Скрытые слабости сервисов аналитики для маркетплейсов. То, что не покажут в рекламе!

Пока готовил этот материал, как любой адекватный автор, я решил ознакомиться с информацией на портале об этих сервисах. К моему большому удивлению, все пишут исключительно о том, как замечательно с ними работать, сравнивают их друг с другом и составляют какие-то рейтинги (надеюсь, им за это заплатили). Однако никто не обсуждает реальные проблемы и недостатки, с которыми можно столкнуться. А мы обсудим!

В мире маркетплейсов, где всё постоянно меняется и за всеми процессами нужно следить, хочется упростить себе жизнь, поэтому и начали появляться множество сервисов аналитики. Каждый из них настойчиво утверждает, что без их «магических» инструментов ваши продажи, выручка и потенциальная прибыль окажутся под угрозой. С ними не совсем всё плохо, но есть неоспоримые моменты, которые невозможно не озвучить.

Первый недостаток – это неточность данных. Если вы работаете по схеме FBS и ваши конкуренты делают то же самое, инвестиции в подобные сервисы будут бесполезными. Далеко не все работают по схеме FBO, к примеру, большинство продавцов в категории DIY, мебели и автотоваров работают в основном по схеме FBS, так как у них обширный ассортимент крупногабаритных товаров.

Дело в том, что все аналитические сервисы воспринимают любые изменения остатков как «продажи». Если по схеме FBO это будут приближенные к реальности продажи, так как заказы списываются с реального остатка, который продавец отгрузил на склад маркетплейса, то по схеме FBS продавцы сами обновляют свои остатки.

Иногда продавцы могут завышать остатки, полагая, что это поможет продажам. Затем, когда товар практически заканчивается, они погружают реальные данные, поскольку за заказ на нулевой остаток придется платить штраф. Кроме того, многие компании просто автоматизируют этот процесс и продают не только на маркетплейсах.

Давайте рассмотрим логику сервиса аналитики на выдуманном примере:

Есть компания "Лунная Шина". Эта компания обновляет информацию о своих запасах на маркетплейсе один раз в день с помощью API или файла фид. У них есть два отдела: один отвечает за продажи на маркетплейсах, а другой - за оптовые продажи. Для учета данных они используют программу 1С. Предположим, что в 1С у них указано, что товар под названием "Шина для лесной повозки" имеется на складе в количестве 500 штук. В течение дня команда оптовых продаж реализовала 100 шин, а отдел маркетплейсов не продал ни одной. Когда они обновят информацию на маркетплейсе, количество оставшихся шин изменится с 500 до 400. Из-за этого аналитическая система покажет, что за день было продано 100 шин.

Это искажает реальную картину продаж. В результате становится трудно понять, насколько популярен товар, корректно сравнить его с конкурентами и выбрать подходящие ключевые слова для рекламы. Доверять таким данным очень рискованно, и это может привести к серьезным потерям для компании.

Кстати, не стоит исключать тот факт, что даже в категориях, где большинство продавцов используют схему FBO, есть и те, кто отгружает по FBS или комбинирует эти схемы. Следовательно, в таких категориях также могут быть неточные данные, но, по крайней мере, они будут приближены к реальности.

Однако лучше просто удалять из скачанного файла все позиции по схеме FBS. Кроме того, сервисы аналитики не учитывают процент выкупа. Игнорирование этого показателя может создать иллюзию более высокой общей продажной активности, чем есть на самом деле. Плюс ко всему, данные о продажах конкурентов можно получить самостоятельно, как в личном кабинете OZON, так и в Wildberries. Это займет больше времени, но в результате вы получите более точные цифры.

Будьте готовы к тому, что когда вы сообщите менеджеру сервиса аналитики об обнаружении расхождений в данных, он может сначала отрицать наличие проблемы. Это не всегда свидетельствует о недобросовестности; чаще всего это результат недостатка компетенций сотрудников. Затем он может предложить вам инструменты для оптимизации, такие как создание отчета по юнит-экономике, подключение автоответчика, автобиддера или репрайсинга (есть далеко не у всех) и еще много других потенциально полезных инструментов (тут нет сарказма).

