Глубокая аналитика магазинов косметики на Ozon и Wildberries для выхода с плато продаж

Глубокая аналитика 2х магазинов на Ozon и WB

Исходные данные

Ozon: оборот 3+ млн руб./28 дней

Продажи вышли на плато, рост остановился

Wildberries: оборот 1+ млн. руб./28 дней

Продажи вышли на плато, падение продаж

Провели глубокий анализ по 6 функциональным блокам:

1. Ассортимент и цены

2. Доставка и логистика

3. Клиентский сервис

4. Реклама и продвижение

5. Аналитика и отчётность

6. Финансы и интеграции

Задачи анализа:

- Определить структуру ассортимента и ценовое позиционирование

- Выявить товары-лидеры и аутсайдеры

- Проанализировать полноту карточек товаров

Выявленные проблемы:

- На Ozon: 7,207 товаров за 28 дней при обороте 3 млн руб. → средний чек 416 руб.

- На WB: 594 товаров при обороте 300 тыс. руб. → средний чек 500 руб.

- Разрыв в ассортименте: на Ozon представлено в 1,5 раза больше SKU

- Ценовое позиционирование: отсутствие единой стратегии между площадками

Рекомендации:

+ Провести ABC-анализ и оптимизировать ассортиментный портфель

+ Унифицировать ценовую политику между площадками

+ Разработать систему кросс-селлинга и апселлинга

Задачи анализа:

- Оценить эффективность моделей FBO/FBS

- Проанализировать показатели доставки и возвратов

Выявленные проблемы:

- Ozon: разрыв между заказами (3 млн руб.) и доставками (2,5 млн руб.) → 15% потерянных продаж

- Эффективность доставки: 84,8% (2,5 млн из 3 млн)

- Wildberries: высокий процент брака 0,7% при среднем по рынке 0,3-0,5%

Рекомендации:

+ Оптимизировать систему управления остатками

+ Внедрить мониторинг причин отмен заказов

+ Улучшить контроль качества упаковки

Задачи анализа:

- Оценить качество взаимодействия с покупателями

- Проанализировать репутацию магазинов

Выявленные проблемы:

- Wildberries: рейтинг 4,56 при 8,778 отзывах и 2,252 вопросах

- Ozon: рейтинг 4,7 (нет ответов на 2217 отзыва)

- Низкая активность ответов на отзывы и вопросы покупателей

Рекомендации:

+ Внедрить систему оперативного ответа на вопросы (в течение 2 часов)

+ Подключить программу стимулирования отзывов

+ Назначить ответственного за мониторинг репутации

Задачи анализа:

- Оценить эффективность рекламных активностей

- Проанализировать органическую видимость

Выявленные проблемы:

- Ozon: высокий ДРР 32,5% - 101,5%

- Низкая конверсия в заказы при высоком трафике

- Неиспользование инструментов брендирования (бренд-зона Ozon)

- Неиспользование многих инструментов продвижения и рекламы (Ozon и WB)

Рекомендации:

+ Запустить тестовые рекламные кампании с KPI по ROAS

+ Оптимизировать карточки товаров под поисковые запросы

+ Внедрить систему A/B тестирования заголовков и изображений

Задачи анализа:

- Оценить качество и глубину текущей аналитики

- Выявить пробелы в данных для принятия решений

Выявленные проблемы:

- Разрозненность данных между площадками

- Отсутствие единой системы мониторинга KPI

- Неанализируемые метрики: ДРР, выкуп и др.

Рекомендации:

+ Внедрить единую дашборд-систему для всех площадок

+ Настроить ежедневный мониторинг ключевых метрик

+ Разработать систему прогнозирования продаж

Задачи анализа:

- Проанализировать финансовые потоки и рентабельность

- Оценить эффективность интеграций между системами

Выявленные проблемы:

- Wildberries: проблемы с выводом средств ("Почему нельзя вывести?" и "Где мои деньги?")

- Отсутствие сквозной аналитики рентабельности по SKU

- Ручные процессы в управлении финансами

Рекомендации:

+ Внедрить систему автоматической сверки платежей

+ Настроить интеграцию CRM с финансовыми системами

+ Разработать модель юнит-экономики для каждого товара

Ключевые выводы по аналитике:

1. Главная проблема: разрозненность управления между площадками

2. Ключевая возможность: увеличение среднего чека через кросс-селлинг

3. Приоритетное направление: оптимизация ассортимента и ценовой политики

4. Технологический потенциал: автоматизация процессов аналитики и отчетности

Презентация аналитики:

⭐ Подготовили презентацию с 500+ скриншотами из ЛК

🚀 Провели 6-ти часовую конференцию с ответами на вопросы команды клиента

Ожидаемые результаты внедрения рекомендаций:

✅ Рост оборота на 35-45% за счет оптимизации ассортимента

✅ Увеличение маржинальности на 15-20% через ценовую политику

✅ Снижение операционных затрат на 25% за счет автоматизации

✅ Улучшение рейтинга до 4.8+ через работу с клиентским сервисом