Зачем анализировать продажи по SKU и категориям? Регулярный анализ позволяет быстро реагировать на изменения и принимать правильные решения по ассортименту.

Преимущества анализа в разрезе анализировать продажи по SKU и категориям

• Рост выручки на 30–70% за 1–2 месяца
• Снижение замороженных оборотных средств
• Выявление лидеров и аутсайдеров по ROI и маржинальности

Какие данные нужны, чтобы проанализировать продажи по SKU и категориям

• Продажи по SKU за период: выручка, количество заказов, возвраты, списания за последние 30–90 дней
• Остатки на складе: фиксируйте еженедельно, чтобы контролировать дефицит и замораживание денег
• Возвраты и списания: процент возвратов = (Возвраты ÷ Продажи) × 100%
• Рентабельность товаров: ROI = (Выручка – Себестоимость – Расходы) ÷ Выручка × 100%
• Данные по категориям: суммируйте показатели SKU внутри категории, оцените долю выручки и прибыли

Метрики для оценки SKU

• Выручка = Количество заказов × Цена
• Оборачиваемость = (Средний остаток ÷ Продажи за период) × 30 дней. Норма для FMCG: 7–14 дней
• Маржинальность = (Выручка – Себестоимость) ÷ Выручка × 100%. Цель ≥ 20%
• Процент возвратов = (Возвраты ÷ Продажи) × 100%. Допустимо ≤ 15%
• CTR = Клики ÷ Показ карточки × 100%. Сравнивайте со средним по категории
• Конверсия = Заказы ÷ Просмотры × 100%. Сравнивайте со средним по категории

Метрики для оценки категорий

• Доля выручки категории = Выручка категории ÷ Общая выручка × 100%
• Доля прибыли категории = Прибыль категории ÷ Общая прибыль × 100%
• Средний чек по категории = Выручка категории ÷ Количество заказов категории
• Оборачиваемость категории = Средний остаток категории ÷ Продажи категории × 30 дней
• Категории с долей прибыли < 10% и низкой маржинальностью следует оптимизировать или убрать убыточные SKU

Пошаговый алгоритм анализа

Продажи по SKU и категориям

1. Сбор данных: выгружайте продажи, остатки, возвраты и маржу по SKU и категориям еженедельно. У нас есть удобный шаблон для оцифровки бизнеса на маркетплейсах.
2. Сортировка по ключевым метрикам: отсортируйте SKU по маржинальности и оборачиваемости
3. Выявление проблемных и прибыльных товаров: выделите топ-20% SKU по прибыли и bottom-20% по низкой маржинальности или высоким возвратам
4. Принятие решений: для прибыльных SKU увеличьте остатки и бюджет на продвижение; для проблемных корректируйте цену, фото или описание
5. Контроль результатов: через неделю замерьте изменение KPI — выручка, ROI, средний чек должны расти, возвраты снижаться

Пример анализа CTR и конверсии по категории

Категория: Футболки

Данные по SKU:

1. А: CTR = 2,5%, Конверсия = 4%
2. B: CTR = 1,8%, Конверсия = 3%
3. C: CTR = 3,0%, Конверсия = 5%

Среднее по категории:

1. CTR = 2,43%
2. Конверсия = 4%

Выводы

• SKU с показателями ниже среднего (например, SKU B) требуют оптимизации карточки или продвижения
• SKU с показателями выше среднего (например, SKU C) работают эффективно и можно увеличить их остатки или продвижение

Примеры анализа и применения данных

	До оптимизации SKU	После оптимизации SKU	Разница
Выручка	50 000 ₽	85 000 ₽	+70%
Оборачиваемость	20 дней	12 дней	быстрее на 40%
Маржинальность	18%	25%	+7 п.п.
Возвраты	20%	12%	-8 п.п.

FAQ

Что делать, если ROI товара меньше 100%?

Остановите продвижение с ROI < 100% или перераспределите бюджет на эффективные товары

Как понять, что товар «мертвый»?

Если выкуп < 50% и ROI < 100% три недели подряд, лучше убрать товар с продвижения

Какие показатели SKU и категорий самые важные?

Выручка, маржинальность, оборачиваемость и процент возвратов

Как быстро можно увеличить выручку с помощью анализа?

Регулярный анализ и корректировка карточек позволяют увеличить выручку на 30–70% уже через 1–2 месяца

Pi-Data — сервис оцифровки и аналитики бизнеса на маркетплейсах Wildberries и Ozon