Без аналитики торговля на маркетплейсах ведется практически вслепую. Продажи идут, но за счет чего — непонятно. Какие товары в минус? Где теряется маржа? Какой канал дает выручку, а какой — одни возвраты? Личный кабинет дает базовые цифры, но не отвечает на главные вопросы бизнеса. Чтобы управлять ассортиментом, рекламой, логистикой и ценами — нужна полноценная система аналитики, построенная на данных из API, учетной системы и внешних платформ.

Какие задачи селлера решает аналитика

Без анализа продавец вливает бюджет в рекламу, не зная отдачи; держит убыточные позиции на складе; запускает поставки, которые не окупаются. Грамотно выстроенная аналитика отвечает на ключевые вопросы: какие товары приносят прибыль, где маржа «съедается» логистикой, какие кампании работают, а какие просто сливают деньги.

Аналитические данные позволяют:

  • видеть прибыльность по каждому SKU, а не только общую выручку;
  • контролировать возвраты и выявлять проблемные категории;
  • понимать, какая площадка или логистическая схема выгоднее;
  • оценивать эффективность рекламы — вплоть до ROAS по конкретным товарам;
  • управлять остатками и оборачиваемостью, чтобы не замораживать деньги в медленных позициях.

Вся управленческая часть — от стратегии ценообразования до принятия решения, куда расширяться — опирается на аналитику. Без нее бизнес становится реактивным, а не управляемым.

Какие данные полезны для анализа

Чтобы аналитика действительно работала, она должна собирать данные не только из личного кабинета маркетплейса, но и из учетной системы, логистики и рекламных платформ. Только так можно сопоставить выручку с затратами и считать прибыль, а не оборот.

Основные типы данных:

  • Продажи — по дням, по SKU, с разбивкой по площадкам, регионам, юрлицам.
  • Возвраты и отмены — с указанием причин и стоимости.
  • Логистика — комиссии, стоимость доставки, время на сборку, просрочки.
  • Остатки и движения — в разрезе складов, статусов, партий.
  • УПД, поставки, документы — для сверки с бухгалтерией.
  • Рекламные метрики — показы, клики, CTR, списания, ROAS.
  • Финансы — выплаты от маркетплейса, штрафы, долги, удержания.
  • Конкурентные данные (если подключены внешние сервисы) — цены, спрос, позиция в каталоге.

Все это собирается по API и через выгрузки, загружается в хранилище и объединяется в отчеты. Только в такой связке можно объективно ответить: какой товар работает, а какой тянет бизнес вниз.

Инструменты для аналитики маркетплейсов

Инструменты подбираются под задачи и объемы. Кто-то работает в Google Sheets, кто-то строит дашборды в Power BI или DataLens, а крупные команды подключают полноценные BI-системы. Главное — не в интерфейсе, а где берутся данные, как они обрабатываются и что с ними можно сделать.

Основные инструменты:

  • BI-платформы — Power BI, Яндекс DataLens, Looker Studio — визуализация метрик, фильтры, сравнение периодов.
  • Хранилища — PostgreSQL, BigQuery, ClickHouse — для хранения выгрузок по API, логистике, рекламе, остаткам.
  • Интеграции с API маркетплейсов — чтобы получать актуальные данные по заказам, остаткам, УПД, возвратам.
  • Учетные системы (1С, МойСклад) — источник себестоимости, накладных и логистики.
  • Рекламные кабинеты и отчеты — данные по списаниям, эффективности, отклонениям.
  • Хорошая аналитика — это не один отчет, а система, в которую ежедневно стекаются данные из всех точек, чтобы вы видели реальную картину

Если вы хотите видеть, сколько вы реально зарабатываете на маркетплейсе, а не просто «сумму продаж», — пора настраивать аналитику. Команда агентства Шольчев соберет систему под ваш бизнес: подключим API, выгрузим данные, настроим отчеты по прибыли, возвратам, рекламе и остаткам.

5