Примеры аналитики по продаже бизнеса

Анализ эффективности продаж необходим для:

• определения KPI для специалистов по рекламе;
• построения планов для отдела продаж;
• определения ценовой политики;
• оценки эффективности работы сотрудников;
• формирования маркетинговой стратегии.

В целом изучение и контроль аналитики продаж позволяют увидеть динамику развития компании, скорректировать текущие недоработки и выстроить правильную стратегию на будущее.

Анализ продаж в интернет-магазине и его значение

Как правило, небольшие интернет-магазины уделяют мало внимания анализу продаж и построению комплексной стратегии. В этом их ошибка, которая и не даёт им расти. Ведь именно эти процессы являются залогом развития и масштабирования компании.

Анализ продаж — это оценка эффективности реализации товаров по различным показателям, которые в совокупности отражают общую картину, а в динамике дают прогноз будущего развития. Изучать данные можно по всему ассортименту, отдельным категориям и товарам, по всей территории продаж и конкретным регионам.

ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА: РАЗБОР реального КЕЙСА из моей работы

Качественно проведённая аналитика продаж будет полезна собственнику магазина, маркетологу, руководителю отдела и менеджерам по продажам. В частности, делаются выводы про перспективные группы товаров для продаж, а также позиции, реклама и реализация которых не приносят достаточной прибыли или убыточна.

Пошаговый алгоритм выполнения анализа продаж

Аналитика продаж для онлайн-ритейлеров невозможна без систем аналитики. Самые известные из них — Яндекс.Метрика и Google Analytics. В соцсетях могут быть свои системы, например, пиксель Facebook. Данные счётчиков аналитики на одном и том же сайте могут отличаться между собой из-за отличий методов подсчёта показателей и атрибуции. Тем не менее, если всё работает корректно, эти отличия колеблются в пределах 5–10%.

Большое значение имеет и настройка таких систем профессиональными аналитиками. Грамотное техническое задание должно предусматривать фиксацию максимально возможного количества событий, приводящих к конверсии. Это поможет выявлять ошибки на разных этапах воронки продаж, исправлять их и не терять клиентов.

В частности, благодаря качественно настроенным системам аналитики проводится анализ рентабельности продаж, оцениваются такие показатели как объёмы продаж, выручка, чистая прибыль, рентабельность инвестиций в рекламу, средний чек, возвраты, коэффициент конверсии, ресурсоёмкость.

Пошаговая аналитика продаж

Шаг 1. Определение показателей для оценки.

Шаг 2. Выбор инструментов для сбора данных и анализа.

Шаг 3. Сравнение полученных данных с предыдущими периодами.

Шаг 4. Выводы, принятие тактических и стратегических решений.

Анализ продаж по ценовым сегментам

Суть метода заключается в разделении всего ассортимента товаров на ценовые категории в сравнении с конкурентами: средние, ниже средних, выше средних, заниженные и завышенные цены.

Аналитика продаж для руководителя бизнеса //16+

Рассмотрим на конкретном примере. Для сбора информации и деления товаров на ценовые сегменты относительно конкурентов в интернет-магазине использовался специализированный сервис анализа цен. С его помощью была выполнена ценовая сегментация 7200 товаров интернет-магазина по таким категориям:

• средние цены с отклонением в меньшую или большую сторону до 5%;
• цены ниже средних (дешевле на 5–10%);
• цены выше средних (дороже на 5–10%);
• сильно заниженная цена (ниже средней более чем на 10%);
• сильно завышенная цена (выше средней более чем на 10%).

Вот как распределились товары по ценовым категориям после анализа цен:

В этом конкретном магазине бо́льшая часть товаров подпадает под категорию «импульсных покупок». Для дорогих позиций, требующих более длительного периода принятия решений и тщательного выбора пользователями, отклонения для вышеперечисленных ценовых сегментов будут отличаться.

Собственник интернет-магазина активно отслеживает новинки в области маркетинга и управления бизнесом. Поэтому все процессы, сервис и доставка организованы на высшем уровне, протестированы все возможные каналы продаж. Рекламный бюджет не ограничен. Есть ли зазор для роста продаж в таком случае?

Анализ продаж показал, что наилучшие результаты по доходу на единицу товара и рентабельности инвестиций в рекламу показали товары из ценовой категории «Цены ниже средних». Было принято решение сделать переоценку товаров в остальных ценовых категориях: минимальные и максимальные цены, среднерыночные цены и цены выше средних.

