BI-аналитика по маркетплейсам: Как мы настроили прозрачную аналитику и на 40% сократили время подготовки фин.отчета по продажам
Боль селлеров, которые представлены на нескольких маркетплейсах — аналитика. Сервисов по аналитике маркетплейсов много, но они не могут закрыть все задачи клиента, например, ответить на вопросы: какие категории нужно усилить для выполнения плана продаж, как сопоставлять данные по отгрузкам и остаткам со всех источников и как отследить прибыль до конкретного SKU.
Мы помогли клиенту получить детальную кастомную статистику и почти в 2 раза ускорили процесс отчетности по план/факту продаж. Как это реализовали — читайте в кейсе.
Клиент — федеральная фармацевтическая сеть АСНА.
Гео — РФ.
Проблема
До обращения в агентство клиент получал от категорийных менеджеров десятки Google-таблиц. Сводить регулярно такое количество данных занимало много времени, да и принимать оперативные управленческие решения на основе разрозненных графиков трудно.
Решение
Клиенту необходимо было автоматизировать сбор и визуализацию данных по четырём маркетплейсам: Ozon, WB, Яндекс.Маркет, Мегамаркет. При этом нужно настроить отображение статистики по продажам и остаткам как целиком, так и в детализации вплоть до конкретного товара.
С помощью Excel и Google-таблиц управлять данными становилось все сложнее, так как у каждой категории есть свой менеджер — подготовка таких отчётов занимает до нескольких рабочих дней. Да и принимать оперативные управленческие решения на основе разрозненных графиков трудно.
Готовых решений и сервисов для задачи не было: представьте, что нам нужно было бы разработать отчетность по нашим внутренним сервисам, АСС, 1С, HR отчетность и PnL — задача похожего масштаба. И все в одном окне.
Составили список требований от клиента для аналитика:
выполнение планов по каждому маркетплейсу и в целом;
оценка остатков на складах, управление доступностью товара на складах, отчет по расхождениям отгрузили/ продали;
сравнение показателей месяц к месяцу, год к году;
план/ факт по продажам и затратам на уровне SKU;
позиции на маркетплейсах и положение относительно конкурентов — по ключевым словам и в целом по категории;
оборачиваемость тотал /площадка / склад / товар.
Составили ТЗ и приступили к работе. И здесь начались первые сложности.
Коммуникация. На стороне клиента — большая команда категорийных менеджеров, руководителей направлений и служба безопасности. Такая цепочка сильно замедляет согласование любых задач и ТЗ.
На проектах с большим количеством вводных, участников и периодически возникающими на горизонте «хотелками» и идеями мы работаем по Agile. Вместо жесткого планирования — недельные итерации (как в разработке IT-продуктов), бэклоги, регулярные встречи с клиентом и командой, пересмотр приоритетов по задачам и отчеты.Обсуждение проблемных моментов, запрос доп.информации, изменение приоритетов по задачам и внедрение новых идей происходит быстрее. Это позволяет практически безболезненно управлять проектом даже с учетом появление новых стейкхолдеров в проекте (а они появлялись!).Так выглядел процесс по распределению задач:
С сотрудниками отдела безопасности мы провели ряд встреч совместно с IT-отделом агентства, где подробно ответили на все вопросы по хранению, передаче данных, процессу работы и так далее. Клиент убедился, что у нас все под контролем и успокоился.
Следующий челлендж — технические возможности маркетплейсов.
Разрозненная система расчета заказов и метрик. У каждого маркетплейса — своя архитектура и подход. Например, по остаткам — склады называются по-разному (отгрузки/ доставки) и по-разному считаются. Чтобы решить это, мы сделали единый справочник с едиными статусами для всех площадок.
Разное качество API у маркетплейсов. Если у Wildberries и OZON особо проблем с подключением не возникло, то Яндекс Маркет предоставлял только половину нужных нам данных. Было решено брать все данные из API, а если чего-то не хватает — догружать вручную через отдельные Google Таблицы. Кроме того, различалось время обновления данных на стороне маркетплейсов, его привели к одному знаменателю. По мере эволюционирования аналитики клиента, в Power BI появлялись все новые поля, отчеты и срезы под запросы бизнеса, благо сервис позволяет это настроить достаточно гибко.
Результат
В результате внедрения дашбордов время составления финансовых отчетов сократилось на 40%, а значит, у аналитика осталось больше времени и возможностей на генерацию и проверку гипотез, а у топ-менеджеров — появилась визуализация для принятия решений, в одном окне по всем маркетплейсам, где присутствует бренд.
Клиент видит: выполнение планов, количество остатков, отчет по отгрузкам с возможностью сравнить показатели, позиции на маркетплейсах в сравнении с конкуренатми, обороты.В ближайшее время к списку маркетплейсов в аналитике присоединится СберМаркет.
Среди задач в бэклоге — разработка дашбордов по конкурентной и прогнозной аналитике, чтобы принимать решение вкладываться ли в продвижение конкретного продукта на маркетплейсе.
Если вас заинтересовало решение или вы хотели бы получить больше аналогичных кейсов агентства DeltaClick, пожалуйста, свяжитесь с нами hello@deltaclick.ru.
Первое что хочу отметить — это отличные коммуникации, гибкий подход к реализации поставленной задачи. Второе — это экспертиза, которая помогает достичь быстрее результат и определить наши все хотелки. Третье — конечный результат визуализации данных, который повзолил нам на основе данных принимать более быстрые решения и эффективнее управлять бюджетами. Как итог — мы сократили бюджет на продвижение на несколько процентных пунктов при сохранении роста валовой выручки.
Денис Цемик
Руководитель департамента развития маркетплейсов, АСНА
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании