Как превратить анализ продаж на маркетплейсах в единую систему?

Сегодня маркетплейсы — обязательный канал продаж для крупных ритейлеров и производителей.

Wildberries, OZON, Яндекс Маркет, ЛЭТУАЛЬ и другие площадки приносят значительную долю выручки при налаженной работе с МП.

Но с ростом продаж усложняется и анализ показателей эффективности. Если у вас:

1. Сотни или тысячи SKU
2. Несколько кабинетов МП
3. Продажи не только на МП, а также на сайте и в рознице

без консолидации всех данных вам будет сложно увидеть полную картину бизнеса, и стандартными онлайн-сервисами аналитики тут не обойтись.

Частые проблемы аналитики маркетплейсов

• Разрозненность данных

WB, Ozon, Яндекс.Маркет, 1С, CRM и сторонние сервисы (MpStats) демонстрируют разные показатели

• Отсутствие юнит-экономики

Онлайн сервисы аналитики МП не позволяют рассчитать реальную прибыльность каждого конкретного юнита: SKU, заказа, кампании или товарной связки

• Ручная отчетность

Сотрудники выгружают аналитику из ЛК маркетплейсов, сервисов аналитики, CRM и вручную сводят отчеты в Excel, что отнимает драгоценное время и ресурсы

• Отсутствие сквозной аналитики​

Данные по рекламе, продажам, логистике и остаткам​ не связаны, невозможно увидеть настоящий путь товара от закупки до заказа

• Нет контроля по складам и логистике

Операции на складах маркетплейсов работают с задержками: товары теряются, приход отражается не вовремя, списания появляются постфактум

• Разные версии отчетов WB​

Суточные, еженедельные и операционные отчеты от WB дают разные показатели — пропадает доверие к данным

• Сложность API-интеграций​

Тянуть данные напрямую через API сложно: не хватает ИТ-компетенций, обновления API ломают процессы, а качество данных остается нестабильным

Как превратить анализ продаж на маркетплейсах в единую систему?

Решить трудности с разрозненностью данных, ошибками в отчетах и недостатком информации поможет комплексный подход и внедрение корпоративных аналитических решений: корпоративного хранилища данных DWH и BI-системы.

📚 Делимся полезными материалами

• Какие дашборды полезно отслеживать e-commerce директору ежедневно
• Как объединить данные WB, OZON, Яндекс Маркет, MPStats и 1C в систему принятия решений
• Аналитика для крупных ритейлеров: проблемы интеграции данных и их решения

🏆 История успеха нашего клиента: подробно рассказали об интеграции и показали примеры дашбордов

Внедрение DWH и BI-дашбордов для бренда одежды Orby, которые обеспечили сквозную аналитику и помогли на 80% снизить количество ошибок при планировании отгрузок на МП

❌ Что было не так:

1. Данные о результатах розничных и онлайн-продаж, торговли на маркетплейсах Wildberries и Ozon хранились в разных источниках
2. Сервисы аналитики не могли предоставить достаточно детализированные данные для аналитики
3. Для отчетов приходилось выгружать данные из источников, сверять коды номенклатур на разных площадках, объединять их, а затем производить расчеты метрик в Excel
4. Объемы данных повышали вероятность ошибок при ручном сборе

💚 Чем помогла команда Qlever:

1. Разработали полноценное DWH, выступающее единым репозиторием данных из маркетплейсов
2. Настроили приложения на платформе PIX BI для аналитики по товарам, ABC и XYZ анализа ассортимента, оценки основных метрик по МП и эффективности рекламной воронки, планирования отгрузок и остатков

✅ Теперь руководители Orby могут:

1. Проводить анализ на основе детальных исторических данных по Wildberries и OZON, которые ранее не сохранялись в личных кабинетах маркетплейсов
2. Экономить до 3 часов в день, ранее затрачиваемых на сбор и подсчет метрик в Excel
3. Своевременно выставлять скидки или менять ассортимент для повышения количества заказов
4. Устранить до 80% ошибок, которые ранее возникали при планировании отгрузок товаров на маркетплейсы
5. Оптимизировать логистику между складами OZON и WB таким образом, чтобы излишки с одного склада в случае необходимости оперативно транспортировались на другой

Читайте полный текст кейса на нашем сайте