Аналитика маркетплейсов: как считать метрики продаж на Wildberries и Ozon и принимать решения по цифрам

Выручка в личном кабинете растет, а на расчетный счет приходит заметно меньше, чем ожидалось. Разницу забирают комиссия, логистика, возвраты, хранение и реклама, и каждая из этих статей живет в своем отчете. Аналитика маркетплейсов нужна, чтобы собрать их в одну картину и увидеть, на каком товаре деньги остаются, а на каком уходят.

Прибыль селлера складывается из цепочки метрик от показа карточки до чистой прибыли на единицу товара, и продажи открывают эту цепочку. Ниже разобраны пять групп метрик с формулами, сквозной расчет одного товара, отличия Wildberries и Ozon и порядок действий на случай, когда цифра плохая. Смысл метрик у площадок один, а отчеты, из которых берутся данные, и определения некоторых показателей различаются.

Аналитика маркетплейсов начинается с данных, которые у селлера уже есть

Аналитику маркетплейсов делят на внутреннюю и внешнюю. Внутренняя собрана в личных кабинетах площадок и показывает собственные заказы, выкупы, остатки и деньги продавца. Внешняя строится сервисами, которые следят за нишами, ценами и позициями конкурентов. Первую получают вместе с кабинетом, за вторую платят отдельно, и начинать разумно с первой, потому что решение о прибыли принимается по своим цифрам.

В кабинете Wildberries раздел «Аналитика продавца» объединяет несколько отчетов: сводку, воронку продаж, календарь событий и ленту заказов. Лента показывает заказы за последние 30 дней и их статус от оформления до выкупа, отказа или возврата. Деньги лежат в другом месте, и описывает их еженедельный отчет реализации, который собирает продажи, возвраты и основные удержания площадки в одну таблицу, пригодную для выгрузки в XLSX и разбора по операциям.

У Ozon устройство похожее: в разделе «Аналитика» есть воронка продаж, а деньги описывают отчет о реализации, который формируется раз в месяц, и отчет о начислениях с комиссией, дополнительными услугами и возвратами.

Данных в кабинетах хватает для большей части расчета прибыли, но лежат они в разных отчетах и за разные периоды, а себестоимость и налог добавляет сам продавец. Воронка строится за выбранный период, основной финансовый отчет Wildberries недельный, отчет о реализации Ozon месячный, а остатки живут в отдельном разделе. Пока эти данные не сведены, сравнение выручки с расходами остается приблизительным, потому что цифры относятся к разным окнам времени.

Внешние сервисы показывают рынок со стороны, а кабинет отдает данные по собственным заказам и деньгам, поэтому прибыль считают по кабинету. Любая аналитика продаж сводится к трем вопросам: что продается и почему, сколько остается с каждой продажи и что сделать на этой неделе. Второй вопрос самый трудный, потому что на сумму влияет больше всего скрытых статей расходов.

Метрики маркетплейсов делятся на пять групп

Кабинеты показывают десятки цифр, и без структуры в них легко утонуть. Рабочая схема короче: пять групп, а в каждой одна-две метрики, без которых решение не принимается. Воронка отвечает, кто видит и покупает товар. Продажи показывают оборот, а блок денег переводит его в прибыль. Реклама называет цену привлеченного заказа, а склад показывает, сколько денег лежит на полках.

Какие цифры из таблицы нужны вам каждую неделю, а какие достаточно смотреть раз в месяц? Для еженедельного контроля хватает пяти цифр: процент выкупа, прибыль на единицу, ДРР, дни покрытия и доля убыточных артикулов. Последняя считается как число товаров с отрицательной прибылью, деленное на число товаров в продаже, и быстро показывает, какая часть ассортимента работает в минус. Конверсии воронки нужны, когда надо объяснить, почему изменилось число заказов.

Все эти цифры по магазину целиком почти бесполезны. При равных объемах заказов средний выкуп 70% получается из товара с выкупом 90% и товара с выкупом 50%, а решения по ним противоположные, ведь у первого стоит наращивать трафик, а у второго сначала разбираться с возвратами. Точность растет, когда метрика считается по артикулу, потому что среднее по магазину прячет разброс. Итог по магазину собирается суммированием числителей и знаменателей. Усреднять готовые проценты нельзя, потому что товар с сотней заказов получит тот же вес, что и товар с десятью.

Каждой метрике нужен период, за который она считается. Дневные значения шумят, а месячные приходят слишком поздно, поэтому для управления берут неделю: она охватывает цикл от заказа до выкупа лучше суток и позволяет заметить проблему раньше конца месяца. Для каждой цифры стоит записать, за какой период и по какому отчету она считается, иначе через пару месяцев никто не вспомнит, откуда взялось значение.

Воронка продаж и процент выкупа показывают, где теряются заказы

Воронка на Wildberries состоит из показов карточки, переходов в нее, добавлений в корзину, заказов и выкупов. Показы и CTR доступны только по подписке «Джем», поэтому без нее аналитика начинается с перехода в карточку. Соседние шаги связаны двумя конверсиями: из перехода в корзину и из корзины в заказ. CTR показывает долю показов, которая превратилась в переходы.

Возьмем условный артикул с 10 000 переходами в карточку за неделю. В корзину попало 800, это 8%. Заказали 160, конверсия в заказ составила 20%. При выкупе 70% деньги принесли 112 заказов, а весь путь от перехода до выкупа дал 1,12%. Если поднять конверсию в заказ с 20% до 25% за счет цены или сроков доставки, заказов станет 200, а выкупов 140, то есть на четверть больше при том же трафике.

Рост конверсии на любом шаге умножает результат всех следующих. Это видно по формуле: число выкупов пропорционально каждому из множителей воронки. Поэтому прежде чем покупать новый трафик, проверьте, не теряет ли воронка заказы на шаге между корзиной и заказом, где причину стоит искать в цене, сроках доставки и отзывах.

Чтение воронки начинается с вопроса, на каком шаге артикул отстает от соседей по категории. Низкая конверсия в корзину наводит на мысль о карточке, низкая конверсия в заказ о цене и сроках, а низкий процент выкупа о расхождении между ожиданиями покупателя и товаром. Это гипотезы, и проверяют их по данным. Показатель по всему магазину эти различия сглаживает, поэтому воронку смотрят по артикулам и сравнивают со своей же историей, то есть с прошлой неделей и с тем же периодом месяц назад.

Процент выкупа Wildberries считает как отношение выкупов к сумме выкупов и отмен. В отмены входят отмены до получения, отказы после получения и возвраты, а товары в пути в расчет не берутся. Выкупы и отмены привязаны к дате заказа, поэтому дата получения товара на расчет не влияет.

По свежим дням выкуп судить рано. Часть заказов еще едет к покупателю и в расчет не попадает, поэтому процент за последние дни считается по неполной выборке и потом меняется. Сравнивать нужно когорты заказов. Берут заказы двух-трехнедельной давности и смотрят, чем они закончились, и тогда процент не прыгает от дня к дню.

Что делать, если выкуп просел? Первым делом хочется винить цену, но проверка по данным может дать другой ответ: отмены собраны в одном размере, в одной партии или в одной неделе заказов. Поэтому процент выкупа раскладывают по артикулам, размерам и датам, а общий процент по магазину оставляют для итогового отчета. Формулу и окно расчета выкупа у Ozon задает его собственная справка, и они могут отличаться от определения Wildberries, так что цифры двух площадок сравнивают только после пересчета по единой формуле.

Юнит-экономика товара на маркетплейсе считается до чистой прибыли

Между выручкой по выкупам и деньгами на счете стоят статьи расходов. На Wildberries комиссия зависит от модели продаж, прямая доставка рассчитывается из базового тарифа по объему товара и коэффициента склада, а обратная доставка при отказе покупателя платная и считается только по базовому тарифу. Хранение зависит от объема и коэффициента склада, приемка платная лишь в дни платной обработки, а реклама попадает в столбец «Прочие удержания/выплаты» отчета реализации.

На Ozon набор схожий, и продавец платит вознаграждение за продажу, логистику, обработку отправления, размещение на складе при схеме FBO, последнюю милю, обратную логистику, эквайринг и продвижение. У Wildberries сумма проданного товара при возврате вычитается из дохода продавца, у Ozon возвраты видны в отчете о начислениях со знаком минус. В модели ниже это учтено: невыкуп стоит продавцу выручки и уже оплаченной логистики.

Ставки и коэффициенты у площадок меняются, поэтому в примере ниже цифры условные, а свои значения подставьте из актуального тарифного документа и из отчета реализации. Расчет сделан на 100 заказов, чтобы невыкупленные заказы входили в него сразу. Условия такие: цена для покупателя 1 500 ₽, себестоимость 450 ₽ и комиссия 15% выручки. Прямая доставка стоит 70 ₽ за каждый заказ, обратная 50 ₽ за каждый невыкуп, хранение 8 ₽ на заказ. Реклама составляет 10% выручки, налог 6% выручки, выкуп 70%.

Простой расчет по формуле цена минус себестоимость минус комиссия дает 825 ₽ с единицы, или 55% цены. Полный расчет по выкупленной единице дает 452 ₽, то есть 30% выручки. Разрыв в 373 ₽ складывается из логистики (прямой по всем заказам и обратной по невыкупам), хранения, рекламы и налога. Именно эта разница объясняет, почему при растущей выручке деньги на счете могут не расти.

Выкуп в этом расчете двигает результат сильнее, чем можно ожидать по воронке. При выкупе 50% вместо 70% прибыль со 100 заказов падает с 31 650 до 18 950 ₽, то есть на 40%, а при выкупе 85% вырастает до 41 175 ₽, то есть на 30%. Прибыль на один заказ при этом колеблется от 190 до 412 ₽ при одной и той же цене и одном и том же трафике.

Из той же модели выводится цена безубыточности. При выкупе 70% артикул уходит в ноль при цене около 845 ₽, а при выкупе 50% нижняя граница поднимается примерно до 951 ₽, то есть на 12,5%. Нижний порог цены в акциях нужно считать от фактического выкупа, иначе скидка делает продажи убыточными.

Свести модель с реальностью помогает отчет реализации. Колонка «Итого к оплате» за неделю складывается из продаж, возвратов, доставки, хранения, приемки, штрафов и прочих удержаний и иногда оказывается отрицательной, если продавец продал меньше, чем потратил. Если расчет по артикулам и итог недели расходятся заметно, в модели не хватает какой-то статьи. Расчет LTV, CAC и маржинальности юнита вынесен в отдельную статью про юнит-экономику.

ДРР и ROMI задают, сколько можно тратить на рекламу на маркетплейсе

ДРР — это доля рекламных расходов в выручке: расходы на рекламу делят на выручку и умножают на 100, и все упирается в выбор выручки. Ozon показывает ДРР в аналитике продвижения как отношение расходов к продажам по продвижению, а «Общий ДРР» считает от всех продаж продавца. Какую базу выбрать, если две цифры расходятся?

В примере реклама стоит 10 500 ₽. Если делить на всю выручку в 105 000 ₽, получится 10%. Если рекламные заказы принесли 42 000 ₽, ДРР по рекламе составит 25%. Трата одна, а цифры отличаются в два с половиной раза, поэтому при сравнении ставок и кампаний всегда указывают, от какой базы посчитано значение.

Потолок ДРР задает рентабельность до рекламы. В примере прибыль 31 650 ₽ вместе с рекламой 10 500 ₽ дает 42 150 ₽, то есть 40,1% выручки. Пока общий ДРР ниже этого уровня, магазин в целом остается в плюсе, а выше него уходит в минус. Запас держат, потому что выкуп и ставки колеблются: при падении выкупа до 50% рентабельность до рекламы в том же примере снижается до 35,3%, и потолок съезжает вместе с ней.

Окупаемость рекламных заказов показывает ROMI. Из прибыли до рекламы вычитают расходы на рекламу и делят остаток на те же расходы. Рекламные заказы дали 42 000 ₽ выручки при рентабельности до рекламы около 40,1% (42 150 ÷ 105 000), то есть около 16 860 ₽. После вычета 10 500 ₽ остается около 6 360 ₽, а ROMI составляет примерно 61%. Окупаемость по каналам вне маркетплейсов описана в статье про маркетинговую аналитику и ROMI.

Рекламный кабинет Wildberries можно сверить с финансами, ведь услуги продвижения попадают в столбец «Прочие удержания/выплаты» отчета реализации, и расходы кабинета сопоставимы с удержаниями за неделю. Если две цифры расходятся, сначала проверьте период, подписки и корректировки, и только потом оценивайте эффективность кампании.

Оборачиваемость товара показывает, сколько денег лежит на складе

В отчете «История остатков» кабинета Wildberries есть оборачиваемость средних остатков, которая считается как среднее количество остатков, деленное на среднее число выкупов за период. Отчет раскладывает товары по группам доступности: дефицит, актуальный, баланс, неактуальный и неликвид. Данные доступны за последние три месяца, по умолчанию показывается прошлая неделя.

Сколько товара держать на складе? Для планирования закупки подойдут дни покрытия, то есть остаток, деленный на среднедневные выкупы. Пусть на складе 600 штук, а выкупается 20 в день. Покрытия хватит на 30 дней, а в остатке заморожено 270 000 ₽ в себестоимости. Каждый лишний день покрытия замораживает деньги и добавляет плату за хранение.

Хранение на Wildberries зависит от объема товара и коэффициента склада, а в кабинете есть отчет «Платное хранение», где начисления можно разложить по номенклатурам. В отчете реализации хранение идет отдельным столбцом за неделю, так что видно, сколько съедает склад. Для артикула с низкой маржой эта статья способна обнулить прибыль, и заметить это можно только на уровне артикула.

Дефицит останавливает продажи, потому что без товара воронка работает вхолостую, а в отчете падает процент времени присутствия товара на складе. Избыток замораживает деньги, ведь партия лежит, хранение растет, а свободных средств на новую закупку становится меньше. Полную картину по каждому артикулу дают три числа:

• Дни покрытия. Остаток делят на среднедневные выкупы последних недель, ведь сезонность смещает спрос, а годовое среднее сглаживает эти колебания.
• Замороженные деньги. Остаток умножают на себестоимость единицы и получают сумму, которая лежит на полке.
• Доля хранения в расходах. Стоимость хранения за период делят на выручку артикула и сравнивают с соседними товарами.

Чтобы закупка учитывала ожидаемый спрос и прошлые продажи вместе, пригодятся методы из статьи про прогнозирование продаж.

ABC-анализ ассортимента отделяет артикулы, которые приносят деньги, от тех, что занимают склад

ABC-анализ ранжирует артикулы по вкладу в выбранный показатель. Артикулы сортируют по убыванию показателя, считают накопленную долю и делят на три группы: A до 80%, B до 95%, C остальное. Границы в 80 и 95 процентов принято брать по умолчанию, при необходимости их двигают под свой ассортимент. Группа A дает основной результат, а артикулы группы C стоит пересмотреть, то есть проверить цену, закупку и нужность товара в ассортименте.

Анализ по одной лишь выручке дает неполную картину, поэтому считать стоит дважды, по выручке и по прибыли, а затем сравнивать группы. Ниже расчет на восьми условных артикулах с общей выручкой 1 000 тыс. ₽ и общей прибылью 187 тыс. ₽.

Артикул 1 дает 40% выручки и уверенно стоит в группе A, но приносит всего 6,4% прибыли при рентабельности 3% и по прибыли уходит в группу B. Артикул 4 устроен наоборот: по выручке он в группе B, а по прибыли в группе A с рентабельностью 31%. Для первого артикула проверяют цену, рекламу и возвраты, для второго ищут способ нарастить продажи, потому что каждый его рубль выручки приносит больше.

Для артикулов группы A полезно добавить оценку стабильности спроса. Чем сильнее недельные выкупы колеблются вокруг среднего, тем осторожнее нужна закупка и тем больше страхового запаса приходится держать. Такой прием называют XYZ-анализом, и вместе с ABC он дает матрицу, где сразу видно, какие артикулы приносят деньги стабильно, а какие дают разовый всплеск.

Сначала выгружают выручку и прибыль по артикулам за одинаковый период. Затем сортируют их по убыванию и считают накопленную долю. После этого присваивают группы по границам 80 и 95 процентов отдельно для выручки и для прибыли. В конце разбирают артикулы, у которых группы не совпали, и записывают решение по каждому. Повторять анализ стоит раз в месяц, чтобы изменения ассортимента не оставались незамеченными.

Где метрики Wildberries и Ozon считаются по-разному

Смысл метрик у площадок один, но схемы работы называются по-разному, отчеты сгруппированы иначе, а определения части показателей ведет каждая площадка отдельно. Сравнение ниже показывает, где ваши цифры двух площадок совместимы, а где требуют пересчета.

