4 способа ускорить публикацию товаров новыми продавцами и расширить ваш маркетплейс

Рост маркетплейса обычно рассматривается как проблема спроса или нехватки персонала. Однако часто упускается из виду более ранний этап: время между регистрацией продавца и моментом, когда его первый товар становится доступным для покупателей, будучи правильно классифицированным и опубликованным.

Каждый день этой задержки — это упущенная выручка, обеднение каталога и риск того, что продавец потеряет интерес или начнет продажи на площадке конкурента. Тем не менее, показатель времени до первой публикации редко попадает на дашборды роста. К нему относятся как к операционной детали, хотя именно он определяет, насколько быстро растет предложение и какая часть затрат на привлечение продавцов превращается в «живой» ассортимент.

Большая часть факторов, замедляющих этот процесс, связана с тем, как загружаются, проверяются, нормализуются и подготавливаются к публикации изображения и видео от сторонних продавцов. Четыре «узких места» наносят основной ущерб, и каждое из них можно устранить путем автоматизации проверки, тегирования, корректировки и оптимизации контента для публикации.

На большинстве маркетплейсов контент каждого нового продавца проходит через одну и ту же очередь проверки. Продавец с безупречными фотографиями товаров ждет столько же, сколько и тот, кто загрузил размытые снимки, сделанные на телефон на фоне захламленного кухонного стола. Очередь не видит разницы, пока человек не откроет файл.

Это привязывает пропускную способность онбординга к количеству модераторов и их рабочим часам, независимо от качества контента продавца. Когда акция, новая категория или региональный запуск приводят к наплыву продавцов, очередь растет, и ждать приходится всем, включая тех, кто сделал все правильно.

Увеличение штата модераторов пропорционально повышает расходы, а новым сотрудникам требуется время на обучение, прежде чем они начнут оценивать контент так же эффективно, как ваша опытная команда. Скорость онбординга остается зависимой от численности персонала — именно от этой зависимости стремятся уйти маркетплейсы на стадии роста.

Автоматизированная проверка оценивает каждую заявку на соответствие вашим стандартам в момент загрузки. Контент, соответствующий требованиям, сразу переходит на следующий этап, и только те материалы, которые действительно требуют внимания, попадают к модератору.

Большинство продавцов не пытаются загрузить некачественный контент. Они просто не знают ваших стандартов или же эти стандарты были донесены в виде расплывчатых рекомендаций («используйте чистый, профессиональный фон») вместо конкретных правил.

Продавец отправляет товар, ждет, получает отказ, пытается угадать, что исправить, отправляет снова и снова ждет. Каждая повторная отправка создает задержки, а если обратная связь от разных модераторов противоречива, продавец может пройти несколько кругов, так и не поняв, как должен выглядеть «одобренный» товар.

Четкие, объективные критерии решают эту проблему. Rivly, партнер Cloudinary Moderation, определяет свои стандарты изображений в терминах, которые система может проверить, а продавец — выполнить: чисто белый фон (HEX #FFFFFF), товар занимает примерно 80% кадра, отсутствие текста на изображении. Столь конкретные правила могут быть проверены автоматически в момент загрузки изображения или видео.

Когда продавцы получают конкретную обратную связь при загрузке, они могут исправить проблемы за один раз, а не за несколько. Многие распространенные проблемы, такие как не белый фон или плохое кадрирование товара, также могут быть исправлены автоматически в процессе нормализации, поэтому продавцам даже не придется отправлять товар на повторную проверку.

Прохождение проверки контента и модерации — это лишь один шаг перед публикацией товара. Большинству маркетплейсов также необходимо описание: категория, тип товара, цвет, материал и любые другие атрибуты, которые обеспечивают работу поиска, фильтров и страниц категорий. На многих платформах эта работа ложится на плечи продавца.

Для нового продавца именно здесь онбординг часто буксует. Заполнение полей атрибутов для одного товара — задача выполнимая. Но для каталога из сотен позиций это целый проект, и именно такая утомительная настройка заставляет новых продавцов откладывать онбординг «на потом».

Когда они все же заканчивают, данные часто оказываются неполными или противоречивыми. Товар помечается как «темно-синий» вместо «синего» или попадает не в ту категорию, и карточка возвращается продавцу на доработку или в очередь на классификацию сотрудником. Каждое исправление создает задержки до момента публикации.

Большая часть этой информации уже содержится в самом контенте. Тегирование на основе ИИ анализирует каждое изображение при загрузке и автоматически применяет структурированные метаданные: тип товара, цвет, визуальные атрибуты и другие характеристики. Продавцы подтверждают уже заполненные данные вместо того, чтобы начинать с пустой формы, а товары получают согласованные и точные метаданные, которые помещают их в нужную категорию и облегчают поиск.

Когда пропускная способность модерации ограничена, а спрос со стороны продавцов продолжает расти, многие маркетплейсы реагируют ограничением приема. Они используют списки ожидания, категории «только по приглашению», более строгие критерии отбора или замедленное одобрение. Эти решения обычно преподносятся как контроль качества, и отчасти это правда. Однако часто команда модераторов просто не может справиться с большим объемом без увеличения штата или снижения стандартов.

В таких случаях пропускная способность модерации диктует темпы роста, и каждый продавец, которому отказали или который остался в списке ожидания, — это продавец, которого могут перехватить конкуренты.

