Архетипы селлеров маркетплейсов

Каждый продавец на Wildberries и Ozon — уникален. Но за годы работы с тысячами селлеров мы выявили 8 устойчивых архетипов, которые определяют стратегию контента, распределение бюджета и приоритеты работы с SalesFinder.

Архетип — это не ярлык. Один и тот же селлер может мигрировать между архетипами по мере роста. Микро-селлер становится запускающим брендом, запускающий бренд — зрелым. Задача конфигуратора — определить текущий архетип и дать правильную стратегию именно сейчас.

graph LR
    A["Микро-селлер"] --> B["Brand Launcher"]
    B --> C["Established Brand"]
    C --> D["Enterprise"]
    E["Производитель B2B"] --> F["D2C Transition"]
    F --> C
    G["Перекупщик"] --> H["Мультикатегорийный"]
    H --> D
    I["Сезонный"] --> H

    style A fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style B fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3
    style C fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style D fill:#fce4ec,stroke:#e91e63
    style E fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0
    style F fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0
    style G fill:#e0f2f1,stroke:#009688
    style H fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d
    style I fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5

---

Архетип 1: Brand Launcher — Собственный бренд на старте

«Мы сделали офигенный продукт, но нас никто не знает, карточки не кликают, а конкуренты с китайским шлаком на первой странице.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	5–50
Оборот	200K–3M ₽/мес
Маржа	25–45%
Бюджет на контент	Высокий: до 15% оборота
Цикл товара	6–18 месяцев (первый цикл)
Типичная категория	Косметика, одежда, товары для дома, БАДы
Стадия	Первые 3–12 месяцев на маркетплейсе
Команда	1–3 человека, часто основатель сам

Главная боль

Товар есть, качество есть, но карточки выглядят как из 2019 года. CTR ниже 2%, органика нулевая, реклама съедает всю маржу. Конкуренты с простым товаром продают в 10 раз больше — просто потому что их карточки лучше.

Стратегия контента

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
Фото (студия + инфографика)	60%	P0	Полный пакет: 7–10 фото на SKU, единый визуальный стиль
Видео (обзоры, 360°)	15%	P1	Видео-обзоры для ТОП-10 SKU, Reels-формат
SEO (ключи, описания)	10%	P0	Широкий охват ключей, branded-запросы, LSI
Инфографика (A+/Rich)	10%	P1	Rich-контент обязателен на каждой карточке
UGC и отзывы	5%	P2	Самовыкупы + кампания за реальные отзывы с фото

Приоритеты

1. Бренд-идентичность — единый стиль фото, шрифты, цвета. Покупатель должен узнавать бренд при пролистывании каталога
2. Качество главного фото — CTR решает всё на старте. Без кликов нет продаж, без продаж нет органики
3. Rich-контент (A+) — обязателен. Даёт +15-30% к конверсии vs обычные карточки
4. SEO-основа — все ключи из SalesFinder, включая низкочастотные (НЧ дешевле в рекламе)
5. Видео для ТОП SKU — не для всех, а для 10-20% товаров, которые генерируют 80% продаж
6. UGC-кампания — запускается после стабилизации продаж (месяц 2-3)

KPI

Метрика	Целевое значение	Критический минимум
CTR карточки	>5%	>3%
Конверсия в покупку	>8%	>5%
Позиция в поиске (топ ключи)	TOP-50	TOP-100
Количество отзывов (3 мес)	>50	>20
Средний рейтинг	>4.5	>4.0

ROI timeline

• Месяц 1–2: инвестиции в контент, минимальные продажи. ROI: отрицательный
• Месяц 3–4: контент готов, запуск рекламы, первые органические продажи. ROI: 0–50%
• Месяц 5–6: органика растёт, CAC снижается. ROI: 100–300%
• Месяц 7–12: стабилизация, оптимизация. ROI: 200–500%

Красные флаги — когда НЕ стоит работать с Brand Launcher

• Нет юнит-экономики — маржа менее 20%, контент не окупится
• Товар не уникален — если это точно такой же товар, как у 50 конкурентов, бренд-стратегия не сработает
• Нет бюджета на рекламу — даже лучший контент не продаёт без первоначального трафика
• Основатель не готов ждать — если нужны продажи «через неделю», это не тот архетип
• Нет ценностного предложения — «просто ещё один крем» без истории и отличий

SalesFinder API для Brand Launcher

GET /api/v1/keywords/search — подбор ключевых слов для SEO
GET /api/v1/products/{sku}/positions — трекинг позиций по ключам
GET /api/v1/products/{sku}/analytics — CTR, конверсия, просмотры
GET /api/v1/competitors/list — мониторинг конкурентов
GET /api/v1/categories/{id}/trends — тренды категории
GET /api/v1/products/{sku}/reviews — анализ отзывов

Python Preset

class BrandLauncherPreset:
    """Пресет стратегии для архетипа Brand Launcher.

    Собственный бренд в первые 3-12 месяцев на маркетплейсе.
    Фокус: максимальная проработка карточек, бренд-идентичность.
    """

    archetype_id = "brand_launcher"
    archetype_name = "Собственный бренд — Запуск"

    # Профиль
    sku_range = (5, 50)
    revenue_range = (200_000, 3_000_000)  # руб/мес
    margin_range = (0.25, 0.45)
    content_budget_pct = 0.15  # % от оборота
    lifecycle_months = (3, 12)

    # Распределение бюджета на контент
    budget_split = {
        "photo_studio": 0.40,       # Студийная съёмка
        "photo_infographic": 0.20,  # Инфографика
        "video": 0.15,              # Видео-обзоры
        "seo": 0.10,                # SEO-оптимизация
        "rich_content": 0.10,       # A+ / Rich-контент
        "ugc": 0.05,                # UGC-кампании
    }

    # KPI
    target_ctr = 0.05           # >5%
    min_ctr = 0.03              # критический минимум
    target_conversion = 0.08    # >8%
    min_conversion = 0.05
    target_position = 50        # TOP-50
    target_reviews_3m = 50
    target_rating = 4.5

    # Приоритеты контента (P0 = критический, P3 = nice-to-have)
    content_priorities = {
        "main_photo": "P0",
        "brand_identity": "P0",
        "seo_keywords": "P0",
        "rich_content": "P1",
        "video_reviews": "P1",
        "ugc_campaign": "P2",
        "seasonal_updates": "P3",
    }

    # SalesFinder модули
    required_sf_modules = [
        "keyword_tracking",
        "competitor_monitoring",
        "position_tracking",
        "ctr_analytics",
        "review_analysis",
    ]

    # Сроки окупаемости
    roi_timeline_months = 6
    breakeven_months = 3

    def get_monthly_budget(self, monthly_revenue: float) -> dict:
        """Расчёт месячного бюджета на контент по типам."""
        total = monthly_revenue * self.content_budget_pct
        return {k: round(total * v) for k, v in self.budget_split.items()}

    def get_priority_skus(self, skus: list, top_pct: float = 0.2) -> list:
        """Определяет ТОП SKU для максимальной проработки контента.
        Правило: 20% SKU генерируют 80% выручки — именно их прорабатываем первыми.
        """
        sorted_skus = sorted(skus, key=lambda s: s.revenue, reverse=True)
        top_count = max(1, int(len(sorted_skus) * top_pct))
        return sorted_skus[:top_count]

Реальный пример (кейс)

Бренд: NatureLab (натуральная косметика), Москва Ситуация на старте: 12 SKU, оборот 180K ₽/мес, CTR 1.8%, конверсия 3.2% Что сделали:

• Полная пересъёмка на белом фоне → lifestyle-фото с руками модели
• Единый стиль: зелёная гамма, шрифт Montserrat, крафтовая бумага
• Rich-контент на все 12 карточек (состав, применение, результат)
• SEO: с 35 ключей на карточку увеличили до 180 (SalesFinder keywords)
• Видео-обзор на ТОП-3 товара (20 сек, Reels-формат)

Результат через 4 месяца: CTR 6.2%, конверсия 11.4%, оборот 1.2M ₽/мес. ROI на контент: 340%.

