В таких условиях «средние» показатели перестают работать. Канал может выглядеть прибыльным по выручке и убыточным по фактической марже после всех удержаний. А рост заказов может происходить за счёт позиций, которые ухудшают экономику. Делимся инсайтами Roistat, которые позволят прокачать вашу товарную аналитику и не потерять деньги зря.
Аналитика для ритейла: что сегодня влияет на эффективность e-commerce
Привлечение дорожает, а окупаемость удерживать сложнее
В продуктовой категории рост конкуренции быстро трансформируется в рост стоимости трафика. На маркетплейсах и в retail media продаются показы и клики, поэтому итоговая цена лида зависит от ставки и конверсии карточки.
Как показывают открытые данные, в 2025 году на Wildberries минимальный CPM для рекламы в поиске назывался на уровне 150₽ за 1 000 показов, а в «Аукционе» летом поднимался до 250₽. Это автоматически увеличивает стоимость привлечения при той же конверсии.
На Ozon в медийных размещениях ориентиры CPM также находятся в диапазоне 200—250₽. Логика та же: растёт ставка — растёт цена заказа.
Дополнительное давление создаёт приток продавцов. По некоторым оценкам, на маркетплейсы ежемесячно выходят 15–20 тысяч новых селлеров. Из-за этого аукционная конкуренция и ставки растут быстрее маржи.
сквозную аналитику?
по аналитике от Roistat
2) Комиссии и операционные расходы незаметно «съедают» маржу
Совокупные удержания маркетплейсов могут достигать 31–40% от выручки. И это не только комиссия за продажу. Существенную нагрузку дают логистика, хранение, участие в акциях и внутренняя реклама.
Если считать рентабельность только по «проценту площадки», картина будет искажена. Прибыль формируется после всех удержаний.
3) Рост доли маркетплейсов усложняет управление ассортиментом
Когда основной спрос уходит на маркетплейсы, ассортиментом приходится управлять точнее. Нужно сравнивать эффективность SKU по каналам, учитывать разные комиссии и условия, отслеживать влияние акций, рейтинга и контента карточек.
Задача — отделить позиции, которые дают прибыль, от тех, что формируют оборот без финансового результата.
4) Маркетинг стал зависеть от складских и операционных показателей
В продуктовом сегменте реклама напрямую связана с наличием на складе, скоростью сборки, качеством упаковки, уровнем возвратов и отмен.
Если нет связки с бизнес-показателями, бюджет может масштабировать позиции, которые регулярно заканчиваются или часто возвращаются. В результате вы оплачиваете клики, не получая продаж.
5) Омниканальные пути стали нормой
Покупатель может впервые увидеть товар в одном канале, вернуться через другой и оформить заказ в третьем. Иногда цепочка включает до 7–8 касаний.
Если учитывать только последний переход, часть источников будет выглядеть «неокупаемой», хотя именно они формируют спрос и возвращают клиента.
Какие инструменты закрывают эти проблемы
В продуктовой онлайн-торговле обычно требуется связка нескольких систем:
- Веб-аналитика («Яндекс Метрика») — для анализа поведения на сайте или в приложении, события, воронки, конверсии.
- Рекламные кабинеты («Яндекс Директ», «VK Реклама»)— покажут расходы, клики, показы, структура кампаний.
- Маркетплейсы (OZON, Wildberries)— продажи, комиссии, возвраты, акции, динамика позиций.
- E-commerce-платформа (WooCommerce, Wix) — даёт информацию по каталогу, ценам, остаткам, доставке, промокодам.
- CRM / CMS (amoCRM, «Битрикс24», Megagroup) — статусы заказов, отмены, возвраты, повторные покупки, сегментация.
- Коммуникационные каналы (Telegram) — чаты, email, SMS, мессенджеры.
