Сложности селлеров при оценке продаж на маркетплейсах и методы их решения

Чтобы понять, насколько динамично развиваются маркетплейсы в России, можно проанализировать статистические данные, опубликованные агентством Data Insight. В результате проведенных маркетинговых исследований представителям компании удалось выяснить, что в 2023 году число заказов на маркетплейсах достигло 4,076 млрд штук. При этом, общее количество заказов во всем сегменте eCommerce за этот же период составило 5,142 млн штук.

Доля рынка маркетплейсов на отечественном рынке в 2021 году составляла 39,7% от общего числа онлайн-продаж, а в 2022 году она увеличилась до 47,9%. Эксперты АКИТ прогнозируют, что в 2024 году доля маркетплейсов вырастет до 54%.

В 2023 году объем онлайн-продаж существенно повысился в российских регионах. Эта тенденция связана с тем, что на рынке выросло количество региональных игроков, а также значительно расширилась зона присутствия крупных маркетплейсов. Доля Wildberries и Ozon к концу 2023 года повысилась с 67% до 76%. На третьем месте оказался «Яндекс.Маркет». Четвертую строчку в рейтинге самых востребованных маркетплейсов удалось занять «МегаМаркету».

Ритейлеры также стали использовать маркетплейсы для быстрой реализации текущего ассортимента товаров. Таким образом торговая площадка партнера оказалась дополнительным каналом продаж. Некоторые представители ритейла через онлайн-сервисы начали продавать ограниченный ассортимент продукции. Это позволило им беспроблемно реализовывать товары из прошлых коллекций, которые выставлять в торговых точках уже нерентабельно.

Также необходимо отметить, что к 2023 году появилось более 100 различных нишевых маркетплейсов, прибыльность которых превышает 591 млрд. рублей. Нишевой маркетплейс – это торговая площадка, реализующая товары из одной категории, или та, которая создана для привлечения определенной аудитории. К подобному типу площадок можно отнести такие интернет-магазины, как «Ситилинк», «Спортмастер», «Аптека 003» и многие другие.

В эту категорию также включают узконаправленных продавцов, использующих маркетплейсы в качестве эффективных инструментов развития онлайн-торговли. От обычных интернет-магазинов они отличаются тем, что при организации бизнес-процессов подключаются сторонние производители и продавцы с собственной налаженной логистикой. Они предпочитают использовать стратегию омниканальных продаж, которая позволяет успешно оптимизировать маркетинговые активности и расширять ассортимент реализуемых товаров.

Маркетплейсы, созданные на базе известных интернет-магазинов («Детский мир», Lamoda и т.п.), способны обеспечить бесшовный клиентский путь по всем каналам продаж.

Продавцы, реализующие различные товары через Ozon, Wildberries, «Яндекс.Маркет» или другой крупный маркетплейс, могут пользоваться бесплатной встроенной аналитикой. Удобные сервисы, доступные в личном кабинете, позволяют отслеживать динамику оборачиваемости, остатки товаров на складе, а также получать сведения о количестве возвратов и оплаченных заказов. Своевременно анализируя эти показатели, можно свести к минимуму вероятность блокировки и определить какие меры необходимы для повышения рентабельности продаж.

Однако функционал встроенных инструментов в маркетплейсах ограничен. Чтобы вывести товар в топ-выдачи, необходимо анализировать работу конкурентов. Для этого необходимо использовать эффективные внешние сервисы (MPStats, SellerFox, MarketVision, «Маяк» и т.п.).

При выборе дополнительного сервиса необходимо учитывать наличие функций, позволяющих добиться поставленных задач. Сервис должен обеспечить получение информации о продажах конкурентов, динамике в выбранной нише, трендах и наиболее востребованных товарах. Большую пользу приносят также полезные подсказки по SEO.

Развитие крупного ритейла за последние годы позволило ему выбиться в лидеры по цифровизации бизнеса. Ритейлеры успешно внедряют цифровые платформы для ведения бизнес-аналитики, а также используют специальные корпоративные хранилища данных, например, Data Warehouse. С помощью DWH им удается консолидировать весь объем наиболее значимой бизнес-информации, используемой для отчетности, а также визуализации в BI.

При проведении многомерного анализа развития бизнес-проекта, нельзя обойтись без анализирования результатов торговли на маркетплейсах. Основного учета розничных и онлайн-продаж недостаточно. Для создания стратегии развития необходимо знать:

• точный объем заказов на маркетплейсах;

• процент выкупов;

• число возвратов;

• объем средств, затраченных на логистику;

• результаты сравнения с конкурентами.

