"Непонятно, где деньги!"
Разбираемся с показателями бизнеса и анализируем товарные остатки

К нам обратилась компания, которая занимается продажей сезонной обуви на маркетплейсах. Они продают и зимнюю обувь, и осеннюю, и легкие ботинки, и летние лоферы, мокасины и т. д.

НИША: СЕЗОННАЯ ОБУВЬ

СИТУАЦИЯ НА СТАРТЕ

● Оборот: 29 млн ₽
● Непонятно, где деньги

ПРОБЛЕМА

ЗАПРОС КЛИЕНТА

«Очень много денег вкладывается в маркетплейс, но отдача ниже. И чаще всего непонятно, где зависли деньги".

ДЕЙСТВИЯ DATA POWER

Провели ассортиментный анализ и разделили всю матрицу по сезонам, то есть разбили не только по категориям (дутики, лоферы и т. д.).

① Рассчитали юнит-экономику и оценили стоимость замороженного товара

Особенно замороженного остатка по тем товарам, которые в принципе продаются плохо даже в сезон.

То есть провели ABC-анализ и оценили стоимость замороженного остатка по категориям CC и BC. Они приносят минимальную прибыль и выручку. BC — какую-то среднюю выручку, но абсолютно маленькую прибыль.

Стоимость неликвидного товара составляла более 60% от всего товарного остатка. Определили стратегию вывода товара из маркетплейса.

② Обучили команду

Обучили команду анализу товарного остатка и расчету поставки исходя из сезонности.

Команда теперь анализирует остаток не всем скопом, а смотрит исходя из того, какой сейчас сезон и какие товары находятся в этом сезоне. И по ним, соответственно, должен быть достаточный товарный остаток в днях.

③ Внедрили расчет поставки с учетом статистики

Внедрили расчет поставки с учетом статистики по размерам и коэффициента сезонности.

До этого матрица была достаточно большая — 670 SKU. При этом у каждого SKU было по 5−7 размеров. И у каждого размера есть своя статистика по заказам и по продажам.

Исходя из этой статистики уже определялся расчет поставки, то есть не на все SKU, а именно относительно каждого размера.

ЧТО ВЫ ПОЛУЧИТЕ

● Оптимизировали складские запасы

● Высвободили «замороженные» деньги

● Снизили расходы на хранение

ДИАГНОСТИКА