Клиент
Клиент — международная компания, которая специализируется на выпуске и продаже сантехники и мебели для ванных комнат. В портфеле компании — 30 тыс. позиций под 10 брендами. Компания изготавливает продукцию на шести заводах в Европе, России, Беларуси и Китае.
Продукция компании продаётся через собственный интернет-магазин, на пяти маркетплейсах, а также через сеть дистрибуторов в России и Европе. Компания работает с десятками контрагентов — от крупных сетей магазинов сантехники и товаров для строительства и ремонта до небольших ИП.
Клиент планирует кратно масштабировать бизнес, расширяя ассортимент примерно на 100 тыс. артикулов раз в три месяца.
Проблема
На конец 2022 года информация о товарах клиента была рассредоточена по Excel-таблицам и файлам в «Google Документах». В таком формате не было возможности отследить:
- кто, когда и как поменял данные в каждом файле;
- актуальны ли данные в каждом отдельном файле (каждый раз приходилось заново сверять сведения о товарах);
- каким образом формируются пакеты данных для каждого нового контрагента.
При этом формирование коммерческого предложения и выгрузки для каждого нового контрагента (или обновление ассортимента для давнего партнёра) каждый раз становилось задачей, требующей выполнения вручную: менеджер садился и самостоятельно формировал новый Excel-файл с тем ассортиментом и тем набором атрибутов, что требовались партнёру. Этот процесс был одинаков при работе как с крупными маркетплейсами вроде OZON, так и с любым ИП.
Даже при ассортименте в 30 тыс. позиций клиент нёс ощутимые организационные издержки.
Задача: обеспечить масштабируемость продаж и уменьшить трудозатраты на поддержание качественных данных даже при росте ассортимента
Команда клиента планировала увеличивать ассортимент товаров и географию продаж. Прежний подход к хранению, сбору, отправке информации о товарах не соответствовал планам развития компании. Кратное увеличение ассортимента заставило бы пропорционально увеличить команду специалистов, ответственных за работу с информацией о товарах.
Издержки выросли бы в геометрической прогрессии, а вместе с ними выросла бы и опасность ошибок.
В качестве решения команда KT.Team предложила внедрение и настройку PIM-системы PImcore, которая должна была:
- централизованно хранить информацию о товарах;
- обеспечить прозрачное и контролируемое качество данных в каждой карточке (понятно, что, кто и когда изменил);
- уменьшить ручной труд за счёт вычисляемых атрибутов, справочных значений и автоматических выгрузок;
- обеспечить простые связки между карточками товаров и медиафайлами;
- предоставить инструменты для допродаж и повышения среднего чека (комплекты товаров).
Результат 1: новые 100 тысяч товаров можно добавить в систему за полтора часа
Pimcore поддерживает массовую загрузку информации о товарах в формате Excel-таблиц.
Это позволяет быстро создавать новые карточки товаров: на 100 тыс. новых позиций тратится всего полтора часа. При этом из таблиц подтягиваются как описания товаров, так и справочные значения — цвета, материалы, габариты и т. д.
Дальнейшая доработка карточек товаров перестаёт быть чёрным ящиком для всей команды. Pimcore сохраняет историю изменений. А значит, всегда можно выяснить, кто внёс правки в карточки, справочники, категории товаров.
{{cta}}
Результат 2: выгрузка товаров для партнера формируется за 10 секунд
Каждый дилер или маркетплейс, который продаёт товары клиента, имеет собственные требования к информации о товарах.
OZON необходимы стандартизованное название, описание, габаритные размеры, цвет в определённом формате и стандарте и ещё сотни иных параметров. Условному ИП Иванову достаточно названия, серии, габаритов товара: он продаёт сантехнику офлайн, и его покупатели видят цвет приобретаемых позиций сами. Условное ООО «Сантехнолог» не учитывает при формировании ассортимента коллекции…
Раньше все данные о товарах сотрудники клиента хранили в таблицах и «Google Документах». И каждый раз они заново формировали выгрузку для партнёра с учётом его требований.
В Pimcore можно настроить неограниченное количество выгрузок, т. е. списков правил, по которым формируется база данных для партнёра. Создать новую выгрузку можно следующим образом:
- настроить пользовательский шаблон, используя стандартные и кастомные шаблоны операторов (эти операторы отвечают за то, каким образом информация из определённого поля карточки товара будет записана в таблице);
- создать таблицу соответствий, например для цветов (скажем, когда в каталоге марки есть белоснежный, молочный и нейтральный белый, а в стандартах маркетплейса — только обычный белый, с помощью таблицы соответствий можно унифицировать цветовые значения в выгрузке для маркетплейса).
Это позволяет пропустить повторный процесс сбора и подгонки данных при вновь возникающей необходимости. Достаточно один раз создать правило под конкретного контрагента: указать набор атрибутов и правила для их записи. Все последующие выгрузки будут формироваться по этому правилу за один клик. 10 секунд — и файл готов.
Результат 3: быстродействие системы не зависит от количества медиафайлов, связанных с товарами
Каждой позиции в каталоге клиента соответствует не менее 10 медиафайлов: фото в разных ракурсах и с разным фоном, сертификаты, видео. Эти медиафайлы регулярно обновляются: добавляется новый контент, некоторые позиции обновляются.
