Кейсы

Автоматизация размещения товаров на OZON

На маркетплейсе Ozon продают товары более 20 000 магазинов, и в некоторых из них ассортимент насчитывает сотни тысяч позиций. Чтобы упростить процесс их размещения на сайте, Ozon обратился к нам за помощью.

Сложности публикации товаров на OZON

  • Строгие требования к заполнению карточек.
  • Более 4800 категорий товаров, из которых нужно выбрать одну.
  • Личный кабинет не адаптирован для зарубежных продавцов, из-за чего им сложно ориентироваться в сложной системе категорий и свойств товаров.
  • Ручное размещение большого объема позиций отнимает слишком много времени.

Задача

От нас требовалось полностью автоматизировать процесс заполнения карточек и выгрузки товаров на Ozon. Это позволило бы продавцам избежать ручного ввода информации и значительно ускорить публикацию товаров.

Решение

Мы разработали B2B-систему управления товарами на базе машинного обучения. Она выполняет роль посредника между продавцом и маркетплейсом:

  • получает информацию об ассортименте продавца;
  • преобразует её в формат, соответствующий требованиям Ozon;
  • формирует готовые карточки товаров.

КАК ЭТО РАБОТАЕТ?

1. Продавец загружает в систему файл с перечнем товаров и их характеристиками, а также подключает свой аккаунт на Ozon.

2. С помощью ML система определяет категорию и тип товара.

3. Нейросеть адаптирует свойства товаров в формат, принятый на Ozon, и готовит их к публикации.

4. Товары автоматически публикуются на Ozon. Готово!

Классификация объектов

Система выделяет ключевые характеристики товара на основе его описания, фотографий и категории.Тот же процесс проводится для всех товаров, представленных в категориях Ozon.

Новый товар, добавленный продавцом, автоматически размещается в категории Ozon, где находятся максимально похожие позиции. Такой подход устраняет необходимость переобучения модели при изменении структуры категорий на платформе, что позволяет избежать затрат и рисков, связанных с этим процессом.

Преобразование детальной информации о товаре

Важной частью информации о товаре являются его свойства (например, «материал») и значения («искусственная кожа»). Однако продавец и Ozon могут называть их по-разному, например, вместо "искусственная кожа" использовать "кожзам".

Наша задача — с помощью машинного обучения определить, что это одно и то же. Для этого система анализирует языковую "близость" свойств и их значений.

Формирование названия товара

Название выстраивается по единой схеме: тип + бренд + модель + важные характеристикидля категории. Происходит это автоматически на базе преобразованной информации о товаре продавца.

Ручная модерация контента

Поскольку система может допускать ошибки, контроль качества является обязательным. На каждом этапе процесса подключается модератор, который вручную проверяет корректность предсказаний модели, уточняет категории и свойства товаров. Если модератор вносит правки, исправляет ошибки или отклоняет товар, система учитывает эти действия и дообучается.

Размещение и обновление товаров

После публикации товара на Ozon, мы продолжаем за ним следить. Если продавец обновляет информацию о товаре, система автоматически фиксирует изменения и в режиме реального времени обновляет описание товара на Ozon.

ИТОГИ

Мы создали удобную B2B-систему управления товарами на базе машинного обучения, которая служит прослойкой между продавцом и маркетплейсом. Она:

  • преобразует данные продавца под требования Ozon;
  • автоматически создает готовые карточки;
  • публикует товары быстро и без ошибок.

РЕЗУЛЬТАТЫ

  1. Мы создали систему, которая автоматически классифицирует товар и преобразовывает его характеристики в формат Ozon.
  2. Продавцы больше не тратят время на заполнение карточек вручную.
  3. Публикация сотен тысяч товаров занимает всего пару дней.
  4. Описания товаров стали более точными и релевантными для покупателей, и это отражается на продажах.
  5. С помощью системы Epoch8 на Ozon уже размещено более 500 000 товаров.
E-commerce решения