Dora AI генерирует лендинги, блоги, портфолио и другие веб-страницы с уникальным дизайном за минуту. Подробнее в этой статье
Dorik AI Website Builder - делаетнормальный сайт, который легко поправить, например, добавить свои картинки или немного рихтануть текст. Легко настроить настроить ссылки на кнопки и т.д. Для первого сайта прям плюсую. Подробнее в этой статье
Coframe - это копирайтер, фронтенд-разработчик и UX-исследователь, ии-дизайнер. Вставляете адрес своего сайта, затем сервис предоставит развернутые советы с метриками. Подробнее в этой статье
Framer - конструктор сайтов с искусственным интеллектом, удобный редактор, встроенная CMS, готовые шаблоны, база картинок, готовые цветовые решения и т.п. Подробнее в этой статье
Galileo - генерирует UI дизайн по запросу и картинке. Хорошая находка для UI-дизайнеров. После генерации вы сможете редактировать макет прямо на сайте или экспортировать в Figma. Подробнее в этой статье
draw-a-ui - Генерация сайта из простого наброска без знания кода,преобразует макет в рабочую страницу. Подробнее в этой статье
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? В своем телеграм канале НейроProfit я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Разум Пикабу помоги! Нужен опытный технолог по рыбной продукции. Прилагаю фото того, что нам надо сделать. Насколько я понимаю, это солено- копчёная рыба с морепродуктами. Нужны технические карты, все граммовки, технологии изготовления, а также условия хранения. Оплата по договоренности. Пишите пожалуйста в личку.
Я записала подробный видео обзор на PhotoJam.ai, где постаралась охватить функционал сервиса. А уж охватить было что! Это не просто сервис для реалистичных фотографий товара. Это крутой помощник для тех, кто занимается продажами и дропшиппингом. Особенно порадуются те, кто занимается одеждой - больше не придется тратиться на модель и съемку одежды.
Можно взять готовое фото в одежде, отправить в сервис свое или чужое фото/ изображение, и PhotoJam.ai сгенерирует модель в одежде с вашим/чужим лицом. Я взяла фото с Али Экспресс, загрузила в сервис и получила новое уникальное фото в этой же одежде, и никакого плагиата.
Что крутого?
Референсы.
Можно добавить желаемое изображение или даже карточку товара с маркетплейса в качестве референса, и сервис сделает изображение с вашим продуктом в похожем стиле. 💡Совет: если на изображении с маркетплейса есть текст, его лучше удалить перед тем, как использовать в качестве референса. Так вы получите чистый результат. Этот инстайт, в том числе, я получила от от службы поддержки в чате.
Чат Поддержки.
Можно обратиться с вопросом, прикрепить изображения. У меня сначала не получалось скопировать дизайн с карточки, и я не понимала, что делаю не так. Я написала в чат слева и приложила скрины. Ребята оперативно помогли, причем расписали по пунктам действия, и за меня сделали шаблон дизайна, где я уже увидела все настройки наглядно. Плюсую 👍🏻
Что еще крутого?
- реалистичные фото;
- можно загрузить свою модель, свой фон, свои объекты или сгенерировать там же;
- можно влиять на степень интенсивности отдельного элемента в текстовой подсказке, если взять его в скобки () или в двойные скобки (());
- можно загрузить референс и повторить понравившийся дизайн.
PhotoJam.ai отлично подойдет всем, кто занимается дизайном, товарным бизнесом, онлайн-торговлей, маркетплейсами, дропшипингом. Профессионалам поможет увеличить эффективность, малому бизнесу поможет увеличить продажи.
Хотите узнавать первыми о полезных сервисах с искусственным интеллектом для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой телеграм канал НейроProfit, там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса.
Привет всем читателям! Сегодня в деталях расскажем, какие профессии частично или полностью уже заменили технологии ИИ.⚡Самые свежие данные на февраль 2024.
— Заменит ли ИИ специалистов этих профессий на 100%?
Введение
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) играет все более значимую роль в различных областях человеческой деятельности.
Вместе с тем, развитие технологий ИИ ставит под угрозу ряд профессий, которые ранее выполнялись в основном людьми.
В нашей статье мы рассмотрим, как именно ИИ уже заменяет сотрудников в различных сферах деятельности, а также проанализируем прогнозы развития этой тенденции до 2030 года.
Поехали!
19 реальных профессий, на которые ИИ оказывает наибольшее влияние
· Журналист
Уже применяют: Associated Press.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматизированное создание новостных статей на основе анализа данных.
· Генерация отчетов и аналитических материалов по событиям.
· Мониторинг новостных источников и сбор информации.
· Формирование и адаптация текстов под разные платформы и аудитории.
· Анализ реакции читателей и оптимизация контента под интересы аудитории.
Ожидается, что к 2025 году ИИ будет активно использоваться в журналистике для автоматического создания новостных материалов, анализа данных и формирования аналитических отчетов, что изменит способы производства и распространения новостей.
· Сборщик заказов на складе
Уже применяют: Amazon.ИИ выполняет следующие задачи:
1. Роботы-сборщики перемещают товары по складу.
2. Системы автоматической сортировки определяют распределение заказов.
3. Алгоритмы маршрутизации оптимизируют процесс сборки заказов.
4. Программы прогнозирования спроса оптимизируют управление запасами.
5. Автоматические сканеры отслеживают движение товаров.
К 2030 году ожидается, что 20 миллионов сборщиков заказов по всему миру могут быть заменены роботами и автоматизированными системами на складах.
· Бухгалтер/Юрист
Уже применяют: банковская сфера в Европе/РФ.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматическая обработка и анализ финансовых данных.
· Генерация финансовых отчетов и документов.
· Автоматизированный анализ юридических документов и договоров.
· Предсказание рисков и советы по соблюдению законодательства.
· Оптимизация налоговых обязательств и управление финансами.
По прогнозам экспертов, до 2025 года 65% компаний планируют автоматизировать свои бухгалтерские и юридические процессы с использованием ИИ и автоматизации рабочих процессов.