Альтернатива заключается не в снижении стандартов, а в их применении таким образом, чтобы не зависеть от человека, просматривающего каждый файл. Автоматизированная модерация масштабируется вместе с объемом заявок, а не с численностью персонала. Одни и те же стандарты и политики применяются как к тысячному продавцу, так и к первому, поэтому вы можете открыть прием для всех квалифицированных продавцов, не снижая планку и не нанимая новых сотрудников.

Автоматизированный онбординг оставляет человеческий контроль для тех случаев, где он действительно необходим. С Cloudinary этот процесс выглядит так:

Определите свои бренд-гайдлайны, политики контента, требования к качеству изображений и видео, а также правила соответствия в Cloudinary Moderation, включая специфические для маркетплейса правила, такие как критерии Rivly по белому фону и заполнению кадра. Правила применяются автоматически при загрузке контента, и вы также можете запускать их по запросу для всей папки или коллекции, что полезно при изменении стандартов или политик, когда нужно перепроверить существующий ассортимент.

Cloudinary оценивает каждое изображение и видео на соответствие этим правилам сразу после загрузки продавцом, а затем помечает их структурированными метаданными, такими как тип товара, цвет и визуальные атрибуты. Контент, соответствующий требованиям, переходит дальше с уже заполненными атрибутами, и продавцы подтверждают детали, а не вводят их с нуля. Контент, не соответствующий требованиям, помечается с указанием конкретной причины, которую продавец может устранить.

Трансформации на базе ИИ исправляют многие проблемы, которые в противном случае привели бы к отклонению. Удаление фона справляется с не белым фоном, кадрирование исправляет плохое расположение товара, масштабирование улучшает низкое разрешение, а цветокоррекция выравнивает экспозицию. Карточка товара продавца продвигается вперед благодаря автоматической нормализации, вместо того чтобы возвращаться к нему на доработку.

Cloudinary автоматически преобразует одобренные активы в наиболее подходящий формат и размер для каждого места, где отображается товар, от результатов поиска до страниц товаров и мобильных приложений. Новые товары быстро загружаются и отлично отображаются с первого дня, без необходимости для контент-команд вручную создавать отдельные версии.

Ваша команда по проверке контента освобождается от рутинных согласований и фокусируется на неоднозначных заявках, где человеческое суждение приносит наибольшую пользу. Каждый помеченный актив включает объяснение причины пометки, поэтому проверяющие начинают работу, уже имея контекст, и могут отменить решение, если не согласны с ним.

Очереди на проверку, циклы доработки, ручная тегирование и ограничение пропускной способности — всё это добавляет дни ожидания между регистрацией продавца и публикацией его первого объявления. В совокупности они создают потолок для скорости роста вашего маркетплейса, который большинство команд даже не видят на своих дашбордах.

Автоматизация процессов тегирования, проверки и исправления контента устраняет этот потолок. Время до публикации первого объявления зависит от того, как быстро ваша система может применять ваши стандарты, а не от того, сколько людей у вас занимается проверкой и нормализацией контента. Пропускная способность онбординга растет вместе со спросом, продавцы быстрее видят результаты, и вам больше не приходится выбирать между защитой качества и увеличением предложения.

«Как маркетплейс, мы считаем поддержание высокого качества и единообразия изображений продавцов критически важным для доверия клиентов и конверсии. С помощью Cloudinary Moderation мы можем автоматически проверять изображения, загруженные продавцами, выявлять любые проблемы и немедленно направлять продавцов к созданию более качественных изображений, улучшенных с помощью трансформаций Cloudinary». Дэниел Томпсон, генеральный директор Rivly

Как маркетплейс, мы считаем поддержание высокого качества и единообразия изображений продавцов критически важным для доверия клиентов и конверсии. С помощью Cloudinary Moderation мы можем автоматически проверять изображения, загруженные продавцами, выявлять любые проблемы и немедленно направлять продавцов к созданию более качественных изображений, улучшенных с помощью трансформаций Cloudinary.

Перестаньте позволять численности персонала определять скорость вашего роста. Узнайте, как Cloudinary Moderation автоматически проверяет, исправляет и одобряет контент продавцов, чтобы новые объявления публиковались быстрее.

Время до публикации первого объявления — это промежуток между регистрацией продавца и моментом, когда его первое объявление становится активным, правильно классифицированным и видимым для покупателей. Этот показатель редко отображается на дашбордах роста, но каждый лишний день в этом промежутке означает упущенную выгоду, менее обширный каталог и более высокий риск того, что продавец сначала разместит объявление у конкурента.

Стандарты работают лучше всего, когда они достаточно конкретны для выполнения как системой, так и продавцом — например, точный цвет фона, минимальный процент заполнения кадра или правило запрета наложения текста, а не общая инструкция вроде «используйте чистый фон». Cloudinary Moderation позволяет маркетплейсам определить эти правила один раз и автоматически применять их к каждой заявке.

Да. Тегирование на основе ИИ может анализировать изображение при загрузке и автоматически применять атрибуты, такие как тип продукта, цвет и визуальный стиль, при этом результаты сохраняются в виде структурированных метаданных, которые продавец подтверждает, а не заполняет с нуля в пустой форме. Дополнение Cloudinary Auto Tagging от Google — один из вариантов, обеспечивающих такую автоматическую классификацию.

Да. Многие проблемы, вызывающие отклонение, можно исправить в процессе нормализации, вместо того чтобы отправлять их обратно продавцу: удаление фона справляется с не белым фоном, кадрирование исправляет плохое композиционное решение, а масштабирование на основе ИИ и цветокоррекция решают проблемы низкого разрешения или плохой экспозиции.