Аналитик маркетплейсов

Разберитесь в аналитике маркетплейсов, чтобы повысить продажи и прибыль.

Курс поможет вам понять основы аналитики, ценообразования и товарных стратегий. Управляйте продажами с помощью данных и принимайте решения, которые приносят результат.

Онлайн-курс

Записаться на курс

-60%

до 20 января

Практические инструменты в курсе

Удостоверение
о повышении квалификации

Доступ к курсу навсегда

Опытные преподаватели

На курсе рассматривается:

Знание аналитики маркетплейсов поможет вам увеличивать продажи и принимать решения на основе данных.

Оптимизация карточек и ассортиментной матрицы

Вы научитесь находить точки роста, подбирать выгодные товары и улучшать карточки, чтобы повышать конверсию и видимость.

Работа с данными и инструментами аналитики

Вы освоите сервисы и методы анализа продаж, рейтингов и конкурентов, чтобы строить стратегии продвижения на Wildberries и Ozon.

Прогнозирование и управление прибыльностью

Вы узнаете, как планировать закупки, рассчитывать маржинальность и управлять динамикой продаж, чтобы стабильно расти в выручке.

Оформите заявку

до 20 января

и купите курс по самой выгодной цене!

До конца акции меньше недели!

-60%

1/3

Специалистам по маркетплейсам

Вы научитесь анализировать данные продаж, спроса и конкурентов, чтобы принимать решения на основе цифр. Сможете повышать конверсию и прибыль, оптимизируя ассортимент и ценообразование.

2/3

Тем, кто ищет новую профессию

Освоите востребованную профессию на стыке аналитики и e-commerce. Поймёте, как работают маркетплейсы изнутри, и сможете начать карьеру аналитика без технического образования.

3/3

Предпринимателям и селлерам

Разберётесь, как использовать аналитику для роста бизнеса. Научитесь находить точки роста, прогнозировать продажи и принимать решения, которые напрямую влияют на прибыль.

Программа охватывает все ключевые аспекты аналитики для маркетплейсов

Научитесь анализировать реальные данные Wildberries, Ozon и Яндекс. Маркета, чтобы видеть полную картину продаж и принимать решения на цифрах.

Освоите современные инструменты аналитики — Python, SQL, Power BI и сервисы e-commerce (PStats, Маяк, Moneyplace, MarketGuru).

Соберёте портфолио
из 10 проектов: от анализа ассортимента и цен до прогнозирования спроса и прибыли.

Сможете управлять продажами, строить стратегии роста и повышать эффективность бизнеса на маркетплейсах.

Ваш результат в конце обучения

Забронировать место на курсе

Программа обучения

Скачать полную версию в PDF

Модуль 1. Введение в профессию и рынок маркетплейсов

Как устроены маркетплейсы в РФ: топовые игроки, бизнес-модели, тренды и роли
Чем аналитик отличается от менеджера и селлера (стратег vs. операционист)
Карьерные возможности и задачи аналитика
Практический кейс: Анализ различий и своих болевых точек развития

Модуль 2. Основные маркетплейсы, кабинеты

Обзор основных МП: Озон, Яндекс, ВБ
Обзор кабинетов на МП: какие есть функции, возможности и пр.

Модуль 3. Базовые навыки работы с Excel и Google Sheets

Интерфейс, функции, быстрые клавиши
Формулы, сортировка, фильтры, базовые графики
Сводные таблицы, группировки, проверки, шаблоны
Автоматизация повторяющихся задач и базовые макросы
Практический кейс: Подготовь ежедневный отчет по продажам

Модуль 4. Сбор, очистка и структурирование данных

Источники: ЛК маркетплейса, CRM, BI, готовые парсеры, выгрузки
Методы очистки: устранение дублей, нормализация, структурирование
Первичная проверка и подготовка к анализу

Модуль 5. Торговая и ассортиментная аналитика

Методики ABC/XYZ, RFM, когортный анализ
Выявление флагманов и проблемных товаров
Оптимизация товарной матрицы, построение ассортиментного отчёта
Практический кейс: Проведи анализ ассортиментной матрицы с рекомендациями

