От хаоса к системе: как я строю модель планирования продаж на маркетплейсах

«Берем продажи прошлого года и умножаем на 1.3» — знакомая формула? Именно так раньше выглядело стратегическое планирование продаж во многих компаниях, и наша не была исключением. Этот подход, кажущийся простым и логичным, на деле был порочным кругом, который системно закладывал ошибки прошлого в будущее.

Представьте:

• Сезонный товар не успели завести к пику спроса. В прошлом году продажи в мае были низкими. Модель, слепо веря истории, ставила такой же низкий план на май следующего года, не учитывая, что мы просто провалили сезон из-за логистики.

• Распродажа неликвидов после сезона. Мы вынужденно распродавали летний товар в августе по скидкам. Модель радостно фиксировала «всплеск» продаж и требовала таких же объемов на следующий август, игнорируя, что в идеале в это время мы должны уже выходить из сезона.

• Поставки опаздывали. Летние товары приезжали в июне, а не в апреле, потому что план закупок, основанный на искаженных данных, не показывал реальной необходимости в ранних поставках.

Мы масштабировали не успех, а собственные ошибки. Точность такой модели была близка к нулю, а цепочка поставок работала в постоянном стрессе. Осознав это, я разработал и сейчас пытаюсь внедрить новую, проактивную модель планирования. О ней и пойдет речь.

Первым делом мы отказались от планирования «по ощущениям» и перешли к детализации на уровне каждой уникальной товарной позиции (модель-цвет-размер). Раньше решения в духе «давайте завезем больше синего размера M» принимались на основе интуиции. Я же начал с холодного анализа:

1. Доля товара в выручке: Для каждой единицы товара я рассчитал, какой процент она вносит в общую годовую выручку. Формула проста: Выручка товара / Общая выручка. Это показало реальных лидеров и аутсайдеров ассортимента.

2. Доля товара на каждой площадке: Очевидно, что один и тот же товар может иметь разную популярность на Wildberries, OZON и Яндекс.Маркете. Я рассчитал, какая часть выручки от каждой позиции генерируется на каждой площадке.

3. Среднегодовой чек на площадке: Цена продажи и, следовательно, средний чек одной и той же модели на разных площадках могут отличаться. Выведем отдельные значения для каждого канала.

4. Учетная цена: Подключим к расчетам себестоимость, чтобы в дальнейшем видеть не только выручку, но и маржинальность.

Этот этап дает четкое, объективное понимание нашего текущего ассортимента.

Самое интересное началось, когда выходим за рамки внутренней статистики и подключаем внешние данные. Ведь наши прошлые продажи — это следствие как спроса, так и наших ошибок. Необходим чистый сигнал рынка.

Я использовал сервисы аналитики (например, МП Стат), чтобы получить данные по целым подкатегориям товаров (например, «Водолазки») за 5 лет. Это позволило нивелировать аномалии отдельных сезонов. Из этих данных извлекаем два ключевых коэффициента для каждой подкатегории:

• Коэффициент сезонности (К-т сез): Показывает, насколько продажи в конкретном месяце отклоняются от среднемесячного значения. Например, значение 2.0 в октябре означает, что в этом месяце продажи водолазок в среднем по рынку в 2 раза выше, чем в обычный месяц.

• Коэффициент среднего чека (К-т с.ч): Показывает, как меняется цена продажи в течение года. Часто в пик сезона цену можно держать выше, но не всегда. Если конкурентов в нише много, то скорее средний чек будет наоборот падать, чтобы удерживать конкурентное преимущество. У разных подгрупп прослеживается разная динамика среднего чека по году.

Важно: Сумма всех месячных коэффициентов сезонности за год должна быть равна 12.

Следует разместить эти таблицы с коэффициентами на отдельном листе, назвав его «Панель управления». Рядом с каждой таблицей — график для визуального контроля. Это «мозг» модели. Менеджеры могут точечно корректировать коэффициенты (например, чуть усилить пик), но не следует изменять общую форму тренда. Вся мощь рыночной аналитики теперь работает на наш план.