Финансовый аналитик
Уже применяют инвестиционные компании в США.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматизированный анализ финансовых рынков и трендов.
· Прогнозирование цен акций и облигаций на основе алгоритмов машинного обучения.
· Определение инвестиционных возможностей и рисков.
· Автоматическое выполнение торговых операций на бирже.
· Моделирование и анализ портфелей инвестиций.
Согласно опросам, более 70% финансовых учреждений Европы планируют интегрировать ИИ для анализа данных и автоматизации процессов принятия решений в фин анализе до 2025 года.
· Переводчик
Уже применяют: Google Translate.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматический перевод текстов и аудио.
· Распознавание и перевод речи в реальном времени.
· Адаптация перевода под контекст и стиль.
· Обучение на основе больших объемов данных.
· Постоянное совершенствование качества перевода.
Ожидается увеличение использования машинного перевода с 2022 по 2025 годы, что значительно сократит объемы работы для переводчиков.
· Аналитик данных
Уже применяют: 80% крупных организаций в Индии.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Обработка и анализ больших объемов данных.
· Построение статистических моделей и прогнозирование трендов.
· Идентификация паттернов и корреляций в данных.
· Визуализация данных и создание информационных дашбордов.
· Автоматизация процесса принятия решений на основе данных.
К 2025 году ожидается, что более 70% компаний в Европе и Азии будут активно использовать ИИ для анализа данных и выявления закономерностей, что существенно сократит время на обработку информации и улучшит принятие стратегических решений.
· Оператор колл-центра/телемаркетолог
Уже применяют: Call center Amazon.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматизированные ответы на повторяющиеся запросы клиентов.
· Распознавание и классификация тематики звонков.
· Анализ тона голоса и эмоциональной окраски клиентов.
· Предложение персонализированных рекомендаций и услуг.
· Оптимизация расписания и распределения малого кол-ва операторов.
До 2025 года большинство компаний, занимающихся обслуживанием клиентов, перейдут к использованию ИИ для автоматического ответа на повторяющиеся запросы и анализа тона голоса клиентов, что повысит эффективность работы и улучшит качество обслуживания.
· Редактор контента/копирайтер
Уже применяют: Редакция Forbes.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Проверка орфографии, пунктуации и стилистики текстов.
· Генерация заголовков и подзаголовков на основе алгоритмов ИИ.
· Автоматическое создание текстов на основе предложенных тем.
· Анализ SEO-параметров и оптимизация контента под поисковые запросы.
· Использование алгоритмов для определения наиболее востребованных тем и ключевых слов.
В ближайшем будущем ИИ будет играть все более важную роль в создании и редактировании контента, улучшая его качество, уникальность и адаптированность к целевой аудитории.
· Автомеханик
Уже применяют: Сеть автосервисов Bosch.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Диагностика неисправностей на основе анализа данных с датчиков автомобиля.
· Предложение рекомендаций по ремонту и обслуживанию на основе базы знаний.
· Планирование и оптимизация процесса ремонта с использованием алгоритмов.
· Интерактивное руководство для автомехаников на основе дополненной реальности.
· Прогнозирование дальнейших проблем и необходимых ремонтных работ.
Ожидается, что к 2030 году автоматизация диагностики и ремонта автомобилей с помощью ИИ значительно увеличится, что приведет к более эффективному обслуживанию и сокращению времени на ремонтные работы.
· Агент по продаже недвижимости
Уже применяет: Zillow.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматизированная оценка стоимости недвижимости на основе анализа рынка.
· Предложение персонализированных рекомендаций покупателям на основе их предпочтений.
· Анализ тенденций рынка недвижимости и прогнозирование цен.
· Сопоставление предложений покупателей и продавцов на основе алгоритмов.
· Создание виртуальных туров по недвижимости и аналитических отчетов.
По прогнозам аналитиков, к 2025 году процесс покупки и продажи недвижимости будет все более автоматизирован с помощью ИИ, что упростит поиск и сделки для клиентов, а также ускорит процесс заключения сделок.
· Адвокат
Уже применяют: Luminance в Великобритании.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматический анализ юридических документов и выявление ключевых моментов.
· Предсказание результатов судебных процессов на основе анализа аналогичных случаев.
· Автоматическое формирование договоров и юридических документов.
· Обнаружение возможных юридических рисков и нарушений.
· Предоставление консультаций и рекомендаций по юридическим вопросам на основе аналитики.
Ожидается, что к 2025 году ИИ станет неотъемлемой частью работы юристов, сокращая время на анализ юридических документов, предсказывая результаты судебных процессов и предоставляя рекомендации по юридическим вопросам.
· Преподаватель
Уже применяют: платформа Coursera.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Персонализированное обучение на основе анализа стиля и уровня знаний студента.
· Автоматическая проверка заданий и тестов.
· Предложение рекомендаций по курсам и материалам для обучения.
· Адаптивное создание учебных программ и курсов на основе запросов студентов.
· Анализ эффективности образовательных методов и их оптимизация.
По прогнозам экспертов, к 2025 году образовательные процессы будут все более персонализированными благодаря использованию ИИ, что улучшит качество обучения и повысит доступность образования для всех.
· Веб-дизайнер
Пример: Wix.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Создание шаблонов и макетов веб-сайтов на основе алгоритмов.
· Адаптация дизайна под различные устройства и разрешения экранов.
· Анализ пользовательского поведения и оптимизация интерфейса.
· Генерация графических элементов и иллюстраций автоматически.
· Предложение рекомендаций по улучшению пользовательского опыта.
Ожидается, что к 2025 году ИИ будет активно применяться в веб-дизайне для автоматизации создания шаблонов, адаптации дизайна под разные устройства и оптимизации пользовательского опыта.
· Контент-маркетолог
Пример: HubSpot.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Анализ трендов и ключевых слов для создания контента.
· Планирование контент-стратегии на основе данных о поведении аудитории.
· Генерация и оптимизация контента с использованием алгоритмов.