Проблема в том, что каждый инструмент отражает данные только по своему направлению. Например, «Яндекс Метрика» помогает анализировать поведение пользователей на сайте: визиты, события, воронки и конверсии. При этом она не обеспечивает автоматическую увязку этих данных с расходами из рекламных кабинетов — а также с продажами, полями сделки, возвратами и повторными покупками из CRM, e-commerce-платформ и маркетплейсов. Сквозная аналитика объединяет эти источники в единую модель и задаёт единые правила расчёта, чтобы вместо кликов и промежуточных конверсий видеть финансовый результат по каналам, товарам и сегментам и на этой основе управлять бюджетом и прибылью.
Что даёт сквозная аналитика в ритейле
Она объединяет три слоя:
- рекламные расходы и параметры кампаний,
- поведение пользователя,
- заказы, возвраты и фактическую прибыль.
Для селлеров это даёт три прикладных эффекта.
Эффект 1. Оптимизация бюджета без просадки оборота
Канал отключается только после проверки его участия в прибыльных цепочках. Бюджет перераспределяется в пользу связок, которые реально генерируют маржу.
Эффект 2. Рост конверсии через анализ воронки
Можно точно увидеть, где теряются пользователи: карточка товара, корзина, оформление, выбор доставки, оплата. Далее — корректировки UX и A/B-тесты с опорой на бизнес-метрики.
Эффект 3. Управление прибылью и ассортиментом
Когда видна реальная доходность категорий и SKU, проще планировать продвижение и закупки с учётом фактической экономики.
Аналитика продукта: 5 инсайтов для е-commerce
Чтобы корректно оценивать финансовый результат, нужна полная и согласованная аналитика по всем показателям. Если все они данные собраны в единой системе, можно переходить к анализу: ниже — пять практических инсайтов, которые помогают находить точки роста и снижать потери на уровне товаров, каналов и сегментов.
Инсайт 1. Ориентироваться нужно на прибыль, а не на выручку
Оптимизация ассортимента по выручке может ухудшить финансовый результат.
На прибыль влияют скидки, комиссии, логистика, возвраты, участие в акциях. Товар может показывать высокий оборот и при этом давать минимальную маржу или убыток.
Что делать на практике
- Выделить товары, которые дают основную прибыль, и позиции, которые создают оборот, но увеличивают расходы и снижают итоговую маржинальность.
- Учитывать доплаты и удержания (комиссии, акции, скидки, логистику, возвраты и отмены) в расчёте экономических показателей, чтобы отчёты отражали полную финансовую картину по SKU и категориям.
- Зафиксировать правила управления ассортиментом: для каких товаров допустима низкая маржа как инструмент привлечения и повторных покупок, а где целевой показатель — прибыль и ROI.
Инсайт 2. Один канал — разная экономика по категориям
Частая ошибка в e-com — оценивать эффективность рекламы «в среднем». По факту один источник может отлично продавать одну категорию и быть убыточным для другой. В части товарной аналитики нужно строить разрез «источник → категория/бренд/SKU», чтобы видеть, где реклама создаёт прибыль, а где — просто заказы.
Что делать на практике
- В отчетах анализировать связку «канал → категория/бренд/SKU» и перераспределять бюджет не «по каналам в целом», а по товарным направлениям, где сходится прибыль и ROI.
- Делать объявления и посадочные релевантными категории и намерению.
Не используйте один креатив на разные товарные запросы: разделяйте группы объявлений/аудитории по категориям и сегментам, чтобы текст объявления и посадочная страница совпадали с ожиданиями пользователя и экономикой товарного направления. - Для ключевых категорий делать отдельные посадочные с подборками и фильтрами, чтобы повышать конверсию и лучше контролировать экономику по каждому направлению.
Инсайт 3. Омниканальность объясняет «неокупаемые» источники
В е-commerce часть каналов работает на возвраты и повторные покупки. Если учитывать только последний переход, легко отключить источники, которые участвуют в цепочке касаний и реально влияют на покупку.
Это особенно актуально, потому что 73% клиентов взаимодействуют с брендом через несколько каналов. Причём омниканальные покупатели в среднем тратят больше, чем одноканальные.
Что делать на практике
- Сравнивать CPL, CPQL, CPO, ROI по разным моделям атрибуции и фиксировать правила, по каким метрикам вы принимаете решения.
