МОЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА WB: Нейросети + статистика = больше продаж
Друзья, вижу, что мой прошлый пост собрал много огонёчков! Понимаю, что тема очень актуальна для многих. Если будет полезно, поддержите своими реакциями — для меня это важная мотивация продолжать писать.
Моя система анализа рекламы
Как и многие селлеры на маркетплейсах, я регулярно анализирую эффективность своих рекламных кампаний. За последний год выработал рабочую систему, которая сочетает ручной анализ и использование нейросетей для поиска новых точек роста.
Для анализа выбираю неделю как основной период. Почему именно неделя? Маркетплейсы — очень динамичная среда, где всё быстро меняется: спрос, конкуренты, алгоритмы. Поэтому важно отслеживать динамику показателей и вовремя принимать решения.
Как строится процесс анализа:
1. Выделил для себя пятницу как день обязательного анализа статистики по всем активным кампаниям. В этот же день меняю настройки, тестирую новые гипотезы, включаю и отключаю отдельные группы рекламных кампаний, перенастраиваю всё.
2. В течение выходных просто наблюдаю за динамикой: растёт ли трафик, меняется ли цена клика, увеличивается ли количество заказов. А уже в понедельник произвожу корректировки на основе данных выходных.
Где смотреть данные:
Переходим в личный кабинет Wildberries, раздел "ВБ продвижения", вкладка "Статистика". Здесь видим список кампаний, их затраты, средний CTR и CPC, количество заказов, затраты.
Важный момент про ассоциативные заказы
Можно детализировать заказы — это поможет определить стратегию. Например, если у вас высокий процент ассоциативных заказов, нужно провалиться в конкретную рекламную кампанию и посмотреть, какие заказы идут на рекламируемый товар, а какие — на всю вашу склейку.
Это очень важно учитывать! Далее буду рассказывать про свой опыт настройки рекламных кампаний с учётом того, что у меня довольно большой процент ассоциативных заказов. Возможно, у вас ситуация другая, поэтому будьте внимательны.
Как работать с данными:
Не спешите скачивать Excel-файл — там данные очень обширные, включая архивные, и этот файл потом трудно группировать.
Самый оптимальный вариант: выделить определённые даты (динамику недели), скопировать данные прямо с экрана и вставить в Excel.
Если не хотите работать с нейросетями, можно анализировать данные самостоятельно прямо в табличке Wildberries.
Анализ через нейросети:
Скачанный файл Excel передаём в любую нейросеть — ChatGPT или DeepSeek, что доступнее. В комментариях приложу промпт, который использую для получения идеального результата. Вы можете его изменять, общаться с нейросетью, чтобы получить свой идеальный результат.
Также можете добавить в промпт задачу выгрузить проанализированные данные в отдельный Excel-файл, выделив эффективные кампании зелёным цветом, а неэффективные — красным. Всё на ваше усмотрение, можете редактировать как нравится.
Результат:
После такого анализа получаю очень классный файл, где прописаны самые эффективные кампании, неэффективные кампании, а также рекомендации, на какую сумму необходимо перераспределить бюджет.
Есть еще, что рассказать, но если честно очень жду вашу обратную реакцию и как у вас сработал такой подход.
P.S. в комментариях написал ВАЖНЫЕ НЮАНСЫ АНАЛИЗА: Что нужно учитывать помимо рекомендаций ИИ 👇