Единовременно менеджеры клиента могут загружать до 100 гигабайт файлов!
У клиента были требования к оптимизации и ускоренному, прогрессивному процессу работы с медиа. Если бы весь объём хранился внутри Pimcore, каждая загрузка существенно снижала бы быстродействие системы. Плюс стандартные процедуры, такие как генерация превью и миниатюр, забирали дополнительные ресурсы.
Как альтернативу, мы предложили протокол WebDAV. Он позволяет загружать медиа через интерфейс, похожий на привычный проводник.
WebDAV позволяет отправлять медиаконтент в собственное хранилище сервиса, связывать файлы с карточками товаров в Pimcore, при этом не перегружать сам Pimcore.
Pimcore автоматически связывает файлы, загруженные в WebDAV, с карточками товаров. Для этого мы разработали правило привязки медиа. Ссылка на файл должна содержать артикул товара и порядковый номер файла. То есть для артикула 3485794 все ссылки будут иметь вид 3485794-1, 3485794-2 и т. д.
При этом использование WebDAV не отменяет возможности увидеть в Pimcore миниатюры всех медиафайлов, относящихся к конкретной позиции. Эти миниатюры формируются прямо в хранилище файлов и уже готовыми подтягиваются в карточку в PIM.
Результат 4: клиент может продавать как отдельные товары, так и связанные наборы до 12 позиций, повышая средний чек
Покупатели часто выбирают сантехнику и оборудование для ванных комнат комплексно: одновременно берут душевые кабины, раковины, унитазы, смесители, мебель. Для покупателя набирать комплект по одной позиции в каждой категории — долго, затратно (необходимо самостоятельно придерживаться общей концепции) и рискованно, ведь один и тот же белый цвет в разных коллекциях и тем более у разных производителей может существенно отличаться.
Клиент, в свою очередь, хотел предлагать наборы сочетающихся предметов, чтобы помочь своим покупателям с выбором — и как результат повысить средний чек и продажи.
Функция формирования наборов не входит в коробочное решение Pimcore. Поэтому по запросу клиента мы доработали возможность объединять позиции в наборы от 2 до 12 предметов.
Состав набора формируется вручную, но одни и те же наборы можно добавлять в выгрузки для разных дилеров, помогая и им повышать продажи.
Classification Store: опция, которая позволяет работать с каталогом любой сложности, не замедляя Pimcore
У клиента сложный каталог со множеством категорий и подкатегорий.
Например, компания продаёт не просто «раковины», а «раковины подвесные», «раковины накладные», «раковины встраиваемые». В каждой из этих категорий есть уникальные характеристики: цвета, материалы, расположение отверстия для смесителя, форма раковины, глубина и т. д. Каждая из таких уникальных характеристик при переносе категории в Pimcore конвертируется в новый класс, т. е. справочник доступных значений.
При проектировании Pimcore под потребности клиента команда KT.Team определила, что для правильной передачи каталога потребуется ввести около 300 классов-справочников. При этом Pimcore способна обрабатывать не более 30 классов без потерь в производительности.
Мы предложили использовать опцию Classification Store. Это одна из коробочных опций Pimcore, которая хранит существующие справочники отдельно, не утяжеляя ядро системы. Содержимое каждого справочника подгружается только тогда, когда оно необходимо, а не в момент входа в Pimcore. Система не тормозит в работе, при этом нет необходимости каждый раз заново вводить повторяющиеся значения для новых товаров.
Коробочная версия Classification Store тоже была недостаточным решением, так как отвечала не всем потребностям клиента. Например:
- не обеспечивала фильтрацию по нескольким значениям атрибутов одновременно — из коробки доступна только фильтрация по одному значению;
- не давала настроить пользовательскую ширину поля;
- не выводила подсказки для корректного заполнения атрибутов;
- не выводила атрибуты Classification Store в предопределенную ячейку и не давала массово редактировать товары по этим атрибутам;
- не обеспечивала форматирование ссылок на медиафайлы по единому образу для класса продуктов и Classification Store и т. д.
Команда KT.Team доработала эти опции под потребности клиента.
Опция Classification Store была подключена не этапе, когда пользователи клиента уже начали работать в системе и привыкли к работе с классами. Адаптация под новый функционал заняла несколько недель, но моменту полноценного развёртывания системы пользователи оценили удобство этого подхода.
Так выглядел интерфейс работы с Pimcore с использованием классов (справочников):
А так — с Classification Store.
Долгое создание классов и маппинг с Classification Store
Внедрение Classification Store не только привело к долгому переходному периоду, во время которого команда клиента обучалась работать по новым стандартам. С Classification Store заведение каждого нового класса и настройка маппинга занимают от нескольких десятков минут — использование стандартных классов почти не занимало дополнительного времени.
Именно этот процесс не станет значительно быстрее со временем, так как маппинг каждый раз потребует проработки логики.
Итоги:
- Выгрузка товаров для партнера формируется за 10 секунд вместо нескольких дней — вне зависимости от количества позиций.
- Загрузка 100 гигабайт файлов не замедляет работу PIM-системы.
- Планы на 2024 год — интеграция с маркетплейсами, которая позволить уменьшить количество ручной работы с каталогом, оптимизация функции создания наборов, доработка функций работы с фотоконтентом по задачам бизнеса и др.
{{cta}}
