Как сверить данные между Вайлдберриз и pi-data и убедиться в их качестве?

Как сверить данные между Вайлдберриз и pi-data и убедиться в их качестве?

Прочитав эту статью вы научитесь сверять данные между ЛК ВБ и данными в сервисе pi-data. В частности, получите ответы на вопросы:

  • Какие отчеты надо сверять между собой?
  • Где эти отчеты находятся в Вайлдберриз 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 ВБ 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 ВБ и в Озоне, с которыми проводим основную сверку — и это конечно отчеты, по которым производятся выплаты. В случае ВБ этоЕженедельные финансовые отчеты”. Найти их можно здесь.

Сверять этот отчет мы будем с отчетом Финансы (P&L) внутри сервиса pi-data

Теперь давайте проведем сверку на конкретном примере

Сначала посмотрим на еженедельный отчет в ЛК селлера в Wildberries

Возьмем период c 22 по 28 января 2024 года и откроем детализацию нужного нам отчета

Вы увидите страницу отчета — для сверки нам понадобится таблица с детализацией (см. на скрине ниже). Для сверки не нужно скачивать детализацию в Excel и производить какие-либо расчеты

Теперь сформируем аналогичный отчет в сервисе pi-data

  • Идем в отчет Финансы (P&L)
  • Выбираем ВБ и нужного поставщика
  • Устанавливаем аналогичный период: с 22 по 28 января
  • Скрытые товары: все товары
  • Установите также период в отчете “нед” и ед. изм. “руб” (как в ВБ)
  • Другие фильтры не устанавливаем, готово — см. скрин ниже

Все готово для проведения сверки

Проведем сверку по всем основным показателям на нашем примере

Продажи

С продажами в отчете ВБ есть нюанс — в их еженедельном отчете сумма продаж указана за вычетом СПП (Скидки Постоянного Покупателя). Это скидка, которую они предоставляют за свой счет от цен, которые установил продавец. В большинстве наших отчетов используются цены без учета СПП, так как именно от этих цен идет расчет комиссии ВБ и большинство других показателей.

Поэтому для сверки именно продаж вам надо переключить отчет Финансы P&L в pi-data в режим с СПП и взять из него сумму продаж (см. ниже)

  • В отчете Финансы (P&L) в pi-data это строка «Продажи» (ВАЖНО: в настройках надо включить «Метод расчета продаж» = СПП, см. скрин ниже) : 24 940 руб. (с СПП сумма всегда ниже, без учета СПП сумма продаж 31 500 руб.)
  • В отчете ВБ Продажи составляют: 24 940 руб.
  • Сходится рубль-в-рубль

У сверки продаж с ВБ есть еще один нюанс — если в отчет попали начисления за компенсацию брака и/или подмененного товара, а также авансовую плату за товар без движения (= компенсация за ващ товар, который они потеряли), то ВБ включит эти суммы в продажи (в своем отчете). Мы же показываем их отдельно в разделе «Другие» — «Полученные с МП», так как все-таки это не продажи. В таком случае сверять надо следующим образом

  • В нашем отчете Финансы сложить сумму продаж и сумму подобных начислений (их взять со знаком плюс). На примере ниже, это будет 575 140 + 7 287 + 1 609 = 584 036 руб.
  • А в детализации ВБ вся эта сумма сидит в Продажах: 584 037 руб. (разница в 1 рубль из-за округлений)

Если желаете провести сверку продаж с помощью файла реализации, то следуйте следующим шагам:

а) Сортируем скаченный файл реализации по столбцу «Тип документа» — «Продажи» и по столбцу “Обоснование для оплаты” — “Продажа”, считаем сумму по столбцу «Вайлдбериз реализовал товар (Пр)» = 29 940р.(самый первый скриншот в блоке «Продажи»)
Это в точности сходится с тем, что указанно в отчете “Финансы (P&L)”.

ВАЖНО: Рекомендуем проверять колонку «Дата продажи»! Вб часто вносит в отчеты реализации продажи, которые не относятся к периоду. Допустим отчет за сентябрь, а в отчете есть продажи за август. В таком случае рекомендуем сортировать колонку «Дата продажи» строго по датам, которые должны быть за отчетную неделю, иначе у вас не сойдется сумма продаж.

Если у вас есть “Возвраты”, то делаем следующее:
б) Сортируем файл реализации по столбцу «Тип документа» — «Возвраты», считаем сумму по столбцу «Вайлдбериз реализовал товар (Пр)» — в данном примере возвратов нет, поэтому мы их посчитать не можем. Но если они у вас есть, то необходимо сделать следующее вычисление:
с) Сумма продаж в отчете “Финансы (P&L)” = сумма (шаг а) — сумма (шаг б) .

ВАЖНО: Если у вас есть компенсации, то их сумму необходимо вычесть из результата полученного на “Шаге с”. Почему это необходимо сделать? Потому что мы компенсации не учитываем в сумму продаж. Компенсации отображаются в отчете “Финансы (P&L)” — строка “Другие” — “Полученные с МП”.

