- Article Menu
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Materials and Methods
- 2.1. Study Participants
- 2.2. Autoantibodies and Laboratory Assessment
- 2.3. Genotyping of STAT4 Variants (rs7574865 and rs897200)
- 2.4. Statistics
- 3. Results
- 4. Discussion
- 5. Conclusions
- Author Contributions
- Funding
- Institutional Review Board Statement
- Informed Consent Statement
- Data Availability Statement
- Acknowledgments
- Conflicts of Interest
- References
- Share and Cite
- Article Metrics
- И эффективного управления продажами на маркетплейсах
Article Menu
Karla Mayela Bravo-Villagra
1,2,
José Francisco Muñoz-Valle
3
,
Christian Johana Baños-Hernández
3, 4,
José Eduardo Navarro-Zarza
5, 6,
José Alonso Aguilar-Velázquez
2,3, 3 and 1,2,*
Instituto de Nutrigenética y Nutrigenómica Traslacional, Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS), Universidad de Guadalajara (UdeG), Guadalajara 44340, Mexico
Doctorado en Genética Humana, Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS), Universidad de Guadalajara (UdeG), Guadalajara 44340, Mexico
Instituto de Investigación en Ciencias Biomédicas, Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS), Universidad de Guadalajara (UdeG), Guadalajara 44340, Mexico
Antiguo Hospital Civil de Guadalajara “Fray Antonio Alcalde”, Guadalajara 44200, Mexico
Hospital General “Raymundo Abarca Alarcón”, Chilpancingo de Bravo 39016, Mexico
Facultad de Ciencias Químico Biológicas, Universidad Autónoma de Guerrero, Chilpancingo de Bravo 39086, Mexico
Author to whom correspondence should be addressed.
Abstract
:
Rheumatoid Arthritis (RA) is a multifactorial autoimmune disease. Currently, several genes play an important role in the development of the disease. The objective was to evaluate the association of the and gene variants with RA susceptibility, DAS28, RF, and anti-CCP in Western and Southern Mexico populations. Genotyping was performed on 476 samples (cases = 240; controls = 236) using the Taqman® system and qPCR probes. Disease activity was assessed using DAS28 and HAQ DI. CRP, ESR, RF, and anti-CCP were determined for clinical assessment. Our study showed there is a statistically significant association with susceptibility to RA for the variant in the Western population for the GT and TT genotypes. The same genotypes also showed a moderate-to-high activity according to DAS28 and positive anti-CCP compared to the control group. This association was not found in the Southern population. This work confirms the association of the variant with RA, as well as a moderate-to-high activity and positive anti-CCP in the Western population but not in the Southern population. No association of the variant was found in any of the studied populations.
1. Introduction
2. Materials and Methods
2.1. Study Participants
2.2. Autoantibodies and Laboratory Assessment
2.3. Genotyping of STAT4 Variants (rs7574865 and rs897200)
A total of 476 DNA samples were genotyped using allelic discrimination by pre-designed TaqMan® probes for G/T (part number C_29882391_10; Applied Biosystems, Foster City, CA, USA) and C/T variants (part number C_7476952_10; Applied Biosystems, Foster City, CA, USA). The genotype of each sample was obtained automatically by measuring its allele-specific fluorescence using real-time PCR (LightCycler®; Roche, Barcelona, Spain).
2.4. Statistics
Genotypic and allelic frequencies of and variants were determined by direct counting and the comparison of frequencies was carried out using the Chi-square test. The Hardy–Weinberg equilibrium was calculated using the Arlequin program v. 3.5.2.2. The distribution of all continuous variables was examined using the Kolmogorov–Smirnov test. The comparison of means for two independent samples was performed using Student’s -test. The comparison of medians was performed using the Mann–Whitney–U test. Differences in genotypes, allelic frequencies, HAQ, EVA-PAC, lifestyle, and familial hereditary history were compared by using the Chi-square test through IBM SPSS and Graph Pad Prism 8. The contribution of genetic variants to the development of RA was evaluated through binary logistic regression considering a 95% Confidence interval (95% CI), and a -value < 0.05 was considered statistically significant.
3. Results
Demographic and clinical evaluation variables, such as age, gender, PCR, RF, and anti-CCP, were compared between cases and controls in the Western and Southern populations. Cases exhibited higher values for RF and anti-CCP compared to the control group for both populations, with a significant difference (<0.001). Additionally, a comparison was made between cases in both populations regarding variables such as family history, disease duration, DAS28, HAQ, VAS, ESR, and type of treatment, with significant values. These results are presented in Table 1.
Table 2 displays the association results of genotypes for two variants, and , in relation to DAS28, RF, and anti-CCP in both Western and Southern populations. Notably, no significant values were observed in the Southern population. In the Western population, significant results were obtained when dividing the values into two categories: remission or low (<3.2) and moderate to high (>3.2) for DAS28. The GT genotype (OR = 2.424, 95% CI 1.268–4.635) and TT genotype (OR = 3.967, 95% CI 1.597–9.854) of the rs7574865 variant showed significance in patients with moderate-to-high disease activity. Furthermore, when assessing anti-CCP, it was divided into negative (<5 IU/mL) and positive (>5 IU/mL) categories, and significant values were observed in the GT genotype (OR = 2.956, 95% CI 1.489–5.869) and TT genotype (OR = 3.024, 95% CI 1.137–8.046) for patients with positive anti-CCP in relation to the variant.
The construction of haplotypes was performed, and the linkage disequilibrium for the Western and Southern populations was assessed, where no linkage disequilibrium was found for either of the two studied populations (D’ = 0.052 and 0.034, respectively).
The relationship between the disease activity, measured by the DAS28 index, and the gene variants ( and ) is presented in Figure 1. In the Western population, the GT and TT genotypes of the variant showed significant values ( = 0.033) in terms of disease activity measured by the DAS28 index.
