Всем привет! На связи @Masha_Pleskach. — 18 июня 2026 г. в 10:00:59.089
Всем привет! На связи @Masha_Pleskach. Вчера мы с Алёной выступали в закрытом клубе у Ирины Дидманидзе @ozonwoman и, помимо прочих логистических премудростей, обсуждали грамотное планирование закупок товара. Решила, что обязательно нужно поделиться этой информацией и с вами. В Solar Wings я отвечаю за закупки и своевременное наличие всего ассортимента футболок, а он у нас немаленький (на момент написания поста — 1218 артикулов. До конца года планируем вырасти до 2000). На еженедельной основе я рассчитываю необходимый объём закупки с учётом специфики артикулов, сезонности, оборачиваемости, объёма уже заказанного товара, работы на нескольких маркетплейсах и так далее. Раньше расчёт я вела в Google Таблицах: собирала все данные по продажам на каждом маркетплейсе, по остаткам на стоке, товарам в пути, темпу продаж, высчитывала прогноз с учётом целевого покрытия, а затем распределяла бюджет закупки (используя на полную катушку все токены своего взрывоопасного мозга🤯). Безусловно, это было трудозатратно, но самое главное — присутствовал человеческий фактор и риск просчёта. Когда мы начали внедрять в работу ИИ, первым серьёзным проектом, естественно, стал сервис закупок. За месяц я соорудила любопытный механизм и хочу с вами поделиться этой идеей. Надеюсь, будет полезно. Итак, мы с Клаудией (да, у меня девочка) накодили сервис, в котором всё, что от меня теперь требуется – просто ввести сумму. На основании введенного бюджета сервис рассчитывает самый оптимальный вариант закупки, опираясь на существенный ряд факторов: ✔️ Каждые шесть часов сервис автоматически забирает актуальные остатки на складе и историю заказов за последние 90 дней. Учитываются все статусы: товар в продаже, зарезервированный, едущий на склад, на проверке, на возврате. ✔️ Учитывается себестоимость каждого артикула, список уже заказанных товаров в пути от поставщика, логистическое и производственное плечо, а также специфика сезонности по нашим подкатегориям (про сезонность напишу отдельный пост, оказалось, что это очень объёмная тема). ✔️ При прогнозе объёма закупки учитывается целевое покрытие для ABC-категорий артикулов (оно, безусловно, разное). Считается оборачиваемость только по тем дням, когда товар реально был в наличии, и процент выкупа поартикульно, чтобы понимать, сколько из заказанного вернётся на сток. ✔️ Проанализировав прогнозное покрытие и выстроив приоритет по скорости продаж, сервис готовит аккуратный файл заказа с требуемой поартикульной и помодельной кратностью. В итоге это выглядит так 👇🏻: — Привет! Сегодня у меня есть 450 000 рублей. Что разумнее на эти деньги закупить в данный момент? Спустя 10 секунд: — Вот держи готовый файл, всего тебе хорошего! Я к чему это всё пишу: вы можете взять в ТЗ все вышеперечисленные тезисы, дописать туда свои хотелки и в диалоге со своим ИИ за пару недель создать себе вот такого менеджера по закупкам. Кстати, ребята, у кого есть курс «PRO Логистику», скоро запишу по этому сервису видеообзор и под елочку положу MD-файл — с ним будет совсем легко докрутить свой собственный сервис. А теперь, внимание, вопрос: кто догадается, какую следующую доработку теперь мы накладываем на этот сервис? Вот просто срочно нужно прикрутить один мега-важный бизнес-параметр! Жду ваши идеи в комментариях. Отличного вам дня!😉