---

Архетип 2: Established Brand — Зрелый бренд

«Мы продаём стабильно, но конкуренты поджимают. Конверсия падает каждый месяц, а мы не понимаем почему.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	50–500
Оборот	3M–50M ₽/мес
Маржа	20–35%
Бюджет на контент	Средний: 5–8% оборота
Цикл товара	12–36 месяцев
Типичная категория	Любая зрелая ниша
Стадия	1+ год на маркетплейсе
Команда	3–10 человек, есть менеджер МП

Главная боль

Продажи есть, но тренд нисходящий. Новые конкуренты копируют дизайн карточек, демпят. Некоторые карточки «выгорели» — CTR упал на 20-30% за квартал. Нет системного подхода к обновлению контента.

Стратегия контента

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
A/B тесты фото	25%	P0	Системное тестирование главных фото (2-3 варианта на SKU)
Сезонное обновление	20%	P0	Ежеквартальное обновление фото под сезон
SEO-мониторинг	15%	P0	Отслеживание позиций, реакция на изменения алгоритмов
Видео (обновление)	15%	P1	Обновление видеоконтента на карточках с падающим CTR
Rich-контент (апдейты)	10%	P1	Обновление A+ при выходе новых товаров
UGC и работа с отзывами	10%	P1	Стимулирование отзывов, работа с негативом
Конкурентный анализ	5%	P2	Еженедельный мониторинг карточек конкурентов

Приоритеты

1. A/B тестирование — каждые 2 недели тестировать новые главные фото. Без тестов вы летите вслепую
2. Сезонность — обновлять карточки за 3-4 недели до смены сезона. Опоздал — потерял 30% трафика
3. SEO-аудит — ежемесячный пересмотр ключей через SalesFinder. Частотность ключей меняется, ваши карточки должны меняться вместе
4. Реакция на конкурентов — если конкурент обновил карточки и CTR вырос — анализировать и адаптировать
5. Работа с негативными отзывами — каждый негативный отзыв без ответа = -2% к конверсии

KPI

Метрика	Целевое значение	Критический минимум
CTR карточки	>4% (стабильно)	>3%
Конверсия в покупку	>6%	>4%
Динамика позиций	Рост или стабильность	Не более -5% за месяц
Win Rate (A/B тесты)	>40% тестов успешных	>25%
Retention покупателей	>15% повторных	>8%

Красные флаги

• Нет данных — бренд не трекает CTR, конверсию, позиции. Без аналитики оптимизация невозможна
• Отказ от A/B тестов — «нам и так нормально» означает слепое снижение в течение 6 месяцев
• Контент не обновлялся >6 месяцев — требуется полный аудит, а не оптимизация
• Внутренние конфликты — маркетолог хочет одно, директор другое, менеджер МП третье

SalesFinder API для Established Brand

GET /api/v1/products/{sku}/analytics/history — исторические данные CTR/CR
GET /api/v1/keywords/{keyword}/trends — тренды по ключевым словам
GET /api/v1/competitors/{id}/changes — отслеживание изменений у конкурентов
GET /api/v1/ab-tests/create — запуск A/B теста
GET /api/v1/ab-tests/{id}/results — результаты тестирования
GET /api/v1/categories/{id}/seasonality — сезонные паттерны

Python Preset

class EstablishedBrandPreset:
    """Пресет для зрелого бренда на маркетплейсе.

    1+ год на МП, стабильные продажи, нужна оптимизация и защита позиций.
    Фокус: A/B тестирование, сезонные обновления, конкурентный мониторинг.
    """

    archetype_id = "established_brand"
    archetype_name = "Собственный бренд — Зрелый"

    sku_range = (50, 500)
    revenue_range = (3_000_000, 50_000_000)
    margin_range = (0.20, 0.35)
    content_budget_pct = 0.065  # 5-8%, среднее 6.5%
    lifecycle_months = (12, 36)

    budget_split = {
        "ab_testing_photo": 0.25,
        "seasonal_update": 0.20,
        "seo_monitoring": 0.15,
        "video_update": 0.15,
        "rich_content_update": 0.10,
        "ugc_reviews": 0.10,
        "competitive_analysis": 0.05,
    }

    target_ctr = 0.04
    min_ctr = 0.03
    target_conversion = 0.06
    min_conversion = 0.04
    ab_test_win_rate = 0.40
    retention_target = 0.15

    content_priorities = {
        "ab_testing": "P0",
        "seasonal_refresh": "P0",
        "seo_audit": "P0",
        "competitor_reaction": "P1",
        "review_management": "P1",
        "video_refresh": "P1",
        "new_sku_content": "P2",
    }

    required_sf_modules = [
        "ab_testing",
        "competitor_change_tracking",
        "position_tracking",
        "seasonality_analysis",
        "review_sentiment",
    ]

    # Циклы обновления
    update_cycles = {
        "main_photo_ab_test": "biweekly",   # каждые 2 недели
        "seasonal_update": "quarterly",       # раз в квартал
        "seo_audit": "monthly",              # ежемесячно
        "competitor_check": "weekly",         # еженедельно
        "full_content_audit": "semi_annual",  # раз в полгода
    }

    roi_timeline_months = 2  # быстрый ROI за счёт оптимизации
    breakeven_months = 1

Реальный пример (кейс)

Бренд: FitPro (спортивное питание), SPb Ситуация: 85 SKU, оборот 12M ₽/мес, CTR снизился с 5.1% до 3.4% за 3 месяца Что сделали:

• A/B тесты главных фото на ТОП-20 SKU (тестировали цвет фона, размер текста, ракурс)
• Обнаружили: конкуренты перешли на тёмный фон — выделились светлым (CTR +40%)
• Сезонное обновление: летние SKU с «пляжными» lifestyle-фото
• SEO-аудит: добавили 120 новых ключей, которые появились за квартал

Результат через 2 месяца: CTR вернулся на 5.3%, конверсия выросла с 4.8% до 7.1%, +22% к обороту.

---

Архетип 3: Brand Reseller — Перекупщик брендовых товаров

«У нас Nike, Bosch, Samsung — контент даёт производитель. Но все перекупы выглядят одинаково, и покупатель выбирает просто по цене.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	100–5 000
Оборот	1M–30M ₽/мес
Маржа	8–20% (низкая)
Бюджет на контент	Минимальный: 1–3% оборота
Цикл товара	Определяется брендом
Типичная категория	Электроника, бытовая техника, спорт, одежда (бренды)
Стадия	Любая
Команда	2–5 человек, фокус на логистику

Главная боль

Контент есть от производителя, но он одинаковый у всех перекупщиков. Покупатель видит 15 карточек одного и того же Samsung Galaxy — и выбирает по цене. Вы конкурируете не контентом, а ценой и скоростью доставки.

Критический инсайт

Для перекупщика контент НЕ является конкурентным преимуществом. Цена, скорость доставки, рейтинг магазина и количество отзывов — вот что решает. Инвестировать 15% оборота в фото — бессмысленно, когда маржа 10%.

Стратегия контента

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
SEO (уникальные описания)	35%	P0	Уникальные тексты вместо копипаста от бренда
Инфографика (сравнения)	25%	P1	«Чем модель X лучше модели Y», таблицы сравнений
Работа с отзывами	20%	P0	Стимулирование отзывов, быстрые ответы на вопросы
Бандлы и комплекты	10%	P2	«Телефон + чехол + стекло» — уникальные предложения
Фото/видео	5%	P3	Только если бренд НЕ даёт контент
Rich-контент	5%	P3	Только для ТОП-5 SKU по марже

Приоритеты

1. Рейтинг и отзывы — при одинаковом товаре покупатель выбирает продавца с 4.8+ рейтингом
2. Уникальные описания — единственный контент, который можно уникализировать без затрат на фото
3. Сравнительные инфографики — «Samsung A54 vs A55: 7 отличий» — добавляет ценность к стандартному контенту
4. Комплекты (бандлы) — создание уникальных предложений, которых нет у других перекупов
5. Скорость обработки новинок — кто первый выложит новый товар с нормальным описанием — тот собирает сливки

Красные флаги

• Маржа менее 8% — при такой марже любые инвестиции в контент нерентабельны
• Бренд запрещает изменение контента — некоторые бренды требуют использования только своих фото
• Ценовая война — если продавец готов торговать в минус ради оборота, контент не поможет
• Серый импорт — юридические риски перекрывают потенциальную выгоду от оптимизации

SalesFinder API для Brand Reseller

GET /api/v1/products/{sku}/sellers — список всех продавцов этого SKU
GET /api/v1/products/{sku}/price-history — история цен (конкурентная разведка)
GET /api/v1/sellers/{id}/rating — рейтинг продавца
GET /api/v1/products/{sku}/reviews/sentiment — анализ тональности отзывов
GET /api/v1/categories/{id}/new-products — новинки в категории (раннее обнаружение)

Python Preset

class BrandResellerPreset:
    """Пресет для перекупщика брендовых товаров.

