Содержание:
Если вы уже продаёте офлайн, в опте или через дилеров и рассматриваете маркетплейсы как ещё один канал, либо у вас уже есть обороты на WB/Ozon и вы теряете продажи из-за дефицита, перезакупа или логистики — эта статья для вас. Если вы ищете инструкцию «как создать поставку» — эта статья не для вас: здесь про прогноз, KPI и финансовый эффект на масштабе, а не про кнопки в личном кабинете.
Когда компания начинает достаточно активно продавать на маркетплейсах, выясняется, что дело не только в карточках и рекламе. Один товар заканчивается раньше времени. Другой лежит на складе месяцами. Деньги застревают в остатках, а отделы спорят, почему продажи просели.
Для крупной компании маркетплейсы должны быть связаны с закупками, складом, логистикой и финансами. Если каждый отдел смотрит только на свои цифры, нормальной картины не будет. Поэтому прогноз поставки товара нужен не для красивого отчёта, а чтобы не терять деньги на поставках, и требует оптимизации закупочной деятельности в целом, а не точечных решений по одной карточке.
Почему отсутствие прогноза поставок приводит к потере прибыли
Если прогноза нет, компания уже работает с проблемой. Товар закончился — его срочно довозят. Лишний товар лежит — его распродают. Продажи упали — все спорят, виноват спрос, склад, закупки или логистика.
Главная ошибка — думать, что если продажи упали, значит, товар стал хуже продаваться. Это не всегда так. Товар мог закончиться на нужном складе. Или храниться не в том регионе. Или доставка стала слишком долгой, поэтому покупатель просто выбрал другого продавца.
Например, карточка получает показы, люди заходят, но купить не могут, потому что товара нет. Тогда проблема не в спросе, а в поставке.
Дефицит и перезакуп: две частые проблемы
Дефицит бьёт по обороту напрямую: спрос есть, а товара нет — теряете заказы, позиции в выдаче и покупателей. Хуже всего, когда заканчивается товар, который даёт основную выручку.
Перезакуп бьёт скрытно. На первый взгляд всё хорошо: товар есть в наличии. Но деньги заморожены в остатках, хранение капает, оборачиваемость падает. Потом часть товара приходится продавать со скидкой, а часть становится неликвидом.
Плохой прогноз даёт две проблемы: нужного товара не хватает, а лишний товар лежит. В обоих случаях бизнес теряет деньги.
Чтобы понять реальную причину падения продаж, нельзя смотреть только на общие отчёты по продажам. Необходимо оценивать всю цепочку: реальные остатки на складах, периоды дефицита, процент выполнения заказов поставщиками, точные сроки доставки, поведение покупателей на сайте, график акций, объёмы возвратов и чистую прибыль по каждому конкретному товару.
Какие расходы растут без прогноза
Без прогноза компания чаще платит за срочную доставку, перемещения между складами, платную приёмку, хранение, списания и ручное исправление ошибок. Логистика для маркетплейсов дорожает не только из-за тарифов площадок. Она дорожает ещё и потому, что поставки идут хаотично.
Товар приезжает поздно, попадает не на тот склад или уже после акции — либо лежит там, где не продаётся, пока в другом регионе его ждут покупатели.
Типовые ошибки в закупках, поставках и логистике
Проблемы с закупкой товаров редко появляются из-за одной ошибки. Обычно причина в том, что продажи, закупки, склад, логистика и финансы работают отдельно. Каждый видит свою часть, но не всю картину.