In the Southern population, no significant association was evident with the risk allele for either of the two variants. In the Western population, on the other hand, the variant did not show a significant relationship. However, concerning the variant in the Western population, both the GT and TT genotypes exhibited a statistically significant association with RA as a risk factor when compared to the control group (OR = 2.198, 95% CI = 1.253–3.857, = 0.005; OR = 3.243, 95% CI = 1.412–7.450, = 0.004, respectively). Furthermore, the analysis of the dominant model (GT + TT vs. GG) indicated that the T allele is associated with susceptibility to RA (OR = 2.403, 95% CI = 1.412–4.090, = 0.001). In the allele comparison, it was found that the T allele is also associated with susceptibility to the development of RA in the Western population (OR = 1.915, 95% CI = 1.308–2.806, = 0.007). These results are presented in Table 3.
4. Discussion
Finally, it is important to look into how the JAK/STAT signaling pathway affects the disease’s development, since these variants may change the expression of mRNA and proteins. While this study showed a significant finding for RA, it is important to exercise caution due to some limitations of this study, such as the study design and sample size, which may have an impact on the obtained results. In addition, it is imperative to take into account lifestyle variables, such as the nutritional components relevant to individuals with RA, in order to explore a potential correlation between dietary parameters, including the consumption of specific foods and their frequency, in forthcoming research endeavors.
5. Conclusions
In this study, the T allele of the variant is considered a risk allele for the susceptibility to develop RA. Its presence is also associated with medium–high disease activity and positive anti-CCP values in the population of Jalisco. On the other hand, no significant values were found for the variant in either of the two studied populations.
Author Contributions
Funding
Institutional Review Board Statement
The study was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki and was approved by the Institutional Review Board by Universidad de Guadalajara, Centro Universitario de Ciencias de la Salud with code 122017, and by the General Hospital “Dr. Raymundo Abarca Alarcón” with code CI/317/2017.
Informed Consent Statement
Signed informed consent was obtained from all subjects involved in the study.
Data Availability Statement
The data presented in this study are available upon request to the corresponding author. The data are not publicly available due to the protection of participants’ personal data.
Acknowledgments
The authors extend their recognition to all the patients and participants in this study. Graphical abstract was created with Biorender.com.
Conflicts of Interest
The authors declare that the research was conducted without any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.
References
Figure 1.
Distribution of gene variants in RA. (a,b) DAS28 score according to genotypes in both populations (Western and Southern Mexico); a higher disease activity was found in TT carriers compared to GT carriers in the Jalisco population ( = 0.033) for variant. (c,d) DAS28 score according to genotypes in both populations with no significant differences.
Figure 1.
Distribution of gene variants in RA. (a,b) DAS28 score according to genotypes in both populations (Western and Southern Mexico); a higher disease activity was found in TT carriers compared to GT carriers in the Jalisco population ( = 0.033) for variant. (c,d) DAS28 score according to genotypes in both populations with no significant differences.
Table 1.
Comparison of clinical and sociodemographic variables between groups for each population.
Table 1.
Comparison of clinical and sociodemographic variables between groups for each population.
| Variable | Southern Controls ( = 120) | Southern Cases ( = 120) | * | Western Controls ( = 116) | Western Cases ( = 120) | * |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Demographics | ||||||
| Age (years) f | 46 (35–56) | 44 (36–58) | 0.770 b | 38 (30–50) | 51 (42–61) | <0.001 **b |
| Gender | ||||||
| Female/Male g | 92.5 (111)/7.5 (9) | 91.7 (110)/8.3 (10) | 0.811 c | 89.7 (104)/13.3 (16) | 82.8 (96)/17.2 (20) | 0.404 c |
| Family history of RA g | — | 25 (30) | — | — | 60.8 (73) | <0.001 **c |
| Clinical assessment | ||||||
| Time of disease evolution (years) d,f | — | 6 (3–11.75) | — | — | 6 (2–14) | 0.930 b |
| DAS28 d,g | ||||||
| Remission <2.6 g | — | 17.5 (21) | — | — | 12.5 (15) | <0.001 **c |
| Low activity ≥2.6 to < 3.2 g | — | 41.7 (50) | — | — | 10.8 (13) | <0.001 **c |
| Moderate activity ≥3.2 to <5.1 g | — | 28.3 (34) | — | — | 47.5 (57) | <0.001 **c |
| High activity >5.1 g | — | 12.5 (15) | — | — | 29.2 (35) | <0.001 **c |
| HAQ (0–3) d,f | — | 0.2050 (0.04–0.6050) | — | — | 1.1150 (0.3725–1.87) | <0.001 **b |
| VAS d,f | — | 40 (20–50) | — | — | 40 (20–50) | 0.419 b |
| ESR (mm/h) d,e | — | 32.18 ± 14.374 | — | — | 36.61 ± 17.082 | 0.030 *a |
| CRP (mg/L) f | 26.50 (3–58) | 15.75 (2.3–298.2) | 0.002 b | 0.2650 (0.0950–0.9485) | 1.53 (0.34–5.68) | <0.001 **b |
| RF (IU/mL) f | 11.75 (0–326) | 181.45 (0–300) | <0.001 **b | 8 (6.30–9.48) | 101.10 (43.8–288.9) | <0.001 **b |
| Anti-CCP (U/mL) e | 0.00 (0–100) | 148.42 (0–900) | <0.001 **b | 8.04 ± 8.736 | 253.67 ± 179.21 | <0.001 **a |
| Treatment | ||||||
| Corticosteroids d,g | — | 42.5 (51) | — | — | 13.3 (16) | <0.001 **c |
| DMARDs d,g | ||||||
| Methotrexate d,g | — | 81.7 (98) | — | — | 88.3 (106) | <0.001 **c |
| Chloroquine d,g | — | 42.5 (51) | — | — | 13.3 (16) | <0.001 **c |
| Sulfasalazine d,g | — | 24.2 (29) | — | — | 72.5 (87) | <0.001 **c |
Table 2.
Association of and genotype variants of gene in the population of Western and Southern Mexico with diagnostic variables.
Table 2.