Заметнее всего площадки различаются периодами основных финансовых отчетов: у Wildberries он недельный, у Ozon месячный. Чтобы сложить два магазина в один отчет, данные приводят к общему шагу, например к неделе, а месячные данные Ozon переводят в недели по датам операций там, где площадка отдает детализацию. Без этого шага рывки на итоговом графике будет давать расписание формирования отчетов.

Схема работы заметно меняет состав расходов товара. При хранении на складе площадки добавляется плата за размещение или хранение, при работе со своего склада появляются собственная сборка и доставка до пункта приема, которых в отчете площадки нет. Поэтому юнит-экономику товара по разным схемам считают отдельно, а артикулы сравнивают внутри одной схемы.

От метрики к решению: что делать, когда цифра плохая

Причину плохой цифры находят гипотезой и проверкой по данным. Кажется, что дело в цене, но данные иногда показывают иное, например проблему в одном размере или в одной партии. Поэтому порядок действий один: назвать вероятную причину, проверить ее по данным и только потом менять карточку, цену или ставку.

Больше всего времени экономит правило менять одну переменную за раз. Если за неделю изменили и цену, и фото, и ставку, по данным уже не понять, что сработало. Фиксируйте дату каждого изменения, ведь сравнение до и после работает, когда виден момент правки.

Для практики выберите один артикул из группы A по выручке и пройдите таблицу сверху вниз. Такой проход по таблице позволяет найти причину, из-за которой выручка не доходит до прибыли, быстрее, чем общий аудит.

Ритм проверки тоже стоит зафиксировать в виде короткого регламента. Раз в неделю по группе A смотрят пять метрик и сверяют итог с отчетом реализации. Раз в месяц пересчитывают ABC по выручке и прибыли и разбирают артикулы с расходящимися группами. После каждого изменения тарифов или комиссий заново считают юнит-экономику, потому что вчерашний расчет перестает быть верным в тот же день.

Как собрать дашборд для селлера из данных двух площадок

Вручную выгрузки из кабинетов складывают в таблицу и считают сводными, как показано в разборе дашборда в Excel. Он подходит, пока магазин один, артикулов немного, а отчет собирает один человек. Когда площадок две, а цифры нужны каждую неделю, ручная склейка становится отдельной работой с ошибками на стыках периодов.

После таблиц данные забирают по API. У Wildberries токен создается в кабинете с выбором категорий данных. Воронка и остатки идут в категории «Аналитика», детализации отчетов реализации в категории «Статистика» (так устроены категории на октябрь 2026 года), а после создания токена набор категорий изменить нельзя, придется выпускать новый. У Ozon ключ создается в настройках кабинета, в разделе Seller API, вместе с выбором роли и работает в паре с Client-Id. Какой бы путь ни выбрали, свод держится на четырех правилах:

• Единый ключ артикула. Товар, который продается на обеих площадках, получает общий внутренний артикул, иначе свод по товару не сложится.
• Единый период. Данные приводят к одному шагу, например к неделе, и не смешивают дневные и месячные значения.
• Единые определения. Выкуп, ДРР и прибыль считаются по одним формулам для обеих площадок, а определения из справок сверяются один раз и записываются.
• Сырые данные отдельно от расчетов. Выгрузки хранят как есть, а пересчет по новой формуле обходится без повторного обращения к кабинету.

После сборки свода понадобится контрольная сумма, которая подтвердит полноту данных. Итог по артикулам за неделю должен сходиться с отчетом реализации за тот же период, и расхождение означает потерянные строки, пропущенную статью расходов или разные периоды. Пока контрольная сумма не сходится, строить на данных выводы рано, ведь ошибка на этом уровне размножится по всем метрикам.

Когда ручная склейка перестает справляться, данные переносят в BI-систему. Об устройстве таких систем рассказывает статья про BI-систему, а выбор показателей для экрана вынесен в материал про дашборд для бизнеса. Когда к данным площадок добавляются реклама вне маркетплейса и CRM, нужна сквозная аналитика.

Analyzo принимает CSV-выгрузки и подключает сервисы с открытым API, поэтому отчеты Wildberries и Ozon можно загрузить в один дашборд и собрать на нем метрики из этой статьи по своим формулам. Смотреть их можно по артикулам, неделям и площадкам. Готового коннектора именно к этим двум площадкам в каталоге нет, так что на старте данные идут через CSV или собственную выгрузку по API, и об этом лучше знать до начала работ.

