Хранить нельзя списать: Юнит экономика, ч2
Начнем разбирать издержки с той самой статьи расходов, которая часто и рушит бизнес: хранение товара. Просто следите за руками
Спрос = f(price)
Ст-ть хранения = g(спрос) = g(f(price)) =
= Средний обьем в мес, м2 * ставка аренды
+ Средний обьем в мес, руб * ставка депозита (связка с оборачиваемостью?)
+ max(Средний срок хранения, дни - Срок годности; 0) * себестоимость товара
Прибыль = Спрос * (цена продажи - цена закупки) - Стоимость хранения --> max(price)
Мало того, что нужно получить зависимость g(f(price)). Так эта ж* g() еще и очень сложно устроена!
Вот есть у нас прогноз спроса = f(price). Он в штуках, а не в м2. Он - это не обьем хранения. Он не знает о текущих остатках на складах и сколько нужно закупить товара до некоторого оптимального обьема хранения. Он еще не знает, что закупать товар можно только коробками по 12-20 штук
Если спрос маленький (до 10 штук), то его колбасит по полноценному Пуассону. И любая ошибка прогноза (очень вероятная) приводит к покупке не 1 коробки, а 2ух коробок - здравствуйте х2 издержки хранения (списания)
😈О как..
Какое-то "хранение" превратилось в нелинейную комбинаторную невыпуклую и черт еще знает какую заадчу математической оптимизации
Допустим, мы знаем текущий сток(обьем хранения) на складе. И у нас есть прогноз спроса. Казалось бы, закупаем c учетом округлени до коробки round(Спрос - Сток) и все дела?
Типичная ошибка навичка. Мы ведь не решаем задачу продать весь сток поскорее, а хотим побольше прибыли заработать. Если товар на складе закончился, а заказы поступают - мы недополучаем прибыль от этих заказов.
Поэтому появился термин Старховые запасы. Из приятного - можно решать задачи прогноза спроса и определения страховых запасов почти независимо!
Обьем закупки = round(Спрос + Страховой запас - Сток)
Средний обьем хранения = (Сток + Спрос + 2 * Страховой запас + доп хранение из-за округления) / период между поставками
А дальше есть 2 пути
- Зубодробительно решать задачу математически, например, вот так
- Делать симуляции типа Монте-Карло, тк округления "по коробкам" все равно здорово ломают математику
Как бы я ни любил красивую математику, порекомендую заняться симуляцией
💡 Несколько интересных выводов из опыта таких симуляций :
- При маленьком обьеме спроса (до 10 штук товара за период между закупками) ловить нечего - нужно продавать много и вкладываться в рекламу
- Чем меньше размер "коробки" вы можете закупить, тем лучше
- Следите за сроками годности товаров. Фрэш со сроком годности 4 дня и меньше - кровавый океан
- Редкие поставки с большим лагом во времени очень круто растят стоимость хранения
- Если не считать, сколько товара закупать, то можно легко погореть только на хранении)) Хотя казалось бы, это просто фикс ставка за склад в месяц
- Вы удивитесь, но с маржинальностью товара = (цена - закупка) / цена менее 100% у небольшого продавца шансов на прибыль нет. Гораздо эффективнее будет положить деньги на закупку товара на депозит под 16-18%
Это была аналитика для селлеров ml-щиков бесплатно, без регистрации и смс
Подготовлено каналом @ml4value
Начнем разбирать издержки с той самой статьи расходов, которая часто и рушит бизнес: хранение товара. Просто следите за руками
Спрос = f(price)
Ст-ть хранения = g(спрос) = g(f(price)) =
= Средний обьем в мес, м2 * ставка аренды
+ Средний обьем в мес, руб * ставка депозита (связка с оборачиваемостью?)
+ max(Средний срок хранения, дни - Срок годности; 0) * себестоимость товара
Прибыль = Спрос * (цена продажи - цена закупки) - Стоимость хранения --> max(price)
Мало того, что нужно получить зависимость g(f(price)). Так эта ж* g() еще и очень сложно устроена!
Вот есть у нас прогноз спроса = f(price). Он в штуках, а не в м2. Он - это не обьем хранения. Он не знает о текущих остатках на складах и сколько нужно закупить товара до некоторого оптимального обьема хранения. Он еще не знает, что закупать товар можно только коробками по 12-20 штук
Если спрос маленький (до 10 штук), то его колбасит по полноценному Пуассону. И любая ошибка прогноза (очень вероятная) приводит к покупке не 1 коробки, а 2ух коробок - здравствуйте х2 издержки хранения (списания)
😈О как..
Какое-то "хранение" превратилось в нелинейную комбинаторную невыпуклую и черт еще знает какую заадчу математической оптимизации
Допустим, мы знаем текущий сток(обьем хранения) на складе. И у нас есть прогноз спроса. Казалось бы, закупаем c учетом округлени до коробки round(Спрос - Сток) и все дела?
Типичная ошибка навичка. Мы ведь не решаем задачу продать весь сток поскорее, а хотим побольше прибыли заработать. Если товар на складе закончился, а заказы поступают - мы недополучаем прибыль от этих заказов.
Поэтому появился термин Старховые запасы. Из приятного - можно решать задачи прогноза спроса и определения страховых запасов почти независимо!
Обьем закупки = round(Спрос + Страховой запас - Сток)
Средний обьем хранения = (Сток + Спрос + 2 * Страховой запас + доп хранение из-за округления) / период между поставками
А дальше есть 2 пути
- Зубодробительно решать задачу математически, например, вот так
- Делать симуляции типа Монте-Карло, тк округления "по коробкам" все равно здорово ломают математику
Как бы я ни любил красивую математику, порекомендую заняться симуляцией
💡 Несколько интересных выводов из опыта таких симуляций :
- При маленьком обьеме спроса (до 10 штук товара за период между закупками) ловить нечего - нужно продавать много и вкладываться в рекламу
- Чем меньше размер "коробки" вы можете закупить, тем лучше
- Следите за сроками годности товаров. Фрэш со сроком годности 4 дня и меньше - кровавый океан
- Редкие поставки с большим лагом во времени очень круто растят стоимость хранения
- Если не считать, сколько товара закупать, то можно легко погореть только на хранении)) Хотя казалось бы, это просто фикс ставка за склад в месяц
- Вы удивитесь, но с маржинальностью товара = (цена - закупка) / цена менее 100% у небольшого продавца шансов на прибыль нет. Гораздо эффективнее будет положить деньги на закупку товара на депозит под 16-18%
Это была аналитика для селлеров ml-щиков бесплатно, без регистрации и смс
Подготовлено каналом @ml4value