Как Таврос развивает e-commerce в сложной нише с помощью данных и AI
В новом выпуске Ecom 4.0 разбираем практический кейс ПКФ «Таврос» — производственной компании из строительной отрасли, которая развивает e-commerce в сложной и не самой очевидной для онлайн-продаж нише. В гостях — Виталий Долженко, e-commerce директор ПКФ «Таврос». Ведущий — Виталий Чесноков, генеральный директор QSOFT. Поговорили о том, как устроен e-commerce в производственном бизнесе, где есть розничные клиенты, оптовые покупатели, профессиональные подрядчики, сезонность, логистика, маржинальность и сложная экономика рекламных каналов. В выпуске Виталий рассказывает, как Таврос прошел путь от сайта и базовой CRM до сквозной аналитики, интеграции с ERP, ML-моделей, AI-инструментов и автоматизации коммуникаций с клиентами. Отдельно обсудили, почему маркетплейсы подходят не всем категориям, как считать реальную стоимость клиента, зачем бизнесу нужны данные до внедрения AI и как ML-модели помогают эффективнее привлекать клиентов. Это выпуск не про AI «когда-нибудь в будущем», а про реальные процессы: заявки, каналы привлечения, менеджеров, обращения клиентов, контент, аналитику, средний чек и окупаемость клиента с первой покупки. Таймкоды 00:51 — Старт подкаста Ecom 4.0 и представление гостя 01:11 — Чем занимается компания Таврос 02:11 — Кто покупает продукцию: розница, опт и монтажники 04:24 — Почему Таврос — не чистый B2B, а смешанная модель продаж 05:12 — Персональные цены, скидки, кэшбэк и логика работы с разными клиентами 07:39 — Почему маркетплейсы не всегда выгодны производителям 08:18 — Как логистика крупногабаритного товара ломает экономику продаж 09:18 — Какие товары могли бы работать на маркетплейсах и почему этого оказалось мало 10:18 — Комиссии, обратная логистика и уход из маркетплейс-канала 11:40 — Конкуренция с «Петровичем», «Лемана ПРО» и DIY-сетями 12:13 — Почему крупные строительные сети могут быть не конкурентами, а партнерами 13:43 — Как монтажники и строители выбирают поставщика 15:43 — Путь Таврос от простого сайта к аналитике и ML-моделям 16:12 — Первый этап: сайт, CRM и обучение менеджеров 17:12 — Как e-commerce-направление стало прибыльным 18:04 — Почему сложные производственные ниши догоняют классический e-commerce 20:06 — Работа с CRM, статусами сделок и управлением заявками 21:06 — Интеграция CRM и ERP для работы менеджера в одном окне 22:06 — Сквозная аналитика, каналы привлечения и переход в DataLens 23:06 — Почему классические рассылки и CDP-сценарии работают не во всех нишах 24:07 — Как работать с оптовиками и профессиональными подрядчиками 26:07 — Роль бренда, отзывов, карт и первого касания перед сезоном 26:57 — Почему архитекторы не являются ключевой аудиторией для Таврос 28:11 — Как Таврос начал считать окупаемость клиента с первой покупки 29:15 — Что изменилось в рекламе после ухода части рекламных каналов 30:16 — Пилот с Sales Ninja и тестирование ML-моделей 31:16 — Как синтетические конверсии помогают обучать рекламные кампании 32:16 — Как снизили бюджеты и получили больше продаж 34:40 — Какие данные нужны бизнесу до внедрения ML и AI 35:42 — Как работает обмен опытом и данными в ML-сервисах 37:27 — Где Таврос уже использует искусственный интеллект 37:40 — AI для генерации и обработки товарных фотографий 38:40 — Генеративный AI для карточек, текстов и каталога 39:41 — Почему менеджеров сложно нанимать и долго обучать 40:41 — Авито, мессенджеры и проблема быстрых ответов клиентам 42:08 — AI-ассистент в текстовых диалогах с клиентами 43:01 — Голосовые AI-звонки и первичная квалификация базы 44:14 — Как AI снимает рутину с менеджеров продаж 45:35 — Почему AI помогает расти без постоянного расширения команды 48:15 — Цифровой аватар бизнеса и обучение на накопленных данных 49:13 — Цифровая зрелость: сайт, CRM, омниканальность, данные и AI 50:49 — Почему бизнесу важно вкладываться не только в продукт, но и в инфраструктуру 51:03 — Консалтинг Виталия Долженко для e-commerce-компаний 52:14 — CDTO as a Service и цифровая трансформация как сервис 53:40 — Куда дальше развивается e-commerce Таврос Ссылки Телеграм канал Ecom 4.0 https://t.me/ecom_qsoft Канал про e-commerce, AI, данные, клиентский опыт и технологии, которые меняют онлайн-продажи. Телеграм канал Виталия Долженко https://t.me/nontypical_ecom Канал про реальные кейсы, цифры, решения и наблюдения из e-commerce. Sales Ninja https://sales-ninja.me/ Платформа предиктивного AI-маркетинга для оптимизации рекламы, работы с данными и повышения эффективности привлечения клиентов. Хотите стать гостем Ecom 4.0 Будем рады вашим предложениям. Нам интересно подсвечивать крутой опыт, сильные e-commerce-кейсы, нестандартные решения и практические истории из бизнеса. Если у вас есть кейс, которым стоит поделиться с рынком, напишите Владиславу в Telegram: https://t.me/vlad_qsoft. Расскажите, кто вы, чем занимаетесь и какой опыт хотите обсудить в выпуске.