Процесс переоценки был автоматизирован с помощью ценовых рекомендаций сервиса uXprice по формуле «среднерыночная цена — 10%» по всем позициям ассортимента. В дальнейшем цены регулярно корректировались для поддержания на этом уровне.

Вот какие результаты показал анализ продаж через месяц после первой переоценки товаров (скрин с Google Analytics, период с 15.07.2021 по 14.08.2021 в сравнении с предыдущим периодом с 14.06.2021 по 14.07.2021):

• рост дохода от продаж на 41,93%;
• средняя длительность сеанса выросла на 8,52%;
• падение показателя отказов на 1,68%;
• увеличение количества просмотренных страниц за 1 сеанс на 4,81%;
• повышение коэффициента транзакций на 7,89%;
• рост количества транзакций на 28,02%.

Google Analytics, Source Medium

Если отдельно рассматривать источники, то вот как изменился доход:

1. google/cpc вырос на 35,56%;
2. facebook/click поднялся на 76,71%;
3. google/organic показал рост на 20,03%;
4. (direct)/(none) увеличился на 35,18%.

Важно отметить, что в обоих периодах, которые сравнивались, бюджет на рекламные кампании не ограничивался, никаких существенных изменений в ведение рекламных кампаний не вносилось, а продажи оценивались в рамках одного сезона (не было фактора сезонности).

В целом результат превзошёл ожидания. Но, как мы говорили выше, для объективности анализ продаж необходимо проводить по нескольким показателям. Поскольку на некоторые товары стоимость была снижена, важно было оценить рентабельность инвестиций в рекламу. И поскольку этот показатель тоже существенно вырос — на 10,67% (скриншот с Google Analytics ниже), принятое решение о переоценке товаров по выбранной стратегии можно считать успешным и стоит использовать на регулярной основе.

В отчёте видны и другие положительные изменения: CTR вырос на 4,53%, стоимость за клик упала на 0,25%, а доход от клика вырос на 10,39%.

Преимущества метода:

• быстрый и существенный результат;
• эффективная переоценка товаров;
• быстрая коррекция ассортиментной политики.

Недостаток: платное использование дополнительного инструмента для анализа и переоценки товаров.

ABC-анализ продаж

ABC-анализ имеет широкое применение для анализа продаж. Можно провести АВС-анализ продаж всего ассортимента, товаров отдельных категорий или товаров по брендам по различным показателям (доход, прибыль, рентабельность).

Результаты такого анализа продаж покажут:

• самые прибыльные позиции;
• товары, которые продавать не выгодно;
• самую прибыльную категорию;
• объём закупки каких товаров стоит увеличить;
• товары, которые залеживаются на складе.

Суть классического ABC-анализа заключается в делении товаров на 3 группы:

A — товары, которые приносят 80% продаж (20% ассортимента);
B — товары, которые приносят 15% продаж (30% ассортимента);
C — товары, которые приносят 5% продаж (50% ассортимента).

Допустимы отхождения от стандартно принятого деления 80%–15%–5%, а также деление товаров на большее количество групп. Главная цель — ранжирование ассортимента по степени влияния на выбранный показатель.

В группу А попадают товары, продажи которых приносят максимальную прибыль. Это самая ценная группа для компании, поэтому по ней нужно отслеживать и анализировать продажи чаще всего. А также стараться находить новые товары, которые смогут попасть в эту категорию.

В группе B находятся товары, которые не дотягивают до группы А, но лучше группы C. Нужно работать над тем, чтобы эти товары с группы В перешли в группу А.

В группе С у нас товары, продажа которых приносит минимальную прибыль и скорее не выгодна, чем выгодна для магазина. Именно поэтому анализ этой категории товаров не менее важен, чем первых двух. Прежде всего усилия должны быть направлены на то, чтобы перевести товары из категории А в категорию В и выведение из ассортимента тех позиций, с которыми эти усилия результатов не принесли.

Чтобы избежать ошибок, учитывайте сезонность, а также то, какую роль играют товары группы С в продажах в целом. Например, в McDonald’s эти товары привлекают посетителей, обеспечивая тем самым продажу более выгодных позиций.

ABC-анализ продаж по доходу, обороту и прибыли поможет улучшить ассортиментную политику и распродать остатки благодаря продуманным скидкам на товары из группы С. Анализировать товары этим методом необходимо с такой частотой, с какой меняется ситуация на рынке и внутри самой компании.

Преимущества метода:

• сегментация ассортимента по нужному показателю;
• коррекция ассортиментной политики.

