Кейс автоматизации
P&L двух маркетплейсов за полторы минуты со сверкой по отчёту кабинета
Клиент: Продавец товаров для красоты на Ozon и Wildberries: около 330 товаров, небольшая команда. Работа идёт в рамках сопровождения по подписке.
Задача / Боль
Прибыль по площадкам считалась раз в месяц по ручным выгрузкам из кабинетов, и в моём прежнем расчёте были скрытые ошибки: невыкупленный товар считался проданным, артикулы, записанные то заглавными, то строчными буквами, не совпадали при сверке, одна группа начислений выпадала из расчёта.
По Wildberries не было автоматического контроля остатков у самых продаваемых товаров. Задача была такая: таблица с топ-50 артикулов WB, остатками и прогнозом пополнения, чтобы топовые позиции не уходили в ноль.
Решение
Каждый час сценарий проверяет остатки 100 самых продаваемых товаров на WB. Он считает средние продажи и дефицит, сверяет их с остатком на своём складе и обновляет в таблице список «пополнить». Пороги хранятся в таблице, чтобы команда могла менять их без доступа к системе. Если сценарий упал, он сам сообщает об этом в Telegram.
P&L обеих площадок за любой период собирают скрипты из ежедневных таблиц, без выгрузок из кабинетов: сводка, разбивка по артикулам, доли расходов. По отдельной команде скрипт выводит построчную сверку с отчётом кабинета Ozon. Каждый скрипт проверяется пересчётом уже закрытого месяца до копейки.
Цены на две площадки меняются одним файлом на площадку: скрипт готовит файл загрузки для 330 товаров, загрузка занимает день. Снимки остатков в деньгах по складам обеих площадок собираются из тех же таблиц.
AI в расчётах нет: деньги считаются формулами и сверяются с кабинетом построчно. Модель добавила бы расходы и риск ошибки; AI помог мне быстрее написать и проверить скрипты.
Что было сложно. Площадки меняют форматы без предупреждения: за два месяца Ozon убрал нужный отчёт и сменил написание складов, а Wildberries переименовал статьи и скрыл названия складов. Одна замена молча обнулила логистику в отчёте. Теперь о каждой незнакомой строке скрипт предупреждает. Ozon доначисляет компенсации задним числом, поэтому месяц закрывается не раньше 10-го числа, а промежуточный отчёт помечен как предварительный. Массовая загрузка кодов в кабинет WB через Excel трижды писала «ошибок 0» и применяла не всё: статусу загрузки верить нельзя, результат проверяется повторной выгрузкой.
Где остановились. Экономию времени здесь не заявляю: сколько часов уходило на отчёты до автоматизации, не замерялось. Стало ли меньше дней с нулевым остатком, тоже не замерялось: данных «до» нет.
Технологии
- n8n
- WB Seller API
- Ozon Seller API
- Google Sheets
- Redis
- Telegram-бот
- Python
Результат
-
Скорость: P&L за месяц: Ozon собирается за 88 секунд, Wildberries за 8. Закрытый месяц по Ozon сходится с отчётом кабинета до копейки; в незакрытом сентябре одно расхождение — 0,1% прибыли в базе налога, причина найдена.
-
Точность: При переносе нашлась ошибка в прежнем расчёте: невыкупленный товар считался проданным, и себестоимость завышалась на 1–2% в месяц. Исправлено.
-
Остатки: Настроена ежечасная проверка остатков 100 самых продаваемых товаров WB; список «пополнить» пересобирается каждый час.
-
Цены: Цены на 330 товаров меняются одним файлом на площадку, заливка — за день.
Похожая задача в вашем бизнесе?
Опишите процесс — отвечу письменно в течение 24 часов, есть ли что автоматизировать.
Обсудить задачу