    Продаёт товары известных брендов. 80% контента от производителя.
    Фокус: уникализация описаний, работа с отзывами, ценовой мониторинг.
    """

    archetype_id = "brand_reseller"
    archetype_name = "Перекупщик брендовых товаров"

    sku_range = (100, 5000)
    revenue_range = (1_000_000, 30_000_000)
    margin_range = (0.08, 0.20)
    content_budget_pct = 0.02  # 1-3%, среднее 2%
    lifecycle_months = None  # определяется брендом

    budget_split = {
        "seo_descriptions": 0.35,
        "infographic_comparison": 0.25,
        "review_management": 0.20,
        "bundle_creation": 0.10,
        "photo_video": 0.05,
        "rich_content": 0.05,
    }

    target_ctr = 0.03  # ниже, т.к. контент стандартный
    min_ctr = 0.02
    target_conversion = 0.05
    min_conversion = 0.03

    content_priorities = {
        "reviews_rating": "P0",
        "unique_descriptions": "P0",
        "comparison_infographics": "P1",
        "bundle_offers": "P2",
        "photo_video_custom": "P3",
        "rich_content": "P3",
    }

    # Уникальная метрика: время до публикации новинки
    new_product_sla_hours = 24  # новинка бренда = карточка за 24 часа

    required_sf_modules = [
        "price_monitoring",
        "seller_comparison",
        "review_management",
        "new_product_alerts",
    ]

    roi_timeline_months = 1
    breakeven_months = 1

Реальный пример (кейс)

Магазин: TechPoint (перекупщик электроники), Ростов-на-Дону Ситуация: 800 SKU, оборот 8M ₽/мес, средняя маржа 12%, конверсия 3.1% Что сделали:

• AI-генерация уникальных описаний для 800 SKU (вместо копипаста от Samsung/Xiaomi)
• Сравнительные таблицы на ТОП-50 SKU: «X vs Y — что выбрать?»
• Автоответы на вопросы покупателей (шаблоны + ручная модерация)
• Бандл-карточки: «Комплект геймера» (клавиатура + мышь + коврик), маржа 18% vs 10% на одиночные товары

Результат через 6 недель: конверсия выросла до 4.5%, бандлы дают 15% оборота при 18% марже.

---

Архетип 4: Seasonal Player — Сезонный селлер

«У нас 70% выручки за 2 месяца. Если не подготовили контент к сезону — всё, год потерян.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	50–300
Оборот	500K–15M ₽/мес (пик); 50K–500K (межсезонье)
Маржа	30–60% (сезон); 10–20% (распродажа)
Бюджет на контент	Волновой: 80% бюджета тратится за 2 месяца до сезона
Цикл товара	2–4 месяца активных продаж
Типичная категория	Ёлочные украшения, купальники, школьные товары, садовый инвентарь
Стадия	Любая, цикличность — ключевой фактор
Команда	2–5 человек, часто сезонные сотрудники

Главная боль

Опоздал на 2 недели с подготовкой контента — потерял 30% сезонной выручки. Алгоритмы маркетплейсов не поднимают карточку мгновенно, нужен разгон. А после сезона — склады забиты остатками, маржа сжимается до нуля на распродажах.

Стратегия контента: волновая подготовка

gantt
    title Контентная стратегия сезонного селлера
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %b

    section Подготовка
    SEO-аудит и новые карточки   :a1, 2026-06-01, 30d
    Съёмка и инфографика         :a2, 2026-06-15, 30d
    Rich-контент                 :a3, 2026-07-01, 15d

    section Прогрев
    Обновление фото              :b1, 2026-07-15, 15d
    Запуск рекламы               :b2, 2026-07-20, 20d
    A/B тесты главного фото      :b3, 2026-07-15, 30d

    section Сезон
    UGC-кампания                 :c1, 2026-08-15, 45d
    Работа с отзывами            :c2, 2026-08-15, 60d
    Оптимизация по данным        :c3, 2026-09-01, 30d

    section Анализ
    Сбор аналитики               :d1, 2026-10-15, 15d
    Архивация контента           :d2, 2026-10-15, 15d
    Планирование след. сезона    :d3, 2026-11-01, 30d

Фаза	Срок	Действия	% бюджета
Подготовка	T-3 мес до сезона	SEO-аудит, новые карточки, фотосъёмка	50%
Прогрев	T-1 мес	Обновление фото, запуск рекламы, A/B тесты	25%
Сезон	T+0	UGC-кампания, отзывы, оперативная оптимизация	15%
Анализ	T+2 мес после	Аналитика, архивация, выводы для следующего года	10%

Приоритеты

1. Тайминг — это всё — контент-план привязан к календарю, а не к бюджету
2. SEO за 3 месяца — сезонные ключи начинают расти за 2-3 месяца до пика, карточки должны быть готовы
3. Банк контента — фото, видео, описания готовятся заранее и «включаются» по расписанию
4. Быстрая оптимизация в сезон — если CTR упал, менять фото в тот же день, а не «на следующей неделе»
5. Пост-сезонный анализ — что сработало, что нет, какие фото дали лучший CTR — всё фиксируется для следующего цикла

KPI

Метрика	Пик сезона	Межсезонье
CTR	>6%	>2% (поддерживающий)
Конверсия	>10%	>3%
Sell-through rate	>80% за сезон	—
Время до публикации	Все карточки готовы за T-1 мес	—

Красные флаги

• Обращение в сезон — «нам нужен контент ВЧЕРА». Уже поздно, эффект будет минимальный
• Нет прошлогодних данных — невозможно спланировать без базовой аналитики
• Один товар = один сезон — если нет повторного сезона, ROI на контент не окупается
• Неготовность к распродажам — контент для распродажи (обновлённые фото со скидками) тоже нужно готовить заранее

SalesFinder API для Seasonal Player

GET /api/v1/categories/{id}/seasonality — сезонные паттерны спроса
GET /api/v1/keywords/{keyword}/trends — тренды ключевых слов по месяцам
GET /api/v1/products/{sku}/sales-forecast — прогноз продаж
GET /api/v1/alerts/seasonal — уведомления о начале сезонного роста
GET /api/v1/categories/{id}/top-sellers — лидеры категории по сезонам

Python Preset

class SeasonalPlayerPreset:
    """Пресет для сезонного селлера.

    60-80% выручки за 2-3 месяца. Контентная стратегия привязана к календарю.
    Фокус: волновая подготовка, тайминг, банк контента.
    """

    archetype_id = "seasonal_player"
    archetype_name = "Сезонный селлер"

    sku_range = (50, 300)
    revenue_range_peak = (500_000, 15_000_000)
    revenue_range_offseason = (50_000, 500_000)
    margin_range_peak = (0.30, 0.60)
    margin_range_offseason = (0.10, 0.20)
    content_budget_pct = 0.10  # от пиковой выручки

    # Волновое распределение бюджета
    budget_waves = {
        "preparation_t_minus_3m": 0.50,   # 50% за 3 месяца до сезона
        "warmup_t_minus_1m": 0.25,         # 25% за месяц до
        "in_season": 0.15,                  # 15% в сезон
        "post_season_analysis": 0.10,       # 10% после сезона
    }

    budget_split = {
        "photo_production": 0.30,
        "seo_seasonal_keywords": 0.20,
        "infographic_seasonal": 0.15,
        "ab_testing": 0.15,
        "ugc_reviews": 0.10,
        "video": 0.10,
    }

    target_ctr_peak = 0.06
    target_ctr_off = 0.02
    target_conversion_peak = 0.10
    sell_through_target = 0.80

    content_priorities = {
        "seasonal_seo_prep": "P0",
        "photo_bank_creation": "P0",
        "timing_execution": "P0",
        "ab_test_pre_season": "P1",
        "ugc_in_season": "P1",
        "post_season_report": "P2",
    }

    # Критический тайминг
    content_ready_before_peak_days = 30  # за 30 дней всё должно быть готово
    seo_audit_before_peak_days = 90       # SEO-аудит за 90 дней

    required_sf_modules = [
        "seasonality_analysis",
        "keyword_trends",
        "sales_forecast",
        "seasonal_alerts",
        "content_scheduler",
    ]

    roi_timeline_months = 12  # оценивается по годовому циклу
    breakeven_months = None   # зависит от сезона

Реальный пример (кейс)

Магазин: ШколаМаркет (школьные товары), Новосибирск Ситуация: 120 SKU, 75% выручки в июле-сентябре, прошлый сезон — CTR 3.5%, опоздали с контентом на 3 недели Что сделали:

• Контент-план начал выполняться в мае (за 3 месяца): SEO-аудит, съёмка, инфографика «Собираем в школу»
• В июне: все карточки обновлены, запущены A/B тесты
• В июле: включена реклама, UGC-кампания «Покажи свой рюкзак»
• В сентябре: быстрая переориентация на «Канцтовары для учёбы» (допродажа)

Результат: CTR 7.2% в пик (vs 3.5% год назад), sell-through 87%, +45% к сезонной выручке.

