Исследование ниши для e-commerce
Данные вместо интуиции: выбор товарной группы с ROI +140%
Ключевой результат
ROI +140% за первые 6 месяцев после запуска
Контекст
Предприниматель планировал выйти на Wildberries, но не знал, с какого товара начать. Было несколько идей из личного опыта, но интуиция — не аргумент для инвестиций в закупку первой партии.
Проблема
Отсутствие данных о реальном спросе, конкуренции и маржинальности в рассматриваемых нишах. Решение принималось на основе ощущений и «советов в чатах», что несёт высокий риск.
Подход
Сформировали методологию оценки ниши по 5 критериям: объём спроса, динамика роста, уровень конкуренции, средний чек и рентабельность. Анализировали открытые данные маркетплейса, поисковые запросы и ценовые диапазоны.
Реализация
Написали скрипт на Python для парсинга данных с маркетплейса. Обработали данные по 60+ категориям товаров. Построили сводную модель в Google Sheets с автоматическим расчётом итогового скоринга. По результатам анализа выделили топ-3 ниши с наилучшим соотношением спрос/конкуренция/маржа.
Метрики до / после
| Показатель | До | После |
|---|---|---|
| Проанализированных категорий | 3 (по интуиции) | 60+ (систематически) |
| Время на анализ ниши | недели ручного поиска | 5 рабочих дней |
| ROI за первые 6 месяцев | ожидалось 40–60% | +140% |
| Уверенность в решении | «кажется, что пойдёт» | обоснована данными |
Можно ли повторить в вашем случае?
Напишите — разберём вашу задачу бесплатно и скажем, что реально сделать.