Второй значительный недостаток заключается в том, что все сервисы аналитики в основном сосредоточены на Wildberries. Если вы представляете свои товары на нескольких платформах, таких как Яндекс.Маркет, Мегамаркет или Магнит.Маркет, то масштабы аналитических решений, доступных для Wildberries, сложно будет найти среди этих площадок. Причина такого фокуса на Wildberries заключается не столько в стремлении сервисов ориентироваться на платформу с наибольшим количеством продавцов, сколько в особенностях доступной документации API других маркетплейсов. Эта документация часто бывает менее обширной и предоставляет вполне ограниченные данные. Из-за этого аналитические компании вынуждены изобретать альтернативные решения, такие как ручная загрузка финансовых отчетов и другие обходные пути. Это создает иллюзию, что они могут работать со всеми крупными маркетплейсами, но на практике подходы, применяемые к другим платформам, гораздо менее эффективны. Таким образом, при выборе сервиса аналитики вам необходимо учитывать, что он будет в основном для Wildberries.

К тому же, стоит отметить, что никто не может дать вам гарантии стабильной работы и корректности данных. Если маркетплейс решит ограничить передачу определенных данных, то все построенные на этом аналитические решения могут оказаться под угрозой. Все сервисы живут и развиваются до тех пор, пока это допускается правилами платформ. Тем не менее, наблюдается тренд на облегчение работы для продавцов. С каждым днем появляется все больше методов, которые позволяют извлекать полезные данные и анализировать их более эффективно.

Третий недостаток – это просто крик души. Продажи у некоторых компаний ведутся очень агрессивно. Не дай бог вы оставите кому-то из них свой номер телефона – вам будут звонить постоянно, спрашивая, почему вы не хотите посмотреть их сервис. Вам будут говорить: "Как вы можете работать без сервиса? Вы кто такие – мамонты что ли? Вам он обязательно нужен!"

На демонстрациях покажут, что есть множество инструментов, а когда вы начнете тестировать, поймете, что половина из них является сырыми и неэффективными. В общем, коллеги и друзья, пожалуйста, не приставайте к людям, нам неловко отвечать на ваши вопросы. Если человеку действительно понадобится ваш продукт или услуга, он сразу же подтвердит свой интерес, либо выйдет на связь самостоятельно)))

А на последок оставлю пару непрошенных советов:

Прежде чем сделать платеж, протестируйте сервис и самостоятельно соберите фактическую юнит-экономику. Проанализируйте все затраты, включая рекламные расходы и штрафы, и убедитесь, что все данные корректно отображаются в сервисе. Не раз аналитические сервисы упускают важные детали, и вам могут понадобиться доработки с их стороны. Проверка корректности данных — важный шаг, так как ошибки встречаются довольно часто. Справедливости ради, практически все технические специалисты идут навстречу и стараются оперативно исправить ошибки. Но они все же присутствуют, и это всегда неприятно.

Я решил написать о главных недостатках этого рынка. Если у вас схема FBO и основная доля продаж на WB, то, вероятно, сервис аналитики облегчит вам жизнь. О сравнении различных сервисов написано много в интернете, но лучше всего выписать на бумаге, какие потребности вы хотите закрыть с помощью сервиса, назначить 10 встреч с лучшими представителями рынка и, как истинный ниндзя, пройтись по всем пунктам, чтобы выбрать наилучший инструмент. Ну а если вы продаете везде, да еще и по схеме FBS– то вероятно вам это не надо)

На этом прощаюсь с вами я – автор статьи и, по совместительству, ниндзя электронной коммерции. Желаю всем удачных проектов, суперпродаж и огромной прибыли! Кроме того, мне очень хочется, чтобы вы поделились своим опытом работы с подобными сервисами.