В новом выпуске Ecom 4.0 разбираем практический кейс ПКФ «Таврос» — производственной компании из строительной отрасли, которая развивает e-commerce в сложной и не самой очевидной для онлайн-продаж нише. В гостях — Виталий Долженко, e-commerce директор ПКФ «Таврос». Ведущий — Виталий Чесноков, генеральный директор QSOFT. Поговорили о том, как устроен e-commerce в производственном бизнесе, где есть розничные клиенты, оптовые покупатели, профессиональные подрядчики, сезонность, логистика, маржинальность и сложная экономика рекламных каналов. В выпуске Виталий рассказывает, как Таврос прошел путь от сайта и базовой CRM до сквозной аналитики, интеграции с ERP, ML-моделей, AI-инструментов и автоматизации коммуникаций с клиентами. Отдельно обсудили, почему маркетплейсы подходят не всем категориям, как считать реальную стоимость клиента, зачем бизнесу нужны данные до внедрения AI и как ML-модели помогают эффективнее привлекать клиентов. Это выпуск не про AI «когда-нибудь в будущем», а про реальные процессы: заявки, каналы привлечения, менеджеров, обращения клиентов, контент, аналитику, средний чек и окупаемость клиента с первой покупки. Таймкоды 00:51 — Старт подкаста Ecom 4.0 и представление гостя 01:11 — Чем занимается компания Таврос 02:11 — Кто покупает продукцию: розница, опт и монтажники 04:24 — Почему Таврос — не чистый B2B, а смешанная модель продаж 05:12 — Персональные цены, скидки, кэшбэк и логика работы с разными клиентами 07:39 — Почему маркетплейсы не всегда выгодны производителям 08:18 — Как логистика крупногабаритного товара ломает экономику продаж 09:18 — Какие товары могли бы работать на маркетплейсах и почему этого оказалось мало 10:18 — Комиссии, обратная логистика и уход из маркетплейс-канала 11:40 — Конкуренция с «Петровичем», «Лемана ПРО» и DIY-сетями 12:13 — Почему крупные строительные сети могут быть не конкурентами, а партнерами 13:43 — Как монтажники и строители выбирают поставщика 15:43 — Путь Таврос от простого сайта к аналитике и ML-моделям 16:12 — Первый этап: сайт, CRM и обучение менеджеров 17:12 — Как e-commerce-направление стало прибыльным 18:04 — Почему сложные производственные ниши догоняют классический e-commerce 20:06 — Работа с CRM, статусами сделок и управлением заявками 21:06 — Интеграция CRM и ERP для работы менеджера в одном окне 22:06 — Сквозная аналитика, каналы привлечения и переход в DataLens 23:06 — Почему классические рассылки и CDP-сценарии работают не во всех нишах 24:07 — Как работать с оптовиками и профессиональными подрядчиками 26:07 — Роль бренда, отзывов, карт и первого касания перед сезоном 26:57 — Почему архитекторы не являются ключевой аудиторией для Таврос 28:11 — Как Таврос начал считать окупаемость клиента с первой покупки 29:15 — Что изменилось в рекламе после ухода части рекламных каналов 30:16 — Пилот с Sales Ninja и тестирование ML-моделей 31:16 — Как синтетические конверсии помогают обучать рекламные кампании 32:16 — Как снизили бюджеты и получили больше продаж 34:40 — Какие данные нужны бизнесу до внедрения ML и AI 35:42 — Как работает обмен опытом и данными в ML-сервисах 37:27 — Где Таврос уже использует искусственный интеллект 37:40 — AI для генерации и обработки товарных фотографий 38:40 — Генеративный AI для карточек, текстов и каталога 39:41 — Почему менеджеров сложно нанимать и долго обучать 40:41 — Авито, мессенджеры и проблема быстрых ответов клиентам 42:08 — AI-ассистент в текстовых диалогах с клиентами 43:01 — Голосовые AI-звонки и первичная квалификация базы 44:14 — Как AI снимает рутину с менеджеров продаж 45:35 — Почему AI помогает расти без постоянного расширения команды 48:15 — Цифровой аватар бизнеса и обучение на накопленных данных 49:13 — Цифровая зрелость: сайт, CRM, омниканальность, данные и AI 50:49 — Почему бизнесу важно вкладываться не только в продукт, но и в инфраструктуру 51:03 — Консалтинг Виталия Долженко для e-commerce-компаний 52:14 — CDTO as a Service и цифровая трансформация как сервис 53:40 — Куда дальше развивается e-commerce Таврос Ссылки Телеграм канал Ecom 4.0 https://t.me/ecom_qsoft Канал про e-commerce, AI, данные, клиентский опыт и технологии, которые меняют онлайн-продажи. Телеграм канал Виталия Долженко https://t.me/nontypical_ecom Канал про реальные кейсы, цифры, решения и наблюдения из e-commerce. Sales Ninja https://sales-ninja.me/ Платформа предиктивного AI-маркетинга для оптимизации рекламы, работы с данными и повышения эффективности привлечения клиентов. Хотите стать гостем Ecom 4.0 Будем рады вашим предложениям. Нам интересно подсвечивать крутой опыт, сильные e-commerce-кейсы, нестандартные решения и практические истории из бизнеса. Если у вас есть кейс, которым стоит поделиться с рынком, напишите Владиславу в Telegram: https://t.me/vlad_qsoft. Расскажите, кто вы, чем занимаетесь и какой опыт хотите обсудить в выпуске.