MPSTATS внедрил AI-анализ трендов рынка

Рынок маркетплейсов растет, и вместе с ним — объем и сложность данных, с которыми ежедневно сталкиваются селлеры. Чтобы держать фокус на продажах, им приходится тратить часы на ручной сбор отчетов, сравнение цен, анализ конкурентов и эффективности карточек. В условиях высокой конкуренции такая рутина мешает быстро принимать решения и не терять возможности.

MPSTATS зафиксировал рост потребности у пользователей в получении готовых решений с интерпретацией данных. Особенно остро это ощущалось у представителей малого бизнеса, которые не могли позволить себе отдельного аналитика. Мы стали часто получать вопросы от пользователей: 

• Как интерпретировать график? 
• Что могут означать просадки в определенный период и как они могут повлиять на бизнес? 
• Какие последствия могут быть у резкого скачка на графике? 

Перед командой разработчиков стояла задача не просто выдать отчеты с цифрами и графиками, а объяснить пользователю их смысл и помочь в принятии решений. 

В мае 2025 года в платформе MPSTATS был запущен AI-анализ трендов рынка. За неделю новую функцию попробовали 31% из 2088 пользователей и начали диалог с AI. Это подтвердило сформировавшийся сдвиг в модели работы: сегодня пользователям важно не просто «что произошло», а «почему это произошло» и «что теперь делать».

AI-анализ помогает найти точки роста

«На этапе тестирования мы наблюдали типичные сценарии: продавцы видят просадку в продажах, но не понимают, что произошло. Или наоборот — замечают всплеск спроса, но не могут вовремя отреагировать. AI анализирует массив данных, вычленяет аномалии и объясняет их возможные причины. Например, он может заметить, что в категории «аксессуары для сна» выручка пошла вверх — и предположить, что это связано с сезонным спросом, маркетинговой акцией конкурентов или ростом частотности запроса. Это сразу задает направление для действий: стоит ли подключать рекламу, менять цену, пополнять остатки» — Ольга Барсукова, продуктовый маркетолог MPSTATS.

AI-инструмент работает в формате текстового диалога: пользователь может задать вопрос на любом уровне — от простого («когда лучше запускать товар?») до стратегического («как изменилась конкуренция в категории за год?»).

Сегодня ценность для бизнеса все чаще смещается от накопления данных к скорости решений. Выигрывает не тот, кто дольше анализирует, а тот, кто быстрее принимает действия на основе актуальных сигналов рынка.

Запрос на «объясняющую аналитику» актуален для всех: и для отдельных продавцов, и для маркетинговых агентств, и для аналитических команд. Но задачи у них разные:

• Селлеров на маркетплейсах. AI-ассистент может проанализировать конкурентов, дать подсказки по улучшению товарной матрицы, спрогнозировать продажи.
• Маркетинговых агентств. AI-анализ ускоряет работу с личными кабинетами селлеров и экономит время сотрудников агентства на ручную обработку данных.
• Аналитиков и менеджеров, которым нужно быстро принимать обоснованные решения. AI структурирует и фильтрует массивы данных, находит и интерпретирует всплески, просадки и тренды.

Новая модель предполагает переход от классического «отчет — анализ — решение» к схеме «сценарий — объяснение — действие». Именно к этому рынку и адаптируется аналитика.