Модуль 6. Продажи, возвраты, отчеты маркетплейсов

Типовые продажи, возвраты, остатки, финансовые выгрузки
Структура отчёта: ключевые поля, связи и аналитический разбор ошибок
Практический кейс: Составь отчёт по текущей ситуации по продажам, остаткам, возвратам

Модуль 7. Конкурентный анализ и рыночные ниши

Сбор и обработка данных конкурентов
Определение конкурентного преимущества
SWOT-анализ товаров/ниши, мониторинг цен и стратегий
Практический кейс: Сделай вывод о нише, сформулируй стратегию

Модуль 8. Маркетинговая аналитика и оценка эффективности РК на маркетплейсах

Основные виды рекламных инструментов маркетплейсов: продвижение через поиск, акционные механики, внутренняя реклама
Метрики эффективности РК: CTR, CPC, CPA, ROI, ROMI, охват, конверсия
Методы отслеживания и анализа рекламных расходов по SKU, группам товаров, категориям
Управление и оптимизация маркетингового бюджета на маркетплейсе
Влияние РК на рост продаж, сезонность, товарную стратегию
Аналитические сервисы и инструменты для анализа рекламы
Ошибки и области потерь при проведении и анализе рекламных кампаний
Практический кейс: Проанализируй рекламную кампанию и предложи рекомендации по эффективности бюджета

Модуль 9. Финансовая аналитика и юнит-экономика

Основы: маржа, прибыль, калькуляторы затрат
Ключевые показатели (CAC, LTV, break-even)
Ошибки финансовых моделей и их предотвращение
Анализ и оптимизация юнит-экономики
Практический кейс: Рассчитай юнит-экономику товара, найди точки роста

Модуль 10. Сервисы аналитики и автоматизация

Введение в сервисы аналитики: MPStats, Маяк, Moneyplace, MarketGuru
Как использовать сервисы аналитики МП, какие есть возможности у каждого
Как ускорить и автоматизировать аналитику с помощью сервисов аналитики МП

Модуль 11. Power BI для аналитики и визуализации

Введение в BI-системы: Power BI и его возможности
Как работать в Power BI: собирать и анализировать данные, визуализировать и пр.
Автоматизация: расписания, шаблоны, меры, DAX
Построение первого дашборда, загрузка/визуализация данных

Модуль 12. Python для анализа данных

Типы данных, функции, циклы, условные операторы, визуализация и анализ данных с помощью Python

Модуль 13. Продвинутый парсинг данных

Парсинг данных с помощью Python
Подключение к API маркетплейсов и других источников данных
Практика: собери данные с помощью Python

Модуль 14. Прогнозирование спроса, трендов и сезонности

Методы прогнозирования: moving average, экспоненциальное сглаживание, прогнозы в Excel/BI/Python (без глубокого кода)
Влияние внешних факторов (сезон, промо, тренды)
Проверка бизнес-гипотез и оценка рисков
Практический кейс: Спрогнозируй продажи, проверь модель на реальных данных

Модуль 15. Оптимизация процессов, автоматизация и бизнес-стратегия

Анализ слабых мест (логистика, ассортимент, финансы, сроки), автоматизация повторяющихся процессов
Работа с гипотезами и реализация изменений
Практический кейс: Смоделируй «узкое место» и предложи план улучшения

Модуль 16. Визуализация, отчетность и оформление аналитики

Стандарты визуализации, критерии правильной презентации
Бизнес-отчеты, инфографика, письмо, интерактивные инструменты
Практический кейс: Подготовь бизнес-отчёт для руководителя

Модуль 17. Soft skills аналитика: коммуникация, гипотезы, командная работа

Стратегическое мышление, постановка бизнес-гипотез
Навыки деловой переписки и объяснения аналитики
Командная работа в data-driven проектах, самоорганизация
Практический кейс: Напиши письмо с аналитическими рекомендациями

Модуль 18. Итоговая практическая симуляция

Комплексный бизнес-кейс от сбора и очистки данных до презентации стратегии
Включает расчет юнит-экономики, анализ продаж, конкурентов, товаров, прогнозирование, построение дашборда