Анализ данных на маркетплейсах: как увеличить продажи на WB и Ozon

Для кого эта статья:

• Продавцы на маркетплейсах Wildberries и Ozon
• Люди, интересующиеся аналитикой данных для улучшения продаж

• Специалисты и управленцы в сфере e-commerce

  За последние три года количество селлеров на маркетплейсах выросло в 6 раз, превысив отметку в 1 миллион. При такой конкуренции выигрывает не тот, кто просто выставил товар на площадку, а тот, кто умеет считать и анализировать. Работа вслепую — непозволительная роскошь. На Wildberries и Ozon доступны мощные аналитические инструменты, позволяющие увидеть, как дышит ваш бизнес, и принять решения, основанные на цифрах, а не на интуиции. Давайте разберемся, как превратить потоки данных в конкретные действия для увеличения продаж. 📊

Хотите превратить сухие цифры в деньги? Наш курс Профессия аналитик данных от Skypro научит вас не просто собирать данные с маркетплейсов, а извлекать из них прибыль. Студенты курса увеличивают продажи на Wildberries и Ozon на 30-40% после применения изученных техник аналитики. Вместо хаотичных экспериментов — системный подход к росту бизнеса через цифры. Ваши конкуренты уже учатся у нас. А вы?

Зачем нужна аналитика данных на маркетплейсах

Представьте, что вы управляете магазином с завязанными глазами. Не знаете, какой товар популярен, откуда приходят покупатели и почему не совершают покупки. Именно так работает продавец на маркетплейсе без аналитики. В то время как его конкуренты давно используют анализ данных на Wildberries и Ozon для стратегических решений. 🔍

Ключевые причины необходимости аналитики:

• Понимание поведения покупателей — отслеживание пути клиента от поиска до покупки
• Управление ассортиментом — определение наиболее прибыльных позиций
• Оптимизация контента — улучшение карточек товаров на основе метрик
• Конкурентный анализ — определение своего положения на рынке
• Прогнозирование продаж — планирование закупок и акций

Максим Федоров, руководитель отдела аналитики e-commerce

Мы работали с клиентом, который продавал косметику на Wildberries. Продажи были нестабильными — то взлетали, то падали. Когда мы погрузились в аналитику, обнаружили, что 70% доходов приносят всего 5 SKU из 120. При этом клиент тратил одинаковые усилия на продвижение всего ассортимента.

Перенаправив рекламный бюджет на топовые позиции и оптимизировав их карточки, мы увеличили продажи на 83% за 2 месяца. Параллельно протестировали новые товары небольшими партиями, анализируя метрики конверсии и спрос. В результате нашли еще 7 перспективных позиций, которые теперь генерируют 40% дополнительной прибыли.

Согласно исследованию Data Insight, продавцы, использующие аналитические инструменты, демонстрируют рост продаж в среднем на 32% быстрее, чем те, кто полагается на интуицию. Давайте рассмотрим основные метрики, которые необходимо отслеживать:

Анализ данных на Wildberries и Ozon — это не просто цифры в таблицах. Это инструмент, который позволяет понять, что происходит с бизнесом, и принять решения, основанные на фактах, а не предположениях. 📈

Встроенные инструменты аналитики на Wildberries

Wildberries предоставляет достаточно мощные инструменты аналитики прямо в личном кабинете продавца. Главное преимущество — данные обновляются в режиме реального времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения. Разберем основные встроенные инструменты аналитики Wildberries и маркетплейсов в 2024 году. 🛠️

1. Аналитика продаж и заказов

В разделе "Аналитика" доступны данные по:

• Динамике продаж (день/неделя/месяц/год)
• Структуре заказов по регионам
• Популярности размеров и цветов
• Возвратам и отказам
• Средней цене реализации

Интересная особенность — возможность сравнения периодов, что позволяет оценить эффективность проведенных акций или изменений в карточках товаров.

2. Отчет по товарам

Этот инструмент предоставляет детальную информацию о каждой SKU:

• Количество просмотров карточки
• Добавления в корзину
• Заказы и выкупы
• Конверсию на каждом этапе воронки
• Среднюю оценку и количество отзывов

3. Отчет по остаткам

Отслеживание остатков критически важно для управления запасами:

• Текущие остатки на складах
• Товары в пути
• Прогноз дефицита
• Оборачиваемость товара

4. Аналитика рекламных кампаний

Если вы используете рекламные инструменты Wildberries, доступна подробная статистика:

• Показы и клики по рекламе
• CTR (кликабельность)
• Конверсия в заказы
• ROI (возврат инвестиций)
• CPC (стоимость клика)

5. Поисковые запросы

Уникальный инструмент, показывающий:

• По каким запросам находят ваш товар
• Частоту каждого запроса
• Позицию товара в выдаче
• Конверсию по каждому запросу

Особенно ценная функция — "Отчет по неэффективным ключевым словам", который помогает оптимизировать SEO на маркетплейсе.

Елена Соколова, e-commerce аналитик

К нам обратился продавец детской одежды, который не понимал, почему при хороших отзывах продажи постоянно падали. Анализ данных на Wildberries показал критическую проблему — его товары просто не видели потенциальные покупатели.

В разделе "Поисковые запросы" мы обнаружили, что по самым популярным запросам в категории ("детская куртка зимняя", "комбинезон детский") товары клиента находились за пределами первых 5 страниц выдачи. Причина оказалась в несоответствии названий товаров поисковым запросам покупателей.

Мы провели переименование всех SKU с учетом частотности запросов и включили ключевые слова в характеристики товаров. Через две недели 78% ассортимента поднялось в топ-100 выдачи, а продажи выросли на 156%. Самое удивительное — клиент не потратил ни рубля на рекламу, просто правильно использовал данные из встроенной аналитики Wildberries.

Возможности аналитической панели Ozon для продавцов

Ozon предоставляет продавцам мощный набор аналитических инструментов, которые по некоторым параметрам превосходят возможности Wildberries. Давайте разберем основные компоненты аналитической панели и как их использовать для оптимизации продаж. 📱

1. Дашборд "Аналитика продаж"

Центральный элемент аналитики Ozon — интерактивный дашборд с ключевыми метриками:

• Выручка с разбивкой по дням/неделям/месяцам
• Средний чек и количество заказов
• Отказы, возвраты и их причины
• Сравнение с предыдущими периодами
• Прогноз продаж на основе исторических данных

Важная особенность — возможность сегментации данных по различным параметрам: категории товаров, складам, регионам доставки.

2. Отчет "Товары и категории"

Детальный анализ каждого SKU с показателями:

• Визиты на карточку товара
• Конверсия в корзину и в заказ
• Выкупаемость
• Рейтинг товара и количество отзывов
• Позиции в поисковой выдаче

3. Инструмент "Поисковые запросы"

Один из самых ценных инструментов анализа данных на Ozon, показывающий:

• Топ-запросы, по которым находят ваши товары
• Частотность каждого запроса
• Сезонность запросов
• Конкуренцию по запросам
• Конверсию по каждому запросу

4. "Аналитика рекламных кампаний"

Если вы используете рекламные инструменты Ozon, доступна подробная статистика:

• Бюджет и расход по кампаниям
• Показы, клики и CTR
• Конверсия в покупки
• ROAS (возврат инвестиций в рекламу)
• Эффективность рекламы по времени суток

5. "ABC-анализ"

Уникальный инструмент, автоматически разделяющий ваш ассортимент на группы:

• Группа A — товары, приносящие 80% выручки
• Группа B — товары, приносящие 15% выручки
• Группа C — товары, приносящие 5% выручки

Сравнение аналитических возможностей двух маркетплейсов:

Анализ данных на Ozon предоставляет продавцам широкие возможности для оптимизации своего бизнеса. Ключевое преимущество — аналитика Wildberries и маркетплейсов в 2024 году стала доступнее для неспециалистов благодаря интуитивным интерфейсам и готовым отчетам. 🔧

Сторонние сервисы для анализа данных маркетплейсов

Встроенные инструменты маркетплейсов хороши, но для глубокого анализа и конкурентной разведки их функциональности может не хватать. На помощь приходят сторонние сервисы, расширяющие возможности аналитики Wildberries и маркетплейсов в 2024 году. 🔎

1. Инструменты мониторинга конкурентов

• SellerMeter — отслеживает динамику продаж конкурентов, их ценовую политику и акции
• Moneyplace — показывает историю цен и продаж по любому товару на маркетплейсе
• MPStats — предоставляет данные о продажах категорий, брендов и конкретных товаров
• MarketGuru — анализирует позиции товаров в поисковой выдаче и помогает с SEO-оптимизацией

2. Сервисы анализа ключевых слов

• Wildkeyword — помогает находить релевантные ключевые слова для карточек товаров
• SeoPult — предлагает инструменты для SEO-оптимизации карточек товаров
• Keys.so — показывает частотность поисковых запросов на маркетплейсах

3. Инструменты бизнес-аналитики

• Power BI — позволяет создавать интерактивные дашборды на основе данных из маркетплейсов
• Google Data Studio — бесплатный инструмент для визуализации данных и создания отчетов
• Tableau — профессиональный инструмент для сложной аналитики и прогнозирования

4. Сервисы автоматизации аналитики

• Profitero — комплексная платформа для управления продажами на маркетплейсах
• SellPoint — автоматизирует сбор и анализ данных с маркетплейсов
• Alloy — помогает оптимизировать запасы и прогнозировать спрос

Сравнение возможностей популярных сторонних сервисов:

Выбор стороннего сервиса зависит от масштаба вашего бизнеса и задач:

• Для новичков — Moneyplace, Keys.so (бюджетные решения с базовой аналитикой)
• Для растущего бизнеса — MPStats, MarketGuru (средний функционал по разумной цене)
• Для крупных продавцов — Profitero, SellPoint (комплексные решения с интеграцией ERP)

