Как работают сервисы аналитики изнутри?

Они обещают сэкономить время, упростить принятие решений и автоматизировать рутину. Но на практике большинство решений работают поверхностно: собирают данные, но не всегда помогают с выводами и действиями. Сегодня на рынке десятки инструментов – от базовых парсеров до скоринговых платформ и AI-решений. При этом у каждой технологии есть свои ограничения, нюансы и подводные камни. В этой статье разберёмся, как именно работают аналитические сервисы, а в следующей части рассмотрим популярные сервисы на рынке.

За графиками и дашбордами аналитических сервисов скрываются сложные механизмы, которые не всегда работают так, как кажется на первый взгляд. Многие функции дают ощущение автоматизации, но требуют ручного контроля, постоянных проверок и часто выдают искажённые данные. В этой части мы разберёмся, как устроены ключевые функции аналитики на самом деле: что именно происходит внутри и какие принципы лежат в основе их работы.

Основа большинства аналитических сервисов – это парсинг. Сотни роботов постоянно «ходят» по маркетплейсам и собирают информацию с карточек: остатки товаров, цены, описание, фотографии, рейтинги и многое другое. Эти данные формируют основу для отчётов, графиков и аналитики.

Один из ключевых показателей, который пытаются посчитать – это объём продаж. Так как доступ к реальным данным о продажах ограничен, сервисы используют косвенный метод: они сравнивают остатки товара на складе в разные моменты времени.

Вчера на складе числилось 100 единиц, а сегодня – 80. Система считает, что продано 20 единиц.

Если же остатки увеличились с 80 до 120, это фиксируется как новая поставка.

На первый взгляд – логика понятная и рабочая. Но она начинает давать серьёзные сбои, когда селлер работает по схеме FBS (Fulfillment by Seller). В отличие от FBO, где остатки автоматически списываются после продажи, при FBS остатки обновляются вручную. И это становится источником серьёзных искажений в данных.

Компания продаёт стулья и через маркетплейс, и через опт. В начале дня на складе – 200 штук. В течение дня 100 уходит в опт, через маркетплейс – ни одной продажи. Остаток обновляется до 100. Парсер считает, что было продано 100 штук на маркетплейсе – хотя на самом деле продаж не было вовсе.

Даже при FBO возможны расхождения: сервис может не зафиксировать продажу, перепутать поставку с продажей или просто ошибиться. Это связано с тем, что данные, собираемые парсингом, по своей сути являются приблизительными.

Сервисы аналитики часто заявляют о 95% точности, но на деле цифры могут заметно различаться между платформами. Каждый инструмент считает по-своему, и даже при анализе одной и той же карточки данные могут немного расходиться. Тем не менее, для понимания общей динамики и трендов этого уровня точности, как правило, достаточно. Важно учитывать, как именно сервис считает данные, и не воспринимать цифры как абсолютную истину, особенно если вы работаете по FBS или комбинируете каналы продаж.

Многие аналитические сервисы предлагают автоматическую SEO-оптимизацию карточек. Обычно это выглядит как готовое решение: система собирает ключевые слова, а затем нейросеть генерирует описание с их вхождением. На практике всё работает не так идеально, как кажется.

Большинство сервисов используют различные нейросетевые модели – это может быть ChatGPT, но чаще применяются более дешёвые аналоги.

Основная проблема – такие модели не справляются с внедрением всех ключевых слов. Алгоритм чаще ориентирован на структуру, связность и «читаемость», а не на полноценную проработку семантики. В результате:

Это особенно критично в высококонкурентных нишах, где даже одно пропущенное ключевое слово может повлиять на видимость товара.

Репрайсер – это инструмент, который должен автоматически управлять ценой товара и подстраивать её под ситуацию на рынке. В теории он помогает сохранять конкурентоспособность, не теряя маржинальности. Но на практике всё выглядит иначе.

Во многих аналитических сервисах, например, в том же Маяке, репрайсер реализован в упрощённой форме. Цена меняется по заданному шаблону: «снизить на X%» или «удерживать в заданном диапазоне». При этом сама рыночная ситуация, действия конкурентов и поведение покупателей никак не учитываются.

По сути, репрайсер должен работать не по формуле, а по контексту. И пока это реализовано далеко не во всех сервисах.

На первый взгляд, автобиддер – это просто автоматическая подстройка ставок под текущую ситуацию на маркетплейсе. На деле – это сложный инструмент, и эффективность сильно зависит от того, как именно он устроен, какие алгоритмы использует и как ты его настраиваешь.

Автобиддер – это автоматический инструмент для управления ставками в рекламных кампаниях. Его задача – удерживать карточку товара в нужной позиции по заданной ставке, при этом не сливая бюджет.

Автобиддер сам по себе не умеет думать. Если ты выбрал мусорные ключи – он будет бороться за них. Поэтому важно:

Автобиддер – мощный инструмент, но чтобы он приносил реальную пользу, нужно:

Без всего этого с автобиддером можно легко слить бюджет.

Сейчас всё больше сервисов предлагают автоматическую генерацию инфографики и фотографий с помощью нейросетей. С технической стороны – это удобно. Но с точки зрения результата есть нюансы, которые важно понимать.

Сервисы вроде AI-Фотографа от Eggheads или встроенных модулей других платформ работают по схожему принципу:

В среднем, на создание 3–4 новых фото уходит около 2 минут – без фотосессий, ретуши, дизайнера и прочего.

Если интересно, как работают так называемые «кринж-карточки» – когда селлеры максимально изощряются, чтобы выделиться в выдаче, – читайте нашу статью.

Да, этот инструмент ускоряет процесс и может сэкономить на продакшене. Но результат всё равно требует критической оценки.

Если подходить к нему с умом – можно тестировать и выигрывать. Но слепо доверять картинке «от нейросети» – рискованный путь, особенно в нишах, где визуал решает всё.

Аналитические сервисы действительно могут упростить рутину и ускорить принятие решений, но за фасадом красивых дашбордов часто скрываются ограничения и допущения, о которых важно знать. Как мы увидели, даже самые продвинутые инструменты требуют внимания, настройки и критической оценки данных. Парсинг, SEO, репрайсинг, автобиддер, AI-фото – всё это может быть полезно, но только если понимать, как это работает изнутри и где лежат подводные камни.

В следующей статье мы разберём популярные аналитические сервисы на рынке: сравним их между собой, выделим сильные и слабые стороны.