97% селлеров WB перешли на FBS. Это не выбор, а вынужденная мера, и считать теперь придётся заново
С июня по конец августа доля селлеров Wildberries, которые отгружают со своих складов хотя бы часть ассортимента, выросла с 55% до 97,4%. У Ozon за тот же период она выросла с 63% до 73%.
Причина перехода известна, и к оптимизации она отношения не имеет. Склады FBO на WB пострадали от атак беспилотников, часть сгорела вместе с товаром продавцов. Селлеры перешли на FBS не потому, что посчитали и увидели выгоду, а потому, что продавать из сгоревшего склада нельзя.
Сейчас WB восстанавливает инфраструктуру и заново наполняет склады. Поэтому вопрос звучит не «FBO или FBS вообще», а конкретнее: что везти обратно на склады маркетплейса, а что оставить у себя. Ниже разбираю, как это решать по каждому SKU, а не по общему настроению.
Что измеряет цифра 97,4%
Метрика считает продавцов, которые отгружают *хотя бы часть* ассортимента по FBS. Это не «97% оборота» и не «97% продавцов целиком ушли с FBO». Достаточно было перевести десяток позиций.
Главное, что эта цифра фиксирует, это масштаб вынужденной реакции, а не качество решения. Она показывает, сколько продавцов оказалось в одинаковых обстоятельствах, и ничего не говорит о том, насколько экономика FBS им подходит. Для своего решения средняя картина по рынку бесполезна, нужна ваша собственная.
Что говорит сравнение с Ozon. Там рост скромнее: +10 процентных пунктов (с 63% до 73%) против +42 у WB. Моя интерпретация такая: на Ozon не было сопоставимого шока, поэтому там доля FBS ближе к тому, что продавцы выбрали сами. Но это моё предположение, подтвердить его без данных по оборотам нельзя. Для практики важнее другое: на WB текущая структура схем во многом не результат расчёта. Её надо пересматривать, а не принимать как данность.
Реальная цена FBS: три слоя затрат
Для продавцов со своими складами комиссия выше на несколько процентных пунктов. Но комиссия, это только первый слой.
- Прямые расходы. Комиссия, хранение, сборка, упаковка и маркировка, доставка до пункта приёма. Если вы работаете через фулфилмент, добавляется его тариф.
- Операционные расходы. Люди, ПО, ошибки сборки, штрафы за сроки и отмены, возвраты, которые вы разбираете сами.
- Испорченные заказы. Этот слой чаще всего пропускают. Долгая доставка и лишние операции в цепочке снижают объём продаж и процент выкупа. Заказ, который не состоялся или не был выкуплен, стоит вам маржи.
Покажу на условных цифрах. Ставки и расходы взяты для иллюстрации, подставьте свои.
Пример 1. Кофе 250 г, цена 1000 ₽, себестоимость 300 ₽
Разница на единицу 157 ₽. Теперь добавим потерянные заказы. Допустим, на FBO вы продаёте 1000 штук в месяц, а на FBS из-за срока доставки и снижения выкупа остаётся 900.
- FBO: 1000 × 275 = 275 000 ₽
- FBS: 900 × 118 = 106 200 ₽
Чтобы выйти на ту же прибыль, на FBS нужно продавать 2300+ штук, больше х2, чем на FBO. Для товара быстрого спроса, FBS - это нереалистично.
Пример 2. Дизайнерская тумба для ванной, цена 60 000 ₽, себестоимость 18 000 ₽
Здесь FBS выигрывает за счет отсутствия хранения, а продажи от срока доставки зависят слабо. Почему, объясню дальше.
Два поведения покупателя, которые решают больше, чем комиссия
Глубина просмотра: кофе выбирают из топ-30
В категориях с большим выбором покупатель не листает выдачу до конца. Он смотрит первые карточки, и примерно на первых тридцати позициях выбор заканчивается. Дальше он не идёт: решение принято или запрос уточнён.
Отсюда два следствия. Если товар вне топ-30, то FBS или FBO для него вопрос второстепенный: его и так почти никто не видит. Если товар в топе, то любая потеря позиции из-за долгой доставки стоит дорого, потому что вас вытеснят те, кто едет быстрее.
Единой цифры «глубины» для всех категорий у меня нет, и я её не утверждаю. Проверить на своих данных можно за вечер: выгрузите заказы по позициям в выдаче по ключевым запросам и посмотрите, где заканчивается основная масса. Получится ваша реальная граница, а не средняя по рынку.
Ожидание: тумбу подождут, унитаз нет
Вторая переменная, готовность ждать. Она зависит не от цены и не от габаритов, а от заменимости.
- Дизайнерская тумба. Аналога нет, покупатель выбирал именно её и готов ждать неделю. Такой товар спокойно живёт на FBS.
- Базовый унитаз. Десятки практически одинаковых предложений. Если вы привезёте через пять дней, а конкурент завтра, выберут его.
Получается конфликт. Унитаз крупногабаритный, и по габаритам «просится» на FBS, а по ожиданию на FBO. Такие SKU нельзя решать по интуиции, их надо считать: сколько заказов вы потеряете на сроках против того, сколько сэкономите на логистике и хранении.
