Что входит в «бесплатную аналитику WB»

При бесплатном подходе вы опираетесь на три вещи:

• кабинет Wildberries и его стандартные отчёты;
• выгрузки в Excel/CSV из кабинета (продажи, остатки, финансы);
• собственный Excel-файл с формулами и сводными таблицами.

В таком формате вы можете:

• видеть продажи по товарам и категориям;
• контролировать остатки и риски Out of Stock;
• считать простую прибыль по формуле «выручка − себестоимость» для 10–20 товаров.

Честно: этого достаточно для старта. Если у вас 10 товаров — не платите за сервис. Начните с Excel.

Какие отчёты Wildberries выгружать для Excel-аналитики

Чтобы наполнить шаблон, вам нужны минимум четыре вида данных:

1. Продажи по товарам (отчёт по продажам за период или API sales).
2. Остатки по товарам и складам (отчёт об остатках/управлении запасами).
3. Финансовый отчёт — для глубокой аналитики нужен детальный reportDetailByPeriod.
4. Реклама (если уже крутите): статистика по кампаниям, расход, заказы, выручка.

Совет: на старте не перегружайтесь. Начните с продаж по товарам за последние 30 дней + текущие остатки + свои данные по себестоимости. А уже потом добавляйте финансы и рекламу.

Структура Excel-шаблона аналитики Wildberries

Ниже — готовая структура файла. Вы можете реализовать её в Excel или Google Sheets.

Вкладка 1. Справочник товаров (SKU)

• nmId (SKU Wildberries)
• Ваш артикул (supplier_article)
• Наименование товара
• Категория / бренд
• Себестоимость единицы (закупка)
• Доп. издержки на единицу (упаковка, подготовка)
• Итоговая себестоимость (E + F)
• Комментарии (сезонность, особенности)

Эта вкладка — база для расчёта прибыли и юнит-экономики.

Вкладка 2. Продажи по товарам (за период)

• nmId
• Период (например, «2025-02»)
• Количество доставленных единиц (qty)
• Выручка за период (revenue)
• Средняя цена продажи (revenue / qty)
• Себестоимость (VLOOKUP из вкладки 1)
• Суммарная себестоимость (qty × себестоимость)
• Валовая прибыль (выручка − себестоимость)
• Валовая маржа, % (прибыль / выручка × 100%)

Уже на этом уровне вы увидите, какие товары зарабатывают, а какие — нет.

Вкладка 3. Остатки и дни запаса

• nmId
• Наименование товара
• Текущий остаток на WB (в штуках)
• Средние продажи в день (qty / 30)
• Дней запаса (остаток / продажи в день)
• Минимальный целевой запас (в днях, вы задаёте, например 14–30)
• Рекомендуемый заказ (max(целевой запас − дней запаса, 0) × продажи в день)
• Флаг/статус («Мало», «OK», «Много»)

Помогает не допускать стоп-продаж и перетарки.

Вкладка 4. Финансовые показатели WB (упрощённо)

• nmId
• Период
• Общая комиссия WB по SKU
• Логистика и хранение по SKU
• Штрафы / удержания
• Эквайринг (если хотите учесть)
• Суммарные расходы WB (C + D + E + F)

На старте можно не тянуть весь reportDetailByPeriod — вносите хотя бы по крупным SKU.

Вкладка 5. Реклама (если используете)

• Кампания
• SKU (nmId) или группа товаров
• Период
• Показы
• Клики
• Заказы
• Выручка с рекламы
• Рекламный расход
• DRR (расход / выручка × 100%)
• ROAS (выручка / расход)
• CPO (расход / заказы)

Связку «реклама + прибыль» придётся считать вручную через VLOOKUP к вкладке с прибылью. Или использовать готовый отчёт в сервисе.

Какие решения можно принимать на Excel-шаблоне

Даже такой базовый шаблон позволяет вам:

• видеть ТОП-товаров по выручке и по прибыли;
• выявлять убыточные и низкомаржинальные позиции;
• оценивать, на сколько дней хватит остатка по ключевым SKU;
• понимать, какие товары можно рекламировать, а какие — нет;
• видеть влияние комиссий и базовых расходов WB.

Это хороший стартовый уровень. Вы получаете понимание логики аналитики — даже если позже перейдёте на сервис, вы будете знать, что и зачем смотрите.

Ограничения Excel-подхода: когда бесплатная аналитика перестаёт работать

Excel — отличный инструмент, но только до определённого объёма и сложности. В реальной работе продавцы WB сталкиваются с ограничениями:

• нужно регулярно выгружать и обновлять данные вручную;
• чем больше товаров и заказов, тем выше риск ошибок в формулах и сводных таблицах;
• трудно поддерживать аналитику по рекламе и детальным расходам WB;
• невозможно удобно анализировать несколько маркетплейсов (WB + Ozon) в одном файле.

Когда пора переходить на сервис? Когда вы тратите больше времени на подготовку данных, чем на их анализ. Или когда ассортимент вырос до 50+ SKU, и вы уже не успеваете обновлять таблицы вручную.

Как перейти от Excel-шаблона к сервису аналитики WB

Когда вы понимаете, как устроен шаблон и какие метрики вам важны, можно переходить к сервису аналитики — он просто автоматизирует ваши текущие шаги.

В marketmetrics.ru это выглядит так:

1. Вы регистрируетесь: создать аккаунт.
2. Подключаете кабинет WB по инструкции: «Настройка доступа к API Wildberries».
3. Сервис сам подтягивает продажи, остатки, финансовые отчёты и рекламу.
4. Вы задаёте себестоимость по товарам (можно импортировать из вашего Excel).
5. Вместо ручных сводных открываете готовые отчёты по юнит-экономике, P&L, остаткам и рекламе.

Использовать Excel для «игры с гипотезами» всё ещё можно. Но уже не как единственный источник аналитики.

Что дальше: бесплатный шаблон vs пробный период сервиса

Если вы только запускаетесь и у вас 5–10 SKU, Excel-подход из этой статьи + стандартные отчёты WB могут быть достаточны на первых этапах.

Как только:

• ассортимент растёт;
• выручка превышает 300–500 тыс. ₽ в месяц;
• вы запускаете рекламу WB;

имеет смысл перейти к сервису аналитики и использовать пробный период marketmetrics.ru, чтобы увидеть разницу.

А пока — вот ваш шаблон. Скачивайте, открывайте Excel и считайте. Мы верим, что вы сначала сделаете это сами, а потом выберете лучший путь.

Зарегистрироваться и перейти от Excel к сервису аналитики WB