Как найти убыточные товары на WB и увеличить прибыль в 6 раз

Оглавление

1. Проблема: реклама в минус, а роста нет
2. Первый шаг: честная аналитика и водопад расходов
3. Второй шаг: чистка ассортимента и ABC-анализ
4. Третий шаг: оптимизация рекламы через AI-анализ
5. Результат: +600% к чистой прибыли за 3 месяца
6. Практические советы: как повторить успех
7. FAQ

Проблема: реклама в минус, а роста нет

Представьте: вы продаете на Wildberries, вкладываете в рекламу десятки тысяч рублей, а чистая прибыль — ноль или даже минус. Знакомо? Именно с такой ситуацией столкнулся наш клиент — продавец товаров для дома. У него было около 200 позиций, реклама на автостратегиях, но деньги утекали, а продажи не росли.

Мы подключили seller-data.ru — сервис аналитики, который автоматически загружает данные через API Wildberries каждую ночь. Первое, что мы увидели на дашборде, — водопад расходов:

На первый взгляд, прибыль есть. Но когда мы посмотрели на таблицу товаров с ABC-флагами, стало ясно: 30% товаров — убыточные. Они «съедали» прибыль от топовых позиций.

Первый шаг: честная аналитика и водопад расходов

Без детальной аналитики невозможно понять, где именно теряются деньги. В seller-data.ru мы видим реальную прибыль по каждому товару:

• Выручка
• Комиссия WB
• Логистика (доставка до склада и до клиента)
• Хранение
• Реклама (автоматически подтягивается из личного кабинета)
• Себестоимость (вводится вручную)
• Налоги (УСН, НДС, ОСНО, АУСН, НПД с учётом ИП взносов)
• Чистая прибыль

Вот пример для одного товара — «Набор кухонных полотенец»:

Казалось бы, прибыль есть. Но если посмотреть на рентабельность — всего 8%. А товары с рентабельностью ниже 10% мы считаем зоной риска.

Второй шаг: чистка ассортимента и ABC-анализ

Мы отсортировали таблицу товаров по рентабельности и увидели: 60 позиций из 200 — убыточные. Они приносили минус 50 000 ₽ в месяц. Причины:

• Высокая комиссия WB (категория «Товары для дома» — 15%)
• Большие габариты → высокая логистика
• Низкая маржинальность (себестоимость почти равна цене)

Мы приняли решение: снять с продажи все товары с отрицательной чистой прибылью. Осталось 140 позиций. Но этого мало — нужно было повысить рентабельность оставшихся.

Для этого мы использовали ABC-анализ в seller-data.ru:

• A-товары (20%): приносят 80% прибыли — усилили рекламу
• B-товары (30%): средняя маржа — оптимизировали логистику (перевели на FBS)
• C-товары (50%): низкая маржа — либо сняли, либо подняли цену

Результат: средняя рентабельность выросла с 12% до 22%.

Третий шаг: оптимизация рекламы через AI-анализ

Реклама на Wildberries — это черный ящик. Мы запускали автостратегии, но не понимали, какие товары окупаются. В seller-data.ru есть AI-анализ — 21 тип анализа, который стоит 1 AI-монету. Мы использовали анализ «Рекламные кампании: эффективность».

Вот что мы узнали:

Оказалось, что на скатерти ДРР 80% — это почти убыток. Мы отключили рекламу скатертей и перенаправили бюджет на прихватки (ДРР 25%). Через месяц продажи прихваток выросли в 2 раза, а общий ДРР снизился с 55% до 35%.

Также AI-анализ помог выявить сезонные тренды: в феврале вырос спрос на товары для выпечки — мы заранее увеличили ставки и получили +40% к выручке.

Результат: +600% к чистой прибыли за 3 месяца

Через 3 месяца после внедрения аналитики seller-data.ru:

Прибыль выросла в 6 раз! И это без увеличения рекламного бюджета — только за счет оптимизации.

Практические советы: как повторить успех

1. Подключите seller-data.ru — бесплатный пробный период 14 дней. Загрузите данные через API WB.
2. Проведите водопад расходов — найдите товары с отрицательной чистой прибылью.
3. Снимите убыточные позиции или поднимите на них цены.
4. Используйте ABC-анализ — сосредоточьтесь на товарах категории A.
5. Запустите AI-анализ рекламы — отключите кампании с ДРР выше 50%.
6. Следите за остатками — вкладка «Склад» покажет дни до нуля, дефицит и залежалость.

Помните: на Wildberries побеждает не тот, кто больше тратит на рекламу, а тот, кто точно знает свою прибыль по каждому товару.

FAQ

Вопрос: Как seller-data.ru получает данные? Ответ: Сервис автоматически загружает данные через API Wildberries каждую ночь. Вам нужно только один раз подключить аккаунт.

Вопрос: Сколько стоит сервис? Ответ: Есть бесплатный тариф на 14 дней. Далее — от 490 ₽/мес (Старт, 90 дней истории) до 990 ₽/мес (Про, 365 дней + YoY).

Вопрос: Можно ли посмотреть налоги? Ответ: Да, сервис поддерживает УСН, НДС, ОСНО, АУСН, НПД с учётом ИП взносов.

Вопрос: Что такое AI-анализ? Ответ: Это 21 тип анализа (например, эффективность рекламы, сезонность, ABC). Каждый анализ стоит 1 AI-монету. Монеты даются при регистрации или покупаются.

Вопрос: Как быстро увидеть результат? Ответ: Первые выводы можно сделать уже через неделю. В нашем кейсе значительный рост прибыли наступил через 3 месяца.