· Автоматическое распространение контента через социальные сети и платформы.
· Мониторинг и анализ эффективности контент-маркетинговых кампаний.
По прогнозам специалистов, к 2025 году ИИ будет широко использоваться в контент-маркетинге для анализа трендов, генерации контента и оптимизации контент-стратегий, что улучшит эффективность маркетинговых кампаний.
Медиаменеджер
Уже применяют: Hootsuite в Канаде.
ИИ выполняет следующие задачи:
· Автоматизированная публикации контента в социальных сетях.
· Анализ эффективности публикаций и вовлеченности аудитории.
· Генерация отчетов и аналитика по социальным медиа-аккаунтам.
· Планирование контент-календаря и оптимизация публикаций.
· Мониторинг упоминаний бренда и реакция на отзывы пользователей
Ожидается, что к 2025 году ИИ станет неотъемлемой частью управления социальными медиа-аккаунтами, автоматизируя процессы публикации контента, анализа эффективности и взаимодействия с аудиторией.
Это дополнение позволяет получить более конкретное представление о том, каким образом ИИ будет влиять на различные профессии в ближайшем будущем.
…А стоит ли переживать?
Заменят ли нейросети художников, программистов, дизайнеров… человека?
Вопрос о том, стоит ли нам переживать из-за возможной замены человеческого труда нейросетями и искусственным интеллектом, остается открытым, и мы активно обсуждаем его и другие важные события в мире ИИ и бизнеса в своём TG канале! Подписывайтесь, что бы всегда быть в курсе свежего и полезного ;)
Действительно, в некоторых областях ИИ уже сегодня заменяет человека полностью, обеспечивая большую эффективность и точность выполнения задач.
Однако в других сферах, таких как творчество, креативный дизайн и решение сложных нетривиальных задач, человеческий интеллект пока остается неповторимым.
Важно помнить, что в центре всех технологических инноваций всегда должен оставаться человек, его креативность, интуиция и способность к адаптации.
Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.
💡 Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти.
Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.
🧠 Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.
Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.
В 1970-е годы наступила "Зима ИИ", когда ожидания от нейросетей не оправдались на уровне лунной экспедиции.
Публичное высказывание Марвина Мински и Сеймура Пейперта в книге "Перцептроны" подчеркнуло ограниченность простых нейросетей, что снизило интерес к искусственному интеллекту и привело к сокращению финансирования исследований.
Однако в 1980-е годы начался "ретро-ренессанс" нейросетей с разработкой метода обратного распространения ошибки, учеными такими как Джефри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рональд Уильямс. Этот метод позволил эффективно обучать многослойные сети, открыв новые горизонты для развития искусственного интеллекта.
С появлением новых алгоритмов нейросети смогли подняться на новый уровень.
В 80-е годы они начали раскрывать свой потенциал, а в 90-е годы сверточные нейронные сети, в том числе работа Яна ЛеКуна с LeNet-5, стали золотым стандартом в области компьютерного зрения, открыв новые перспективы для глубокого обучения и задач распознавания образов.
Microsoft не осталась в стороне и в 90-е годы также начала активные исследования в области машинного обучения, речевой обработки и распознавания образов. Основание лаборатории исследований Microsoft Research в 1991 году стало одним из ключевых событий в развитии искусственного интеллекта.
Конец 20-го века также характеризовался активными исследованиями в области искусственного интеллекта со стороны ведущих компаний, таких как IBM и Microsoft. IBM совершила значительный прорыв в 1997 году, когда их шахматный компьютер Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, подчеркивая потенциал искусственного интеллекта.
🚀 С развитием компьютерной техники нейросети стали способны обучаться, работать и анализировать данные быстрее, открывая новые возможности для применения в различных областях. Подводя итог, 90-е годы стали временем, когда исследования в области нейросетей и искусственного интеллекта принесли значительные результаты, открывая путь к новой эре технологий с бесконечными возможностями.
В 2000-х годах мир искусственного интеллекта и нейросетей перешел в новую, активную фазу развития.
Благодаря популярности интернета, компании стали собирать огромные объемы данных, что открыло новые возможности для нейросетей.
Google активно инвестировал в разработку искусственного интеллекта, сосредоточившись на поиске информации, алгоритмах перевода и рекомендательных системах.
Ян Лекун и его коллеги продолжали исследования в области сверточных нейронных сетей, которые стали ключевыми для прорывов в компьютерном зрении, особенно в задачах распознавания изображений. Рекуррентные нейронные сети, ставшие бумом в 90-ых годах, стали основой для работы с последовательными данными, такими как текст или речь, и легли в основу таких сервисов, как автоматические переводчики или помощники вроде Siri (представленным в 2011 году).
Появление более мощных графических процессоров позволило более быстрое и эффективное обучение нейросетей, с NVIDIA в роли ключевого игрока на этом рынке. Amazon, Netflix и Spotify стали первыми, кто создал автоматизированные системы рекомендаций, используя алгоритмы машинного обучения для предсказания предпочтений пользователей.
На заре нового тысячелетия искусственный интеллект благодаря новым достижениям в нейросетях был готов перейти на новый уровень. Этот период напоминал танцевальную вечеринку на технологическом диско, где каждый новый алгоритм становился новым хитом. В 2010-е годы глубокое обучение стало звездой вечера.
В мире искусственного интеллекта последние годы ознаменовались великими изменениями и новыми достижениями.
На сцену вышли трансформеры, не те, что мы привыкли видеть в кино, а новый подход к обработке естественного языка.
Архитектура трансформеров стала основой для таких знаменитых моделей, как BERT появившейся в начале 2018 года и молодой GPT который появился в 2022 году.
В это время технологические компании начали разрабатывать специализированные процессоры для обучения и вывода моделей искусственного интеллекта, такие как Tensor Processing Units (TPU) от Google.
Новые алгоритмы сразу же стали золотым стандартом в мире нейросетей.
Модели, подобные BERT и GPT, стали как знаменитые дети искусственного интеллекта, всегда удивляющие нас своими способностями.
