Аналитика в eCom: превращаем отчеты в управляемый рост

Работа на маркетплейсах давно перестала быть «выставил — жду продажи». Конкуренция, акции, штрафы и логистика вынуждают считать все: показы, конверсии, возвраты, маржу по SKU и влияние рекламы. Чтобы не вести это в разрозненных таблицах и не терять деньги на «непонятных списаниях», имеет смысл сразу подключить аналитика маркетплейсов и строить решения на цифрах, а не на ощущениях.

1. Зачем выносить аналитику в отдельный контур

Маркетплейс дает вам витрину и трафик, но не отвечает за экономику продавца. При работе «по умолчанию» выборочно видны продажи, но не видна причинность: почему просел товар, кто «съел» показы, в какой день реклама стала убыточной. Поэтому аналитика — не «допсервис», а часть eCom-инфраструктуры.

Такой подход особенно полезен, когда:

• у товара выраженная сезонность;
• у продавца несколько категорий с разной маржой;
• аудитория приходит из рекламы и важно считать окупаемость.

Если этого не делать, решения принимаются по «самому громкому показателю» — обычно это выручка, а она обманчива без маржи и возвратов.

2. Что считать в первую очередь

Показателей много, но eCom живет на ежедневных срезах. Слишком подробные отчеты перегружают, слишком поверхностные — не показывают, где течет.

Базовый набор (3 пункта):

• Продажи по SKU и карточкам: количество, выручка, средняя цена.
• Трафик и конверсия: показы, клики, переходы, добавления в корзину.
• Возвраты и невыкупы: доля, причина, влияние на маржу и рейтинг.

Этот уровень нужен операторам и менеджерам: видно, что происходит «сегодня». Уже на нем понятны ошибки в контенте, сроках отгрузки и ценах.

3. Как связать аналитику с деньгами

Главная проблема продавцов — данные есть, но они не вписаны в денежный цикл. В результате маркетолог видит клики, логист — возвраты, а владелец — только выплату от площадки. Данные нужно складывать в единую картину: продажи → списания → логистика → реклама → выплата.

Что добавить к базовым метрикам:

• Комиссии и платные услуги площадки в разрезе SKU/категорий.
• Логистику: хранение, доставку, возвраты, допуслуги.
• Рекламу и промо: цена клика/показа и влияние на продажи именно этой позиции.
• Финансовый календарь: когда деньги реально поступают и что удержано.

После этого можно считать «стоимость оборота» и видеть, какие карточки в реальности вытягивают маржу, а какие «косметически» продаются, но не кормят бизнес.

4. Типовые ошибки в работе с данными

Чаще всего проблема не в том, что данных мало, а в том, что ими неудобно пользоваться. Отсюда не те решения и необоснованная «гонка в минус» по цене.

Две частые ошибки:

• Аналитика без связки с остатками: система показывает спрос, но склад не успевает — в итоге теряется позиция и обнуляется рейтинг.
• Аналитика без ролей: все смотрят один и тот же отчет, хотя операторам нужны статусы заказов, маркетингу — эффективность кампаний, а собственнику — деньги и риски.

Решается это либо настройкой прав и виджетов под роли, либо вынесением аналитики в отдельный сервис, где сразу есть нужные разрезы.

Даже если у вас 2–3 человека, это не повод жить в Excel. Важнее определить, кто и как часто смотрит цифры. Например: ежедневный короткий дашборд (продажи, возвраты, остатки), еженедельный — по рекламе и акциям, ежемесячный — по экономике и «дорогим» ошибкам. Встроенная аналитика маркетплейсов хороша как раз тем, что не требует руками собирать отчеты и согласовывать форматы — данные уже приведены к понятному виду.

5. Как понять, что аналитика заработала

Признак правильного внедрения — решения стали короче. Вы перестаете «догадываться», почему карточка упала, и сразу видите: изменился спрос, прилетел возврат, выросла комиссия, ушел в ноль остаток, перекупили рекламой. А значит, можно точечно править: цену, фото, срок поставки, ставку в рекламе — и видеть эффект уже на следующей неделе.

Маркетплейсы — про скорость и контроль. Без аналитики это «слепой» рост, где одна удачная акция скрывает провал в логистике или марже. Если же данные собраны в одном контуре, связанном с выплатами и рекламой, решения становятся повторяемыми. Поэтому начинать имеет смысл не с «еще одной рекламной кампании», а с подключения аналитики, подходящей под eCom-процессы.