Безопасно управляем юнитами с помощью моделирования прибыли. VK Видео 6 мин
Привет, друзья! Валерий на связи — основатель сервиса Таблички.
Продолжаем серию постов про маржинальность.
Сегодня у меня для вас классная штука, которую давно хотел показать — инструмент моделирования юнит-экономики. Мы его тихо зарелизили пару месяцев назад, но он уже спас многих селлеров от бессмысленных вложений в «разгон».
Какие решения можно обезопасить с моделированием:
— Повышать или понижать цены, на сколько ?
— Как повлияет изменении суммы рекламы на маржиналку ?
— Что будет при увеличении комиссии, если собираетесь собрать свой тариф на ВБ
— Стоит ли увеличивать продажи ?
— Как отреагирует наш бизнес на изменение себеса и курса валюты ?
Что это вообще такое?
Это не «ещё одна табличка». Это настоящая песочница, где можно:
— покрутить цену, себестоимость, рекламу, комиссию
— и сразу увидеть, что будет с прибылью.
Причём на ваших реальных данных, не плановых, которые вы делали перед закупом.
Мы недавно смотрели один кейс — сезонная обувь.
WB — в минус, Ozon — в лёгком плюсе.
Добавили рекламу — маржа упала.
Подняли цену на 20%, заказы чуть просели — прибыль выросла до 8 млн.
Даже если заказы упадут вдвое — бизнес остаётся в плюсе.
Оказалось, весь эффект был не в «разгоне», а в цене.
Просто нужно было перестать бояться поднять цену.
А теперь представьте:
вам пишет маркетолог — "давай зальём ещё на рекламу",
или менеджер по ценообразованию — "снизим цену, будет больше заказов".
А вы уже знаете, что это убьёт юнитку.
Потому что вы всё промоделировали заранее.
Как всегда, можете помоделировать вашу юнитку 3 дня бесплатно
https://pro.tablichki.tech/users/register/
Давайте торговать осознанно 🙌
Если интересно — пишите, покажу ещё кейсы и подсвечу, что можно улучшить.
Хороших вам маржинальных дней ✌️
Привет, друзья! Валерий на связи — основатель сервиса Таблички.
Продолжаем серию постов про маржинальность.
Сегодня у меня для вас классная штука, которую давно хотел показать — инструмент моделирования юнит-экономики. Мы его тихо зарелизили пару месяцев назад, но он уже спас многих селлеров от бессмысленных вложений в «разгон».
Какие решения можно обезопасить с моделированием:
— Повышать или понижать цены, на сколько ?
— Как повлияет изменении суммы рекламы на маржиналку ?
— Что будет при увеличении комиссии, если собираетесь собрать свой тариф на ВБ
— Стоит ли увеличивать продажи ?
— Как отреагирует наш бизнес на изменение себеса и курса валюты ?
Что это вообще такое?
Это не «ещё одна табличка». Это настоящая песочница, где можно:
— покрутить цену, себестоимость, рекламу, комиссию
— и сразу увидеть, что будет с прибылью.
Причём на ваших реальных данных, не плановых, которые вы делали перед закупом.
Мы недавно смотрели один кейс — сезонная обувь.
WB — в минус, Ozon — в лёгком плюсе.
Добавили рекламу — маржа упала.
Подняли цену на 20%, заказы чуть просели — прибыль выросла до 8 млн.
Даже если заказы упадут вдвое — бизнес остаётся в плюсе.
Оказалось, весь эффект был не в «разгоне», а в цене.
Просто нужно было перестать бояться поднять цену.
А теперь представьте:
вам пишет маркетолог — "давай зальём ещё на рекламу",
или менеджер по ценообразованию — "снизим цену, будет больше заказов".
А вы уже знаете, что это убьёт юнитку.
Потому что вы всё промоделировали заранее.
Как всегда, можете помоделировать вашу юнитку 3 дня бесплатно
https://pro.tablichki.tech/users/register/
Давайте торговать осознанно 🙌
Если интересно — пишите, покажу ещё кейсы и подсвечу, что можно улучшить.
Хороших вам маржинальных дней ✌️
VK Видео
Юнит экономика озон и вайлдберриз моделирование
3 дня бесплатно, чтобы посчитать свою юнит экономику и смоделировать рост рентабельности. https://pro.tablichki.tech/users/register/ Как безопасно поменять цену на товар, увеличить рекламные траты, подобрать размер комиссии, при этом сохранив маржинальность.
❤9👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ABC-анализ с GPT за 7 минут. Всем менеджерам напрячься.
Всем привет, продолжаем писать про анализ маржи, которой много не бывает.
Моя команда ИТшников больше года использует нейросети для решения сложнейших программистских задач. Мы уже сократили фронтэндера (точнее — даже не нанимали). Вместо него сносные интерфейсы на бутстрапе нам генерирует GPT. Кто-то остался без работы.
Если при проектировании замороченного дата-продукта мы уже скипнули человека, заменив его платным GPT за $20 в месяц, представьте, каким будет эффект на маркетплейсах?
Мы точечно начинаем скармливать данные Табличек нейросетям и следить за тем, что они нам рекомендуют. В фоне проектируем AI-менеджера маркетплейсов.