Частые вопросы об аналитике маркетплейсов

Какие метрики нужно отслеживать селлеру на Wildberries и Ozon в первую очередь? Для еженедельного контроля хватает пяти: процент выкупа, прибыль на единицу, ДРР, дни покрытия и доля убыточных артикулов. Воронку и конверсии добавляют, когда нужно объяснить, почему изменилось число заказов. Все цифры считаются по артикулу, а итог по магазину собирается из них.

Как посчитать ДРР на маркетплейсе и какой ДРР считается нормальным? ДРР равен расходам на рекламу, деленным на выручку и умноженным на 100. Единой нормы нет, потому что потолок зависит от рентабельности до рекламы конкретного артикула. В примере из статьи она составляет около 40%, и выше этого уровня магазин уходит в минус. Обязательно указывайте базу расчета: всю выручку или выручку рекламных заказов.

Как рассчитать юнит-экономику товара на Wildberries и Ozon? Из цены для покупателя вычитают себестоимость, комиссию, прямую и обратную логистику, хранение, рекламу и налог. Логистику невыкупов относят на выкупленные единицы через процент выкупа. Ставки берут из тарифов площадки и отчета реализации, а результат сверяют с итогом недели.

Что такое оборачиваемость товара на маркетплейсе и как ее считать? Это скорость, с которой остаток расходуется на выкупы. Wildberries считает оборачиваемость средних остатков как среднее количество остатков, деленное на среднее число выкупов за период. Для планирования закупки удобнее дни покрытия: остаток делят на среднедневные выкупы последних недель.

Как провести ABC-анализ ассортимента на маркетплейсе? Артикулы сортируют по выручке, считают накопленную долю и делят на группы по границам 80 и 95 процентов. Затем то же самое делают по прибыли и сравнивают группы. Расхождение показывает артикулы, которые продаются много, а зарабатывают мало.

Какой процент выкупа считается нормальным? Единого значения нет, оно заметно различается между товарами. Ориентируйтесь на собственную динамику и соседние артикулы категории, а в расчет юнит-экономики закладывайте фактический выкуп последних завершенных недель. Окно и формула расчета у площадок могут отличаться, поэтому цифры двух кабинетов напрямую не сравнивают.

В чем разница между внутренней аналитикой в кабинете и внешними сервисами и что выбрать? Кабинет показывает данные магазина: заказы, выкупы, остатки и деньги. Внешние сервисы добавляют картину рынка, то есть ниши, цены и позиции конкурентов. Решения о прибыли принимаются по внутренним данным, поэтому начинают с них, а внешние сервисы подключают, когда нужно выбирать нишу или сравнивать цены.

Как собрать данные Wildberries и Ozon в один дашборд без Excel? Выгрузки или API двух площадок приводят к единому артикулу, периоду и набору формул и загружают в BI-систему. Для старта хватает CSV-выгрузок отчетов, а API подключают, когда ручная загрузка начинает занимать больше времени, чем анализ.

Что делать, если расчет прибыли не совпадает с отчетом реализации? Сначала сверьте периоды и список статей: в отчете есть штрафы, приемка, платное хранение и прочие удержания, которых нет в простой модели. Затем найдите строки с наибольшим расхождением и добавьте недостающую статью в расчет. Когда разница перестает меняться от недели к неделе и объясняется известными статьями, модель можно использовать для решений.

Как часто пересчитывать метрики маркетплейса? Пять ключевых метрик пересчитывают раз в неделю, ABC-анализ раз в месяц, а юнит-экономику после каждого изменения тарифов, комиссий или закупочной цены.

Что показывают данные

Расчет из этой статьи показывает три вещи. Выручка и прибыль расходятся, и разрыв определяют выкуп, логистика невыкупов, хранение и реклама. Средние по магазину прячут артикулы, которые тянут результат вверх или вниз, поэтому метрики считают по артикулу. Цифры двух площадок сравнимы только после приведения к общим формулам и периодам.

Начните с одного артикула из группы A по выручке: посчитайте прибыль на выкупленную единицу, ДРР по рекламе и дни покрытия, затем сверьте результат с отчетом реализации. Если расчет совпал с итогом недели, модель можно размножать на весь ассортимент и собирать в единый дашборд, а дальше следить за пятью метриками раз в неделю.

Подключите источники и соберите единый дашборд в Analyzo, чтобы метрики двух площадок обновлялись в одном месте.