| Ошибка | Как это выглядит | Как измерить | Что делать | Риск/побочный эффект |
|---|---|---|---|---|
| Опоздание с заказом | Популярного товара нет, клиенты уходят | Дни отсутствия товара на складе/сайте | Установить минимальный остаток, при котором сразу делается новый заказ | Потеря позиций в выдаче при повторных дефицитах |
| Слепые закупки | Склад забит неликвидом, а ходовых позиций не хватает | Доля неликвида в общих остатках | Разделить товары: на топы держать запас, редкие возить под заказ | Замороженные деньги в неликвиде растут дальше |
| Срыв сроков доставки | Товар едет слишком долго и приезжает поздно | Фактический срок в пути vs плановый | Чётко зафиксировать время в пути и закладывать его в план | Рост доли отказов и штрафов от площадки |
| Разные цифры в отчётах | У склада, закупок и финансов данные не сходятся | Расхождение остатков между системами | Вести учёт в одной общей программе, а не в разных Excel-файлах | Решения принимаются по неверным цифрам |
| Закупки в убыток | Оборот огромный, а чистой прибыли нет | Чистая прибыль на SKU после логистики и хранения | Считать расходы на доставку и хранение, а не только цену поставщика | Масштабирование убыточной позиции |
| Игнор lead time и окон приёмки | Партия приходит, когда склад её уже не ждёт | Разрыв между плановым и фактическим окном приёмки | Синхронизировать график поставки с графиком приёмки склада | Платная пересдача, штрафы, задержка размещения |
| Одинаковая политика для A- и C-SKU | Редкие позиции закупают так же активно, как хиты | Доля оборота хитов vs редких позиций | Ввести раздельные правила по группам (см. таблицу ниже) | Деньги вложены не туда, где основной оборот |
Оптимизация отдела закупок не означает, что нужно просто усиливать давление на менеджеров. Гораздо важнее навести порядок в процессах, чтобы по каждому ходовому товару было чётко понятно: какой объём запаса держать на складе, в какой конкретно момент делать новый заказ, кто из сотрудников несёт за это ответственность и приносит ли этот товар реальную чистую прибыль компании.
Что смотреть каждую неделю
Поставками нельзя управлять только по обороту. Оборот показывает, сколько продали, но не показывает, сколько потеряли из-за отсутствия товара и сколько денег лежит в лишних остатках. Поэтому нужны простые KPI — те, что показывают, где именно теряются деньги.
Что проверять в закупках каждую неделю (KPI для руководителя)
| Что смотрим | Формула | Зачем это нужно | Кто отвечает | Хороший результат |
|---|---|---|---|---|
| 1. Дефицит товаров | Дни без остатка / дни периода | Сколько дней самых ходовых товаров не было на складе или на сайте. | Закупки / E-commerce | Меньше 3% времени |
| 2. Потери в деньгах | Упущенные продажи × средний чек | Сколько прибыли компания упустила из-за того, что товара не было в наличии. | Финансы / Продажи | Стремится к нулю |
| 3. Запас в днях | Остаток / средние продажи в день | На сколько дней торговли хватит текущего товара (чтобы не привезти лишнего). | Закупки | Строго по графику поставок |
| 4. Деньги в наличии | Остаток × себестоимость | Какая общая сумма компании сейчас заморожена в товарах на складе. | Финансы | В рамках бюджета |
| 5. Качество сборки | Собранные без ошибок заказы / все заказы | Какой процент заказов логистика собрала и доставила клиентам полностью, без ошибок. | Логистика | 95–98% всех заказов |
KPI доступности показывают, почему продажа не случилась. KPI запасов показывают, где деньги лежат без движения. Финансовые KPI показывают, есть ли реальная прибыль, а не только оборот.
Алгоритм прогноза поставок
Когда говорят про управление поставками маркетплейсов, речь не только про личный кабинет WB или Ozon. Это процесс, который связывает спрос, закупку, склад, логистику и деньги.
Сначала нужно собрать данные по продажам, остаткам, возвратам, ценам, акциям, срокам поставки и ограничениям складов. Потом нужно очистить спрос. Если товара не было в наличии, эти дни нельзя считать обычным падением спроса.
После этого товары делят по группам. Ходовые товары контролируют чаще. Слабые товары нельзя закупать так же, как топовые. Потом считают спрос, страховой запас, точку заказа и делают план закупки или перемещения.