Хочу на примере анализа ABC-XYZ показать ход мыслей. Если вам такое зайдёт — дальше скормим машине Руку на пульсе и юнитку, пусть нас удивит. (Если вы наш клиент - напишите, сделаем для вас AI-аудит)
Ну а вообще, в течение года-двух такой простой анализ точно будет автоматизирован — в том числе в рамках Табличек.
Берем типикал селлера:
Высокие продажи на ВБ — 21 млн за 90 дней, но:
• отсутствует валовая прибыль
• раздутый ассортимент
Сохраняем файл из оцифровки в Excel, кидаем его нейросети и пишем промпт:
Ты аналитик ассортимента, тебе нужно изучить выгрузку ABC-XYZ отчёта и дать обоснованные рекомендации для каждого товара. Запиши рекомендации для каждого товара в отдельный столбец в исходном файле.
Через минуту получаем быстрый разрез по ассортименту:
• CZ — 91 SKU: приоритетная распродажа и вывод
• AZ — 53 SKU: высокая выручка, но нестабильный спрос → дозакупать аккуратно
• BZ — 50 SKU: средняя выручка, нестабильный спрос → дозаказ под фактический спрос
• CX — 8 SKU: низкая выручка, стабильный спрос → оценить выгоду и, возможно, вывести
• AY — 2 SKU: страховой запас с контролем
• 1 SKU без категории — проверьте исходные поля, чтобы дать корректный совет
ChatGPT формирует Excel с двумя дополнительными столбцами:
📌 recommendation — что делать
📌 support — почему делать
В файле — цифры по выручке, валовой прибыли, стабильности спроса и рекомендации. Например:
— для товара с высокой выручкой → страховой запас
— для слабых по метрикам → снижение остатков и пополнение по факту
Очень многообещающе.
Нейросети точно у кого-то отберут работу.
📎 Excel-файл с рекомендациями — приложен к посту
Всем привет, продолжаем писать про анализ маржи, которой много не бывает.
Моя команда ИТшников больше года использует нейросети для решения сложнейших программистских задач. Мы уже сократили фронтэндера (точнее — даже не нанимали). Вместо него сносные интерфейсы на бутстрапе нам генерирует GPT. Кто-то остался без работы.
Если при проектировании замороченного дата-продукта мы уже скипнули человека, заменив его платным GPT за $20 в месяц, представьте, каким будет эффект на маркетплейсах?
Мы точечно начинаем скармливать данные Табличек нейросетям и следить за тем, что они нам рекомендуют. В фоне проектируем AI-менеджера маркетплейсов.
Хочу на примере анализа ABC-XYZ показать ход мыслей. Если вам такое зайдёт — дальше скормим машине Руку на пульсе и юнитку, пусть нас удивит. (Если вы наш клиент - напишите, сделаем для вас AI-аудит)
Ну а вообще, в течение года-двух такой простой анализ точно будет автоматизирован — в том числе в рамках Табличек.
Берем типикал селлера:
Высокие продажи на ВБ — 21 млн за 90 дней, но:
• отсутствует валовая прибыль
• раздутый ассортимент
Сохраняем файл из оцифровки в Excel, кидаем его нейросети и пишем промпт:
Ты аналитик ассортимента, тебе нужно изучить выгрузку ABC-XYZ отчёта и дать обоснованные рекомендации для каждого товара. Запиши рекомендации для каждого товара в отдельный столбец в исходном файле.
Через минуту получаем быстрый разрез по ассортименту:
• CZ — 91 SKU: приоритетная распродажа и вывод
• AZ — 53 SKU: высокая выручка, но нестабильный спрос → дозакупать аккуратно
• BZ — 50 SKU: средняя выручка, нестабильный спрос → дозаказ под фактический спрос
• CX — 8 SKU: низкая выручка, стабильный спрос → оценить выгоду и, возможно, вывести
• AY — 2 SKU: страховой запас с контролем
• 1 SKU без категории — проверьте исходные поля, чтобы дать корректный совет
ChatGPT формирует Excel с двумя дополнительными столбцами:
📌 recommendation — что делать
📌 support — почему делать
В файле — цифры по выручке, валовой прибыли, стабильности спроса и рекомендации. Например:
— для товара с высокой выручкой → страховой запас
— для слабых по метрикам → снижение остатков и пополнение по факту
Очень многообещающе.
Нейросети точно у кого-то отберут работу.
📎 Excel-файл с рекомендациями — приложен к посту
❤3🔥2
Оттолкнуться от дна и выйти на 23% маржинальности в сезонной чулочно-носочной нише.
Селлер с растущими оборотам на Wildberries и Ozon пришел к нам после месяца работы с околонулевой маржинальностью на выходе из сезона. Спрос внутри категории меняется в зависимости от сезона, важно заменять ассортимент на актуальный, остатки держать до следующего сезона нерентабельно.
Основной запрос селлера:
— Сезонные всплески не отрабатываются: ошибки с ценами, запоздалая реакция на выгорание остатков, неоптимальное продвижение
— Сложности с пониманием, где «утекает» маржа
— Отсутствует ежедневный мониторинг ключевых метрик, работа с менеджерами «вслепую»
🔸 Что сделали:
✅ Подключили “Руку на пульсе” и прогнозную маржинальность
Начали отслеживать маржинальность по заказам и прогнозируемому выкупу. Рекомендовали поменять мотивацию менеджера - включить маржу, а не только результат по объёму.
