С 2019 года мы наблюдаем рост активности поставщиков на маркетплейсах в России. Прошлый год, когда началась пандемия коронавируса, стал настоящим вызовом для бизнеса, в том числе в сфере продаж. Огромная часть офлайновых продаж остановилась, и поставщики в срочном порядке стали переходить на маркетплейсы. Конкуренция выросла в несколько раз. В ближайшие пять-шесть лет этот бизнес продолжит активно расти.
Денис Добряков — сооснователь и CEO EGGHEADS (аналитическое программное обеспечение, которое направлено на увеличение объема продаж на Wildberries) — погрузился в область производства и поставок ещё задолго до создания этого стартапа. Краткий гайд, основанный на личном опыте и представленный автором, подойдёт всем, кто продаёт или собирается продавать что-либо на маркетплейсах, будь то самозанятый, индивидуальный предприниматель, который делает всё своими руками, или компания.
Шаг 1. Аргументированно выбирайте товар для размещения на маркетплейсе
Прежде чем зайти в какую-то нишу на маркетплейсе, необходимо её проанализировать и понять, насколько она вообще перспективна. Анализируя выручку и недополученную выручку по всем брендам на маркетплейсе, поставщик может понять, стоит ли заходить в определённую категорию или нет, удовлетворяет ли предложение конкурента спрос на конкретную группу товаров.
Как взять деньги бизнеса под контроль за 20 кликов
Шаг 2. Не замораживайте деньги в товаре и считайте оборачиваемость
Поставщики «старой школы», сформировавшейся на офлайновых продажах, уверены, что главная задача — это обеспечить постоянное наличие товара на полке маркетплейса. В текущих реалиях 2021 года проблема выглядит по-другому: важно не просто обеспечить наличие товара, но сделать это минимальными средствами.
Выпадение товара из выдачи на площадке (когда он закончился, а поставщик лишь отправляет новую партию, и образуется пробел в продажах) приводит к тому, что поставщик уступает своим конкурентам, у которых продажи продолжают идти. Особенно если поставщик, увидев большой спрос на товар, решил поднять цену, а трафик поставщиков на маркетплейс большой, всегда найдётся кто-то другой, что перекроет дефицит такого товара.
В итоге, когда партия дефицитного товара (скорее всего, большая, так как поставщик уже осознал масштабы спроса) всё-таки доезжает до маркетплейса, она уже размещается не на верхних строчках выдачи, а лишь где-то внизу, не продается и лежит на складах в больших остатках. Деньги поставщика замораживаются.
Возникает порочный круг: на маркетплейсе уже размещены сотни тысяч товаров, и покупатель физически не может все просмотреть, а значит, продажи достаются только тем, кто попадает в верхние строчки выдачи.
Шаг 3. Преодолевайте консерватизм производителя, привыкшего к офлайновым продажам
С консервативными методами ведения бизнеса сталкиваются те поставщики, кто заказывает продукцию у бывалых производителей. Например, часто с таким имеют дело поставщики обуви, которую отшивают на заводах Турции и Китая. Они не понимают, зачем перестраивать производство, когда испокон веков они производили продукцию в определённых пропорциях, а теперь вдруг надо всё поменять с учетом изменения размерной сетки, что подразумевает вложения в оборудование.
Программируйте мозг пока Вы спите
Если в офлайн-магазине раскупили пары обуви самого ходового размера, товар не уходит с полки. Просто продавец будет говорить покупателю, что именно этого размера товара нет в наличии, а остальные размеры продолжат продаваться.
Если же товар определённого размера закончился на маркетплейсе, он станет пессимизировать выдачу этого товара (то есть даже тех размеров, что есть в наличии) в списке в пользу тех поставщиков, у которых наблюдается полный размерный ряд. Товар уйдёт на сотые страницы выдачи, до которых покупатель не долистывает.
Шаг 4. Не вводите чересчур широкий ассортимент товаров
Конечно, это не относится к поставщикам, чьи мощности позволяют работать с тысячами товаров, но для малых и средних предпринимателей слишком широкий ассортимент часто приводит к тому, что их производство не справляется с предоставлением товаров в нужном объёме.
Если у вас есть тысяча товаров, но вы не успеваете поставлять их полный размерный ряд, то ваши результаты будут хуже, чем если бы вы сконцентрировались на сотне товаров, зато успевали бы поставлять их полный размерный ряд, а также улучшать их карточки и работать над качеством продукции.
