Шурыгин Александр
Запустил PriceSniper и получил первые 30 000 просмотров без рекламы: что произошло за первые дни
Изначально идея была очень простой: не верить зачёркнутой цене магазина, а смотреть на то, сколько товар действительно стоил раньше.
То есть если маркетплейс показывает:
99 990 ₽ -> 39 990 ₽
это ещё ничего не значит.
Если товар последние недели и так продавался за 39–42 тысячи, никакой особой скидки нет.
Поэтому PriceSniper сам собирает историю цен, считает обычный диапазон и пытается понять, когда цена действительно сильно выбивается вниз.
Пока проект работает с Яндекс Маркетом и М.Видео.
Что уже работает
На текущем этапе PriceSniper умеет:
- собирать товары и цены;
- хранить собственную историю;
- считать PriceSniper Score;
- повторно проверять сильные изменения;
- публиковать лучшие находки;
- показывать их на публичном Radar;
- работать с приоритетами товаров, чтобы интересные позиции проверялись чаще.
Сам проект работает в production, есть сайт и Telegram-канал.
Но после запуска довольно быстро стало понятно, что техническая часть — это только половина задачи.
Вторая половина — понять, нужен ли вообще такой сервис людям.
Первый эксперимент с продвижением
Я решил пока вообще не покупать рекламу.
Вместо этого написал пост о проекте на DTF.
Причём специально не ставил в статью прямую ссылку на сайт или Telegram.
Хотел сначала проверить саму идею: интересно ли людям вообще обсуждать такой сервис.
Результат оказался заметно лучше, чем ожидал.
Примерно за сутки пост получил:
17 800+ показов в ленте
7 500+ открытий
5 600+ дочитываний
116 реакций
60 комментариев
61 сохранение
и несколько репостов.
Для нового аккаунта без подписчиков это оказалось довольно неожиданно.
Самое полезное — не просмотры, а комментарии
Люди сразу начали спорить.
Кто-то писал:
«История цен уже давно есть».
Кто-то:
«Маркетплейс быстро заблокирует парсер».
Кто-то предлагал сделать браузерное расширение.
Другой пользователь предложил вообще сделать персональный сценарий:
указал конкретный товар и желаемую цену, а сервис сам ждёт нужного момента.
И вот это уже действительно полезная обратная связь.
Потому что изначально я смотрел на PriceSniper в основном как на систему поиска аномалий.
А пользовательский сценарий может быть намного проще:
«Хочу этот телевизор дешевле 120 000 ₽. Напиши мне, когда цена дойдёт до этой отметки».
То есть следующий большой продуктовый шаг уже начинает вырисовываться сам — watchlist и персональные уведомления по цене.
После публикации появился и первый поисковый трафик
После поста я заметил рост посещений сайта.
Причём часть людей пришла не по прямой ссылке, а через поисковые системы.
Это было особенно интересно, потому что ссылки в публикации вообще не было.
Похоже, часть читателей просто увидела название PriceSniper, потом самостоятельно нашла проект через поиск.
Для нового продукта это хороший сигнал: люди не только читают обсуждение, но и пытаются посмотреть, что это вообще такое.
Подключили второй источник
Изначально PriceSniper работал только с Яндекс Маркетом.
Сейчас подключил ещё и М.Видео.
На новых товарах пока постепенно накапливается история, поэтому сильные находки появляются не мгновенно.
Сервису нужно несколько наблюдений, чтобы понимать обычную цену и не принимать любой скачок за реальную аномалию.
Следующая серьёзная задача — научиться нормально сопоставлять один и тот же товар между разными площадками.
Например:
Яндекс Маркет — 54 990 ₽
М.Видео — 79 990 ₽
Если PriceSniper понимает, что это действительно одна и та же модель, такой сигнал уже намного сильнее простой «скидки» внутри одного магазина.
Что хочу проверить дальше
Пока у проекта две основные цели.
Первая — качество находок.
Хочу накопить достаточно реальных событий и понять, сколько из сильных аномалий действительно оказываются выгодными предложениями, а сколько — ошибками данных, странными карточками или обычными колебаниями цены.
Вторая — монетизация.
Самая очевидная модель — партнёрские программы маркетплейсов.
Если сервис реально помогает человеку найти выгодный товар, он переходит на площадку и покупает его, а PriceSniper получает партнёрское вознаграждение.
Пока до этого ещё нужно дорасти по аудитории.
Поэтому ближайшая цель довольно простая:
получить первые 100 живых пользователей и первую реальную выручку от проекта.
Не тысячи функций, не ML ради ML и не огромный каталог ради красивой цифры.
Сначала хочется доказать, что базовый цикл работает:
нашёл выгодную цену → человек увидел → перешёл → купил → вернулся снова.
Сейчас PriceSniper пока в самом начале.
Но уже интересно наблюдать, как из обычного pet-проекта постепенно появляется продукт, у которого есть реальные пользователи, обратная связь и понятная бизнес-гипотеза.
Посмотрим, что получится дальше.
