Когда магазин на Ozon небольшой, остатки обычно воспринимаются довольно просто: есть товар на складе - значит все хорошо, осталось мало - пора готовить следующую поставку. С ростом продаж эта схема перестает работать. Один и тот же артикул может лежать с большим запасом в одном кластере и практически закончиться в другом. Формально товар у продавца есть, но фактически часть покупателей оказывается дальше от нужного остатка, а деньги при этом могут быть заморожены там, где спрос заметно слабее.
Поэтому задача распределения заключается не в том, чтобы разложить партию более-менее равномерно. Нужно понять, где конкретный товар действительно продается, насколько быстро расходуется запас и сколько единиц потребуется до следующего пополнения. Причем этот расчет приходится периодически обновлять: спрос меняется, карточка набирает отзывы, запускается реклама, начинается или заканчивается сезон. Пропорция, которая хорошо работала два месяца назад, сегодня может уже создавать дефицит в одном направлении и избыток в другом.
Почему одинаковое количество товара в каждом кластере почти никогда не работает?
Равномерное распределение выглядит аккуратно только в таблице. Если имеется 1 000 единиц товара и пять направлений, кажется логичным отправить по 200 штук в каждое. На практике регионы редко дают одинаковый спрос. В одном кластере товар может продаваться по двадцать единиц в день, в другом - по пять, а в третьем делать всего несколько продаж за неделю.
Через десять дней первый запас закончится, второй сохранится примерно наполовину, а в третьем почти вся партия останется лежать на месте. После этого менеджер снова начинает вручную разбираться, куда срочно везти товар. Получается странная ситуация: запаса в системе достаточно, но находится он не там, где нужен.
Гораздо удобнее переводить остатки из штук в дни продаж. Тогда 120 единиц при скорости двадцать продаж в день выглядят как запас всего на шесть дней, а 80 единиц при четырех продажах в день - как запас на двадцать дней. В абсолютных цифрах второй склад кажется менее обеспеченным, хотя именно первый находится ближе к дефициту.
Какие данные нужны перед распределением?
Не стоит усложнять расчет десятками показателей. Для нормальной рабочей модели достаточно понимать фактическую скорость продаж, текущий доступный остаток и срок следующего пополнения. Дополнительно полезно учитывать товар, который уже находится в пути, чтобы не заказать или не распределить одну и ту же потребность дважды.
Обычно по каждому кластеру достаточно видеть:
- средние продажи товара в день;
- текущий доступный остаток;
- запас в днях;
- количество товара в пути;
- дату следующего возможного пополнения;
- изменение спроса за последние недели.
Особенно полезно сравнивать два периода. Например, среднюю скорость за месяц и за последние семь-десять дней. Если показатели близки, спрос можно считать относительно стабильным. Если последние дни заметно сильнее, есть смысл разобраться, что изменилось. Возможно, начала работать реклама, выросла поисковая видимость, товар попал в сезон или карточка просто набрала хороший темп.
Как рассчитать потребность конкретного кластера?
Представим, что товар продается в среднем по двенадцать единиц в день, а следующая поставка сможет попасть в кластер примерно через двадцать дней. Значит, за этот период ожидается около 240 продаж. Если сейчас на складе лежит 100 единиц, а еще 40 уже едут, незакрытая потребность составляет около ста единиц плюс небольшой резерв.
В другом кластере продажи могут составлять четыре единицы в день, а остаток - те же сто штук. Там текущего запаса хватит примерно на двадцать пять дней, поэтому новая партия в ближайшее время может вообще не потребоваться.
Именно поэтому распределять товар только по исторической доле продаж тоже не всегда правильно. Допустим, один регион обычно дает 30 процентов заказов. Это не означает, что в каждую поставку туда нужно автоматически отправлять 30 процентов товара. Если после предыдущей отгрузки там уже лежит большой запас, новая потребность будет ниже.
Что делать, если партии не хватает на все направления?
Так происходит довольно часто. После расчета выясняется, что для комфортного покрытия спроса нужно 3 000 единиц, а на руках есть только 2 000. Самое простое решение - пропорционально уменьшить поставку во все кластеры, но оно не всегда удачное.
Я бы в первую очередь смотрел не на количество единиц, а на запас в днях. Если в одном месте товара осталось на четыре дня, а в другом - на две недели, приоритет понятен. При этом полезно учитывать и реальную ценность продаж. Если один кластер дает хороший стабильный спрос и нормальную прибыль, а в другом продажи достигаются только за счет дорогого продвижения, относиться к ним одинаково необязательно.
Главная задача при дефиците партии - не сделать всем понемногу, а максимально снизить риск потерять продажи там, где товар реально востребован.
Как реклама влияет на распределение?
История продаж показывает прошлое, а поставку приходится планировать на будущее. Если селлер собирается заметно усиливать продвижение, старой скорости может быть недостаточно для расчета. Товар продавался по десять единиц в день, после запуска новой рекламы начал уходить по пятнадцать, а поставка все еще рассчитана на прежний темп. В результате запас заканчивается раньше времени.
Обратная ситуация тоже встречается. Рекламный бюджет сократили, спрос снизился, а поставки продолжают формироваться по старой статистике. Через несколько недель появляется избыток товара.
Поэтому реклама и FBO не должны жить как два независимых процесса. Менеджер по продвижению может улучшить продажи, но если снабжение не знает о планируемом росте, хороший результат рекламы довольно быстро превращается в проблему с остатками.
Что делать с сезонными товарами?
Для сезонного ассортимента обычная средняя скорость особенно коварна. Перед пиком спрос часто растет каждую неделю, поэтому расчет по прошлому месяцу постоянно будет отставать от реальности. После пика возникает обратная проблема: если продолжать отгружать товар так же активно, как в лучший период, часть партии останется на складах надолго.
Здесь важна не только средняя продажа в день, но и направление динамики. Если три недели подряд темп увеличивается, это уже более полезный сигнал, чем средняя цифра за предыдущие два месяца. То же самое работает после сезона, когда продажи начинают постепенно снижаться.
Как помогает Беркуз Селлер?
В Беркуз Селлер за региональное распределение отвечает FBO-менеджер. Его задача - сопоставлять продажи с фактическими остатками и показывать, где товар начинает заканчиваться быстрее ожидаемого, а где запас уже слишком большой относительно спроса. В связке с менеджером снабжения получается более понятная схема: сначала определяется общая потребность магазина, затем становится ясно, куда именно направлять товар.
Для небольшого каталога подобные расчеты можно вести вручную. При сотнях SKU проблема уже не в самой математике, а в количестве комбинаций «товар - кластер». Человеку приходится просматривать огромное число строк только для того, чтобы найти несколько действительно важных отклонений. Автоматический контроль меняет подход: менеджер открывает не весь массив остатков, а список ситуаций, где уже есть риск дефицита или явного избытка.
Распределение остатков в этом случае перестает быть механическим делением очередной партии. Это становится постоянной настройкой запаса под фактический спрос. Чем точнее магазин понимает, где и с какой скоростью продается товар, тем реже приходится в последний момент спасать заканчивающиеся позиции и тем меньше денег остается лежать там, где они пока не нужны.