Шаг 5. Обращайте внимание на то, сколько дней ваш товар был в продаже
Поставщики часто следят за тем, как тот или иной артикул продавался за определённый период. Например, есть два одинаковых платья размера L и M. Если рассматривать динамику более пристально, например, по дням, то может оказаться, что платье размера L было десять раз куплено в течение всех двух недель, а платье размера M было куплено те же самые десять раз всего за четыре дня.
Выходит, что спрос на платье размера M в 3,5 раза выше, чем на платье размера L. Понимая это, поставщик может более точно загружать производственные ресурсы, более точно делать поставку, не замораживая деньги на платье размера L.
Шаг 6. Работайте с карточкой товара, но анализируйте результаты
Многие поставщики вообще никогда не обновляют визуал карточки товара, потому что либо не следят за этим, либо боятся возможного падения товара по каталогам из-за изменения описания. Поэтому так важна проверка гипотез, то есть того, как изменения параметров товара скажутся на его продажах. Например, вы можете и не подозревать, что определённый тип внешности моделей, демонстрирующих ваши товары, может стимулировать продажи (или наоборот).
Иногда поставщик думает, что если товар не продаётся, то нужно снизить цену. Если он это сделал, маркетплейс может начать пессимизировать такой товар, ведь площадка сама нацелена на извлечение прибыли и хочет продвигать товар, на котором можно больше заработать.
При большой конкуренции работа с маркетингом товара важна, но нужно понимать последствия внесения изменений в карточку вашего товара на маркетплейсе. Поставщики ориентируются на результаты продаж после изменения карточки товара и понимают удачность решения лишь постфактум.
При этом они могут оценить это только через неделю, когда маркетплейс перечислит им деньги. Возможность не ждать неделю, а уже в течение суток видеть результат и отменять изменения, если они оказались неудачными, конечно, является большим преимуществом для поставщика.
Шаг 7. Анализируйте большие данные и не используйте аналитику ради аналитики
Поставщики часто не работают с большими данными маркетплейса либо по причине незнания, как правильно расставлять приоритеты в огромном блоке информации, либо из-за того, что у них на руках сырые цифры, либо просто потому, что не хотят нанимать сотрудника-аналитика.
Однако если анализировать короткий период, то можно не увидеть причины роста, а только зафиксировать его как таковой. Основная задача — увидеть, почему событие произошло именно таким образом. Нет смысла анализировать только конечные продажи.
Если вы действительно поймёте, какие действия больше повлияли на текущие продажи, сможете применять в своей нише топовые практики, избегая ошибок конкурентов. Для этого надо учитывать огромную массу сторонних показателе и проводить сквозную аналитику через все имеющиеся данные.
Что делать поставщику, чтобы быть успешнее на маркетплейсе: краткие советы
- анализировать, насколько ваша ниша закрыта теми поставщиками, которые уже продают на платформе;
- планировать процессы так, чтобы не возникало переизбытка товара на складах маркетплейса и недопоставок;
- оптимизировать не только поставки, но и само производство в связке с ними;
- смотреть динамику продаж как за длительный период, так и по дням;
- реалистично оценивать свои производственные мощности и не распыляться на широкий ассортимент товаров, если они невысокие;
- не забывать про маркетинг товара (его карточку).
Источник: segment.ru
Скоринговая помощь бизнесу: как взять под контроль управление дебиторскими рисками
По статистике, дебиторские задолженности пост-оплатных клиентов перед предприятиями с каждым годом только растут, а традиционные мероприятия по взысканию не приносят ощутимого эффекта. В оценке и предупреждении кредитных рисков сбытовым компаниям, промышленным предприятиям, ритейлу и другим поможет опыт финансовых организаций, которые уже несколько лет используют для этого автоматизированные скоринговые системы на основе машинного обучения и аналитики. Подробнее – в рассказе руководителя направления департамента аналитических решений компании «КОРУС Консалтинг» Натальи Полевич.