С появлением новых программных инструментов, таких как TensorFlow и PyTorch, даже бабушка могла бы создать нейросеть. Ну, или почти.
За последние десятилетия нейросети прошли путь от "хм, интересно" до "вау, это же везде!" И если вам кажется, что вы поняли все о них, у нас для вас спойлер: история только начинается.
Любопытно, как все это волшебство работает изнутри? Присоединяйтесь к нашему каналу, где мы исследуем удивительный мир современных технологий ИИ и освещаем их влияние на бизнес.
Кажется, что маркетплейсы подмяли под себя всю торговлю и не оставляют альтернатив ни продавцам, ни покупателям. На самом деле, это не совсем так. Многие селлеры уходят с этих торговых площадок и активно развивают продажи через другие ресурсы. Виной тому - сама суть модели маркетплейса. Сегодня разберем, в чем здесь дело, и почему многие продавцы не трогают маркетплейсы даже трехметровой палкой (и даже из-за угла!).
Любой начинающий селлер, когда до него дошло, как работает вся эта хвалёная торговля маркетплейсовая...
Бум маркетплейсов - от дополнительного канала продаж к основному локомотиву торговли (и обратно?)
В 1994 году один книголюб с модными залысинами смекнул, что продавать печатные издания по интернету - это хорошая мысль. Он был абсолютно прав, с той лишь оговоркой, что классно продавать по интернету можно не только книги, а вообще все. Годом позже детища этого книголюба, которое он назвал Amazon, возник и другой гигант - eBay. Его основатель понял, что можно максимизировать выгоду всех участников цепочки (а заодно и свою), продавая в формате онлайн-аукциона.
Через полтора-два десятка лет почти вся мировая торговля шла через маркетплейсы, а Amazon и Ebay стали символами индустрии. Чуть позже, правда, Ebay подсдулся (и поделом, нефиг было рассылать журналистам письма с угрозами и коробки со страшными жучками-паучками). А вот Amazon только укреплял свои позиции. Появились также и специализированные маркетплейсы, вбирающие в себя отдельные товарные категории. Например, британский Etsy для разного крафта и ремесленной всячины. Национальные аналоги тоже росли как грибы после дождя, подминая под себя торговлю целых стран и регионов.
Короче говоря, лет 10 назад сложилась такая ситуация, что если предприниматель хотел выйти на рынок с новым товаром, то особо выбирать ему и не приходилось. Иди на маркетплейс и получай свой трафик! Нет, само собой, никто не запрещал запустить собственный сайт и продвигать его так, как сердце велит. Но куда проще было просто пойти на маркетплейс и наслаждаться готовыми тёпленькими лидами, которых платформа уже успела прогреть до вас.
Однако несколько лет назад всё стало меняться.
Еще в 2004 году три друга во главе с Тобиасом Лютке решили открыть интернет-магазин всяких штук для сноубординга. Но что-то пошло не по плану, и в итоге вместо интернет-магазина они запилили решение, позволяющее другим быстро и безболезненно сделать свой интернет-магазин за разумную плату. Сервис назвали Shopify.
Сооснователь Shopify Тобиас Лютке. Да, именно вот этот скромный паренек в кепочке потом будет отжимать рынок у крупнейших маркетплейсов.
Первые годы компания развивалась потихоньку, однако в начале десятых годов начала расти какими-то бешеными темпами. В 2015 г. ребята вышли на IPO, после чего рост только ускорился.
В ходе своего развития Shopify регулярно прикручивал новые фичи. Например, еще в 2009 году сделал собственный движок для быстрого запуска мобильных ecommerce-приложений (мир планомерно шёл в мобайл, приходилось соответствовать). В 2014 г. запилил премиальный расширенный тариф, пользователи которого могли обрабатывать больше заявок. Примерно в то же время запартнерился с онлайн-витриной Pinterest, дабы расширить вариативность сбора лидов для своих клиентов.
В итоге в 2022 г. GMV (Gross Merchandise Value - весь оборот торговли через инфраструктуру сервиса) Shopify составил аж половину такового у Amazon. На платформе Безоса наторговали на 390 ярдов, а через работающие на движке Shopify интернет-магазины - на 175 миллиардов. Для сравнения, GMV Wildberries за 2022 год был раз в 7-10 меньше, смотря по какому курсу пересчитывать в баксы (но я это так, сравнил исключительно для демонстрации объемов).
Еще в 2015 г. Amazon осознал, что задавить шопифайцев авторитетом не выйдет. Выгоднее сотрудничать. Так что, корпорация Безоса даже стала рекомендовать Shopify как удобный инструмент для организации продаж на самом Amazon. А что делать - если победить не выходит, то выгоднее наладить “дружбу".
Рост котировок акций Amazon, Shopify ну и еще общего биржевого индекса для наглядности (источник). Сами сравните, как говорится.
В общем, сейчас сложилась примерно такая ситуация:
Маркетплейсы, конечно, сильные, мощные и крутые. Но альтернативные каналы онлайн-продаж вполне себе цветут и пахнут. В первую очередь, конечно, собственные интернет-магазины в разных форматах, но и оффлайн не стоит списывать со счетов (про это упомяну чуть ниже).
Это глобальный тренд, и в России он тоже имеет место быть. Например, на ecommerce конференции Тинькофф отмечали, что у каждого второго онлайн-продавца более 30% продаж идет с собственного сайта. А 90% россиян для покупок в интернете используют не только маркетплейсы (хотя кажется, что наоборот).
Здесь стоит заметить, что подобный откат тренда случился не только из-за Shopify и аналогов. Скорее, их можно назвать средством, таким себе “лекарством от маркетплейсов”. А причины, по которым многие предприниматели бегут с маркетплейсов, вполне глубокие и фундаментальные. И они существуют независимо от наличия или отсутствия шопифаев и прочего инструментария.