---

Архетип 5: Multi-Category — Мультикатегорийный селлер

«У нас 3000 SKU в 12 категориях. Физически невозможно качественно проработать все карточки. Но и бросить нельзя — конкуренты не спят.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	500–10 000+
Оборот	10M–200M+ ₽/мес
Маржа	15–30% (средняя, сильно варьируется по категориям)
Бюджет на контент	Средний по %: 3–5% оборота (абсолютно — миллионы)
Цикл товара	Разный: от 1 месяца до 5 лет
Типичная категория	Все: от электроники до одежды
Стадия	Зрелый бизнес
Команда	10–50+ человек, несколько менеджеров МП

Главная боль

Масштаб. При 3000 SKU даже минимальная работа (обновить описание) — это месяцы работы. Нельзя потратить на каждую карточку столько же, сколько Brand Launcher тратит на одну из 15. Нужна система приоритизации.

Стратегия контента: ABC-приоритизация

graph TD
    A["Все SKU\n(3000+)"] --> B{"ABC-анализ\nпо выручке"}
    B -->|"A: 20% SKU\n80% выручки"| C["Полный контент-пакет\n• Студия\n• Rich-контент\n• Видео\n• A/B тесты"]
    B -->|"B: 30% SKU\n15% выручки"| D["Шаблонный пакет\n• Инфографика\n• SEO\n• Базовое фото"]
    B -->|"C: 50% SKU\n5% выручки"| E["AI-минимум\n• AI-описания\n• Фото от поставщика\n• Автоматический SEO"]

    style C fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style D fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style E fill:#ffebee,stroke:#f44336

Сегмент	% SKU	% выручки	Стратегия	Бюджет/SKU
A-товары	20%	80%	Полный контент-пакет (как Brand Launcher)	15 000–50 000 ₽
B-товары	30%	15%	Шаблонная инфографика + SEO	3 000–8 000 ₽
C-товары	50%	5%	AI-генерация + базовый контент от поставщика	500–2 000 ₽

Приоритеты

1. ABC-классификация — пересматривать ежемесячно. Товары мигрируют между группами
2. Шаблонизация — для B/C товаров разработать шаблоны по категориям, не делать каждую карточку уникальной
3. AI-генерация для C-товаров — GPT для описаний, автоматическая инфографика по шаблону
4. Категорийная стратегия — разные категории = разные подходы. Одежда требует фото, электроника — спецификации
5. Мониторинг аутлайеров — если C-товар вдруг начал продаваться, перевести его в B/A категорию с апгрейдом контента

KPI

Метрика	A-товары	B-товары	C-товары
CTR	>5%	>3%	>2%
Конверсия	>7%	>4%	>2.5%
Обновление контента	Ежемесячно	Ежеквартально	По необходимости
A/B тесты	Еженедельно	Ежемесячно	Не проводятся

Красные флаги

• Нет ABC-анализа — вложение одинаковых ресурсов в ВСЕ 3000 SKU — расточительство
• Нет категорийных менеджеров — один человек не может управлять 10 категориями эффективно
• Отсутствие шаблонов — каждая карточка делается с нуля = невозможно масштабировать
• Нет PIM-системы — при 3000+ SKU без централизованного управления контентом — хаос

SalesFinder API для Multi-Category

GET /api/v1/seller/{id}/products/abc — ABC-анализ по SKU
GET /api/v1/bulk/products/analytics — массовая аналитика (до 1000 SKU за запрос)
GET /api/v1/categories/{id}/benchmarks — бенчмарки категории (средний CTR, конверсия)
GET /api/v1/templates/generate — генерация шаблонов контента по категории
GET /api/v1/alerts/outliers — уведомления о резких изменениях продаж

Python Preset

class MultiCategoryPreset:
    """Пресет для мультикатегорийного селлера.

    500-10000+ SKU в нескольких категориях. Ключ: приоритизация через ABC-анализ.
    Разные стратегии для разных сегментов внутри одного аккаунта.
    """

    archetype_id = "multi_category"
    archetype_name = "Мультикатегорийный селлер"

    sku_range = (500, 10_000)
    revenue_range = (10_000_000, 200_000_000)
    margin_range = (0.15, 0.30)
    content_budget_pct = 0.04  # 3-5%, среднее 4%

    # ABC-сегментация
    abc_segments = {
        "A": {
            "sku_pct": 0.20,
            "revenue_pct": 0.80,
            "budget_per_sku": (15_000, 50_000),
            "strategy": "full_package",
            "update_cycle": "monthly",
        },
        "B": {
            "sku_pct": 0.30,
            "revenue_pct": 0.15,
            "budget_per_sku": (3_000, 8_000),
            "strategy": "template_based",
            "update_cycle": "quarterly",
        },
        "C": {
            "sku_pct": 0.50,
            "revenue_pct": 0.05,
            "budget_per_sku": (500, 2_000),
            "strategy": "ai_generated",
            "update_cycle": "on_demand",
        },
    }

    budget_split = {
        "a_segment_full": 0.60,
        "b_segment_template": 0.20,
        "c_segment_ai": 0.05,
        "analytics_tools": 0.10,
        "pim_integration": 0.05,
    }

    content_priorities = {
        "abc_classification": "P0",
        "template_system": "P0",
        "ai_generation_c": "P1",
        "category_strategies": "P1",
        "outlier_monitoring": "P2",
        "cross_category_synergy": "P3",
    }

    required_sf_modules = [
        "abc_analysis",
        "bulk_analytics",
        "category_benchmarks",
        "template_engine",
        "outlier_alerts",
        "pim_integration",
    ]

    # Категорийные подстратегии
    category_strategies = {
        "fashion": {"photo_weight": 0.6, "seo_weight": 0.2, "video_weight": 0.2},
        "electronics": {"photo_weight": 0.2, "seo_weight": 0.5, "video_weight": 0.3},
        "home": {"photo_weight": 0.4, "seo_weight": 0.4, "video_weight": 0.2},
        "beauty": {"photo_weight": 0.5, "seo_weight": 0.2, "video_weight": 0.3},
    }

    roi_timeline_months = 3
    breakeven_months = 2

Реальный пример (кейс)

Компания: МегаДистрибьют (дистрибьютор), Екатеринбург Ситуация: 4 200 SKU, 14 категорий, оборот 45M ₽/мес, контент не обновлялся 8 месяцев Что сделали:

• ABC-анализ: A = 840 SKU (80% выручки), B = 1260, C = 2100
• A-товары: полная пересъёмка + Rich-контент за 6 недель (команда из 4 фотографов)
• B-товары: шаблоны инфографики по 5 категориям, AI-описания
• C-товары: автоматическая генерация описаний через GPT-4, фото от поставщиков

Результат через 3 месяца: средний CTR вырос с 2.8% до 4.1%, A-товары — с 3.5% до 6.3%, общий оборот +18%.

---

Архетип 6: Micro Seller — Микро-селлер

«У меня 8 товаров, бюджет 30 тысяч на всё. Нет денег на студию, делаю фото на телефон в кухне.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	1–50
Оборот	30K–500K ₽/мес
Маржа	20–50% (часто handmade/уникальные товары)
Бюджет на контент	Очень ограничен: 15 000–50 000 ₽ на ВСЁ
Цикл товара	3–12 месяцев
Типичная категория	Handmade, одежда (мелкий пошив), аксессуары, еда
Стадия	Начинающий, первый бизнес
Команда	1 человек (основатель = всё)

Главная боль

Деньги. Нет денег на фотографа (15-20K за съёмку), нет денег на дизайнера инфографики (5-10K за карточку), нет денег на SEO-специалиста. Но товар классный — hand-made мыло, вязаные игрушки, авторская керамика.