Точка заказа: когда пора дозаказывать
Точка заказа — уровень остатков, при котором пора оформлять новую партию. Логика простая: сколько товар продаётся в день, умножить на срок доставки, плюс страховой запас на форс-мажор. Занизите — уйдёте в дефицит и вылетите из топа; завысите — заморозите деньги и переплатите за хранение. Универсальной цифры нет: точку заказа и буфер считают по каждому артикулу отдельно, с поправкой на сезон и промо.
↳ Полный расчёт партии — с формулой, буфером по ABC и региональной локализацией — в статье «Расчёт поставки на маркетплейс».
Разные товары — разные правила: система поставки маркетплейс по сегментам
Нельзя управлять всеми товарами одинаково. Один товар продаётся каждый день, другой может лежать месяцами. Если к ним применять одни правила, будут ошибки.
Как управлять разными группами товаров
| Группа товара | Как продаётся | Как контролировать | Что делать с запасом |
|---|---|---|---|
| 1. Хиты продаж | Стабильно и каждый день | Проверять 2–3 раза в неделю | Всегда держать повышенный запас; дефицит недопустим. |
| 2. Сезонные и промо | Скачками (в сезон или под акции) | Проверять каждую неделю | Закупать строго под график акций и погоду; не копить остатки. |
| 3. Редкие, но нужные | Продаются нечасто, но стабильно | Проверять 2 раза в месяц | Держать минимальный запас или привозить небольшими партиями. |
| 4. Неликвид и аутсайдеры | Лежат месяцами, продаж почти нет | Проверять 1 раз в месяц | Возить только под заказ клиента; остатки распродавать и выводить. |
Пример на цифрах
Представим компанию, которая продаёт 200 видов товаров. Всего 20 самых популярных позиций приносят компании 70% всей выручки — это 28 млн рублей в месяц (или около 933 тыс. рублей в день). Внутри этой двадцатки есть 5 ключевых позиций (топ-5 по обороту), которые дают четверть этих денег — это 233 тыс. рублей в день.
Из-за того, что вовремя не сделали заказ, эти 5 позиций полностью закончились и исчезли из продажи на 10 дней.
В итоге компания не получила от клиентов 2,33 млн рублей выручки. Если вычесть расходы на покупку товара и логистику, чистые потери прибыли составили 652 тыс. рублей.
Чтобы эти товары больше не заканчивались, нужно держать на складе дополнительный подстраховочный запас. Сами товары обойдутся в 900 тыс. рублей, а их хранение на складе будет стоить всего 36 тыс. рублей в месяц.
Очевидно, что потратить 36 тысяч рублей на хранение подстраховочного запаса в разы выгоднее, чем снова потерять 652 тысячи рублей чистой прибыли из-за пустого склада.
Организация процесса в крупной компании
Прогноз не должен быть исключительно в таблице одного менеджера. Если всё держится на одном человеке, процесс легко ломается. Нужны простые правила и понятные зоны ответственности.
Закупки отвечают за заказ, выбор поставщиков и контроль сроков производства. Логистика обеспечивает доставку, приёмку на складах и распределение остатков. Электронная коммерция управляет спросом, акциями, наполнением карточек и доступностью товаров для пользователей. Финансы контролируют оборотный капитал и чистую прибыль по каждому артикулу.
Лучше делать регулярный цикл. Каждую неделю команда смотрит прогноз спроса, акции, ограничения складов, лимиты по деньгам и отклонения от плана. Если акция запущена без товара, она не даст рост. Она даст дефицит.
Типичные ошибки учёта, из-за которых прогноз не работает
Рассмотрим типичные ошибки учёта, из-за которых прогноз продаж перестаёт работать:
- Прогноз по выплатам от маркетплейса. Выплата — это лишь итог после вычета комиссий, логистики, возвратов и корректировок. Она совершенно не отражает чистый спрос и никак не помогает понять, сколько товара реально нужно привезти.
- Ориентир на средние показатели категории. Внутри одной ниши один артикул может продаваться стабильно и мощно, а другой — вообще стоять на месте. Усреднение данных стирает реальную картину.
