BI-аналитика в e-commerce: какие показатели выводить на дашборды

В e-commerce отдельные показатели редко дают полную картину. Продажи могут расти вместе с рекламными расходами, выручка — с падением маржи, а успешный товар — создавать проблемы из-за возвратов и логистики.

Поэтому аналитика должна связывать продажи, маркетинг и экономику товара. BI и дашборды собирают данные из разных источников в единую модель и позволяют быстро перейти от общего результата к конкретному товару, каналу или проблемному показателю.

Неважно, где происходят продажи — на маркетплейсе, в собственном интернет-магазине, через социальные сети или сразу в нескольких каналах. Бизнесу важно понимать не только объем продаж, но и за счет чего он формируется.

В аналитике обычно связывают:

Главное здесь не количество показателей, а связь между ними. Если заказы снизились, аналитика должна помочь понять причину — упал трафик, изменилась конверсия, выросла цена или товар оказался недоступен.

Аналитика у бизнеса обычно уже есть. Данные находятся в личных кабинетах маркетплейсов, 1С, МойСклад, CRM, Excel и других системах.

Проблема начинается, когда для каждого отчета приходится открывать несколько систем, выгружать данные, переносить их в таблицы и вручную сводить результаты. При росте ассортимента и количества каналов такая работа занимает все больше времени.

Есть и риск ошибок. Другой период, забытый фильтр или различия в логике расчета могут привести к тому, что одна и та же цифра в разных отчетах будет отличаться. Такая ошибка способна повлиять и на управленческое решение.

BI-аналитика объединяет данные по заданным правилам и автоматизирует расчет показателей. В результате руководитель может выбрать период, канал, категорию или товар и сразу увидеть нужные разрезы.

Хороший дашборд позволяет двигаться от результата к причине:

общий показатель → отклонение → разрез → конкретный товар или канал.

На первом уровне можно видеть продажи, среднюю цену, маржу, рекламу и оборачиваемость.

Следующий уровень — аналитика конкретных товаров.

Здесь можно сопоставить просмотры карточки, добавления в корзину, заказы, конверсию и выручку. Например, высокий трафик при низкой конверсии указывает на необходимость проверить карточку, цену или предложение.

Для оценки ассортимента используется ABC/XYZ-анализ. ABC показывает вклад товара в продажи, XYZ — стабильность спроса.

Отдельно стоит смотреть возвраты. Высокая доля возвратов способна заметно изменить экономику товара, поэтому важно учитывать их не только в количестве, но и относительно продаж и выручки.

Полезны и разрезы по характеристикам товара — например, по цветам и размерам.

Такая аналитика помогает принимать решения по ассортименту и закупкам, особенно если сопоставлять популярность характеристик с маржой, возвратами и остатками.

Для интернет-магазина важно связать маркетинг с продажами. Недостаточно знать, сколько посетителей привел канал — нужно понимать, сколько заказов и выручки он принес.