Prom.ua: управління маркетплейсом зі 100M+ товарів в епоху ШІ (думки та поради експертів)

У цьому випуску Retention Podcast ми поспілкувалися з Mykyta Artemchuk, директором із продукту Prom.ua (EVO Group) — одним із найцікавіших наших гостей. Він завжди готовий пожартувати, але за гумором стоїть людина, яка керує продуктом одного з найбільших онлайн-маркетплейсів України.

Prom.ua — це величезний масштаб: понад 100 мільйонів товарів від 700,000+ продавців і 30–50 мільйонів відвідувачів щомісяця. Це вагомий гравець української електронної комерції, і Mykyta поділився безцінним досвідом створення продуктів такого масштабу.

Ось головне з нашої розмови.

Дві моделі управління продуктовим офісом

У світі управління продуктом зазвичай спирається на одну з двох моделей.

У першій продакт-менеджери майже повністю зосереджені на розумінні користувачів, перетворенні ідей на гіпотези, які можна перевірити, та проведенні експериментів. Потім вони передають вимоги командам розробки, якими безпосередньо не керують.

У другій моделі, яку використовують Google та Amazon, продакт-менеджери мають виділені ресурси: власні команди, інфраструктуру та безпосередній вплив на пріоритети. Тут вони фактично є адміністративними керівниками продуктових команд, зазвичай із 7–15 людей: інженерів, дизайнерів, аналітиків та інших фахівців. Команди об’єднують за напрямами — наприклад, пошук, мобільні застосунки чи сайти компаній, — а групами таких команд керують старші продуктові керівники.

Універсально найкращої моделі немає: важливо обрати ту, що відповідає способу роботи ваших команд.

Три метрики, які справді мають значення

Prom вимірює успіх за трьома ключовими метриками. 

Перша — валова вартість товарів і послуг, проданих на платформі (GMV), та її зростання рік до року. Це головний орієнтир. Дві інші — зростання доходу та прибутковість. Усе, що робить продуктова організація, спрямоване на поліпшення одного з цих показників.

Великі ініціативи, які називають «місіями», планують щокварталу й тримають у чіткому фокусі: зазвичай їх не більше п’яти-шести. Наприклад, запуск підписки на безкоштовну доставку на кшталт Amazon Prime, додавання точок видачі через партнерство з іншим маркетплейсом або впровадження оплати частинами. До місій часто залучають одразу кілька команд, а організаційна структура має зробити таку співпрацю простішою та продуктивнішою.

Від браузерів до застосунків — і наступний крок

Еволюція електронної комерції була доволі послідовною: спочатку браузери на комп’ютерах і сайти в закладках. Потім мобільні пристрої, але фактично з тим самим процесом купівлі. А далі з’явилися застосунки — і саме тоді все змінилося.

Коли покупці встановлюють застосунок маркетплейсу, якому довіряють, вони значно рідше купують деінде. Без власного застосунку дістатися до них стає майже неможливо або надзвичайно дорого. Для Prom розробка й просування мобільного застосунку перетворилися з бажаного доповнення на питання виживання та змусили повністю переосмислити продуктовий досвід і присутність бренду.

Пошук на основі ШІ змінює правила

Трафік із пошукових інструментів на основі ШІ, як-от ChatGPT, уже помітний у статистиці та змінює правила гри. Як колись SEO змінило інтернет, так тепер усі намагаються зрозуміти, як зробити продукти й платформи видимими у відповідях великих мовних моделей (LLM).

Очевидно, що простого наповнення текстів ключовими словами вже недостатньо. Для успіху потрібно керувати репутацією бренду, структурувати контент так, щоб ШІ його розумів, і домагатися того, щоб моделі сприймали вас як надійне джерело. Перехід Google до пошуку на основі ШІ та експерименти інших компаній із монетизацією рекомендацій означають, що підходи й надалі швидко змінюватимуться.

ШІ як наступний великий інтерфейс

Сьогодні ШІ — не всезнаючий оракул, яким його дехто уявляє. Це радше новий інтерфейс до інтернету: ще недосконалий, але з величезним потенціалом.