Недостаток: этот метод даёт расплывчатое понимание о применении результатов на практике. Вопросы о том, как перевести товары из группы В в группу А и из группы С в группу В остаются открытыми. Больше подходит как вспомогательный способ получить дополнительные данные для изучения.

XYZ-анализ продаж

XYZ анализ объёма продаж помогает определить тенденции в изменении спроса на товары и продажах для планирования закупок, площадей на складах для хранения, дохода и прибыли магазина. Суть метода в определении коэффициента вариации — отклонений от продаж, которые наблюдаются за определённый период. И разделении товаров на три группы в зависимости от размера этого показателя:

X — коэффициент вариации до 0,2, высокая степень прогнозирования продаж;
Y — коэффициент вариации от 0,2 до 0,6, средняя степень прогнозирования продаж, возможно, сезонные колебания спроса;
Z — коэффициент вариации более 0,6, низкая возможность прогнозирования спроса и продаж, возможно изменение тренда. Если продажи происходят большими скачками (то их нет, то в один момент их очень много), то коэффициент вариации может быть больше 1.

Самой ценной группой товаров будет группа X — она приносит бо́льшую часть продаж. Продажи товаров из группы Z варьируются больше всего. Нужно определить, почему происходят такие колебания, учитывать их при планировании и постараться сгладить.

Первым этапом XYZ-анализа будет заполнение таблицы перечнем товаров и продажами по нему. На примере внизу мы видим три товара, которые относятся к группам X, Y и Z в зависимости от размера коэффициента вариаций.

Товар/
Продажи Январь Февраль Март Апрель Май Июнь V Группа

Товар 1	120	100	105	95	95	80	0,12	X
Товар 2	200	170	130	35	30	25	0,72	Z
Товар 3	30	25	30	40	40	50	0,23	Y

XYZ-анализ продаж, пример

XYZ-анализ можно проводить по всем товарам или только по тем позициям, которые покупают не реже, чем 4 раза в месяц, если интервал для анализа составляет 1 месяц, как в примере выше. Если товары продаются хуже, по ним ситуацию необходимо рассматривать индивидуально.

Чем больший период анализируется (чем большее количество временных интервалов в нём), тем большее количество данных берётся, и тем точнее рассчитывается коэффициент вариативности и точнее будет прогноз будущих продаж.

Временной интервал может составлять 1 день, неделю или месяц. Но для коротких временных интервалов важно, чтобы было достаточно продаж для анализа. Периодичность продаж у большинства анализируемых товаров должна превышать выбранной временной интервал.

1) Рассчитываем среднее количество продаж каждого товара за 1 день месяца как среднеарифметическое значение по выборке:

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

Товар/
Продажи Январь Февраль Март Апрель Май Июнь V Группа

Товар 1	120	100	105	95	95	80

2) Рассчитываем среднеквадратическое отклонение:

Среднеквадратическое отклонение показывает, насколько сильно значения из выборки могут отличаться от среднего арифметического значения по выборке.

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

Товар/
Продажи Январь Февраль Март Апрель Май Июнь V Группа

Товар 1	120	100	105	95	95	80

3) Рассчитываем коэффициент вариации для каждого товара:

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

Товар/
Продажи Январь Февраль Март Апрель Май Июнь V Группа

Товар 1	120	100	105	95	95	80	0,12	X

Преимущества метода:

• планирование спроса на товары;
• коррекция ассортиментной политики.

Недостаток: метод даёт представление о текущей ситуации и прогноз на будущее, но не даёт рецепта, как её исправить или улучшить. XYZ-анализ лучше использовать в паре с ABC-анализом продаж.

Аналитика продаж и принятие решений

Тщательный анализ продаж по различным показателям даёт объективную оценку того, соответствует ли реальная ситуация с продажами намеченной стратегии. По его результатам принимаются решения об изменениях в ценовой и ассортиментной политике для коррекции текущей и будущей ситуации.

Анализ продаж позволяет:

1) выявить приоритетные категории и товары с целью увеличения их доли в общем ассортименте;

2) выявить невыгодные для магазина позиции с целью определить причину проблемы и методы её ликвидации;

3) вести эффективную ценовую политику;

4) ставить KPI перед специалистами и подрядчиками и оценивать их выполнение;

5) вовремя принимать меры, касающиеся изменений продаж;

6) планировать развитие компании и отслеживать его динамику.

Принимаемые меры должны опираться не только на текущие показатели, но и на их изменение в сравнении с предыдущими периодами. Длина периода для сопоставления зависит от активности рынка. Если ситуация меняется быстро, анализ нужно делать чаще. Всё стабильно — период для анализа можно увеличить. Стандарт отрасли — ежемесячный анализ продаж.

Анализ и прогнозирование динамики продаж можно проводить по таким показателям как объёмы продаж, доход, совокупная прибыль на сегмент, средняя прибыль на единицу товара, рентабельность инвестиций в рекламу.

Методы анализа продаж и их выбор зависят от общей стратегии и стратегических целей интернет-магазина. В компаниях национальных и международных масштабов эти методы используются одновременно. Если же у вас нет отдела аналитиков, рекомендуем использовать анализ продаж по ценовым сегментам, поскольку он основной, а остальные два вспомогательные.

Напишите в комментариях, какие методы анализа продаж используете вы, и какие показатели рассматриваете в первую очередь.

Источник фото на тизере: Annie Spratt on Unsplash

Источник: www.cossa.ru

Клиентская аналитика: Большой Брат знает, что ты купишь завтра и когда сменишь провайдера

Если вы знаете, что один из ваших клиентов завтра проснётся с мыслью о покупке нового планшета — можно уже сегодня прислать ему письмо с кодом на скидку. Если вы понимаете, что по всем признакам клиент собирается перейти к другому провайдеру, можно повысить ему скорость, снизить цену или предложить что-то ещё. Это клиентская аналитика.

Если вы не знаете, какой тарифный план из трёх предложенных стоит запустить по всей стране, надо воспользоваться клиентской аналитикой, которая возьмёт каждого отдельного человека из базы, оценит эмоциональные и практические мотивы перехода – и позволит понять, сколько людей будут пользоваться этим тарифом.

Именно так выглядит Data Mining в клиентской аналитике. И именно так это уже работает на практике в сотнях крупных компаний по всему миру и в нашей стране.

В прошлом топике я уже писал о том, насколько сильно клиентская аналитика может преобразить call-центр, когда вы знаете всё про звонящего. Это — кусочек большого паззла про клиентскую аналитику.

Начнем с азов: работа с сегментами

Не все абоненты равноценны с точки зрения маркетинга: они различаются по доходности, перечню потребляемых услуг, лояльности или склонности к уходу. Нужно иметь возможность разделять аудитории и работать с каждым сегментом отдельно.

Почему? Потому что чем точнее мы сфокусированы на клиенте, тем больше будет отдача. Например, можно предлагать ту или иную услугу или товар не всем подряд, а тем, кто по сегментации наиболее вероятно примет предложение.

Работает ли это на практике? Да. Последние годы я занимаюсь внедрением инструментария для анализа клиентских обращений и могу сказать, что это, определённо, очень мощный инструмент для крупного бизнеса.

Что можно использовать в качестве исходных данных?

• Склонности продолжать пользоваться услугами компании или уйти в другую на основе среднего срока обслуживания клиента группы и прошедшего времени.
• Соцстатуса на базе биллинга, программ лояльности и социального графа.
• По текущему портфелю услуг (истории заказов).
• На базе предиктивной модели — по списку услуг или товаров, который будет с высокой вероятностью использоваться клиентом в будущем.
• Лояльности (на основе истории событий из CRM).
• Плюс по ещё десяткам параметров, зависящих от конкретного бизнеса.

Дальше можно выделить группы, с которыми стоит работать в первую очередь. Определяется это на основании текущей стратегии компании (захват доли рынка, удержание клиентской базы, повышение рентабельности и так далее) и тактической ситуации (степени удовлетворенности абонентов, качества услуг и далее).

Для каждого отдельного клиента может быть сформировано индивидуальное послание, учитывающее его профиль.

Пример про удержание и возвраты

Ниже — характерный график ухода клиента и новый график ситуации, при которой тенденция была вовремя обнаружена и клиент вернулся.

В моей практике был кейс, где одна только программа поиска нужного времени обращения к клиенту (и поиск оптимального предложения) позволили поднять прибыль от программы лояльности в 4 раза. Ранее программа лояльности работала, но работала не очень точно. Здесь речь идёт более точном фокусировании акции (раннем обнаружении тенденции, понимании, сколько клиент может принести прибыли плюс составления оптимального предложения, повышающего вероятность удержания или возврата).

В более широком смысле, то что мы делаем – это ищем клиентов, которым можно что-то предложить за сутки до того, как они пойдут искать это сами. Второй вариант — находим области рынка, где у компании есть явное преимущество и быстро охватываем всех возможных клиентов.

