Методология расчётов
Принцип разделения данных
Дашборд разделяет сырые данные Amazon (раздел «Данные Amazon» в сайдбаре) и наши расчёты (раздел «Наша аналитика»).
Данные Amazon
Отображаются as-is из API Amazon: продажи, заказы, листинги, остатки, комиссии, выплаты, возвраты. Мы ничего не считаем — только показываем.
Наша аналитика
Расчёты на основе данных Amazon + себестоимость, которую вводим мы. Формулы описаны ниже.
Юнит-экономика (Прибыль/день)
- Revenue — ordered_product_sales из таблицы
sales_data - COGS — себестоимость за единицу из
django.product_costs, умножаемая на кол-во проданных юнитов - Referral Fee + FBA Fee — из
product_fees.estimated_fees_total(оценка Amazon за единицу)
Источник данных: VIEW profit_daily, который джойнит sales_data, product_fees и product_costs.
Что НЕ входит в юнит-экономику
Следующие расходы — события уровня периода, а не атрибут конкретного товара. Они будут показаны отдельными строками в месячном P&L:
- Возвраты — происходят не на каждый товар; процент возврата применяется к периоду, а не к единице
- Storage fees — плата за хранение на складе FBA
- Pro Seller — $39.99/мес подписка на профессиональный аккаунт
- Inbound placement — сборы за приёмку товара на склады
- Disposal / Destruction — списание и уничтожение товара
- Реклама (PPC) — ACoS варьирует и зависит от доли органического трафика
Два горизонта времени
День / Неделя
Источник: sales_data
Оценочные данные. Цена товара — примерная (до финального расчёта Amazon). Доступны сразу.
Месяц
Источник: settlement_items
Фактические суммы после всех вычетов Amazon. Задержка 2-4 недели от даты продажи.
Себестоимость (COGS)
Себестоимость за единицу вводится вручную на странице «Продажи» (колонка «С/С»). Хранится в таблице django.product_costs.
Если себестоимость не указана для ASIN — COGS считается нулевым, и прибыль будет завышена.
Аудит листингов
Сравнивает текущее состояние листингов с рекомендуемыми параметрами: наличие главного изображения, длина заголовка, количество буллетов, наличие A+ контента. Источник: listing_audit (VIEW).
Последнее обновление методологии: сентябрь 2026