С развитием электронной коммерции в России работа продавцов на маркетплейсах перестала быть интуитивной. Рост конкуренции, усложнение алгоритмов ранжирования и появление новых рекламных инструментов сделали сбор и интерпретацию данных неотъемлемой частью повседневной деятельности селлеров. Сегодня категорийные менеджеры и владельцы бизнеса регулярно обращаются к аналитике wb и ozon, чтобы оценивать эффективность продаж, планировать закупки и оптимизировать расходы. При этом подходы к анализу различаются в зависимости от масштаба бизнеса, доступных ресурсов и конкретных управленческих задач.
Цели и задачи аналитики на маркетплейсах
Основная функция аналитических инструментов — замещение субъективных решений объективными данными. Без систематического сбора информации предприниматель рискует закупить товар, не пользующийся спросом, установить неконкурентную цену или нерационально распределить бюджет на продвижение .
К числу ключевых задач, решаемых с помощью аналитики, относятся:
-
Мониторинг спроса и трендов. Выявление товарных категорий с растущей популярностью, сезонных колебаний и изменений в потребительских предпочтениях.
-
Конкурентный анализ. Отслеживание цен, ассортиментной политики и рекламных стратегий других продавцов в своей нише.
-
Контроль операционных показателей. Учёт остатков на складах, оборачиваемости, логистических издержек и доли брака.
-
Оценка эффективности рекламных кампаний. Сопоставление затрат на продвижение с полученной выручкой и маржинальной прибылью.
-
Прогнозирование продаж. Формирование планов закупок на основе ретроспективных данных и текущей динамики .
Встроенная аналитика маркетплейсов
И Wildberries, и Ozon предоставляют продавцам собственные статистические разделы, доступные в личных кабинетах. Эти инструменты являются базовыми и бесплатными для всех зарегистрированных пользователей.
Аналитика Ozon позволяет отслеживать динамику выручки и количества заказов, анализировать географию покупателей, изучать поведенческие факторы (просмотры, конверсию в корзину), а также оценивать эффективность рекламных активностей. Платформа даёт возможность сравнивать свои показатели со среднерыночными в категории и выгружать отчёты в Excel или BI-системы через API .
Статистика Wildberries включает схожий функционал: отчётность по продажам и возвратам, контроль остатков и поставок, анализ рекламных кампаний. Дополнительно доступны данные по географии заказов, конверсии карточек товаров и мониторинг цен конкурентов. Часть расширенных отчётов (например, детализированная аналитика через API) может предоставляться на платной основе .
Несмотря на постоянное развитие встроенных модулей, их функционал не всегда покрывает все потребности селлеров, особенно при работе с большим ассортиментом или несколькими торговыми площадками одновременно .
Внешние сервисы аналитики
Для решения более сложных и специфических задач продавцы обращаются к специализированным аналитическим платформам и расширениям. Такие инструменты, как правило, интегрируются с маркетплейсами через API и агрегируют данные в едином интерфейсе.
Функциональные возможности внешних сервисов включают:
-
Сводные дашборды. Отображение ключевых метрик (выручка, количество заказов, доля рекламных расходов) сразу по нескольким площадкам на одном экране без необходимости ручного сведения таблиц .
-
Глубокий финансовый анализ. Расчёт прибыльности каждого артикула с учётом всех составляющих: себестоимости, комиссий, логистики, хранения, штрафов и рекламных затрат .
-
Управление ценообразованием. Автоматическое или рекомендательное изменение цен на основе анализа остатков, цен конкурентов и заданных правил .
-
Прогнозирование закупок. Расчёт оптимального объёма партии для предотвращения как дефицита, так и затоваривания складов .
-
Мониторинг видимости товаров. Анализ позиций карточек в поисковой выдаче по ключевым запросам, отслеживание динамики рейтинга .
-
Автоматизация работы с отзывами. Настройка шаблонных ответов, анализ тональности, управление репутацией .
-
Анализ эффективности внешней рекламы. Сквозная аналитика, отслеживающая путь пользователя от клика в «Яндекс.Директе» или соцсетях до оформленного заказа на маркетплейсе .
Отдельную категорию составляют браузерные расширения, которые позволяют быстро получать информацию о продажах и выручке конкурентов прямо в карточке товара, оценивать динамику цен и дату вывода позиции на рынок .
BI-системы и кастомная аналитика
Для крупных компаний с широким ассортиментом (от нескольких сотен SKU) и присутствием на четырёх-пяти площадках стандартных решений часто недостаточно. В таких случаях внедряются корпоративные BI-системы, например Power BI или Tableau.
Кастомизированные дашборды позволяют:
-
объединять данные из различных источников (маркетплейсы, учётные системы 1С, CRM);
-
формировать отчётность по план-факт анализу в любых разрезах — от глобальной выручки до маржинальности конкретной единицы товара;
-
визуализировать информацию в формате, удобном для принятия стратегических решений топ-менеджментом .
