Задача
Реклама идёт в трёх кабинетах, ДРР сводят вручную раз в месяц, и кампании, которые съедают маржу, работают неделями.
Демо-стенд
ДЕМО · условные данныеДемо используют условные данные: компании и цифры выдуманы, методы настоящие. Фильтры и кнопки работают в браузере, данные никуда не отправляются.
Загружаем демо…
Как сделали
- DAG в Airflow: статистика Ozon, WB и Директа → нормализация → привязка кампаний к артикулам → расчёт ДРР → алерт. При ошибках API — повторы.
- Кампании на несколько артикулов делятся по таблице сопоставления.
- У каждого артикула свой порог: ДРР безубыточности = маржа до рекламы / цена.
- WB отдаёт статистику с опозданием — пайплайн дожидается её и пересчитывает прошлые дни.
- Алерт в Telegram: сколько кампаний и сколько дней выше порога, сколько на них ушло.
Инструменты
Python, pandas, Airflow, PostgreSQL, DataLens.
Стек подбираем под ваши системы: тот же подход работает в Power BI, DataLens, Google Sheets или Excel.
Результат
Утром — список кампаний выше порога безубыточности по каждому артикулу и каналу. Решение отключать или оставить остаётся за человеком, но принимается по цифрам.
Эффект — доля расхода в неокупаемых кампаниях до и после правила × месячный бюджет. Часть таких кампаний работает на охват, поэтому решение остаётся за человеком.
Демо
Что в демо
- 300 артикулов, три канала, 120 дней; часть кампаний нарочно работает выше порога.
- В середине периода включается правило отключения — на графике виден перелом.
Нужно так же на ваших данных?
Покажем, как это ляжет на ваши источники: 1С, Excel, CRM, кабинеты WB и Ozon, реклама. Доступ к данным — после NDA и только на чтение.
Стоимость и срок зависят от числа источников, экранов и показателей, качества данных и частоты обновления. Точную оценку даём после короткого созвона и согласуем до начала работ.
Сайт не принимает файлы: выгрузку передаёте после NDA.
