Задача
Продажи растут, а денег больше не становится. Часть артикулов после комиссий, логистики, хранения, возвратов и рекламы работает в минус, но в отчёте площадки этого не видно.
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
- Заказы, отчёт о реализации, тарифы площадок, рекламные расходы и себестоимость проходят через модели dbt в одну витрину
mart_unit_economics. - Расход кампании распределяется по артикулам, возвраты относятся к неделе продажи.
- Тесты dbt: одна строка на SKU×неделю, нет пустых себестоимостей, расходы в витрине сходятся с отчётом площадки до рубля.
- Одно определение «маржи после рекламы» — финансы и маркетинг считают одинаково.
- Еженедельная сводка в Telegram с новыми минусовыми SKU; решения по ним ведутся в журнале с маржой до и после.
Инструменты
PostgreSQL, dbt, Python, Metabase.
Стек подбираем под ваши системы: тот же подход работает в Power BI, DataLens, Google Sheets или Excel.
Результат
Минусовые артикулы видны каждую неделю. У финансов и маркетинга одна формула маржи, а решения по каждому SKU записаны и проверяются по марже до и после.
Эффект — убыток выведенных SKU до решения минус маржа, которую они приносили соседям. Формула — по кнопке «Как посчитано».
Демо
Что в демо
- 1 200 SKU, две площадки, 26 недель. Тарифы по структуре похожи на настоящие, значения условные.
- Около 15% артикулов сделаны убыточными нарочно — тяжёлая логистика, дорогая реклама, — чтобы дашборду было что находить.
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.
