Инженерный подход к оценке прибыльности SKU

[akardapolov]

Группы SKU

-- ГРУППА A: "Дойные коровы" (Высокая маржа, быстрый оборот)
SuperPhone X -- SKU_A1: Хит продаж
Case pro -- SKU_A2: Популярный аксессуар

-- ГРУППА B: "Скрытые чемпионы" (Мало продаж, но огромная маржа, никто не видит)
Indastrial Cable -- SKU_B1: Спец-кабель (покупают редко, но дорого, лежит компактно)

-- ГРУППА C: "Симуляторы" (Много продаж, но логистика и скидки съедают всё)
Budget Chair -- SKU_C1: Дешевый стул (тяжелый, дорогая доставка, постоянные скидки)
Water 5L' -- SKU_C2: Вода (дешево, но тяжелая логистика)

-- ГРУППА D: "Эмоции менеджеров" (Лежит, ест деньги за склад, не продается)
Old Collection Coat -- SKU_D1: Старая коллекция (хранение дорогое, продаж нет)
Clickbait Gadget -- SKU_D2: "Магнит" который не продает (Много кликов, 0 продаж, убыток на маркетинг)

Визуализация Pivot в Dimension-UI (тестовые данные приготовил Gemini, код писал GPT 5.2)

Интерпретация результатов в интерфейсе

В полученной таблице Dimension-UI мы увидим следующие паттерны (сортировка по столбцу final_profit поможет сразу отсечь лишнее):

1. Группа A (Дойные коровы):

   • Мы увидим SuperPhone X и Case Pro.

   • Признаки: final_profit высокий (зеленый), qty_sold высокий, stock_turnover_days низкий (< 7 дней).

   • Решение: Держать.

2. Группа B (Скрытые чемпионы):

   • Мы увидим Indastrial Cable.

   • Признаки: final_profit неожиданно высокий (за счет высокой цены и низкой логистики), qty_sold очень низкий (единицы), marketing_clicks почти 0.

   • Решение: Не трогать, они приносят деньги без усилий.

3. Группа C (Симуляторы):

   • Мы увидим Budget Chair (Стул) и Water 5L (Вода).

   • Признаки: qty_sold огромный (создают бурную деятельность на складе), но final_profit либо отрицательный, либо около нуля.

   • Причина: В данных видно высокое значение logistics_cost относительно revenue_raw.

   • Решение: Поднимать цену или выводить.

4. Группа D (Эмоции менеджеров):

   • Мы увидим Old Collection Coat и Clickbait Gadget.

   • Признаки:

     • Coat: qty_sold = 0, final_profit < 0 (убыток копится ежедневно за хранение).

     • Gadget: marketing_clicks огромный (тысячи), qty_sold = 0. Это тот самый случай из статьи: товар "магнит", но сам убыточен (съел бюджет 3500 за неделю, прибыли 0).

   • Решение: Пальто — в утиль. Гаджет — проверить, покупают ли с него другие товары (нужен анализ корзины, но как первичный вывод — остановить рекламу).

[Sudba]

Хороший разбор, именно так это и выглядит в «идеальном мире данных». В реальности нюанс в том, что у большинства компаний эти паттерны либо не видны вовсе, либо видны по отдельности: склад живет своей жизнью, маркетинг своей, продажи своей.

Инженерный подход здесь не в названиях групп и не в Pivot, а в том, что final_profit становится главным сигналом, а не количество движений вокруг SKU. И да, для группы D почти всегда нужен не спор, а дополнительный слой данных: корзина, повторные покупки и влияние на конверсию. Без этого «магниты» легко превращаются в просто пожирателей бюджета.

[Shadow_ru]

Кратко - Инженер изобрел среднюю скользящую себестоимость

Так же Инженер режет позиции, которые дают сигнал клиенту, что ту все хорошо и покупать можно. Да, да, те самые D.

Скоро Инженер изобретет какой нибудь солвер задачи оптимизации закупок через решение систем линейных уравнений.

А общем все, что делает любая занюханная ЕРП

[Sudba]

Инструменты действительно не новые. Новое обычно не в формулах, а в том, что в реальности они либо не настроены, либо живут отдельно от продаж и поведения клиентов.

Речь не про изобретение ERP, а про то, чтобы базовые расчеты начали отвечать на простой вопрос: какой SKU зарабатывает, а какой лишь создает ощущение стабильности.