✅ Разобрали P&L по артикулам и категориям
Видим: 30 млн продаж за период, валовая маржа -1.5%. По артикульному срезу выявлены убыточные позиции (реклама выше среднего, себестоимость до 68%). По каждой минусовой позиции есть понятная причина.
✅ Сверка остатков и оценка затрат на хранение
Выявлено: 5.000 ₽ в день на хранение, при этом часть остатков — неликвид. Система показала, какие позиции тормозят оборачиваемость. Дали рекомендации догрузить Поволжье
✅ Провели моделирование юнит-экономики
Смоделировали гипотезу по одновременному росту цены, рекламных расходов и умеренному росту продаж. Моделирование спрогнозировало рост маржи до 15-20%
🔸 Какие действия производил менеджер в апреле-июне ?
Была утверждена стратегия для WB и OZON - поднимать ср чек и поднимать рекламные расходы, забирать максимальный СПП при этом.
Как изменились ключевые юниты за это время:
— Ср. чек вырос от +15 до 50% (до 850р)
— ДРР вырос в 2 раза
— Продажи в шт снизились на 30%
— Продажи в Руб остались на том же уровне
✅ Результат - при том же объеме продаж получили рост маржи с околонулевой до 23%
Неплохая стратегия работы с тем же товаром, но опираясь не на рост продаж, а на рост маржи.
Все чаще видим запрос на увеличение маржи, а не на рост продаж.
Косвенный эффект такой стратегии - меньше капитала заморожено в остатках, меньший риск вылететь в НДС.
Еще огромная проблема в мотивации менеджеров и агентств, которых вы нанимаете - ставить только план по выручке, но не марже. Нагонять выручку довольно просто, другое дело сохранить при этом маржинальность.
Селлер с растущими оборотам на Wildberries и Ozon пришел к нам после месяца работы с околонулевой маржинальностью на выходе из сезона. Спрос внутри категории меняется в зависимости от сезона, важно заменять ассортимент на актуальный, остатки держать до следующего сезона нерентабельно.
Основной запрос селлера:
— Сезонные всплески не отрабатываются: ошибки с ценами, запоздалая реакция на выгорание остатков, неоптимальное продвижение
— Сложности с пониманием, где «утекает» маржа
— Отсутствует ежедневный мониторинг ключевых метрик, работа с менеджерами «вслепую»
🔸 Что сделали:
✅ Подключили “Руку на пульсе” и прогнозную маржинальность
Начали отслеживать маржинальность по заказам и прогнозируемому выкупу. Рекомендовали поменять мотивацию менеджера - включить маржу, а не только результат по объёму.
✅ Разобрали P&L по артикулам и категориям
Видим: 30 млн продаж за период, валовая маржа -1.5%. По артикульному срезу выявлены убыточные позиции (реклама выше среднего, себестоимость до 68%). По каждой минусовой позиции есть понятная причина.
✅ Сверка остатков и оценка затрат на хранение
Выявлено: 5.000 ₽ в день на хранение, при этом часть остатков — неликвид. Система показала, какие позиции тормозят оборачиваемость. Дали рекомендации догрузить Поволжье
✅ Провели моделирование юнит-экономики
Смоделировали гипотезу по одновременному росту цены, рекламных расходов и умеренному росту продаж. Моделирование спрогнозировало рост маржи до 15-20%
🔸 Какие действия производил менеджер в апреле-июне ?
Была утверждена стратегия для WB и OZON - поднимать ср чек и поднимать рекламные расходы, забирать максимальный СПП при этом.
Как изменились ключевые юниты за это время:
— Ср. чек вырос от +15 до 50% (до 850р)
— ДРР вырос в 2 раза
— Продажи в шт снизились на 30%
— Продажи в Руб остались на том же уровне
✅ Результат - при том же объеме продаж получили рост маржи с околонулевой до 23%
Неплохая стратегия работы с тем же товаром, но опираясь не на рост продаж, а на рост маржи.
Все чаще видим запрос на увеличение маржи, а не на рост продаж.
Косвенный эффект такой стратегии - меньше капитала заморожено в остатках, меньший риск вылететь в НДС.
Еще огромная проблема в мотивации менеджеров и агентств, которых вы нанимаете - ставить только план по выручке, но не марже. Нагонять выручку довольно просто, другое дело сохранить при этом маржинальность.
❤8👍5💯3🤝1
Готовим темы для прямых эфиров, что было было бы интересно ?
