Прочитав эту статью, вы научитесь сверять данные между вашим кабинетом поставщика Ozon и данными в сервисе Pi-Data. В частности, получите ответы на вопросы:

• Какие отчеты надо сверять между собой?
• Где эти отчеты находятся в ЛК Ozon и в Pi-data?
• Как правильно сгенерировать эти отчеты и как провести сверку данных?

Подсказка: для увеличения всех картинок ниже просто кликните по ним

Как сверять данные между ЛК Ozon и Pi-Data

Основная проблема при работе с данными маркетплейсов заключается в том, что они постоянно меняются и данные в разных отчетах не сходятся между собой (поверьте нам, мы на этом съели не одну собаку).

Поэтому мы выбрали для себя по одному основному отчету на WB и в Ozon, с которыми проводим основную сверку. В случае Ozon ранее это был “Финансовый отчет за период” из раздела Список отчетов. Но сейчас в этом разделе можно наблюдать такую картину.

Поэтому мы переделали эту статью и функции сверки внутри сервиса, чтобы теперь было удобнее сверяться с другим разделом — Экономика магазина.

Сверить данные с сервисом Pi-Data можно тремя способами:

• с помощью функции «сверить данные» — здесь мы покажем в максимально похожем на Ozon виде;
• напрямую со значениями в отчете Финансы (P&L) — чтобы вы убедились, что в отчете цифры тоже верные;
• с помощью подробной выгрузки данных в Excel и нашего специального файла — так мы сможем подсветить и некоторые аномалии в данных Ozon.

Давайте разберем все эти варианты.

Сначала сформируем отчет в разделе Экономика магазина в ЛК селлера в Ozon

В этом разделе можно формировать отчет за любой произвольный период. Важно, чтобы период был полностью завершенным.

За сегодня данные сравнивать бесполезно — они активно меняются. Но и за последнюю неделю Ozon может корректировать данные — корректировки прошедших дней тоже в нашем сервисе появятся с некоторой задержкой (обычно на следующее утро).

Давайте для примера возьмем период 1-27 марта 2025 года — см. скрины ниже. С полученным отчетом на вкладке «Детализация начислений» мы будем проводить сверку данных. ВАЖНО: раскройте все начисления (кнопка «Посмотреть все»).

Сверяем показатели с помощью функции «Сверить данные»

Это наиболее быстрый и удобный способ сверки.

Функция доступна в одном из отчетов: Общий отчет, Unit-экономика, Финансы (P&L) — давайте воспользуемся последним.

Для правильной сверки:

• Идем в отчет Финансы (P&L)
• Устанавливаем правильный период: 1-27 марта 2025 года;
• Выбираем маркетплейс (Ozon) и нужного поставщика;
• Избранные и скрытые товары: Все товары;
• Все остальные фильтры должны быть не установлены.

Далее нажимаем на кнопку «сверить данные» справа от заголовка отчета. Откроется форма сверки.

Сумма продаж и общая сумма начислений могут немного расходиться. Мы обнаружили, что Ozon в некоторых продажах устанавливает цену выше, чем у поставщика, но и комиссию списывает большего размера в таком случае. Такие цены и комиссии видны только в выгрузке в Excel, а в API их не видно. Подробнее об этом написали ниже: Сравниваем выгрузку начислений из Ozon в Excel и данные Pi-Data.

По этой же причине «Вознаграждение Ozon» (комиссия) может быть в Pi-Data чуть меньше.

Но прибыль должна сходиться в большинстве случаев. Небольшие расхождения возможны — об причинах читайте ниже: Почему могут быть небольшие расхождения в данных между Ozon и Pi-Data?.

Как раз такую картину наблюдаем на картинке выше. Сумма начислений по продажам и комиссиям в Ozon: 1 395 428 и 226 110 соответственно. В Pi-Data 1 394 038 и 224 721.

1 395 428 — 226 110 = 1 394 038 — 224 721 = 1 169 318

И так как все остальные суммы совпадают, то и прибыль бьется.

Суммы других групп начислений также должны биться между Ozon и нашим сервисом.

Если какие-то суммы отличаются сильно, скорее всего мы получили новый вид начислений из Ozon и еще не успели правильно разложить его по группам. Но это влияет только на форму сверки — суммарные данные должны совпадать. Если обнаружили такое, напишите нам в чат поддержки, пожалуйста.

Сверяем показатели напрямую с отчетом Финансы (P&L) в сервисе Pi-Data

Как и в предыдущем способе, продеджываем следующие действия для подготовки к сверке:

• Идем в отчет Финансы (P&L)
• Устанавливаем правильный период: 1-27 марта 2025 года;
• Выбираем маркетплейс (Ozon) и нужного поставщика;
• Избранные и скрытые товары: Все товары;
• Все остальные фильтры должны быть не установлены;
• Установите также период в отчете “мес” и ед. изм. “руб” (как в Ozon).