Комиссия Вайлдберриз

  • В детализации еженедельного отчета ВБ их комиссия в явном виде не показывается
  • Поясним:
    • как писали выше они показывают продажи с учетом СПП, а потом сразу сумму к перечислению (как бы за вычетом их комиссии). В нашем примере это будет: 14 339 — 13 082 = 1 127 руб. или 7.9% от суммы продаж (14 339 руб.) Конечно это не настоящий размер комиссии ВБ
    • Реальный размер комиссии ВБ надо считать от суммы продаж без учета СПП — мы его считаем на основе детальных данных
    • На примере недели 06-12 янв комиссия составила 4 288 руб. или 24,5% от суммы продаж (до СПП) в 17 500 руб.
    • 24,5% уже реальный размер комиссии ВБ 🙂

Необходимо смотреть в ценах до СПП) Если у вас включен переключатель СПП в отчете, то комиссия будет отображаться в нем меньше) Без учета СПП, комиссия отображается ) Как она высчитывается)
а) Фильтруем файл реализации по столбцу «Тип документа» — «Продажи» и по столбцу «Обоснование для оплаты» — «Продажа», считаем сумму по столбцу «Цена розничная с учетом согласованной скидки» = 18 200р.
b) Считаем сумму по столбцу «К перечислению Продавцу за реализованный Товар» = 13 602р.
с) Считаем сумму эквайринга по столбцу «Возмещение издержек по эквайрингу»(это затраты на эквайринг) = 139р.

Если у вас есть “Возвраты”, то делаем следующее:
d) Фильтруем файл реализации по столбцу «Тип документа» — «Возвраты» и по столбцу «Обосновние для оплаты» — «Возврат», считаем сумму по столбцу «Цена розничная с учетом согласованной скидки» = 700р.

i) Считаем сумму по столбцу «К перечислению Продавцу за реализованный Товар» = 521р.

f) Считаем сумму эквайринга по столбцу «Возмещение издержек по эквайрингу»(это затраты на эквайринг) = 8р.

g) Проверяем есть ли компенсации БЕЗ сортировки по «Продажи» и «Возвраты» в столбце «Тип документа».
В данном примере, у клиента компенсаций нет) Но если у вас они имеются, то в подсчете указанном ниже, их необходимо будет прибавить )

И теперь, считаем)
Комиссия МП = 18 200 — 13 602 — 139 — 700 + 521 + 8 = 4288р.
Эта сумма полностью совпадает с той, что указанно в системе)

Логистика

Логистика состоит из множества слагаемых, и в зависимости от вашей модели работы и конкретного периода их состав может меняться, но общий принцип сверки достаточно простой

  • В отчете Финансы (P&L) в pi-data это строка «Прямые расходы —> логистика»: 8 790 руб. (ее можно раскрыть и увидеть из каких строк она складывается)
  • В детализации ВБ это строка «Стоимость логистики»: 8 790 руб.
  • Сошлось рубль-в-рубль

Маркетинг (реклама)

Тут все непросто… Основная проблема в том, что у ВБ самих есть расхождения между их собственными отчетами, а именно Еженедельным отчетом и отчетом Финансы в кабинете ВБ.Продвижение (данные по ВБ.Медиа сходятся лучше). Данные в сервисе pi-data сходятся с отчетом Финансы в кабинете ВБ.Продвижение (т.к. именно из тех данных мы собираем поартикульные расходы на рекламу). Наша гипотеза, что в еженедельные отчеты данные попадают с какой-то задержкой, но обо всем по-порядку

В детализации еженедельного отчета расходы на рекламу можно увидеть кликнув на «Прочие удержания/выплаты»

Также детализацию расходов по рекламе ВБ можно увидеть в другом отчете — Финансы в кабинете ВБ.Продвижение

А в сервисе pi-data расходы на маркетинг отображаются в строке Маркетинг

Теперь давайте проиллюстрируем вам проблему расхождения данных на конкретном примере — ниже в таблице мы собрали данные по расходам на рекламу из трех источников: еженедельные отчеты, отчет Финансы кабинета ВБ.Продвижение и отчета Финансы сервиса pi-data. Выводы следующие

  • Данные между отчетами ВБ не сходятся (это норма!)))
  • Данные сервиса pi-data сходятся с данными отчета Финансы кабинета ВБ.Продвижение — поэтому рекомендуем делать сверку с ним в первую очередь, а потом уже с еженедельным отчетом
  • На большом горизонте (8 недель в нашем примере) итоговая разница составляет 2% — терпимо, но в каждой конкретной неделе разница может быть очень существенной

Мы в первую очередь ориентируемся на данные из кабинета ВБ.Продвижения потому что именно там рекламные расходы разносятся поартикульно, что нам и нужно, а в еженедельном отчете это просто одна сумма

Мы видим признаки того, что в новых еженедельных отчетах ВБ (с февраля 2024 года) ситуация становится лучше, но пока они недоступны по АПИ (на 12 марта 2024) и поэтому мы пока не торопимся с выводами, просто верим в лучшее 🙂

Более подробно о рекламе на ВБ и отображении ее в отчетах читайте здесь

Хранение

Расходы на Хранение ВБ свреить достаточно просто

  • В сервисе pi-data это строка «Хранение» и в нашем примере составляет 1 414 руб.
  • В детализации ВБ это строка «Стоимость хранения» и также составляет 1 414 руб.
  • Сошлось рубль-в-рубль

Другие услуги

Прочие услуги и штрафы вы найдете в отчете Pi-data в разделе «Другие —> Полученные с МП»

А в отчетах ВБ они будут либо в детализации Штрафов, либо в детализации «Прочих удержаний/выплат»

На этом все — мы сверили данные в сервисе pi-data с основным отчетом ВБ. На примере выше у нас получилась высокая 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!

Дата актуализации статьи: 22 августа 2024

No Comment

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Рубрики

Наши сервисы и контакты для связи

 https://pi-data.ru/ PI-Data: Аналитические сервисы для маркетплейсов (Вайлдберриз, Ozon)

https://otvechumba.ru/Отвечумба: сервис для работы с вопросами и отзывами на Wildberries и Ozon

email:          team@pi-data.ru

тел:             +7 (495) 011 04 07