Как потерять 80 млн рублей из-за ошибки в аналитике

Почему в праздники падают продажи товара и всегда ли причина – на календаре? Разберемся на примере реального кейса и покажем, как инструменты advanced-аналитики помогают выявить реальные причины падения продаж и найти решения для их устранения

Для многих ниш гендерные праздники – время огромных скачков продаж, однако бывает и так, что даже в эти дни продажи падают. Так произошло с нашим клиентом из ниши Beauty.

Когда мы посмотрели показатели по заказам по одному артикулу, то заметили, что после праздника продажи резко упали и стали даже меньше, чем в преддверии 8 марта:

Кажется, что все логично: пик продаж приходится на неделю перед праздником, но потом спрос снижается. Но когда мы стали анализировать дальше, выяснилось, что не все так просто.

Сначала мы посмотрели показатели в день, когда началось снижение – 4 марта:

Когда речь идет о подарочных наборах, которые отправляют на стоки только для праздника – с ними вопросов нет.

Но когда мы отсортировали карточки по динамике заказов, ситуация сразу изменилась:

Мы заметили, что продажи снизились по некоторым позициям, которые все также стабильно продавались, при этом число заказов в день падало – с 1000 до 5-10 штук в день.

Подобная динамика далеко не всегда наблюдалась с наборами, которые берут в праздники, снижались показатели и по повседневной косметике, вроде масок и сывороток для ухода:

Пошли смотреть дальше. Открыли еще одну позицию, по которой снижение началось 3 марта. На вкладке «События» стали смотреть, что происходило с карточкой в конкретные дни:

Кажется, нашли кое-что интересное! Обратите внимание на отгрузку. Вся поставка была оформлена на Казань, хотя в Астане, Атакенте и Краснодаре карточка была уже на грани OOS. Когда эти склады ушли в out-of-stock, позиции карточки упали и в других регионах из-за слишком долгой доставки.

Но на этом проблемы только начались. 6 марта OOS произошел в Новосибирске, где тоже заранее не позаботились об отгрузке.

То же самое – в Екатеринбурге на следующий день:

8 марта менеджеры снова оформили поставку на Казань, хотя остатки по товару там все еще были.

Несколько дней отгрузок не делали, но после праздника менеджеры снова отгружают поставку на склад в Электросталь, хотя там с остатками все в порядке.

В этот же день Новосибирск уходит в ноль по остаткам и приходят возвраты. Спрос в регионе есть, товара нет, поставщик продолжает терять заказы:

Заходим в рекомендации, которые предлагает система по этой карточке. На момент публикации статьи out-of-stock стоит практически по всем складам:

Но там, где товар еще есть, Wildberries сильно пессимизирует карточку. По остаткам ситуация тоже печальная – где-то их хватало еще на несколько дней, а по некоторым артикулам – в запасе оставался день до полного нуля по остаткам.

Из-за того, что отгрузка на склады не была просчитана и распределена правильно, просмотры упали в остальных регионах, а из-за скорости доставки позиции в выдаче упали еще сильнее.

И в конце видим рекомендацию от JVO:

Склад в Атакенте система уже перевела в раздел новых региональных поставок, так как ни одной отгрузки на него не было, при этом продажи только с одного склада принесли бы карточке дополнительные 700 тыс. рублей в месяц!

Так из-за одного нюанса в аналитике и ошибки менеджеров в отгрузке, товар из категории А недополучил продаж на 22 миллиона за месяц, при этом все потери списали на сезонное падение из-за праздника.

Вот как выглядит общий дашборд по бренду:

При этом товар пользуется настолько большим спросом, что только правильная отгрузка в регионы принесла бы бренду почти 80 млн рублей дополнительной выручки в месяц.

Первым делом мы решили спасти позиции, которые не ушли в out-of-stock.

Для этого в разделе логистики выбрали пункты «Частичный OOS» и «Частичный OOS в течение 14 дней».

Выбрали все позиции и выгрузили в Excel:

Сформировали файл поставки и экстренно передали в отдел логистики.

Затем использовали инструмент «Подсортировщик товаров», чтобы разнести поставки по регионам.

Мы выбирали ближайший период до скачка оборачиваемости перед праздником, чтобы не перегружать стоки.

Для центральных складов мы оформили отгрузку по тем позициям, которые пользуются постоянным спросом и их нужно было срочно подсортировать.

Для товаров категории А сформировали выгрузку для региональных поставок, которую сразу же передали менеджерам.

Инструменты advanced-аналитики JVO позволяют найти реальные проблемы, из-за которых бренды теряют в выручке сотни миллионов рублей, даже когда менеджмент списывает все проблемы на сезонность и кажется, что со снижением продаж ничего уже не сделать.

JVO – это первая комплексная advanced-аналитика для маркетплейсов, которая не только помогает выявить причину падения продаж, но и показывает точки для роста. Вместо бесполезных аналитических данных система предлагает конкретные решения, которые помогают вам сохранить и нарастить выручку и быстро оформить необходимые документы в одном окне.