Все готово для проведения сверки. Проведем сверку по всем основным показателям на нашем примере

Продажи и комиссия Ozon

Как уже писали выше, мы обнаружили, что Ozon в некоторых продажах устанавливает цену выше, чем у поставщика, но и комиссию списывает большего размера в таком случае. Такие цены и комиссии видны только в выгрузке в Excel, а в API их не видно. Поэтому продажи и комиссии лучше сравнивать совместно.

Продажи:

• В отчете Финансы (P&L) в Pi-Data это строка «Продажи»: 1 387 652 руб.
• В отчете Ozon это сумма двух показателей «Продажи» (сюда Ozon включает начисления только за продажи и сторно, но не возвраты) и «Возвраты»: 1 395 428 — 6 386 = 1 389 042 руб.
• Как видим в Ozon чуть больше — это как раз пример, о котором только что рассказали.

Теперь посмотрим на комиссию:

• В отчете Финансы (P&L) в Pi-Data это строка «Прямые расходы —> Комиссия МП»: 224 721 руб. (мы показываем сумму со знаком плюс)
• В отчете Озон это показатель «Вознаграждение Ozon»: -226 110 руб. (в отчете Ozon величина отрицательная)
• Сумма комиссии тоже в Ozon чуть больше.

Но если мы посмотрим на разницу между продажами и комиссией, то получим:

• Pi-Data: 1 387 652 — 224 721 = 1 162 931 руб.
• Ozon: 1 395 428 — 6 386 — 226 110 = 1 162 932 руб.
• Различается на 1 рубль — это следствие округлений.

Как видим итоговая сумма выручки по продажам за минусом комиссии совпадает. Подробнее об «аномальных» продажах с завышенной ценой рассказали в разделе Сравниваем выгрузку начислений из Ozon в Excel и данные Pi-Data.

Логистика и эквайринг

К сожалению Ozon несколько изменил раскладку начислений по группам в отчете Ozon «Экономика магазина» по сравнению с финансовым отчетом. Логистика теперь попадает в две группы: «Услуги доставки» и «Услуги агентов». Но в «Услуги агентов» входит также и эквайринг. Поэтому мы будем сравнивать сумму этих показателей с Pi-Data.

• В отчете Финансы (P&L) в Pi-Data нам нужны строки «логистика» и «эквайринг в группе «Прямые расходы» (ее можно раскрыть и увидеть из какие строк она складывается):
  • логистика: 252 766 руб;
  • эквайринг: 15 163 руб;
  • итого: 267 929 руб.
• В отчете Ozon смотрим:
  • Услуги доставки: 182 350 руб;
  • Услуги агентов: 85 579 руб;
  • итого: 267 929 руб.
• Сходится рубль-в-рубль.

Если вы хотите детально сравнить начисления по суммам, то можно воспользоваться выгрузкой в Excel, об этом ниже: Сравниваем выгрузку начислений из Ozon в Excel и данные Pi-Data.

Сравниваем выгрузку начислений из Ozon в Excel и данные Pi-Data

Как уже было описано выше, не все начисления можно детально сравнить с суммами в разделе Экономика магазина в Ozon. Но в кабинете селлера в Ozon в том же разделе можно скачать выгрузку начислений в Excel. С помощью нее можно провести детальную сверку с отчетом Финансы (P&L), а заодно увидеть продажи с завышенными ценами, о которых писали выше.

Сначала скачаем выгрузку:

• наш файл сверки упростит расчеты
• откройте оба файла
• скопируйте все строки из выгрузки Ozon в наш файл сверки на последний лист с названием «Начисления — копируем сюда»
• можно открывать лист «Сверка» — будем сверять данные.

На этом листе мы уже посчитали суммы по вашим скопированным начислениям. Также написали, как мы посчитали ту или иную цифру и рассказали, где у нас можно эти цифры увидеть. Формулы тоже можно смотреть — все прозрачно.

Для сверки в Pi-Data опять будем использовать отчет P&L (часть данных можно сравнить и с общим отчетом):

• Идем в отчет Финансы (P&L)
• Устанавливаем правильный период: 1-27 марта 2025 года;
• Выбираем маркетплейс (Ozon) и нужного поставщика;
• Избранные и скрытые товары: Все товары;
• Все остальные фильтры должны быть не установлены;
• Установите также период в отчете “мес” и ед. изм. “руб” (как в Ozon).

Продажи

Как уже писали выше, мы обнаружили, что Ozon в некоторых продажах устанавливает цену выше, чем у поставщика, но и комиссию списывает большего размера в таком случае. Такие цены и комиссии видны только в выгрузке в Excel, а в API их не видно. В нашем файле мы рассчитываем продажи, как они будут видны в Pi-Data (по ценам поставщика) и показываем отдельно разницу в продажах по ценам, которые Ozon установил выше цен поставщика.