Итоговая модель представляет собой большую таблицу, где каждая строка — это товарная позиция. В нашем случае таблица получилась довольно внушительная (на 2 с половиной тысячи строк и на полторы тысячи столбцов). Но следует помнить, что работать в дальнейшем требуется не с самое таблицей а со сводом данных из нее или небольшими помесячными отчетами. Таблица выполняет больше роль аналитического центра, а не готового отчета. Хотя если Ваша номенклатура не такая большая, то можно пользоваться сразу исходной таблицей, как готовым планом продаж. Мысленно ее можно разделить на блоки:

• Левый блок (справочник): Здесь “живут” статичные данные: артикул, модель, цвет, размер, учетная цена, исторические доли и среднегодовые чеки.

• Центральный блок (планирование и исполнение): Эта часть вертикально разбита на три перпендикулярных «коридора» — по одному для каждого маркетплейса (ВБ, ОЗОН, ЯМ). В каждом «коридоре» для каждого месяца есть данные:

  • План в штуках: Рассчитанное количество к продаже.

  • План по выручке: Ожидаемая выручка с учетом сезонности чека.

  • Факт: Фактические продажи.

  • Процент выполнения: Наглядный индикатор.

  • Остатки: Для управления запасами и ограничивания модели в случае необходимости.

• Горизонтальная прокрутка позволяет «путешествовать» от января к декабрю, а вертикальная — анализировать разные товары. Если пользоваться основной таблицей, то лучше использовать фильтры по категориям, моделям и менеджерам.

Вся модель запускается от одного ключевого показателя — «Требуемая выручка» на год. Далее алгоритм работает так:

1. Распределение выручки по товарам: Требуемая выручка умножается на долю от выручки прошлого года каждого товара. Мы получаем целевой объем выручки по каждой позиции.

2. Перевод в штуки: Целевая выручка по позиции делится на ее среднегодовой чек. Мы получаем общее плановое количество к продаже за год. Показатели лучше округлять вниз.

3. Помесячное планирование: Годовое количество распределяется по месяцам. Мы делим его на 12 и умножаем на коэффициент сезонности (К-т сез) для каждого месяца. Это гарантирует, что 70% летних товаров мы планируем на май-июль, а не растягиваем равномерно.

4. Расчет помесячной выручки: Плановое количество в штуках на месяц умножается на среднегодовой чек и на коэффициент среднего чека (К-т с.ч). Это дает реалистичный прогноз выручки с учетом ценовых колебаний.

Ключевая особенность — модель живая. Она “самообучается”. В первом году она опирается на исторические данные завершившегося года. Во втором году она начинает ссылаться на саму себя: доля товара пересчитывается на основе факта продаж, а если факта еще нет (например, мы в середине года), то используется плановое значение. Если факт отстает от плана, модель автоматически снижает прогнозную долю на будущие периоды, постоянно корректируя курс. С наступлением нового года модель «замораживает» отчётный период и начинает новый прогнозный цикл. Таким образом мы имеем план на текущий год, прогноз, который изменяется исходя из фактов продаж, на следующий год и стратегию на 3 год, чтобы можно было применять долгосрочное планирования или прослеживать личный тренд.

Моя модель — это не просто большой файл в Excel. Это система управления спросом и предложением, которая разрывает порочный круг планирования от достигнутого. Она позволяет:

• Проактивно формировать заказы и закупать товары к началу сезона.

• Объективно распределять бюджет закупок между категориями, моделями и даже цветами и размерами.

• Гибко реагировать на изменения, постоянно корректируя прогнозы под реальную ситуацию.

В итоге мы получили не просто цифры в таблице, а реальный инструмент для роста бизнеса на маркетплейсах.

P.s Главная сложность с которой я столкнулся, это ввод и вывод новых позиций. Это все легко реализуется, только в конце года. Если же позиции вводятся с середины сезона, то необходимо изначально назначить им долю (якобы в прошлом году), чтобы модель начала считать корректно. Я конечно сделал калькулятор, который прогнозирует долю новой позиции в общей доле выручки одним из 3х вариантов. Либо забирая полностью долю от позиций в этой же категории, либо забирая долю частично у старого и добавляя частично долю в +, либо добавляя всю долю в + к текущему году. Я считаю что наиболее правильным вариантом является средний, когда наш новый товар “отбирает” долю частично у уже имеющегося в этой же категории, и частично добавляя долю выручки, но работает это пока криво, так как забирать долю приходится вручную в формуле.