Портфолио и кейсы фрилансеров по аналитике конкурентов и продаж

Посчитал прибыль с одной продажи для 5 товаров продавца посуды на WB. В модели учтены комиссия, логистика с учётом невыкупов, хранение, реклама и налог. На выходе: прибыль в рублях, маржа, ROI и минимальная цена, ниже которой товар уходит в минус. Цветом сразу видно, какие товары масштабировать, а какие пересмотреть. Вводные меняются в жёлтых ячейках, всё остальное пересчитывается само. Пример на условных данных.

Демонстрационный кейс подготовки SEO-описания карточки товара для Wildberries и Ozon. На примере сыворотки для лица показан полный подход к работе с текстом: подбор и распределение ключевых запросов, анализ подачи конкурентов, улучшение структуры описания и естественное внедрение SEO-фраз без переспама. В исходном тексте были слабая структура, общие формулировки и недостаточно раскрытые преимущества товара. После переработки описание стало понятнее для покупателя, появились конкретные выгоды, ответы на основные вопросы и логичная структура. В кейсе показаны этапы «до / после» и объяснено, какие изменения были внесены и зачем. Частотность поисковых запросов на демонстрационной карточке приведена как пример оформления анализа и не является актуальной статистикой конкретного маркетплейса.

Демонстрационный кейс аудита и улучшения описания карточки товара — рюкзак. В исходном тексте были выявлены основные проблемы: общие формулировки, слабая структура, неочевидные преимущества товара, лишняя «вода» и отсутствие акцента на пользе для покупателя. После аудита описание было переработано: текст стал понятнее, структурированнее и полезнее, преимущества товара раскрыты конкретнее, добавлены смысловые блоки и улучшена подача информации. В кейсе показан подход «до / после», логика внесённых изменений и то, как даже без полного изменения товара можно сделать карточку сильнее и убедительнее для покупателя. Такой формат работы подходит для продавцов Wildberries и Ozon, которым нужно улучшить описание карточки товара, сделать текст более понятным, аккуратным и ориентированным на продажи.

Демонстрационный кейс поиска поставщиков упаковки для косметики. Для задачи были подобраны 10 поставщиков по заданным критериям: ассортимент, контакты, цены, минимальные партии, условия сотрудничества и доставки. По каждому варианту информация была собрана и приведена в понятный формат для сравнения. На основе итоговой таблицы выделены 3 наиболее подходящих поставщика с краткими выводами по каждому варианту. Такой формат работы подходит, когда нужно не просто найти список компаний, а быстро получить структурированный материал для принятия решения.

Демонстрационный кейс анализа конкурентов в нише термокружек. Сравнены 5 конкурентов по цене, характеристикам, позиционированию, преимуществам и слабым сторонам. По результатам сформированы выводы и конкретные рекомендации по улучшению предложения и карточки товара.

Пример аудита unit economics и прибыльности продаж на маркетплейсах. В рамках работы анализируется фактическая экономика продаж по SKU и ключевым категориям: выручка, себестоимость, комиссии маркетплейсов, логистика, хранение, реклама, возвраты, скидки и итоговая маржинальность. Отдельно оцениваются: • прибыльность и contribution margin по SKU; • товары и категории, которые снижают общую маржу; • влияние комиссий, логистики и рекламы на финансовый результат; • break-even и минимально допустимая цена; • влияние скидок и промо на прибыльность; • сценарии изменения цены, затрат и маржи. Результат — структурированный финансово-коммерческий анализ с выявлением убыточных и перспективных SKU, основными рисками и конкретными рекомендациями по ценообразованию, ассортименту и оптимизации затрат. Формат подходит для Ozon, Wildberries, Яндекс Маркета и других e-commerce каналов.

Пример конкурентного анализа для e-commerce бизнеса и продаж на маркетплейсах. В рамках работы проводится структурированное сравнение конкурентов по ключевым коммерческим параметрам: ассортимент, ценовое позиционирование, глубина матрицы, сильные и слабые стороны предложений, рыночные ниши и возможности для расширения. Отдельно оцениваются: • ключевые игроки в категории; • уровень и логика ценового позиционирования; • ассортиментные пробелы и пересечения; • насыщенность категорий и подкатегорий; • возможности для усиления предложения; • точки дифференциации относительно конкурентов. Результат — аналитический отчет с выводами и практическими рекомендациями по ассортименту, ценам и позиционированию. Формат подходит для Ozon, Wildberries, Яндекс Маркета и других e-commerce каналов.

Пример комплексного аудита продаж и точек роста на маркетплейсах для e-commerce бизнеса. В рамках работы анализируются продажи, ассортимент, цены, конкурентное окружение, прибыльность, unit economics и ключевые коммерческие ограничения. Отдельно оцениваются ассортиментные пробелы, ценовое позиционирование, сильные и слабые стороны конкурентов, а также факторы, которые могут ограничивать рост выручки и маржи. Результат — структурированный аналитический отчет с приоритетными выводами и конкретным планом действий на 30 / 60 / 90 дней. В состав работы входят: • анализ продаж и динамики; • конкурентный и ценовой benchmark; • анализ ассортимента и точек роста; • оценка unit economics и прибыльности; • выявление ключевых рисков и потерь; • приоритизация возможностей роста; • практические коммерческие рекомендации. Формат подходит для Ozon, Wildberries, Яндекс Маркета и других e-commerce каналов.

Разработал в Tableau визуальный инструмент для сравнения товарных остатков и продаж по маркетплейсам. Дашборд позволяет анализировать динамику показателей в разрезе площадок, товаров и временных периодов — по неделям и месяцам. В одном интерфейсе можно сопоставлять расчётные остатки с фактическими продажами и быстро находить ситуации, когда запасы и спрос расходятся. Добавил необходимые срезы и детализацию, чтобы данные можно было анализировать как на уровне отдельного товара, так и по маркетплейсу и периоду. Результат — единый визуальный инструмент для контроля динамики остатков и продаж и более быстрого анализа товарной ситуации по площадкам. Задача завершена.

📌 Описание Анализ поведения пользователей Яндекс Афиши в летне-осенний период 2024 года для выявления причин изменения динамики заказов и среднего чека, а также сравнения мобильных и десктоп-пользователей. 📊 Данные Заказы, события, курс тенге Объединение, очистка, пересчёт в рубли Создание новых признаков: месяц, сезон, цена за билет 🔍 EDA Динамика заказов по месяцам, сравнение сезонов (лето vs осень) по типам событий, устройствам, возрастным рейтингам Ежедневная и недельная активность осенью (DAU, заказы на пользователя, средний чек) Топ-регионы и партнёры 🧪 Гипотезы (осень) Мобильные пользователи совершают больше заказов на человека, чем десктопные Время между заказами у мобильных пользователей больше, чем у десктопных 📈 Результаты Инсайты по сезонным изменениям, структуре чека и активности Статистическая проверка гипотез Рекомендации для продукта: Оптимизация мобильного интерфейса Фокус на популярные осенние события Работа с ключевыми партнёрами и регионами