TGViewer
ML for Value / Ваня Максимов ML for Value / Ваня Максимов @ml4value · 5.69K subscribers
Post #437 5.11K
Хранить нельзя списать: Юнит экономика, ч2
Начнем разбирать издержки с той самой статьи расходов, которая часто и рушит бизнес: хранение товара. Просто следите за руками

Спрос = f(price)

Ст-ть хранения = g(спрос) = g(f(price)) =
= Средний обьем в мес, м2 * ставка аренды
+ Средний обьем в мес, руб * ставка депозита (связка с оборачиваемостью?)
+ max(Средний срок хранения, дни - Срок годности; 0) * себестоимость товара


Прибыль = Спрос * (цена продажи - цена закупки) - Стоимость хранения --> max(price)

Мало того, что нужно получить зависимость g(f(price)). Так эта ж* g() еще и очень сложно устроена!
Вот есть у нас прогноз спроса = f(price). Он в штуках, а не в м2. Он - это не обьем хранения. Он не знает о текущих остатках на складах и сколько нужно закупить товара до некоторого оптимального обьема хранения. Он еще не знает, что закупать товар можно только коробками по 12-20 штук

Если спрос маленький (до 10 штук), то его колбасит по полноценному Пуассону. И любая ошибка прогноза (очень вероятная) приводит к покупке не 1 коробки, а 2ух коробок - здравствуйте х2 издержки хранения (списания)

😈О как..
Какое-то "хранение" превратилось в нелинейную комбинаторную невыпуклую и черт еще знает какую заадчу математической оптимизации


Допустим, мы знаем текущий сток(обьем хранения) на складе. И у нас есть прогноз спроса. Казалось бы, закупаем c учетом округлени до коробки round(Спрос - Сток) и все дела?

Типичная ошибка навичка. Мы ведь не решаем задачу продать весь сток поскорее, а хотим побольше прибыли заработать. Если товар на складе закончился, а заказы поступают - мы недополучаем прибыль от этих заказов.

Поэтому появился термин Старховые запасы. Из приятного - можно решать задачи прогноза спроса и определения страховых запасов почти независимо!

Обьем закупки = round(Спрос + Страховой запас - Сток)
Средний обьем хранения = (Сток + Спрос + 2 * Страховой запас
+ доп хранение из-за округления) / период между поставками

А дальше есть 2 пути
- Зубодробительно решать задачу математически, например, вот так
- Делать симуляции типа Монте-Карло, тк округления "по коробкам" все равно здорово ломают математику

Как бы я ни любил красивую математику, порекомендую заняться симуляцией

💡 Несколько интересных выводов из опыта таких симуляций :
- При маленьком обьеме спроса (до 10 штук товара за период между закупками) ловить нечего - нужно продавать много и вкладываться в рекламу
- Чем меньше размер "коробки" вы можете закупить, тем лучше
- Следите за сроками годности товаров. Фрэш со сроком годности 4 дня и меньше - кровавый океан
- Редкие поставки с большим лагом во времени очень круто растят стоимость хранения
- Если не считать, сколько товара закупать, то можно легко погореть только на хранении)) Хотя казалось бы, это просто фикс ставка за склад в месяц
- Вы удивитесь, но с маржинальностью товара = (цена - закупка) / цена менее 100% у небольшого продавца шансов на прибыль нет. Гораздо эффективнее будет положить деньги на закупку товара на депозит под 16-18%

Это была аналитика для селлеров ml-щиков бесплатно, без регистрации и смс

Подготовлено каналом @ml4value
  • ❤ 30
  • 🔥 16
  • 👍 14
  • 🤯 2
More from @ml4value
  1. Sep 17, 2026Post #496
  2. Sep 14, 2026ML вообще работает? (эпизод 1) Давно не писал в канал. Понял, что сейчас сфокусирован на д…
  3. Jun 12, 2026The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейз…
  4. May 2, 2026Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости)…
  5. Mar 29, 2026LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и…
  6. Mar 27, 2026LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в реко…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →