В декабре 2025 года к нам обратился небольшой бренд – производитель женской одежды. Опыт работы на Wildberries уже несколько лет. Обороты стабильные, около миллиона рублей каждый месяц.. Вот только в один день выяснилось, что платить зарплату швеям стало попропусту не из чего.
Как такое стало возможным? И как нам удалось всего за 2 месяца поднять рентабельность магазина с −29% до +28%, читайте в статье.

Продвижение на Wildberries в 2026 г.

Бренд — семейное производство женских костюмов в стиле “спорт шик”: классическая элегантность, комфорт и яркие детали в одном образе. Основательница бренда с любовью относится к своему делу и сама разрабатывает каждую модель: фасоны, детали, подбор фурнитуры.

Целевая аудитория — женщины 45–65 лет, размеры 48 +

В ходе анализа рынка стало ясно, что прямых конкурентов на маркетплейсе у бренда нет. Найти что-то похожее по названию — можно. Найти аналог по продукту — нет. И покупатели это чувствуют: среди клиентов высокая доля тех, кто покупает повторно.

Казалось бы, идеальные условия, чтобы занять лидирующую позицию в нише, расти и зарабатывать. Но, как мы уже знаем, производство работало в минус.

Дело в том, что клиент одновременно работал на двух площадках, и пока Ozon приносил прибыль, убытки на WB оставались незаметными. Бизнес держался на плаву не потому что всё шло хорошо, а потому что одна площадка спасала другую.

Возьмем одну неделю — с 27 января по 2 февраля.

За период продано 112 костюмов с учетом возвратов, оборот 443 448 рублей.
А теперь посчитаем расходы:

Это классическая ловушка мультиплатформенной работы без аналитики. Смотришь на общий денежный поток — он есть, но если копнуть глубже и посчитать Unit-экономику (что мы и сделали), то все становится гораздо интереснее...

А теперь посчитаем то же самое, но уже за весь 2025 год и получим результат куда мрачнее:

+ другие мелкие расходы, и в итоге имеем чистую прибыль за неделю:

Следующим шагом мы просчитали МРЦ — минимальную розничную цену по каждому товару.

В своей работе мы используем Ментор Аналитику — нашу внутреннюю систему расчёта экономики на маркетплейсах, она позволяет просчитать цену в комплексе. Как это выглядит на деле: вводим себестоимость, торговую наценку, расходы по каждой статьей и видим минимальную розничную цену, при которой мы получаем желаемую наценку.

Когда мы прогнали через систему костюмы клиента, картина оказалась такой:

Клиент впервые увидел, сколько реально стоит каждая продажа.
После этого вопрос «поднимать ли цену» перестал быть дискуссионным.

Когда проблема в ценообразовании — она, как правило, везде. Поскольку клиент параллельно вёл кабинет на Ozon, мы предложили бесплатно прогнать экономику через Ментор Аналитику и там. Результат оказался предсказуемым: та же логика убытков, только не в таком критичном объеме. Клиент получил расчёт на руки и самостоятельно скорректировал цены.

Поднять цену с 6 900 руб. до целевой отметки сразу — значит обвалить конверсию и потерять позиции в поиске. Поэтому мы выбрали стратегию плавного поэтапного повышения: небольшие шаги каждые 3-4 дня, без резких скачков.

При этом следили за СПП — скидкой покупателя, которую выставляет сам WB. Если она падает — цена для покупателя становится дороже, что может вызвать резкое падение спроса. Мы отслеживали это и корректировали цену.

Весь процесс корректировки занял два месяца — январь и февраль. Постепенно, в лучшую сторону менялась рентабельность и росла чистая прибыль клиента.

Только за первый месяц совместной работы клиент наконец-то вышел из минуса и получил 165 794 руб. чистой прибыли.

Тенденция изменения рентабельности:
Декабрь: −29%, клиент обратился к нам.
Январь: −17%, фаза активной работы.
Февраль: +16%, выход в плюс.
Март: +28% и пиковая выручка за всю историю бренда на WB.

Когда с ценами разобрались, вскрылась вторая проблема.

До нас клиент возил всего на один склад, во Владимир, руководствуясь одним критерием — более низкой ценой. Желание сэкономить понятно, но один склад — значит, низкий индекс локализации. WB смотрит на этот показатель при ранжировании и при расчёте стоимости доставки до покупателя. Чем ниже индекс — тем дороже логистика с каждого заказа и тем хуже позиции в поиске, то есть бренд одновременно терял деньги на каждой отгрузке и видимость на площадке.

Мы настояли на расширении географии поставок. Клиенту это решение далось не просто, пугали дополнительные расходы, но когда переход всё-таки состоялся, стоимость логистики на единицу товара снизилась, а индекс локализации пошёл вверх.

Это второй по значимости рычаг в кейсе после цены.

Наладив процессы, требующие первоочередного внимания, мы начали искать источники потенциальной прибыли – и нашли его в остатках.

Через раздел Ментор Аналитики “Рекомендации к поставке” мы просчитали упущенную выгоду за месяц: сколько заказов не случилось, потому что товара просто не было на складе в нужный момент.
Вот что увидел клиент:

За 27 дней — 346 упущенных выкупов на 706 248 рублей.
Потеря в обороте 282 499 руб.
И только потому что нужных размеров и моделей не оказалось в наличии.

Эти цифры стали доказательной базой для пересмотра плана поставок и производства.

Если вы продаёте на маркетплейсе и не можете с ходу ответить на вопрос «сколько у меня чистой прибыли с учётом всех возвратов и комиссий» — скорее всего, вы в похожей ситуации, что и наш клиент в декабре 2025-го, просто ещё не успели дойти до кассового разрыва.

Что нужно сделать прямо сейчас:

Просчитайте юнит-экономику по каждому товару отдельно. Это поможем вам выявить расходы, которые не бросаются в глаза и скорректировать цену, которая не уведет вас в минус.

Не поднимайте цену рывками. Шаги по 5–8% с паузой в 3-4 дня. Алгоритмы успевают подстроиться, покупатели адаптируются к ценам.

Проверьте индекс локализации в кабинете. Если он выше 1 — вы переплачиваете за каждую доставку. Посмотрите, откуда реально приходят ваши заказы и распределяйте товар по регионам спроса, а не по удобству. Часто оказывается, что значительная доля заказов идёт из регионов, где товара на складе почти нет. Покупатели получают его дольше и дороже — конверсия падает.

Стройте ценообразование, отталкиваясь от СПП. Она влияет на то, какую цену видит покупатель на витрине. Если скидка упала, товар станет для покупателей дороже — и спрос может просесть, даже если вы ничего не меняли.