Как мы внедрили прогнозирование спроса и перестали терять деньги на складах

Когда мы масштабировали продажи на маркетплейсах, нам казалось, что чем больше товаров на складе, тем выше продажи. Мы закупали партии «с запасом», думая: «Лучше перебор, чем недобор». Но практика показала обратное: неправильное планирование приводило к заморозке капитала и убыткам.

В первый год работы мы столкнулись с реальной проблемой: более 1,2 млн ₽ средств оказались заморожены на складах из-за товаров, которые не продавались вовремя. Возвраты, уценка и лишние перемещения товаров съедали прибыль, а мы не понимали, как правильно прогнозировать спрос.

Проблемы без прогнозирования

1. Избыточные запасы. Мы закупали большие партии «на всякий случай», не учитывая сезонность и региональные особенности.
2. Неправильная распределённость по складам. Товары с низкой оборачиваемостью отправлялись на все склады, что приводило к заморозке капитала и высоким затратам на перемещение.
3. Отсутствие анализа спроса. Мы не понимали, где и когда товар будет востребован, и действовали по прошлогодним показателям или интуиции.

Как мы перестроили систему

1. Внедрение аналитики и прогнозирования. Мы начали использовать исторические данные по продажам и сезонности, а также сравнивать динамику с конкурентами с помощью MPSTATS. Это позволило спрогнозировать спрос на каждом складе и скорректировать закупки.

2. Сегментация ассортимента. Мы разделили товары на три категории:

1. Высокооборачиваемые - отправка на ключевые склады.
2. Среднеоборачиваемые - ограниченные партии на выбранные склады.
3. Низкооборачиваемые - минимальные остатки и заказы «по мере спроса».

3. Автоматизация прогнозирования. Мы настроили автоматические отчёты с обновлением данных о продажах и остатках, чтобы получать сигналы о необходимости пополнения или сокращения партий.

4. Сезонная корректировка. Теперь товары с сезонным пиком отгружаются заранее, учитывая прогнозы и исторические данные. Это исключило перепроизводство и минимизировало уценку.

Результаты внедрения

1. Снижение замороженных остатков на 43%.
2. Сокращение уценки на 35%, что повысило маржу.
3. Оптимизация логистики: меньше перемещений между складами, снижение расходов на транспортировку.
4. Рост прибыли на 18% за счет точного соответствия объемов продаж и закупок.

Побочные эффекты и решения

1. Рост нагрузки на аналитиков. Первое время команда тратила больше времени на обработку данных. Решение: автоматизировали отчёты и выделили отдельного специалиста по прогнозированию.
2. Сопротивление менеджеров по складам. Некоторые считали новые правила слишком сложными. Мы провели обучение и показали результаты первых корректировок, теперь все понимают пользу прогнозирования.
3. Первые ошибки в прогнозах. Несколько позиций были недооценены, но регулярная корректировка данных устранила эту проблему через месяц.

Внедрение прогнозирования спроса полностью изменило работу с запасами. Мы перестали держать лишние партии, снизили издержки и повысили прибыль. Прогнозирование показало, что точные данные и аналитика позволяют принимать решения, которые раньше основывались на догадках. Использование сервисов аналитики и внутренних отчётов помогает отслеживать спрос в реальном времени, корректировать закупки и логистику, а также управлять капиталом эффективно. Теперь каждый товар на складе работает на рост бизнеса, а не замораживает ресурсы.