Кейс GRASS: Как вырасти на 58% в продажах на маркетплейсах без роста запасов
Привет! На связи StockM — система умного управления запасами, а теперь ещё и финалисты конкурса кейсов New Retail 2026 в номинации «Операционная деятельность». 5 месяцев назад мы начали пилотный проект с компанией-гигантом GRASS. А сегодня поделимся результатами и как мы их достигли.
Есть ли у вас дома продукция GRASS? Если пока нет, просто знайте, что этот бренд — часть быта миллионов. Например, наш тестировщик насчитал дома 10 видов разных средств! А представьте, каково управлять запасами такого гиганта? Когда кластеры на OZON меняются, условия поставок плавают, а впереди — сезон распродаж.
📝 Задача: не усложнить, а наладить
Нам не нужно было строить сложную систему с нуля. Задача была быстро подключиться к уже работающим процессам и сделать их максимально эффективными, без долгих раскачек.
У GRASS была ситуация, в которой себя узнают очень многие, кто работает на маркетплейсах.
OZON, около 550 артикулов (SKU), несколько кластеров — и всё это управляется вручную. Менеджеры каждую неделю считали, сколько и куда везти: смотрели остатки, продажи, что-то прикидывали «на глаз».
В итоге на одних кластерах лежали излишки и капало платное хранение, на других — дефицит и упущенные продажи. Плюс невозможно нормально отследить, что происходит на уровне «SKU–склад»: спрос меняется, а реагировать быстро не получается.
При первоначальной оценке ситуации мы обнаружили 28,6% упущенных продаж. Это означало, что есть классный потенциал для роста продаж.
💡 Решение: пилот на три месяца
Никаких долгих согласований ТЗ. Заключили договор, за пару дней по прикладному программному интерфейсу (API) подключились к личному кабинету OZON (в пилоте работали пока только с ним) — и поехали наводить порядок в логике управления запасами.
🛠 Что сделали
1. Зафиксировали ассортиментную матрицу и загрузили историю продаж.
2. Настроили ежедневный автоматический импорт данных с OZON — остатки, заказы, поставки. С этого момента все решения принимались на актуальных данных.
3. Рассчитали буферы по каждому артикулу (SKU) и кластеру. Использовали подход Теории ограничений: система учитывает реальные продажи, сроки поставки, минимальные партии и колебания спроса. При необходимости буферы легко адаптируются под акции и сезонность.
4. Автоматизировали расчёт заказов. Теперь система ежедневно сама проверяет потребность и формирует рекомендации, а менеджеру остаётся только подтвердить заказ.
5. Выстроили процессы: регулярная работа с отчётами, управление ассортиментом, понятные ежедневные действия для команды.
Важно, что всё это внедрялось без остановки процессов компании — команда продолжала работать в привычном режиме.
Первые результаты пилотного проекта появились уже через две недели: продажи выросли на 3,5% при сокращении запасов на 2,5% — за счёт того, что нужный товар стал чаще оказываться в нужных кластерах.
А дальше — результат работы за 4 месяца:
🟡 рост продаж на 58% при росте запасов всего на 0,9%;
🟡 оборачиваемость выросла на 22%.
Сейчас мы помогаем GRASS масштабировать решение дальше — на Wildberries и Яндекс Маркет.
Закрепили мы этот успех на конкурсе кейсов New Retail 2026, на котором представили результаты этой работы. Сам кейс можно почитать на странице финалистов — там более официально и подробно.
А, если вас заинтересовали результаты, и вы хотите реализовать их в своей компании, то приглашаем вас как минимум на презентацию нашего продукта — это бесплатно. Можно оставить заявку на сайте.
🔔 Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы не пропустить новые материалы: