Задача сквозной аналитики для маркетплейсов
Сквозная аналитика для маркетплейсов, как и привычная сквозная аналитика по маркетинговым источникам бизнеса, нужна, чтобы ответить на главный вопрос: какие товары, бренды и каналы реально приносят прибыль, а какие — только оборот. В кабинетах Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркета видно продажи и комиссии, но в отрыве от реальных расходов на рекламу, себестоимости и работы с клиентом в CRM. В результате компания принимает решения по выручке, а не по марже.
Ключевые задачи сквозной аналитики:
- Видеть P&L* по SKU/бренду/каналу, а не только общий итог;
- Сравнивать эффективность каналов рекламы и промо‑активностей;
- Понимать влияние возвратов, логистики и комиссий на прибыльность;
- Сопоставлять маркетинговые расходы с фактической продажей и повторными покупками.
Без единой картины бизнес сталкивается с типовыми проблемами: разрозненные данные, разные идентификаторы товаров и заказов, задержки обновлений, несопоставимые статусы возвратов и доставок. Поэтому основная цель — собрать корректную, сопоставимую и управляемую модель данных, на которую можно опираться при управлении ассортиментом и маркетингом.
Источники данных и их роль в единой картине
Для сквозной аналитики критично собрать данные из трёх типов источников: маркетплейсы, CRM и рекламные каналы. Каждый из них закрывает свою часть бизнес‑логики, и только вместе они дают ответ на вопрос «что именно приносит прибыль».
Маркетплейсы (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет)
Это база для финансовой картины: заказы, продажи, возвраты, комиссии, логистика, штрафы, скидки и промо. Здесь формируется валовая выручка и часть расходов, поэтому данные маркетплейсов — основа для P&L. Но у каждого МП свои статусы, периоды и атрибутика, поэтому их нужно нормализовать.
Важнейшим моментом в сборе данных из маркетплейсов является приведение их к единой логике. Так как один бизнес может размещать одни и те же товары в разных маркетплейсах, необходимо сопоставить SKU (идентификаторы товаров), бренды, категории, чтобы четко отличать товары друг-от-друга и не плодить дубли в данных.
CRM
CRM помогает увидеть клиента за пределами маркетплейса: повторные покупки, обращения, причины возвратов, LTV, сегменты. С помощью данных CRM можно создать портрет вашего целевого пользователя или множества категорий пользователей, в зависимости от их поведения. Если бизнес ведёт коммуникацию с клиентами, то без CRM невозможно адекватно оценить качество заказов и долгосрочную ценность покупателя.
Рекламные каналы
Реклама отвечает за привлечение трафика и спрос. В этих данных — расходы, показы, клики, просмотры, кампании, креативы. Без этих данных невозможно посчитать ROI и сравнить каналы по эффективности.
Это и есть основа для дальнейшего построения витрин и отчётов, таких как P&L по SKU/бренду/каналу.
Как собрать всё в одном DWH
Дальше ключевая задача — собрать все эти данные в едином хранилище (DWH), чтобы они были сопоставимы и пригодны для аналитики. Типовая схема выглядит так: выгрузка из источников → очистка и нормализация → загрузка в DWH → формирование витрин.
Способы сбора данных могут быть разные. Можно делать это вручную — выгружать данные из всех кабинетов раз в установленный период, и складывать их в соответствующую таблицу в вашей базе данных. Этот путь требует наименьших технических знаний, но отнимает больше всего времени.
Если на стороне бизнеса есть опытный разработчик, то этот процесс можно автоматизировать, используя API всех сервисов, участвующих в цепочке сквозной аналитики.
Нормализация и согласование ключей
У каждого маркетплейса свои форматы и статусы. Поэтому на этапе обработки нужно привести данные к единому виду:
- Единые идентификаторы SKU и брендов;
- Единые статусы заказа/доставки/возврата;
- Одинаковые структуры дат (дата заказа, дата отгрузки, дата возврата);
- Унификация каналов и промо‑активностей.
Слои данных в DWH
В идеальном случае в вашем DWH будут собраны данные нескольких этапов их обработки — от сырых данных, которые отдаются API сервисов, до очищенных и пригодных к визуализации на витринах сквозной аналитики:
- raw — сырые данные из источников без изменений;
- staging — очищенные и приведённые форматы;
- core — единая модель данных с общими справочниками;
- marts — витрины под конкретные отчёты и KPI.