- Анализировать цепочки визитов: какие каналы чаще приводят первый визит, какие — возвращают, какие — закрывают сделку.
- Оценивать вклад мультиканальных заказов по категориям: часто «прогревающие» каналы полезны для дорогих или новых категорий, где решение не мгновенное.
Инсайт 4. События на сайте показывают, где теряются деньги
Важно анализировать не только покупки, но и промежуточные шаги: просмотр карточки, добавление в корзину, начало оформления, ошибки оплаты.
Что делать на практике
- Строить воронку с учётом всех ключевых событий: конверсия на странице → формирование заявки → квалификация лида → оплата.
- Сегментировать воронку по источникам и устройствам: просадка может происходить из-за конкретного канала или мобильных устройств.
- Подтверждать изменения A/B-тестами с оценкой влияния на прибыль, а не только на конверсию.
Инсайт 5. Качество обработки обращений влияет на LTV
В продуктовой онлайн-торговле вопросы по доставке, заменам и возвратам неизбежны. Скорость и качество ответа напрямую отражаются на повторных покупках.
Чтобы контролировать качество коммуникации, используют отчёты по менеджерам, причинам отказов/отмен и историям взаимодействий, а также аналитику звонков и переписок — так проще увидеть, где теряются повторные продажи и снижается LTV.
Что делать на практике
- Ввести общие стандарты взаимодействия с клиентами (SLA).
- Сравнивать менеджеров по конверсии и среднему чеку в разрезе категорий.
- Настроить уведомления по критичным метрикам: пропускам, низким оценкам в чатах, задержкам ответа.
- Использовать сегменты клиентов для коммуникаций: отдельные сценарии для «первой покупки», «повторной», «высокой маржи», «риска оттока».
Как Roistat собирает данные и строит автоматические отчёты
Roistat — маркетинговая платформа, которая объединяет данные из рекламы, сайта, CRM, телефонии, виджетов и маркетплейсов в единую систему отчётности. Показатели обновляются автоматически — без ручной сводки таблиц.
Технически это реализуется через интеграции: API-ключи, вебхуки, передачу рекламных расходов, заказов и их статусов, а также настройку событий на сайте для фиксации ключевых действий пользователя.
Какие интеграции чаще всего подключают в e-commerce
В Roistat доступно более 200 готовых интеграций. Они позволяют видеть воронку целиком — от показов и кликов до повторных покупок.
В отчётах можно использовать более 80 стандартных показателей и добавлять собственные метрики — например, при длинном цикле сделки или необходимости промежуточных статусов.
Ниже — типовые связки для интернет-магазинов.
Платформы и CRM для ритейла
Нужны, если в продажах есть этапность и влияние качества обработки: статусы, причины отказов, возвраты, работа операторов, повторные обращения.
Это база сквозной аналитики. Без таких данных невозможно понять, где теряются заказы и что влияет на повторные покупки.
E-commerce платформы и CMS
Передают данные по заказам: состав корзины, суммы, статусы, возвраты. Без этих данных невозможно корректно оценить эффективность SKU и категорий.
Конструкторы сайтов и лендингов
Используются для промо-страниц и отдельных посадочных под акции или категории.
Ключевой момент — корректная установка счётчика и фиксация событий. Тогда страницы можно сравнивать не только по заявкам, но и по прибыли.
Рекламные каналы
Подключение рекламы нужно для детализации расходов и структуры кампаний. Практический смысл для продуктового ecom — видеть экономику не «по каналу», а по кампаниям и товарным группам: где реклама создаёт прибыль, а где — приводит трафик без результата.
Коллтрекинг и телефония
В продуктовой торговле звонков меньше, чем в услугах, но они часто влияют на повторные покупки и корпоративные заказы. Интеграция позволяет учитывать обращения наравне с онлайн-конверсиями.
Виджеты и коммуникации
Интеграции связывают коммуникации с финансовым результатом: какие сегменты реагируют на рассылки, какие сценарии дают повторные покупки, где снижается качество обработки.
