Когда начинаешь исправлять ошибки в аналитике, потери от неверных остатков быстро становятся очевидными. Основные сценарии — товары отображаются на сайте, но отсутствуют на складе или, наоборот, есть в наличии, но недоступны к заказу. Также часто к рассинхронизации приводят ошибки в перемещениях: товары находятся не в том магазине или не на том складе.
ха, а у нас на складе дедушка работает, считает "на глаз" . Программы это круто, но иногда лучше дедушки =))
а как быть с сезонными товарами? все время проблемы с прогнозированием, как угадать, что будет пользоваться спросом?👀
Вопрос хороший и требует отдельной статьи, т.к. у нас есть и кейсы сложные с подобными примерами и не хочется поверхностно описывать глубокую тему с анализом данных, подпишитесь, мы обязательно скоро ее напишем.
Очень актуальная тема! Мы вот тоже столкнулись с этим в прошлом году, потеряли много заказов из-за неактуальных остатков. Как часто вообще нужно синхронизировать данные?
В хорошо настроенной и автоматизированной системе оптимальное время обновления составляет до 30 минут. Этого достаточно в большинстве случаев и для большинства товарных ниш.
Статья крутая, но где конкретика? Какой процент теряют магазины на остатках? Прям интересно для ориентира.
Интересно про нагрузку в праздники. как бы подготовиться, чтобы не было косяков с заказами?