Сколько времени ваш товар находится на складе — полгода, девять месяцев или целый год? Теперь представьте, что ту же количество товара удается оборачивать не за 12 месяцев, а за 4. При неизменных складских площадях, численности персонала и постоянных расходах компания получает возможность реализовать за тот же период до трех раз больше продукции.
Именно поэтому скорость оборачиваемости запасов напрямую влияет на эффективность использования оборотного капитала и финансовый результат бизнеса. Чем дольше товар остается на складе, тем больше средств заморожено в запасах. Эти деньги нельзя направить на закупку более востребованных товаров или развитие бизнеса, а расходы на хранение продолжают расти.
Особенно остро эта проблема проявляется в компаниях с широким ассортиментом. Когда количество SKU исчисляется десятками тысяч позиций, интуитивное управление перестает работать. Каждое решение о расширении ассортимента выглядит оправданным, но со временем товары накапливаются, увеличивая объем запасов, усложняя логистику и формируя неликвид.
Парадокс заключается в том, что большинство компаний сталкиваются с одними и теми же проблемами независимо от отрасли. Первоначальная ассортиментная матрица обычно формируется на основе анализа рынка и накопленной статистики. Однако дальше она может оказаться оторванной от бизнес-процессов: появятся новые поставщики, добавятся позиции «под клиента», расширятся товарные группы, часть ассортимента перестанет пользоваться спросом, но останется на складе. Именно решения, принимаемые при развитии и корректировке ассортиментной матрицы, чаще всего становятся причиной снижения оборачиваемости и роста неликвидных запасов.
Почему мы об этом говорим
Меня зовут Николай Чумаков, я CEO IT-компании е-комЭКСПЕРТ. Уже более 19 лет мы разрабатываем интернет-магазины, B2B-порталы и делаем интеграцию ERP-решений для компаний с широким ассортиментом. За это время мы участвовали в проектах, где каталог насчитывает сотни тысяч и десятки миллионов SKU, а решения по управлению запасами напрямую влияют на эффективность бизнеса.
Большая часть наших проектов связана с рынком автозапчастей и автотоваров, поэтому многие примеры в статье будут именно из этой отрасли. Однако сами подходы одинаково применимы и для других сфер: промышленного оборудования, строительных материалов, сантехники, электротехники, бытовой техники и любого бизнеса, который работает с большим каталогом товаров.
Практически в каждом проекте мы сталкиваемся с похожими вопросами. Почему при растущем ассортименте увеличиваются товарные запасы? Почему одни позиции постоянно заканчиваются, а другие месяцами лежат на складе? Почему после внедрения ABC/XYZ-анализа проблемы не исчезают?
За годы работы мы увидели, что в большинстве случаев причина заключается не в одном неверном решении, а в нескольких типичных ошибках при управлении ассортиментной матрицей. Именно о них и пойдет речь дальше.
Ошибка №1. Принимать решения по ассортименту только на основе ABC/XYZ-анализа
ABC/XYZ-анализ остается базовым инструментом управления ассортиментом. Он помогает оценить вклад товара в оборот, стабильность спроса и определить подход к расчету запасов. Именно с него обычно начинается построение ассортиментной матрицы.
Однако ошибка возникает тогда, когда решения принимаются исключительно на основании результатов этого анализа.
На практике покупатель приобретает не отдельный артикул, а решает свою задачу. Поэтому некоторые товары могут иметь относительно небольшой вклад в оборот, но при этом быть критически важными для продажи других позиций.
Например, дорогостоящий тормозной суппорт редко покупают без направляющих, ремкомплекта и крепежа. Если хотя бы одной обязательной комплектующей нет в наличии, клиент зачастую не оформляет заказ вовсе, а уходит к поставщику, у которого можно приобрести весь комплект.
Именно поэтому зрелые системы управления ассортиментом дополняют классический ABC/XYZ-анализ анализом совместных покупок и комплектности.
Кроме того, приоритет товара далеко не всегда определяется только его вкладом в выручку. Например, у одного из наших клиентов позиция могла получить категорию «А» даже при продажах всего 2–3 раза в неделю в магазине, если такой спрос наблюдался более чем в половине торговых точек сети. Причина проста: покупатели ожидали увидеть этот товар в наличии. Его отсутствие приводило к потере всего заказа.
