Аналитика Wildberries: где смотреть и как использовать данные

Зачем нужна аналитика на Wildberries и что она даёт

Продажи на Wildberries без анализа данных — как езда с завязанными глазами: можно двигаться вперёд, но риск столкнуться с проблемами растёт в разы. Платформа предоставляет детальную статистику, которая помогает продавцам оптимизировать ассортимент, корректировать цены и предсказывать спрос, а покупателям — отслеживать популярные товары и выгодные предложения. Без этих инструментов сложно конкурировать: даже мелкие ошибки в ценообразовании или логистике могут обернуться убытками.

Если хотите увеличить продажи, снизить количество возвратов или просто понять, почему один товар раскупают за день, а другой лежит месяцами — аналитика даст ответы. Она показывает не только количество заказов, но и конверсию просмотров в покупки, динамику цен у конкурентов, сезонные колебания спроса. Для покупателей эти данные полезны, чтобы ловить моменты распродаж или находить товары с лучшим соотношением цены и качества.

На практике многие упускают ключевые метрики. Например, продавцы часто смотрят только на общий оборот, игнорируя коэффициент возвратов или время доставки, которые напрямую влияют на рейтинги. А покупатели не используют историю цен, хотя она помогает экономить до 30% на покупках. Эта статья разберёт, где искать нужные отчёты, как их читать и на что обращать внимание в первую очередь.

Где найти аналитику на Wildberries: раздел для продавцов и покупателей

Инструменты аналитики на платформе разделяются на две категории: для продавцов (в личном кабинете WB Partner) и для покупателей (в мобильном приложении или на сайте). У каждого типа пользователей свой набор данных и способы доступа.

Для продавцов: личный кабинет WB Partner

Вот что нужно сделать, чтобы открыть аналитику:

Авторизуйтесь на сайте wbpartner.ru (или в мобильном приложении WB Partner).
В верхнем меню выберите раздел Аналитика.
В выпадающем списке кликните на нужный подраздел:
- Продажи — общая статистика по заказам;
- Товары — детализация по каждому артикулу;
- Финансы — выручка, комиссии, возмещения;
- Логистика — сроки доставки и проблемы с заказами;
- Маркетинг — эффективность рекламных кампаний.

1. Зайдите в WB Partner

2. Нажмите «Аналитика» в верхнем меню

3. Выберите раздел («Продажи», «Товары» и т.д.)

4. Установите период (день/неделя/месяц)

5. Экспортируйте данные в Excel при необходимости-->

Важный момент: часть данных доступна только после подключения к программе WB Trends (платно) или при достижении определённого объёма продаж. Например, детализированные отчёты по конкурентам открываются продавцам с оборотом от 500 тыс. рублей в месяц.

Для покупателей: мобильное приложение и сайт

Покупатели могут отслеживать:

историю цен на товар (график изменений за 3–6 месяцев);
рейтинги продавцов и отзывы;
статистику популярности (сколько раз товар добавили в корзину);
анализ скидок и акций.

Чтобы посмотреть историю цен:

Откройте карточку товара в приложении Wildberries.
Прокрутите вниз до блока Цена.
Нажмите на график (иконка с стрелкой вверх/вниз).
Выберите период (месяц, 3 месяца, год).

Пошаговая инструкция: как читать ключевые метрики

Данные аналитики бесполезны, если не знать, на что смотреть. Разберём основные показатели для продавцов и покупателей.

Для продавцов: 5 ключевых отчётов

Метрика	Где смотреть	Что означает	Нормальное значение
Конверсия в заказ	`Аналитика → Товары → Детализация`	Процент пользователей, купивших товар после просмотра	1–5% (зависит от категории)
Коэффициент возвратов	`Аналитика → Продажи → Возвраты`	Доля возвращённых товаров от общего числа продаж	До 10% — норма, выше — проблема с качеством
Средний чек	`Аналитика → Финансы → Выручка`	Средняя сумма одного заказа	Зависит от ниши (например, для электроники — 3–10 тыс. руб.)
Время доставки	`Аналитика → Логистика → Сроки`	Сколько дней в среднем идёт заказ до покупателя	1–3 дня (дольше — риск снижения рейтинга)
Доля трафика из поиска WB	`Аналитика → Маркетинг → Источники`	Сколько покупателей нашли товар через поиск на сайте	От 40% — хороший показатель SEO

Например, если конверсия ниже 1%, это сигнал: либо цена завышена, либо фотографии/описание не соответствуют ожиданиям покупателей. А высокий коэффициент возвратов (свыше 15%) часто говорит о проблемах с качеством или неточном описании товара.