Итак, далее мы детальнее пройдемся по этим причинам. А также постараемся ответить на вопрос: “Кому все же лучше продавать на маркетплейсах, а кому (возможно, всем?) все же лучше сфокусироваться на собственных интернет-магазинах, продажах через соцсети и других “альтернативных” каналах?
Проблема посредника, или захват рынка как основной инстинкт
Прямо сейчас в народе двоякое отношение к маркетплейсам. Все мы ими активно пользуемся, кайфуя от возможности быстро получить под дверь или в ПВЗ любой хлам по адекватному ценнику. В то же время, сложно найти человека, который не критиковал бы маркетплейсы, обвиняя их в планомерном затягивании удавки на шее торговой конкуренции.
Чтобы понять, почему всё так, нужно разобраться в самой сути этой бизнес-модели.
Итак, дело в том, что маркетплейс - это посредник (в отличие от того же независимого интернет-магазина).
Ценность маркетплейса для участников торговой цепочки сводится к тому, что он умеет наиболее эффективным способом соединить продавца и покупателя. Или же, говоря более научно, запустить базовую транзакцию (напомню, базовая транзакция - это то самое основное действие, ради которого участники цепочки и пришли на платформу).
Однако, маркетплейс - это хоть и посредник, но посредник непростой. Это не какой-то там замшелый риелтор, чья ценность ограничивается тем, что он просто соединяет продавца и покупателя.
Здесь есть важное отличие:
Уважающий себя маркетплейс не только запускает базовую транзакцию, но и фасилитирует её исполнение. Проще говоря, он не только помогает продавцу и покупателю найти друг друга в этом огромном мире, но и позволяет товару или услуге дойти от первого до второго. Именно для этого маркетплейсы строят огромные склады и распределительные центры (которые порой очень ярко горят), налаживает логистику, развивают сети пунктов выдачи и все такое.
Если хотите поглубже погрузиться в суть любой платформы (в т.ч. маркетплейса) и получше разобраться с базовыми транзакциями, сетевыми эффектами и прочими атрибутами этой бизнес-модели, то от души рекомендую вот эту книгу.
Именно на одновременном доступе к этим двум суперсилам маркетплейс и зарабатывает. Неважно, в каком формате происходит монетизация - через комиссию от оборота, премиум с платными доп функциями, продажу подписок, втягивание бюджетов во внутреннюю рекламную платформу (а скорее всего все вместе по чуть-чуть). Не суть.
При любом раскладе получается ситуация, когда компания монетизируется как посредник, но при этом, чтобы получить возможность этой самой монетизации, ей нужно потратить огромные инвестиции на инфраструктуру.
Из этой дихотомии вытекает одно важное свойство любого маркетплейса:
Компания с подобной моделью заработка может стать устойчивой, только если подомнёт под себя весь рынок, либо хотя бы его значимую часть.
Это означает, что уважающий себя маркетплейс не может быть маленьким. Он не может собрать чуть-чуть продавцов и немного покупателей, ведь в этом случае не получится достичь равновесия между монетизацией по модели посредника и огромными инвестициями. Нет, модель начинает сходиться только на действительно больших объемах! А поэтому, первородная цель любого нормального маркетплейса - это захватить весь рынок или всю товарную категорию (ну, или хотя бы значимую долю).
Следовательно, захват рынка будет жестким и агрессивным. Безусловно, если на рынке действуют два или несколько конкурирующих маркетплейсов, то в пылу борьбы за продавцов и покупателей они будут устраивать аттракционы невиданной щедрости.
Улучшать условия для продавцов, вводить новые скидки и бонусы для покупателей, а также всячески демпинговать.
Конечно, на этапе активной борьбы маркетплейсов между собой рынок только выиграет. Но одновременно будет заложена бомба замедленного действия. Ведь когда маркетплейсы все же достигнут некоего рыночного равновесия (поделят сегменты или географии, ну или просто займут такие доли, что конкуренция приутихнет), то они скажут:
“Ну все, ребята, рынок наш, теперь можно и зарабатывать”.
А зарабатывать они будут, напомню, как посредники. То есть, напрямую отжирая свой кусок маржи у всей торговой цепочки.
Как думаете, хорошая эта ситуация для среднестатистического продавца или условного покупателя? Ну, с одной стороны, сразу понятно, куда идти. Но с другой, по сравнению с той же торговлей через собственный сайт, возникают ооочень большие отличия.
Итак, далее мы пройдёмся подробнее по этим отличиям (они же - последствия рыночной власти маркетплейсов):
Последствие №1. Торговый тоталитаризм
Чем авторитаризм отличается от тоталитаризма?
При авторитаризме главное - поменьше участвовать, а при тоталитаризме участвовать заставят всех.
Это сравнение политических режимов точно отражает суть работы на маркетплейсе.
И политика здесь не причём. Сейчас поясню.
Выше мы выяснили, что первородная задача любого нормального маркетплейса - это вобрать в себя значимую долю рынка.
Это значит, что продавцам придется (не просто “можно, как один из вариантов”, а придется, иначе пролетят мимо огромного куска спроса) заходить на платформу с огромной рыночной властью.
Из огромной рыночной власти вытекает вполне понятное последствие, от которого у любого продавца может неиллюзорно подгореть:
Что платформа скажет, то вы и будете делать.Безальтернативно и гарантированно.
Причем, одно дело, если платформа просто меняет какие-то отдельные условия. Обидно, досадно, но, как говорится, ладно. Но ведь могут и затребовать от вас активных действий - в лучших традициях тоталитарного строя.
Например, придут и скажут:
“Что-то у вас продаж мало, делайте огромную скидку, иначе оштрафуем по жесткому, деприоритизируем вашу карточку в выдаче или вообще кикнем из нашего ассортимента (нужное подчеркнуть)”.
