01Контекст
NIKIFILINI — российский D2C fashion-бренд с фокусом на аниме-культуру и streetwear. Бизнес-модель: drop-механика (лимитированные коллекции), промо через скидки и предзаказы, производство по запросу (30+ дней на изготовление). Каталог объединяет футболки, худи, свитшоты, джинсы, бомберы и аксессуары с принтами по мотивам Naruto, Evangelion, Chainsaw Man, Berserk и других тайтлов.
Цель кейса — извлечь публичный каталог nikifilinistore.ru, проанализировать структуру ассортимента, ценовые коридоры и долю stock-out как индикатор спроса/дефицита.
02Данные и метод
Источник — публичный каталог WooCommerce-магазина.
Парсинг HTML-страниц (/shop/page/N/) с пагинацией.
Никаких персональных данных, обхода авторизации или CAPTCHA.
Rate-limit: 0.4–1.0 с между запросами.
Файлы пайплайна
nikifilini_extractor.pyПарсинг каталога, CSV/JSONbuild_case_artifacts.pyАгрегации → summary.jsoncharts.jsSVG-рендер графиков (vanilla JS)nikifilini_catalog.csvНормализованный датасет
03Ассортимент
Структура каталога по типам товаров. Бар показывает количество SKU в каждой категории и долю от общего ассортимента.
D2C fashion с выраженным перекосом в футболки и худи — базовые товары с высокой маржинальностью принта. Бомберы и топы — нишевые позиции с потенциально более высоким средним чеком.
04Цены и коридоры
Распределение цен по каталогу (текущая цена, ограничено p99 для читаемости).
Ценовые диапазоны по категориям
Точка — медиана, горизонтальная линия — межквартильный диапазон (p25–p75). Различия между категориями отражают разницу в себестоимости и воспринимаемой ценности.
Бомберы и джинсы формируют верхний ценовой сегмент. Футболки и лонгсливы — массовый сегмент с узким ценовым коридором, типичным для D2C с промо-моделью.
05Промо и скидки
Доля SKU со скидкой и топ-20 товаров с наибольшей абсолютной скидкой. Промо-стратегия NIKIFILINI — массовые скидки 40% на большую часть каталога, что характерно для D2C-брендов с якорной ценой.
Топ-20 по размеру скидки
06Stock-out как сигнал спроса
Товары «нет в наличии» — индикатор повышенного спроса или ошибки планирования. В модели D2C с производством по запросу (30+ дней) stock-out может означать как намеренный дефицит (drop-механика), так и реальный дисбаланс.
Категории с высоким % stock-out заслуживают отдельного анализа: намеренная лимитированность (FOMO) или непокрытый спрос? Для продуктовой аналитики — сигнал к A/B-тесту replenishment vs scarcity messaging.
07Выводы для продукта
- Ассортиментная концентрация. Футболки и худи — ядро каталога. Расширение в аксессуары или коллаборации может диверсифицировать средний чек.
- Промо-якорь. Массовая скидка 40% создаёт якорную цену. Риск: покупатели перестают воспринимать «полную» цену как реальную. Рычаг: тестировать персонализированные промо вместо blanket-скидки.
- Stock-out как рычаг. В D2C с drop-механикой stock-out может усиливать urgency. Но если stock-out системный — это потерянная выручка. Рычаг: трекать conversion rate на OOS-страницах, тестировать waitlist.
- Коллекции как SKU-драйвер. Аниме-коллаборации (Naruto, Evangelion, Chainsaw Man) формируют тематические кластеры. Cross-sell между коллекциями — потенциал роста AOV.
- Ценовая сегментация. Разброс p25–p75 по категориям указывает на естественную сегментацию: базовый (футболки), средний (худи/свитшоты), премиум (бомберы/custom). Каждый сегмент требует своей промо-стратегии.