Это наш FREEMIUM-сегмент

Микро-селлеры — точка входа. Они приходят бесплатно или за минимальный чек. 5-10% из них вырастут в Brand Launcher или Established Brand. Задача — дать максимум ценности при минимуме затрат, чтобы они остались с нами.

Стратегия контента: максимум AI, минимум затрат

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
AI-инфографика	30%	P0	Генерация инфографики через AI-шаблоны
SEO-описания (AI)	25%	P0	GPT-генерация оптимизированных описаний
Фото на смартфон + AI-обработка	20%	P0	Лайтбокс за 2000₽ + AI-ретушь
Шаблоны Rich-контента	15%	P1	Готовые шаблоны A+ для типовых категорий
Самостоятельный UGC	10%	P2	Инструкции по сбору отзывов

Приоритеты

1. Фото на смартфон с лайтбоксом — за 2000₽ получается приемлемое качество. AI-обработка доводит до «студийного» вида
2. AI-описания — не писать самому, а генерировать. SalesFinder подсказывает ключи, GPT формирует тексты
3. Шаблонная инфографика — 10 готовых шаблонов покрывают 80% категорий. Подставил свои данные — готово
4. Пошаговые гайды — вместо дорогих услуг даём инструкции «как сделать самому»
5. Самостоятельный сбор отзывов — QR-код в упаковке, сообщение покупателю

KPI

Метрика	Целевое значение	Реалистичное
CTR	>3%	2.5–4%
Конверсия	>5%	4–7%
Стоимость контента на SKU	менее 3 000 ₽	1 000–3 000 ₽
Время на карточку	менее 2 часов	1–3 часа

Красные флаги

• Товар без маржи — если маржа менее 15%, даже самый дешёвый контент не окупится
• Массовый товар — микро-селлеру нельзя конкурировать с крупными игроками на массовых товарах
• Ожидание «чуда от AI» — AI помогает, но не заменяет базовое качество товара
• Отсутствие терпения — микро-бизнес на МП требует 3-6 месяцев до первых стабильных результатов
• Продажа опасных/контрафактных товаров — блокировка аккаунта обнулит все инвестиции

SalesFinder API для Micro Seller

GET /api/v1/keywords/suggest — подсказки ключевых слов (бесплатный тариф)
GET /api/v1/products/{sku}/basic-analytics — базовая аналитика
GET /api/v1/templates/free — бесплатные шаблоны контента
GET /api/v1/ai/description/generate — AI-генерация описания
GET /api/v1/ai/infographic/generate — AI-генерация инфографики

Python Preset

class MicroSellerPreset:
    """Пресет для микро-селлера.

    1-50 SKU, ограниченный бюджет. Максимум AI, минимум затрат.
    Это наш FREEMIUM-сегмент и точка входа.
    """

    archetype_id = "micro_seller"
    archetype_name = "Микро-селлер"

    sku_range = (1, 50)
    revenue_range = (30_000, 500_000)
    margin_range = (0.20, 0.50)
    content_budget_total = (15_000, 50_000)  # не % от оборота, а фиксированная сумма
    content_budget_per_sku = (1_000, 3_000)

    budget_split = {
        "ai_infographic": 0.30,
        "ai_seo_descriptions": 0.25,
        "smartphone_photo_ai": 0.20,
        "template_rich_content": 0.15,
        "diy_ugc": 0.10,
    }

    target_ctr = 0.03
    min_ctr = 0.025
    target_conversion = 0.05
    max_time_per_sku_hours = 2

    content_priorities = {
        "smartphone_photo_lightbox": "P0",
        "ai_descriptions": "P0",
        "template_infographic": "P0",
        "step_by_step_guides": "P1",
        "diy_review_collection": "P2",
    }

    required_sf_modules = [
        "keyword_suggest_free",
        "basic_analytics",
        "free_templates",
        "ai_description_generator",
    ]

    # Набор «Сделай сам»
    diy_toolkit = {
        "lightbox": "Лайтбокс 40x40 см — 2000₽ на Ozon",
        "phone_settings": "iPhone/Samsung: портретный режим, ISO 100, свет из окна",
        "ai_retouching": "Remove.bg (фон) + Canva (инфографика) = бесплатно",
        "seo_tool": "SalesFinder Free: 50 ключей/мес бесплатно",
    }

    roi_timeline_months = 3
    breakeven_months = 2

Реальный пример (кейс)

Магазин: КерамикаАрт (авторская керамика), Казань Ситуация: 12 SKU, оборот 80K ₽/мес, фото на телефон на фоне стены, описания «кружка ручной работы» Что сделали (бюджет: 25 000₽):

• Лайтбокс за 2 200₽ + новые фото на iPhone 14 = визуально «студийное» качество
• AI-обработка фото: убрали фон, добавили тени (Canva Pro, 600₽/мес)
• SalesFinder Free: нашли 80 ключей, которых не было («подарок ручной работы», «авторская керамика Казань»)
• AI-описания с использованием ключей (GPT-4)
• Простая инфографика в Canva (размеры, материал, уход)

Результат через 2 месяца: CTR вырос с 1.9% до 4.3%, конверсия с 3.1% до 6.8%, оборот 210K ₽/мес. Затраты: 25 000₽, окупились за 3 недели.

---

Архетип 7: Enterprise — Крупный селлер

«У нас 50 человек в отделе маркетплейсов, 8000 SKU и абсолютный хаос. Менеджеры тонут в рутине — обновить 8000 карточек вручную невозможно.»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	500–50 000+
Оборот	50M–1B+ ₽/мес
Маржа	12–25%
Бюджет на контент	Значительный по абсолюту: 2–4% оборота = 1M–40M ₽/мес
Цикл товара	Определяется категорией
Типичная категория	Все (мультикатегорийные холдинги)
Стадия	Крупный бизнес, 3+ года на МП
Команда	10–100+ человек, выделенный отдел

Главная боль

Не деньги — а эффективность. Бюджет есть, но менеджеры тратят 80% времени на рутину: обновление цен, актуализация описаний, ответы на отзывы, загрузка фото. Нет системы, нет автоматизации. Каждый менеджер работает «по-своему», нет единых стандартов.

Стратегия контента: полная автоматизация

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
API-интеграция и автоматизация	30%	P0	Массовое обновление через API, триггерные обновления
PIM-система	20%	P0	Централизованное управление всем контентом
Dashboard приоритизации	15%	P0	Автоматическое определение: какие карточки обновить первыми
Шаблонная система	15%	P1	Категорийные шаблоны для масштабирования
A/B тестирование (масштаб)	10%	P1	Автоматические A/B тесты на ТОП SKU
Контент-продакшн (студия)	10%	P2	Внутренняя студия или постоянный подрядчик

Приоритеты

1. Автоматизация через API — всё, что можно автоматизировать, должно быть автоматизировано. Ручное обновление при 8000 SKU — преступление
2. PIM-система — единый источник правды для всего контента. Изменение в PIM → автоматическое обновление на всех МП
3. Dashboard приоритизации — алгоритм определяет: «обнови эти 50 карточек сегодня, CTR упал больше 15%»
4. SLA на обновление — карточка обновляется за 24 часа после изменения товара/цены/описания
5. Единые стандарты — гайдлайны по каждой категории: размер фото, формат описания, обязательные блоки

KPI

Метрика	Целевое значение	Описание
SLA обновления	24 часа	Время от изменения до публикации
Автоматизация	>70%	Доля карточек, обновляемых автоматически
CTR (средний)	>3.5%	При 8000+ SKU среднее значение
Конверсия (средняя)	>4.5%	При 8000+ SKU среднее значение
Карточек без контента	менее 5%	Доля «пустых» карточек
Время менеджера / SKU	менее 5 мин/мес	Ручное время на обслуживание одного SKU

Красные флаги

• Нет API-компетенций — если у компании нет разработчиков, автоматизация невозможна
• Политические войны — отдел маркетплейсов vs IT vs маркетинг. Без единого владельца процесса — хаос
• Legacy-системы — если PIM-система написана в 2015 и не поддерживает API — нужна миграция
• Ожидание «под ключ» — Enterprise требует совместного внедрения (6-12 месяцев), а не «настроить за неделю»
• Нет бюджета на интеграцию — бюджет на контент есть, но на IT-интеграцию (API, PIM, ETL) — нет

SalesFinder API для Enterprise

POST /api/v1/bulk/products/update — массовое обновление (до 5000 SKU)
GET  /api/v1/dashboard/priorities — приоритизированный список карточек для обновления
POST /api/v1/webhooks/register — вебхуки на изменения (цена, позиция, CTR)
GET  /api/v1/reports/scheduled — автоматические отчёты
POST /api/v1/pim/sync — синхронизация с PIM-системой
GET  /api/v1/sla/status — статус SLA по обновлениям
POST /api/v1/bulk/ab-tests/create — массовый запуск A/B тестов

Python Preset

class EnterprisePreset:
    """Пресет для крупного селлера (Enterprise).

