📊 Кейс: Система аналитики для сети магазинов на маркетплейсах

📋 Клиент и задача:
Сеть из 12 интернет-магазинов на Wildberries и Ozon с оборотом 18,000,000₽/месяц. Команда из 8 менеджеров тратила 25 часов в неделю на сбор отчетов вручную, данные поступали с задержкой 2-3 дня, что приводило к потере 15% потенциальной прибыли из-за несвоевременных решений.

🛠 Решение:
Разработал интеллектуальную систему аналитики на Python с интеграцией API маркетплейсов и автоматической отправкой отчетов в Telegram. Система включает:

• 📊 Автоматический сбор данных: интеграция с API WB/Ozon для получения статистики в реальном времени
• 🔍 Глубокая аналитика: анализ по брендам, категориям, регионам с трендами и прогнозами
• 📈 Сравнительный анализ: сопоставление с предыдущими периодами и конкурентами
• 🎯 Персонализированные отчеты: индивидуальные дашборды для каждого менеджера
• ⚡ Мгновенные уведомления: алерты о критических изменениях в продажах

📈 Результаты:

• 💰 Увеличение прибыли на 190%: с 2,700,000₽ до 7,830,000₽/месяц
• ⏰ Экономия 25 часов/неделю: полная автоматизация сбора и анализа данных
• 🚀 Скорость принятия решений: с 2-3 дней до режима реального времени
• 📊 Точность прогнозов: 87% точность предсказания трендов продаж
• 🎯 Оптимизация ассортимента: выявление 23% неэффективных товаров
• 💎 ROI 420%: окупаемость за 3 месяца, экономия 2,400,000₽/год

🔧 Технологии: Python, pandas, Telegram Bot API, Wildberries API, Ozon API, PostgreSQL, Redis, Plotly, Docker

👥 Для кого: Владельцы сетей магазинов на маркетплейсах, крупные селлеры, агентства по управлению продажами