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
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.
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
| Источники | Ozon Seller API · Wildberries API · Yandex Market API · Lamoda reports · МойСклад |
|---|---|
| Загрузка | Python CLI · инкрементальные загрузки · проверки схемы · журнал загрузок |
| Хранение | ClickHouse raw · ClickHouse core · analytics marts |
| Представление | Next.js экран решения · Power BI · Google Sheets |
Модель данных
| Объект | Слой | Назначение |
|---|---|---|
| Заказы и события МП | raw | сырые заказы и события маркетплейсов |
| Продажи и возвраты | core | нормализованные продажи, возвраты, SKU и юрлица |
| Комиссии и логистика | core | комиссии, логистика, хранение, эквайринг |
| Реклама и заказы | core | расходы и заказы по рекламным кампаниям |
| P&L по SKU | analytics | управленческий 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
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.