    500-50000+ SKU. Фокус: автоматизация, PIM-интеграция, SLA.
    Деньги не проблема, проблема — эффективность и масштабирование.
    """

    archetype_id = "enterprise"
    archetype_name = "Крупный селлер (Enterprise)"

    sku_range = (500, 50_000)
    revenue_range = (50_000_000, 1_000_000_000)
    margin_range = (0.12, 0.25)
    content_budget_pct = 0.03  # 2-4%, среднее 3%

    budget_split = {
        "api_automation": 0.30,
        "pim_system": 0.20,
        "dashboard_priorities": 0.15,
        "template_system": 0.15,
        "ab_testing_at_scale": 0.10,
        "content_production": 0.10,
    }

    # SLA
    update_sla_hours = 24
    automation_target_pct = 0.70
    empty_cards_max_pct = 0.05
    manager_time_per_sku_min = 5  # минут в месяц

    target_ctr = 0.035
    target_conversion = 0.045

    content_priorities = {
        "api_integration": "P0",
        "pim_centralization": "P0",
        "priority_dashboard": "P0",
        "category_standards": "P1",
        "ab_testing_scale": "P1",
        "internal_studio": "P2",
    }

    required_sf_modules = [
        "bulk_api",
        "priority_dashboard",
        "webhook_system",
        "scheduled_reports",
        "pim_sync",
        "sla_monitoring",
        "mass_ab_testing",
    ]

    # Интеграции
    integrations = {
        "pim": ["Akeneo", "Pimcore", "1C"],
        "erp": ["SAP", "1C:ERP", "Oracle"],
        "dam": ["Cloudinary", "Bynder", "Adobe DAM"],
        "analytics": ["PowerBI", "Tableau", "DataLens"],
    }

    roi_timeline_months = 6  # длинный цикл внедрения
    breakeven_months = 4
    implementation_months = (6, 12)

Реальный пример (кейс)

Компания: РитейлГрупп (мультибренд-дистрибьютор), Москва Ситуация: 12 000 SKU, 35 менеджеров МП, оборот 180M ₽/мес, 30% карточек без Rich-контента, SLA обновления — «когда руки дойдут» (в среднем 2 недели) Что сделали:

• API-интеграция SalesFinder + 1C: изменение товара в 1C → автоматическое обновление на WB/Ozon
• Dashboard приоритизации: ежедневно 100 карточек с наибольшим потенциалом роста
• PIM Akeneo: единый источник контента для всех каналов
• SLA: 24 часа на обновление, автоматические алерты при нарушении

Результат через 6 месяцев: SLA обновления — 18 часов (vs 2 недели), 85% обновлений автоматизировано, CTR вырос с 2.4% до 3.8%, оборот +28M ₽/мес.

---

Архетип 8: D2C Transition — Производитель на маркетплейсе

«Мы 20 лет делаем отличную мебель / посуду / текстиль. Продавали через дилеров. Теперь вышли на WB — и не понимаем, почему наши карточки не продают. У нас же ГОСТ!»

Мини-профиль

Параметр	Значение
SKU	20–200
Оборот	300K–10M ₽/мес (на МП, может быть x10 в B2B)
Маржа	35–60% (преимущество производителя)
Бюджет на контент	Высокий, но неэффективно распределённый: 5–10% оборота
Цикл товара	12–60 месяцев (долгоживущие товары)
Типичная категория	Мебель, посуда, текстиль, стройматериалы, продукты питания
Стадия	Первые 6–18 месяцев на МП (опыт B2B: 5–20+ лет)
Команда	2–5 человек на МП-направлении (компания 50–500 сотрудников)

Главная боль

Производитель мыслит категориями B2B: «наш товар по ТУ/ГОСТ, вот сертификат, вот техническая документация». А покупатель на Wildberries хочет видеть: «как этот стул выглядит в моей гостиной», «какого он цвета при дневном свете», «он выдержит мою кошку?». Разрыв между B2B-мышлением и B2C-ожиданиями — колоссальный.

Стратегия контента: трансформация B2B → B2C

Тип контента	% бюджета	Приоритет	Описание
Lifestyle-фото	30%	P0	Товар в интерьере/контексте использования
Потребительские описания	20%	P0	Перевод ТУ/ГОСТ в понятный язык
Storytelling бренда	15%	P1	«От производителя», история фабрики, видео с производства
Trust signals	15%	P1	Сертификаты, «сделано в России», гарантия от производителя
SEO-адаптация	10%	P1	B2C ключи вместо B2B терминологии
Видео с производства	10%	P2	Как делается ваш товар (фабрика, станки, люди)

Таблица трансформации контента

B2B (было)	B2C (стало)
«Стул модель СТ-4, каркас — массив берёзы, ГОСТ 19301.2-94»	«Стул "Берёзка" — из цельного дерева, выдерживает 120 кг. Поставите на кухню — прослужит 15 лет»
Каталожное фото на белом фоне, вид сбоку	Lifestyle: стул у обеденного стола, семья за завтраком
Сертификат соответствия	«Прошёл 5 проверок безопасности. Гарантия от производителя — 3 года»
«Упаковка: гофрокороб 600x400x800»	«Доставим в разобранном виде + инструкция за 10 минут. Инструменты не нужны»

Приоритеты

1. Lifestyle-фото — самая большая проблема. Каталожные фото не продают на маркетплейсе. Нужен контекст использования
2. Язык потребителя — переписать ВСЕ описания человеческим языком. Без ГОСТ, без ТУ, без артикулов
3. Storytelling «от производителя» — это конкурентное преимущество! «Наша фабрика в Вологде работает 25 лет» = доверие
4. Trust signals — «Сделано в России», гарантия от производителя, сертификаты (но в понятном формате)
5. SEO-адаптация — покупатели ищут «деревянный стул для кухни», а не «стул СТ-4 ГОСТ»

KPI

Метрика	Целевое значение	До трансформации
CTR	>4%	1.5–2.5%
Конверсия	>6%	2–4%
Средний чек	На уровне рынка	Часто выше рынка (проблема)
«От производителя» badge	Активен	—
Возвраты	менее 5%	8–15% (из-за несоответствия ожиданиям)

Красные флаги

• «Нам не нужен маркетинг, наш товар говорит сам за себя» — классическое B2B-мышление, смертельное для МП
• Руководство не понимает МП — директор фабрики не верит, что на WB можно продавать «серьёзные» товары
• Нежелание менять фото — «эти фото у нас в каталоге 10 лет, зачем менять?»
• Слишком высокая цена — если B2B-цена = розничная цена на МП, нет пространства для маржи
• Нет выделенной команды — если МП «навесили» на менеджера по B2B-продажам

SalesFinder API для D2C Transition

GET /api/v1/categories/{id}/price-positioning — позиционирование по цене в категории
GET /api/v1/keywords/b2c-translate — трансформация B2B ключей в B2C
GET /api/v1/products/{sku}/trust-score — оценка trust signals карточки
GET /api/v1/competitors/direct-manufacturers — другие производители в категории
GET /api/v1/content/b2b-to-b2c/transform — AI-трансформация контента

Python Preset

class D2CTransitionPreset:
    """Пресет для производителя, выходящего на маркетплейс.

