INDEEPA
Фаундер Нет данных

INDEEPA

Размещен на SberUnity Ранний рост Научные исследования

Сервис для динамического ценообразования и кросс-маркетплейс ценообразования на Wildberries и OZON. • Контроль целевой маржинальности и МРЦ • Оптимальный расчет и участия в акциях ...

Местоположение 121205, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Можайский, тер. Инновационного Центра Сколково, ул. Нобеля, д. 7, этаж 4, помещ. V, ком. 10, раб. место 4
Клиентов Нет данных
Пользователей Нет данных
Форма реализации Нет данных
Сумма инвестиций Нет данных
Текущая доля рынка Нет данных
Запрос инвестиций Нет данных
Инвест. доля Нет данных
Потенциал переоценки +172,4%
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста 807,2 млн ₽
Годовая выручка569 млн ₽
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доход80,1 млн ₽
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальность+14,1%

О проекте

Сервис для динамического ценообразования и кросс-маркетплейс ценообразования на Wildberries и OZON.
• Контроль целевой маржинальности и МРЦ
• Оптимальный расчет и участия в акциях
• Конкурентное следование
• Индивидуальные модели динамических стратегий ценообразования
• Кросс-маркетплейс ценообразования
Благодаря инновационной, автоматизированной технологии, репрайсер эффективно решает задачи от базовых до разработки сложных стратегий динамического ценообразования,опираясь на машинное обучение

  • Стадия: Ранний рост
  • Индустрии: E-commerce
  • Технологии: AI/ML
  • Рынки: Россия
  • Сайт: https://indeepa.com

Профиль организации

Стадия проектаРанний рост

Объём инвестиций

Ранее привлечено900000
Презентацияrepricer_Indeepa.pdf

Продукт / технология

Сервис для динамического ценообразования и кросс-маркетплейс ценообразования на Wildberries и OZON.
• Контроль целевой маржинальности и МРЦ
• Оптимальный расчет и участия в акциях
• Конкурентное следование
• Индивидуальные модели динамических стратегий ценообразования
• Кросс-маркетплейс ценообразования
Благодаря инновационной, автоматизированной технологии, репрайсер эффективно решает задачи от базовых до разработки сложных стратегий динамического ценообразования,опираясь на машинное обучение

Проблема: Управление плановой экономикой компании селлера и по товарным kpi, в контексте высокорисковых продаж на маркетплейсах и тонкой маржи. В полностью автоматизированном машинном режиме с учетом условно любого набора и приоритетов бизнесс параметров, сезонность, оборачиваемость, мрц, маржинальность итд.

Ключевые преимущества технологии

AI/ML

Рынок: TAM / SAM / SOM

Россия

Целевая аудитория / клиенты

Приоритеты ЦА
1. Крупные игроки екомерс рынка, производители и торговые компании
2. Селлеры с оборотом от 10 млн руб в месяц
3. Мелкие селлеры после отработки эффективного недорогого способа внедрения

Бизнес-модель

B2B

Финансовые показатели

Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.

Темп роста компании

Рост выручки г/г +172,4%
Выручка за 2025 569 млн ₽
Выручка за 2024 208,9 млн ₽
Источник расчета Годовая отчетность

Потенциал переоценки

Расчетная стоимость на дату размещения 296,3 млн ₽
Прогнозируемая оценка через год 807,2 млн ₽
Потенциал переоценки +172,4%
Расчетный рост оценки +172,4%

Команда проекта

Алекс Фаундер Основатель проекта
Иван Стартапов Участник команды
Мария Продуктова Участник команды
Ольга Маркетова Участник команды
Дмитрий Финансов Участник команды
Анна Операционная Участник команды