Хочу поделиться кейсом клиента, с которым мы работали на основе тех данных, которые он собрал ранее совместно со своим аналитиком.
Клиент — индивидуальный предприниматель, занимается продажей верхней женской одежды под двумя торговыми марками на WB.
Цель клиента: закупить одежду на фабриках в Китае по целевым ценам, чтобы конкурентная наценка составляла не менее х3.
Бюджет закупки: 30 000 000 руб.
Исходные данные, с которыми мы работали: в марте 2023 года собственник совместно со своим аналитиком на основе данных MPStats сформировали товарную матрицу на осень-зиму 2023 года.
Моя задача заключалась в том, чтобы найти надежных поставщиков товаров в Китае.
Что было сделано:
Шаг 1: Команда в течение 2-х недель предложила 7 фабрик, которые производили желаемый ассортимент
Шаг 2: Клиент долго мучился от такого разнообразия ассортимента и только в мае отобрал 14 моделей для заказа образцов
Шаг 3: В июне клиент разместил заказ на 12 из 14 моделей и поставка зашла на склад клиента равными партиями в начале сентября и первую неделю октября.
Непредсказуемая реальность:
А далее началось самое интересное – осень 2023 года была относительно тёплой. Поэтому селлеры начали «сливать», пуховики по 4 000 – 7 000 рублей.
Клиент отказался от «слива» и до сих пор хранит товар на разных складах.
Выводы:
А. Закупки на фабриках в Китае действительно помогают снизить себестоимость товаров и достигнуть целевой маржинальности.
Б. Если вы используете сервисы аналитики (MPStats, Wildbox, Маяк и т.д.) и видите интересную нишу или потенциально прибыльный товар, помните: вы далеко не единственный, кто использует эти сервисы и видит возможности. В данном случае на фоне тёплой погоды селлеры привезли из Китая очень много верхней одежды и рынок явно был перегрет. Это вынудило продавцов распродавать товары, в том числе ниже себестоимости.