В одном из проектов после внедрения анализа совместного спроса часть комплектующих получила более высокий приоритет при расчете запасов. Это позволило сократить количество незавершенных заказов без увеличения общего объема складских остатков и сохранить продажи дорогостоящих товарных групп.
Ошибка №2. Хранить весь ассортимент на собственном складе
Когда ассортимент начинает активно расти, возникает естественное желание держать максимальное количество товаров в наличии. Кажется, что чем шире собственный склад, тем выше вероятность продажи.
На практике это правило работает лишь до определенного масштаба.
При расчете запасов приходится учитывать не только спрос, но и стоимость хранения, габариты продукции, особенности логистики, частоту поставок и скорость пополнения остатков. Поэтому востребованный товар далеко не всегда должен находиться на собственном складе.
Например, в одном из проектов стабильным спросом пользовались бамперы для автобусов ПАЗ. Классическая логика управления запасами подсказывала увеличить остатки. Однако более детальный анализ показал, что эти изделия занимают значительную площадь склада, требуют бережного хранения и создают дополнительную нагрузку на логистику. Несмотря на устойчивые продажи, постоянно поддерживать большие запасы оказалось экономически нецелесообразно.
Именно поэтому современные системы управления ассортиментом все чаще разделяют понятия «товар в наличии» и «товар доступен к заказу».
На практике это реализуется через единую витрину, объединяющую собственные склады, филиалы и остатки поставщиков. Покупатель видит весь доступный ассортимент, а система автоматически выбирает оптимальный источник поставки с учетом наличия товара и сроков доставки.
Такой подход позволяет расширять ассортимент до миллионов SKU без пропорционального роста собственных складских запасов. В результате компания эффективнее использует оборотный капитал, а покупатель получает доступ к значительно более широкому выбору товаров.
Ошибка №3. Анализировать спрос только на уровне отдельных SKU
Одна и та же потребность покупателя редко закрывается одним товаром. Чаще всего у клиента есть выбор между несколькими производителями, ценовыми сегментами или аналогами. Именно поэтому анализировать спрос только на уровне отдельных SKU — распространенная ошибка.
Например, шаровая опора для одной модели автомобиля может быть представлена сразу несколькими брендами. Если смотреть статистику каждого артикула отдельно, часть позиций покажется маловостребованной и попадет под сокращение. Однако если объединить данные, становится видно, что сама товарная категория стабильно пользуется спросом — покупатели просто распределяют его между разными производителями.
Именно поэтому зрелые системы управления ассортиментом сначала анализируют спрос на товарную группу, а затем рассчитывают необходимый объем запасов и распределяют его между конкретными брендами и артикулами.
Такой подход особенно важен для интернет-магазинов с большим количеством аналогов. Он позволяет избежать ситуации, когда компания сокращает отдельные позиции, хотя сама категория остается одной из самых востребованных.
Пример из практики. В одном из проектов несколько брендов фильтров демонстрировали невысокие продажи по отдельности, поэтому часть из них планировали вывести из ассортимента. После анализа на уровне товарной группы выяснилось, что категория входит в число лидеров по спросу, а покупатели просто выбирают разных производителей. В результате ассортимент сохранили, а запасы начали рассчитывать уже не по каждому SKU, а по категории в целом.
Ошибка №4. Не очищать историю продаж от аномальных сделок перед расчетом запасов
История продаж — один из главных источников данных при расчете ассортиментной матрицы. Именно на ее основе прогнозируется спрос, рассчитываются минимальные и максимальные остатки, формируются рекомендации по закупкам.
Однако продажи не всегда отражают реальную картину спроса.
В статистику могут попадать события, которые не должны влиять на расчет запасов: разовые корпоративные закупки, крупные тендеры, сезонные акции или распродажи.
Представим ситуацию: один корпоративный клиент единовременно приобрел 300 аккумуляторов — примерно столько же, сколько несколько магазинов обычно продают за месяц. Если система воспримет такую сделку как новый уровень спроса, она автоматически увеличит рекомендуемые остатки. Через месяц продажи вернутся к обычному уровню, а часть закупленного товара останется на складе.
Чтобы избежать подобных ошибок, перед расчетом ассортиментной матрицы данные необходимо очищать от аномальных продаж. Помимо объема реализации учитывают повторяемость спроса, сезонность, тип клиента и характер сделки.
