Если вы продаете товары на Wildberries, Ozon или Яндекс.Маркет, то знаете: успех зависит не только от качества продукта, но и от того, насколько хорошо вы понимаете рынок .
А это возможно только через анализ товаров на маркетплейсах — сбор и обработка данных о ценах, ассортименте, отзывах и стратегиях лидеров.
Ниже — практическое руководство, как проводить такой анализ даже без технической команды. С реальными примерами, цифрами и кейсом.
Зачем нужен анализ товаров на маркетплейсах?
На маркетплейсах конкуренция высока. Если вы не будете следить за изменениями — рискуете:
- Упустить спрос.
- Проигрывать по цене.
- Не замечать новых игроков и трендовых товаров.
Вот что можно выявить с помощью анализа:
- Кто из конкурентов лидирует по вашей категории.
- Какие цены актуальны в нише.
- Что покупатели чаще всего хвалят или критикуют.
- Какие товары набирают популярность.
Шаг 1: Выберите площадки для анализа
Сначала определитесь, где вы хотите собирать данные. Вот основные российские маркетплейсы , которые стоит отслеживать:
| Маркетплейс | Особенности анализа |
|---|---|
| Wildberries | Топ-продажи, отзывы, рейтинги |
| Ozon | Цены, ассортимент, сезонные акции |
| Яндекс.Маркет | Агрегатор цен, удобен для сравнения |
| Lamoda | Одежда, обувь, модные тренды |
| Citilink / DNS | Электроника и бытовая техника |
| Avito / Юла | Б/у товары, локальный спрос |
Выбор платформ зависит от вашей ниши. Например, если вы продаете электронику — фокусируйтесь на Citilink и Ozon. Если одежда — Lamoda и Wildberries.
Шаг 2: Соберите данные о товарах
Чтобы начать анализ товаров на маркетплейсах , нужно получить данные. Это можно сделать двумя способами:
✅ Вручную
- Открываете сайт.
- Ищешь свою категорию.
- Записываешь цены, описание, фото, отзывы.
Подходит для тестирования гипотез и небольших выборок.
✅ Через парсинг
Используйте бесплатные или недорогие инструменты:
- Octoparse — собирает данные с сайтов без кода.
- ParseHub — поддерживает JavaScript, легко настраивается.
- Scraper Studio — интерфейс на русском, удобно для новичков.
Эти инструменты позволяют собирать данные автоматически, экономя до 10 часов в неделю.
Шаг 3: Что анализировать?
После сбора данных можно приступить к их обработке. Вот основные метрики, которые дают максимальную пользу:
🔍 1. Цены
- Средняя цена в категории.
- Минимальная и максимальная стоимость.
- Динамика изменения цен у лидеров.
📌 Как использовать: корректировать свои цены так, чтобы быть чуть ниже среднего, но сохранять маржу.
📊 2. Ассортимент
- Какие товары добавляются чаще всего.
- Как меняется наличие SKU у конкурентов.
- Какие характеристики становятся популярными.
📌 Как использовать: добавлять новые товары до массового спроса, улучшать карточки.
💬 3. Отзывы
- Часто встречающиеся жалобы и положительные комментарии.
- Тональность отзывов (негатив/нейтрально/позитив).
- Частые слова и фразы.
📌 Как использовать: улучшать свой товар и описание, чтобы устранить боли клиентов.
📈 4. Позиции в поиске
- Где находится ваш товар в выдаче.
- Как меняется видимость при разных запросах.
- Как часто показывается ваша карточка.
📌 Как использовать: улучшать SEO-оптимизацию и повышать CTR.
🧠 5. Тренды
- Изменение интереса к вашей категории (Google Trends, Яндекс.Wordstat).
- Новые товары, которые появляются на площадках.
- Изменения в рекламных кампаниях конкурентов.
📌 Как использовать: запускать продукты до массового спроса, тестировать успешные практики.
Пример анализа: как стартап нашел перспективный товар
Стартап «Домашний Очаг» (фиктивное название) занимался продажей товаров для дома. Команда решила расширить ассортимент и начала анализ товаров на маркетплейсах , чтобы найти нишевые предложения.
Что они сделали:
- Собрали данные с Ozon и Wildberries на 500 SKU в категории «текстиль для спальни».
- Проанализировали отзывы : пользователи жаловались на качество наполнителя в подушках.
- Отследили цены : средняя стоимость качественных ортопедических подушек — от 1 500 ₽.
- Изучили трафик : Google Trends показал рост интереса к словам «ортопедическая подушка», особенно осенью.
- Запустили аналогичный товар с улучшенным наполнителем и экологичной упаковкой.