Association of and genotype variants of gene in the population of Western and Southern Mexico with diagnostic variables.
| Southern (Control/Cases) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Clinical Assessment | Genotypes | OR (95% CI) | OR (95% CI) | ||||
| : T > G | GG | GT | TT | GT | TT | ||
| DAS28 (<3.20) | 44/18 | 56/30 | 20/12 | 1.310 (0.647–2.651) | 0.453 | 1.467 (0.595–3.613) | 0.700 |
| DAS28 (>3.20) | 44/14 | 56/30 | 20/15 | 1.684 (0.798–3.554) | 0.169 | 2.357 (0.958–5.797) | 0.059 |
| RF-negative (<20 IU/mL) | 32/4 | 47/7 | 16/3 | 1.191 (0.322–4.407) | 0.792 | 1.50 (0.299–7.525) | 0.620 |
| RF-positive (>20 IU/mL) | 12/28 | 9/53 | 4/24 | 2.524 (0.949–6.712) | 0.059 | 2.571 (0.732–9.03) | 0.132 |
| Anti-CCP-negative (<5 U/mL) | 39/3 | 52/5 | 18/2 | 1.250 (0.282–5.548) | 0.768 | 1.444 (0.222–9.413) | 0.699 |
| Anti-CCP-positive (>5 U/mL) | 5/29 | 4/55 | 2/25 | 2.371 (0.591–9.514) | 0.213 | 2.155 (0.384–12.094) | 0.374 |
| T > C | CC | CT | TT | CT | TT | ||
| DAS28 (<3.20) | 69/34 | 40/22 | 11/4 | 1.116 (0.575–2.166) | 0.745 | 0.738 (2.19–2.489) | 0.623 |
| DAS28 (>3.20) | 69/41 | 40/16 | 11/3 | 0.673 (0.335–1.351) | 0.264 | 0.459 (0.121–1.742) | 0.243 |
| RF-negative (<20 IU/mL) | 56/6 | 31/7 | 8/1 | 2.108 (0.651–6.827) | 0.206 | 1.167 (0.124–10.99) | 0.892 |
| RF-positive (>20 IU/mL) | 13/69 | 9/31 | 3/6 | 0.649 (0.251–1.677) | 0.37 | 0.377 (0.83–1.701) | 0.190 |
| Anti-CCP-negative (<5 U/mL) | 64/7 | 35/4 | 10/0 | 1.045 (0.286–3.818) | 0.947 | 0.410 (0.022–7.716) | 0.298 |
| Anti-CCP-positive (>5 U/mL) | 5/68 | 5/34 | 1/7 | 0.50 (0.135–1.846) | 0.291 | 0.515 (0.052–5.050) | 0.562 |
| Western (control/cases) | |||||||
| Clinical Assessment | Genotypes | OR (95% CI) | OR (95% CI) | ||||
| : T > G | GG | GT | TT | GT | TT | ||
| DAS28 (<3.20) | 60/6 | 45/14 | 11/1 | 3.111 (1.109–8.728) | 0.025 * | 0.909 (0.099–8.307) | 0.932 |
| DAS28 (>3.20) | 60/22 | 45/40 | 11/16 | 2.424 (1.268–4.635) | 0.006 * | 3.967 (1.597–9.854) | 0.002 * |
| RF-negative (<20 IU/mL) | 37/4 | 27/8 | 8/3 | 2.741 (0.748–10.044) | 0.118 | 3.469 (0.646–18.625) | 0.130 |
| RF-positive (>20 IU/mL) | 2/22 | 0/46 | 0/14 | 10.333 (0.476–224.342) | 0.046 | 3.222 (0.144–72.049) | 0.267 |
| Anti-CCP-negative (<5 U/mL) | 23/2 | 19/0 | 3/0 | 0.241 (0.011–5.324) | 0.206 | 1.343 (0.053–34.198) | 0.611 |
| Anti-CCP-positive (>5 U/mL) | 37/26 | 26/54 | 8/17 | 2.956 (1.489–5.869) | 0.001 ** | 3.024 (1.137–8.046) | 0.023 * |
| T > C | CC | CT | TT | CT | TT | ||
| DAS28 (<3.20) | 48/14 | 51/6 | 17/5 | 0.403 (0.143–1.135) | 0.078 | 1.008 (0.316–3.221) | 0.988 |
| DAS28 (>3.20) | 48/42 | 51/40 | 17/7 | 0.896 (0.499–1.610) | 0.714 | 0.471 (0.178–1.245) | 0.123 |
| RF-negative (<20 IU/mL) | 24/7 | 37/5 | 11/3 | 0.463 (0.132–1.629) | 0.223 | 0.935 (0.203–4.315) | 0.931 |
| RF-positive (>20 IU/mL) | 0/46 | 2/41 | 0/9 | 0.178 (0.008–3.826) | 0.139 | 0.204 (0.004–10.951) | 1.000 |
| Anti-CCP-negative (<5 U/mL) | 25/3 | 13/0 | 7/0 | 0.270 (0.013–5.617) | 0.220 | 0.486 (0.022–10.495) | 0.365 |
| Anti-CCP-positive (>5 U/mL) | 23/53 | 38/46 | 10/12 | 0.525 (0.274–1.008) | 0.051 | 0.521 (0.197–1.376) | 0.184 |
Table 3.
Association of genotypes of and variants of gene in the population of Western and Southern Mexico with RA.
Table 3.
Association of genotypes of and variants of gene in the population of Western and Southern Mexico with RA.