Поэтому при расчете матрицы приходится отдельно учитывать и отсекать пиковые продажи, способные исказить общую картину.
Ошибка №5. Использовать одну ассортиментную матрицу для всей сети
По мере роста бизнеса компании стремятся унифицировать процессы. Кажется логичным использовать одинаковые правила управления запасами для всех магазинов: это проще внедрять, контролировать и масштабировать.
Однако в реальности спрос редко бывает одинаковым даже внутри одного региона.
Так как на структуру продаж влияют особенности клиентской базы, формат торговой точки, скорость поставок и доступность центрального склада. Поэтому товар, который ежедневно продается в одном филиале, может неделями оставаться без движения в другом.
На примере из автобизнеса можно показать, как в одном регионе основную часть спроса формируют владельцы коммерческого транспорта, а в другом — автомобили японских брендов. Если использовать единую ассортиментную матрицу, одни магазины будут регулярно сталкиваться с дефицитом востребованных позиций, а другие — хранить избыточные остатки, которые практически не участвуют в обороте.
Поэтому зрелые системы управления формируют несколько ассортиментных матриц с учетом региона, формата магазина, логистики и структуры спроса.
Ошибка №6. Не пересматривать ассортиментную матрицу с учетом жизненного цикла товаров
Даже идеально рассчитанная ассортиментная матрица со временем устаревает.
На рынок выходят новые модели, меняются предпочтения покупателей, появляются новые поставщики, а часть товаров постепенно теряет актуальность. Если компания продолжает управлять такими позициями по старым правилам, склад начинает заполняться продукцией, спрос на которую уже снижается.
Особенно хорошо это видно в автомобильной отрасли. После выхода новой модели автомобиля спрос на запасные части возникает практически сразу, однако статистики продаж еще нет. Если ориентироваться только на классический ABC/XYZ-анализ, новая позиция долго не попадет в ассортимент.
Именно поэтому современные системы управления учитывают не только историю продаж, но и неудовлетворенный спрос. Источником такой информации могут быть поисковые запросы на сайте, обращения покупателей, запросы менеджерам и товары, которых не оказалось в наличии.
Пример из практики. В одном из проектов компания начала фиксировать обращения клиентов по новому моторчику омывателя сразу после выхода модели автомобиля. Продаж еще не было, поэтому классический анализ не показывал необходимости закупки. Однако количество запросов продолжало расти. После закупки первой тестовой партии товар уже через месяц вышел на стабильный уровень продаж, тогда как многие конкуренты только начинали добавлять его в ассортимент.
Поэтому ассортиментная матрица должна регулярно пересчитываться с учетом жизненного цикла товаров, неудовлетворенного спроса и изменений в структуре продаж. Такой подход позволяет быстрее реагировать на изменения рынка, снижать риск появления неликвидов и своевременно выводить новые позиции в ассортимент.
Вместо вывода
Большинство проблем в управлении ассортиментом возникают не из-за ошибок в закупках, а из-за того, что решения принимаются на основе неполных данных. Когда каталог насчитывает сотни тысяч SKU, уже недостаточно ориентироваться только на продажи или опыт сотрудников. Ассортиментная матрица становится системой, которая объединяет данные о спросе, запасах, логистике и поведении покупателей.
За годы работы с интернет-магазинами и B2B-проектами мы выделили три принципа, без которых современное управление ассортиментом перестает быть эффективным.
Первый — использовать ABC/XYZ-анализ как основу, а не как единственный инструмент. Его необходимо дополнять анализом совместных покупок, товарных групп, неудовлетворенного спроса и других факторов, которые влияют на принятие решения о покупке.
Второй — управлять не количеством товаров на складе, а их доступностью для клиента. Единая витрина, объединяющая собственные остатки и склады поставщиков, позволяет существенно расширить ассортимент без пропорционального увеличения запасов и затрат на хранение.
Третий — регулярно пересчитывать ассортиментную матрицу. Спрос меняется постоянно, поэтому правила управления запасами должны учитывать жизненный цикл товаров, региональные особенности, сезонность и качество исходных данных.