- РНП
- Разбор юнитки, в тч экспертные метрики - Наценка (MarkUp), три вида процента выкупа
- Разбор рекламы - ДРР, Такос, ROMI
- Сравнение доходности FBS/FBO
- Аналитика воронки
- Сложный ABC
- Ниши на выбор
- Разбор вашего кабинета (для клиентов и не только - правда нужно будет заранее зайти на дэмо)
- РНП
- Разбор юнитки, в тч экспертные метрики - Наценка (MarkUp), три вида процента выкупа
- Разбор рекламы - ДРР, Такос, ROMI
- Сравнение доходности FBS/FBO
- Аналитика воронки
- Сложный ABC
- Ниши на выбор
- Разбор вашего кабинета (для клиентов и не только - правда нужно будет заранее зайти на дэмо)
👍6❤5
Сегодня в 17.00 Мск проводим вэбинар по оцифровке:
Темы:
- РНП
- Разбор юнитки, в тч экспертные метрики - Наценка (MarkUp), три вида процента выкупа
- Разбор рекламы - ДРР, Такос, ROMI
- Сравнение доходности FBS/FBO
- Аналитика воронки
- Сложный ABC
- Ниши на выбор
- Разбор вашего кабинета (для клиентов и не только - правда нужно будет заранее зайти на дэмо)
Подключайтесь в 17.00 по ссылке
https://telemost.yandex.ru/j/43549762229667
Темы:
- РНП
- Разбор юнитки, в тч экспертные метрики - Наценка (MarkUp), три вида процента выкупа
- Разбор рекламы - ДРР, Такос, ROMI
- Сравнение доходности FBS/FBO
- Аналитика воронки
- Сложный ABC
- Ниши на выбор
- Разбор вашего кабинета (для клиентов и не только - правда нужно будет заранее зайти на дэмо)
Подключайтесь в 17.00 по ссылке
https://telemost.yandex.ru/j/43549762229667
👍6❤3
Результаты диагностики Джинсы.docx
15 KB
Запись вчерашнего эфира
https://vkvideo.ru/video-220812770_456239047
Разбирали проекты по джинсам и по канцелярке. Ссылка
Так же сделали саммари проекта по джинсам (во вложении)
Рекомендации для джинсового проекта:
🔸 Работать с пирамидой метрик = продвижение → продажи → юнит-экономика → P&L
🔸 Без ежедневных срезов ситуация «проседает» незаметно
🔸 Добавить в KPI-мотивацию менеджеру чистую прибыль/маржу в дополнение к обороту
🔸 Жёсткие целевые пороги: себестоимость, логистика, реклама — иначе SKU переводится в статус «ликвидация/вывод».
🔸 Сформировать «узкий» ассортимент из лучших 5–8 артикулов и масштабировать их с железным фокусом.
Ключевые боли о которых говорили:
📌 «Съеденная» маржа: рост комиссий, логистики и отмена СПП на дешёвый чек ВБ
📌 Дорогая реклама OZON, новые алгоритмы
📌 Далеко не все селлеры перешли на ежесуточное управление метриками
📌 Управление ассортиментом - перераспределение матрицы SKU между ВБ, ОЗОН, ЯМ и своей розницей.
В следующем прямом эфире поговорим про рекламу ОЗОН, опираясь на цифры - оплата за заказ, склейки, микс типов продвижения, ДРР и ROMI
Приходите со своими кабинетами, разберем вас в прямом эфире.
https://vkvideo.ru/video-220812770_456239047
Разбирали проекты по джинсам и по канцелярке. Ссылка
Так же сделали саммари проекта по джинсам (во вложении)
Рекомендации для джинсового проекта:
🔸 Работать с пирамидой метрик = продвижение → продажи → юнит-экономика → P&L
🔸 Без ежедневных срезов ситуация «проседает» незаметно
🔸 Добавить в KPI-мотивацию менеджеру чистую прибыль/маржу в дополнение к обороту
🔸 Жёсткие целевые пороги: себестоимость, логистика, реклама — иначе SKU переводится в статус «ликвидация/вывод».
🔸 Сформировать «узкий» ассортимент из лучших 5–8 артикулов и масштабировать их с железным фокусом.
Ключевые боли о которых говорили:
📌 «Съеденная» маржа: рост комиссий, логистики и отмена СПП на дешёвый чек ВБ
📌 Дорогая реклама OZON, новые алгоритмы
📌 Далеко не все селлеры перешли на ежесуточное управление метриками
📌 Управление ассортиментом - перераспределение матрицы SKU между ВБ, ОЗОН, ЯМ и своей розницей.
В следующем прямом эфире поговорим про рекламу ОЗОН, опираясь на цифры - оплата за заказ, склейки, микс типов продвижения, ДРР и ROMI
Приходите со своими кабинетами, разберем вас в прямом эфире.
❤6👍5⚡2
Анализ ДРР в ChatGPT и DeepSeek
видео
На выходных в спокойной обстановке руки тянутся к нейросетям.
Мы в команде следим за бурным развитием GPT моделей, AI-агентов и стараемся применять полученный опыт, чтобы упростить жизнь селлерам, которым и так сейчас несладко.
Пару недель назад ко мне попал гайд по работе с нейросетями для ecom, погружаюсь в него и анализирую данные маркетплейсов.
Делюсь результатами очередного эксперимента по анализу ДРР.
Мы взяли выгрузку из "Табличек" с рекламными данными WB и прогнали её через ChatGPT (O3) и DeepSeek. Задача — за пару минут найти эффективные артикулы по соотношению Выручка - ДРР и получить рекомендации по воронке и внутренней рекламе.
Что сделали ?
1. В "Табличках", раздел Продвижение выгрузили таблицу с ключевыми метриками по рекламе: траты, заказы, ДРР, воронка, органика, CTR, CPO, CPC и т.д.
2. Загрузили файл в GPT-4 (O3), дали промт в стиле:
"Ты — аналитик по продвижению на маркетплейсах. Проанализируй таблицу, найди топ-5 артикулов по минимальному ДРР от выкупов, сделай выводы и дай рекомендации."