Для покупателей: как использовать данные для экономии

Покупателям аналитика помогает:

покупать товары в момент максимальной скидки (по графику цен);
избегать продавцов с высоким процентом возвратов;
выбирать товары с быстрой доставкой (если время критично).

Если хотите сэкономить, обращайте внимание на:

График цен: товары часто дешевеют перед праздниками (Новый год, 23 февраля) или в конце сезона.
Рейтинг продавца: ниже 4,5 звёзд — риск получить брак или задержку доставки.
Количество отзывов: если их меньше 10, товар может быть новым или непопулярным.

Подводные камни: что упускают 90% пользователей

Даже опытные продавцы и покупатели часто игнорируют важные нюансы аналитики. Вот что стоит проверять в первую очередь.

Скрытые метрики, которые не показывают по умолчанию

Wildberries не всегда выводит все данные на главный экран. Например:

Доля отменённых заказов: показывает, сколько покупателей передумало покупать после оформления. Высокий показатель (свыше 5%) может означать проблемы с описанием товара или ценой.
Время на складе: сколько дней товар лежит без движения. Если больше 30 дней — пора снижать цену или запускать рекламу.
География продаж: в каких регионах товар покупают активнее. Это помогает оптимизировать логистику.

Чтобы увидеть эти данные, нужно:

Перейти в Аналитика → Товары.
Выбрать конкретный артикул.
Нажать Подробнее или Экспортировать в Excel.

Как найти скрытые метрики в Excel-отчёте

В экспортированной таблице ищите столбцы:

- CancellationRate (доля отмен);

- StorageDays (время на складе);

- RegionSales (география).

Эти данные не отображаются в интерфейсе WB Partner, но есть в сырых данных.

Ошибки интерпретации данных

Частая проблема — неправильное понимание метрик. Например:

Рост продаж ≠ прибыль: увеличение заказов может сопровождаться ростом возвратов или снижением среднего чека.
Высокая конверсия ≠ успешный товар: если конверсия 10%, но трафика всего 100 просмотров в месяц, это не успех.
Низкий коэффициент возвратов ≠ качественный товар: покупатели могут просто не оформлять возврат (например, если товар дёшев).

Важный момент: всегда сравнивайте метрики в динамике. Одинокая цифра ничего не значит — смотрите тренды за 3–6 месяцев.

Типичные ошибки при работе с аналитикой WB

Даже при доступе ко всем данным многие допускают одни и те же промахи. Вот самые распространённые:

Игнорирование сезонности. Продажи купальников зимой и пуховиков летом будут низкими — это не повод снимать товар с продажи. Используйте аналитику, чтобы планировать запасы заранее.
Сравнение с конкурентами без учёта их объёмов. Если у продавца оборот 10 млн в месяц, а у вас 100 тыс., его коэффициент возвратов в 5% не значит, что ваши 15% — это провал.
Пренебрежение отзывами. Аналитика показывает цифры, но не причины. Всегда читайте негативные отзывы — они подскажут, что улучшать в товаре.
Автоматическое доверье графикам. Иногда данные обновляются с задержкой (до 48 часов), а в период распродаж могут быть сбои. Перепроверяйте критические метрики вручную.

1. Сравнил метрики с аналогичным периодом прошлого года

2. Учёт сезонности (праздники, распродажи)

3. Проверка отзывов на предмет повторяющихся жалоб

4. Экспорт данных в Excel для глубокого анализа

5. Консультация с логистом по срокам доставки-->

Как превратить данные в действия: практические шаги

Аналитика ради аналитики бесполезна. Главное — использовать данные для изменений. Вот алгоритм, который работает:

Выявите проблемные метрики. Например, коэффициент возвратов 20% или время доставки 5 дней.
Найдите причину. Для возвратов это может быть несоответствие описанию, для доставки — ошибки логистики.
Протестируйте изменения. Например:
- добавьте больше фото к товару с высоким уровнем возвратов;
- поменяйте логистического партнёра, если заказы идут слишком долго;
- запустите рекламу для товара, который лежит на складе дольше 30 дней.

Отслеживайте результат через 2–4 недели. Если метрика улучшилась, масштабируйте решение.

Для покупателей алгоритм проще:

Отслеживайте историю цен на желаемые товары.
Покупайте в момент максимальной скидки (обычно за 1–2 недели до крупных праздников).
Используйте фильтры по рейтингу продавца (от 4,7 звёзд) и количеству отзывов (от 50).

На практике даже небольшие корректировки на основе данных приносят результат. Например, продавец снизил цену на товар с низкой конверсией на 10% — и продажи выросли в 3 раза. А покупатель, отследив график цен, купил смартфон на 8 тыс. руб. дешевле, просто дождавшись распродажи.