В результате ассортимент перестает быть просто перечнем SKU. Он становится инструментом управления оборотным капиталом, который помогает одновременно сокращать объем замороженных запасов, повышать оборачиваемость и поддерживать высокий уровень доступности товаров для покупателей.
Именно поэтому скорость оборачиваемости запасов напрямую влияет на эффективность использования оборотного капитала и финансовый результат бизнеса. Чем дольше товар остается на складе, тем больше средств заморожено в запасах. Эти деньги нельзя направить на закупку более востребованных товаров или развитие бизнеса, а расходы на хранение продолжают расти.
Особенно остро эта проблема проявляется в компаниях с широким ассортиментом. Когда количество SKU исчисляется десятками тысяч позиций, интуитивное управление перестает работать. Каждое решение о расширении ассортимента выглядит оправданным, но со временем товары накапливаются, увеличивая объем запасов, усложняя логистику и формируя неликвид.
Парадокс заключается в том, что большинство компаний сталкиваются с одними и теми же проблемами независимо от отрасли. Первоначальная ассортиментная матрица обычно формируется на основе анализа рынка и накопленной статистики. Однако дальше она может оказаться оторванной от бизнес-процессов: появятся новые поставщики, добавятся позиции «под клиента», расширятся товарные группы, часть ассортимента перестанет пользоваться спросом, но останется на складе. Именно решения, принимаемые при развитии и корректировке ассортиментной матрицы, чаще всего становятся причиной снижения оборачиваемости и роста неликвидных запасов.
Почему мы об этом говорим
Меня зовут Николай Чумаков, я CEO IT-компании е-комЭКСПЕРТ. Уже более 19 лет мы разрабатываем интернет-магазины, B2B-порталы и делаем интеграцию ERP-решений для компаний с широким ассортиментом. За это время мы участвовали в проектах, где каталог насчитывает сотни тысяч и десятки миллионов SKU, а решения по управлению запасами напрямую влияют на эффективность бизнеса.
Большая часть наших проектов связана с рынком автозапчастей и автотоваров, поэтому многие примеры в статье будут именно из этой отрасли. Однако сами подходы одинаково применимы и для других сфер: промышленного оборудования, строительных материалов, сантехники, электротехники, бытовой техники и любого бизнеса, который работает с большим каталогом товаров.
Практически в каждом проекте мы сталкиваемся с похожими вопросами. Почему при растущем ассортименте увеличиваются товарные запасы? Почему одни позиции постоянно заканчиваются, а другие месяцами лежат на складе? Почему после внедрения ABC/XYZ-анализа проблемы не исчезают?
За годы работы мы увидели, что в большинстве случаев причина заключается не в одном неверном решении, а в нескольких типичных ошибках при управлении ассортиментной матрицей. Именно о них и пойдет речь дальше.
Ошибка №1. Принимать решения по ассортименту только на основе ABC/XYZ-анализа
ABC/XYZ-анализ остается базовым инструментом управления ассортиментом. Он помогает оценить вклад товара в оборот, стабильность спроса и определить подход к расчету запасов. Именно с него обычно начинается построение ассортиментной матрицы.
Однако ошибка возникает тогда, когда решения принимаются исключительно на основании результатов этого анализа.
На практике покупатель приобретает не отдельный артикул, а решает свою задачу. Поэтому некоторые товары могут иметь относительно небольшой вклад в оборот, но при этом быть критически важными для продажи других позиций.
Например, дорогостоящий тормозной суппорт редко покупают без направляющих, ремкомплекта и крепежа. Если хотя бы одной обязательной комплектующей нет в наличии, клиент зачастую не оформляет заказ вовсе, а уходит к поставщику, у которого можно приобрести весь комплект.
Именно поэтому зрелые системы управления ассортиментом дополняют классический ABC/XYZ-анализ анализом совместных покупок и комплектности.
Кроме того, приоритет товара далеко не всегда определяется только его вкладом в выручку. Например, у одного из наших клиентов позиция могла получить категорию «А» даже при продажах всего 2–3 раза в неделю в магазине, если такой спрос наблюдался более чем в половине торговых точек сети. Причина проста: покупатели ожидали увидеть этот товар в наличии. Его отсутствие приводило к потере всего заказа.
