Как мы построили аналитику для селлеров, потому что не могли понять, куда уходит прибыль
Коротко о вводных: девять магазинов на Wildberries в нише товаров для дома и подарков, средний чек 900–1 400 ₽, плюс магазины на Ozon. Проблема, с которой мы начали, знакома любому селлеру: кабинет маркетплейса показывает продажи по дате заказа, финансовый отчёт — по кассовой неделе, а рекламный кабинет живёт своей жизнью. Свести это в прибыль по конкретному товару штатными средствами невозможно.
Сначала была таблица на несколько сотен строк, которая собиралась руками каждую неделю. Потом мы переписали её в сервис, который тянет данные по API маркетплейсов: заказы и выкупы, еженедельные финансовые отчёты со всеми удержаниями, рекламные расходы по каждой карточке, остатки по складам и товар в пути.
Что выяснилось на своих цифрах. Из миллиона выручки около 380 тысяч уходит маркетплейсу и на рекламу: комиссия категории, логистика туда и обратно по отказам, хранение, приёмка, эквайринг, штрафы. Самые неочевидные дыры — обратная логистика по невыкупленным заказам и хранение под «спящими» SKU, которые продаются раз в месяц, а платят за склад все тридцать дней.
Сейчас через сервис проходят обезличенные данные 19 магазинов и 2 600+ карточек товаров — это позволяет считать рыночные бенчмарки. По июлю 2026: средняя цена заказа из рекламы WB — 359 ₽, медианный ДРР — 6,1%, а у худшей четверти магазинов реклама съедает больше 13,8% выручки.
Часть инструментов мы держим открытыми и бесплатными — 18 калькуляторов для селлеров (комиссии, логистика, налоги, прибыль) и Excel-шаблоны юнит-экономики: iseller.pro/calculator. Регистрация для них не нужна.
Будет интересно обсудить с теми, кто тоже строит продукт из собственной боли: как вы решали вопрос «сначала для себя или сразу для рынка»?