Отличный и очень профессиональный вопрос! Спасибо, что подняли эту тему — это действительно «ахиллесова пята» большинства упрощенных калькуляторов, и вы абсолютно правы: наличие поля «процент выкупа» еще не гарантирует правильную математику. С удовольствием привожу контрольный пример, на котором я и заметила расхождения.
Как считает алгоритм PeekSales (согласно справочнику формул калькулятора PeekSales) Чтобы гарантированно продать 1 единицу платья при выкупе 30%, нам нужно отправить в среднем 3,33 единицы (1 / 0,3). Из них 1 будет выкуплена, а 2,33 вернутся. Объем моего платья в упаковке – 1,2л. • Затраты на прямую логистику: 48,8 × 170% = 82,96 ₽. • Затраты на обратную логистику: (1/0,3 – 1) х (48,8*170%+48,8) = 307,44 ₽. • Итоговые логистические затраты на 1 проданную единицу: 307,44 + 82,96 = 390,4 ₽. Именно эту сумму мы должны вычесть из маржи каждой проданной вещи, чтобы окупить логистику всей партии.
Погрешность в 15% – 20% возникала из-за упрощенного расчета, в котором прямую логистику я делила на выкуп, забывая корректно амортизировать обратную.
В юнит-экономике платья, где чистая прибыль с единицы может составлять условные 700 ₽, такая «незаметная» погрешность на каждой проданной вещи съедает до 40% чистой маржи. На масштабе 1000 продаж в месяц это уже сотни тысяч рублей «потерянной» прибыли, которую я считала своим заработком, хотя на деле эти деньги уходили на логистику.
Готова признать, что для абсолютной чистоты эксперимента в статье не хватило именно такой детальной математической раскладки. Спасибо, что дополнили материал своим комментарием — это сделает его гораздо полезнее для сообщества!
Отличный и очень профессиональный вопрос! Спасибо, что подняли эту тему — это действительно «ахиллесова пята» большинства упрощенных калькуляторов, и вы абсолютно правы: наличие поля «процент выкупа» еще не гарантирует правильную математику.
С удовольствием привожу контрольный пример, на котором я и заметила расхождения.
Как считает алгоритм PeekSales (согласно справочнику формул калькулятора PeekSales)
Чтобы гарантированно продать 1 единицу платья при выкупе 30%, нам нужно отправить в среднем 3,33 единицы (1 / 0,3). Из них 1 будет выкуплена, а 2,33 вернутся. Объем моего платья в упаковке – 1,2л.
• Затраты на прямую логистику: 48,8 × 170% = 82,96 ₽.
• Затраты на обратную логистику: (1/0,3 – 1) х (48,8*170%+48,8) = 307,44 ₽.
• Итоговые логистические затраты на 1 проданную единицу: 307,44 + 82,96 = 390,4 ₽.
Именно эту сумму мы должны вычесть из маржи каждой проданной вещи, чтобы окупить логистику всей партии.
Погрешность в 15% – 20% возникала из-за упрощенного расчета, в котором прямую логистику я делила на выкуп, забывая корректно амортизировать обратную.
В юнит-экономике платья, где чистая прибыль с единицы может составлять условные 700 ₽, такая «незаметная» погрешность на каждой проданной вещи съедает до 40% чистой маржи. На масштабе 1000 продаж в месяц это уже сотни тысяч рублей «потерянной» прибыли, которую я считала своим заработком, хотя на деле эти деньги уходили на логистику.
Готова признать, что для абсолютной чистоты эксперимента в статье не хватило именно такой детальной математической раскладки. Спасибо, что дополнили материал своим комментарием — это сделает его гораздо полезнее для сообщества!