3. ⚙️ Что выдал ChatGPT:
— Сводку по категориям
— Пояснения, почему артикул попал в топ кабинета в своей категории
— Аналитику по CR, CTR, выкупам, стоимости клика
— Конкретные рекомендации по улучшению рекламы и карточки
⏱ GPT справился за 1 минуту 7 секунд.
🧾 Вышел готовый Excel с факторами успеха и областями для улучшения ДРР
🆚 DeepSeek справился тоже, но думал 4–5 минут. Выводы проще, но дал интересные вещи: например, влияние цвета обуви на конверсию (коричневые и чёрные модели с ремешками = выше CR). Это потенциал для анализа не только метрик, но и свойств товара.
В любом случае результаты потрясающие, экономия времени аналитика значительная!
Делюсь материалами, чтобы вы повторили на своих данных. На вход можно подавать как выгрузки из "Табличек", так и ваши личные таблицы и выгрузки из других сервисов.
Если наберем много реакций, устроим AI-разбор таблиц в прямом эфире!
📥 Ссылки:
– 🔗 Тестовый доступ к системе "Таблички" https://pro.tablichki.tech/users/register/
– 📄 Пример Excel-файла Сырые данные https://disk.yandex.ru/i/qXoZhIi9SmFslA
– 📄 Пример Excel-файла Результат https://disk.yandex.ru/i/q8rImUtvZK6LFw
– 🧾 Промпт для ChatGPT https://disk.yandex.ru/d/T_C4Vwc61z4OQA
видео
На выходных в спокойной обстановке руки тянутся к нейросетям.
Мы в команде следим за бурным развитием GPT моделей, AI-агентов и стараемся применять полученный опыт, чтобы упростить жизнь селлерам, которым и так сейчас несладко.
Пару недель назад ко мне попал гайд по работе с нейросетями для ecom, погружаюсь в него и анализирую данные маркетплейсов.
Делюсь результатами очередного эксперимента по анализу ДРР.
Мы взяли выгрузку из "Табличек" с рекламными данными WB и прогнали её через ChatGPT (O3) и DeepSeek. Задача — за пару минут найти эффективные артикулы по соотношению Выручка - ДРР и получить рекомендации по воронке и внутренней рекламе.
Что сделали ?
1. В "Табличках", раздел Продвижение выгрузили таблицу с ключевыми метриками по рекламе: траты, заказы, ДРР, воронка, органика, CTR, CPO, CPC и т.д.
2. Загрузили файл в GPT-4 (O3), дали промт в стиле:
"Ты — аналитик по продвижению на маркетплейсах. Проанализируй таблицу, найди топ-5 артикулов по минимальному ДРР от выкупов, сделай выводы и дай рекомендации."
3. ⚙️ Что выдал ChatGPT:
— Сводку по категориям
— Пояснения, почему артикул попал в топ кабинета в своей категории
— Аналитику по CR, CTR, выкупам, стоимости клика
— Конкретные рекомендации по улучшению рекламы и карточки
⏱ GPT справился за 1 минуту 7 секунд.
🧾 Вышел готовый Excel с факторами успеха и областями для улучшения ДРР
🆚 DeepSeek справился тоже, но думал 4–5 минут. Выводы проще, но дал интересные вещи: например, влияние цвета обуви на конверсию (коричневые и чёрные модели с ремешками = выше CR). Это потенциал для анализа не только метрик, но и свойств товара.
В любом случае результаты потрясающие, экономия времени аналитика значительная!
Делюсь материалами, чтобы вы повторили на своих данных. На вход можно подавать как выгрузки из "Табличек", так и ваши личные таблицы и выгрузки из других сервисов.
Если наберем много реакций, устроим AI-разбор таблиц в прямом эфире!
📥 Ссылки:
– 🔗 Тестовый доступ к системе "Таблички" https://pro.tablichki.tech/users/register/
– 📄 Пример Excel-файла Сырые данные https://disk.yandex.ru/i/qXoZhIi9SmFslA
– 📄 Пример Excel-файла Результат https://disk.yandex.ru/i/q8rImUtvZK6LFw
– 🧾 Промпт для ChatGPT https://disk.yandex.ru/d/T_C4Vwc61z4OQA
VK Видео
Анализ ДРР на wildberries в ChatGPT и DeepSeek
В этом видео я покажу, как с помощью нейросетей ChatGPT и DeepSeek можно быстро и эффективно анализировать рекламные показатели на Wildberries. 🔍 Мы загрузим таблицу с данными из сервиса Таблички, сформируем аналитический запрос и получим: Топ-5 самых эффективных…
🔥8👍5❤1👏1
AI для анализа PnL
vk видео
Подобрались к анализу сложного PNL c помощью нашей любимой нейросети ChatGPT O3
Задачка по анализу ОПИУ оказалась сложнее чем ABC или маркетинг.
Сам по себе формат PNL не очень машиночитаемый - строки с разными подитогами, неклассические структуры данных, разнородные данные - обычный человеческий ОПиУ не скормишь нейросети.
Анализ PNL Так же требует специфичных знаний в управлении финанасами, но к счастью с этим у нейросетей проблем нет.