Интеграция и практическое использование

Интеграция этого кусочка с CRM позволяет доставить аналитику точно по месту для операционных решений: например, это реально работает для провайдеров связи при выборе тарифа, в банке при выборе вариантов счёта, в ритейле – по товарным предложениям и так далее.

Вот пример кусочка расчётов тогда, когда клиенту нужно предложить один из двух продуктов (например, тарифных планов):

Есть сочетание с маркетинговым движком. Например, можно стимулировать клиента к новым покупкам на основе профилей клиентов, похожих по поведению (что бы вы купили завтра, если бы вели себя как вся группа?). Есть и response engine, куда можно подать данные типа условий маркетинговых акций, и на выходе получить выборку клиентов, для которых каждая акция будет оптимальна. Результат – меньшие затраты на проведение, высокая отдача.

Ещё одна интересная вещь – проверка гипотез о стратегических решениях. Например, нужно рассчитать стоимость внедрения очень дорогой программы лояльности: можно получить прогноз доходности. Более широко — можно оценить всю существующую клиентскую базу и понять капитализацию компании. Ещё интересный пример: при продаже бизнеса можно учесть весь потенциальный доход от клиентской базы.

Контроль результатов

С одной стороны, чем больше источников данных, тем с большей точностью можно сегментировать базу и подобрать предложения для каждого сегмента. Первый сценарий – количество данных ограничено, и обработка происходит в оффлайне (поскольку процесс сбора данных со всех источников постепенный), это уже прошлый век и слабая интеграция. Второй сценарий – работа со всеми источниками данных в «естественном окружении» и в реальном времени — именно с этими предиктивными решениями я сейчас работаю.

Итак, что это даёт?

• Можно заглядывать в будущее в плане тактических, операционных и стратегических решений.
• Система позволяет опираться на точные данные, а не на интуитивные.
• Можно прорабатывать базу очень глубоко и точно, фактически, выстраивать оптимальную модель для каждого клиента.
• Бизнес-аналитики радуются, потому что на выходе – понятные даже старшекласснику данные.
• Всё это работает в реалтайме на базе имеющихся данных.
• Делается относительно простая интеграция с любой ИТ-средой.
• Расчёты позволяют прикрыть зад: лучше посчитать и сделать, чем не посчитать и сидеть на месте.

Есть ли такая практика в нашей стране? Да, определённо. Я лично занимался интеграцией для операторов связи, компаний банковской сферы, и ритейла и знаю о многих подобных проектах своих коллег, поэтому можете быть уверены – не только Google использует ваши данные, чтобы предложить вам что-то.

Можно ли построить такую систему самому для малого бизнеса? Да, можно: основные принципы вы уже знаете, глубокая интеграция не нужна, инфраструктура, в отличие от гигантов рынка поднимается «на коленке». В общем, если использовать самые очевидные вещи, есть шанс быстро повысить эффективность.

• Блог компании КРОК
• Data Mining

Источник: habr.com

ТОП-10 лучших сервисов аналитики для маркетплейсов

Аналитика – важный этап подготовки к продажам и оптимизации работы на маркетплейсе. Этот инструмент позволяет понять, что лучше продавать на определенной онлайн-платформе, как именно и в каком количестве. С его помощью можно выбрать перспективную нишу и выгодный товар, пересмотреть и скорректировать ассортимент.

В результате правильное применение аналитики приводит к повышению эффективности бизнес-процессов, сокращению расходов и увеличению прибыли. Какими конкретно инструментами пользоваться, зависит от целей и бюджета. В этой статье рассмотрим 10 популярных сервисов аналитики маркетплейсов.

1. Huntersales

Профессиональный аналитический инструмент, который помогает подобрать наиболее ходовые ниши и продукты для работы на Wildberries. Главное преимущество сервиса – специальный алгоритм, анализирующий с точностью до 99% с учетом возвратов и отгрузок.

Основной функционал:

• глубокая аналитика;
• финансовая и количественная статистика по различным показателям – нишам, товарам, поставщикам, брендам;
• наглядная статистика с достоверными данными по продажам за все время (по категориям и отдельным товарам);
• график динамики товарных позиций в категориях;
• графики по ценам, остаткам, продажам, комментариям;
• анализ бренда, продаж поставщика;
• возможность выгрузки отчетов в Excel.

Применяя Huntersales, продавцы исключают риски закупки неликвида, избегают штрафов за низкую оборачиваемость на маркетплейсе, отслеживают хиты продаж и точно знают, что лучше всего продается в сезон.

