120 годин на місяць на ручне оновлення карток товарів — менеджери вигорають через рутину та помилки

Минулого місяця ми отримали нову партію з 400 позицій побутової техніки, і мені довелося власноруч перевіряти кожен опис. Я витратив близько 60 годин робочого часу, перемикаючись між Google Sheets та кабінетами маркетплейсів, щоб ціни та наявність збігалися. Ми використовуємо Notion для внутрішніх нотаток, але синхронізація з Rozetka все одно відбувається напівручним методом. Через таку завантаженість я пропустив шість гарячих дзвінків від клієнтів, що вартувало компанії приблизно 45 000 гривень чистого прибутку. Це постійний хаос, де цифри в таблицях не встигають за реальністю на складі.

Найжахливіше — це монотонність, яка вбиває будь-яку мотивацію продавати. Коли ти п'яту годину поспіль копіюєш технічні параметри мікрохвильовок, увага розсіюється і починаються помилки в артикулах. Фрустрація зашкалює, бо замість переговорів та закриття угод я працюю як друкарська машинка. В результаті ми виставили неправильну ціну на партію обігрівачів, і компанія спрацювала в нуль на десяти замовленнях. Це демотивує всю команду, бо наші бонуси безпосередньо залежать від обсягу продажів, а не від кількості заповнених клітинок.

Проблема системна, бо наші поточні інструменти просто не розраховані на такий обсяг даних. Ми досі намагаємося керувати асортиментом у 5000 одиниць за допомогою роздутих таблиць Excel, які постійно гальмують. У нас немає єдиного вікна для автоматичного оновлення описів через нейромережі, тому кожен менеджер робить це по-своєму. Процес передачі даних від постачальника до вітрини магазину надто довгий і має багато людських факторів. Бракує сучасної автоматизації, яка б генерувала унікальні тексти для Prom без участі людини.

Ми спробували найняти фрілансера на копірайт, щоб він хоча б тексти підтягнув до ладу. Заплатили йому 18 000 гривень за разову роботу по заповненню карток для розділу електроніки. Також я почав використовувати безкоштовну версію ChatGPT, щоб швидше генерувати описи переваг товарів. Це трохи пришвидшило процес, але все одно доводиться копіювати відповіді чату в кожен кабінет окремо. Тобто ми витратили гроші на підрядника, але фундаментально проблема ручного внесення даних нікуди не зникла.

Фрілансер зробив багато помилок у технічних термінах, і нам довелося ще тиждень все переправляти. ChatGPT у вільному доступі часто видає загальні фрази без специфіки наших брендів, тому тексти виглядають штучно. Це рішення абсолютно не масштабується: якщо прийде нова велика партія товару, ми знову застрягнемо в рутині. Ми просто гасимо пожежі замість того, щоб побудувати систему, яка б працювала автономно. Витрати на фрілансерів зростають, а швидкість виходу товару на ринок залишається низькою.