| Southern | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Genotype | RA ( = 120) % () | Controls ( = 120) % () | OR | 95% IC | -Value |
| STAT4: rs7574865 T > G | |||||
| GG 1 | 26.7 (32) | 36.7 (44) | Reference | ||
| GT 2 | 50.8 (61) | 46.7 (56) | 1.498 | (0.837–2.681) | 0.172 |
| TT 3 | 22.5 (27) | 16.7 (20) | 1.856 | (0.889–3.875) | 0.097 |
| GT + TT 4 | 73.3 (88) | 63.4 (76) | 1.592 | (0.919–2.757) | 0.095 |
| GG + GT 5 | 77.5 (93) | 83.4 (100) | Reference | ||
| TT 3 | 22.5 (27) | 16.7 (20) | 1.452 | (0.763–2.763) | 0.254 |
| G 6 | 52.1 (125) | 60.05 (144) | Reference | ||
| T 7 | 47.9 (115) | 40.05 (96) | 1.380 | (0.961–1.981) | 0.080 |
| STAT4: rs897200 T > C | |||||
| CC 1 | 62.5 (75) | 57.5 (69) | Reference | ||
| CT 2 | 31.7 (38) | 33.3 (40) | 0.874 | (0.504–1.517) | 0.632 |
| TT 3 | 5.8 (7) | 9.2 (11) | 0.585 | (0.215–1.595) | 0.291 |
| CT + TT 4 | 37.5 (45) | 42.5 (51) | 0.812 | (0.484–1.362) | 0.429 |
| CC + CT 5 | 94.2 (113) | 90.8 (109) | Reference | ||
| TT 3 | 5.8 (7) | 9.2 (11) | 0.614 | (0.230–1.641) | 0.326 |
| C 6 | 78.3 (188) | 74.1 (178) | Reference | ||
| T 7 | 21.6 (26) | 25.9 (62) | 0.794 | (0.521–1.211) | 0.283 |
| Western | |||||
| Genotype | RA ( = 120) %() | Controls ( = 116) %() | OR | 95% IC | -Value |
| STAT4: rs7574865 T > G | |||||
| GG 1 | 30.8 (37) | 51.7 (60) | Reference | ||
| GT 2 | 50.8 (61) | 38.8 (45) | 2.198 | (1.253–3.857) | 0.005 * |
| TT 3 | 18.3 (22) | 9.5 (11) | 3.243 | (1.412–7.450) | 0.004 * |
| GT + TT 4 | 69.1 (83) | 48.3 (56) | 2.403 | (1.412–4.090) | 0.001 * |
| GG + GT 5 | 81.6 (98) | 90.5 (105) | Reference | ||
| TT 3 | 18.3 (22) | 9.5 (11) | 2.143 | (0.988–4.648) | 0.05 |
| G 6 | 56.2 (135) | 71.1 (165) | Reference | ||
| T 7 | 43.7 (105) | 28.9 (67) | 1.915 | (1.308–2.806) | 0.005 * |
| STAT4: rs897200 T > C | |||||
| CC 1 | 47.5 (57) | 40.5 (47) | Reference | ||
| CT 2 | 41.7 (50) | 44.8 (52) | 0.793 | (0.459–1.371) | 0.405 |
| TT 3 | 10.8 (13) | 14.7 (17) | 0.631 | (0.278–1.430) | 0.267 |
| CT + TT 4 | 52.5 (63) | 59.5 (69) | 0.753 | (0.450–1.261) | 0.280 |
| CC + CT 5 | 89.2 (107) | 85.3 (99) | Reference | ||
| TT 3 | 10.8 (13) | 14.7 (17) | 0.708 | (0.327–1.531) | 0.378 |
| C 6 | 68.3 (164) | 62.9 (146) | Reference | ||
| T 7 | 31.7 (76) | 37.1 (86) | 0.787 | (0.538–1.151) | 0.216 |
Disclaimer/Publisher’s Note: The statements, opinions and data contained in all publications are solely those of the individual author(s) and contributor(s) and not of MDPI and/or the editor(s). MDPI and/or the editor(s) disclaim responsibility for any injury to people or property resulting from any ideas, methods, instructions or products referred to in the content. |
Share and Cite
MDPI and ACS Style
Bravo-Villagra, K.M.; Muñoz-Valle, J.F.; Baños-Hernández, C.J.; Cerpa-Cruz, S.; Navarro-Zarza, J.E.; Parra-Rojas, I.; Aguilar-Velázquez, J.A.; García-Arellano, S.; López-Quintero, A.
STAT4 Gene Variant rs7574865 Is Associated with Rheumatoid Arthritis Activity and Anti-CCP Levels in the Western but Not in the Southern Population of Mexico. Genes 2024, 15, 241.
https://doi.org/10.3390/genes15020241
Bravo-Villagra KM, Muñoz-Valle JF, Baños-Hernández CJ, Cerpa-Cruz S, Navarro-Zarza JE, Parra-Rojas I, Aguilar-Velázquez JA, García-Arellano S, López-Quintero A.
STAT4 Gene Variant rs7574865 Is Associated with Rheumatoid Arthritis Activity and Anti-CCP Levels in the Western but Not in the Southern Population of Mexico. Genes. 2024; 15(2):241.
https://doi.org/10.3390/genes15020241
Bravo-Villagra, Karla Mayela, José Francisco Muñoz-Valle, Christian Johana Baños-Hernández, Sergio Cerpa-Cruz, José Eduardo Navarro-Zarza, Isela Parra-Rojas, José Alonso Aguilar-Velázquez, Samuel García-Arellano, and Andres López-Quintero.
2024. «STAT4 Gene Variant rs7574865 Is Associated with Rheumatoid Arthritis Activity and Anti-CCP Levels in the Western but Not in the Southern Population of Mexico» Genes 15, no. 2: 241.
https://doi.org/10.3390/genes15020241
Note that from the first issue of 2016, this journal uses article numbers instead of page numbers. See further details here.
Article Metrics
Для селлеров важно держать руку на пульсе — маркетплейсы сейчас популярны как никогда, поэтому количество продавцов и новых брендов стремительно увеличивается. А вместе с ними растет и конкуренция.
Поэтому пересматривать стратегию продвижения, товарную линейку и отслеживать спрос нужно постоянно.
Рассказываем из чего состоит аудит и делимся простым чек-листом с вопросами, которые помогут ничего не упустить.
Аудит будет полезен предпринимателям, которые хотят:
- Выйти на маркетплейсы
Анализ внешней и внутренней среды поможет понять, как начать бизнес в определенной нише и какие особенности продвижения товаров нужно учесть, чтобы успешно конкурировать на маркетплейсах и привлекать клиентов.
- Оптимизировать уже существующий бизнес
Для тех, кто уже торгует на маркетплейсах, аудит поможет выявить проблемные зоны и нарушения в процессах, оценить текущее положение дел, разработать стратегию и реализовать подобранные рекомендации.
- Масштабировать бизнес
В этом случае аудит поможет выявить потенциальные риски и возможности, связанные с масштабированием, а также сформировать новую и более масштабную стратегию продвижения товаров для того, чтобы увеличить свою долю на рынке.
Аудит — это полноценная стратегия ведения бизнеса на маркетплейсе, которая включает в себя рекомендации по товарной линейке, продвижению, фирменному стилю, SEO-оптимизации и другим параметрам.
Аудит бывает внешним и внутренним.