Показовий приклад — придбання OpenAI дизайнерської компанії Jony Ive за $6.5 мільярда ще до виходу її першого продукту. Змагання йде не лише за кращі моделі, а й за контроль над тим, як люди з ними взаємодіють.

Рекомендації: корисний інструмент, а не магія

В електронній комерції рекомендації на основі ШІ можуть суттєво впливати на результати, але це не магія. Для підвищення ефективності потрібні дві речі: відповідна технологія та величезні обсяги якісних даних. Навіть у великих товарних каталогах деяким категоріям бракує трафіку для ефективного навчання ШІ.

Власна рекомендаційна система Prom розвивається з 2013 року: від класичного машинного навчання до нейромереж і гібридних моделей із LLM. Останнє оновлення дало найбільший приріст за багато років: у деяких категоріях, як-от одяг, він сягнув +40%. Та це поступове поліпшення, а не миттєве перетворення.

Коли дані обмежують потенціал ШІ

Хорошій рекомендаційній системі потрібна повна картина поведінки користувача: попередні візити, пошуки, покупки та наміри. Без повних даних ШІ лише здогадується.

Деякі категорії, особливо нішеві чи складні, не генерують достатньо даних для якісних рекомендацій. У результаті пропозиції виходять непоганими, але не чудовими, і простір для вдосконалення залишається великим.

Боротьба із шахрайством за допомогою ШІ

Одним із великих досягнень стало створення багаторівневої системи виявлення шахрайства. Одні рівні виконують прості завдання, помічаючи очевидні сигнали ризику, як-от підозрілі IP-адреси. Інші використовують ШІ для оцінювання поведінкових шаблонів і виявлення ймовірних шахраїв.

Мета — зруйнувати бізнес-модель шахрая. Наприклад, продавці мають заздалегідь поповнити баланс, і якщо обліковий запис викликає підозру, його блокують до будь-якої виплати. Зробіть шахрайство на своїй платформі складнішим, ніж деінде, і більшість шахраїв підуть шукати легші цілі.

ШІ в модерації та категоризації

Раніше модерація та розподіл товарів за категоріями були складною ручною роботою. Тепер більшу її частину виконує ШІ: аналізує і текст, і зображення, щоб віднести товари до правильних категорій.

Точні категорії потрібні не лише для порядку. Вони поліпшують рекомендації, допродажі та перехресні продажі. Здатність ШІ виявляти неправильно позначені товари — випадково чи навмисно — допомагає підтримувати якість каталогу та зручність покупок.

Що чекає на рекомендації далі

У майбутньому ШІ може сам ініціювати нагадування: «Ви купували корм для собаки минулого місяця. Час замовити знову?» Але їхнє поширення залежатиме від законів про приватність і готовності користувачів.

Імовірнішим є розвиток контекстних рекомендацій через чат або голосові інтерфейси. Замість переходів між категоріями можна буде сказати: «Знайди беззерновий корм для 10-річного лабрадора», — і помічник миттєво запропонує короткий список.

Монетизація переходу до пошуку на основі ШІ

Google та інші компанії не збираються відмовлятися від рекламних доходів. Варто очікувати, що вони вбудовуватимуть спонсорські пропозиції у відповіді ШІ приблизно так само, як сьогодні роблять це в результатах пошуку.

Інтерфейс зміниться. А модель доходу? Мабуть, не так сильно, як багато хто думає. Історія показує: навіть платформи, які спочатку зарікаються від реклами, зрештою знаходять спосіб її додати, щойно аудиторія стає достатньо великою.

Головні висновки

Керувати великим продуктом сьогодні — означає узгоджувати безліч складників: десятки команд, запуск функцій на кількох платформах і швидкі зміни курсу разом із технологічним середовищем.

ШІ вже став частиною основного інструментарію: непомітно блокує шахрайство, упорядковує складні товарні каталоги, підвищує видимість у пошуку та робить рекомендації точнішими. Мобільні застосунки перетворилися з приємного доповнення на вирішальний чинник успіху, а розмовні інтерфейси починають змінювати спосіб купівлі.

Щоб залишатися попереду, об’єднайте все це в чітку й сфокусовану стратегію, у якій кожна зміна інструментів чи тенденцій створює можливості, а не труднощі.