Аналитика маркетплейсов в BI. ТОП-5 дашбордов, которые должен отслеживать каждый e-commerce директор утром

Офлайн-ритейл в 2025 году теряет актуальность: аренда дорожает, трафик падает, предпочтения потребителей меняются — они не хотят ехать в торговый центр, а покупают товары в пару кликов на Wildberries, Ozon и Яндекс.Маркете.

Маркетплейсы сегодня перестают быть площадкой только для ноунеймов и ИП, а становятся основным источником выручки для крупных брендов с десятками тысяч SKU и оборотами в сотни миллионов рублей.

Кроме очевидных выгод, WB и Ozon дают крупным игрокам возможности:

• Быстро протестировать новый продукт без долгой логистики и выкладок в офлайн-точках
• Выйти в регионы и даже в другие страны без открытия новых магазинов
• Продавать напрямую под СТМ (собственной торговой маркой)

Но с ростом оборотов, числа e-commerce площадок и разнообразия логистических моделей приходят трудности. Данные по продажам, остаткам, ценам и рекламе становятся разрозненными, а управлять процессами продаж «на глаз» уже невозможно.

На помощь приходит бизнес-аналитика, которая позволяет превратить хаос данных из маркетплейсов в автоматизированную систему управления продажами.

В статье рассказываем о преимуществах BI и DWH для анализа эффективности продаж на маркетплейсах. Показываем, какие 5 дашбордов должен отслеживать e-commerce директор каждое утро, чтобы эффективно управлять ассортиментом, ценой, спросом и прибылью.

Для каждого бизнеса, связанного с продажами от 5–10 тыс SKU на нескольких маркетплейсах, необходима функциональная роль e-commerce-директора или руководителя отдела продаж по маркетплейсам. Чтобы компания стабильно была в топе брендов, руководитель:

• Управляет десятками тысяч SKU, отслеживает и перераспределяет остатки и запасы
• Оценивает эффективность параллельных рекламных кампаний на разных платформах
• Оптимизирует логистику товаров между складами
• Координирует работу команды продаж
• Отслеживает тенденции рынка и деятельность конкурентов
• Разрабатывает стратегии ценообразования, ввода ассортимента, развития новых ниш
• ...и многое другое

Каждое управленческое решение требует оперативной, точной и визуально понятной аналитики на основе данных о продажах, остатках, возвратах, конкурентах, спросе.
Чаще всего задачи аналитики этих данных решают следующими способами:

Отчеты из личных кабинетов маркетплейсов предоставляют аналитику на базовом уровне. Они не хранят исторические данные, в них нельзя проанализировать факторы, влияющие на спрос, детализировать данные в разрезах периодов, товаров, регионов или отследить результаты конкурентов. При этом у каждого маркетплейса своя логика учета, отчеты, статусы, что затрудняет сравнение показателей из разных личных кабинетов.

Такие сервисы показывают срезы по конкурентам, нишам, ценам, но не позволяют проанализировать план-факт, не интегрируются с вашими внутренними системами для целостности картины продаж и не предоставляют должную детализацию анализа.

Кроме того, они могут ошибаться. О погрешности данных из сервисов аналитики маркетплейсов рассказывали в одной из предыдущих статей.

Такой анализ может работать, пока вы продаете 100 товаров на одной площадке, и только один человек отвечает за аналитику. Но с ростом объема продаж растет и количество Excel-отчетов и выгрузок из личных кабинетов маркетплейсов. Сводить вместе таблицы Excel — это всегда ручной труд, риски ошибок, несовпадения, дубли, плоский анализ, отсутствие масштабирования.

Все эти подходы не обеспечивают системного подхода к данным, а значит:

• Команды тратят дни на то, чтобы свести отчетность, руководители - часы на ее проверку, а конкуренты тем временем уже меняют цены и запускают промо
• Остатки провальных SKU висят мертвым грузом, бестселлеры невовремя заканчиваются
• Бюджет на продвижение «льётся в трубу», между затратами на рекламу и реальными заказами нет связи
• Компания теряет деньги на неэффективной логистике, возвратах и отказах клиентов

Для разработки успешной стратегии важно проводить многомерный, глубокий анализ продаж по разным каналам.
Объединить данные по розничным, онлайн-продажам, результатам торговли на маркетплейсах и подготовить их для дальнейшей аналитики поможет корпоративное хранилище данных DWH.

