#ozon_api — Public Fediverse posts

Как мы автоматизировали аналитику маркетплейсов в Yandex Datalens

Всем привет, меня зовут Никита. Не так давно к моей команде обратился сервис аналитики маркетплейсов — они собирали данные по WB и Ozon и отдавали их селлерам в виде отчетов. Процесс был устроен по простой схеме: по расписанию обращались к API Wildberries и Ozon, выгружали данные в Google Sheets, дальше внутри таблиц уже считали метрики — продажи, конверсии, воронки, какие-то производные показатели. У каждого клиента свой набор таблиц, свои формулы, свои доработки. На старте это было удобно для них. Пока клиентов немного, можно быстро что-то поправить, докрутить формулу, добавить новый показатель прямо в таблице. Проблемы начались, когда объем клиентов вырос. У каждого по несколько кабинетов (WB, Ozon), таблицы начали разрастаться, логика расчётов расползлась. Каждое обновление данных требовало ручной проверки и правок, из-за чего команда тратила всё больше времени на поддержку таблиц вместо аналитики. По мере роста клиентов начали накапливаться ошибки, а масштабирование напрямую упёрлось в количество людей, которые могли это обслуживать. Мы решили пересобрать для них систему, вынести сбор и хранение данных в отдельный слой, централизовать расчёты и убрать всю бизнес-логику из Google Sheets. Таблицы в таком сценарии остаются только интерфейсом, но не местом, где живут данные и считаются метрики. В качестве инструмента визуализации выбрали Yandex DataLens. Он закрывает базовые задачи по работе с дашбордами и при этом остаётся простым для пользователей без технической подготовки. Также было важно, что сервис доступен в России без ограничений и не требует больших затрат на внедрение и использование.

https://habr.com/ru/articles/1031902/

#Yandex_DataLens #бизнесаналитика #аналитика_маркетплейсов #Wildberries_API #Ozon_API #автоматизация_аналитики #BIсистема #дашборды #ecommerce_аналитика

Как мы автоматизировали аналитику маркетплейсов в Yandex Datalens

Всем привет, меня зовут Никита. Не так давно к моей команде обратился сервис аналитики маркетплейсов — они собирали данные по WB и Ozon и отдавали их селлерам в виде отчетов. Процесс был устроен по простой схеме: по расписанию обращались к API Wildberries и Ozon, выгружали данные в Google Sheets, дальше внутри таблиц уже считали метрики — продажи, конверсии, воронки, какие-то производные показатели. У каждого клиента свой набор таблиц, свои формулы, свои доработки. На старте это было удобно для них. Пока клиентов немного, можно быстро что-то поправить, докрутить формулу, добавить новый показатель прямо в таблице. Проблемы начались, когда объем клиентов вырос. У каждого по несколько кабинетов (WB, Ozon), таблицы начали разрастаться, логика расчётов расползлась. Каждое обновление данных требовало ручной проверки и правок, из-за чего команда тратила всё больше времени на поддержку таблиц вместо аналитики. По мере роста клиентов начали накапливаться ошибки, а масштабирование напрямую упёрлось в количество людей, которые могли это обслуживать. Мы решили пересобрать для них систему, вынести сбор и хранение данных в отдельный слой, централизовать расчёты и убрать всю бизнес-логику из Google Sheets. Таблицы в таком сценарии остаются только интерфейсом, но не местом, где живут данные и считаются метрики. В качестве инструмента визуализации выбрали Yandex DataLens. Он закрывает базовые задачи по работе с дашбордами и при этом остаётся простым для пользователей без технической подготовки. Также было важно, что сервис доступен в России без ограничений и не требует больших затрат на внедрение и использование.

https://habr.com/ru/articles/1031902/

#Yandex_DataLens #бизнесаналитика #аналитика_маркетплейсов #Wildberries_API #Ozon_API #автоматизация_аналитики #BIсистема #дашборды #ecommerce_аналитика

