Клиенту нужно было получить не просто список магазинов с Ozon, а полноценную базу продавцов для анализа, продаж и проверки контрагентов.
На маркетплейсе обычно видна только часть информации: название магазина, рейтинг, отзывы, количество заказов, подписчики и статус продавца. Для обычного просмотра этого достаточно. Но для B2B-задач такой информации мало.
Клиенту было важно понимать, кто юридически стоит за каждым магазином: какая компания ведет продажи, какие у нее реквизиты, кто руководитель, чем она занимается, какие у нее обороты, прибыль, контакты и позиции в отрасли.
Поэтому перед нами стояла задача собрать продавцов с Ozon, сопоставить их с компаниями в официальных источниках и подготовить единую Excel-базу, где маркетплейсные данные будут объединены с юридической, финансовой и контактной информацией.
Нужно было автоматизировать процесс, который вручную занимал бы слишком много времени.
Без автоматизации специалисту пришлось бы открывать карточку каждого продавца на Ozon, фиксировать данные магазина, затем отдельно искать компанию в официальных источниках, проверять совпадения, копировать ИНН, ОГРН, адрес, руководителя, финансы, контакты и после этого сводить все в одну таблицу.
При большом количестве продавцов такая работа быстро превращается в долгий ручной процесс с высоким риском ошибок: часть данных можно пропустить, неправильно сопоставить компанию или скопировать информацию не в тот столбец.
Клиенту нужен был готовый инструментальный результат: таблица, с которой можно сразу работать, фильтровать продавцов, анализировать их масштаб и выбирать подходящие компании для дальнейшей работы.
Мы собрали продавцов с Ozon и получили по ним основные маркетплейсные показатели: ID продавца, название магазина, ссылки на карточки продавца, рейтинг, количество заказов, подписчиков, отзывы, среднюю оценку товаров, срок работы на площадке и наличие Premium-статуса.
После этого данные были дополнительно обогащены через официальные источники. По найденным компаниям были подтянуты реквизиты, регистрационные данные, руководитель, юридический адрес, контакты, сайт, ОКВЭД, вид деятельности, налоговый режим, сведения о сотрудниках, уставный капитал и ссылка на карточку компании.
Отдельно в итоговую базу были добавлены финансовые показатели: выручка, прибыль, стоимость компании, динамика изменений и данные по годам. Это позволило оценивать продавца не только как магазин на Ozon, но и как реальный бизнес с понятным масштабом.
Также были собраны сведения об учредителях и отраслевые показатели: позиции компании в регионе и по России, а также данные, которые помогают сравнивать продавца с другими компаниями в своей нише.
На выходе клиент получил Excel-файл, где каждая строка соответствует отдельному продавцу Ozon.
В одной таблице собраны данные с маркетплейса, юридическая информация, контакты, реквизиты, финансовые показатели, учредители, отраслевые позиции и ссылки на источники.
Такой формат удобен тем, что с базой можно сразу работать: сортировать продавцов по выручке, рейтингу, количеству заказов, региону, наличию контактов, сайту, отрасли, Premium-статусу и другим параметрам.
Например, клиент может быстро выделить крупных продавцов с высокой выручкой, найти компании с контактными данными, отобрать продавцов с большим количеством заказов или посмотреть, какие компании заметно растут по финансовым показателям.
Клиент получил не просто выгрузку продавцов, а готовую B2B-базу для анализа и принятия решений.
Теперь не нужно вручную открывать каждого продавца на Ozon, отдельно искать юридическое лицо в официальных источниках, копировать реквизиты, финансы, контакты и собирать все в Excel. Все ключевые данные уже находятся в одной структуре.
Такая база может использоваться отделом продаж, маркетологами, аналитиками, закупками и B2B-командами. Она помогает быстрее оценивать продавцов, находить потенциальных партнеров, анализировать конкурентов и проверять компании перед дальнейшим взаимодействием.
Главная ценность решения в том, что маркетплейсные данные были превращены в полноценную аналитическую базу. Клиент получил не просто список магазинов, а инструмент, с которым можно сегментировать продавцов, сравнивать компании и принимать более обоснованные бизнес-решения.
В кейсе используются данные из открытых источников. При этом для публичной демонстрации такие базы нужно показывать аккуратно: не публиковать полный файл, не раскрывать реальные телефоны, email, ФИО, ИНН и точные адреса без согласования.
Также важно учитывать, что полнота обогащения зависит от наличия информации в открытых источниках. Если по конкретному продавцу или компании часть данных отсутствует, она не может быть подтянута автоматически в полном объеме.
Этот кейс не про обычный парсинг Ozon.
Мы собрали не просто список продавцов, а базу, с которой уже можно работать: анализировать, фильтровать, сегментировать и принимать решения.
На выходе клиент получил Excel-файл, где данные маркетплейса объединены с юридической, финансовой и контактной информацией из официальных источников. Это сократило ручную работу, снизило риск ошибок и дало клиенту удобный инструмент для анализа продавцов Ozon.
