Маркетплейсы · E-commerce

BI для мультиканального товарного бизнеса
на маркетплейсах

Компания, которая продаёт товары через Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет, свела данные площадок и ERP-системы в единое хранилище и получила в Glarus BI ежедневно обновляемую юнит-экономику и оборачиваемость с детализацией до артикула и дня.

3 площадкиWildberries, Ozon и Яндекс Маркет в одной картине
+ ERPсебестоимость из учётной системы рядом с продажами
Ежедневноавтоматическое обновление с проверкой целостности данных
Артикул × деньдетализация юнит-экономики и оборачиваемости
0 ручных сводоквместо дней сборки таблиц из личных кабинетов
О клиенте и задаче

Три маркетплейса, ERP и ни одной единой цифры

Клиент — мультиканальный товарный бизнес: компания продаёт товары через несколько маркетплейсов — Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет.

Данные по заказам, финансам и остаткам были разрознены между личными кабинетами площадок и учётной ERP-системой. У каждой площадки свои форматы отчётов, свои комиссии, бонусы и удержания, а себестоимость живёт отдельно — в ERP.

Сборка единой картины по юнит-экономике и оборачиваемости товара занимала дни ручной работы, а актуальность цифр ничем не гарантировалась: решения по ценам и закупкам принимались по отчётам недельной давности.

Что изменилось

От ручных сводок — к ежедневной аналитике

Данные площадок и учётной системы собраны в одном месте и пересчитываются по правилам бизнеса автоматически.

Было
  • Заказы, финансы и остатки — в разных личных кабинетах площадок
  • Себестоимость — отдельно в ERP, сводится с продажами вручную
  • Сборка юнит-экономики и оборачиваемости занимала дни
  • Актуальность и корректность цифр ничем не гарантировались
Стало
  • Все площадки и ERP подключены к единому хранилищу данных
  • Ежедневная автоматическая загрузка с проверкой целостности на каждом шаге
  • Бонусы и комиссии площадок, себестоимость из ERP учтены по правилам клиента
  • Маржа по каждому товару и каналу продаж — до артикула и дня
Решение

Как мы это сделали

1

Хранилище данных

Спроектировали и развернули хранилище на инфраструктуре клиента — данные остаются в его контуре.

2

Подключение источников

Загрузили данные Wildberries, Ozon, Яндекс Маркета и учётной ERP-системы в единую модель.

3

Ежедневная обработка

Настроили автоматическую выгрузку и обработку данных с проверкой целостности на каждом шаге.

4

Дашборды в Glarus BI

Выстроили систему дашбордов под бизнес-правила клиента с детализацией до артикула и дня.

Что внутри

Ключевые отчёты

Расчёты повторяют бизнес-правила клиента: как он считает бонусы и комиссии площадок и какую себестоимость берёт из ERP.

«Юнит-экономика»

Выручка, комиссии и бонусы площадок, себестоимость из ERP и итоговая маржа — по каждому товару, каждому маркетплейсу и каждому дню. Видно, какие артикулы и каналы зарабатывают, а какие продаются в минус.

«Оборачиваемость»

Остатки и скорость продаж по артикулам и площадкам: сколько дней товар лежит на складе, где назревает дефицит, а где заморожены деньги. Основа для решений по закупкам и перераспределению.

Результат

Результат для бизнеса

Ежедневно обновляемая единая картина по продажам, себестоимости и марже на каждый товар по каждому каналу продаж — без ручной сборки таблиц.

Единая картина

Все площадки и себестоимость из ERP — в одной системе дашбордов.

Актуальные данные

Цифры обновляются каждый день, а не раз в неделю.

Доверие к цифрам

Проверка целостности на каждом шаге загрузки.

Быстрые решения

Оперативное управление ценообразованием и закупками.

Продаёте на маркетплейсах?

Подключим ваши площадки и учётную систему к Glarus BI и покажем юнит-экономику на ваших данных.