Не буду долго расписывать этапы, если коротко:
1. Переводим PNL в плоский вид без пропусков. В табличках мы сделали специальный формат для выгрузки. Вы можете привести свои отчеты так же к подобному виду формат
2. Берем готовый промпт, обязательно описываем нейросети структуру данных
3. Получаем сводку, по которой можно так же позадавать уточняющие вопросы и углубиться в проблемы бизнеса.
Хоть я давно с нейросетями, но радуюсь как ребенок новым результатам от AI.
Вот короткое самари проекта. Это не вершина эволюции, но очень недурно для 3х минут и 2тр в месяц.
vk видео
Подобрались к анализу сложного PNL c помощью нашей любимой нейросети ChatGPT O3
Задачка по анализу ОПИУ оказалась сложнее чем ABC или маркетинг.
Сам по себе формат PNL не очень машиночитаемый - строки с разными подитогами, неклассические структуры данных, разнородные данные - обычный человеческий ОПиУ не скормишь нейросети.
Анализ PNL Так же требует специфичных знаний в управлении финанасами, но к счастью с этим у нейросетей проблем нет.
Не буду долго расписывать этапы, если коротко:
1. Переводим PNL в плоский вид без пропусков. В табличках мы сделали специальный формат для выгрузки. Вы можете привести свои отчеты так же к подобному виду формат
2. Берем готовый промпт, обязательно описываем нейросети структуру данных
3. Получаем сводку, по которой можно так же позадавать уточняющие вопросы и углубиться в проблемы бизнеса.
Хоть я давно с нейросетями, но радуюсь как ребенок новым результатам от AI.
Вот короткое самари проекта. Это не вершина эволюции, но очень недурно для 3х минут и 2тр в месяц.
Executive Summary
2025‑й демонстрирует устойчивую рентабельность: чистая маржа≈ 16 % за полугодие, Net Income 4,4 млн P. Однако выручка крайне волатильна:
−47 % в марте и −32 % в апреле на фоне неизменных фикс‑затрат, что сократило операционную маржу до 11 %. Падение валовой маржи в мае отражает рост
себестоимости и комиссий маркетплейсов.
Маркетинг стабилен (12‑21 % от выручки), но при просадке продаж давление на прибыль усиливается. Возвраты удерживаются в диапазоне 5‑9 % оборота и остаются
точкой роста маржи.
Прогноз Q3‑Q4: выручка 28,6 млн , Net Income ~4,2 млн, положительный денежный поток. Риски: повторение волатильности спроса, рост комиссий, усиление
конкуренции товаров‑аналогов.
Приоритеты: оптимизация COGS, ROAS‑контроль, снижение возвратов, дифференциация ассортимента и аналитика SKU‑уровня.
👍5🔥3❤2
Зачем вести План и как работает Run Rate в «Руке на пульсе»
Мы добавили планирование в отчёт «Рука на пульсе». В связке с модулем «Гипотезы», РНП превращается в мощнейший механизм для ежедневного управления.
Что можно делать каждый день — автоматически:
1. Отслеживать 50 ключевых метрик
2. Видеть текущую маржинальность
3. Получать прогноз маржинальности исходя из заказов
4. Контролировать выполнение плана
5. Смотреть прогноз выполнения (Run Rate)
6. Разбирать факторы, влияющие на пункты 1–5
Честно: если бы подобный готовый продукт продавали для сервисов аналитики — купил бы сразу.
Зачем переходить на План-факт
Месячная цель раскладывается на ежедневные шаги, отклонения видно сегодня, а не в последний день месяца. Команда понимает, где проседают SKU и где горит рекламный бюджет.
Переход на месячные цели это больно, но необходимо для роста.
В дополнение к План-Факту мы внедрили важную метрику - прогноз выполнения плана, или
Run Rate - если продолжим в текущем темпе, закроем план или нет?
Пример
План заказов — 300. Сегодня 10-е, факт — 90.
Среднесуточный темп = 90 / 10 = 9
Run Rate = 9 × 30 = 270
Прогноз выполнения = 270 / 300 = 90% → нужно ускориться \~10%.
Как читать прогноз
* ≥100% — перевыполнение: все отлично !
* 90–100% — коридор нормы, держим курс.
* <90% — отставание: правим конверсию/цены/промо/бюджеты.
Обучение
Как вы ведете План-Факт ?
Мы добавили планирование в отчёт «Рука на пульсе». В связке с модулем «Гипотезы», РНП превращается в мощнейший механизм для ежедневного управления.
Что можно делать каждый день — автоматически:
1. Отслеживать 50 ключевых метрик
2. Видеть текущую маржинальность
3. Получать прогноз маржинальности исходя из заказов
4. Контролировать выполнение плана
5. Смотреть прогноз выполнения (Run Rate)
6. Разбирать факторы, влияющие на пункты 1–5
Честно: если бы подобный готовый продукт продавали для сервисов аналитики — купил бы сразу.
Зачем переходить на План-факт
Месячная цель раскладывается на ежедневные шаги, отклонения видно сегодня, а не в последний день месяца. Команда понимает, где проседают SKU и где горит рекламный бюджет.
Переход на месячные цели это больно, но необходимо для роста.
В дополнение к План-Факту мы внедрили важную метрику - прогноз выполнения плана, или
Run Rate - если продолжим в текущем темпе, закроем план или нет?
