Команда аналитической системы RAMSTAT разработала архитектуру для расчета выручки на маркетплейсах. Изначально из-за отсутствия исторических данных расчеты строились на ежедневных снимках карточек товаров, включая цены и отзывы. Для оценки конкуренции применялись индекс Херфиндаля-Хиршмана и показатель кумулятивной доли крупнейших игроков.
Переход к анализу исторических данных Wildberries по остаткам на складах выявил проблему «синдрома дачника». Продавцы вручную меняют остатки, чтобы избежать штрафов за логистику, что алгоритмы ошибочно интерпретируют как продажи. Также на точность влияют технические пропуски данных и отсутствие информации в поисковой выдаче.
Для очистки данных команда отказалась от классических статистических фильтров в пользу медиан и квантильных размахов в логарифмическом пространстве. Был внедрен трехуровневый алгоритм верификации, который помечает аномальные товары и обнуляет их выручку. В тестах это позволило отсечь до 95,2% фантомных продаж в выборке.
Для корректного ранжирования товаров разработчики применили байесовское сглаживание с псевдонаблюдениями. Это позволило снизить влияние редких слов в названиях и товаров с малым числом отзывов на общую статистику. Внутренний коэффициент доверия к выручке теперь ограничивает попадание невалидированных позиций в топы выдачи.
Причиной ложных всплесков продаж стало ограничение отображения остатков в корзине Wildberries. Интерфейс маркетплейса искусственно капает количество доступных товаров, которое меняется в зависимости от геолокации, типа склада и параметров сессии пользователя. Это делает расчет выручки через дельту остатков системно неточным.
