Товарный аналитик маркетплейсов
-
IT/Tech
Data Scientist, Ecommerce, Data Analyst, Digital Marketing -
Marketing / Advertising / PR
Ecommerce, Digital Marketing
Job Description & How to Apply Below
Вам нужно найти товар раньше, чем его увидит весь рынок. Поэтому нам нужен человек, который заметил ролик в Tik Tok Shop или новинку на Amazon и через пару дней уже знает, будет ли она продаваться у нас, сколько на ней заработать и у какой фабрики её купить. Мы растём в закупках и расширяем ассортимент: игрушки, детские товары и товарка из Китая.
Ищем человека с «нюхом» на товар, который решает на цифрах, а не потому, что товар понравился. Вы ведёте товар целиком: от идеи до закупленной партии.
Искать товары с потенциалом ROI от 100%. Источники:
Ozon, WB, Amazon, Tik Tok Shop, Douyin, 1688/Alibaba. Отдельно нужно ловить игрушки, которые вот-вот «залетят». Проверять, что западный или китайский тренд сработает в России: спрос, динамика, конкуренты, их цены и выручка (MPStats и аналоги). Разбираться, почему один и тот же товар на Ozon продаётся лучше, чем на WB, или наоборот. Считать юнит-экономику Ozon и прогноз: комиссии, логистика, соинвест, выкуп, реклама.
На выходе должна быть понятная цифра: «ROI 120%, прибыль X ₽ в месяц с карточки». Находить поставщиков в Китае или на «Южных воротах», торговаться, заказывать образцы, считать себестоимость под ключ (товар, логистика, упаковка, брак). Проверять риски до закупки: товарные знаки, промышленные образцы, контрафакт, сертификация, маркировка. Защищать товары у собственника: коротко, по делу, на цифрах. Решение о запуске принимаем вместе.
Вести закупку после решения: объёмы, сроки, оплаты, статусы. В каждой следующей партии снижать себестоимость. Ставить задачи младшему помощнику и проверять их выполнение.
От 2 лет опыта товарным аналитиком, менеджером по поиску товаров или закупщиком у селлера на маркетплейсах. Своя механика поиска трендов. Топ продаж в MPStats видят все, нам нужен человек, который смотрит дальше. Уверенный MPStats и умение быстро посчитать юнитку Ozon. Реальный опыт с Китаем: 1688/Alibaba/WeChat, переговоры, образцы, карго и белый ввоз. Кейсы с цифрами: какой товар нашли, где увидели тренд, сколько закупили, какие получились прибыль и ROI.
Провальные кейсы тоже интересны, если вы понимаете, почему они не сработали. Честность в цифрах. Юнитку не…
(If this job is in fact in your jurisdiction, then you may be using a Proxy or VPN to access this site, and to progress further, you should change your connectivity to another mobile device or PC).