По оценкам компаний, внедривших такой подход, время подготовки регулярной отчётности сокращается до 40%, а высвободившиеся ресурсы аналитиков направляются на проверку гипотез, а не на ручное сведение таблиц .
Методологические подходы к анализу данных
Простое наблюдение за цифрами не гарантирует роста прибыли. Ключевое значение приобретает корректная интерпретация показателей и выбор релевантных метрик.
План-факт анализ. Одна из распространённых ошибок — некорректный учёт дней, когда товар отсутствовал на складе. Если артикул был в наличии лишь три дня из семи, а продажи за эти три дня приняты за среднесуточные без поправки, прогноз спроса окажется завышенным, что приведёт к избыточному заказу .
ABC и XYZ-анализ. Традиционное деление товаров по доле в выручке (ABC) недостаточно информативно без учёта маржинальности. Товары из категории А (приносящие 70% оборота) могут продаваться с нулевой или отрицательной рентабельностью из-за агрессивных скидок и высоких рекламных расходов. Склейка ABC (по выручке) и XYZ (по валовой прибыли) позволяет выделить ассортиментные позиции, которые действительно стоит финансировать, и отказаться от «убыточного оборота» .
Когортный анализ. Для оценки долгосрочной ценности клиента и эффективности программ лояльности применяется анализ удержания (retention). Низкий процент повторных покупок свидетельствует о проблемах с качеством товара, сервиса или несоответствии ожиданиям аудитории .
Сквозная аналитика рекламы. Соединение данных товарной воронки (продажи, выручка) и рекламной воронки (расходы, клики, CTR) требует наличия единого идентификатора. Практическое решение — включение артикула товара в название рекламной кампании, что позволяет средствами Excel или BI-систем сопоставлять затраты и результаты по каждому SKU в динамике по неделям .
Система ключевых показателей эффективности (KPI)
Современная аналитика маркетплейсов выходит за рамки исключительно финансовых метрик. В научной и практической литературе предлагается комплексная система KPI, включающая:
-
Финансовые показатели: выручка, валовая прибыль, маржинальность, ROI рекламных инвестиций, оборачиваемость товарных запасов.
-
Операционные показатели: доля своевременно доставленных заказов, количество дней наличия товара на складе (out-of-stock), доля возвратов и брака.
-
Клиентские метрики: индекс удовлетворённости (NPS), частота повторных покупок, конверсия из просмотра в заказ.
-
ESG-показатели (экологические, социальные и управленческие): прозрачность цепочек поставок, использование перерабатываемой упаковки, углеродный след доставки .
Интеграция ESG-модуля в систему KPI, по мнению исследователей, повышает аналитическую ценность данных и соответствует глобальным трендам устойчивого развития .
Проблемы и ограничения при работе с аналитикой
Несмотря на обилие инструментов, продавцы регулярно сталкиваются с трудностями, искажающими картину.
Разрозненность данных. У каждого маркетплейса собственная архитектура отчётов, разные статусы заказов и алгоритмы расчёта остатков. Сведение этих данных в единую систему требует разработки справочников соответствия и унификации статусов .
Потеря информации о канале привлечения. При переходе пользователя по рекламной ссылке параметры источника могут теряться из-за редиректов, особенностей мобильных браузеров или настроек конфиденциальности. В результате в статистике визит отображается как «прямой заход», а вклад реального канала занижается .
Ручной труд и операционные риски. Сбор данных в электронных таблицах чреват ошибками, задержками обновления и зависимостью бизнеса от конкретного сотрудника, владеющего алгоритмом расчёта .
Качество API. Не все маркетплейсы предоставляют исчерпывающий набор данных через открытые интерфейсы. Часть информации приходится догружать вручную, что снижает степень автоматизации .
Перспективы развития направления
Рынок аналитических сервисов продолжает эволюционировать в сторону большей автоматизации и интеллектуализации. Среди наблюдаемых трендов:
-
внедрение алгоритмов искусственного интеллекта для генерации описаний товаров и прогнозирования спроса;
-
развитие инструментов автоматического управления ставками в рекламных кампаниях в реальном времени;
-
интеграция данных маркетплейсов с внутренними учётными системами предприятий в рамках единой цифровой экосистемы .
Параллельно усиливается роль образовательного компонента: владельцы бизнеса стремятся не просто приобретать отчёты, а понимать логику расчёта ключевых метрик и самостоятельно участвовать в формировании аналитических гипотез .
Заключение
Аналитика Wildberries и Ozon представляет собой многоуровневую систему, включающую встроенные инструменты площадок, коммерческие сервисы, браузерные расширения и корпоративные BI-решения. Выбор конкретного инструментария зависит от масштаба деятельности, сложности товарной матрицы и наличия квалифицированных специалистов. Однако вне зависимости от бюджета, общим знаменателем успешной аналитики остаётся методологическая корректность: умение отделять оборачиваемый товар от убыточного, учитывать реальную маржинальность и интерпретировать данные в контексте бизнес-стратегии, а не рассматривать цифры изолированно.