Пользоваться сервисом можно в трех форматах:

1. Telegram Бот. Предоставляется бесплатно. Это удобный метод оперативной проверки гипотезы. Чтобы узнать рейтинг определенного продукта и среднее количество продаж, достаточно ввести нужную позицию в бот.
2. Расширение Chrome. Показывает внутреннюю статистику товаров и категорий на «Вайлдберриз».
3. Веб-клиент. Дает доступ ко всем функциям и детальной статистике.

На платформе есть 3 тарифных плана:

1. Первый – это бесплатный тариф с доступом на 24 часа. На нем можно протестировать основные функции с ограничением по запросам (доступно всего 300 запросов).
2. Второй – включает весь функционал и предназначен для регулярных поставщиков WB. Доступ на 30 дней стоит 7 900 рублей. На тарифе можно использовать 4 000 запросов в сутки.
3. Третий – тоже охватывает весь функционал, но с доступом на 90 дней. Единственное отличие – более выгодная цена – 18 900 рублей.

2. Маяк

Маяк — популярный и доступный сервис аналитики продаж на маркетплейсах в России.

Бесплатные возможности расширения:

• Простой способ быстро проанализировать данные по объемам продаж, количеству заказов, изменению цен + мониторинг остатков в реальном времени в разрезе складов.

В платных тарифах доступны дополнительные инструменты для увеличения прибыли.

Для тех, кто ищет нишу:

• В каких категориях есть деньги?
• Насколько в нише легко запустить новый товар?
• В каких категориях спрос превышает предложение?
• Топ-1000 успешных товаров на ВБ.
• В каких категориях поставщики не справляются?

Для тех, кто уже работает с маркетплейсами:

• Выводите товары в Топ.
• Автоматизируйте расчёт поставок.
• Внутренняя и внешняя аналитика.
• SEO — оптимизация.
• Мониторинг позиций.
• Данные внешней аналитики с 2020.

Стоимость тарифа «Расширенный» 2990 рублей в месяц. Тарифа «Профессиональный» 6990 рублей.

3. MPStats

Платформа для аналитики и управления бизнесом на «Озон» и «Вайлдберриз». Помогает продавцам выходить в ТОП и увеличивать свою прибыль от работы на маркетплейсах.

Основной функционал:

• подбор ключевых слов для SEO-оптимизации товарных карточек;
• оценка потенциала ниши, поиск выгодных продуктов для выхода на маркетплейс;
• отслеживание ценовой политики конкурентов;
• планирование поставок с учетом оборачиваемости;
• анализ ключевых метрик для развития торговой матрицы;
• контроль количества выкупов и возвратов;
• расчет маржинальности и рентабельности;
• ABC-анализ;
• анализ географии продаж.

Преимущества сервиса – уникальный алгоритм с высокой точностью сбора данных, продолжительный период анализа, отражающий сезонные колебания спроса, комплексная внутренняя и внешняя аналитика. На всех этапах работы присутствует клиентская поддержка.

Бесплатно аналитика собственных продаж доступна для селлеров с оборотом менее 300 000 рублей.

Также есть еще 4 тарифа:

1. «Базовый» – внутренняя аналитика по цене 4 800 рублей в месяц.
2. «Расширенный» – точная внутренняя аналитика + SEO-инструменты за 18 500 рублей.
3. «Профи» – точная внутренняя и внешняя аналитика + SEO-инструменты за 28 000 рублей.
4. «Корпоративный» – полная аналитика с неограниченными временными периодами для команд из 5 пользователей за 80 000 рублей.

4. JStick.ru

Сервис, автоматизирующий сбор данных с разных маркетплейсов и других каналов продаж. Работает с Aliexpress, Ozon, Wildberries, «Яндекс.Маркет». Помогает определить процент комиссии маркетплейса, маржинальность и прибыльность товаров, оптимальный объем закупок

Основной функционал:

• полная картина продаж на наглядном дашборде;
• загрузка отчетов о продажах через API;
• отслеживание 20 ключевых метрик;
• выявление трендовых товаров, пользующихся наибольшим спросом.

