Маркетплейсы · Ценообразование

Репрайсинг без ручного контроля цен: пилот с договорными гарантиями

Сервис следит за ценами конкурентов на маркетплейсе и считает цену в коридоре. Ни одна цена не применяется без подтверждения. Пилот: 10 SKU, настройка до 14 дней.

Статус
Пилот
Срок
3–4 недели (оценка; по git 2 недели)
Стек
  • TypeScript
  • NestJS
  • React
  • PostgreSQL
  • Redis / BullMQ
  • Puppeteer / Chromium

Задача

Производитель бытовой техники продаёт на крупном маркетплейсе как сторонний продавец. Акции площадки и демпинг конкурентов в той же карточке уводят витринную цену ниже целевой, а вручную следить за всеми предложениями по каждому SKU невозможно. Нужна система, которая удерживает целевую цену или берёт максимальную конкурентную цену в согласованном коридоре, не применяет её без подтверждения и хранит журнал каждого решения.

Что сделали

Результат

10 SKU · 2 сценария
объём пилота; лимит SKU и оба сценария зашиты в код и проверяются контрактными тестами — превысить лимит нельзя
до 14 дней
договорной срок настройки от получения входных данных до запуска, затем 1 месяц пилота; даты считает сервис, по окончании доступ закрывается
8 из 8
критериев технической приёмки закреплены в коде; большинство дополнительно проверяются контрактными тестами и smoke-тестом миграций
5 сервисов · 4 сети
production-контур с усиленной изоляцией: контейнеры только на чтение, образы закреплены, reverse-proxy без доступа к Docker

Направления

Другие кейсы

AI-инфраструктура, R&D в области мультиагентных систем

Исследовательский проект

Агентная среда, где законы исполняются кодом, а не промптом

За четыре дня собрали и открыли под MIT агентную среду, где правила исполняются кодом: криптография, византийский консенсус, воспроизводимые эксперименты.

64 × 10 000
агентов × тиков в референс-эксперименте: 131 372 события, 0 нарушений инвариантов; sha256-аттестация прошла независимую верификацию
до 3,9×
ускорение тика политики на референс-нагрузке (1 126,7 → 286,5 мс) без изменения хешей; замер профилировочным скриптом из репозитория

Производство · Стройматериалы

MVP в эксплуатации

Спецификация сэндвич-панелей из чертежа за секунды вместо часов

Приложение читает DWG/DXF-раскладку и собирает спецификацию в Excel: 10–30 секунд вместо 2–15 часов вручную. 784 панели объекта сошлись с ручной спецификацией построчно.

784/784 и 189/189
панелей на одном объекте и стеновых на втором совпали с ручной спецификацией построчно, с типоразмерами; расхождение площади — 0,001 м²
2–15 ч → 10–30 с
подготовка спецификации объекта: вручную против обработки приложением — по замерам на реальных проектах

Маркетплейсы · Аналитика продаж

В продакшене

Прибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах со сверкой 0,00 %

Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с расчётом заказчика — 0,00 %, прогноз спроса в 2,7 раза точнее наивного.

0,00 %
расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки — 1 %
в 2,7 раза
точнее наивного прогноза: недельный WAPE по SKU с 80 % выручки — 29,6 % против 81,4 %. Цель 25 % пока не взята: история есть по 66,9 % SKU

Посчитать эффект на своих цифрах

AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли похожая задача в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.

Оценить эффект с AVA

Похожая задача?

Опишите процесс и данные, которые у вас есть. Скажем, что из этого считается в деньгах, а что — нет, до начала работ.

или напишите напрямую: hello@xteam.pro

или напишите напрямую: hello@xteam.pro