Штош, придется выполнять… При этом маркетплейсу пофиг на вашу экономику. Скажут устроить распродажу с гигантскими скидками - придется устраивать. А то что вы в результате будете работать в убыток, ну бывает чо…
Или еще распространенная практика - полностью поменять условия рекламной платформы. Вот яркий пример, имевший место весной 2023 г.:
Слышал, что многих продавцов на WB после этого изменения еще долго мучили кошмары…
Еще маркетплейсы любят сподобиться на совсем уж экстремальные изменения условий. Допустим, продаете вы крафтовое мыло в бумажной упаковке. А завтра платформа такая: “Всю косметику и средства гигиены теперь обязательно продаем в специальной упаковке, вот требования к ней… Кто не будет соответствовать - нафиг с пляжа”. А требования там будут такие, что ваша маржинальность резко сделает “ой”.
Если вы продаете через свой сайт и продвигаете его через какой-то канал (например, через соцсеть или внешнюю рекламную систему, или другим способом - не суть), то вы свободны в выборе. Так себе заходит реклама в одной соцсети? Шлите её нафиг и идете в другую. Да, это некие доп усилия и лишние затраты, но проблема решаемая. А вот в случае с маркетплейсом такое не прокатит - там только расслабиться и получать удовольствие, увы.
Короче говоря, любой сильный маркетплейс может крутить селлера в бараний рог абсолютно любой формы, не считаясь к допустимыми уровнями гибкости бизнес-модели последнего. При этом зачастую еще и требуя от продавца активных действий (которые, очень вероятно, последний делать совсем не хочет).
Как думаете, стоит полагаться на такой канал продаж как на единственный или основной? Или все-таки стоит параллельно вложиться в собственный интернет-магазин?
Последствие №2. Одни из миллиона
У продаж на маркетплейсах есть одно крайне серьезное отличие от любого другого бизнеса.
У любого предпринимателя одна из ключевых целей - создать сильный бренд с высокой клиентской лояльностью. Ну знаете, чтобы у него была узнаваемость на рынке, чтобы довольные клиенты возвращались с повторными покупками и прочие подобные приятные ништяки, на которых обычно и выстраивается устойчивая экономика любого бизнеса. У каждого предпринимателя, в том числе интернет-магазина. Но только не у селлера на маркетплейсе, ведь на маркетплейсе бренд не нужен!
Маркетплейс сам даёт продавцу готовый трафик по своим собственным алгоритмам. А задача продавца - лишь удовлетворять этот трафик. Параллельно делая так, чтобы алгоритмы платформы выбирали именно вас.
Из этого следует три довольно неутешительных последствия:
Первое критично для продавца. Торгуя на маркетплейсе, вы не можете выстроить бренд. А значит, пойди что-то не так, и у вас не будет никакой защиты. Вы не сможете забрать свою лояльную аудиторию из одного канала продаж и уйти в закат (т.е. в другой канал продаж). Случись что, и вам придется начинать буквально с нуля. Ведь ваши маркетплейсовые покупатели с вами не взаимодействовали, они взаимодействовали с платформой. Сидели в её приложении, общались с её поддержкой, ходили получать заказ в её ПВЗ. А вас они не знают, вы для них не существуете. Просто очередной поставщик, совершивший отгрузку. Один из миллиона.
Вижу так.
Конечно, есть исключения например, ультра-крупные селлеры, которым не так просто навязать условия. Или когда на маркетплейсе продается настолько крутой и уникальный товар (например, собственного производства), что какой-никакой бренд удается создать даже на маркетплейсе. И даже повторные продажи будут, и через сарафанные рекомендации будут люди приходить… Но таких бриллиантов на маркетплейсах очень мало по понятной причине - если товар настолько крутой, то зачем делиться маржой с маркетплейсом? Еще и лишать себя сильного бренда. В общем, это исключения.
Второй момент тоже влияет на продавца. Через маркетплейс невозможно проактивно взаимодействовать с клиентом. У вас нет прямых контактов, вы не можете лишний раз с ним скоммуницировать - например, с помощью follow-up письма на имейл, который вы предусмотрительно собрали в процессе прошлой покупки. Вы ограничены лишь теми инструментами платформы, которые доступны и всем остальным селлерам. Как вы понимаете, приемы и хаки конкурентной борьбы в таких условиях сильно урезаны.
Так есть ли смысл по-настоящему крутой компании с яркой продукцией загонять себя в такие рамки? Ну, решайте сами.
Последствие №3. Конкурент конкуренту волк
Вообще, это правило действует везде в рыночной экономике. Но поскольку внутри маркетплейса сильно урезан инструментарий конкурентной борьбы, то “волчистость” конкуренции проявляется особенно ярко. И вот почему:
Допустим, вы создаете собственный сайт. У вас есть широкая палитра методов конкурирования с другими игроками. Если хотите - можете демпинговать по цене. Можете наоборот забить на конкуренцию по цене и уйти в нишу. Можете сфокусироваться на уникальном качественном сервисе (допустим, сделать особенно лояльные условия доставки и возврата). Хотите - продвигаетесь в контексте, соцсетях, или взращивайте клиентскую базу через контент-маркетинг, например. Что хотите, то и воротите. Ограничение - это лишь ваша фантазия, наглость и ресурсы. Проще говоря, вы скованы только законами мироздания и принципами функционирования рыночной экономики. Ну и еще парочку законодательных кодексов очень желательно соблюдать, само собой.
В случае маркетплейса все работает не так. Платформа сама устанавливает правила игры. И в любом случае эти правила будут гораздо более узкими, конкретными и сковывающими, чем принципы работы рыночной экономики. А раз есть понятные жесткие правила, то крупные и сильные игроки не только быстро научатся им следовать, но и смогут использовать себе во благо - в том числе чтобы остудить новеньких и амбициозных выскочек (коими мы все хотим стать, когда запускаем бизнес).
Короче говоря, на платформах крупняку гораздо проще кошмарить более мелкую рыбешку, чем вне её. Причем вполне легально и в рамках правил.
