תחזיות מלאי בסיסיות לחנויות DTC איקומרס

תחזית אינה חיזוי העתיד. זו החלטה, בלוח זמנים ועם חיץ מדיד, מתי לשלוח כסף לספק שלך — שזו בעיה קלה הרבה יותר.

---

המייל מגיע בשבוע השלישי של החודש הטוב ביותר שלכם אי פעם: "היי — מנסה להזמין את ה-20oz בצבע Sage והוא אומר אזל מהמלאי. מתי הוא יחזור?" אתם בודקים. זה לא רק Sage. הלהיט שלכם אזל בארבעה מתוך שישה וריאנטים, זמן האספקה של הספק שלכם הוא 35 יום, וצו הרכישה שהתכוונתם לבצע לפני שבועיים עדיין בטיוטה. בינתיים, בפינת המוסך, משטח של הצבע שנראה כמו דבר בטוח בינואר לא זז מאז מרץ.

הייתם כאן לפני כן. בפעם האחרונה, נשבעתם שתתייחסו ברצינות לתחזיות מלאי — ואז התוכן על תחזיות מלאי איקומרס שמצאתם דיבר על אלגוריתמי חישת ביקוש, למידת מכונה, מודלים הסתברותיים. יש לכם 40 מוצרים (SKUs) וגיליון אלקטרוני. אז סגרתם את הלשונית וחזרתם להזמין לפי תחושת בטן.

הנה השינוי התפיסתי שעליו הפוסט הזה בנוי: הסיבה שאתם ממשיכים לאבד מלאי אינה קשורה לאלגוריתמים חסרים. זה שחידוש מלאי מתרחש כשאתם *שמים לב*, במקום כשמספר אומר זאת. תיקון זה דורש חמישה קלטים שכבר יש לכם וחשבון שאתם יכולים לעשות על נייר.

השקר שגורם לחנויות להזמין לפי תחושת בטן

האמונה שמשתקת את רוב מפעילים ה-DTC: "תחזית אמיתית דורשת מדע נתונים, והביקוש שלי בלתי צפוי מדי בשבילו בכל מקרה."

שני החצאים שגויים. גרסת מדע הנתונים של התחזית קיימת לעסקים עם עשרות אלפי מוצרים (SKUs), שבהם שיפור של 1% בדיוק שווה מיליונים. ב-40 או 400 מוצרים (SKUs), המודל המתוחכם והמודל הפשוט מייצרים כמעט את אותם צווי רכישה — כי בקנה המידה שלכם, השגיאות שפוגעות בכם אינן שגיאות מידול. הן שגיאות תהליך: אף אחד לא הסתכל על המהירות החודשית, אף אחד לא רשם שהספק התעכב בשבועיים בפעם האחרונה.

ו"בלתי צפוי מדי" מפספס את מטרת התחזית. אתם לא מנסים לחזות שתמכרו בדיוק 187 יחידות במרץ. אתם עונים על שאלה תפעולית אחת: מתי אני מזמין מחדש, וכמה, כדי שלא ייגמר לי המלאי לפני שהמשלוח הבא יגיע — מבלי לקבור את המזומנים שלי במלאי שאני לא צריך? השאלה הזו סובלת הרבה חוסר צפיות, כי החיץ לחוסר צפיות הוא חלק מהחישוב.

חמשת הקלטים שתחזית מלאי איקומרס באמת צריכה

כל מה שנדרש לתחזית DTC עובדת נובע מחמישה מספרים לכל SKU - כולם זמינים מדוח מכירות וממספר הזמנות הרכש האחרונות שלך.

1. מהירות מכירות אחרונה, לפי SKU. יחידות שנמכרו ליום, בממוצע על פני חלון זמן אחרון - 30 יום עבור פריטים נמכרים במהירות, 90 עבור איטיים יותר, כך ששבוע אחד טוב לא יעוות את הממוצע. זהו המנוע של התחזית, והיא חייבת להיות לכל SKU, לא לכל מוצר. "הספל נמכר ב-12 ליום" חסר תועלת אם Sage מוכר 6 ו-Mustard מוכר 1.

2. מכפיל עונתיות. חלק את המכירות של כל חודש בחודש הממוצע שלך: נובמבר עשוי להיות 1.8, פברואר 0.7. החל את המכפיל על התקופה שהמלאי באמת ימכור בה, לא על התקופה שבה אתה מזמין - הזמנת רכש באוקטובר עבור מלאי שמגיע בנובמבר מקבלת את המספר של נובמבר.

