Я не буду описывать, зачем нужен детализированный отчёт по расходам по каждому SKU, потому что если вы это не знаете, то мне никак не продать это решение — и здесь я могу вам либо предложить спросить ChatGPT, либо поменять сферу приложения ваших умений.
Для тех же, кто понимает, что данная детализация позволяет анализировать эффективность каждого SKU в разрезе каждого заказа по дням и оптимизировать бюджет на рекламу, я приведу пример таблицы.
Но прежде — объясню, почему на основании отчета из кабинета невозможно корректно посчитать ДРР и построить нормальную аналитику.
Критерий | Отчёт из кабинета | Отчёт по API от api-master.ru |
---|---|---|
Автоматизация сбора | ❌ Вручную | ✅ Полная автоматизация через API |
Детализация по дням | ❌ Нет | ✅ Есть — можно строить динамику |
Детализация заказов | ❌ Только сумма | ✅ Полный список заказов, цена, себестоимость |
Маржинальность и ROI | ❌ Невозможно посчитать | ✅ Считается на основе себестоимости |
CTR, показы, клики | ✅ Есть | ✅ Есть |
Добавления в корзину | ✅ Есть | ❌ Нет (но можно по заказам) |
Тип кампании | ✅ Видно в таблице | ✅ По campaign_id (точнее) |
Гибкость анализа | ❌ Только фиксированный отчёт | ✅ Свободная аналитика в BI / Excel / Google Sheets |
Выручка и расходы | ❌ Суммарно | ✅ Покупка по каждой транзакции |
Формат выгрузки | CSV / Excel | JSON + Google Sheets / Excel |
Обновление | ❌ Только вручную | ✅ Ежедневно, автоматически |
Выгрузка аналитики, передача новых ставок в Ozon.
Google sheets, которая увеличивает продажи
Какие есть преимущества от кастомных выгрузок данных