Внешний аудит — это оценка места продавца на рынке и спроса на товары, которые он продает:
- какое место селлер занимает в нише,
- какие у него есть конкуренты,
- кто продает больше всего аналогичных товаров,
- как меняется спрос на товары в течение времени.
Внутренний аудит — это оценка всей деятельности продавца на самом маркетплейсе.
- какие товары продаются лучше, а какие можно убрать из ассортимента,
- как оформлены карточки товаров,
- проведена ли SEO-оптимизация,
- как селлер обрабатывает отзывы,
- какие рекламные инструменты работают, а от каких необходимо отказаться.
Всесторонний аудит помогает найти ценные инсайты для продвижения бизнеса, которые не всегда лежат на поверхности.
В нашем чек-листе мы рассказываем, что нужно оценить и на какие вопросы ответить во время проведения аудита.
1. Товарная линейка
Анализ товарной линейки помогает:
- определить полноту и разнообразие ассортимента;
- выделить конкурентные преимущества;
- оптимизировать ассортимент: добавить новые товары или убрать те, которые не пользуются спросом.
✅ Какие товары продаются лучше всего?
✅ Какие товары продаются дольше остальных?
✅ На какие товар низкий спрос в течение всего года?
✅ Какие сопутствующие товары могут потребоваться покупателям?
✅ Какие товары можно добавить, чтобы расширить ассортимент?
✅ Есть ли уникальные товары, которых больше нет на рынке?
✅ Есть ли товары, которые полностью дублируют предложения других продавцов? ✅ Как в таком случае можно усилить предложение — снизить цену, предложить бонусный товар, скидку или стимулировать отзывы?
2. Соответствие нише
В этом пункте нужно проверить, в той ли категории и подкатегории находятся товары.
Например, декоративные предметы интерьера могут оказаться в категории «Строительство и ремонт», вместо «Мебели».
Из-за этого, на карточки товаров попадает меньше пользователей.
Поэтому важно посмотреть, к верной ли категории и подкатегории отнесен товар — это можно легко узнать, изучив товары конкурентов.
3. Характеристики товаров
Характеристики помогают пользователю не только получить избыточную информацию о товаре, но найти его.
Товары с незаполненными характеристиками не попадают в фильтры, например, по размеру, количеству деталей, цвету и другим параметрам.
Это особенно важно для мебели, потому что многие предметы в этой категории пользователи ищут по габаритам и отличительным свойствам — форме, конструкции и типу открывания дверей.
✅ На какие характеристики товаров пользователи обращают больше всего внимания?
✅ Все ли характеристики товаров заполнены? Если нет, то почему?
✅ Как можно ускорить и упростить процесс заполнения характеристик? Что для этого может понадобиться — ведение таблицы, специалист, который будет заниматься заполнением всех параметров в карточке?
4. Визуальное оформление карточек товаров
В визуальное оформление входят изображения товара, rich-контент и оформление витрины магазина.
В видео можно продемонстрировать товар в использовании, например, как украсить торт при помощи кондитерского мешка. Или же покажите товар при разном освещении — один и тот же цвет может выглядеть по-разному при дневном и искусственном освещении.
Используйте инфографику, чтобы показать важные свойства товара. Например, количество режимов для светодиодной ленты.
Вторая визуальная составляющая — это rich-контент. Он подходит почти всем категориям, но особенно важен, когда речь идет о сложных товарах — например, бытовой технике. Rich-контент помогает провести мини-презентацию продукта пользователю и эстетически привлекает внимание к товару. А текст, который содержит rich-контент тоже влияет на ранжирование карточки.
Витрина — это страница магазина на маркетплейсе, на которой собрана информация о продавце, его рейтинг, оценки покупателей, акции, скидки , категории товаров и сами товары, которые можно фильтровать. Попасть на витрину можно по прямой ссылке, из карточки товара или из поиска на маркетплейсе.
В витрину можно добавить баннер — он может отражать фирменный стиль или рассказывать об уникальном торговом предложении.
Как визуал влияет на место товара в выдаче и что показывать в карточке, рассказали в статье:
Алгоритмы поиска на маркетплейсе — что влияет на ранжирование и как поднять свою карточку?
✅ Какие уникальные свойства есть у товара?
✅ Какие характеристики товара важнее всего для пользователя?
✅ Как сейчас визуально представлен товар?
✅ Показаны ли на фото преимущества и важные свойства товары?
✅ Может ли пользователь получить полное представление о товаре из визуале?
✅ Есть ли rich-контент, чтобы подробнее рассказать о преимуществах товара?
✅ Если rich-контент уже есть: оп помогает пользователю? Текст разделен на смысловые блоки? Фотографии дополняют текст, показывают преимущества продукта?
✅ Оформлена ли витрина магазина?
✅ Все карточки выполнены в фирменном стиле?
✅ Можно ли увидеть товар с разных сторон?
5. SEO-оптимизация карточек товаров
SEO-оптимизации напрямую влияет на то, как много пользователей увидят ваш товар в поисковой выдаче.
Работа над SEO включает в себя не только добавление ключевых слов, но и работу с теми же характеристиками, rich-контентом, описанием товара и даже доставкой. Потому что поисковые системы ранжируют товары не только по словам, но и другим факторам, в том числе — скорости доставки покупателю.
✅ Первое, что нужно сделать для улучшить SEO-показатели карточки — собрать полный список ключевых слов для вашего товара.
Как подбирать ключевые слова в рекламным кампаниями и не только, мы тоже рассказали в статье:
Как подбирать ключевые слова к рекламной кампании
Далее необходимо добавить новые слова в карточку товара. НО многие селлеры пренебрегают качеством текста в угоду максимальной концентрации ключевых слов. На деле же, понятное и заспамленное описание влияет на поведение пользователя и то, какое время он проводит на карточке. А поведение пользователя влияет на ранжирование.
Поэтому описание, которое закрывает боли пользователя и написано человеческим языком — это тоже важно для SEO.
SEO-оптимизация карточки: как поднять свой товар в выдаче?
✅ По каким ключевым словам ищут мой товар?
✅ Какие неочевидные ключевые слова могут вводить пользователи, чтобы найти товар? Например, если не знают точно, как он правильно называется?
✅ Какие ключевые слова используют конкуренты?
✅ Отражает ли название важные характеристики или свойства для покупателя?