    20-200 SKU. Опыт B2B 5-20 лет, первые 6-18 месяцев на МП.
    Фокус: трансформация B2B-контента в B2C, lifestyle, storytelling.
    """

    archetype_id = "d2c_transition"
    archetype_name = "Производитель → Маркетплейс (D2C)"

    sku_range = (20, 200)
    revenue_range = (300_000, 10_000_000)
    margin_range = (0.35, 0.60)  # преимущество производителя
    content_budget_pct = 0.08  # 5-10%, среднее 8%
    lifecycle_months = (6, 18)  # на МП
    b2b_experience_years = (5, 20)

    budget_split = {
        "lifestyle_photo": 0.30,
        "b2c_descriptions": 0.20,
        "brand_storytelling": 0.15,
        "trust_signals": 0.15,
        "seo_b2c_adaptation": 0.10,
        "factory_video": 0.10,
    }

    target_ctr = 0.04
    target_conversion = 0.06
    target_return_rate = 0.05

    content_priorities = {
        "lifestyle_photography": "P0",
        "consumer_language": "P0",
        "brand_storytelling": "P1",
        "trust_signals": "P1",
        "seo_b2c_keywords": "P1",
        "factory_tour_video": "P2",
    }

    # Трансформация контента
    transformation_rules = {
        "descriptions": "ТУ/ГОСТ → потребительский язык",
        "photos": "Каталожные → lifestyle (в интерьере, в использовании)",
        "keywords": "B2B термины → B2C запросы",
        "usp": "Технические характеристики → выгоды для покупателя",
        "trust": "Сертификаты → понятные гарантии",
    }

    # Конкурентное преимущество
    competitive_advantages = [
        "made_in_russia",           # «Сделано в России»
        "direct_manufacturer",      # «От производителя» (без наценки)
        "factory_warranty",         # «Гарантия от фабрики»
        "quality_control",          # «Контроль качества на каждом этапе»
        "customization",            # «Индивидуальные заказы» (если возможно)
    ]

    required_sf_modules = [
        "price_positioning",
        "b2c_keyword_translation",
        "trust_score",
        "manufacturer_competitors",
        "content_transformation",
    ]

    roi_timeline_months = 4
    breakeven_months = 3

Реальный пример (кейс)

Компания: Уральская керамика (завод посуды), Сысерть, Свердловская обл. Ситуация: Завод с 1970 года, 95 SKU, B2B оборот 40M ₽/мес, на WB вышли 4 месяца назад, оборот 150K ₽/мес, CTR 1.7% Проблема: Фото — как из заводского каталога 2005 года. Описание: «Тарелка обеденная d=270мм, фарфор, ГОСТ 28390-89, декор "Гжель"» Что сделали:

• Lifestyle-съёмка: тарелки с едой на красивом столе, сервировка для семейного ужина
• Storytelling: «Уральская керамика с 1970 года. 54 года мастерства. Каждая тарелка — ручная роспись»
• Перевод описания: «Тарелка для супа, 27 см — идеальна для борща. Фарфор, ручная роспись в стиле Гжель. Можно мыть в посудомойке. Гарантия от фабрики — 2 года»
• Видео «Как рождается ваша тарелка» — 30 секунд экскурсии по заводу
• Trust signals: значок «Российский производитель», «Ручная работа», «Гарантия 2 года»

Результат через 3 месяца: CTR 5.1%, конверсия 8.4%, оборот 2.1M ₽/мес. Секрет: «от производителя» + «ручная работа» = доверие + премиальность.

---

Матрица совместимости: Архетип x Пакет услуг

Таблица показывает, какой пакет услуг оптимален для каждого архетипа. Оценка: Да (основной пакет), Опц. (опционально), — (не релевантно).

Услуга \ Архетип	Brand Launcher	Established Brand	Brand Reseller	Seasonal	Multi-Cat	Micro	Enterprise	D2C
Студийная фотосъёмка	Да	Опц.	—	Да	A-товары	—	Опц.	Да
Lifestyle фото	Да	Опц.	—	Да	A-товары	—	Опц.	Да
AI-инфографика	Опц.	Да	Да	Да	B/C	Да	Да	Опц.
Видео-обзоры	Да	Опц.	—	Опц.	A-товары	—	Опц.	Да
Rich-контент (A+)	Да	Да	Опц.	Да	A/B	Опц.	Да	Да
SEO-оптимизация	Да	Да	Да	Да	Да	Да	Да	Да
A/B тестирование	Опц.	Да	—	Да	A-товары	—	Да	Опц.
UGC-кампании	Да	Опц.	Да	Опц.	A-товары	Опц.	Опц.	Опц.
API-автоматизация	—	Опц.	—	—	Опц.	—	Да	—
PIM-интеграция	—	—	—	—	Опц.	—	Да	—
Dashboard приоритизации	—	Опц.	—	—	Да	—	Да	—
B2B→B2C трансформация	—	—	—	—	—	—	—	Да
Brand storytelling	Да	Опц.	—	—	—	Опц.	—	Да
Конкурентный мониторинг	Да	Да	Да	Опц.	Да	—	Да	Опц.
Ценовой мониторинг	Опц.	Опц.	Да	Опц.	Да	—	Да	Опц.

Рекомендуемые тарифы SalesFinder

Архетип	Тариф	Причина
Micro Seller	Free / Starter	Ограниченный бюджет, базовые инструменты
Brand Launcher	Pro	Полный набор аналитики, трекинг позиций
Seasonal Player	Pro	Сезонная аналитика, прогнозирование
Brand Reseller	Business	Ценовой мониторинг, конкурентная разведка
Established Brand	Business	A/B тесты, исторические данные, алерты
D2C Transition	Pro	Категорийный анализ, trust-метрики
Multi-Category	Enterprise	Массовая аналитика, API, шаблоны
Enterprise	Enterprise	Всё: API, PIM, SLA, webhooks

---

Квалификационный чеклист: определение архетипа

10 вопросов, которые позволяют определить архетип клиента за 5 минут.

Вопросы

#	Вопрос	Варианты ответа → Архетип
1	Сколько у вас SKU на маркетплейсе?	1-50 → Micro/Brand Launcher; 50-500 → Established/Seasonal/D2C; 500+ → Multi-Cat/Enterprise
2	Вы производитель или перекупщик?	Производитель → Brand Launcher/Established/D2C; Перекупщик → Brand Reseller; Дистрибьютор → Multi-Cat
3	Какой у вас бренд?	Свой бренд → Brand Launcher/Established; Чужие бренды → Brand Reseller; Микс → Multi-Cat
4	Сколько месяцев вы на маркетплейсе?	0-12 → Brand Launcher/D2C/Micro; 12+ → Established/Enterprise
5	Какая доля выручки приходится на 2-3 месяца?	>60% → Seasonal; менее 60% → другие архетипы
6	Ваш товар требует объяснения?	Да, сложный → D2C/Brand Launcher; Нет, понятный → Reseller/Multi-Cat
7	Какой у вас бюджет на контент?	менее 50K → Micro; 50K-500K → Brand Launcher/Seasonal; 500K+ → Established/Enterprise
8	Есть ли у вас IT-отдел / разработчики?	Да → Enterprise; Нет → остальные
9	Сколько категорий товаров?	1-2 → Focused (Brand/Seasonal/D2C); 3+ → Multi-Cat/Enterprise
10	Откуда вы берёте контент (фото/описания)?	Делаем сами → Brand Launcher/D2C; От бренда → Reseller; Нет контента → Micro

Алгоритм квалификации

graph TD
    START["Новый клиент"] --> Q1{"SKU?"}
    Q1 -->|"1-50"| Q2A{"Свой бренд?"}
    Q1 -->|"50-500"| Q3B{"Производитель?"}
    Q1 -->|"500+"| Q4C{"Есть IT/API?"}

    Q2A -->|"Да"| Q5A{"На МП > 12 мес?"}
    Q2A -->|"Нет, перепродажа"| MICRO["Micro Seller"]

    Q5A -->|"Нет"| LAUNCHER["Brand Launcher"]
    Q5A -->|"Да"| ESTABLISHED_SM["Established Brand"]

    Q3B -->|"Да, завод/фабрика"| D2C["D2C Transition"]
    Q3B -->|"Нет"| Q6B{"Сезонность > 60%?"}

    Q6B -->|"Да"| SEASONAL["Seasonal Player"]
    Q6B -->|"Нет, ровная"| Q7B{"Свой бренд?"}

    Q7B -->|"Да"| ESTABLISHED["Established Brand"]
    Q7B -->|"Нет, чужие"| RESELLER["Brand Reseller"]

    Q4C -->|"Да, есть разработчики"| ENTERPRISE["Enterprise"]
    Q4C -->|"Нет"| MULTICAT["Multi-Category"]

    style LAUNCHER fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3
    style ESTABLISHED fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style ESTABLISHED_SM fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style RESELLER fill:#e0f2f1,stroke:#009688
    style SEASONAL fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5
    style MULTICAT fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d
    style ENTERPRISE fill:#fce4ec,stroke:#e91e63
    style MICRO fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style D2C fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0

