform V Product 360 — решение по управлению продуктовым каталогом (PIM) ориентированное на рынок e-commerce и при этом закрывающее задачу управления банковскими продуктами

Маркетплейсы регулярно обновляют инструменты для продавцов. Часто это действительно улучшения: становится удобнее, быстрее, появляются новые возможности. Но иногда за красивыми формулировками «улучшений», «бесплатных бонусов» и «расширения функционала» скрываются изменения, которые выгодны в первую очередь площадке, а не селлеру.

С 6 апреля 2026 года один из крупных маркетплейсов вводит новый инструмент сбора отзывов. Вместо привычных «Отзывов за баллы» появляется «Ускоренный сбор отзывов». По описанию — всё логично: ставка в рублях, оплата только за результат, добавляются пуши, уведомления, поднятия в подборках. Звучит как апгрейд.

Но если присмотреться внимательнее, возникает ряд вопросов. Куда именно уходят деньги? Кто решает, кому платить, а кому — просто напомнить? И почему раньше можно было получить отзыв без этих «бесплатных» инструментов, а теперь они стали обязательной частью платного пакета?

Я не буду делать громких заявлений и ставить диагнозов. Вместо этого я просто расскажу одну историю. Историю про детский сад, воспитательницу и печеньки. А вы уже сами решите, насколько она похожа на то, что происходит сейчас.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Я часто вижу одну и ту же ситуацию: компания запускает рекламу, тестирует гипотезы, внедряет разные трюки — а продажи либо стоят на месте, либо растут на символические 10–20%, при этом рентабельность только ухудшается.

В таких случаях проблема почти никогда не в самой рекламе. Она скрыта глубже — на пути клиента к покупке. В воронке есть «пробоины», через которые просто утекают заявки.

На своих проектах я всегда разбираю воронку целиком и работаю с конверсией на каждом этапе — от первого касания до сделки. В этом кейсе покажу методику, которая помогает находить эти потери и системно их закрывать, с конкретными примерами и результатами.

Устали, что команда срывает сроки? Вы не одни.

Собрала простой план, который помогает моей команде не скатываться в авралы.

Подходит для любой сферы, а внедрить его можно буквально за несколько дней.

Красивый средний MAPE не спасает, если однажды модель крупно промахнулась именно в тот момент, когда по прогнозу принимают решения. После этого бизнес перестаёт верить цифрам и начинает либо “на всякий случай” жечь миллиарды на промо, либо, наоборот, игнорирует сигнал и до последнего верит, что план выполнится сам.

В этой статье – сразу два пути: от простой Excel-сезонки, которая неожиданно обыграла Prophet и классику на длинном горизонте, к ансамблю на базе TSMixer и от наивной веры в средний MAPE – к нормальной системе оценки качества с rolling backtest, bias, EOM и деградацией по горизонту.

Это не лонгрид про ML ради ML, а история о том, как сделать прогноз рабочим инструментом бизнеса.