Продажи:

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Продажи»: 1 387 652 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Итого продано»: 1 387 652 руб.
• Сходятся один в один.

Стоит все же уделить внимание продажам, из-за которых при сравнении данных с кабинетом Ozon будут видны расхождения в сумме продаж и комиссии.

Такие продажи можно увидеть на листе «Отправляения с аномалиями».

На примере одного отправления выше, мы видим, что цена продавца была 569 рублей, но Ozon продал этот товар по 726,81 рубля, но и комиссию удержал бОльшую, а именно 248,85 рублей.

Комиссия Ozon

С комиссией аналогичная ситуация — она завышено по некоторым продажам. Но в файле мы вычисляем комиссию, как ее показывает Ozon в API. Поэтому ее легко сравнить:

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Прямые расходы → Комиссия МП»: 224 721 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Комиссия в Pi-Data (с учетом аномалий в продажах)»: 224 721 руб.
• Совпадает один в один.

Логистика

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Прямые расходы → логистика»: 252 766 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Комиссия за логистику»: 252 766 руб.
• Сходится рубль-в-рубль.

Эквайринг

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Прямые расходы → эквайринг»: 15 163 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Эквайринг»: 15 163 руб.
• Полностью совпадает.

Маркетинг

В разделе Экономика магазина Ozon включает в маркетинг в том числе услугу «Premium подписка» из-за чего данные с Pi-Data не сходятся. Мы эту услугу относим в «Другие». В нашем файле сверки это уже учтено, поэтому можно просто сравнить:

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Маркетинг»: 22 654 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Маркетинг»: 22 654 руб.
• Совпадает.

Хранение

• Финансы (P&L) в Pi-Data — строка «Хранение»: 507 руб.
• В выгрузке Ozon — строка «Хранение»: 507 руб.
• И снова совпало.

Другие услуги

Перечень других услуг может варьироваться у разных селлеров. Ниже мы покажем принцип их сравнения

• В отчете Финансы (P&L) в pi-data все другие услуги находятся в разделе «Другие —> Полученные с МП» (для разделения их от других расходов, которые можно заводить вручную) : 4 295 руб. (ее можно раскрыть и увидеть из какие строк она складывается)
• В выгрузке Ozon — строка «Другие» (мы просто вычитаем из общец суммы все начисления, которые учли в других строках): 4 295 руб.
• Суммы совпали.
• Единственное, некоторых сумм может не быть в отчете Озона. На примере ниже «компенсации за поврежденный на складе товар» — эту сумму Озон отображает в разделе Финансы —> Документы —> Компенсации и прочие начисления

Почему могут быть небольшие расхождения в данных между Ozon и Pi-Data?

Иногда могут быть небольшие расхождения по суммам некоторых статей (например в логистике) между тем, что вы видите в Ozon и в Pi-Data. Разберем здесь, почему это может происходить (помимо причин, описанных в предыдущем разделе).

Сразу оговоримся, что эти расхождения обусловлены тем, что некоторые суммы Ozon относит к одному отчетному периоду, а в API отдает дату, относящуюся к соседнему периоду. То есть расходятся по сути только даты, на которые мы сажаем начисления — общая сумма на большом периоде все равно будет одинаковая.

Попробуем пояснить. Ozon отдает данные по начислениям в виде финансовых транзакций. Их же вы можете наблюдать в кабинете поставщика. У транзакции есть дата операции. Но сама транзакция в Ozon может состоять из нескольких начислений, каждое из которых имеет свою дату. Но эту дату нигде посмотреть невозможно, а она может отличаться от даты транзакции (даже если в составе транзакции только одно начисление). Например, вам начислили за доставку товара покупателю 100 рублей. Дата транзакции может быть 30.06 — мы запишем эту сумму в июнь. Но внутри транзакции Ozon создаст начисление с датой 01.07 и сам отнесет эту сумму к периоду с 1 по 15 июля. Таким образом возникнет расхождение, если смотреть период с 15 по 30.06.
К сожалению добиться точного соответствия данных по датам очень сложно, но суммы расхождений не должны сильно сказываться на анализе — они совсем небольшие. Кроме этого, если расход мы не учли в текущем периоде, то в соседний он точно попадет, и в итоге будет учтен.

На этом все — мы сверили данные в сервисе Pi-Data с экономикой магазина Ozon. На примере выше у нас получилась идеальная точность, и это неудивительно — качество данных в нашем сервисе наша гордость. Поэтому если вы найдете ошибку при сверке данных, и после проверки мы поймем, что ошибка на нашей стороне, то вы получите скидку 80% при оплате первого месяца 🙂 За качество отвечаем!