СвойСклад — проект по автоматизации поиска поставщиков из Китая для продавцов WB и Ozon

Введение: почему я вообще взялась за эту тему

Я учусь на третьем курсе и параллельно уже год занимаюсь продажами на Wildberries — небольшой магазин, пара категорий, оборот пока скромный, но достаточный, чтобы понять, как всё устроено изнутри. Когда в июле–августе 2026 года начались атаки дронов на склады Wildberries и Ozon, я, как и тысячи других продавцов, столкнулась с реальной проблемой: часть моего товара просто сгорела. И это не абстрактная новость из телевизора — это были мои деньги, которые я вложила в закупку.

Тогда я начала разбираться, что делать дальше. И поняла, что выход один — переходить на модель FBS, то есть хранить товар у себя и самой собирать заказы. Но тут же возник следующий вопрос: где брать товар? Раньше я закупалась у российских оптовиков, которые сами завозили из Китая. Теперь, когда мне нужно было напрямую искать фабрики, я поняла, что вообще не понимаю, как это работает. Как найти надёжного поставщика? Как проверить, что он не мошенник? Как посчитать себестоимость с учётом всех комиссий FBS? Как оформить документы для таможни и маркировки Честный ЗНАК?

Я потратила недели на изучение этого вопроса. И поняла, что таких, как я — тысячи. Продавцов, которые вынужденно перешли на FBS, но никогда не работали с Китаем напрямую. Именно так родилась идея СвойСклад — сервиса, который с помощью ИИ автоматизирует весь путь от поиска китайской фабрики до отправки товара на твой собственный склад.

---

1. Проблема, которую я увидела своими глазами

1.1. Что случилось с рынком

Летом 2026 года произошло то, чего никто не ожидал. Атаки дронов уничтожили значительную часть логистической инфраструктуры Wildberries и Ozon. По данным, которые я собирала из открытых источников, совокупный ущерб Wildberries и его продавцов оценивался в 878 миллиардов рублей, Ozon и селлеров — от 118,5 до 169,5 миллиардов рублей.

Но важнее не цифры ущерба, а то, как отреагировали продавцы. Вот данные банка «Точка» на базе Mpstats за конец августа 2026 года:

Wildberries:

· FBS: рост с 55,1% в июне до 97,4% в августе

· FBO: падение с 94,9% до 62,8%

Ozon:

· FBS: рост с 63,3% до 73,1%

· FBO: падение с 91,5% до 66,6%

Простыми словами: почти все продавцы Wildberries и три четверти продавцов Ozon перешли на хранение товара у себя. Они больше не доверяют складам платформы. И это не временное явление — это структурный сдвиг.

1.2. Что это значит для обычного продавца

Я на себе почувствовала, что переход на FBS — это не просто «переставить товар в другое место». Это полная смена бизнес-процессов:

Во-первых, комиссия выросла. Для моей категории на Wildberries комиссия FBO была около 41,5%, а FBS — уже 46,5%. Плюс дополнительные 20–100 рублей на единицу за обработку и транспортные расходы. Чтобы сохранить маржу, мне нужно было снижать закупочную цену. А значит — искать фабрики напрямую в Китае, минуя российских посредников.

Во-вторых, добавилась нагрузка. С 1 октября 2026 года вступил в силу 289-ФЗ «О платформенной экономике». Теперь маркетплейсы автоматически проверяют маркировку: если декларация или сертификат отсутствуют в реестре — карточка товара просто не публикуется. А для товаров из перечня обязательной маркировки нужны коды Честный ЗНАК. Уже размещённые карточки должны быть проверены платформами до 29 марта 2027 года, иначе — блокировка.

В-третьих, я поняла, что ничего не знаю о Китае. Я не знаю, как искать фабрику, как отличить реального производителя от посредника, как договориться о цене, как проверить качество до отправки, как оформить документы. И я точно не одна такая.

1.3. Почему существующие инструменты не решают проблему

Я начала искать решения. Нашла несколько инструментов:

Accio — AI-агент от Alibaba Group. Умеет искать поставщиков по текстовому, голосовому или фото-запросу, работает с базой более 150 миллионов сертифицированных поставщиков и 4 миллионов товаров. Есть функция автоматических запросов (RFQ), сравнения цен, даже генерации писем.

