Старт на маркетплейсе: выбираем прибыльный товар
Вебинар поможет начинающим предпринимателям выбрать лучшую категорию для запуска продаж. Эксперт поделится опытом анализа ниши с помощью инструментов маркетплейсов и внешних сервисов аналитики. Участники научатся грамотно управлять ценами на товары и смогут избежать основных ошибок на старте.
Кристина Кокина
Руководитель отдела обучения компании ADAPTER
Вебинар будет полезен всем предпринимателям, независимо от бюджета на запуск. Вы сможете выбрать оптимальную площадку для старта, научитесь находить популярные товары, оценивать конкуренцию в нише и правильно анализировать поставщиков.
Программа
- почему бизнес на маркетплейсах — лучшее решение в текущих реалиях
- критерии выбора ходового товара для запуска продаж на онлайн-площадках
- как анализировать потенциал категории с помощью инструментов аналитики
- что нужно учесть при выборе поставщика
- как рассчитать цену товара, чтобы не уйти в минус
Об эксперте
Кристина Кокина
- Руководитель отдела обучения компании ADAPTER
- Спикер COM.E ON FORUM 2023.
- Ежемесячно выступает в качестве приглашенного эксперта на вебинарах OZON.
- Выводит карточки товаров продавцов маркеплейсов на топовые позиции.
- Автор программ обучения по OZON, Wildberries и Яндекс Маркету. Обучение прошли уже более 2300 селлеров и менеджеров по маркетплейсам, а средняя оценка курсов — 9,9/10.
Кристина Кокина
Об эксперте
- Руководитель отдела обучения компании ADAPTER
- Спикер COM.E ON FORUM 2023.
- Ежемесячно выступает в качестве приглашенного эксперта на вебинарах OZON.
- Выводит карточки товаров продавцов маркеплейсов на топовые позиции.
- Автор программ обучения по OZON, Wildberries и Яндекс Маркету. Обучение прошли уже более 2300 селлеров и менеджеров по маркетплейсам, а средняя оценка курсов — 9,9/10.
Подписывайтесь на рассылку
Получайте еженедельный дайджест новостей из мира бизнеса, анонсы наших вебинаров и доступы к бесплатным курсам для предпринимателей.
Нажимая на кнопку «Подписаться», вы соглашаетесь на обработку банком ВТБ (ПАО) персональных данных