Перейти к контенту
Аналитика e-commerce

Аналитика маржинальности и продаж на Wildberries и Ozon

Собираем аналитику, которая показывает реальную маржинальность по каждому SKU с учётом комиссий, логистики, возвратов и рекламы. Прогноз спроса, оптимизация цен, юнит-экономика — на ClickHouse.

Обсудить проект Бюджет от 1,5 млн ₽ Частые вопросы
Стек и интеграции
ClickHouse PostgreSQL FastAPI WB API Ozon API Grafana Metabase
Кратко (TL;DR)
Что делаем
Аналитика реальной маржинальности на WB, Ozon и Я.Маркете: юнит-экономика SKU, прогноз спроса, реклама.
Кому
Продавцы с оборотом от 30 млн ₽/год, где отчёты кабинетов не отражают реальную прибыль.
Стек
ClickHouse + FastAPI + WB/Ozon API, дашборды на Grafana или Metabase, ML-прогнозы.
Сроки и бюджет
MVP 5–8 недель, полноценная BI-система 2–3 месяца. Бюджет от 1.5 млн ₽.
Когда подходит
  • → Отчёты кабинетов WB и Ozon не показывают реальную маржу
  • → Комиссии, штрафы и логистика съедают прибыль незаметно
  • → Нужен прогноз спроса и планирование закупок
  • → Реклама на маркетплейсах — чёрный ящик по ROI
Что делаем
  • → Полная выгрузка данных WB, Ozon, Я.Маркет в ClickHouse
  • → Юнит-экономика SKU с учётом комиссий, логистики и возвратов
  • → Дашборды прибыли, оборота, маржи по каналам и кластерам
  • → Прогноз спроса и рекомендации по закупкам (ML)
  • → Аналитика рекламы: ДРР, эффективные ставки, ROMI
  • → Алерты в Telegram по аномалиям (падение продаж, рост возвратов)
Процесс
  1. 01 Аудит текущих отчётов и источников данных
  2. 02 MVP c ClickHouse-дашбордом ключевых метрик
  3. 03 Расширение: прогнозы, реклама, алерты, интеграция с 1С/бухгалтерией
Почему не коробка

Кастомная разработка нужна там, где важны ваши процессы.

Готовые SaaS хороши для типовых сценариев. Но когда бизнес-логика завязана на специфичные роли, документы, интеграции, безопасность или данные, стоимость обходных путей быстро становится выше стоимости нормальной архитектуры.

Мы начинаем с discovery: отделяем то, что действительно нужно разрабатывать, от того, что дешевле закрыть готовым сервисом. Поэтому проект получается меньше, понятнее и проще в эксплуатации.

Связанные кейсы

Похожие задачи из портфолио.

/cases/marketplace-manager
FAQ

Частые вопросы

Чем отличается от MPStats, Anabar, SellMonitor?
SaaS-агрегаторы дают внешнюю аналитику и подсчёт по чужим продавцам. Мы делаем внутреннюю систему на ваших данных: точная себестоимость, интеграция с 1С/бухгалтерией, кастомные модели прогнозов.

Сколько стоит разработка BI-аналитики?
MVP c ClickHouse и дашбордами прибыли по SKU — от 1.5 до 2.5 млн ₽. Полноценная система с ML-прогнозами и аналитикой рекламы — от 3 до 5 млн ₽.

Сколько времени?
MVP — 5–8 недель. Полноценная система с ML, алертами и интеграцией с 1С — 2–3 месяца.

Пример реального кейса?
Маркетплейс-менеджер для бренда косметики: ClickHouse-аналитика, +12 п.п. маржинальности за счёт авто-переоценки. Разбор — на странице кейсов.

Точность прогноза спроса?
Для стабильных SKU обычно MAPE 10–20% на горизонте 4 недель. Для сезонных и промо-товаров — гибридные модели с ручной корректировкой.

Как учитываете возвраты и брак?
Возвраты подтягиваются из отчётов WB/Ozon с задержкой 30–60 дней и пересчитывают маржу задним числом. Дашборд показывает две версии: «оперативная» и «скорректированная».

Можно ли отдельно посчитать ROI рекламы на WB/Ozon?
Да. Отдельный модуль по внутренней рекламе: ДРР по SKU, эффективные ставки, отчёт ROMI по кампаниям. Данные подтягиваем из рекламных кабинетов площадок.

Как измерять эффект самой системы?
Прирост маржинальности (обычно +5–15 п.п. за счёт правильных цен и структуры ассортимента), снижение неликвидных остатков, точность закупок.
Следующий шаг

Разберём вашу задачу за 60 минут.

На встрече покажем возможную архитектуру, риски, порядок бюджета и что можно проверить на MVP.

Записаться на встречу

Разборы по теме

Статьи по теме