3. זמן אספקה של ספק - והשונות שלו. לא המספר על הצעת המחיר. הימים בפועל מרגע שליחת הזמנת הרכש ועד למלאי שניתן למכור, מכמה מההזמנות האחרונות שלך: 32, 29, 41, 35. הממוצע מניע את נקודת ההזמנה מחדש. הפיזור - אותו 41 - מניע את מלאי הבטיחות שלך.

4. MOQ ואילוצי הזמנה. כמויות הזמנה מינימליות, גדלי אריזות קרטון והנחות מחיר לא משנים מתי אתה מזמין מחדש, אבל הם קובעים את הרצפה לכמה - מה שחשוב מאוד למזומנים, כפי שנגיע אליו.

5. מבצעים מתוכננים. מכירה היא ביקוש שאתה מתזמן בכוונה. אם חבילת יום שישי השחור עשתה פי 3 מהמהירות הרגילה בשנה שעברה, הקפיצה הזו נכנסת לתחזית כקו מפורש - ומוסרת מהמהירות האחרונה לאחר מכן (מלכודת עם מדור משלה למטה).

זו הרשימה המלאה. המיומנות אינה מתמטית - היא בשמירה על חמשת המספרים הללו עדכניים במקום לנחש אותם בכל פעם.

חישוב נקודת ההזמנה מחדש, מוסבר

הנה החישוב, תוך שימוש במספרים עגולים פיקטיביים: הספל הנמכר ביותר שלך ב-Sage.

• מהירות אחרונה של 90 יום: 6 יחידות ליום
• התקופה האחרונה של 30 יום העמוסה ביותר: 8 יחידות ליום
• זמן אספקה של ספק: 30 יום בממוצע, 40 יום במקרה הגרוע ביותר
• MOQ: 500 יחידות

שלב ראשון: ביקוש בזמן האספקה. אתה צריך מספיק מלאי כדי לשרוד את ההמתנה למשלוח הבא: 6 יחידות ליום × 30 יום = 180 יחידות. זוהי נקודת ההזמנה מחדש המינימלית בעולם שבו שום דבר אינו משתנה.

שלב שני: מלאי בטיחות. שום דבר בעולם הזה אינו אמיתי, אז אתה מוסיף חיץ. נוסחה פשוטה וניתנת להגנה: ביקוש במקרה הגרוע ביותר בזמן האספקה הגרוע ביותר, פחות המקרה הממוצע.

(8 יחידות ליום × 40 יום) - (6 יחידות ליום × 30 יום) = 320 - 180 = 140 יחידות של מלאי בטיחות

שלב שלישי: נקודת ההזמנה מחדש. 180 + 140 = 320 יחידות. כאשר הספירה של מלאי Sage + בהזמנה יורדת ל-320, אתה שולח את הזמנת הרכש. לא כשזה מרגיש נמוך - ב-320.

שני דברים לגבי מלאי ביטחון, המספר הכי לא מובן בחישוב. ראשית, היו מדויקים לגבי מה שהוא מגדר: שתי הדרכים שבהן הממוצע משקר לך — הביקוש חם יותר מהממוצע הנגרר, והספק איטי יותר משלהם. זה לא ריפוד מעורפל של "רק למקרה"; הוא בגודל לפי התפלגות הביקוש של ה-SKU שלך והרקורד שלך של הספק, וזו הסיבה שהקלט #3 ביקש את ההיסטוריה ולא את הצעת המחיר.

שנית, מלאי ביטחון הוא חוגה, לא צו. הנוסחה שמרנית — היא מניחה שביקוש גרוע וזמן אספקה גרוע פוגעים בו זמנית. עבור מוצר איטי, או כאשר המזומנים מוגבלים, ניתן להקטין את גודלו ולקבל יותר סיכון של חוסר במלאי. הנקודה היא שזו הופכת להחלטה המתקבלת עם מספרים, לא תאונה המתגלה במייל של לקוח.