Платформа предлагает 3 тарифа на выбор:

1. Первый – «Отчеты». На нем можно получать подробную отчетность по ключевым метрикам в таблицах по одному маркетплейсу в течение месяца. Стоимость – 5 000 рублей.
2. Второй – «Онлайн-аналитика». Здесь предусмотрены дашборд, оцифровка продаж, графики и метрики для грамотного управления бизнесом. Стоимость тарифа – 9 000 рублей за анализ одной площадки в течение месяца + 6 000 рублей за каждый последующий маркетплейс.
3. Третий – Enterprice. Тут доступны расширенное управление данными, функции распределения пользовательских ролей и подключения партнеров, возможность интеграции с собственными источниками данных. Стоимость обсуждается индивидуально.

5. Shopstat.ru

Комплексный инструмент для эффективного управления продажами на «Озон» и «Вайлдберриз». Он полностью бесплатный. Используя его, можно быстро проанализировать спрос и понять, что на маркетплейсах сейчас продается хорошо, а что – нет. Это хорошая возможность сэкономить и найти прибыльную нишу еще на старте.

Основной функционал:

• детальная аналитика продаж – количество реализаций, товарный рейтинг, цены, остатки, отзывы;
• подключение по API для удобного управления личными кабинетами обоих маркетплейсов;
• статистика по категориям с возможностью настройки фильтров для более быстрого и точного поиска;
• отслеживание заказов и товарных остатков на складах платформ по всей территории РФ.

У сервиса есть плагин для Chrome, который умеет анализировать общие данные по карточкам товара и в поиске.

Чтобы воспользоваться инструментом, достаточно создать учетную запись, указав свое имя, email и номер мобильного.

6. Market Vision

Сервис, который анализирует статистику маркетплейсов на базе специальных алгоритмов AI. Позволяет отслеживать 3 ключевых элемента: внешнюю аналитику, важные события рынка и внутреннюю аналитику для анализа собственных продаж на площадке. Все показатели в сервисе оценивают эксперты отрасли.

Основной функционал:

• предоставление исчерпывающих данных о любом товаре;
• анализ брендов, товаров и категорий за 360 дней для полноты картины и объективной оценки изменений линий тренда;
• поиск продуктов, пользующихся наибольшим спросом, определение убыточных товаров и категорий;
• планирование поставок;
• отслеживание финансовых показателей;
• информирование о критических изменениях цены, рейтинга товара в виде оповещений (можно отслеживать и предугадывать действия конкурентов);
• настройка и сохранение фильтров;
• автоматическая отправка отчетов в удобном режиме;
• экспорт данных в формате xls;
• интеграция собственной системы аналитики через API.

Для тестирования функционала предусмотрен бесплатный 14-дневный доступ. Также есть еще 3 тарифа:

1. Первый – «Базовый». В нем присутствует основной набор функций, лицензия для одного пользователя. Размер ежемесячной оплаты – 1 900 рублей.
2. Второй – «Профи». Кроме базовых функций, в него включены доступ к историческим данным по API и доступ ко внутренней аналитике. Стоимость – 8 900 рублей в месяц.
3. Третий – «Корпоративный». К функциям «Профи» здесь добавили персонального менеджера, приоритетное подключение и неограниченное использование данных. Стоимость тарифа нужно уточнять.

Все клиенты сервиса могут воспользоваться услугами техподдержки. Консультанты работают в режиме 24/7.

7. Wbcon

Функциональная платформа для анализа множества различных показателей на «Вайлдберриз», «Озон», «Ламода», «Яндекс.Маркет», «Сбере». Чтобы получить информацию, нужно выбрать маркетплейс. После этого вы увидите список доступных сервисов, услуг, инструкций, калькуляторов:

К примеру, на платформе можно:

• спрогнозировать цены, рассчитать комиссию, стоимость доставки и хранения с помощью онлайн-калькулятора;
• определить оптимальный объем поставок;
• воспользоваться парсером и ботом-аналитиком в «Телеграм»;
• проанализировать бренды, ниши, артикулы, позиции товаров.

Сервис отслеживает данные пользователя и его конкурентов. Стоимость услуг рассчитывается индивидуально. Для начала работы с аналитикой необходимо зарегистрироваться на сайте.

8. Marketplaceanalytics

Инструмент для ежедневного мониторинга продаж на Wildberries и других популярных маркетплейсах. Предоставляет детальные данные по магазину пользователя и конкурентам.

Основной функционал:

• формирование отчетов о продажах, заказах, товарных остатках;
• автоматическое планирование закупок в соответствии с заданным периодом;
• анализ товарных рейтингов с детализацией по категориям, артикулам, моделям;
• построение сравнительных графиков для определенных параметров в интересующем разрезе времени;
• анализ продаж конкурентов;
• контроль объема поступивших заказов и автоматический расчет оборачиваемости;
• расчет комиссии, потенциального дохода, наценки, отказов, процента выкупов;
• отслеживание товарных остатков;
• планирование поставок для отдельных категорий и позиций;
• анализ географии продаж для поддержания оптимальных остатков на складах в регионах;
• мониторинг цен и доходности.

