Аналитик-контролёр маркетплейсов (Ozon/WB, сигналы, прогнозы, экономика товара)

Суть роли (важно прочитать)

У нас уже есть человек/команда, которая делает выгрузки и аналитические таблицы.

Нам нужен не “табличник”, а аналитик, который:

• сверяет и валидирует цифры (чтобы решения принимались на правде),

• ловит сигналы раньше, чем они превращаются в минус,

• прогнозирует убыточность моделей и даёт рекомендации “что делать”.

Если вы не любите ответственность и разбор причин — это не ваша вакансия.

⸻

Задачи

1) Ежедневный контроль и сверка данных

• Сверять отчёты Ozon/WB и внутренние витрины/таблицы.

• Проверять корректность метрик: заказы/выкупы/выручка/прибыль, реклама (DRR/ROAS), комиссии, возвраты.

• Вести модельный уровень (SKU/размер → модель), чтобы анализ был управляемым.

2) Сигналы и “красные флаги” (обязательная ежедневная функция)

Вы обязаны замечать и писать в чат в день появления:

• скачок эффективной комиссии (Комиссия₽/Выручка₽) по флагманам,

• уход рекламируемых SKU/моделей в минус,

• рост DRR / падение ROAS,

• нарушение ценового пола по флагманам,

• резкое падение выкупа (как сигнал качества заказов),

• риск out-of-stock / излишки.

Формат сообщения: факт → риск в ₽ → причина/гипотезы → действие → кому задача.

3) Прогнозы и решения по товару

• Прогноз прибыльности моделей на 1–3 месяца (сценарии: комиссия ↑, DRR ↑, выкуп ↓, цена/акция меняется).

• Рекомендации:

• что масштабируем,

• что тормозим,

• что снимаем/заменяем,

• какие условия должны выполниться, чтобы модель снова стала прибыльной.

⸻

Требования (без них не рассматриваем)

• Практический опыт аналитики Ozon и/или Wildberries (отчёты, метрики, экономика).

• Умение считать unit-экономику: комиссия, реклама DRR/ROAS, маржа, влияние скидок/акций, возвраты/выкуп.

• Сильный Excel/Google Sheets (сводные, формулы, проверка данных, аккуратность).

• Жёсткая внимательность к деталям: цифры не “плавают”, ошибки не допускаются.

Плюсы:

• SQL / Power BI / Looker Studio.

• Опыт настройки алертов/регламентов.

⸻

Как мы оцениваем результат (KPI на испытательный срок)

• Обновление и сверка данных ежедневно до оговоренного времени.

• Расхождение с кабинетами/источниками ≤ 1%.

• Сигналы по критичным рискам — в тот же день.

• Прогнозы не “в общем”, а с цифрами, сценариями и действиями.

⸻

Тестовое задание (обязательное, 60–90 минут)

Дадим выгрузку Ozon/WB (реальные данные):

1. Посчитать по 10 моделям: заказы/выкупы, DRR/ROAS, комиссия%, прибыльность.

2. Найти 3 критичных риска (в ₽) и написать действия.

3. Сделать прогноз на 1 месяц по 2 моделям в 2 сценариях:

• комиссия +3 п.п.

• DRR +3 п.п.

И дать вывод: “что делаем”.