В одном из проектов после внедрения анализа совместного спроса часть комплектующих получила более высокий приоритет при расчете запасов. Это позволило сократить количество незавершенных заказов без увеличения общего объема складских остатков и сохранить продажи дорогостоящих товарных групп.
Ошибка №2. Хранить весь ассортимент на собственном складе
Когда ассортимент начинает активно расти, возникает естественное желание держать максимальное количество товаров в наличии. Кажется, что чем шире собственный склад, тем выше вероятность продажи.
На практике это правило работает лишь до определенного масштаба.
При расчете запасов приходится учитывать не только спрос, но и стоимость хранения, габариты продукции, особенности логистики, частоту поставок и скорость пополнения остатков. Поэтому востребованный товар далеко не всегда должен находиться на собственном складе.
Например, в одном из проектов стабильным спросом пользовались бамперы для автобусов ПАЗ. Классическая логика управления запасами подсказывала увеличить остатки. Однако более детальный анализ показал, что эти изделия занимают значительную площадь склада, требуют бережного хранения и создают дополнительную нагрузку на логистику. Несмотря на устойчивые продажи, постоянно поддерживать большие запасы оказалось экономически нецелесообразно.
Именно поэтому современные системы управления ассортиментом все чаще разделяют понятия «товар в наличии» и «товар доступен к заказу».
На практике это реализуется через единую витрину, объединяющую собственные склады, филиалы и остатки поставщиков. Покупатель видит весь доступный ассортимент, а система автоматически выбирает оптимальный источник поставки с учетом наличия товара и сроков доставки.
Такой подход позволяет расширять ассортимент до миллионов SKU без пропорционального роста собственных складских запасов. В результате компания эффективнее использует оборотный капитал, а покупатель получает доступ к значительно более широкому выбору товаров.
Ошибка №3. Анализировать спрос только на уровне отдельных SKU
Одна и та же потребность покупателя редко закрывается одним товаром. Чаще всего у клиента есть выбор между несколькими производителями, ценовыми сегментами или аналогами. Именно поэтому анализировать спрос только на уровне отдельных SKU — распространенная ошибка.
Например, шаровая опора для одной модели автомобиля может быть представлена сразу несколькими брендами. Если смотреть статистику каждого артикула отдельно, часть позиций покажется маловостребованной и попадет под сокращение. Однако если объединить данные, становится видно, что сама товарная категория стабильно пользуется спросом — покупатели просто распределяют его между разными производителями.
Именно поэтому зрелые системы управления ассортиментом сначала анализируют спрос на товарную группу, а затем рассчитывают необходимый объем запасов и распределяют его между конкретными брендами и артикулами.
Такой подход особенно важен для интернет-магазинов с большим количеством аналогов. Он позволяет избежать ситуации, когда компания сокращает отдельные позиции, хотя сама категория остается одной из самых востребованных.
Пример из практики. В одном из проектов несколько брендов фильтров демонстрировали невысокие продажи по отдельности, поэтому часть из них планировали вывести из ассортимента. После анализа на уровне товарной группы выяснилось, что категория входит в число лидеров по спросу, а покупатели просто выбирают разных производителей. В результате ассортимент сохранили, а запасы начали рассчитывать уже не по каждому SKU, а по категории в целом.
Ошибка №4. Не очищать историю продаж от аномальных сделок перед расчетом запасов
История продаж — один из главных источников данных при расчете ассортиментной матрицы. Именно на ее основе прогнозируется спрос, рассчитываются минимальные и максимальные остатки, формируются рекомендации по закупкам.
Однако продажи не всегда отражают реальную картину спроса.
В статистику могут попадать события, которые не должны влиять на расчет запасов: разовые корпоративные закупки, крупные тендеры, сезонные акции или распродажи.
Представим ситуацию: один корпоративный клиент единовременно приобрел 300 аккумуляторов — примерно столько же, сколько несколько магазинов обычно продают за месяц. Если система воспримет такую сделку как новый уровень спроса, она автоматически увеличит рекомендуемые остатки. Через месяц продажи вернутся к обычному уровню, а часть закупленного товара останется на складе.
Чтобы избежать подобных ошибок, перед расчетом ассортиментной матрицы данные необходимо очищать от аномальных продаж. Помимо объема реализации учитывают повторяемость спроса, сезонность, тип клиента и характер сделки.
