Кейс: ViarAnalytics / MP Analytics — единая аналитика маркетплейсов

Ниша: E-commerce, Маркетплейсы Стек: Python, PostgreSQL, Docker, Aiogram, Google Sheets API, Celery, Redis

Задача клиента

Продавцам на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет требовался единый инструмент для ежедневного контроля продаж, остатков, рекламы, юнит-экономики и операционных показателей. До автоматизации данные приходилось собирать вручную из разных кабинетов и сводить в таблицах, что занимало много времени и повышало риск ошибок.

Решение от Flowcore

Мы разработали комплексную аналитическую платформу ViarAnalytics / MP Analytics, которая автоматизирует полный цикл работы с данными: от сбора raw-информации из API маркетплейсов до построения расчетных витрин и выгрузки готовых отчетов в Google Sheets и Telegram.

Система поддерживает несколько маркетплейсов, кабинетов и магазинов, синхронизирует данные по расписанию, рассчитывает производные показатели и формирует понятные отчеты для собственника, аналитика или менеджера.

Ключевые реализованные возможности:

  • Автоматический сбор данных: Интеграции с API Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет для регулярной загрузки продаж, остатков, рекламы и операционных данных.
  • ETL-конвейер: Очереди фоновых задач, расписания синхронизации, обработка лимитов API и сохранение raw-данных в PostgreSQL.
  • Расчет витрин: Формирование MP Analytics, P&L, воронок продаж, остатков, planning-отчетов и показателей юнит-экономики.
  • Экспорт в Google Sheets: Автоматическое обновление отчетов в таблицах для командной работы и привычного анализа.
  • Telegram-интерфейс: Запуск сценариев, контроль синхронизации и получение ключевых отчетов прямо в Telegram.
  • Мульти-магазинность: Поддержка нескольких кабинетов и единого аналитического контура для разных маркетплейсов.

Технические детали

Внутри платформы реализованы ETL-процессы, очереди фоновых задач, расчетные витрины, экспортные сценарии и инструменты автоматического обновления отчетов. PostgreSQL используется как основное хранилище, Celery и Redis отвечают за фоновые задачи, а Telegram-бот дает быстрый операционный интерфейс поверх аналитической системы.

Архитектура рассчитана на регулярную синхронизацию и расширение: можно подключать новые кабинеты, добавлять маркетплейсы, пересчитывать витрины и выгружать отчеты в нужном формате без ручной сборки таблиц.

Результат

Продавцы получили единую систему аналитики, которая ежедневно собирает данные, рассчитывает ключевые показатели и доставляет готовые отчеты в Telegram и Google Sheets. Это сокращает ручную работу, повышает точность управленческих решений и помогает контролировать продажи, остатки, рекламу и прибыльность в одном контуре.

Стек технологий

Python, PostgreSQL, Docker, Aiogram, Telegram Bot API, Google Sheets API, Celery, Redis.

Связанные материалы

Как создать Telegram-бота

Пошаговый план разработки бота для бизнеса: сценарии, интеграции, сервер и запуск.

Читать гайд

Telegram-бот с Google Sheets

Как использовать таблицы для заявок, отчетов, справочников и админ-панели.

Читать гайд

Аналитика маркетплейсов

Как автоматизировать сбор данных, P&L, витрины и отчеты по маркетплейсам.

Читать гайд

Нужна аналитика для маркетплейсов?

Расскажите, с какими кабинетами и отчетами вы работаете, а мы предложим архитектуру сбора, расчетов и выгрузки данных.