API Ozon + Power Query: как автоматизировать расчёт поставок без Python и разработчиков

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: alisa_mak 10 минут назад API Ozon + Power Query: как автоматизировать расчёт поставок без Python и разработчиков Средний 9 мин 134 Microsoft Excel Разработка под e-commerce * Кейс Из песочницы Я работаю аналитиком в e‑commerce крупной FMCG‑компании. Несколько юридических лиц на каждой площадке, большие объёмы поставок, сложная логистика — в маркетплейсах это иногда ощущается как слон в посудной лавке. Отдельной болью был расчёт заказа на Ozon.

Для менеджера это был регулярный трудоёмкий процесс: выгрузить несколько Excel‑файлов из личного кабинета, сопоставить с файлом по товарам в пути, протянуть формулы. При этом данные нужно было смотреть не только на уровне SKU, но и в разрезе кластеров — регионов, через которые Ozon управляет хранением и доставкой. Out‑of‑stock на маркетплейсе слишком дорогая ошибка, чтобы допускать её из‑за ручной работы.

Технические детали

Дополнительно нужно было учитывать локализацию — насколько эффективно остатки распределены по кластерам: совпадает ли место отгрузки с регионом, где товар покупают. В личном кабинете это было неудобно: продажи по кластерам смотрелись только точечно. А в API‑методе по остаткам было поле cluster_to — оно позволяло считать локализацию сразу по всему ассортименту.

Для FBO‑схемы это напрямую влияло на экономику: в FMCG даже небольшая доплата на единицу товара становится заметной на больших объёмах. При выборе инструмента нужно было учитывать не только техническую сторону, но и реальность бизнес‑процесса. Менеджеру был нужен не статичный отчёт, а рабочая среда с возможностью внесения ручных корректировок.

Самая удобная для этого — Excel. Корпоративная интеграция в DWH была в планах, но бизнесу нужен был инструмент уже сейчас. Так я пришла к API‑запросам в Power Query.

Отраслевые последствия

Вместо ритуального скачивания файлов менеджеру оставалось нажать «Обновить» — под капотом Excel сам забирал данные по API и пересчитывал заказ. В этой статье не будет много кода, который при желании можно сгенерить с помощью ИИ. Я хочу показать не синтаксис, а подход: как подружить API маркетплейса, Power Query и Excel, чтобы убрать хотя бы часть ручной работы.

Речь пойдёт о FBO‑схеме Ozon, но принцип применим и к другим задачам e‑commerce аналитики. Общая схема автоматизации процесса:Первым шагом нужно было понять, какие данные участвуют в расчёте заказа. В документации Ozon я нашла API‑методы, которые заменяли часть ручных выгрузок из личного кабинета: остатки и заказы.

Справочник номенклатуры и товары в пути остались на стороне менеджера — так их было проще контролировать.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.