Роман
Ларионовский

Продуктовый менеджер / аналитик e-commerce

Четыре года веду свой магазин на Ozon и сам построил для него сервис аналитики, которым команда пользуется каждый день.

Актуальная версия резюме и живая страница проекта: larionovskii.tech

Скачать PDF

Оборот магазина в месяц, начинал на Ozon с нуля: ~2 млн ₽
Продаж перевёл на Ozon из розницы и Avito: 75%
Добавлений в корзину после редизайна карточек: ×1,5
В неделю экономит команде мой сервис аналитики: 5 ч

Почему продукт

В магазине мне больше всего нравилось находить проблемы в цифрах и решать их, а лучшим проектом стал собственный сервис. Хочу делать это в продуктовой команде, поэтому учусь в магистратуре НИУ ВШЭ «Управление цифровым продуктом».

Опыт

Менеджер по электронной коммерции и развитию продукта

АвтоМаркет, собственный магазин на Ozon

Октябрь 2022 - настоящее время, 4 года

Магазин на Ozon

Запуск и рост

Изучил рынок и запустил магазин на Ozon с нуля, до этого бизнес продавал только в рознице и на Avito. Теперь 75% продаж идёт через Ozon. Довёл ассортимент до 2000+ активных SKU.
Анализировал цены и ассортимент конкурентов, искал свободные ниши и по ним расширял ассортимент.

Карточки, бренд и цены

Дорабатываю карточки по отзывам и вопросам покупателей, проверяю гипотезы A/B-тестами. После редизайна карточек товары стали добавлять в корзину в 1,5 раза чаще.
Зарегистрировал товарный знак и слежу за его соблюдением, убрал с Ozon 50+ магазинов с копиями моего товара. Выстроил ценообразование и SEO карточек.

Логистика и поставщики

Перевёл ключевые SKU с FBS на FBO. Доставка до Москвы сократилась с 3-4 до 1-2 дней, выросла география, и продажи этих SKU выросли на 75%.
Веду 2 товарные категории, работаю с 2 крупными зарубежными поставщиками и логистом. Ставлю им задачи, согласую сроки, слежу за сертификацией. Передал поставщику сборку, маркировку и упаковку товара.

Финансы

Когда оборот превысил 20 млн ₽, рассчитал варианты и перевёл бизнес с УСН 6% на АУСН 8% без НДС. Это снизило налоговую нагрузку почти на четверть (≈24%) по сравнению с лучшим вариантом на УСН.
Планирую закупки по продажам и остаткам.

Кейсы из магазина

Три решения, которые я принимал по цифрам. У каждого одна схема: проблема, гипотеза, что сделал, результат.

×1,5

добавлений в корзину

Редизайн карточек товаров

Проблема: Карточки собирали просмотры, но в корзину товар добавляли редко. В вопросах покупатели снова и снова спрашивали то, что было в описании, но не попадалось на глаза: совместимость, производителя и другие характеристики.
Гипотеза: Если вынести ответы на частые вопросы и главные характеристики в дизайн карточки, заголовок и rich-контент, больше посетителей добавят товар в корзину.
Что сделал: Разобрал отзывы и вопросы, переделал дизайн карточек, улучшил заголовки и rich-контент. Месяц проверял новый вариант встроенным A/B-тестом Ozon на выбранных товарах и только потом раскатил на весь ассортимент.
Результат: В среднем по всем карточкам товары стали добавлять в корзину в 1,5 раза чаще.

+75%

продаж ключевых SKU

Перевод товаров с FBS на FBO

Проблема: Ключевые товары отгружались с нашего склада, и до Москвы доставка шла 3-4 дня. Рядом покупатель видел предложения с доставкой завтра, а Ozon выше показывает товары, которые привезёт быстрее.
Гипотеза: Если хранить ключевые SKU на складах Ozon, срок доставки сократится, товар поднимется в выдаче, и рост продаж перекроет расходы на хранение и поставки.
Что сделал: Отобрал SKU по спросу, марже и габаритам, заранее посчитал юнит-экономику с учётом стоимости FBO и спланировал поставки по скорости продаж. Позже этот расчёт автоматизировал в SellerAnalytics.
Результат: Доставка до Москвы сократилась до 1-2 дней, выросла география, продажи этих SKU выросли на 75%.

≈24%

ниже налоговая нагрузка

Выбор налогового режима

Проблема: Оборот превысил 20 млн ₽. С 2026 года на УСН с таким оборотом нужно платить НДС, и налоговая нагрузка заметно вырастала.
Гипотеза: Автоматизированная УСН 8% с доходов без НДС выйдет дешевле, чем УСН 6%, УСН 15% или общая система.
Что сделал: Сам посчитал налоговую нагрузку на нашем обороте и структуре расходов для УСН 6%, УСН 15%, ОСНО и АУСН 8%. Проверил ограничения АУСН: лимит дохода, число сотрудников, банк. Бизнес подошёл по всем.
Результат: Перевёл бизнес на АУСН 8% без НДС. Нагрузка снизилась почти на четверть по сравнению с лучшим вариантом на УСН.

Проекты

2025 - сейчасв продакшене

SellerAnalytics

Отчёты и закупки в магазине считались вручную в Excel, готовой аналитики под Ozon не было. Сделал свой сервис и довёл его до продакшена: им пользуется вся команда, он экономит около 5 часов в неделю.

Данные с Ozon каждые 5 минут: аналитика остатков, автоматический заказ поставщику, финансовые отчёты с налогом по УСН и АУСН, этикетки по стандартам ЕАЭС и Ozon, роли для команды.
Обработка еженедельных выгрузок сократилась с 1 часа до 15 секунд. Защитил как диплом на «отлично».
Для демо-режима написал PRD и 8 user stories с критериями приёмки, требованиями и метриками успеха.
Веду бэклог в Jira: эпики, задачи с оценками в story points, спринты.
Перед разработкой возвратов FBS проверил API Ozon, нужных методов не нашёл и отменил эпик.