שלב ארבע: כמה להזמין. נקודת ההזמנה מחדש אומרת מתי; כמות ההזמנה היא החלטה נפרדת. כלל התחלתי נקי: הזמן את חלון הכיסוי היעד שלך — נניח, 60–90 יום של מהירות צפויה, מותאמת לעונתיות — ואז עגל למעלה ל-MOQ או לחבילת הקרטון הבאה. עבור Sage הנכנס לעונה של פי 1.5: 6 × 1.5 × 60 יום = 540 יחידות, מה שמנקה את ה-MOQ של 500 בכל מקרה. עבור מוצר איטי שעושה יחידה אחת ביום, אותו MOQ הוא 500 ימי מלאי — הרגע לנהל משא ומתן על ה-MOQ, לאחד וריאנטים, או לשאול על קיום ה-SKU.

[תמונה: תרשים פשוט של נקודת ההזמנה מחדש — קו מלאי יורד שחוצה את סף ההזמנה מחדש של 320 יחידות, הזמנת רכש מונפקת, מלאי מגיע בדיוק כשהקו מתקרב לרצועת הביטחון של 140 יחידות]

היכן תחזיות מלאי איקומרס נכשלות באופן צפוי

המתמטיקה היא החלק הקל. שלושת מצבי הכשל הללו הם המקום שבו חנויות אמיתיות נפגעות.

הא-סימטריה: חוסר מלאי ועודף מלאי אינם עולים אותו דבר

העלות הנראית של חוסר במלאי היא המכירות שהוחמצו במהלך הפער. העלות הנסתרת גרועה יותר: קמפיינים פרסומיים שאתה משעה (ולומד מחדש בעלות CPA גבוהה יותר כשהם מתחדשים), מנויים שנוטשים כי הזמנת החידוש שלהם לא הייתה שם, קונים בפעם הראשונה שהגיעו בשבוע שבו לא היה לך מה למכור, ודירוגים אורגניים שצונחים בזמן שהרישום מת.

עלות עודף המלאי היא עלות נשיאה: מזומנים נעולים, אחסון, ההנחה הסופית. כואב, אבל הדרגתי ובדרך כלל ניתן לשחזור — אם המוצר לא פג תוקף, לא מתיישן, או יוצא מהאופנה.

לכן ההטיה הנכונה תלויה בסוג המוצר. עבור SKU ליבה נצחיים, טעה לכיוון עודף מלאי — מלאי ביטחון נדיב, הזמנות מוקדמות — מכיוון שחוסר במלאי הוא הזנב היקר. עבור SKU עונתיים, אופנתיים, או מתכלים, הפוך את זה: מלאי שלא נמכר לא רק קושר מזומנים, הוא מתאדה למבצעים, אז הזמנות רזות עדיפות על מאגרים. הפעלת הטיה אחת על שני סוגי המוצרים היא הדרך שבה חנויות מוצאות את עצמן ללא המנצח וקבורות במפסיד בו זמנית — תרחיש המוסך מתחילת הפוסט הזה.

בעיית ההתחלה הקרה של מוצר חדש (SKU)

ל-SKU חדש אין מהירות עוקבת, ולכן המנוע של התחזית ריק. אל תזייפו אותו בדיוק כוזב. שאלו את עקומת ההשקה של ה-SKU הדומה ביותר שהשקתם בעבר, קנה אותה לפי הציפייה הכנה שלכם, ו—זה החלק שניתן לפעולה—קבעו את ההזמנה הראשונה כך שתהיה טעות בזול. הזמנה ראשונה קטנה יותר עם טריגר הזמנה מחדש מהיר עדיפה על מכולה בטוחה. אתם עדיין לא חוזים; אתם קונים נתונים. ביצוע ההזמנה השנייה על סמך ארבע עד שש שבועות של מכירות אמיתיות הוא התוכנית, לא כישלון של אומץ.

מלכודת עיוות המבצעים

אתם מריצים מבצע לשבועיים. זה עובד — מהירות פי 3. שישה שבועות לאחר מכן, הממוצע העוקב שלכם עדיין מנופח על ידי אותם שבועיים, נקודות ההזמנה מחדש שלכם גבוהות מדי, ואתם עומדים להזמין יתר על המידה בכל הקטלוג על סמך ביקוש שייצרתם באמצעות הנחה.

התיקון הוא מכני: תייגו תקופות קידום מכירות בנתוני המכירות שלכם וחשבו את מהירות הבסיס ללא חלונות אלה. מבצעים נכנסים לתחזית כפי שקלט #5 אומר — כביקוש מתוכנן ומפורש — לעולם לא בשקט דרך הממוצע העוקב. המלכודת פועלת גם בכיוון ההפוך: תקופת חוסר מלאי גוררת את הממוצע שלכם למטה, ואומרת לכם להזמין פחות בדיוק מה-SKU שהוכיח זה עתה שהזמנתם אותו בחסר. הוציאו גם את החלונות האלה; אפס מכירות מדלף ריק אינם נתוני ביקוש.

