Время на прочтение: 7 минут

Дата публикации: 01.10.2026

В e-commerce отдельные показатели редко дают полную картину. Рост продаж может быть связан с увеличением рекламы, выручка — сопровождаться падением маржи, а успешный товар — создавать проблемы из-за возвратов и логистики.

Поэтому аналитика должна связывать продажи, маркетинг и экономику товара. Тогда можно понять не только, что изменилось, но и за счет чего. Именно эту задачу решают BI и дашборды — они собирают разрозненные данные в единую модель и позволяют быстро перейти от общего результата к конкретному товару, каналу или проблемному показателю.

Неважно, где происходит продажа — на маркетплейсе, в собственном интернет-магазине, через социальные сети или сразу в нескольких каналах. В каждом случае бизнесу нужно понимать не только объем продаж, но и то, за счет чего формируется результат.

Одной выручки недостаточно. Товар может продаваться на миллион рублей и при этом приносить мало прибыли после учета себестоимости, комиссии, логистики, рекламы и возвратов.

Поэтому в аналитике полезно связывать несколько уровней:

• Продажи — заказы, количество проданных товаров, выручка, средняя цена и средний чек.
• Воронка — показы и переходы, просмотры карточки, добавления в корзину, заказы, конверсии и выкуп.
• Экономика — себестоимость, комиссии, логистика, рекламные расходы, прибыль и маржинальность.
• Ассортимент — продажи по SKU, категориям, брендам, цветам, размерам и другим характеристикам товара.
• Качество продаж — возвраты, отмены, процент выкупа и другие показатели, которые влияют на фактический результат.
• Маркетинг — источники трафика, расходы, заказы, выручка и эффективность каналов.

Набор показателей зависит от модели продаж. Для маркетплейсов особенно важны выкуп и комиссии, для собственного интернет-магазина — прохождение воронки и источники заказов, а для бизнеса, который работает сразу в нескольких каналах — сопоставление их продаж и экономики.

При этом важен не сам объем данных, а связь между показателями. Если заказы снизились, аналитика должна помочь понять причину — упал трафик, изменилась конверсия, выросла цена или товар оказался недоступен.

В e-commerce аналитика обычно уже есть. Если компания торгует на маркетплейсах, часть показателей доступна в личных кабинетах площадок. Отчеты могут формироваться в 1С, МойСклад или CRM. А отдельные расчеты, например, ABC-анализ, сводные таблицы и дополнительные показатели — храниться в Excel или других рабочих таблицах.

Проблема часто не в отсутствии данных, а в том, как устроена работа с ними.

Чтобы подготовить очередной еженедельный отчет, сотруднику приходится открыть несколько систем, выгрузить данные за нужный период, привести их к единому виду, перенести в таблицы, проверить формулы и самостоятельно свести результаты. Если каналов продаж и товаров становится больше, такой процесс постепенно превращается в отдельную регулярную задачу.

При ручной сборке возникает и другой риск — расхождение данных. В одном отчете можно выбрать другую дату, забыть про фильтр или взять показатель с учетом другой логики расчета. В результате цифра из одной системы уже не совпадает с той, которую перенесли в сводную таблицу. Ошибка может остаться незамеченной и попасть в отчет, на основании которого принимается управленческое решение.

Есть и стоимость самой работы. Если на сбор и проверку отчета уходит несколько часов каждую неделю, за месяц набегают дни, которые сотрудник тратит не на анализ бизнеса, а на подготовку данных. С ростом ассортимента и количества каналов ручная сборка может занимать еще больше времени.

BI позволяет перенести эту работу из ручного процесса в единую систему аналитики. Данные из разных источников объединяются по заданным правилам, а дашборд автоматически пересчитывает показатели при выборе периода, канала, категории или конкретного товара.

При этом BI имеет смысл строить не вокруг набора графиков, а вокруг задач бизнеса. Например, вопрос «почему выросла выручка, но снизилась прибыль?» потребует связать продажи с ценой, себестоимостью, рекламными расходами, комиссиями и логистикой. От того, какие вопросы нужно решать регулярно, и должна зависеть структура дашборда.

Автоматизируем сбор данных и освободим команду от ручной аналитики

Сотрудники тратят часы на отчеты?

Хороший дашборд позволяет двигаться от результата к причине:
общий показатель → отклонение → разрез → конкретный товар или канал.

На первом уровне руководителю достаточно видеть ключевые показатели бизнеса и их динамику.

Здесь одновременно отображаются продажи, средняя цена, маржа, реклама и оборачиваемость. Это позволяет не только увидеть изменение показателя, но и сопоставить его с другими факторами.

Следующий уровень — аналитика товаров.

Такой отчет показывает, сколько пользователей пришло в карточку, сколько добавило товар в корзину, сколько заказало, какова конверсия и выручка. Это помогает найти конкретные SKU, на которых возникает проблема.

Например, высокий трафик при низкой конверсии — повод проверять карточку, цену или предложение. Хорошая конверсия при небольшом количестве просмотров указывает уже на другую задачу — привлечение трафика.

Покажем демо-дашборд и расскажем, как это работает на практике

Один дашборд вместо десятков отчетов

В e-commerce важна экономика каждой позиции. Для этого можно использовать ABC/XYZ-анализ.

Здесь важно смотреть не только на количество посетителей, но и на то, сколько продаж и выручки они в итоге принесли.

Канал с большим трафиком не обязательно дает больше денег. Поэтому рекламные расходы стоит связывать с заказами, выручкой и, если данные позволяют, прибылью.

Для интернет-магазина отдельный уровень — анализ источников привлечения.

Такие разрезы помогают принимать решения по ассортименту и закупкам. При этом популярность характеристики лучше оценивать вместе с маржой, возвратами и остатками.

Высокий процент возвратов может сильно менять экономику товара. Поэтому полезно смотреть не только количество возвращенных единиц, но и их долю относительно продаж и выручки.

Еще один полезный уровень — характеристики товара. Например, можно сравнить выручку по цветам и размерам.

ABC показывает вклад товара в продажи, XYZ — стабильность спроса. Вместе эти показатели помогают понять, какие позиции требуют постоянного контроля, а какие дают небольшой и нестабильный вклад.

Отдельно стоит анализировать возвраты.

Многие компании при планировании BI начинают с выбора системы. Но сначала стоит разобраться с текущей аналитикой и отчетностью, определить задачи бизнеса, приоритетные показатели и требования к будущей системе. Важно учитывать не только то, что нужно сейчас, но и планы развития, чтобы решение не пришлось менять по мере роста бизнеса.

BI-проекты внедряются постепенно. От начала работы до первого дашборда обычно проходит около месяца, а дальше система развивается поэтапно. Поэтому сначала имеет смысл вынести в работу показатели, которые наиболее важны для принятия решений, а уже затем расширять аналитику.
Например, мы внедрили BI более чем в 127 проектах и всегда начинаем с консультации и брифинга. Затем проводим бесплатный аудит текущей аналитики и систем, формируем техническое задание и согласовываем его с заказчиком. После этого разворачиваем базу данных, настраиваем интеграции, логику показателей, пишем необходимые скрипты и собираем отчеты.

При этом мы помогаем подобрать систему под конкретные задачи бизнеса, а не подстраивать задачи под возможности выбранного решения.

Мы уже реализовали более 127 проектов по настройке BI-аналитики под разные задачи. Проведём бесплатную консультацию и аудит ваших процессов, чтобы предложить оптимальное решение именно для вас.
Запишитесь на бесплатную консультацию, и мы поможем сделать аналитику вашего бизнеса прозрачной и эффективной.