Нормализация данных должна производиться опытными специалистами/аналитиками, которые разбираются как в технической части, так и в предметной области. Это могут быть специалисты как на стороне бизнеса, так и на стороне выбранного подрядчика, оказывающего услугу.
Такой подход позволяет сохранять исходные данные, но при этом строить отчёты на согласованной модели. В результате P&L по SKU/бренду/каналу становится не «сводной таблицей», а управляемым источником правдивой информации для бизнеса.
Типовая структура витрин
После нормализации данных в DWH формируются витрины — готовые наборы данных под аналитику и отчёты. Они дают бизнесу понятные метрики и позволяют быстро строить P&L, контроль маржинальности и эффективность каналов.
Базовые витрины:
- Продажи: заказы, выручка, скидки, статусы, даты.
- Расходы: комиссии, логистика, хранение, штрафы, возвраты.
- Маркетинг: рекламные расходы, кампании, источники трафика.
- Возвраты: причины, суммы, статусы, влияние на маржу.
- Себестоимость (если есть): закупка, производство, прочие затраты.
Справочники
Единые справочники нужны для правильных срезов и агрегаций:
- Товары (SKU, категория, бренд);
- Каналы (маркетплейсы, реклама, промо);
- Даты (календарь, отчётные периоды).
Практика построения витрин
На практике витрины делают «от ответа», а не «от источника». Сначала фиксируют список управленческих вопросов (например, «какая маржа по SKU и каналу?»), затем проектируют нужные срезы и метрики, и только потом собирают данные из базового слоя. Обычно строят несколько «узких» витрин — продажи, расходы, маркетинг, возвраты — и поверх них формируют агрегирующую витрину P&L. Это снижает риск двойного учёта и позволяет менять логику отдельно по каждому блоку.
Важный момент — стандартизация расчётов: единые правила учёта скидок, возвратов, логистики, периодов признания выручки и расходов. Эти правила фиксируются в модели (например, в виде расчетных полей), чтобы отчёты всегда считались одинаково. Далее витрина проверяется на сверках с кабинетами маркетплейсов и бухгалтерией: если расхождения минимальны и объяснимы, модель считается валидной.
Хорошая практика — хранить версии витрин и логики расчётов, чтобы можно было восстановить историю и сравнить результаты после изменений. В итоге витрина становится не разовым отчётом, а устойчивым «источником правды», на который опираются финансы, маркетинг и закупки.
Данные изображения — примеры малой части полностью автоматизированных отчетов по эффективности маркетплейсов, которые активно разрабатываются и дорабатываются в StreamMyData.
Очень скоро любой пользователь сможет построить похожи отчет в несколько кликов, потратив всего 10 минут своего времени.
Практические рекомендации и next steps
Чтобы не «утонуть» в данных, проект сквозной аналитики лучше запускать поэтапно. На старте достаточно минимального набора: продажи, комиссии, логистика, возвраты и расходы на рекламу. Это позволяет быстро построить первый P&L и проверить, как данные сходятся с реальной финансовой картиной.
Дальше важно выстроить контроль качества: регулярные сверки с кабинетами маркетплейсов, проверку полноты загрузок и мониторинг задержек. На этом же этапе фиксируются правила расчётов — чтобы все отделы смотрели на одинаковую логику.
После MVP модель можно масштабировать: добавить новые маркетплейсы, расширить витрины по маркетингу и CRM, внедрить детализацию по кампании и креативам, автоматизировать обновление и алерты. Такой подход позволяет развивать аналитику без потери целостности данных.
Заключение
Сквозная аналитика для маркетплейсов — это переход от разрозненных цифр к управляемой модели прибыли. Когда Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет, CRM и реклама собраны в одном DWH, бизнес видит не только выручку, но и реальные деньги. Это даёт возможность принимать решения на уровне ассортимента, маркетинга и закупок, а не «по ощущениям» или по отчётам отдельных кабинетов. В итоге P&L по SKU/бренду/каналу становится рабочим инструментом управления, а не разовой таблицей.