Маркетплейсы
Для продуктового сегмента это отдельная экономика: комиссии, промо-механики, выдача, логистика, возвраты.
Интеграция позволяет сопоставить эффективность продвижения внутри площадки с другими каналами и не усиливать рекламу на товары, которые теряют маржу из-за удержаний.
Офлайн-каналы
Чтобы учитывать звонки и визиты из офлайна, используются статический коллтрекинг, UTM-метки, QR-коды и синхронизация с CRM.
Так система связывает офлайн-конверсии с рекламными источниками и позволяет считать ROI без потери части данных.
Инструменты Roistat для интернет-магазинов
Платформа включает 23 взаимосвязанных инструмента, которые полезны для оптимизации маркетинга и бизнеса в целом. Разберем ключевые для e-commerce.
«Сквозная аналитика»
Базовый инструмент, который объединяет расходы, поведение на сайте, заказы и финансовые показатели.
После подключения интеграций доступны стандартные отчёты по источникам, кампаниям, устройствам, регионам, категориям и сегментам клиентов. При необходимости создаются кастомные отчёты с собственными группировками и фильтрами.
Разберём пример, как интернет-магазину проанализировать ключевые слова в «Яндекс Директ» для поисковых кампаний с более чем одной заявкой из России и Беларуси.
- Нажимаем на кнопку добавления нового отчёта.
- Затем проводим настройки на уровне группировок.
- На следующем шаге вносим правки на уровне показателей.
- После сохранения проводим анализ эффективности ключевых слов «Яндекс плюс Директ», учитывая все показатели воронки.
Отдельно для продуктового ритейла важна информация о доплата и возвратах. Это помогает учитывать удержания и дополнительные расходы, чтобы итоговые метрики отражали реальную прибыльность — а не только выручку.
В Roistat для учёта доплат и возвратов используется специальный отчёт «По продажам и доплатам».
Он нужен в ситуациях, когда итоговая сумма заказа меняется после первичной оплаты — например, из-за дополнительных транзакций по уже закрытой сделке или частичных и полных возвратов.
Логика отчёта простая: продажи, доплаты и возвраты фиксируются как отдельные события и учитываются в том периоде, когда они фактически произошли. Выручка рассчитывается как сумма продаж и доплат за выбранный промежуток. При этом по доплатам и возвратам можно открыть детализацию и увидеть конкретные сделки, которые повлияли на итоговую сумму.
Для e-commerce это критично: так становится понятно, какие источники приводят заказы с последующими доплатами и где чаще возникают возвраты, которые «съедают» маржу.
Отчёт «Аналитика внешнего трафика» для Ozon и Wildberries
Этот отчёт нужен для оценки эффективности внешнего трафика на карточки маркетплейсов. В одном окне собраны базовые рекламные метрики — визиты, клики, показы, расходы, CTR, CPC — и поведение пользователя уже внутри площадки.
Для Ozon в отчёт подтягиваются данные о взаимодействии с карточками и корзиной: переходы на карточки, добавления в корзину и избранное, отказы, средняя длительность сессии. Также доступны конверсии по шагам, чтобы понять, где именно теряется трафик — на клике, на карточке или при добавлении в корзину.
Для Wildberries логика аналогичная: внешний источник связывается с результатами внутри маркетплейса. Это позволяет сравнивать кампании и источники по ROMI и финансовому эффекту, а не ограничиваться кликами и CPC.
Отчёт поддерживает детализацию по уровням — источник → кампания → группа → объявление (в зависимости от переданных данных). Можно «провалиться» до конкретной связки и быстро найти проблемное место.
- Пример для Ozon
Отчёт раскладывает результат по уровням (например: Ozon → «Яндекс ПромоСтраницы» → кампания → объекты) и сразу сопоставляет расходы с действиями на карточках и конверсиями. Это удобно для быстрой диагностики: видно, где есть показы и клики, но нет переходов в карточки или добавлений в корзину.