Очевидно, что кредитные клиентские риски – это не только о банках. С риском дебиторской задолженности связана деятельность любого предприятия, обслуживающего контрагентов на пост-оплатной основе: в промышленности, энергетике, ритейле и т. д. Допустим, вы как сбытовая компания поставляете потребителям электроэнергию, потребитель получает ресурсы, а оплату откладывает или вовсе забывает про нее. В момент получения услуги у клиента перед вашей компанией возникает дебиторская задолженность, а когда истекает срок оплаты, она становится просроченной. Получается, что деньги, которые компания рассчитывала получить в срок, не пошли в оборот, и для обеспечения вашей деятельности (закупки энергии, воды, газа у производителя) вам, вероятно, придется брать в банке заем, а с клиентом начинать утомительную процедуру по возврату средств.
Четыре стихии скоринга
Есть ли другой сценарий работы с пост-оплатными клиентами, при котором компания-поставщик могла бы принимать обоснованные решения в условиях неопределенности, выработать политику по управлению клиентскими рисками? Несомненно, есть. Здесь нам очень пригодится опыт финансовых организаций, которые в силу специфики своей деятельности уже давно используют автоматизированные инструменты для оценки рисков, или скоринг.
Выделяют четыре вида скоринга. Application scoring – это система оценки кредитоспособности потенциального заемщика в момент подачи заявки на получение кредита или займа, но в случае нефинансовой организации система может подразумевать под собой оценку платежеспособности нового клиента, степень его благонадежности. В сегменте B2B, например, можно воспользоваться информацией из открытых источников: выручка компании, участие в тендерах, судебных разбирательствах, уставной капитал и так далее. В B2C это анализ данных по зарплате, количеству членов семьи, кредитная история и многое другое.
Если у компании с клиентом уже сложились взаимоотношения, то есть клиент действующий, необходима как оценка его потенциальной платежеспособности, так и прогноз вероятного поведения в будущем: behavioural scoring. Здесь анализируются уже не внешние данные клиента, а история оплаты, наличие просрочек, задолженностей и пр. Fraud scoring оценивает вероятность мошеннических действий клиента: для сбытовой компании это может быть, например, заведомо заниженные показания счетчиков – косвенно это тоже дебиторская задолженность. На основании истории потребления и других показателей система выявляет аномалии и сигнализирует о ней.
Наконец, если у клиента перед компанией все-таки возник долг, применяется комплекс мероприятий по его взысканию: collection-scoring. Это могут быть как предупредительные меры, простые напоминания о необходимости рассчитаться с поставщиком услуги (звонок, SMS, e-mail – в зависимости от политики компании, суммы долга и пр.), так и судебный иск.
Кого это касается
Казалось бы, сбытовые и промышленные компании, ритейл – это все-таки не банки, у них нет таких сильных потребностей в предупреждении кредитных рисков. Но давайте посмотрим на статистику.
По данным Росстата, в 2019 году дебиторская задолженность перед предприятиями, занимающимися обеспечением электрической энергией, газом и паром, а также кондиционированием воздуха, составила 2492,5 млрд рублей! Из них 18,4% – просроченная. Отсюда вытекает и просроченная кредиторская задолженность этих предприятий – 19,9% от общей суммы. В целом по всем отраслям в России дебиторская задолженность клиентов на конец ноября 2019 г. составила 50681,3 млрд рублей (из нее просроченная – 3019,4 млрд рублей, 6%), ее рост год к году составил 9,5%. Это огромные суммы даже для крупных сбытовых компаний.
Вот почему системами кредитного скоринга, которые уже активно применяются в банках, начинают интересоваться ведущие предприятия других отраслей экономики. Аналитика Big Data и прогнозирование на основе машинного обучения позволяют эффективно управлять кредитными клиентскими рисками. Так, в 2017 году «Ростелеком» начал внедрять у себя систему управления кредитным скорингом на базе программного решения SAS: уже на первом этапе проекта, в сегменте B2O, компании удалось снизить резерв по сомнительным долгам международных операторов на 224 миллиона рублей.
Уверена, что те же системы управления кредитными клиентскими рисками будут показывать эффективность и в энергетике, и в дистрибуции, и даже в ритейле. Системы класса Credit Scoring по управлению клиентскими рисками для всех сегментов бизнеса – B2B, B2C, B2O, B2J – подразумевают управление вероятными потерями, связанными с отказом или неспособностью клиента (контрагента) полностью или частично выполнить свои кредитные обязательства. Цель таких ИТ-решений – сокращение убытков от разорений контрагентов и расходов, связанных с возвратом долга. Аналитическая платформа для подобных систем разрабатывается на основе компонентов open source, что позволяет во многом оптимизировать бюджет каждого проекта внедрения.