גיליון אלקטרוני תחילה — ומתי הגיליון האלקטרוני מפסיק

כל מה שמעל רץ בגיליון אלקטרוני אחד: שורה לכל SKU, עמודות לחמשת הקלטים, נוסחאות לנקודת הזמנה מחדש וכמות הזמנה, וסקירה שבועית של 30 דקות שבה אתם מעדכנים מהירויות ובודקים מה חצה את הסף שלו. עבור חנות בעלת ערוץ אחד עם עד כמה מאות SKU ומוצרים מוגמרים, גיליון האלקטרוני הוא באמת הכלי הנכון — לא פשרת תקציב. תבינו כל מספר בו, וזה יותר ממה שרוב יישומי התוכנה משיגים.

הגיליון האלקטרוני מפסיק להיות כן כאשר מופיעים סימפטומים ניתנים לזיהוי: ערוץ מכירות שני, חבילות וערכות שהוא לא יכול להפחית, מחסנים מרובים או 3PL, או ספירת SKU שבה הסקירה השבועית מפסיקה להתקיים בפועל — תחזית לא עדכנית היא פשוט תחושת בטן עם עיצוב. בשלב זה אתם רוצים לוגיקת הזמנה מחדש שקוראת נתוני מכירות חיים, באפליקציית חידוש מלאי ובסיווגה ומעלה. מיפינו את הנוף הזה, לפי צורה תפעולית ולא לפי דירוג, במדריך הכנה שלנו לתוכנת ניהול המלאי הטובה ביותר עבור Shopify ו-WooCommerce.

תחזית היא לוח זמנים לרכישה — מה שהופך אותה ללוח זמנים למזומנים

עוד מסגור מחדש, כי זה מחבר את זה לשאר העסק שלכם: כל נקודת הזמנה מחדש שאתם קובעים היא תשלום עתידי עם תאריך משוער עליו. סייג שחוצה 320 יחידות באמצע אוגוסט הוא תשלום לספק באמצע אוגוסט. תחזית מוגמרת, הנקראת לאורך לוח השנה, היא לוח זמנים של יציאות המזומנים החוזרות הגדולות ביותר של החנות שלכם.

זה משנה מכיוון שחנויות עם מלאי רב בדרך כלל לא פושטות רגל מחוסר רווחיות - הן פושטות רגל בגלל הזמנה גדולה הנוחתת בשבוע דליל. הזנת תאריכי ההזמנה של התחזית שלך לתחזית תזרים מזומנים של 13 שבועות הופכת את "אנחנו צריכים להזמין מחדש" ל"אנחנו יכולים לשלם עבור ההזמנה מחדש ביום חמישי שבו היא מגיעה". ומתמטיקת ההזמנות טובה רק כמו הכלכלה היחידתית שלך: אם עלות היחידה הנכנסת שלך מעורפלת, החלטות כמות ההזמנה שלך מעורפלות איתה - המדריך שלנו ל-COGS עבור מוכרי Shopify מכסה כיצד להפוך את המספר הזה למדויק.

התחילו עם עשרה מוצרים (SKUs)

אל תבנה את המודל של 400 השורות השבוע. קח את עשרת ה-SKUs בעלי המהירות הגבוהה ביותר שלך - רוב ההכנסות שלך, כל הסיכון של חוסר מלאי שלך - והפעל את השיטה רק עליהם: משוך את המהירות האחרונה, רשום את זמני האספקה האמיתיים מההזמנות האחרונות שלך, חשב נקודת הזמנה מחדש, ושים את הסקירה השבועית של 30 הדקות ביומן. מייל הכוס מהחלק העליון של הפוסט הזה לא נמנע על ידי אינסטינקטים טובים יותר. הוא נמנע על ידי מספר - 320 - וההרגל של בדיקתו.

עשר SKUs, חמישה קלטים, נוסחה אחת. זוהי חיזוי מלאי בקנה מידה של DTC - וברגע שהיחידות מתוזמנות, הצד הכספי של אותה משמעת (COGS, תזמון מזומנים, ספרים התואמים את המדף) מכוסה במדריך המלא שלנו לחשבונאות מסחר אלקטרוני.