Например, часто встречаются ситуации, когда конкуренты массово заваливают ваш аккаунт продавца негативными отзывами. Хорошо, если поддержка маркетплейса пойдет вам навстречу и поможет это пофиксить. А если нет? Конкурент может пойти еще дальше и наделать фиктивных заказов с последующими возвратами. Хорошо еще, если возвраты не полностью за ваш счет, тогда у вас просто ухудшится рейтинг (хотя все равно придется делать “хорошие” самовыкупы за свой счет). А если полностью за ваш? Если у крупного конкурента много ресурсов и твердое намерение положить конец вашему бизнесу, то с помощью таких практик легко можно вас обанкротить.
Например, многие селлеры делают массовые самовыкупы. Они покупают свои же товары через посредников, после чего выставляют их снова. Затраты в виде комиссии маркетплейсу и доставки отлично отбиваются доп спросом за счет продвижения карточки в выдаче.
Безусловно, подобные “звериные” способы конкуренции можно использовать и вне платформы. Использую здесь метафору про рыбов:
На рынке у вас есть целый океан - вы можете уплыть на дно или наоборот пойти плавать к поверхности, куда акулы не любят заплывать. Можно спрятаться в коралловом рифе (= найти нишу) или под обломками корабля (= пойти в другой канал продвижения, например). Наконец, можно просто уплыть подальше, чтобы конкуренты перестали пускать на вас слюни. А вот на маркетплейсе вы окажетесь с акулой не в океане, а в лучшем случае в небольшом пруду (а то в луже).
Последствие №4. Распрямление поставок или неожиданное нихао
А это уже специфические российские реалии. Вернее, потенциально ситуация актуальна для любого рынка, но у нас особенно злободневная.
Что селлеры будут делать, если в один прекрасный день маркетплейс начнет сотрудничать с их поставщиками (т.е. китайцами) напрямую?
В случае крупнейшего российского маркетплейса именно это и случилось. В результате, многолетние успешные продавцы бьют тревогу, ведь дядюшка Ли и его племянник Джен демпингуют, сбивая цены в 2-3 раза. Так еще и доставляют быстрее, Конфуция на них нет!
Намечается новая битва столетия - “Тетушка Ляо из Циньдао” против “🍋 в декрете на WB”. Годзилла против Конга курят в сторонке. Хотя, будем честны, у “мамы ангелочков” против акул из Поднебесной шансов маловато (но мы все равно будем болеть за неё!)
А теперь вопрос к знатокам:
Раз по цене, условиям доставки и ассортименту побить китайцев получится едва ли, то… А как, собственно, быть? У меня пока что нет ответа. Боюсь, что и господин Друзь с господином Козловым вряд ли найдут ответ на этот вопрос без добротной музыкальной паузы…
Помимо вышесказанного, можно еще упомянуть ужесточение конкуренции во внутренних рекламных системах (теперь путь к верхним строчкам выдачи будет еще дороже). В процессе доставки товар запросто могут свистнуть сотрудники ПВЗ или курьеры, когда вместе с компенсацией от платформы продавец в качестве бонуса получит еще и негативный отзыв в копилочку. Да-да, товар пропадет из-за косяка маркетплейса, а пострадает репутация селлера, потому что покупатель вникать в суть вещей не будет. Кассовые разрывы из-за длинющей дебиторки маркетплейсов при расчете с продавцом. И многое, многое, многое другое - все мы слышали эти веселые истории.
Так что в итоге? Торговать на этих ваших маркетплейсах или не стоит?
Значит ли эта статья, что маркетплейсы - зло? Ну, я бы не стал мыслить морально-этическими категориями в рамках рыночной капиталистической экономики (неблагодарное это дело). Маркетплейсы просто есть, и пока их рыночная власть не выходит за разумные пределы (об этом должно заботиться и государство, кстати), все участники рынка могут извлекать из них пользу. Ведь у этих ребят как минимум есть правила игры, а значит, работать в целом можно.
К тому же, маркетплейсы бывают разные. Например, они могут отличаться по тому, насколько глубоко присасываются к торговой цепочке. Допустим, один маркетплейс полностью замыкает на себе абсолютно все процессы, анонимизируя продавца, лишая его бренда и уникальности. Другой же вполне может обслуживать лишь часть цепочки - например, предоставлять поисковую выдачу, но при этом перекидывать на сайт продавца для оформления и доставки. То есть, работать по модели мета-агрегатора интернет магазинов. Согласитесь, это две большие разницы.
Тем не менее, оптимальной стратегией на сегодняшний день видится диверсификация каналов продаж. Да, не спорю, вывод банальный, и возможно вы ждали более глубокого откровения. Но увы, реальность как обычно скучна, а оптимальное решение - оно очень часто классическое. И имя ему - “диверсификация”.
Не выходить на маркетплейсы совсем - это странно, ведь теряется огромный кусок рынка. Такую роскошь могут позволить себе только ребята с ооочень крутым товаром, который продвигает сам себя (то есть, не только лишь все). С другой стороны, работать только через маркетплейсы - это добровольно загонять себя в зависимость от довольно жестких “партнеров” с сильной рыночной властью. А кто знает, что завтра взбредет в голову их руководителям?
И кстати, вы обратили внимание, что по ходу статьи я лишь вскользь упомянул комиссию, которую львиная доля маркетплейсов взимает с селлеров как основной элемент монетизации? А ведь она во многих случаях легко может достигать и 50%... Так что, тоже стоит учитывать.
Короче говоря, я не утверждаю, что маркетплейсы нужно хоронить как канал продаж, и вообще забыть про них. Нет, зачем же? Ведь там есть готовый трафик, который релевантен очень многим предпринимателям.
Я лишь хочу очень четко донести мысль, что не стоит зацикливаться на маркетплейсах, делая из них единственный безальтернативный канал. Торговать только через маркетплейс в современной мире - это как добровольно загнать себя в стойло. Да, там тепло и сыпят корм, но ведь за пределами есть огромный мир, где можно найти не корм, но трюфели! К тому же, кто знает, что ждать под Рождество (ну в смысле, как в известной поговорке, ну вы поняли)?
