Контекст: 40 таблиц на 5 менеджеров
Когда у бизнеса растёт ассортимент и юрлица, типовая «одна таблица аналитики» перестаёт работать. У нашего клиента 40 рабочих листов: по одному на каждый кабинет маркетплейса в разрезе линейки и юридического лица.
Команда из 5 менеджеров делит ответственность: один ведёт WB по основному юрлицу, другой — Ozon по дочернему, третий — Я.Маркет, плюс старший по рекламе и руководитель направления. Никто не должен видеть лишнее и никто не должен искать «свои» данные среди чужих.
Боль: каждое утро — 40 ручных выгрузок
Менеджер тратил 2–3 часа в день на сбор отчёта: 8 таблиц своих кабинетов, в каждой выгрузить продажи / остатки / рекламу, перенести в общую таблицу команды для планёрки.
Сверка между таблицами — отдельная боль. Цифры в разных кабинетах считаются по-разному: возвраты, выкупы, комиссии. К моменту, когда сводный отчёт готов, он уже не соответствует реальности — данные ушли вперёд.
Что сделали: сводная витрина SKU × Таблица × Метрика
Собрали трёхосную модель: SKU (артикул) × Таблица (кабинет/юрлицо/площадка) × Метрика (продажи, остатки, реклама, выручка). Любая «вырезка» делается фильтром по двум осям с агрегацией по третьей.
Слой данных: RAW-листы выгрузок по каждому кабинету (через API маркетплейсов) → агрегатор на Apps Script (склейка, дедупликация, нормализация метрик) → витрина (выходные листы для UI). Обновление каждые 30 минут.
- Ролевые рабочие места: каждый менеджер видит только свои кабинеты и SKU
- Сквозной отчёт для руководителя — все 40 таблиц в одном окне
- Сравнения «свои vs средние по команде», «WB vs Ozon», «линейка А vs линейка Б»
- Алерты: остатки < N дней, ДРР > планового, проседание выручки
- История изменений — можно посмотреть состояние любого артикула на любую дату
Как работает: типовой день менеджера
Менеджер открывает свою вкладку витрины — там сразу его 8 кабинетов, текущие остатки, продажи за вчера, ключевые отклонения от плана. На планёрке он не «собирает данные», а «принимает решения».
Если нужен нестандартный срез — открывает свободный фильтр (например, «маржа по линейке А на WB vs Ozon за последний месяц») и смотрит. Не нужно звать аналитика и ждать день.
Результат: 5 менеджеров × 2.5 часа в день = 50 часов в неделю
Команда высвободила более 50 часов в неделю. Эти часы перетекли в работу с поставщиками, в эксперименты с рекламой, в анализ карточек.
Понедельничная планёрка с 3 часов сократилась до 45 минут: цифры готовы заранее, обсуждаются решения, а не «сверим что у нас».