Интеграция BI-платформы с хранилищем данных позволит:

• Получить единый доступ к данным из личных кабинетов маркетплейсов, CRM, 1C, сервисов аналитики МП в режиме реального времени
• Создавать интерактивные дашборды, наглядно демонстрирующие ключевые метрики продаж
• Проводить исторический анализ, факторный анализ, ABC-XYZ анализ в разрезе каналов продаж, конкретных маркетплейсов, SKU, категорий товаров, периодов
• Настроить дашборды по ролям в зависимости от задач – для руководителей, менеджеров, маркетологов, закупщиков, логистов

Основываясь на опыте реализации проектов для представителей ритейла, приводим примеры базовых дашбордов, которые помогут вам отслеживать эффективность деятельности на маркетплейсах, своевременно выставлять скидки, менять ассортимент для повышения количества заказов и оптимизировать запасы.

Дашборд предоставляет общую картину плана-факта по продажам, а также позволяет сравнить показатели по категориям/SKU/брендам за день/неделю/месяц, оценить динамику роста и снижения продаж, выделить товары-лидеры и аутсайдеры для планирования ассортимента.

P&L (PnL, Profit and Loss, отчет о прибылях и убытках) – один из ключевых отчетов о финансовой деятельности, который позволяет понять реальную прибыльность каждого маркетплейса как канала продаж, а не просто видеть обороты.
P&L в разрезе маркетплейсов демонстрирует фактические суммы заказов по площадкам, себестоимость закупки, логистики, упаковки товаров, расходы на доставку, хранение, отмены и поддержку платежных систем и другие показатели.

Дашборд позволит определить, какие товары дают основной объем выручки - A, средний объем - B и приносят наименьшую выручку – С. XYZ-анализ продемонстрирует, насколько стабильно эти товары продаются.
Результаты анализа помогают принимать решения по закупке и допоставке, выведению товаров из ассортимента, запуску промо.

Для быстрого ABC/XYZ-анализа воспользуйтесь нашим бесплатным сервисом и получите pdf-отчет на email >>

Дашборд может отражать актуальные остатки по складам, динамику остатков и отгрузок в разрезе периодов и категорий, планирование поставок.
Анализ позволит выяснить, в каком регионе есть недопоставки или избытки товаров, где есть проблемы с отгрузками, например, из-за логистических сбоев, спрогнозировать дефицит и сезонные риски.

Дашборд отражает данные по рекламной воронке: просмотры карточек товаров, переходы в карточки, добавления в корзину, заказы. Анализ показателей помогает отключить неэффективные рекламные кампании и перераспределить бюджеты.

Внедрение инструментов бизнес-аналитики затрагивает множество процессов компании, поэтому требует соблюдения определенных шагов, обеспечивающих прозрачность на каждом этапе проекта:

• Предпроектное обследование инфраструктуры обработки данных

Эксперты команды Qlever погрузятся в специфику вашей деятельности, оценят бизнес-процессы и инфраструктуру и разработают дорожную карту проекта внедрения BI и DWH. Подробнее >>

• Определение целей и задач проекта

Цели внедрения формируются совместно с топ-менджементом и должны быть согласованы со стратегией компании.

• Сбор требований

На данном этапе определяются будущие пользователи системы и собираются требования в зависимости от их задач и ожиданий.

• Аудит и подготовка источников данных

Проводится обследование личных кабинетов МП, учетных систем, сервисов аналитики маркетплейсов. Производится оценка качества и достоверности данных из источников, их предварительная подготовка: сегментация, маппинг, структурирование.

• Разработка корпоративных хранилищ и витрин данных

На этом этапе необходимо разработать ETL/ ELT -процессы обработки данных, спроектировать архитектуру будущего хранилища и выбрать стек для его построения. На основе выбранной методологии и архитектуры осуществляется внедрение и интеграция DWH с BI.

• Разработка дизайна интерфейса, настройка дашбордов и отчетов в BI

Формируется сценарий взаимодействия с BI-системой, модель данных, макеты приложений и отчетов, подбираются визуализации, которые наиболее точно ответят на вопросы пользователей. На основе созданных макетов разрабатываются и настраиваются дашборды.

• Тестирование решения

На этом этапе специалисты тестируют систему, обрабатывают и исправляют ошибки, оптимизируют процессы с целью повышения производительности системы.

• Обучение команды

Этап включает в себя обучение пользователей, создание руководств, уроков, шаблонов.

Подробнее о каждом этапе читайте в статье 9 этапов внедрения BI. Как внедрить BI и не терять деньги на каждом этапе проекта?

Маркетплейсы сегодня — это не просто канал продаж, а динамичный и конкурентный рынок, где выживает не самый крупный, а самый адаптивный игрок. Для принятия гибких и своевременных решений важно выстроить сквозную аналитику продаж, основанную на масштабируемых технологиях BI и DWH.