✅ Какие вопросы могут возникнуть у клиента? Как отразить их в описании товара?
✅ Легко ли читается текст описания? Помогает ли он пользователю узнать все необходимое о товаре?
✅ Если карточку уже оптимизировали — почему не попадает в выдачу? В чем может быть причина: текст, название, отсутствие привлекательного оформления или высокая конкуренция и необходимость дополнительно использовать платное SEO-продвижение внутри маркетплейса?
6. Продвижение — рекламные инструменты
Оцениваем рекламные кампании и формулируем гипотезы.
✅ Какие рекламные инструменты использовались? Какие цели ставили на рекламные кампании? Их удалось достичь?
✅ Если нет, с чем может быть связан результат: креативы или карточка товар?
✅ Какие рекламные инструменты не дали нужного результата? Почему?
✅ Какие рекламные инструменты сработали лучше всего? Почему? Связано ли это с сезонность товара?
✅ Какие показатели рекламы проседают: CTR, CPC, CPM? Почему?
✅ Запускались ли рекламные кампании в разные периоды: в сезон и в несезон?
✅ Над какими показатели нужно работать: узнаваемость, индекс видимости, продажи?
✅ Какие рекламные форматы необходимо использовать, чтобы достичь поставленных целей?
По итогу анализа у вас должны появиться гипотезы для следующих рекламных кампаний.
Разобраться в рекламных форматах и выбрать наиболее эффективный для своих товаров, поможет наша статья:
Берем от Ozon все: путеводитель по рекламным форматам
А еще у нас есть статья про сезонные запуски рекламы — в ней можно найти советы по настройке рекламы и полезные инсайты о поведении пользователей:
Что такое сезонность в рекламе и как ее использовать, чтобы обойти конкурентов?
7. Формат сотрудничества с маркетплейсом
От формата работы с маркетплейсом (DBS, FBS, FBO) зависит не только срок доставки, но и в целом количество времени, которое уходит на обслуживание одного клиента.
Например, при работе по модели DBS маркетплейс выступает в качестве витрины товаров, а упаковкой, хранением и доставкой — продавец. С ростом количества заказов такая модель может стать менее выгодной – например, у вас мало курьеров, которые дольше доставляют заказ. В этом случае, есть смысл задуматься о смене модели.
Для проведения внешнего аудита воспользуйтесь специальными сервисами. Выбор зависит от вашего бюджета и того, какая платформа покажется вам наиболее удобной и функциональной.
Сервисы для анализа конкурентов и спроса:
1. Бренды-конкуренты и место продавца в нише
Оцениваем ситуацию на рынке и добываем информацию о востребованных товарах и эффективных практиках.
✅ Какие бренды наиболее популярны в категории?
✅ Какой распределяется выручка между ними? Какой объем выручки у каждого бренда?
✅ Какие товарные линейки у конкурентов?
✅ Какие товары отсутствуют в вашей товарной линейке? А какие наоборот вы можете предложить?
✅ Какие УТП используют конкуренты?
✅ Какие уникальные продукты предлагаю бренды-конкуренты?
✅ Какое ценообразование у брендов-конкурентов?
✅ Какие бренды предлагают товары по более выгодной цене, а какие по соотношению цена-качество?
✅ Как они работают с карточками товаров?
✅ Какие товары имеют самый высокий и низкий рейтинг у покупателей?
✅ В чем сильные и слабые стороны конкурентов?
✅ Какие стратегии продвижения используют конкуренты?
✅ Какое место вы занимаете среди конкурентов: по объему продаваемых товаров, выручке и в выдаче?
2. Продавцы-конкуренты и место продавца в нише
Между брендами и продавцами есть отличия. Продавец может торговать несколькими брендами.
Так, если ваш магазин на маркетплейсе предлагает пользователям товары разных брендов, нужно оценить именно с какими еще продавцами вы конкурируете.
✅ Какие продавцы торгуют похожим ассортиментом товаров и такими же брендами?
✅ Какой у них ассортимент? Какие еще товары они продаются?
✅ По какой модели они работают с маркетплейсом?
✅ Как распределяется выручка между ними?
✅ Какие категории товаров продаются лучше всего?
3. Динамика в категории
Здесь мы оцениваем динамику спроса на товары вашей категории и формулируем гипотезы — в каком месяце спрос будет расти, а в каком упадет.
✅ Как меняется популярность товаров в течение года?
✅ Как меняется выручка, продажи и средняя цена товара в течение года?
✅ С чем связан рост или снижение спроса на товары?
- Очистить
- Очистить
- Очистить
Макроэкономика в цирке: Что нам сулят манежные артисты?
— 11 часов назад
Важные цели для трейдера: не упустите на грядущей неделе
Обзор рынков по волнам Эллиотта. Рост золота, падение газа
Прогноз Форекс, Акций и Криптовалюты на 1 — 3 июля 2024
IPO ВсеИнструменты.ру – хорошая мина при плохой игре
Какие акции могут вырасти при президентах Трампе и Байдене?
Индекс МосБиржи продолжит следить за рублем
Текущая ситуация на рынке нефти
GBPNZD сегодня в фокусе: Сезонные тенденции и вероятности на Пятницу 28.06.2024
Индекс Мосбиржи готовится к новой волне краткосрочного роста
Сезон IPO продолжается: заинтересуют ли инвестора новички рынка?
Евро хуже доллара
Покупатели преобладают
Инвесторы скупили банки
Ожидаем волатильный USD сегодня: Сезонные тенденции и вероятности на Четверг 27.06
Компании, с которыми мы задаем высокий уровень сервиса в нашей общей отрасли
Здесь представлены уникальные компании, с которыми мы совместно формируем более сильную и устойчивую отрасль. Наши партнёры не просто компании, они — наши союзники, вносящие ценный вклад в общую цель улучшения индустрии и повышения уровня качества оказываемых услуг. Вместе мы создаём целостную, сильную и взаимозависимую сеть, предоставляя всестороннюю поддержку нашей целевой аудитории.
Надежный сервис аналитики для поставщиков на маркетплейсы
Экосистема сервисов для заработка на маркетплейсах
Фулфилмент от поставщиков с
подоходном к каждому клиенту.