Решение collection scoring уже применяет один из крупных российских дистрибуторов канцтоваров в рамках пилотного проекта. Система помогает составить рейтинг клиентов и на его основе проводить определенные мероприятия по возврату задолженности. Не секрет, что даже разные виды оповещений (звонок оператора колл-центра, SMS или письмо по электронной почте) имеют разную стоимость и трудозатраты, поэтому определение канала, при помощи которого бизнес будет взаимодействовать с тем или иным клиентом, может сильно повлиять на бюджет этих мероприятий.
Важно понимать, что при всем сходстве статистических и математических методов аналитики, взаимоотношения кредитных организаций с клиентами по многим параметрам кардинально отличаются от подобных взаимоотношений, к примеру, сбытовых компаний. Если в первом случае банк, проведя application scoring, имеет право отказать клиенту в выдаче кредита, то поставщик отопления или водоснабжения не может отобрать себе только «хороших» клиентов, и по закону ему очень сложно отключить неплательщика от своих услуг. Да и для клиента сбытовой компании психологически нет разницы, просрочил он платеж на сутки или на две недели. Поэтому, разрабатывая решения для ритейла, энергетики или промышленности, необходимо учитывать стратегию долгосрочного взаимодействия компании с клиентом в комплексе: законодательные ограничения, возможность обучения плательщиков дисциплине, предупреждающие мероприятия (precollection scoring).
Риски оценит робот
Результатом внедрения системы кредитного скоринга в организации нефинансовой сферы станет снижение уровня ожидаемых потерь за счет уменьшения безнадежной задолженности, снижение уровня просроченных дебиторских задолженностей благодаря возможности прогнозирования просрочек платежа, снижение резерва по сомнительным долгам и операционных расходов на взыскание.
Как работают эти системы? На базе технологий и методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных, полученных из различных источников. На рынке сейчас достаточно enterprise-решений, которые давно себя зарекомендовали, прежде всего, в финансовой отрасли: это продукты SAP, SaaS, IBM и других крупных ИТ-игроков. Однако у бизнеса есть интерес к open source решениям, которые по точности прогнозирования не хуже, чем проприетарные, но позволяют сэкономить на приобретении лицензий.
Таким образом, в энергетике, на производстве и в других сферах, где существует проблема дебиторских задолженностей, настало время пользоваться методами, которые уже неплохо зарекомендовали себя в финансовом секторе и телекоме.
Источник: korusconsulting.ru
Как соблюсти 115‑ФЗ: пошаговая инструкция
Росфинмониторинг подвел итоги проверок за 2021 год. Разбираемся, какие требования «антиотмывочного» законодательства вызывают больше всего сложностей и на что обратить внимание при работе с клиентами.
Обязанности компаний по идентификации клиентов и контролю за их операциями регулирует Федеральный закон 07.08.2001 № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» (ПОД/ФТ). Иначе этот закон называют «антиотмывочным». Пул компаний, которые должны его исполнять, достаточно большой. Рассказываем, какие организации подпадают под 115-ФЗ.
- Какие компании должны исполнять 115-ФЗ
- Как организовать внутренний контроль
- Как работать с клиентами
- Кто контролирует исполнение 115-ФЗ
- Могут ли оштрафовать за нарушение 115-ФЗ
Какие компании должны исполнять 115-ФЗ
Организации, работа которых подпадает под 115-ФЗ, перечислены в статьях 5 и 7.1. Это банки, страховые, лизинговые компании, участники рынка ценных бумаг, ломбарды, агентства недвижимости, обслуживающие бухгалтерии и другие. Еще эти компании называют субъектами 115-ФЗ.
Масштаб бизнеса и организационно-правовая форма не влияют на субъектность. Исполнять 115-ФЗ нужно как юрлицам, так и индивидуальным предпринимателям, как холдингам, так и микропредприятиям. Главное — вид деятельности и соответствующий ей ОКВЭД в ЕГРЮЛ/ЕГРИП.
Обязанности компаний и ИП по соблюдению «антиотмывочного» закона можно разделить на две группы:
- Подготовка внутренних документов и обучение сотрудников.
- Идентификация клиентов до приема на обслуживание, обновление информации в течение всего периода работы с ними и контроль за операциями.
