Когда каталог превратился в свалку: как AI-агенты помогают вытащить прибыльные SKU — 14 июня 2026 г. в 09:30:58.110
Когда каталог превратился в свалку: как AI-агенты помогают вытащить прибыльные SKU Селлер с 500+ товарами не может вспомнить, какие карточки обновлял, какие фото старые, где описания скопированы с китайских поставщиков. Результат — половина каталога работает в минус, но понять какая именно половина — задача на неделю ручной работы. Недавно увидел кейс: человек за вечер разобрал 36 000 фотографий с помощью AI-агента. Не вручную, не за месяц — за вечер. И это та же механика, которая нужна селлерам для каталога. Что делает AI-агент для маркетплейса: - Проходит по всем SKU, вытаскивает данные: себестоимость, цена, комиссия, логистика, возвраты - Сортирует товары по реальной марже (не по выручке, а по чистой прибыли после всех удержаний) - Находит карточки с устаревшими фото, пустыми rich-контентом, слабыми описаниями - Показывает, где зависли деньги (товары с низкой оборачиваемостью, но большим остатком на складе) Пример из практики: Клиент держал 300 SKU. После анализа AI-агентом выяснилось: 80 товаров съедают кэш (долгая оборачиваемость + высокая себестоимость), но дают 5% от прибыли. Убрали их — освободили 400к₽ оборотки, перекинули в топовые 50 SKU. Юнит-экономика выросла на 23%. Что делать: Если у вас больше 100 SKU и вы не помните, какие товары реально прибыльные — время автоматизировать аудит каталога. Вручную это делается раз в квартал и с ошибками. AI-агент — каждую неделю и точно. #rmzgbusiness