-
Работает по FBO
-
Проверка на брак
-
Отгрузка на любые маркетплейсы
Помогаем нашим клиентам экономить личное время и деньги, предоставляем гарантию высокого качества услуг, являемся поставщиками маркетплейсов с 2016г и знаем как не совершать ошибки при отгрузке товара, индивидуально подходим к обработке вашего товара. Для крупных селлеров предоставляем индивидуальные условиях вне рамок прайс листа.
По промокоду делаем скидку 10% на первую отгрузку.
Так же предоставим бесплатное хранение товаров первый месяц (условиях акции подробнее расскажет наш менеджер)
Отгрузка на любые маркетплейсы
Платформа для роста бизнеса на маркетплэйсах
-
Точная аналитика по 7 маркетплэйсам
-
Нейросеть для анализа нищ
-
Умное управление рекламой
Moneyplace — платформа для роста бизнеса на маркетплэйсах, а также полезные услуги:
— старт и ведение бизнеса
— оптимизация карточек
— обучение перспективным профессиям
По промокоду делаем скидку 50% от начальной стоимости по тарифу на первый месяц.
Отгрузка на любые маркетплейсы
И СТАНЬТЕ НАШИМ ПАРТНЕРОМ
Мы открыты к построению процветающих отношений и достижения значительного результата вместе!
Ваше имя и род деятельности компании
Сервис Greatload.ru является брендом российского юридического лица ООО «КРАФТИ», осуществляющего торгово-логистическую деятельность с Китаем с 2017 года. Офисы и представители: г. Москва, г. Санкт-Петербург, г. Новосибирск, г. Иу (Китай), г. Стамбул (Турция). Для связи с руководителем компании по вопросам сотрудничества нажмите здесь. ИНН: 5406799400 ОГРН: 1195476055851
+7 (999) 320 33 00 — отдел ответов на вопросы
Ничего не понятно, но очень интересно?
Закажите консультацию эксперта 🙂
Наших экспертов публикуют на VC и Дзен, берут интервью для телеграм каналов, у нас коллаборации с сервисами аналитики, и опубликованные обучающие курсы.
В импорте из Китая — мы разбираемся!
Рассказываем, зачем нужны сервисы аналитики для маркетплейсов и сколько стоит подписка. Даём советы, какой выбрать.
Кадр: фильм «Шпион, выйди вон!»
Редактор Skillbox Media. Пишет о бизнесе и маркетинге вместе с экспертами.
Коуч и консультант в сфере e-commerce. Был байером в центральном офисе Wildberries. Оптимизировал бизнес-процессы более чем ста поставщиков на этом маркетплейсе.
Работал маркетплейс-менеджером как с крупными брендами — например, Eleganzza и Modis, — так и с локальными: UNU clothing, Hapica, Portobello Italy. Проверяющий куратор на курсах Skillbox «Основы работы с маркетплейсами», «Как стать продавцом на Ozon», «Продвижение на цифровых витринах».
Прежде чем стартовать на маркетплейсах, важно исследовать товарные ниши. Без знания тенденций потребительского рынка и потребностей клиентов вы можете потерять деньги. Выбрать нишу помогут сервисы аналитики. Это специальный софт, который позволяет отслеживать статистику продаж любых товаров на маркетплейсе.
В этой статье мы рассмотрим пять популярных сервисов аналитики. Расскажем об их стоимости и функциях. Каждый сервис оценим по пяти критериям: удобство интерфейса, скорость работы, корректность данных, функциональность и дополнительные фишки. Каждому критерию присвоим значение по десятибалльной шкале. В конце обзора суммируем баллы и узнаем победителя.
В начале коротко объясним принцип работы сервисов аналитики. В основе каждого из них — IT-решение, которое называется . Парсер — программа, которая определяет, сколько единиц товара осталось на складе и сколько единиц было продано за выбранный период.
Вот как это происходит на практике: парсер переходит на сайт маркетплейса и добавляет товар в корзину. Он делает это до тех пор, пока товар не заканчивается. Количество товара в корзине парсер запоминает и фиксирует как текущий остаток.
На следующий день парсер снова заходит в карточку и добавляет товар в корзину. Разница между данными за вчера и сегодня — это количество продаж за последние сутки. Так и считаются данные. Алгоритмы везде одинаковые, поэтому разница между сервисами — только в дополнительных функциях. Их мы и постараемся рассмотреть в этом обзоре.
Moneyplace популярен среди селлеров и активно продвигается на рынке, в нём современный и удобный интерфейс.
Можно получить данные не только по Ozon и Wildberries, но и по AliExpress Russia, «Мегамаркету», «Яндекс Маркету» и KazanExpress. Количество маркетплейсов для анализа зависит от тарифа. Фишка сервиса — собственная нейронная сеть. Она анализирует нишу по сотне параметров и даёт оценку её привлекательности.
Разброс в ценах большой: от 3990 до 89 990 рублей. На мой взгляд, оптимальный тариф — Premium за 19 900 рублей.
- Период выборки — 90 дней. По данным за квартал можно делать довольно точные выводы о продажах в категории. С результатами за две недели или месяц это сделать сложнее.
- Увеличенная выгрузка — 2000 строк товаров. Для анализа широких категорий 1000 товаров может хватить не всегда.
- Для анализа доступны все шесть основных маркетплейсов.
Минус — не очень высокая скорость работы. Система довольно долго подгружает графики и данные. Нельзя смотреть данные по двум моделям работы — FBO и FBS — сразу. Приходится переключаться между ними и суммировать данные вручную.
Удобство интерфейса — 9
Скорость работы — 8
Корректность данных — 8
Дополнительные фишки — 10
Интерфейс сервиса минималистичен. Кому-то это может показаться плюсом, ведь ничто не отвлекает от работы. Но на мой взгляд, сервис выглядит слишком простым.
Sellmonitor анализирует данные четырёх маркетплейсов: Wildberries, Ozon, «Яндекс Маркета» и AliExpress. Большинству селлеров этого будет достаточно. Функциональность стандартная: можно проводить анализ по карточке товара, товарной категории, по брендам и поставщикам. Sellmonitor — самый доступный платный сервис в нашей подборке. Тариф единый — 4900 рублей в месяц.