Куда смотреть в ближайшие месяцы
Есть ещё одно соображение, которое пока не подтверждено, но которое стоит учесть. WB активно восстанавливает склады и заинтересован вернуть на них товар: от долгой доставки и лишних манипуляций страдает и объём продаж, и процент выкупа. Вполне вероятно, что в выдаче приоритет будет у товаров с FBO. Это моё предположение, официальных заявлений на этот счёт я не видел. Но продавцу разумно закладывать такой сценарий и не оставлять быстрые хиты на FBS «по инерции».
Реалистичная картина такая. Большинство уже работают либо через фулфилмент, либо развернули сборку и отправку у себя. Полностью возвращаться на FBO не придётся. Но часть товара вернуть придётся: тот, где спрос быстрый и где важна быстрая доставка.
Матрица по SKU: шесть критериев
Матрица не заменяет расчёт. Она сужает круг SKU, по которым расчёт вообще нужен.
| Критерий | Склоняет к FBO | Склоняет к FBS |
Несколько пояснений.
Оборачиваемость и хранение. Медленные товары на FBO копят плату за хранение и замораживают деньги. «Хвост» логично держать у себя, особенно если ваши складские расходы ниже площадочных.
Сезонность. В пик скорость важнее, хиты лучше держать на FBO. Остатки прошлого сезона на складе площадки просто лежат без дела.
Риск штрафов. На FBS вы отвечаете за сроки сборки, отмены и точность отгрузки, штрафы идут вам в минус. Если процесс нестабилен, FBS обходится дороже, чем выглядит по тарифам. У FBO свои риски: ошибки поставки и платные операции приёмки.
Концентрация. Весь товар в одном месте рискованно. Последние месяцы показали это наглядно: те, у кого остатки были распределены, пережили сбой легче. Но платить за такую страховку стоит только там, где она нужна.
Алгоритм: от матрицы к решению
- Соберите данные по каждому SKU: цена, себестоимость, оборачиваемость, габариты, доля возвратов, процент выкупа, сезонность, позиция в выдаче. Если SKU сотни, начните с ABC-группировки по выручке и разберите сначала группы А и В.
- Определите глубину просмотра в ваших категориях: до какой позиции в выдаче идут заказы.
- Оцените заменимость: уйдёт ли клиент, если доставка будет дольше.
- Расставьте SKU по матрице. Получится три группы: однозначно FBO, однозначно FBS, спорные.
- Посчитайте юнит-экономику спорных SKU в обоих вариантах. В расчёте все три слоя: прямые затраты, операционные и потерянные заказы с учётом выкупа.
- Определите порядок возврата на FBO. Первыми везите на склады WB быстрые хиты из топ-30 с высокой заменимостью. Они теряют больше всего на долгой доставке и, скорее всего, первыми выиграют от приоритета в выдаче.
- Запустите пилот, а не массовый перенос. Переведите 10–20% SKU в каждой группе и оставьте контрольные позиции в прежней схеме. Эффект должен быть виден в деньгах, а не в предположениях.
- Проверьте результат в точках 30 и 90 дней и скорректируйте матрицу.
Метрики: что смотреть через 30 и 90 дней
Через 30 дней (быстрая проверка, ищем явные ошибки):
- чистая прибыль на единицу и в целом по SKU после всех расходов;
- число заказов и конверсия карточки в сравнении с контрольной группой;
- процент выкупа;
- позиция в выдаче по ключевым запросам;
- срок доставки до покупателя;
- доля отмен, штрафов и ошибок сборки.
Через 90 дней (оценка устойчивости, структурные решения):
- прибыль на рубль, замороженный в запасах, по группам SKU;
- расходы на хранение против выручки медленных позиций;
- динамика позиций в выдаче: восстановились они или продолжают падать;
- нагрузка на вашу сборку или фулфилмент: выдерживает ли процесс рост;
- доля остатков, сосредоточенная в одном месте.
Правило решения. Если прибыль SKU в месяц на FBS (с учётом потерянных заказов и выкупа) меньше, чем на FBO, он возвращается на FBO. И наоборот. Критерий один, и он в деньгах.
Сезонность может исказить 30-дневный срез. Сравнивайте с контрольной группой, а не с прошлым месяцем.
Вывод
Цифра 97,4% показывает, как много продавцов оказалось вынуждено перестроиться. Что их нынешняя структура правильная, она не показывает. Переход был вынужденным, а значит, пересмотр после восстановления инфраструктуры закономерен.
Рабочая логика такая. На FBS остаётся то, что медленно оборачивается, габаритно, маржинально и покупается ради уникальности. На FBO возвращается то, что борется за топ-30, продаётся быстро, заменимо и где решает срок доставки. Спорное считается руками, а не выбирается по привычке.
Интересно проверить это на ваших данных. Напишите в комментариях, какая доля вашего оборота сегодня на FBS, работаете ли вы через фулфилмент или собираете сами и считали ли экономику отдельно по SKU. Если назовёте категорию и примерные цифры, подскажу, в какую сторону их склоняет матрица и где стоит пересчитывать.
А если хочется проверить свою фин аналитику, добро пожаловать в мой бот
Реклама. Тагунова Евгения Валерьевна, ИНН 253609018840
erid: 2Vtzqx9gpFf