Как мы автоматизировали аналитику маркетплейсов в Yandex Datalens

Всем привет, меня зовут Никита. Не так давно к моей команде обратился сервис аналитики маркетплейсов — они собирали данные по WB и Ozon и отдавали их селлерам в виде отчетов. Процесс был устроен по простой схеме: по расписанию обращались к API Wildberries и Ozon, выгружали данные в Google Sheets, дальше внутри таблиц уже считали метрики — продажи, конверсии, воронки, какие-то производные показатели. У каждого клиента свой набор таблиц, свои формулы, свои доработки. На старте это было удобно для них. Пока клиентов немного, можно быстро что-то поправить, докрутить формулу, добавить новый показатель прямо в таблице. Проблемы начались, когда объем клиентов вырос. У каждого по несколько кабинетов (WB, Ozon), таблицы начали разрастаться, логика расчётов расползлась. Каждое обновление данных требовало ручной проверки и правок, из-за чего команда тратила всё больше времени на поддержку таблиц вместо аналитики. По мере роста клиентов начали накапливаться ошибки, а масштабирование напрямую упёрлось в количество людей, которые могли это обслуживать. Мы решили пересобрать для них систему, вынести сбор и хранение данных в отдельный слой, централизовать расчёты и убрать всю бизнес-логику из Google Sheets. Таблицы в таком сценарии остаются только интерфейсом, но не местом, где живут данные и считаются метрики. В качестве инструмента визуализации выбрали Yandex DataLens. Он закрывает базовые задачи по работе с дашбордами и при этом остаётся простым для пользователей без технической подготовки. Также было важно, что сервис доступен в России без ограничений и не требует больших затрат на внедрение и использование.

https://habr.com/ru/articles/1031902/

#Yandex_DataLens #бизнесаналитика #аналитика_маркетплейсов #Wildberries_API #Ozon_API #автоматизация_аналитики #BIсистема #дашборды #ecommerce_аналитика

Как мы автоматизировали аналитику маркетплейсов в Yandex Datalens

Всем привет, меня зовут Никита. Не так давно к моей команде обратился сервис аналитики маркетплейсов — они собирали данные по WB и Ozon и отдавали их селлерам в виде отчетов. Процесс был устроен по простой схеме: по расписанию обращались к API Wildberries и Ozon, выгружали данные в Google Sheets, дальше внутри таблиц уже считали метрики — продажи, конверсии, воронки, какие-то производные показатели. У каждого клиента свой набор таблиц, свои формулы, свои доработки. На старте это было удобно для них. Пока клиентов немного, можно быстро что-то поправить, докрутить формулу, добавить новый показатель прямо в таблице. Проблемы начались, когда объем клиентов вырос. У каждого по несколько кабинетов (WB, Ozon), таблицы начали разрастаться, логика расчётов расползлась. Каждое обновление данных требовало ручной проверки и правок, из-за чего команда тратила всё больше времени на поддержку таблиц вместо аналитики. По мере роста клиентов начали накапливаться ошибки, а масштабирование напрямую упёрлось в количество людей, которые могли это обслуживать. Мы решили пересобрать для них систему, вынести сбор и хранение данных в отдельный слой, централизовать расчёты и убрать всю бизнес-логику из Google Sheets. Таблицы в таком сценарии остаются только интерфейсом, но не местом, где живут данные и считаются метрики. В качестве инструмента визуализации выбрали Yandex DataLens. Он закрывает базовые задачи по работе с дашбордами и при этом остаётся простым для пользователей без технической подготовки. Также было важно, что сервис доступен в России без ограничений и не требует больших затрат на внедрение и использование.

https://habr.com/ru/articles/1031902/

#Yandex_DataLens #бизнесаналитика #аналитика_маркетплейсов #Wildberries_API #Ozon_API #автоматизация_аналитики #BIсистема #дашборды #ecommerce_аналитика

Как я подключил 3 маркетплейса к AI-агенту за 25 минут

Три маркетплейса, три API, три набора подводных камней — и ноль ручного кодинга. Как мультиагентный пайплайн с CISO-агентом написал интеграцию с Ozon, Wildberries и Яндекс Маркетом за 25 минут. 35 задач, 23 файла, 21 баг найден автоматически.

https://habr.com/ru/articles/1001180/

#openclaw #ozon_api #wildberries_api #яндекс_маркет_api #ai_агенты #маркетплейсы #мультиагентный_пайплайн #автоматизация #kai_protocol