Перейти к содержанию
КейсыВнедреноФинансы

Маржа четырёх маркетплейсов в одной системе

Выгрузки Ozon, Wildberries, Yandex Market и Lamoda сведены с себестоимостью, комиссиями и логистикой в один управленческий P&L по SKU.

Сделал: Финансовая модель, витрины, сверки и приёмка

P&L по SKU готов на 2-е число вместо 10-гоMarketplace ETL + финансовый экран решения

ВопросГде теряется маржа от продаж до прибыли?

Из 40,2 млн ₽ выручки до маржи доходит 6,9 — 17%

Три площадки зарабатывают 18–21% маржи. Lamoda теряет 0,5 млн ₽: комиссия, логистика и реклама забирают 73% её выручки.

итог и подытогирасходыуровень, с которого начинается шагмлн ₽ · 90 дней

Маржа по площадкам · Какая площадка зарабатывает?

Маржу дают Wildberries (4,1) и Ozon (2,8). Lamoda в минусе: −0,5 млн ₽.

Нажмите на площадку — её P&L одной строкой.

В заявку попадёт тема Экономика площадок: где теряется маржа.

Ситуация

С чего всё начиналось

E-commerce бизнес продаёт через несколько маркетплейсов и ведёт учёт в МойСклад. Нужен общий контур для финансов, закупок, категорийных менеджеров и performance-команды.

Продажи, комиссии, логистика, реклама и остатки жили в разных кабинетах. P&L по SKU собирался вручную и не давал надежной картины маржи.

Что изменено

Что я сделал

Спроектировал слои raw/core/analytics, описал правила финучёта P&L, собрал витрины и логику экрана решения, добавил сверки и критерии приёмки.

  • Выручка признается по дате события маркетплейса, возвраты сторнируют тот же аналитический контур.
  • Комиссия, логистика, хранение, эквайринг, себестоимость и реклама нормализуются в единую управленческую P&L структуру.
  • SKU, юрлица, склады и площадки приводятся к справочникам перед расчётом маржи.
  • Contribution profit, EBITDA и чистая прибыль считаются через управленческий план счетов, а не через сырые статьи кабинетов.

Что получилось

Результат

P&L по SKU стал доступен в начале месяца: 10-е → 2-е число

  • Финансовый срез по SKU переносится из позднего ручного закрытия в ранний управленческий цикл.
  • SKU с отрицательной маржей и дефицитом стали видны до закрытия периода, а не после ручной сверки.
  • Финансы, закупка и performance получили один источник для решений по цене, рекламе и пополнению.

Как это проверено

Проверка и границы

  • Итоговая выручка витрины сверяется с выгрузками кабинетов с заданным допуском.
  • Контрактные проверки контролируют типы, обязательные поля и диапазоны.
  • Reconciliation остатков выполняется против учётного источника на конец дня.
  • Приёмка проверяет разрезы P&L, SLA загрузки и корректность drilldown.

публичный кейс обезличен; рабочий dashboard использует демо-данные. не заявляется рост прибыли; показан переход к раннему управленческому решению по марже.

Техническое приложение

Как устроено внутри

Для тех, кто проверяет решение по существу: источники, слои данных, правила расчёта и артефакты передачи.

Архитектура, данные и методология

Архитектура

ИсточникиOzon Seller API · Wildberries API · Yandex Market API · Lamoda reports · МойСклад
ЗагрузкаPython CLI · инкрементальные загрузки · проверки схемы · журнал загрузок
ХранениеClickHouse raw · ClickHouse core · analytics marts
ПредставлениеNext.js экран решения · Power BI · Google Sheets

Модель данных

ОбъектСлойНазначение
Заказы и события МПrawсырые заказы и события маркетплейсов
Продажи и возвратыcoreнормализованные продажи, возвраты, SKU и юрлица
Комиссии и логистикаcoreкомиссии, логистика, хранение, эквайринг
Реклама и заказыcoreрасходы и заказы по рекламным кампаниям
P&L по SKUanalyticsуправленческий P&L по дню, площадке, юрлицу, складу и SKU

Методология и правила

  • Сначала зафиксировал управленческий план счетов: выручка, возвраты, COGS, комиссии, логистика, хранение, реклама, EBITDA.
  • Разделил поток на raw/core/analytics, чтобы не смешивать сырые кабинеты, нормализацию и финансовые витрины.
  • Для ежедневного контроля добавил reconciliation: кабинет маркетплейса, учётный источник, SKU-справочник и итог P&L.
  • ABC/XYZ классифицирует SKU по доле выручки и стабильности спроса, затем переводит класс в закупочное или ценовое действие.
  • Пульс-метрики строятся как воронка карточка → переход → корзина → заказ → выкуп с отдельным учётом рекламы и органики.
  • Факторный P&L показывает, какой драйвер улучшил или ухудшил EBITDA: COGS, комиссии, реклама, логистика или цена.

Артефакты и стек

ClickHouseSQLPythonNext.jsPower BIGoogle SheetsREST API

Dashboard · Data Model · Architecture · Финансовые правила · UAT

Что бы сделал иначе

  • Аллокация логистики на SKU критична: средние по категории искажают маржу.
  • Справочники SKU и юрлиц надо фиксировать до построения витрин.
  • NDA-safe демо-слой ускоряет демонстрацию результата без риска раскрытия данных.

Похожая задача?

Расскажите, где у вас расходятся цифры или не хватает картины. Отвечу, чем это лечится и с чего начать.

Обсудить похожую задачу