Важно помнить, что сторонние сервисы дают приблизительные данные о продажах конкурентов (погрешность до 15-20%), но для стратегического планирования этой точности обычно достаточно. Анализ данных на Wildberries и Ozon с помощью сторонних сервисов позволяет получить более полную картину рынка и принимать обоснованные решения. 📊

Как использовать аналитику для роста продаж

Собирать данные — это только полдела. Настоящее искусство заключается в том, чтобы превратить эти цифры в конкретные действия, ведущие к росту продаж. Рассмотрим практические стратегии использования аналитики для увеличения прибыли на Wildberries и Ozon. 💰

1. Оптимизация карточек товаров на основе конверсии

Анализ данных показывает, какие элементы карточки влияют на конверсию:

• Отслеживайте показатель конверсии "просмотр → корзина" для каждого товара
• Экспериментируйте с главным фото (A/B-тестирование) и отслеживайте изменения
• Анализируйте, какие характеристики товара чаще всего становятся причиной отказов
• Оптимизируйте описание с учетом популярных поисковых запросов

Рекомендация: проводите ревизию карточек каждые 2-3 недели, начиная с товаров с самой низкой конверсией.

2. Управление запасами на основе прогнозной аналитики

• Используйте отчеты по оборачиваемости для оптимизации складских запасов
• Анализируйте сезонность продаж для планирования закупок
• Отслеживайте корреляцию между наличием товара на складе и его позициями в выдаче
• Прогнозируйте спрос на основе исторических данных и рыночных трендов

Рекомендация: поддерживайте оптимальный запас популярных товаров, обеспечивающий 2-3 недели продаж без дефицита.

3. Ценовая стратегия на основе данных о конкурентах

• Мониторьте цены конкурентов на аналогичные товары с помощью сторонних сервисов
• Анализируйте эластичность спроса по цене для разных категорий товаров
• Тестируйте разные ценовые стратегии и отслеживайте их влияние на продажи
• Учитывайте сезонность при формировании ценовой политики

Рекомендация: не стремитесь быть самым дешевым, фокусируйтесь на оптимальном соотношении цены и конверсии.

4. Оптимизация ассортимента с помощью ABC-анализа

• Регулярно проводите ABC-анализ ассортимента (встроенный на Ozon или через выгрузку данных на WB)
• Концентрируйте маркетинговые усилия на товарах группы A (80% выручки)
• Оптимизируйте или выводите из ассортимента товары группы C с низкой рентабельностью
• Анализируйте потенциал роста товаров группы B

Рекомендация: пересматривайте ABC-классификацию каждые 2-3 месяца, учитывая сезонные колебания.

5. Маркетинговая стратегия на основе аналитики

• Используйте данные о поисковых запросах для настройки рекламных кампаний
• Анализируйте эффективность разных рекламных форматов (поиск, карточки, баннеры)
• Распределяйте рекламный бюджет с учетом ROAS каждого товара
• Тестируйте разные таргетинги и отслеживайте конверсию

Рекомендация: начинайте с небольших бюджетов, масштабируйте только эффективные кампании.

6. Работа с отзывами и рейтингом

• Анализируйте корреляцию между рейтингом товара и его продажами
• Выявляйте типичные причины негативных отзывов и устраняйте их
• Отслеживайте влияние количества отзывов на конверсию
• Стимулируйте покупателей оставлять отзывы, особенно на товары с низким рейтингом

Рекомендация: стремитесь к рейтингу не ниже 4.7 для ключевых товаров, это критически важно для алгоритмов ранжирования.

Анализ данных на Wildberries и Ozon — это непрерывный процесс, требующий системного подхода. Успешные продавцы выделяют фиксированное время каждую неделю для изучения аналитики и корректировки своих стратегий. Помните, что даже небольшие улучшения могут дать значительный рост продаж при масштабировании. 🚀

Аналитика данных на маркетплейсах — не роскошь, а базовый инструмент выживания в конкурентной среде. Продавцы, игнорирующие аналитические инструменты Wildberries и Ozon, обрекают себя на работу вслепую. Ключ к успеху — системный подход к данным и превращение их в действия: оптимизация карточек, управление ассортиментом, настройка рекламных кампаний. Помните — ваши конкуренты уже используют эти инструменты. Не осваивая аналитику, вы не просто стоите на месте — вы отступаете.

Читайте также

• Аналитическое мышление: ключ к успеху в эпоху информационного избытка
• 7 принципов управления на основе данных для трансформации бизнеса
• Предсказательная аналитика: как превратить данные в прогнозы
• Эффективная структура аналитического отдела: функции, роли, метрики
• Описательная аналитика: основа для эффективных бизнес-решений
• Автоматизация контроля качества данных: 5 ключевых инструментов
• Аналитика данных: как трансформировать работу контактного центра
• Аналитика данных: революция профессии и ключевые тренды 2024
• Глоссарий терминов аналитики данных: все что нужно знать новичку
• Инструменты для аналитики данных: Python и R