- Пример для Wildberries
Отчёт показывает цепочку «внешний источник → карточка → заказ» и позволяет сравнить источники по ROMI и суммарной выручке. В примере видно, что по части источников есть переходы, но нет заказов — такие связки сразу попадают в зону оптимизации.
«Мультиканальная аналитика»
Инструмент помогает оценивать омниканальные пути и корректно распределить вклад между источниками, когда покупка формируется не за один визит.
Здесь можно сравнивать модели атрибуции и выводить показатели не только по последнему переходу, но и с учётом всех касаний. Это важно, чтобы решения по бюджету опирались на полный путь клиента, включая возвраты и повторные визиты
Разберём пример отчёта по источникам, где один и тот же показатель (например, выручка) отображается сразу в нескольких моделях атрибуции.
Это удобно, когда нужно понять, как меняется вклад каналов при разных правилах распределения: где канал «закрывает» продажу, а где чаще участвует на ранних этапах. При этом можно добавлять не один показатель, а несколько. А ещё выводить их во всех доступных моделях одновременно, чтобы сравнивать картину по выручке, прибыли, продажам, CAC, ROI и другим метрикам на одном экране.
Разберём анализ ключевых фраз с моделью, учитывающей все касания.
Это помогает не отключать ключ только потому, что по последнему клику у него нет заявок. В длинной цепочке он может прогревать пользователя и возвращать его, даже если финальная заявка пришла из другого канала.
В процессе анализа были найдены два ключа, которые не встречались в цепочках визитов и не участвовали в заявках — это кандидаты на отключение.
Перед остановкой ключей стоит провести короткую проверку:
- релевантность ключа и посадочной страницы;
- соответствие УТП в объявлении фактическому предложению;
- корректность гео и настроек аудиторий;
- правильность разметки.
Это защищает от отключения трафика из-за технической ошибки.
Отчёт «Цепочка визитов»
Отчёт входит в функционал «Мультиканальной аналитики» и показывает последовательность источников, через которые проходит клиент до заявки и продажи. Разберём пример.
В примере используется детализация до уровня групп объявлений в «Яндекс Директ». Это позволяет увидеть, какие конкретные связки реально приводят к заявкам и продажам.
В таблице по каждой цепочке отображаются как конверсионные, так и бизнес-показатели. Можно сравнивать не только последний переход, а целые маршруты пользователя — где одни каналы возвращают, а другие закрывают сделку. На этой базе бюджет распределяется точнее.
Отчёты «Товарной аналитики»
Инструмент реализован в рамках сквозной аналитики и помогает ответить на главный вопрос e-commerce: что именно приносит прибыль и где реклама приводит к экономическому эффекту.
При настройке отчёта также доступны разные вариации по группировкам и показателям, но часто используют две рабочие иерархии:
- «Источник → товар»
Показывает, какие каналы и с какой экономикой продают конкретные SKU и категории.
- «товар → источник»
Показывает, какие товары делают канал прибыльным, а какие — убыточным.
Такой разрез помогает управлять бюджетом на основе фактической маржи, а не среднего результата по каналу.
Инструмент «События»
Он нужен для анализа конверсий и поведения пользователей на сайте. В Roistat можно создавать события — это зафиксированное действие посетителя: добавление в корзину, начало оформления, выбор доставки, попытка оплаты и т.д.
В отчётах видно, на каких этапах чаще всего прерывается путь и как это различается по источникам, устройствам и другим параметрам. Это позволяет находить конкретные точки просадки и проверять изменения на сайте.
Пример воронки событий для интернет-магазина.
Пример отчёта по посадочным страницам с добавленными событиями.
Инструмент «АБ-тесты»
Инструмент позволяет запускать эксперименты с несколькими вариантами страницы или элемента и сравнивать их не только по веб-метрикам, но и по бизнес-результату.
Трафик распределяется между вариантами, а в отчёте видно влияние каждого на визиты, конверсию, количество продаж, выручку, средний чек и прибыль. Победитель определяется по тому показателю, который важен бизнесу. Разберём пример.
В нём показано, что тест может включать несколько вариантов (исходный вариант + варианты 1/"Голубой"/"red«), а сравнение идёт в одной таблице.
