Кейс-пример: как работать с Товарной аналитикой?

Разберём на простом примере — как использовать раздел «Товарная аналитика»?

—

Дано:

—

Селлер имеет магазин на Озоне.

—

Цель:

—

Выявить наиболее проблемные товары за последний квартал.

—

Решение:

—

1. 1. Заходим в раздел «Товарная аналитика». Выбираем нужный магазин и период.
2. —

—

1. —
2. 2. Используя сортировку по столбцам, смотрим:
3. —
4. — по убыванию процента выкупа
5. —
6. — по убыванию расходов на МП
7. —
8. — по увеличению маржи и прибыли.
9. —
10. —

—

3. Сравниваем крайние показатели по средними по магазину (для сравнения можно пролистать таблицу вниз или выгрузить в эксель), находим отклонения:

—

1. У товара «Открытка» процент выкупа — 55%, ниже чем средний по магазину 76%.
2. —

—

1. —

Товар не относится к «высоковозвратным» категориям, кроме того, на магазине продаются и другие открытки, у которых этот показатель в пределах нормы.

—

Вывод: стоит внимательно посмотреть по нему отзывы и проверить партию на качество — возможен брак.

1. —
2. У товара «Футболка» прибыль меньше, чем у аналогичных товарах.
3. —

—

1. Сравниваем выручку — она в пределах нормы по сравнению с аналогичным товарам. Значит, дело не в низких продажах.
2. —
3. Смотрим по ней процент выкупа — он оказывается примерно равен аналогичным товарам. Значит, дело не в затратах на обратную логистику.
4. —
5. Тогда смотрим расходы — для данного товара они выше, чем у остальных.
6. —
7. Вывод: за счёт повышенных затрат на рекламу, которая «съела» часть прибыли.
8. —

💡Обратите внимание! Вы можете автоматизировать данный анализ с помощью ИИ.

—

Для этого:

—

1. 1. Перейдите по кнопке «Рекомендации от AI».
2. —

—

1. 2. Выберите нужный период, затем ниже — нужный магазин.
2. —
3. Искусственный интеллект проанализирует выбранные данные и подскажет, на какие товары и аспекты обратить внимание.
4. —