LinkMoney — платформа прямого доступа к 51 китайской фабрике через MCP-протокол. Даёт цены и остатки, поддерживает автоматические RFQ, включая русский язык, предоставляет сертификаты ISO/CE/FDA.

Но у них есть общий недостаток: они не знают российского рынка. Они не фильтруют фабрики по наличию сертификации ЕАС. Не считают комиссии Wildberries и Ozon. Не проверяют, умеет ли фабрика наносить коды Честный ЗНАК. Не генерируют документы для российской таможни.

Получается, что инструменты для поиска есть, но они не адаптированы под российского продавца. И это — моя возможность.

---

2. Что такое СвойСклад: концепция проекта

СвойСклад — это сервис, который с помощью искусственного интеллекта автоматизирует весь процесс закупки товара из Китая для продавцов Wildberries и Ozon, работающих по модели FBS.

Идея простая: продавец вводит, что он хочет купить и по какой цене хочет продавать. Дальше ИИ делает всё сам:

1. Считает себестоимость — сколько максимум можно заплатить фабрике, чтобы остаться в плюсе с учётом комиссий FBS, логистики, таможни, сертификации и маркировки.

2. Находит фабрики — не просто «100 поставщиков», а 3–5 конкретных, которые уже работали с российским рынком и умеют делать ЕАС и Честный ЗНАК.

3. Отправляет запросы — генерирует техническое задание на русском и китайском, рассылает фабрикам, собирает котировки.

4. Проверяет образцы — формирует чек-лист проверки, сравнивает фото и видео с требованиями.

5. Организует доставку — генерирует документы для таможни, проверяет коды маркировки, формирует инструкцию для фабрики по нанесению Честного ЗНАКа.

По сути, это российский слой поверх китайских AI-инструментов. Я не изобретаю новый поисковик — я беру то, что уже работает (Accio, LinkMoney), и добавляю то, чего не хватает: знание российского законодательства, экономики Wildberries и Ozon, требований к маркировке.

---

3. Как это работает: пять уровней

Уровень 1: Калькулятор себестоимости

Это первый экран, который видит пользователь. Он вводит:

· категорию товара

· целевую цену продажи на WB или Ozon

· планируемый месячный объём

ИИ обратным счётом вычисляет максимально допустимую цену с фабрики (FOB). Вычитает:

· комиссию WB/Ozon (с учётом FBS — она выше)

· логистику Китай → Россия

· таможенные платежи и НДС

· сертификацию ЕАС (разовая + амортизация)

· маркировку Честный ЗНАК

· процент возвратов по категории

На выходе — не просто цифра, а три сценария: минимальная партия, средняя, крупная. Чтобы продавец понимал, как объём влияет на цену.

Уровень 2: AI-поиск фабрик с российскими фильтрами

Здесь — ключевое отличие от Accio и LinkMoney. Я запрашиваю базу китайских фабрик, но фильтрую по критериям, которых нет у других:

· Опыт сертификации ЕАС — фабрика уже проходила эту процедуру для других клиентов из России?

· Опыт работы с Честный ЗНАК — умеет ли наносить коды Data Matrix?

· Русскоязычная упаковка — может ли сделать инструкцию и этикетку на русском?

· Понимание 289-ФЗ — знает ли требования к маркировке и документам?

Результат — не «100 поставщиков», а 3–5 фабрик, которые с высокой вероятностью подойдут. Это экономит недели ручного поиска.

Уровень 3: Автоматический RFQ на русском и китайском

ИИ генерирует:

· Техническое задание на русском — для продавца, чтобы он видел, что именно заказывает.

· RFQ на китайском и английском — для фабрики, с включением всех требований: сертификация ЕАС, маркировка Честный ЗНАК, упаковка, документация, целевая цена FOB, объём, сроки.

Запрос рассылается 3–5 фабрикам. Ответы собираются автоматически, переводятся, сравниваются в таблице. Продавец видит: кто дешевле, кто быстрее, у кого больше опыта с Россией.

Уровень 4: Образцы и контроль качества

Когда фабрика выбрана, нужно проверить образец. ИИ:

· формирует чек-лист проверки на основе требований 289-ФЗ

· автоматически сравнивает фото и видео образца с техническим заданием

· выдаёт отчёт: «Соответствует / Не соответствует / Требует уточнения»

Это не заменяет живого человека полностью, но существенно снижает риск получить не то, что заказывала.

Уровень 5: Прямая отправка на склад продавца

Финальный этап — логистика. Схема:

фабрика → консолидация в Китае → международная доставка → склад продавца (FBS) или склад логистики (DBS)

ИИ на этом этапе:

· генерирует полный пакет документов для таможни

· проверяет наличие кодов маркировки в системе Честный ЗНАК

· формирует инструкцию для фабрики по нанесению маркировки

· отслеживает статус отправки

---

4. Монетизация: как проект будет зарабатывать

Я рассматриваю три модели:

Модель 1: Подписка. 5 000–15 000 рублей в месяц в зависимости от объёма запросов. Включает доступ к базе фильтрованных фабрик, калькулятор себестоимости, генерацию RFQ. Подходит для активных продавцов.

Модель 2: Комиссия с заказа. 1–3% от суммы заказа, прошедшего через платформу. Продавец платит только при успешной сделке. Это снижает порог входа.

Модель 3: Разовые отчёты. «Отчёт по 3 фабрикам для категории X» — 3 000–5 000 рублей. Подходит для тестирования ниши перед масштабным заказом.

Я думаю, что оптимально комбинировать: базовый функционал по подписке, а комиссия — для крупных заказов. Но это нужно тестировать на реальных пользователях.

---

5. Конкурентные преимущества

Accio и LinkMoney:

· Хорошо ищут фабрики

· Не знают российских требований

· Не считают экономику WB/Ozon

· Не фильтруют по ЕАС и Честный ЗНАК

СвойСклад:

· Использует существующие поисковые движки как бэкенд

· Добавляет российский слой: 289-ФЗ, ЕАС, маркировка, комиссии WB/Ozon

· Работает на русском, для продавцов без опыта ВЭД

· Решает конкретную боль: «товар сгорел, нужно закупить заново, но теперь — себе на склад»

---

6. Риски и как я планирую их снижать

Риск 1: Фабрика не проходит по ЕАС. Решение: предварительная верификация фабрик по базе сертификатов. Если фабрика не имеет ЕАС — ИИ предлагает альтернативы или компании-посредники для сертификации.

Риск 2: Продавец не доверяет ИИ в первой сделке. Решение: первый заказ через платформу с эскроу-механизмом или с сопровождением менеджера. Доверие нужно строить постепенно.

Риск 3: Данные о рынке быстро устаревают. Решение: партнёрство с банками (например, «Точка») и сервисами аналитики (Mpstats) для получения актуальных данных о поведении продавцов.

Риск 4: Сложность. Признают ли ФТС и платформа автоматически сгенерированные ИИ документы — нужно тестировать на практике. Возможно, потребуется партнёрство с юридической компанией.

---

7. MVP: что я планирую делать в первые 6 месяцев

Я реалистка и понимаю, что сразу сделать полноценную платформу не получится. Поэтому план такой:

Месяц 1–2: Ручной пилот. Найду 10 продавцов WB/Ozon, которые перешли на FBS. Вручную, с помощью ИИ-инструментов, найду для них фабрики, посчитаю себестоимость, сгенерирую RFQ. Цель — понять, где ИИ ошибается, какие данные нужны, как реагируют продавцы.

Месяц 3–4: Автоматизация калькулятора и генератора RFQ. Простой интерфейс: категория → цена → результат. Пока без интеграции с базами фабрик — просто расчёт и генерация документов.

Месяц 5–6: Интеграция с одной базой китайских фабрик. Accio API или прямая работа с 1688 через существующие инструменты. Запуск подписки.

---

8. Почему я верю в этот проект

Я не бизнес-гуру и не серийная предпринимательница. Я студентка третьего курса, которая столкнулась с проблемой и увидела, что она есть не только у неё. 97,4% продавцов Wildberries уже на FBS. Они все ищут товар. Они все хотят снизить закупочную цену. И они все не знают, как работать с Китаем напрямую.

СвойСклад — это не «ещё один поисковик поставщиков». Это российский слой поверх китайских AI-инструментов, который превращает хаос в понятный процесс. От расчёта себестоимости до маркировки Честный ЗНАК. От поиска фабрики до доставки на твой склад.

Название СвойСклад отражает главную мысль: после всего, что случилось, товар должен быть у тебя. А не на складе платформы, который может сгореть завтра.

Если честно, я не знаю, получится ли у меня сделать из этого бизнес. Но я знаю, что проблема реальна, и я вижу, как её можно решать. А на третьем курсе — это уже немало.

На страницу проекта