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.