Сбор всех данных для проведения анализа осуществляется напрямую из личных кабинетов маркетплейсов при помощи API-ключей. Также для этой цели нередко используются специальные аналитические сервисы. Однако при выгрузке данных, полученных с помощью таких программ, нередко возникают проблемы с качеством.

Продажи любых товаров на маркетплейсах осуществляются по двум схемам:

• FBO (Fulfillment by Operator);

• FBS (Fulfillment by Seller).

Продавцы, использующие схему FBO, реализуют товар, который хранится на складе маркетплейса. У таких участников рынка есть возможность постоянно получать точные данные для анализа.  

Предприниматели, отправляющие товар покупателям с собственного склада или пользующиеся услугами партнера, занимающегося отгрузкой, получают статистические данные с помощью FBS-сервисов, где имеются встроенные боты. Виртуальные роботы каждый день парсят информацию об остатках продукции из карточек. Объем продаж определяется путем высчитывания разницы между количеством оставшегося товара по дням. Полученный результат не всегда отражает текущую ситуацию, поскольку боты не имеют возможности учесть все каналы продаж.

Приведем пример. Утром в карточке Wildberries было отмечено 600 единиц товара. За день было продано клиентам маркетплейса 200 товаров, а еще 150 единиц реализовано оптовому покупателю с собственного склада продавца. В результате остатки снижаются до 250 единиц. В этот момент бот зачисляет всю разницу к объему продаж на маркетплейсе. Откорректировать каким-либо образом эту неточность невозможно, поскольку продавцы, использующие FBS, указывают только общее число товаров на складе.

Многие специалисты компании «Кипу», оказывающей консалтинговые услуги, связанные с использованием внешних и внутренних данных, столкнулись с серьезной проблемой. Ей оказалась непрозрачная логика формирования различных отчетов в онлайн-сервисах. Она зачастую приводит к искажению результатов финансовой отчетности.  

Во время работы с проектом крупной компании-ритейлера, которая торгует не только в розницу и онлайн, но и на маркетплейсах, возникла необходимость выгрузить данные из аналитического сервиса в DWH. При выгрузке эксперты-аналитики проверяли информацию, полученную из всех источников, и обнаружили, что логика формирования отчетов по периодам оказалась неочевидной.

При анализировании результатов торговли за месяц, сумма продаж на выбранную дату отличалась на 10% от той, которая получилась при анализе более короткого периода, включающего эту же дату. После обращения в поддержку сервиса было получено объяснение логики формирования данных. Оказалось, что если товар находился в категории хоть один в течение выбранного периода, то информация о нем будет сохраняться на протяжении всего периода отчёта.

При данном подходе к аналитике невозможно полностью избежать ошибок, которые связаны с человеческим фактором. Если товар случайно добавят в неправильную категорию, а потом исправят ошибку, информация в отчетности будет отображаться некорректно. Ситуация осложняется тем, что неверная логика присутствует практически во всех видах отчетах. При этом, некоторые показатели все же отображаются правильно.

Для того чтобы свести к минимуму вероятность появления ошибки, эксперты Кипу разработали специальный регламент выгрузки данных из выбранного сервиса аналитики маркетплейсов. В нем зафиксировали периоды выгрузки по конкретным задачам, определенным показателям и категориям в зависимости от того, присутствует ли непрозрачная логика в отчетах или нет.

После проведения синхронизации по процессам выгрузки удалось получить максимально точные данные по всем продажам на маркетплейсах и составить точную картину, используя ключевые бизнес-показатели. Это помогло осуществить дальнейшее прогнозирование спроса и разработать принципиально новые стратегии продаж.

Как показывает практика, при работе с проектами по цифровизации ритейла, важно оперативно реагировать на изменения спроса, а также вовремя производить корректировку деятельности компании. Для того чтобы привести к единой упорядоченной структуре разрозненные данные в розничной торговле, необходимо внедрять корпоративные хранилища. На их основе можно строить отчетность для большого количества филиалов и таких функциональных областей, как маркетинг, топ-менеджмент, продажи и закупки.

Фундаментом для большинства систем бизнес-анализа является DWH. С его помощью можно достаточно быстро визуализировать большие объемы данных и делать их более понятными для обычных бизнес-пользователей. Если отчеты будут составлены корректно, специалисты смогут их использовать для эффективной оценки маржинальности торговых точек, а также продаж офлайн, онлайн и на маркетплейсах. Благодаря им будет доступен анализ товарного ассортимента и оптимизация запустившихся маркетинговых проектов.