Справедливости ради, чтобы не возникало совсем уж жестоких дисбалансов, с сентября обсуждается законопроект о маркетплейсах, который буквально пару недель назад решили доработать. Помимо прочего, маркетплейсам хотят запретить менять условия договора совсем уж неприлично часто, чуть усложнить им блокировку аккаунтов продавцов, наконец-то разрешить продавать собственные торговые марки (да, на многих маркетплейсах это было запрещено), и кое-что еще по мелочи.
А также законодатели очень хотят заменить бусурманское слово “маркетплейс” на что-нибудь исконно русское. Сами варианты пока не озвучиваются, но я предлагаю рассмотреть “Купеческие угодья”. Ну или “Онлайн и точка” - поддержать традицию нейминга, так сказать.
Вы не поверите, на это Вайлдберрис после запрета слова “маркетплейс”. Фото в цвете. У меня на канале мы с подписчиками придумывали новый народный термин, можете вот тут глянуть и предложить свой вариант.
Короче говоря, главный вывод из статьи вот какой:
Зависеть от маркетплейса - это так себе идея. И как бы хорошо у вас ни шла торговля через маркетплейс, помните, что этот канал весьма уязвим к множеству факторов, на которые вы не сможете повлиять. Поэтому, всегда лучше диверсифицировать каналы продаж - например, заранее подготовить почву и инвестировать в собственный интернет-магазин, сделать витрину, подключить торговый софт, научиться продвигать свой магазин в рекламных системах, запилить аккаунты в основных соцсетях и хотя бы немного их раскачать и т.д. и т.п.
Тем более, доступных и понятных инструментов для этого сейчас навалом - бери и пользуйся.
Всем тем, кто продает - удачной торговли, побольше оборотов и поменьше возвратов! А остальным, надеюсь, было интересно :)
Поделитесь, на что вы делаете упор в своем бизнесе - на маркетплейсы, интернет-магазин или другие каналы продаж? И с какими сложностями или необычными/ забавными явлениями сталкиваетесь в процессе?
Ну и конечно, предлагайте свой вариант, на что нужно заменить слово “маркетплейс”? А то понатыкали иностранщины в “Великий и могучий”, ужас…
Важный дисклеймер: данная статья - результат персональной аналитики автора на основе работы с открытыми источниками и жизненного опыта его самого и окружения. Если вы не согласны с аргументами и выводами, то предлагаю подискутировать в комментариях.
Если вам понравилось, то подписывайтесь на мои тг-каналы. На основном канале - Дизрапторе- я простым человечьим языком и с юмором разбираю разные интересные штуки из мира бизнеса, инноваций и продуктовых новшеств (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы никто ничего не пропустил). А на втором канале под названием Фичизм я регулярно пишу про новые фичи и инновационные решения самых крутых компаний и стартапов.
До этого я показывал, что клиент прислал образцы в Китай и по ним были отрисованы наброски. Теперь из этих набросков были созданы 3D модели, чтобы клиент детальнее мог увидеть что получается, сверить это видение со своим и внести правки
Так выходит гораздо быстрее чем отшивать образцы, потом отправлять клиенту, ждать обратной связи, вносить правки, отшивать новые образцы и т.д.
Тут заказчик сразу все видит, сразу им вносятся изменения и только когда правок уже не будет, тогда мы сошьем образцы и отправим на подтверждение в Россию!
Вот было бы здорово иметь нейросеть, которая бы облегчала работу с SQL-запросами и формулами Excel, и автоматически генерировала шаблоны таблиц. И чтобы пользователю не было необходимости писать формулы вручную. Такой инструмент есть.
GPTExcel - это инструмент на базе искусственного интеллекта, разработанный для упрощения процесса создания и понимания формул в приложениях для работы с электронными таблицами, таких как Microsoft Excel, Google Sheets и Airtable. GPTExcel приобрел популярность благодаря своей способности автоматизировать и упрощать различные задачи, связанные с таблицами.
Ключевые особенности и применение GPTExcel:
Генерация и объяснение формул
GPTExcel может генерировать формулы для таблиц по запросу пользователя и объяснять существующие формулы. Эта функция особенно полезна для тех, кто не знаком со сложными функциями таблиц.
Генерация скриптов:
Инструмент способен создавать скрипты для различных приложений, включая VBA-скрипты для Excel, Apps Scripts для Google Workspace и скрипты для Airtable, что помогает автоматизировать повторяющиеся задачи и повышать производительность.
Генерация SQL-запросов
GPTExcel помогает в создании, устранении неполадок и уточнении SQL-запросов, что полезно для пользователей, работающих с базами данных.
Генерация регулярных выражений (Regex)
Инструмент также может генерировать и интерпретировать шаблоны регулярных выражений, полезные для проверки данных и фильтрации.
Генерация шаблонов
Помогает в создании шаблонов таблиц для Excel и Google Sheets, упрощая процесс настройки новых таблиц.
GPTExcel предлагает бесплатный план, который включает основные функции, такие как генерация формул и ограниченное количество запросов в день. Также доступен платный Pro план ($6.99/ месяц), который расширяет возможности инструмента, включая генерацию скриптов и SQL-запросов, и предоставляет больше ежедневных запросов.
Несмотря на множество преимуществ, у GPTExcel есть некоторые ограничения. Он в основном предназначен для генерации простых до умеренно сложных формул, и пользователям может потребоваться ручное вмешательство для выполнения более сложных задач.
Заключение
В целом, GPTExcel - это ценный инструмент для частных лиц и компаний, желающих повысить эффективность работы с электронными таблицами. Он предлагает ряд функций, которые позволяют сэкономить время и повысить точность обработки и анализа данных. Однако пользователям следует помнить о его ограничениях, и для решения более сложных задач может потребоваться дополнить его ручными действиями.
Хотите быть в курсе полезных ии сервисов для работы, учебы и облегчения жизни? Подпишитесь на мой канал в Telegram НейроProfit, там я рассказываю о том, как зарабатывать с помощью нейросетей и использовать ии-сервисы для бизнеса 😉