Среднесуточный темп = Факт на дату / Кол-во прошедших дней
Run Rate = Среднесуточный темп × Кол-во дней в месяце
Прогноз выполнения,
% Run Rate = (Run Rate / План) × 100%
Пример
План заказов — 300. Сегодня 10-е, факт — 90.
Среднесуточный темп = 90 / 10 = 9
Run Rate = 9 × 30 = 270
Прогноз выполнения = 270 / 300 = 90% → нужно ускориться \~10%.
Как читать прогноз
* ≥100% — перевыполнение: все отлично !
* 90–100% — коридор нормы, держим курс.
* <90% — отставание: правим конверсию/цены/промо/бюджеты.
Обучение
Как вы ведете План-Факт ?
VK Видео
Доведи план до 100%: план-факт и run rate по SKU в «Рука на пульсе»
В этом видео показываю новый блок планирования в отчёте «Рука на пульсе (WBIS)» — как за пару минут собрать план на месяц, сверять его с фактом и видеть прогноз выполнения. Что разберём: выбор месяца планирования (пример с августом 2025); на что опираться:…
👍5❤4🔥2🤯1
СПП на Wildberries просела. Как не уронить маржу.
У части продавцов в конце августа СПП просела, особенно по FBS. Это тянет вниз конверсии и вверх ДРР. Параллельно WB активнее убирает СПП у карточек с частыми/резкими скачками цены.
База
СПП — скидка для покупателя за счёт площадки, а продавцу платят от полной цены. Когда СПП режут, карточка выглядит дороже → конверсия падает, а реклама дорожает. Реагировать нужно не на «кто платит за СПП», а на просадку спроса и рост ДРР. Спрос ВБ банально поедет на ОЗОН и Яндекс (вспомните как вы проверяете цену товара на всех МП перед покупкой).
Мы предлагаем простую трехшаговую связку для нивелирования колебаний СПП:
1) Смоделируйте юнитку для SKU/Бренда/Магазина, отбалансируйте параметры Цена и ДРР в инструменте "Моделирование юнит-экономики". Если вы не клиент Табличек, придется подработать ваши экселины - взять фактические данные и поделать разные сценарии с рекламой и ценой.
• Прогоните простые гипотезы: цена 0 / −3% / −5% × рекламный бюджет 0 / +5% / +10%.
• Оставьте варианты, где маржа в плюсе, ДРР от продаж не выше вашего порога (например, ≤10%), ДРР — в зелёной зоне.
2) Со знанием комфортного ДРР погружаемся во вкладку «Продвижение», где ДРР раскладывается на параметры:
- Цена
- СПП
- Конверсии органики
- Конверсии продвижения
Анализируем историю связки ДРР+Цена, конверсий, принимаем решения на уровне РК/Поисковых фраз.
Для аналитики уровня фраз/кластеров подойдут плагины, похожие на НейроМаркет. (Скоро мы выпустим аналитику фраз Джема)
3) Фиксируйте гипотезы и ведите план-факт
• Каждое изменение цены/ДРР — гипотеза, которую нужно подтвердить или вернуть все как было.
• В блоке гипотезы фиксируем гипотезу и дату изменения, чтобы в РНП четко видеть изменения.
• В План-Факт ежедневно сверяемся с влиянием изменений на общую месячную цель.
Что не стоит делать
• Не менять цену резко или каждый день — WB не любит волатильность и точечно может срезать СПП.
Ключевая цель - перебалансировать рабочую пару «цена ↔ бюджет» под новый уровень СПП.
У части продавцов в конце августа СПП просела, особенно по FBS. Это тянет вниз конверсии и вверх ДРР. Параллельно WB активнее убирает СПП у карточек с частыми/резкими скачками цены.
База
СПП — скидка для покупателя за счёт площадки, а продавцу платят от полной цены. Когда СПП режут, карточка выглядит дороже → конверсия падает, а реклама дорожает. Реагировать нужно не на «кто платит за СПП», а на просадку спроса и рост ДРР. Спрос ВБ банально поедет на ОЗОН и Яндекс (вспомните как вы проверяете цену товара на всех МП перед покупкой).
Мы предлагаем простую трехшаговую связку для нивелирования колебаний СПП:
1) Смоделируйте юнитку для SKU/Бренда/Магазина, отбалансируйте параметры Цена и ДРР в инструменте "Моделирование юнит-экономики". Если вы не клиент Табличек, придется подработать ваши экселины - взять фактические данные и поделать разные сценарии с рекламой и ценой.
• Прогоните простые гипотезы: цена 0 / −3% / −5% × рекламный бюджет 0 / +5% / +10%.
• Оставьте варианты, где маржа в плюсе, ДРР от продаж не выше вашего порога (например, ≤10%), ДРР — в зелёной зоне.
2) Со знанием комфортного ДРР погружаемся во вкладку «Продвижение», где ДРР раскладывается на параметры:
- Цена
- СПП
- Конверсии органики
- Конверсии продвижения
Анализируем историю связки ДРР+Цена, конверсий, принимаем решения на уровне РК/Поисковых фраз.
Для аналитики уровня фраз/кластеров подойдут плагины, похожие на НейроМаркет. (Скоро мы выпустим аналитику фраз Джема)
3) Фиксируйте гипотезы и ведите план-факт
• Каждое изменение цены/ДРР — гипотеза, которую нужно подтвердить или вернуть все как было.