Примеры квалификации

Пример 1: «У нас свой бренд БАДов, 25 SKU, на WB 4 месяца»

• SKU: 1-50 → Micro или Brand Launcher
• Свой бренд: Да → Brand Launcher
• На МП менее 12 мес → Brand Launcher

Пример 2: «Продаём Samsung, Xiaomi, 800 SKU, 3 года на Ozon»

• SKU: 500+ → Multi-Cat или Enterprise
• Чужие бренды → Brand Reseller (но при 800 SKU — Multi-Cat)
• Нет IT-отдела → Multi-Category (с элементами Brand Reseller)

Пример 3: «Мебельная фабрика, 60 SKU, впервые на WB»

• SKU: 50-500
• Производитель: Да
• Результат: D2C Transition

Пример 4: «ИП, 8 товаров handmade-украшений, бюджет 20К»

• SKU: 1-50
• Бюджет менее 50K
• Результат: Micro Seller

---

Сводная таблица архетипов

#	Архетип	SKU	Маржа	Бюджет %	Главный фокус	ROI срок
1	Brand Launcher	5-50	25-45%	15%	Бренд-идентичность, качество	3-6 мес
2	Established Brand	50-500	20-35%	5-8%	A/B тесты, оптимизация	1-2 мес
3	Brand Reseller	100-5000	8-20%	1-3%	Отзывы, уникализация	1 мес
4	Seasonal Player	50-300	30-60%	10%	Тайминг, волны	12 мес (цикл)
5	Multi-Category	500-10000+	15-30%	3-5%	ABC-приоритизация	2-3 мес
6	Micro Seller	1-50	20-50%	фикс.	AI-инструменты, DIY	2-3 мес
7	Enterprise	500-50000+	12-25%	2-4%	Автоматизация, API	4-6 мес
8	D2C Transition	20-200	35-60%	5-10%	B2B→B2C трансформация	3-4 мес

---

Python: фабрика пресетов

from typing import Optional


class ArchetypeFactory:
    """Фабрика для создания пресетов на основе ответов клиента.

    Использует квалификационные вопросы для автоматического
    определения архетипа и возврата готового пресета.
    """

    _presets = {
        "brand_launcher": BrandLauncherPreset,
        "established_brand": EstablishedBrandPreset,
        "brand_reseller": BrandResellerPreset,
        "seasonal_player": SeasonalPlayerPreset,
        "multi_category": MultiCategoryPreset,
        "micro_seller": MicroSellerPreset,
        "enterprise": EnterprisePreset,
        "d2c_transition": D2CTransitionPreset,
    }

    @classmethod
    def detect_archetype(
        cls,
        sku_count: int,
        is_own_brand: bool,
        is_manufacturer: bool,
        months_on_marketplace: int,
        seasonal_revenue_pct: float,
        content_budget: int,
        has_it_team: bool,
        category_count: int,
    ) -> str:
        """Определяет архетип на основе ответов на квалификационные вопросы.

        Returns:
            Идентификатор архетипа (archetype_id)
        """
        # Микро-селлер
        if sku_count <= 50 and content_budget < 50_000 and not is_own_brand:
            return "micro_seller"

        # D2C Transition (производитель-новичок)
        if is_manufacturer and months_on_marketplace < 18:
            return "d2c_transition"

        # Enterprise (крупный + IT)
        if sku_count >= 500 and has_it_team:
            return "enterprise"

        # Multi-Category (много SKU + много категорий)
        if sku_count >= 500 and category_count >= 3:
            return "multi_category"

        # Seasonal Player
        if seasonal_revenue_pct >= 0.60:
            return "seasonal_player"

        # Brand Reseller (чужие бренды)
        if not is_own_brand and not is_manufacturer:
            return "brand_reseller"

        # Brand Launcher vs Established Brand
        if is_own_brand:
            if months_on_marketplace < 12:
                return "brand_launcher"
            return "established_brand"

        # Fallback
        return "micro_seller"

    @classmethod
    def get_preset(cls, archetype_id: str):
        """Возвращает экземпляр пресета по идентификатору архетипа."""
        preset_class = cls._presets.get(archetype_id)
        if not preset_class:
            raise ValueError(
                f"Неизвестный архетип: {archetype_id}. "
                f"Доступные: {list(cls._presets.keys())}"
            )
        return preset_class()

    @classmethod
    def qualify_and_get_preset(cls, **kwargs):
        """Определяет архетип и возвращает готовый пресет.

        Пример:
            preset = ArchetypeFactory.qualify_and_get_preset(
                sku_count=25,
                is_own_brand=True,
                is_manufacturer=False,
                months_on_marketplace=4,
                seasonal_revenue_pct=0.15,
                content_budget=200_000,
                has_it_team=False,
                category_count=1,
            )
            # → BrandLauncherPreset
        """
        archetype_id = cls.detect_archetype(**kwargs)
        return cls.get_preset(archetype_id)

    @classmethod
    def list_archetypes(cls) -> list[dict]:
        """Возвращает список всех доступных архетипов с описаниями."""
        result = []
        for aid, preset_cls in cls._presets.items():
            result.append({
                "id": aid,
                "name": preset_cls.archetype_name,
                "sku_range": preset_cls.sku_range,
            })
        return result

Пример использования

# Клиент отвечает на квалификационные вопросы
preset = ArchetypeFactory.qualify_and_get_preset(
    sku_count=25,
    is_own_brand=True,
    is_manufacturer=False,
    months_on_marketplace=4,
    seasonal_revenue_pct=0.15,
    content_budget=200_000,
    has_it_team=False,
    category_count=1,
)

print(f"Архетип: {preset.archetype_name}")
# → Архетип: Собственный бренд — Запуск

print(f"Бюджет на фото: {preset.get_monthly_budget(1_000_000)}")
# → {'photo_studio': 60000, 'photo_infographic': 30000, 'video': 22500, ...}

---

Миграция между архетипами

Селлеры не остаются в одном архетипе навсегда. Рост бизнеса приводит к миграции:

graph LR
    subgraph Начало
        MICRO["Micro Seller"]
        D2C["D2C Transition"]
    end

    subgraph Рост
        LAUNCHER["Brand Launcher"]
        SEASONAL["Seasonal Player"]
        RESELLER["Brand Reseller"]
    end

    subgraph Зрелость
        ESTABLISHED["Established Brand"]
        MULTICAT["Multi-Category"]
    end

    subgraph Масштаб
        ENTERPRISE["Enterprise"]
    end

    MICRO -->|"Рост до 50+ SKU"| LAUNCHER
    D2C -->|"Освоение B2C"| LAUNCHER
    LAUNCHER -->|"12+ месяцев"| ESTABLISHED
    SEASONAL -->|"Расширение ассортимента"| MULTICAT
    RESELLER -->|"Рост SKU + категорий"| MULTICAT
    ESTABLISHED -->|"500+ SKU"| MULTICAT
    MULTICAT -->|"IT-команда + API"| ENTERPRISE

    style MICRO fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style D2C fill:#f3e5f5,stroke:#9c27b0
    style LAUNCHER fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3
    style SEASONAL fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5
    style RESELLER fill:#e0f2f1,stroke:#009688
    style ESTABLISHED fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style MULTICAT fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d
    style ENTERPRISE fill:#fce4ec,stroke:#e91e63

Триггеры миграции

Переход	Триггер	Действие в SalesFinder
Micro → Brand Launcher	SKU > 50 или бюджет > 100K	Апгрейд тарифа, подключение трекинга
Brand Launcher → Established	12 мес на МП, стабильные продажи	Подключение A/B тестов, алертов
Established → Multi-Cat	Выход в 3+ категории	Подключение ABC-анализа
Multi-Cat → Enterprise	IT-команда, 500+ SKU	Подключение API, PIM-интеграции
D2C → Brand Launcher	Успешная трансформация B2C	Переход на стандартную стратегию
Seasonal → Multi-Cat	Добавление несезонных товаров	Дифференциация стратегий по категориям

---

Что дальше?

Определили архетип клиента? Теперь переходите к настройке стратегии:

1. Конфигуратор стратегии — пошаговый конструктор на основе архетипа
2. Калькулятор бюджета — расчёт затрат и ROI для выбранной стратегии
3. API Reference — техническая документация по интеграции