Поэтому при расчете матрицы приходится отдельно учитывать и отсекать пиковые продажи, способные исказить общую картину.
Ошибка №5. Использовать одну ассортиментную матрицу для всей сети
По мере роста бизнеса компании стремятся унифицировать процессы. Кажется логичным использовать одинаковые правила управления запасами для всех магазинов: это проще внедрять, контролировать и масштабировать.
Однако в реальности спрос редко бывает одинаковым даже внутри одного региона.
Так как на структуру продаж влияют особенности клиентской базы, формат торговой точки, скорость поставок и доступность центрального склада. Поэтому товар, который ежедневно продается в одном филиале, может неделями оставаться без движения в другом.
На примере из автобизнеса можно показать, как в одном регионе основную часть спроса формируют владельцы коммерческого транспорта, а в другом — автомобили японских брендов. Если использовать единую ассортиментную матрицу, одни магазины будут регулярно сталкиваться с дефицитом востребованных позиций, а другие — хранить избыточные остатки, которые практически не участвуют в обороте.
Поэтому зрелые системы управления формируют несколько ассортиментных матриц с учетом региона, формата магазина, логистики и структуры спроса.
Ошибка №6. Не пересматривать ассортиментную матрицу с учетом жизненного цикла товаров
Даже идеально рассчитанная ассортиментная матрица со временем устаревает.
На рынок выходят новые модели, меняются предпочтения покупателей, появляются новые поставщики, а часть товаров постепенно теряет актуальность. Если компания продолжает управлять такими позициями по старым правилам, склад начинает заполняться продукцией, спрос на которую уже снижается.
Особенно хорошо это видно в автомобильной отрасли. После выхода новой модели автомобиля спрос на запасные части возникает практически сразу, однако статистики продаж еще нет. Если ориентироваться только на классический ABC/XYZ-анализ, новая позиция долго не попадет в ассортимент.
Именно поэтому современные системы управления учитывают не только историю продаж, но и неудовлетворенный спрос. Источником такой информации могут быть поисковые запросы на сайте, обращения покупателей, запросы менеджерам и товары, которых не оказалось в наличии.
Пример из практики. В одном из проектов компания начала фиксировать обращения клиентов по новому моторчику омывателя сразу после выхода модели автомобиля. Продаж еще не было, поэтому классический анализ не показывал необходимости закупки. Однако количество запросов продолжало расти. После закупки первой тестовой партии товар уже через месяц вышел на стабильный уровень продаж, тогда как многие конкуренты только начинали добавлять его в ассортимент.
Поэтому ассортиментная матрица должна регулярно пересчитываться с учетом жизненного цикла товаров, неудовлетворенного спроса и изменений в структуре продаж. Такой подход позволяет быстрее реагировать на изменения рынка, снижать риск появления неликвидов и своевременно выводить новые позиции в ассортимент.
Вместо вывода
Большинство проблем в управлении ассортиментом возникают не из-за ошибок в закупках, а из-за того, что решения принимаются на основе неполных данных. Когда каталог насчитывает сотни тысяч SKU, уже недостаточно ориентироваться только на продажи или опыт сотрудников. Ассортиментная матрица становится системой, которая объединяет данные о спросе, запасах, логистике и поведении покупателей.
За годы работы с интернет-магазинами и B2B-проектами мы выделили три принципа, без которых современное управление ассортиментом перестает быть эффективным.
Первый — использовать ABC/XYZ-анализ как основу, а не как единственный инструмент. Его необходимо дополнять анализом совместных покупок, товарных групп, неудовлетворенного спроса и других факторов, которые влияют на принятие решения о покупке.
Второй — управлять не количеством товаров на складе, а их доступностью для клиента. Единая витрина, объединяющая собственные остатки и склады поставщиков, позволяет существенно расширить ассортимент без пропорционального увеличения запасов и затрат на хранение.
Третий — регулярно пересчитывать ассортиментную матрицу. Спрос меняется постоянно, поэтому правила управления запасами должны учитывать жизненный цикл товаров, региональные особенности, сезонность и качество исходных данных.
В результате ассортимент перестает быть просто перечнем SKU. Он становится инструментом управления оборотным капиталом, который помогает одновременно сокращать объем замороженных запасов, повышать оборачиваемость и поддерживать высокий уровень доступности товаров для покупателей.