• В блоке гипотезы фиксируем гипотезу и дату изменения, чтобы в РНП четко видеть изменения.
• В План-Факт ежедневно сверяемся с влиянием изменений на общую месячную цель.
Что не стоит делать
• Не менять цену резко или каждый день — WB не любит волатильность и точечно может срезать СПП.
Ключевая цель - перебалансировать рабочую пару «цена ↔ бюджет» под новый уровень СПП.
❤7👍2🔥1🤝1
📣 Привет, друзья! На связи Валерий.
За последнюю неделю я поговорил с разными селлерами — от крупных игроков до тех, кто только начинает. И вывод один, сейчас рынок проходит через сильные изменения, но у людей горят глаза.
Сейчас не время паниковать, нужно активно работать с ежедневными инструментами и захватывать долю рынка.
Что мы видим?
📉 Драматически изменяются правила СПП
🔄 Перестраивается ранжирование и перераспределяется реклама
💡Идут изменения по логистике, но они не такие существенные, как СПП и выдача.
Сильные селлеры каждый день вручную пересматривают цены, контролируют СПП и корректируют рекламу. У случайной выборки из трех разных ниш — маржинальность растёт на 10% и выше, а заказы при этом не падают, а местами даже подрастают.
👉 Один из селлеров сказал мне: «Репрайсеры в такой ситуации — слишком рискованная стратегия. Сейчас всё решает скорость ручной реакции». Повышение СПП опустошило им склады, производство еле справилось со спросом.
Я как и вы читаю популярных блогеров, все что-то точечное пишут, суетятся, но ситуацию нужно примерять на себя, подберите оптимальную цену, СПП, рекламный бюджет под ваши остатки и планы, не тормозите.
Удивляюсь как заходят к нам с плохой маржой и выбирают оцифровку по 10 дней, да покупайте любую. Эксперты возьмут нас, новички скроят за 2тр гугл табличку. Но даже это будет шагом, действовать нужно быстро.
Прикладываю скрины РНП ВБ, причем там несезонные ниши - это изменение конъюнктуры в моменте.
В момент кризиса нужно действовать, прямо сейчас идет перераспределение рынка, быстрые забирают свою долю.
За последнюю неделю я поговорил с разными селлерами — от крупных игроков до тех, кто только начинает. И вывод один, сейчас рынок проходит через сильные изменения, но у людей горят глаза.
Сейчас не время паниковать, нужно активно работать с ежедневными инструментами и захватывать долю рынка.
Что мы видим?
📉 Драматически изменяются правила СПП
🔄 Перестраивается ранжирование и перераспределяется реклама
💡Идут изменения по логистике, но они не такие существенные, как СПП и выдача.
Сильные селлеры каждый день вручную пересматривают цены, контролируют СПП и корректируют рекламу. У случайной выборки из трех разных ниш — маржинальность растёт на 10% и выше, а заказы при этом не падают, а местами даже подрастают.
👉 Один из селлеров сказал мне: «Репрайсеры в такой ситуации — слишком рискованная стратегия. Сейчас всё решает скорость ручной реакции». Повышение СПП опустошило им склады, производство еле справилось со спросом.
Я как и вы читаю популярных блогеров, все что-то точечное пишут, суетятся, но ситуацию нужно примерять на себя, подберите оптимальную цену, СПП, рекламный бюджет под ваши остатки и планы, не тормозите.
Удивляюсь как заходят к нам с плохой маржой и выбирают оцифровку по 10 дней, да покупайте любую. Эксперты возьмут нас, новички скроят за 2тр гугл табличку. Но даже это будет шагом, действовать нужно быстро.
Прикладываю скрины РНП ВБ, причем там несезонные ниши - это изменение конъюнктуры в моменте.
В момент кризиса нужно действовать, прямо сейчас идет перераспределение рынка, быстрые забирают свою долю.
❤9🤝3😁2🙏1
Сегодня в 17.00 МСК проведем прямой эфир с разбором кабинетов и Нейроаналитиком. (запись будет)
План
1. Разберем умеренно прибыльные кабинеты ВБ и ОЗОН с ROMI 67%, это значит, что на рекламу было потрачено больше, чем осталось чистой прибыли.
2. Покажем наработки по ИИ-анализу РНП, ОПИУ, Рекламы с помощью Нейроаналитика.
3. Проведем разбор модуля РНП, отследим тренды по увеличивающейся маржинальности в связи с изменяющимися алгоритмами.
4. Покажем beta-релиз модуля "Поисковые запросы Джем", где мы считаем маржинальность каждого запроса.
План
1. Разберем умеренно прибыльные кабинеты ВБ и ОЗОН с ROMI 67%, это значит, что на рекламу было потрачено больше, чем осталось чистой прибыли.
2. Покажем наработки по ИИ-анализу РНП, ОПИУ, Рекламы с помощью Нейроаналитика.
3. Проведем разбор модуля РНП, отследим тренды по увеличивающейся маржинальности в связи с изменяющимися алгоритмами.
4. Покажем beta-релиз модуля "Поисковые запросы Джем", где мы считаем маржинальность каждого запроса.
👍4🔥4