Кейс агентства Media5 о создании цифрового решения, объединяющего информацию о стоимости и доступности продукции с различных B2B-площадок шинного рынка. Этот проект был разработан в рамках стратегии компании Мишлен, направленной на внедрение единой информационной системы для оптовых участников рынка. Система позволяет эффективно координировать процессы закупки и поставки шин, учитывая актуальные данные об остатках, ценообразовании и логистике.

Изображение предоставлено Media5 с сайта www.media5.com

История возникновения идеи

В 2021 году количество автомобилей на российских дорогах превысило 64 миллиона. Для каждого из них сезонная замена шин стала привычным ритуалом: летние меняются на зимние и наоборот. Однако частота покупки новых покрышек различается: одни водители обновляют их каждые три года, другие — реже, раз в шесть лет.  

Тем временем производство шин в России достигло отметки в 70 миллионов единиц за год, включая продукцию 18 заводов. Главной сложностью оказалось не только производство, но и организация доставки шин по всей стране через разветвленную сеть дилеров и оптовиков.  

Компания «Мишлен» обратилась к нам с задачей оптимизировать процесс доставки шин между участниками рынка, снизив при этом транспортные и временные затраты.  

Решением стало создание агрегатора данных о ценах и запасах шин — платформы, которая объединяет базы крупных дилеров. Это позволило производителям и дилерам получать четкое представление о наличии шин на складах по всей России.

Этапы реализации проекта

После детального анализа текущих потребностей рынка и сравнения существующих решений мы начали работу над проектом. Перед нами стояли следующие задачи:

  1. Разработка единой платформы для агрегации данных о ценах и запасах шин.  
  2. Обеспечение быстрого обмена информацией между участниками рынка с предоставлением актуальных данных в реальном времени.  
  3. Создание автоматизированного механизма импорта и обработки информации об остатках и ценах через API.  
  4. Разработка инструментов для работы с данными от средних и мелких поставщиков, учитывая особенности их учетных систем.  
  5. Внедрение функционала для поиска шин, ориентированного на малый и средний бизнес (розничные магазины, интернет-магазины). Поиск включает фильтрацию по цене, наличию и срокам поставки.  
  6. Создание интеграционного модуля для сторонних e-commerce платформ с возможностью оперативной выгрузки данных о товарах, остатках и ценах.  
  7. Разработка системы унификации маркировок при импорте данных от разных поставщиков.  
  8. Автоматизация формирования коммерческих предложений для поставщиков с учетом их ассортимента.  
  9. Обработка заказов и обеспечение их корректного выполнения.
Изображение предоставлено Media5 с сайта www.media5.com

Описание решения

В результате была создана система, которая ежечасно собирает и анализирует данные о запасах шин на складах оптовых и локальных поставщиков. Оптовые покупатели могут выбирать нужные шины через платформу и добавлять их в корзину. Заказы автоматически передаются крупным поставщикам, что позволяет совершать закупки сразу у нескольких оптовиков. 

Основной вызов заключался в различиях маркировки шин у разных поставщиков. Чтобы минимизировать ошибки, мы внедрили механизм машинного обучения: на первых этапах система обучалась с помощью человека, который проверял корректность параметров шин у разных поставщиков. Со временем система научилась самостоятельно находить закономерности и унифицировать данные. Это гарантирует точное соответствие заказываемых шин их артикулам в системах поставщиков. 

Чем больше данных обрабатывала система, тем выше становилась её точность. Вероятность ошибок при заказе значительно снизилась, что повысило удовлетворенность пользователей платформы.

Изображение предоставлено Media5 с сайта www.media5.com

Аналитический блок

Оптимизация процесса заказа и доставки шин была лишь частью задачи. Также необходимо было прогнозировать спрос на шинном рынке.  

Мы разработали аналитическую систему, которая помогает производителям и оптовикам:  

  1. Определять наиболее востребованные модели шин в каждом регионе России.  
  2. Предсказывать периоды повышенного спроса на шины с учетом климатических особенностей региона.  
  3. Анализировать изменения спроса на шины в зависимости от ситуации на автомобильном рынке.  

Для оптовиков система стала надежным инструментом прогнозирования запросов клиентов, что позволило сократить задержки между заказом и отгрузкой. Благодаря постоянному мониторингу остатков шин на складах всех поставщиков, система подсказывает менеджерам, когда необходимо пополнить запасы с учетом динамики спроса, изменений на авторынке и погодных условий.  

Если раньше такие прогнозы строились на основе ручного анализа и интуиции, то теперь участники рынка получили точный и автоматизированный инструмент. Таким образом, наша система стала экспертом не только в области шинного рынка, но и в климатических особенностях регионов России.