Marketplace analyst
Answers sales questions with numbers: connects WB and Ozon cabinets, replies in plain language, and cites sources.
- Savings
- $700 / mo
- Payback
- 2.5 mo
Сколько вы теряете на ручной анализ?
Посчитайте за 20 секунд. Агент забирает 70% рутины.
- Вы теряете
- 60 000 ₽/мес
- С агентом сэкономите
- 42 000 ₽/мес
- Окупаемость
- 1,7 мес.
Формула: часы в неделю × 4 × ставка. Каталог — контекст масштаба, в расчёт не входит. Экономия — 70% потерь. Проект — 70 000 ₽ (вилка 70–150К). Точную цифру фиксируем после диагностики.
Получить расчётBefore
2–3 days
The owner waits 2–3 days for an analyst export. Ad decisions are blind; losing SKUs sit for months.
Now
1 min
Numbers in chat within a minute. Losing SKUs are highlighted; the morning digest arrives before standup.
Stack and integrations
LLM
- GPT-4o
Integrations
- Text-to-SQL
- PostgreSQL
- WB API
- Ozon API
Quality control
- Jev (Rerank + Gate)
Agent architecture
- Data sourcesWB API · Ozon API
- ToolsText-to-SQL
- JevRerank · Gate
- LLMGPT-4o
- Channelschat · Telegram
- Monitoringexports · ROI
Как работает агент: технический путь
Шаг 1
Запрос
Пользователь отправляет аналитический вопрос в систему.
Шаг 2
Парсинг API
Система извлекает данные из WB API или Ozon API с учетом лимитов.
Шаг 3
SQL-агрегация
Выполняется агрегация данных в PostgreSQL для подготовки к анализу.
Шаг 4
LLM-ответ
LLM генерирует точный ответ на основе агрегированных данных и контекста.
Запрос → Парсинг API → SQL-агрегация → LLM-ответ → Telegram
Внедрение за две недели
День 1–2
Доступ к API WB/Ozon
Получаем доступ к API маркетплейсов, настраиваем аутентификацию и лимиты.
День 3–5
Настройка ETL
Настраиваем процессы извлечения, преобразования и загрузки данных из API в хранилище.
День 6–10
Обучение LLM на данных
Обучаем модель на исторических данных маркетплейса для точного ответа на аналитические запросы.
День 11–12
Тест на 10 запросах
Проверяем точность и скорость ответов на типичные аналитические вопросы.
День 13–14
Запуск
Выводим систему в эксплуатацию, настраиваем мониторинг и алерты.
Кто получит выгоду
Руководитель
- Быстрые данные для решений: ответ за 10 секунд
- Снижение затрат на аналитический отдел
- Прогнозирование спроса и оптимизация закупок
Аналитик
- Освобождается от рутины: сбор данных и отчеты — за системой
- Фокус на интерпретации и стратегические рекомендации
- Повышение точности за счет исключения human error
Маркетолог
- Актуальные данные о трендах и спросе
- Быстрая проверка гипотез и A/B тестов
Руководитель закупок
- Автоматическое обновление остатков и цен
- Оптимизация заказов на основе прогнозного спроса
Гарантия результата
Точность данных 95%
Агент проверяет расхождения с API и корректирует модели каждую неделю.
Еженедельный отчёт о росте продаж
Автоматический дайджест с insights и рекомендациями по ассортименту.
Доступ к исходному коду и данным
История запросов и ответов в PostgreSQL остаётся у вас после проекта.
Сравнение с альтернативами
| Показатель | AI‑агент | Фрилансер‑аналитик | Штатный отдел |
|---|---|---|---|
| Стоимость | от 70К внедрение | от 120 000 ₽/мес | от 150 000 ₽/мес |
| Скорость | ответ за 10 сек, 24/7 | 2–4 часа в день | по ТЗ, с задержками |
| Работает | всегда, без перерывов | 8 часов, 5/2 | по часам консультаций |
| Масштаб | от 100 до 100 000 товаров без роста затрат | нужен новый специалист | выше чек-лист — выше счёт |
| Окупаемость | 1.5–2 месяца | — | — |
Agent screens
Реклама стояла 4 дня: ДРР выросла до 14%. Первым возобновить «Крем SPF» — ROI 2,1.
Реклама SKU-4821 стояла 4 дня без корректировки — ДРР выросла с 8% до 14%. Органика держится, платный трафик теряется.
Рекомендация: снизить ставку на 20% или обновить креатив. Проверить конверсию в корзину за 12–16 фев.