- Сваливание остатков в общую кучу. Нельзя суммировать все остатки без привязки к регионам. Товар на дальнем складе физически не заменит остатки на складе, который находится прямо рядом с покупателем.
- Игнорирование возвратов, брака и процента выкупа. Если товар часто возвращают, это необходимо закладывать в план закупки. Иначе компания будет раз за разом заказывать позиции, которые просто портят маржинальность.
Как Data-Power помогает выстроить контур данных
Data-Power собирает разрозненные данные с маркетплейсов в одну понятную систему. Обычно эти цифры раскиданы по личным кабинетам, отчётам, таблицам и складам. Пока всё разделено, сложно понять, где именно бизнес теряет деньги.
Когда данные собраны вместе, по каждому товару видно, где спрос упёрся в отсутствие остатка, где запасы лежат не в том регионе (для WB и Ozon), а где продажи идут, но прибыль уходит на логистику, хранение и скидки.
Для отдела продаж сервис показывает воронку, конверсию, выкуп и вклад каждого товара в общую выручку. Для снабжения и логистики платформа штатно считает наличие по скорости продаж — с буфером и учётом товаров в пути и на приёмке — и подсказывает, что выгоднее: увеличить запас или перераспределить его по складам WB и Ozon. Полную цепочку за пределами маркетплейса — свой склад, производство, заказ сырья — настраиваем под процессы конкретной компании, это не коробочная функция. Так поставки перестают быть набором разрозненных таблиц и становятся рабочей схемой.
Заключение
Прогноз поставок — это не просто таблица. Это чёткий процесс, который определяет: сколько товара нужно, когда его заказать и на какой склад привезти.
Без этой системы продажи на маркетплейсах будут нестабильными. Вы столкнётесь с тем, что ходовые товары постоянно заканчиваются, а деньги застревают в мёртвых остатках на складе.
Data-Power объединяет данные в систему, настраивает показатели для закупок и логистики и готовит понятную отчётность. Это помогает снизить риск дефицита, не переплачивать за лишнее хранение и принимать решения по цифрам, а не наугад.
Частые вопросы
Расчёт поставки отвечает на вопрос «сколько и когда завезти одну партию» — это формула с буфером. Прогноз поставок шире: это процесс планирования закупок на горизонт — прогноз спроса, очистка спроса, деление товаров на группы, недельные KPI и зоны ответственности отделов. Формула расчёта партии — один из шагов внутри прогноза, подробно её разбираем в статье «Расчёт поставки на маркетплейс».
Зависит от группы товара: ходовые хиты проверяют 2–3 раза в неделю, сезонные и промо — каждую неделю, редкие но стабильные — дважды в месяц, неликвид — раз в месяц. Универсальной частоты для всего ассортимента нет — поэтому товары и делят на группы.
Это исключение из расчёта дней, когда товара не было в наличии. Если в эти дни продаж не было, потому что товар закончился, их нельзя считать падением спроса — иначе прогноз занизит потребность и товар снова уйдёт в дефицит.
На небольшом ассортименте — да. Но когда позиций сотни, а складов и регионов несколько, ручные таблицы расходятся с реальными остатками и товарами в пути, и прогноз ломается. Тогда данные сводят в единую систему, чтобы расчёт шёл по одним и тем же цифрам у закупок, склада и финансов.
Истории продаж нет, поэтому первую-вторую партию берут по гипотезе — аналог в категории и план продвижения — и возят небольшими частыми партиями. Так быстро набирается реальная скорость заказа, по которой прогноз пересчитывают уже на фактах.
Компания Data-Power специализируется на финансовой аналитике и оцифровке бизнеса на маркетплейсах. Мы помогаем выстроить контур данных, KPI закупок/логистики и управленческую отчётность, чтобы снизить дефициты и заморозку денег в запасах. Свяжитесь с нами для диагностики.
Хотите увидеть, как прогноз поставок, буфер и распределение по складам считаются по вашим WB и Ozon? Покажем на ваших данных — на онлайн-экскурсии по платформе.
