Онлайн сервис

База знаний Wildberries

Анализ динамики продаж

1. Находим товары, у которых упали заказы (сегодня меньше, чем вчера) по «Воронке продаж».

Cмотрим, где именно в воронке проседание:

Показы →
Переходы (CTR) →
Корзины (CR1) →
Заказы (CR2)

2. Если видим причину спада - показы (трафик)

Если упали показы → проблема с видимостью карточки в поисковых запросах и/или в рекомендациях. Идем в отчет "Портрет покупателя", раздел "Точки входа", делаем фильтр по нужному SKU и датам, смотрим в какой зоне упали показы - поиск или полки.

Если упала позиция в поиске - проблемы с ранжированием, проверить:

«Поисковые запросы» - по какому конкретно кластеру произошло падение показов
Среднее время доставки (не выросло ли по сравнению с предыдущим периодом)
Нулевые остатки в ключевых регионах
Не выключилась ли рекламная кампания, не закончились ли бюджеты
Не вышла ли карточка из акции
Проверить последние отзывы и срез возвратов по SKU - резкий рост возвратов или плохие отзывы ухудшают ранжирование
Если проседание массовое (много SKU одновременно) — вероятен апдейт ранжирования ВБ. Проверить инфо в новостях ВБ, блогах селлеров.
Проверить изменение общей частоты запросов по данной категории ВБ

Если упала позиция в рекомендациях - проверить:

Отсутствие на полках.
Если показы стабильны, но упал CTR/CR → проблема карточки (фото, цена, описание, отзывы) или проблемная логистика/качество, которые снижает доверие и конверсию. Многие кейсы селлеров подтверждают: резкий рост возвратов/плохие отзывы убивают CR быстрее, чем падает трафик.

3. Если видим причину спада - конверсия (CTR, CR1, CR2).

Если показы стабильны, но упал CTR/CR → проблема карточки (фото, цена, описание, отзывы) или проблемная логистика/качество, которые снижает доверие и конверсию. Многие кейсы селлеров подтверждают: резкий рост возвратов/плохие отзывы убивают CR быстрее, чем падает трафик.

4. В итоге, имеем зону, где упали показатели, например заказы упали из-за спада конверсии в корзину в поиске по ключу «Товар такой-то» и спада трафика в полках