📊 Как локализация влияет на юнит-экономику?
Я провел глубокие исследования, чтобы ответить на этот вопрос компетентно и с практической точки зрения.
Приведу пример из своей практики. Допустим, вы продаете куртки. У вас 5 размеров и 5 разных цветов. Цель — выйти в топ с минимальной оборачиваемостью товара и максимальной прибылью. В сфере одежды успешная юнит-экономика складывается тогда, когда товар быстро оборачивается, не залеживается на складах и при этом минимален процент возвратов. Здесь мы не будем учитывать качество контента, продукта или ценообразование — предположим, что все эти элементы уже отстроены.
🔄 Классический подход заключается в том, что селлер смотрит на скорость отгрузки и количество заказов у конкурентов по разным складам, после чего отгружает нужное количество товара на популярные склады для покрытия индекса локализации. Такой цикл повторяется от поставки к поставке.
Подход может показаться правильным, но здесь есть свои подводные камни. И самая фатальная ошибка — это постоянно следовать за конкурентами!
📉 Рано или поздно ваш товар может стать неликвидом на одном складе, в то время как на другом будет высокая оборачиваемость, но с долгой доставкой до покупателя. В конечном итоге, из-за невыкупов, товар может оказаться разбросанным по складам, где его не покупают, а только тратятся деньги на хранение. Ваша юнит-экономика будет страдать от "покатушек" и дополнительных затрат на складирование. Индекс локализации тоже пострадает.
Именно такую ситуацию я наблюдаю у 99% селлеров в нише одежды.
🔍 Аналитический подход: чтобы избежать этих проблем, важно изучить покупательский спрос в конкретной локализации, куда вы отгружаете товар. Необходимо определить, какие цвета и размеры чаще всего выкупают в определенных регионах (обращайте внимание на выкупы, а не просто заказы). Это позволит вам отгружать товары туда, где больше всего реальных покупок, а не туда, где заказы делают "ради объема".
Основная идея заключается в том, чтобы отгружать на каждый склад определенные размеры и цвета с высоким процентом выкупа. Например:
Склад А: цвет белый, размеры 1, 3, 6
Склад Б: цвет зеленый, размеры 2, 3, 5 и т. д.
Также важно избавляться от размеров, которые плохо выкупаются, так как они негативно влияют на оборачиваемость и позиции товара в выдаче.
💡 Такой подход поможет избежать неликвида на складах, обеспечит быструю оборачиваемость товара и минимизирует "покатушки", при этом заказы будут расти благодаря высокому проценту выкупов и улучшению позиций карточки в топе.
Когда я внедрял этот подход в одной из компаний, первый вопрос, который мне задали: "А как же так? Получается, что не все цвета и размеры будут на одном складе?" Да, именно так! Важно не заполнить склад всем ассортиментом, а загрузить его только ликвидным товаром.
Этот подход на практике может увеличить прибыль в несколько раз при равных инвестициях в товарную единицу.
⚙️ Сбор аналитики вручную для такой распределенной отгрузки — задача сложная. Пока я не нашел готовых решений, которые могут автоматизировать этот процесс. Если вы знаете о таких инструментах — делитесь в комментариях!
Но есть хорошая новость: на следующей неделе я начну разработку модуля для юнит-экономики и планирования поставок. Базовая часть функционала будет бесплатной.
Оставайтесь на связи!
2 минуты
3 октября 2024