Еще одно преимущество сервиса – удобный конструктор аналитических графиков и отчетов.

Инструмент доступен в 3-х тарифных планах:

1. В первый тариф входят функции анализа заказов, продаж, товарного рейтинга, географии реализаций, формирования планов поставок. Ежемесячная стоимость – 6 500 рублей.
2. Во втором тарифе ко всем предыдущим функциям добавляется анализ конкурентов с 5 000 запросов в месяц. Стоимость – 15 000 рублей.
3. В третьем тарифе, помимо всего, есть неограниченный доступ к приложению CRM склад. Стоимость – 20 000 рублей в месяц.

9. SellerFox

Эффективный инструмент для парсинга и анализа конкурентов на крупных маркетплейсах – «Вайлдберриз», «Озон», «Алиэкспресс», «Яндекс.Маркет», «СберМегаМаркет».

Предоставляет прозрачную аналитику продаж, оперативно отслеживает информацию по ценам, продавцам, брендам, ключевым словам. У сервиса самая крупная база товаров, которая состоит из 38 000 000 позиций. Данные в ней обновляются каждый день.

Основной функционал:

• поиск информации по любому интересующему бренду или товару;
• отслеживание динамики цен и продаж;
• выгрузка сводных таблиц в форматах Excel и CSV;
• определение ТОП категорий и товаров;
• анализ самых быстрорастущих категорий и товаров, популярной сезонной продукции;
• формирование сравнительных графиков.

Преимущество сервиса – выгодная партнерская программа, удобные пресеты, которые позволяют собрать множество полезной информации буквально в 2 клика.

У SellerFox широкая линейка тарифов стоимостью от 699 до 47 899 рублей:

На тестовом тарифе можно пользоваться всеми инструментами в течение 24 часов, делая до 2 500 запросов. Для получения тестового доступа нужно авторизовать свой магазин на маркетплейсе по API. Без этого новые пользователи получают доступ к сервису на 1 час.

10. PI-DATA

Инструмент для оптимизации продаж на «Озон» и «Вайлдберриз». Предлагает объемный набор сервисов и отчетов.

Основной функционал относительно отчетов по конкурентам:

• анализ продаж в категории в разрезе брендов и отдельных товаров;
• анализ карточек – продаж, позиций в выдаче, количества отзывов;
• анализ брендов;
• мониторинг артикулов и доли рынка;
• сравнение брендов.

Относительно отчетов по собственным продажам:

• финансы;
• план поставок;
• общий отчет;
• динамика показателей;
• ABC-анализ;
• поставки, остатки и логистика;
• география продаж;
• движение товаров;
• ассортимент.

Преимущество сервиса – интерактивные отчеты на базе технологии Power BI от Microsoft. В них можно настраивать временные периоды, фильтры, сортировку. Также предусмотрены выгрузка в Excel, подробные инструкции к каждому отчету.

Есть бесплатный демо-доступ на 7 дней. Чтобы посмотреть отчеты по конкурентам, нужно заполнить форму на сайте. Для получения доступа к отчетам по собственным продажам потребуется подключение магазина на маркетплейсе по API.

Тарифы в двух разделах отличаются.

Отчеты по конкурентам:

1. «Дневной» – 1 490 рублей.
2. «Мини» – 3 590 рублей.
3. «Макси» – 7 999 рублей.

Аналитика собственных продаж:

1. «Базовый» – 2 999 рублей.
2. «Стандартный» – 4 999 рублей.
3. «Продвинутый» – 8 999 рублей.
4. «Профи» – 18 999 рублей.

Заключение

Сервисы аналитики значительно упрощают работу на маркетплейсе и могут заметно повысить эффективность бизнеса.

В них можно:

• планировать поставки;
• анализировать продажи и процент выкупаемости;
• анализировать ниши, выводить новинки на платформу;
• отслеживать видимость товаров на маркетплейсе и многое другое.

Выбирая подходящее решение, ориентируйтесь на функционал, тарифную сетку, наличие бесплатного тестового периода, доступные маркетплейсы для анализа в сервисе. Также важны срок хранения данных и возможность обратиться в техподдержку.

Источник: www.insales.ru