Отмечу высокую скорость работы — сервис очень быстро обрабатывает данные даже в крупных категориях товаров. Информация детализированная и, можно сказать, исчерпывающая.
Фишка сервиса — углублённый модуль SEO. Sellmonitor распознаёт текстовое описание товаров и даёт рекомендации по исправлению синтаксических конструкций.
Удобство интерфейса — 8
Скорость работы — 10
Корректность данных — 8
Дополнительные фишки — 9
MPStats — сервис, которым я долго пользовался сам. Раньше считал его стандартом для сервисов аналитики, но конкуренты быстро догнали и отчасти перегнали его по функциональности. Однако в 2023 году разработчики провели большую работу над ошибками. На мой взгляд, сейчас MPStats — эталон среди сервисов для аналитики Wildberries; также он хорош и при анализе данных других маркетплейсов.
MPStats давно работает с Wildberries и Ozon, а с 2023 года ещё и с «Яндекс Маркетом». При этом данные Ozon отображаются корректно только за последний месяц сбора данных, информация за более длинные периоды может быть неточной.
Фишка сервиса — режим «одного окна»: все необходимые для работы на маркетплейсах функции в одном интерфейсе. Среди них анализ отзывов в нише, анализ характеристик SKU по топовым продавцам, прогнозные модели на базе искусственного интеллекта, анализ акций, география заказов, создание описания с помощью ИИ на базе ключевых слов из семантического ядра. Также есть для работы с рекламой, автоматизированные ответы на отзывы, репрайсер.
Тарифов в сервисе несколько: можно выбрать готовый набор инструментов для одного маркетплейса или купить отдельные модули. Стоимость подписки — от 3000 до 22 000 рублей в месяц. Например, полный набор инструментов для торговли на Wildberries будет стоить 19 900 рублей в месяц. Есть бесплатное расширение для браузера.
Удобство интерфейса — 9
Скорость работы — 8
Корректность данных — 8
Дополнительные фишки — 8
В основе сервиса — дашборд с многочисленными метриками. Есть возможность быстро посмотреть самые растущие ниши и товары. В SellerFox также доступны для анализа все шесть основных маркетплейсов.
Но есть и минусы. Проблемы появляются, когда решаешь провести анализ. Посмотрите на карточку товара на скриншоте.
Много пространства занимает пустое место, сама карточка бессодержательна. Нет главного — данных о продаже в рублях и штуках, данных об остатках. Вместо этого — малоинформативные графики, которые также занимают много места на экране.
Есть проблемы с юзабилити — функции «Анализ по категориям товаров» нет на дашборде. Вначале показалось, что такой возможности нет и вовсе. Оказалось, есть — просто хорошо спрятана в интерфейсе сервиса. Для тех, кто не успел привыкнуть к SellerFox, это существенный минус. Дополнительные фишки выделить сложно.
Тарифов два: «Стандарт» и «Корпоративный». Цены — 5499 и 7999 рублей соответственно. Первый рассчитан на одного пользователя. Второй — на команду до пяти. Других различий нет. Есть бесплатный период — на час для любого пользователя. И на 24 часа для селлеров — для этого нужно связать аккаунт SellerFox с личным кабинетом продавца на Ozon или Wildberries.
Удобство интерфейса — 7
Скорость работы — 7
Корректность данных — 7
Дополнительные фишки — 6
Единственный бесплатный сервис в нашей подборке. Точность данных здесь низкая — из-за этого его сложно сравнивать с конкурентами. Функциональность ограничена, а графики в основном неинформативны. Часто сервис вообще недоступен.
Shopstat подойдёт, если закончилась подписка на платный сервис, но хоть какие-то данные посмотреть нужно. Я использую его, чтобы научить студентов основным механикам работы с сервисами аналитики. Для этого Shopstat просто незаменим. При других сценариях лучше потратиться на платные сервисы.
Удобство интерфейса — 7
Скорость работы — 5
Корректность данных — 6
Дополнительные фишки — 7
Ниже таблица с результатами сервисов, которые мы рассмотрели.
По моей оценке, лидеры — Moneyplace и Sellmonitor. Это функциональные, современные сервисы аналитики. Их преимущества — большая выборка маркетплейсов для работы, понятный интерфейс и высокая точность анализа. Подойдут и новичку, и опытному селлеру. По стоимости выигрывает Sellmonitor — его единственный тариф в четыре раза выгоднее тарифа Gold от Moneyplace. Более дешёвый Lite смысла брать не вижу — функциональность сильно урезана.
MPStats отстаёт. Но это всё ещё один из лучших инструментов для анализа ниш. Точно лучший для анализа данных Wildberries. Если вам не нужны дополнительные функции и вы работаете только на Wildberries — рекомендую.
Аутсайдер подборки — SellerFox. Его можно рекомендовать начинающим селлерам — на главной странице сервиса много преднастроек. Это позволит быстро провести анализ, не погружаясь в теорию работы с сервисами аналитики.
Не рекомендую покупать самый дорогой тариф по принципу «дороже — значит лучше». Всё зависит от ваших потребностей — их можно определить в процессе работы. Любой из сервисов подборки доступен для теста на пять дней и более — если вы записаны на курсы по электронной коммерции от Skillbox.
- В Skillbox Media есть отдельная статья об аналитике на Wildberries. Разобрали в ней, как работают внутренние отчёты и внешние сервисы, какие метрики нужно отслеживать и почему.
- Если вы только знакомитесь с работой на маркетплейсах, вам помогут наши гайды по началу работы на Wildberries и на Ozon.
- Для тех, кто хочет превратить торговлю на маркетплейсах в профессию, есть курс «Профессия Менеджер маркетплейсов». Он поможет освоить её с нуля: разобраться в особенностях топовых российских площадок и научиться управлять всем циклом продаж — от юнит-экономики до анализа продаж и контроля поставщиков.
- Если вы хотите освоить Wildberries на продвинутом уровне, приходите на курс Skillbox «Как продавать на Wildberries». На нём студентам дают не только теорию, но и практику: учат запускать рекламу и анализировать продажи под присмотром преподавателей. Ещё в Skillbox есть аналогичный курс по торговле на Ozon.
Научитесь: Быстрый старт на маркетплейсах
И эффективного управления продажами на маркетплейсах
Одно окно для множества задач и трех маркетплейсов