Результаты:
- Конверсия на новый товар — +25% выше средней.
- Обратная связь — 90% положительных отзывов .
- Прибыль увеличилась на +18% за 3 месяца.
Шаг 4: Инструменты для анализа данных
После сбора данных их нужно обработать. Вот проверенные решения:
| Инструмент | Возможности | Для кого подходит |
|---|---|---|
| Excel / Google Таблицы | Фильтры, графики, сводные таблицы | Новички, малый бизнес |
| Tableau Public | Визуализация, дашборды | Средний уровень |
| Power BI | Глубокий анализ, прогнозирование | Для масштабирования |
| Notion | Хранение и анализ данных | Для внутреннего использования |
| Airtable | Удобные базы данных | Для систематизации |
Для большинства задач достаточно Excel или Google Таблиц. Только при росте бизнеса стоит переходить к более мощным инструментам.
Шаг 5: Как представить результаты анализа
Чтобы данные работали на бизнес, их нужно оформить так, чтобы было понятно всем — от менеджера до владельца.
✔ Варианты визуализации:
- Таблицы с цветовой шкалой (высокая цена — красная, низкая — зелёная).
- Графики изменений цен за последние 30 дней.
- Облака слов из отзывов (часто используемые слова — крупнее).
- Дашборды с ключевыми метриками (например, средняя цена, количество новых товаров, уровень удовлетворенности).
📌 Инструменты: Canva, Google Data Studio, Tableau, Excel.
Шаг 6: Как использовать данные в работе
После анализа важно применить информацию. Вот как:
✅ Ценообразование
- Скорректировать цены так, чтобы быть чуть ниже лидеров.
- Вводить бонусы, если цена у лидера снижается.
✅ Ассортимент
- Добавлять новые товары, которые есть у лидеров.
- Исключать продукты, которые теряют интерес со стороны покупателей.
✅ Контент-маркетинг
- Использовать успешные заголовки и описания от лидеров.
- Писать карточки, которые уже работают на рынке.
✅ Продвижение
- Анализировать хэштеги и тексты объявлений конкурентов.
- Тестировать лучшие практики у себя.
Советы по эффективному анализу
- Не бросайтесь во всё сразу. Выберите одну метрику: цены, ассортимент или отзывы — и сосредоточьтесь на ней.
- Используйте готовые шаблоны. В Excel и Google Таблицах много бесплатных шаблонов для анализа.
- Настройте регулярный сбор данных. Чем чаще вы анализируете — тем точнее принимаете решения.
- Тестируйте гипотезы. Не верьте данным на 100% — всегда проверяйте их в реальных условиях.
- Обучайтесь. YouTube и Coursera предлагают бесплатные курсы по анализу данных без программирования.
Возможности и ограничения анализа товаров на маркетплейсах
✅ Преимущества:
- Можно собирать данные бесплатно или с минимальными затратами.
- Подходит для тестирования гипотез.
- Позволяет быстро адаптироваться к изменениям на рынке.
- Упрощает принятие решений.
❌ Ограничения:
- Не все сайты поддерживают парсинг.
- Нужно время на обработку и интерпретацию.
- Может потребоваться обучение команды.
Как масштабировать подход дальше
Когда бизнес растёт, можно внедрять более сложные системы:
- AI-алгоритмы для прогнозирования спроса.
- Глубинный анализ тональности для корректировки ценообразования.
- Самообучающиеся системы , которые адаптируются к изменениям на рынке.
- Интеграция с CRM и ERP , чтобы автоматически обновлять цены и рекомендовать товары.
Часто задаваемые вопросы
Вопрос: Нужны ли навыки программирования для анализа?
Ответ: Нет, современные инструменты позволяют собирать данные через клики мышкой.
Вопрос: Можно ли собирать данные с Ozon или Wildberries бесплатно?
Ответ: Да, с помощью Octoparse, ParseHub и других доступных решений.
Вопрос: Что делать, если сайт блокирует парсер?
Ответ: Используйте инструменты с поддержкой прокси или делайте паузы между запросами.
Вопрос: Как часто обновлять данные?
Ответ: Зависит от ниши. Для динамичных категорий — ежедневно, для стабильных — раз в неделю.
Заключение
Анализ товаров на маркетплейсах — это не просто сбор информации. Это способ принимать обоснованные решения, повышать конверсию и снижать риск ошибок.
Если вы только начинаете — протестируйте ручной сбор и анализ данных на одной категории. Затем внедряйте автоматизацию и углубляйтесь в аналитику.
Главное — не бояться начинать. Даже простой анализ поможет вам выделиться среди сотен конкурентов.
Похожие статьи:
