Управляемая прибыль на Ozon,
а не просто цифры в кабинете
а не просто цифры в кабинете
Почему у вас есть продажи на Ozon, но нет прибыли?
Вы продаёте, но не понимаете — зарабатываете или теряете деньги?
Превращаю разрозненные показатели
в УПРАВЛЕНЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ
и показываю, где вы теряете деньги
и как это исправить
Вы продаёте, но не понимаете — зарабатываете или теряете деньги?
Превращаю разрозненные показатели
в УПРАВЛЕНЧЕСКУЮ МОДЕЛЬ
и показываю, где вы теряете деньги
и как это исправить
- Полная юнит-экономика с учётом всех затратпокажу, какие товары зарабатывают, а какие продаются в минус
- Выявление скрытых потерьразберу комиссии, логистику, рекламу, хранение и скидки
- Сценарии роста и оптимизациидам конкретные решения: что менять в цене, ассортименте и продвижении
Нужно продавцам, у которых уже есть продажи, но нет ясной картины прибыли.
Обо мне
Я — практик e-commerce с более чем 20-летним опытом в продажах и управлении бизнесом и более 2 лет специализируюсь на аналитике маркетплейсов.
Работаю с Ozon, Wildberries и Яндекс Маркет: собираю управленческую аналитику, считаю юнит-экономику и помогаю находить точки роста в действующих кабинетах.
Моя задача — не просто показать цифры, а выявить, где бизнес теряет деньги, и предложить конкретные решения для роста прибыли.
Умею и люблю работать с данными: перевожу сложные процессы в понятные метрики и помогаю увидеть реальную картину бизнеса.
Помогаю находить точки роста и снижать издержки, предлагая нестандартные решения и адаптируя успешные практики под конкретные задачи.
Результат моей работы — рост маржинальности, снижение доли убыточных SKU и повышение управляемости бизнеса.
Работаю как с отдельными кабинетами, так и с проектами, где требуется консолидация данных по нескольким юридическим лицам и каналам продаж.
Работаю с Ozon, Wildberries и Яндекс Маркет: собираю управленческую аналитику, считаю юнит-экономику и помогаю находить точки роста в действующих кабинетах.
Моя задача — не просто показать цифры, а выявить, где бизнес теряет деньги, и предложить конкретные решения для роста прибыли.
Умею и люблю работать с данными: перевожу сложные процессы в понятные метрики и помогаю увидеть реальную картину бизнеса.
Помогаю находить точки роста и снижать издержки, предлагая нестандартные решения и адаптируя успешные практики под конкретные задачи.
Результат моей работы — рост маржинальности, снижение доли убыточных SKU и повышение управляемости бизнеса.
Работаю как с отдельными кабинетами, так и с проектами, где требуется консолидация данных по нескольким юридическим лицам и каналам продаж.
- 20+ лет в продажах и управлении бизнесом
- 2+ года в аналитике маркетплейсов
- Ozon / Wildberries / Яндекс Маркет
- Юнит-экономика, маржинальность, управленческая аналитика
Узнаёте свою ситуацию?
В кабинете маркетплейса много цифр,
но они не всегда отвечают на главный вопрос:
бизнес зарабатывает или просто делает оборот?
но они не всегда отвечают на главный вопрос:
бизнес зарабатывает или просто делает оборот?
-
Есть продажи, но нет прибылиОборот растёт, но деньги “не остаются” — непонятно, где потери
Решение:
Собираю модель затрат и показываю реальные источники убытков
Покажу, какие расходы съедают маржу - Растёт оборот, падает маржаИз-за комиссий, логистики и скидок прибыль снижается
Решение:
Пересчитываю юнит-экономику и нахожу точки оптимизации
Найду, где рост продаж превращается в убыток - Непонятно, какие товары зарабатываютПо отчётам всё выглядит нормально, но прибыль искажается
Решение:
Считаю маржу по каждому SKU с учётом всех затрат
Разделю ассортимент на прибыльные, пограничные и убыточные SKU
- Неясно, как менять ценуЕсть риск потерять продажи или прибыль
Решение:
Моделирую сценарии и показываю безопасные изменения
Рассчитаю минимально допустимую цену и безопасный диапазон скидок - “В кабинете всё есть, но решений нет”Показатели есть, но они не связаны между собой
Решение:
Объединяю данные в единую модель и даю понятные выводы
Свяжу разрозненные показатели в управленческую модель
Почему данных в кабинете
недостаточно для принятия решений
недостаточно для принятия решений
Большинство проблем в кабинетах не видно напрямую —
они проявляются только при сборе полной модели прибыли.
Маркетплейсы показывают показатели по отдельности.
Но прибыль формируется на их пересечении —
и именно это чаще всего остаётся “за кадром”.
Например, товар может хорошо продаваться,
но после комиссии, логистики, возвратов, скидок и себестоимости давать отрицательную маржу.
В стандартных отчётах это часто не видно сразу.
они проявляются только при сборе полной модели прибыли.
Маркетплейсы показывают показатели по отдельности.
Но прибыль формируется на их пересечении —
и именно это чаще всего остаётся “за кадром”.
Например, товар может хорошо продаваться,
но после комиссии, логистики, возвратов, скидок и себестоимости давать отрицательную маржу.
В стандартных отчётах это часто не видно сразу.
В кабинете вы видите:
— выручку, комиссии, логистику — отдельно
— отчёты по продажам и остаткам
— динамику показателей
Но:
— нет полной картины маржинальности по SKU
— не учитывается влияние возвратов и скидок в связке
— сложно понять, где именно бизнес теряет деньги
— выручку, комиссии, логистику — отдельно
— отчёты по продажам и остаткам
— динамику показателей
Но:
— нет полной картины маржинальности по SKU
— не учитывается влияние возвратов и скидок в связке
— сложно понять, где именно бизнес теряет деньги
Я собираю управленческую модель, где:
— все показатели связаны между собой
— считается реальная прибыль по каждому товару
— видны точки потерь и роста
В результате:
— понятно, какие товары зарабатывают, а какие — нет
— видно, где уходят деньги
— есть конкретные решения, что менять
— все показатели связаны между собой
— считается реальная прибыль по каждому товару
— видны точки потерь и роста
В результате:
— понятно, какие товары зарабатывают, а какие — нет
— видно, где уходят деньги
— есть конкретные решения, что менять
Ключевая проблема — не в отсутствии данных,
а в том, что они не связаны между собой.
Именно это и приводит к решениям “вслепую”.
Чтобы принимать решения на основе данных,
их нужно сначала собрать в единую модель —
именно с этого начинается работа.
а в том, что они не связаны между собой.
Именно это и приводит к решениям “вслепую”.
Чтобы принимать решения на основе данных,
их нужно сначала собрать в единую модель —
именно с этого начинается работа.
Как проходит работа
Важно: разбор — это не “посмотреть кабинет на созвоне”.
Сначала я собираю модель, иначе невозможно
точно увидеть, где теряются деньги.
Сначала я собираю модель, иначе невозможно
точно увидеть, где теряются деньги.
Сбор и подготовка данных
Анализирую ваш кабинет, выгружаю данные и собираю единую модель: продажи, комиссии, логистика, возвраты, скидки.
Построение аналитической модели
Связываю все показатели между собой и считаю реальную маржинальность по товарам и категориям.
Разбор и выводы
На онлайн-встрече показываю не просто цифры, а выводы: где убыточные SKU, какие расходы критичны, что менять в цене, рекламе, остатках и ассортименте.
Передача инструмента
Передаю таблицу с готовой аналитикой по вашему кабинету, чтобы вы могли дальше самостоятельно контролировать показатели.
Финальный результат — не файл ради файла, а рабочий инструмент для контроля прибыли.
Финальный результат — не файл ради файла, а рабочий инструмент для контроля прибыли.
Разбор — это не просмотр кабинета “в моменте”,
а результат предварительной аналитики и сборки модели.
Вы получаете не просто таблицу,
а инструмент для принятия решений и контроля прибыли.
а результат предварительной аналитики и сборки модели.
Вы получаете не просто таблицу,
а инструмент для принятия решений и контроля прибыли.
Результат:
понятная модель бизнеса и конкретные решения
понятная модель бизнеса и конкретные решения
- 1. Модель прибыли по SKUВидно, какие товары прибыльные, какие пограничные, а какие продаются в минус
👉 становится понятно, какие товары зарабатывают, а какие — нет - 2. Конкретные решенияЧто изменить в цене, скидках, рекламе, логистике, остатках и ассортименте
👉 у вас появляется чёткий план действий - 3. Таблица для контроляИнструмент остаётся у вас: можно отслеживать показатели и принимать взвешанные решения
👉 вы больше не зависите от “ощущений” и догадок
Главное — вы начинаете видеть бизнес в цифрах: где деньги зарабатываются, а где теряются
Становится понятно, что делать дальше:
— поднять или пересчитать цены
— убрать убыточные SKU из продвижения
— ограничить участие в акциях
— перераспределить рекламный бюджет
— скорректировать поставки и остатки
— сфокусироваться на прибыльных товарах
— поднять или пересчитать цены
— убрать убыточные SKU из продвижения
— ограничить участие в акциях
— перераспределить рекламный бюджет
— скорректировать поставки и остатки
— сфокусироваться на прибыльных товарах
Стоимость и формат работы
Вы платите за аналитику, выводы и решения.
Таблица — это инструмент, который передаётся после разбора.
Работа проходит в несколько этапов:
Вы платите за аналитику, выводы и решения.
Таблица — это инструмент, который передаётся после разбора.
Работа проходит в несколько этапов:
-
- Подготовка аналитики
Сбор данных и построение модели (2–3 дня) - 2. Разбор и решенияОнлайн-разбор 60–90 минут
- 3. Аналитическое сопровождениеСопровождение — это не консультации, а регулярный контроль бизнеса в цифрах
* Обсудить объем сопровождения и подобрать удобный тариф можно дополнительно
Что входит:
— сбор данных и построение модели прибыли
— расчёт маржинальности и юнит-экономики
— поиск убыточных SKU и скрытых затрат
— рекомендации по цене, ассортименту, рекламе и остаткам
— таблица для дальнейшего контроля
— сбор данных и построение модели прибыли
— расчёт маржинальности и юнит-экономики
— поиск убыточных SKU и скрытых затрат
— рекомендации по цене, ассортименту, рекламе и остаткам
— таблица для дальнейшего контроля
Стоимость Аналитика + разбор кабинета: 10 000 ₽
Как происходит оплата
50% — перед началом работы
50% — после разбора
Таблица передаётся после полной оплаты
Гарантии
Если по итогам разбора вы не увидите практической ценности,
я доработаю материал или верну оплату
Вы сначала видите выводы и понимаете, что делать,
и только потом используете инструмент для работы
50% — перед началом работы
50% — после разбора
Таблица передаётся после полной оплаты
Гарантии
Если по итогам разбора вы не увидите практической ценности,
я доработаю материал или верну оплату
Вы сначала видите выводы и понимаете, что делать,
и только потом используете инструмент для работы
Мое портфолио
Реальные примеры: где теряются деньги и как это исправить
Реальные примеры: где теряются деньги и как это исправить
1
Оборот 9,6 млн ₽, а прибыль — в минус
Проблема:
продажи были стабильными, но бизнес работал в ноль или в минус.
Что нашли:
затраты маркетплейса превышали 60–70% от выручки: комиссия ~43%, логистика ~14%, реклама до 7–8%.
Решение:
пересчитали юнит-экономику, скорректировали цену, рекламу и фокус по ассортименту.
Результат:
прибыль стала положительной, рентабельность выросла до 4,5%, маржинальная прибыль увеличилась более чем в 2 раза.
2
Продажи есть, но часть SKU генерирует убыток
Проблема:
товары продавались, но прибыль не соответствовала обороту.
Что нашли:
отдельные SKU имели рентабельность –46%, –45% и даже –192%.
Решение:
выделили убыточные, пограничные и прибыльные позиции.
товары продавались, но прибыль не соответствовала обороту.
Что нашли:
отдельные SKU имели рентабельность –46%, –45% и даже –192%.
Решение:
выделили убыточные, пограничные и прибыльные позиции.
Результат:
ассортимент стал управляемым: стало понятно, что продвигать, что пересчитать, а что ограничить.
3
Скидки увеличивали продажи, но съедали прибыль
Проблема:
клиент участвовал в акциях, но товары уходили в минус.
Что нашли:
при цене 1 400 ₽ и скидке до 1 250 ₽ товар давал убыток –100 ₽ и рентабельность –8%.
Решение:
рассчитали минимально допустимую цену и безопасный диапазон скидок.
Результат:
появилась ценовая стратегия: где можно участвовать в акциях, а где продажа убыточна.
4
Склад съедал почти 200 000 ₽ в месяц
Проблема:
большой остаток на FBO не был связан с продажами и расходами на хранение.
Что нашли:
8 956 единиц остатка, расходы за 28 дней ~188 000 ₽, прогноз до ~197 000 ₽ в месяц.
Решение:
выделили дорогие SKU, товары без движения и избыточные остатки.
большой остаток на FBO не был связан с продажами и расходами на хранение.
Что нашли:
8 956 единиц остатка, расходы за 28 дней ~188 000 ₽, прогноз до ~197 000 ₽ в месяц.
Решение:
выделили дорогие SKU, товары без движения и избыточные остатки.
Результат:
появилась модель контроля хранения и поставок.
5
В категории 732 млн ₽ оборота,
но спрос распределён по разным сегментам
но спрос распределён по разным сегментам
Проблема:
клиент видел категорию “Сумки” как единый рынок и не понимал, с кем конкурирует.
Что нашли:
категория даёт 732,6 млн ₽ оборота и 647 491 заказ за 28 дней, но внутри есть дешёвый массовый сегмент и более дорогие бренды с другой логикой продаж.
Решение:
разделили рынок на массовый, средний и премиальный сегменты.
клиент видел категорию “Сумки” как единый рынок и не понимал, с кем конкурирует.
Что нашли:
категория даёт 732,6 млн ₽ оборота и 647 491 заказ за 28 дней, но внутри есть дешёвый массовый сегмент и более дорогие бренды с другой логикой продаж.
Решение:
разделили рынок на массовый, средний и премиальный сегменты.
Результат:
клиент получил карту рынка: где есть спрос, с кем конкурировать и в какой ценовой зоне развиваться.
Чтобы посмотреть больше моих работ, заходите и подписывайтесь на мои соцсети
Свяжитесь со мной
Хотите понять, где в вашем кабинете теряется прибыль?
Заполните заявку — я свяжусь с Вами,
чтобы оценить вашу ситуацию и понять, какой формат разбора подойдёт.
Заполните заявку — я свяжусь с Вами,
чтобы оценить вашу ситуацию и понять, какой формат разбора подойдёт.
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь c нашей политикой конфиденциальности
Контакты
Phone: +1 123 456 78 90
E-mail: hello@company.com
E-mail: hello@company.com
Следите за мною в соцсетях и в моем
канале Телеграм
канале Телеграм
