Как повысить продажи на 44% за счет работы с товарными стоками

Клиент Easy Commerce занимается производством продуктов питания в нескольких категориях — от кондитерских изделий до приправ и соусов. Кроме торговых сетей, товары бренда продаются на маркетплейсах и через сервисы доставки, в том числе — в Яндекс Лавке (на ее примере мы опишем принцип работы с товарными остатками).

Товары клиента еженедельно доставляются более чем на 300 складов (дарксторов) в Москве. Перед Easy Commerce стояла задача выявлять склады, где заканчиваются товары, и набор товаров, которые нужно поставить. Важно было работать на снижение метрики OOS (out of stock), чтобы бизнес не терял деньги из-за того, что товары в дарксторах закончились. 

Клиент поставляет товары в распределительный центр Яндекс Лавки по средам — оттуда платформа самостоятельно развозит их по дарксторам. Со стороны продавца поставки и остатки на складе курирует КАМ-менеджер, который самостоятельно следит за стоками, — подробных данных об остатках платформа не предоставляет.

Каждую среду клиент отдавал данные по объемам поставок с детальной разбивкой на виды товаров и их остатки на 234 складах в штуках. Адреса складов мы получили тремя способами: часть — через API маркетплейса, часть предоставил клиент, а остальные — путем перебора. В последнем случае бот подставляет улицы города, пока количество SKU в наличии не меняется, и определяет все зоны доставки и адреса складов.

Несмотря на то, что в новой схеме расчета поставок участвовали не все склады, метрика InStock с октября 2023-го по февраль 2024-го выросла с 42% до 69%.

Основным бизнес-результатом стал рост продаж на 44%. В конце октября 2023 года продажи по 11 наблюдаемым SKU в неделю составляли 22 700 рублей, а в конце февраля 2024 года — уже 52 000 рублей.