TypeScript, NestJS, Next.js, PostgreSQL, TypeORM, Jest, Nginx

Живая страница проекта с эпиками и спринтом: larionovskii.tech/seller-analytics · демо: seller-analytics.ddns.net

Подробнее о проекте Открыть демо

2026 - сейчас

Боты и мини-приложение в MAX и Telegram

Бот присылает отчёты в XLSX и этикетки в PDF в чат по расписанию.
Вопросы покупателей приходят в чат, а ответ из чата публикуется на Ozon.
Мини-приложение открывается без пароля и показывает выручку, заказы, остатки FBO и редактор этикеток.
Демо-режим: новый пользователь смотрит продукт на демо-магазине без регистрации.

TypeScript, NestJS, MAX Bot API, Telegram Bot API, Next.js

Бот в Telegram@seller_analytics1_bot Бот в MAXse14523310_bot

Регистрация не нужна: бот сразу открывает демо-магазин с вымышленными данными.

Учебные проекты ВШЭ

Магистратура «Управление цифровым продуктом», курс «Стратегический анализ». Шесть командных проектов по реальным компаниям, в каждом команда из пяти человек готовит отчёт и защищает его.

8,5

из 10 за отчёт, «отлично» по шкале ВШЭ

Яндекс Лавка: рост вне Москвы без потери отличия

Проект 1 из 6 · сентябрь 2026

Задача: Восстановить стратегию Лавки по её действиям, проверить, выдержит ли она изменения среды, и сформулировать стратегическую задачу компании.
Что делал я: Искал и проверял данные, считал, сводил факты в общую картину. Выделил три мегатренда, которые бьют по экономике заказа: дорогая последняя миля, уход клиентов в экосистемы и к ИИ-ассистентам, спрос на готовую еду. На защите представлял стратегическую задачу, варианты ответа, дорожную карту и проверку диагноза.
Главный вывод: Лавка ищет рост там, где её модель работает хуже всего. Отличие, своя марка и готовая еда, создано в плотной Москве, а расти компания теперь хочет в регионах через франшизу, куда одновременно выходит Ozon fresh. Рост оборота уже замедлился с 45% до 23% год к году.
Рекомендация: Расти глубиной, а не шириной: 5–7 крупных городов с собственными фабриками-кухнями, а в менее плотных продавать свою еду через Яндекс Еду. Заранее назвали данные, которые опровергнут диагноз.

Вы хорошо раскрыли компромисс между быстрым ростом через партнёров и контролем исполнения. Особенно полезен план сравнения собственных и партнёрских точек с учётом города, возраста, спроса и сезона.

из отзыва преподавателя

Что бы я доработал

Гипотезы объяснили, почему Лавка выбрала франшизу, но не доказали, что качество в партнёрских точках хуже. Следующий шаг: сравнить качество собственных и франчайзинговых дарксторов на данных и ставить задачу, не закладывая заранее рост через партнёров.

Методы PESTEL · VRIO · ромб стратегии · сценарии · конкурирующие гипотезы · критерий фальсифицируемости

Чем буду полезен

Ставлю разработке понятные задачи, сам довёл свой сервис от PRD до продакшена
Считаю экономику фичи до запуска
Автоматизирую ручную рутину
Проверяю гипотезы на данных и A/B-тестах

Как я работаю

Код SellerAnalytics пишет ИИ-агент, а я отвечаю за всё вокруг: что делать, зачем и как проверить, что получилось. Вот процесс на примере моего сервиса.

Нахожу проблему в цифрах
Смотрю данные магазина и сервиса, считаю, сколько стоит проблема и что даст решение. Так появилась автоматическая обработка еженедельных выгрузок: вместо часа она занимает 15 секунд.
Описываю решение
PRD с целями, метриками и не-целями, user stories с критериями приёмки Given / When / Then. Документы в Confluence, задачи в Jira с оценкой в story points.
Ставлю задачу ИИ-агенту
Даю агенту контекст, требования, ограничения и критерии приёмки из истории. Код руками не пишу, но читаю каждое изменение и понимаю, что в нём происходит.
Проверяю
Ревью изменений, юнит-тесты, прогон на демо-магазине до выкладки. Если что-то не сходится с критериями приёмки, задача возвращается агенту.
Выпускаю и смотрю на метрики
Выкладка на сервер, наблюдение за ошибками и метриками из PRD. Если гипотеза не подтверждается, решение пересматриваю: так был отменён эпик возвратов FBS.

Навыки

Аналитика и данные

SQL
Python (pandas)
Excel / Google Sheets
Работа с API
Отчётность и дашборды
Прогнозирование

Продукт

RICE, ICE
PRD и user stories
Бэклог в Jira
A/B-тесты
Юнит-экономика
Воронка

Разработка

Python
C++
JavaScript / TypeScript
REST API
Проектирование БД
Git
Docker
Linux
Nginx
Figma

Образование

2026-2028

НИУ ВШЭ, Высшая школа бизнеса

Магистратура, Управление цифровым продуктом

2022-2026

СПбГУАП

Бакалавриат, Программная инженерия. Диплом: SellerAnalytics, защищён на «отлично»

Диплом I степени, 2025

За работу «Метод оптимизации логистических цепей»

Языки

Русский родной, английский C1

Ищу роль в продуктовой команде

Быстрее всего отвечаю в Telegram. Можно написать на почту или позвонить.

Написать в Telegram