По каждому варианту видно объём трафика, конверсионные метрики и итоговые показатели по продажам. Отдельные колонки по статистической значимости (например, CBA/CBA+) помогают понять, насколько результат можно считать устойчивым.
Это особенно важно в e-commerce, где рост конверсии может сопровождаться падением среднего чека или прибыли.
Инструменты для повторных продаж
Для удержания и повторных покупок используют «Управление клиентами» и «SMS-таргетинг».
В «Управлении клиентами» формируется единая база с историей заказов и обращений. Клиентов можно сегментировать по условиям: первая покупка, не покупал N дней, высокая маржа, частые возвраты, покупка определённой категории.
На базе этих сегментов можно запускать рассылки и строить регулярные сценарии коммуникаций.
«SMS-таргетинг» дополняет это быстрым каналом возврата: позволяет быстро вернуть аудиторию и отследить результат по переходам и дальнейшим действиям. Эффективность оценивается не по количеству отправок, а по фактическим заявкам и покупкам.
Инструменты для контроля качества коммуникаций
Для анализа обработки обращений используются «Речевая аналитика» и «Аналитика чатов».
«Речевая аналитика» помогает разбирать звонки: фиксировать содержание, находить ключевые фразы, оценивать качество работы менеджеров и причины отказов.
«Аналитика чатов» делает то же для переписок: показывает скорость ответа, структуру диалогов и этапы, на которых коммуникация обрывается. Данные можно анализировать в разрезе источников и товарных сегментов.
Кейсы
Руководству было важно видеть независимую оценку маркетинга, а не только отчёты подрядчика. Трафик шёл из контекста, SEO, соцсетей и рассылок, но сопоставимой картины по источникам не было.
После настройки Roistat команда провела аудит кампаний, в том числе в «Яндекс Директ», и начала регулярно контролировать CPL и CPO.
По итогам месяца количество продаж выросло с 90 до 154, а расходы на рекламу удалось сократить на 5 000 ₽ в месяц.
Компания сталкивалась с тем, что часть бюджета приводила обращения, но не давала сопоставимых продаж. Маркетинг видел клики и лиды, но не реальную стоимость клиента.
После связки рекламных расходов с данными CRM эффективность начали оценивать по CAC и финансовым показателям. Это позволило выявить дорогие источники, перераспределить бюджет и точнее управлять аудиториями.
В результате стоимость привлечения снизилась на 46%, а доля рекламных расходов в выручке — с 27% до 11%.
Вывод
В e-commerce рост зависит не от количества данных, а от того, насколько быстро они превращаются в управленческие решения.
Когда расходы, заказы, возвраты, удержания и вклад каналов в цепочки касаний считаются в одной системе, проще удерживать окупаемость, повышать конверсию и контролировать влияние сервиса на повторные покупки.
Дальше работает цикл: проверка экономики по товарам и категориям → корректировка рекламы и промо → устранение узких мест в воронке → тестирование изменений → контроль качества коммуникаций.
Именно такой подход позволяет масштабировать бизнес без потери маржи.
Часто задаваемые вопросы
На практике это выражается в ABC/XYZ-анализе ассортимента, кластеризации покупателей, анализе временных рядов для прогнозирования спроса, выявлении ассоциаций в корзине покупателя, а также в применении машинного обучения для персонализации предложений.
Кейсы
iLOVEMUM
Бизнес по продаже одежды для беременных и кормящих
Провели аудит маркетинга, оптимизировали бюджет — и увеличили ROI в 3,5 раза
Рост ROI
x3,5
Компания «ГАЛС»
Интернет-магазин строительных материалов
Связали рекламные расходы с данными CRM, выявили дорогие источники, перераспределили бюджет. В результате стоимость привлечения снизилась на 46%, а доля рекламных расходов в выручке — с 27% до 11%
Снижение CPL
-46%
Сеть клиник широкого профиля
Медицина
Настроили аналитику, провели интеграцию 2-х CRM-систем и добились роста ROMI в 2 раза
Рост ROMI
+211%