Процент выкупа в кабинете маркетплейса смешивает три события с разной стоимостью для селлера: отмену до отгрузки (бесплатно), отказ на ПВЗ (логистика в обе стороны) и возврат после получения (логистика плюс уценка). На WB и Ozon базы расчета разные, поэтому сравнивать проценты между площадками бессмысленно. Вместо общего процента стоит считать стоимость невыкупа в рублях по каждому SKU - тогда видно, какие товары реально убивают маржу.
Допустим, селлер видит в кабинете WB процент выкупа 75%, а в кабинете Ozon - 90%. Кажется, что на Ozon дела идут лучше. Но если разобрать, как каждая площадка считает эту цифру, картина может оказаться обратной - при одинаковом количестве возвратов и отказов. Разберем, откуда берется расхождение и какую метрику смотреть вместо процента.
Три события за одной цифрой
Когда покупатель не выкупает товар, это может означать три совершенно разных сценария:
- Отмена до отгрузки. Покупатель передумал до того, как товар уехал со склада. Селлер не потратил ничего - ни на логистику, ни на упаковку.
- Отказ на ПВЗ. Товар доехал, покупатель пришел, посмотрел и не забрал. Селлер заплатил за доставку в обе стороны.
- Возврат после получения. Покупатель забрал, попробовал и вернул. Селлер заплатил за логистику в обе стороны, плюс товар мог потерять товарный вид.
Стоимость этих событий для селлера отличается в разы. Допустим, логистика в одну сторону обходится в 80 руб (пример для иллюстрации). Тогда отмена до отгрузки - 0 руб потерь, отказ на ПВЗ - 160 руб, а возврат с потерей товарного вида - 160 руб плюс уценка.
Общий процент выкупа валит все три события в одну кучу. Селлер видит 75% и не понимает: это 25% отмен до отгрузки, которые почти бесплатны, или 25% возвратов, которые сжигают маржу.
Как считают площадки и где расходятся базы
Проблема не только в смешении событий. Сами площадки по-разному определяют базу для расчета.
| Площадка | Что обычно попадает в знаменатель | Особенность |
|---|---|---|
| WB | Все оформленные заказы, включая отмены до отгрузки | В разных отчетах кабинета база может отличаться - одна и та же метрика показывает разные числа в зависимости от раздела |
| Ozon | Доставленные товары (отмены до отгрузки уже исключены из расчета) | Процент выкупа оказывается выше, потому что из базы убрана часть невыкупов |
Из-за разницы в знаменателе одинаковая реальность дает разные цифры. Покажем на примере: из 100 заказов 10 отменили до отгрузки, 10 не забрали на ПВЗ и 80 выкупили. На площадке, которая считает от всех заказов, процент выкупа - 80% (80 из 100). На площадке, которая считает от доставленных, - 89% (80 из 90). Разница в 9 процентных пунктов при одинаковом бизнес-результате.
Сравнивать эти проценты между площадками - все равно что сравнивать температуру в Цельсиях и Фаренгейтах. Числа разные, погода та же.
Мы в AXIMA при сведении отчетов по нескольким площадкам всегда пересчитываем выкуп по единой базе, иначе клиент сравнивает несравнимое и принимает решения на кривых данных.
Почему средний процент по магазину бесполезен
Даже на одной площадке агрегированный процент выкупа по всему магазину прячет главное - какие именно товары генерируют потери.
Допустим, у селлера 50 артикулов, средний выкуп по магазину - 82% (пример). Выглядит терпимо. Но если развернуть по товарам:
| Артикул | Заказы за месяц | Выкуп | Потери на невыкупе |
|---|---|---|---|
| Футболка базовая | 500 | 92% | 40 невыкупов х 160 руб = 6 400 руб |
| Платье вечернее | 120 | 55% | 54 невыкупа х 160 руб = 8 640 руб |
| Носки набор | 800 | 97% | 24 невыкупа х 160 руб = 3 840 руб |
Все цифры в таблице - расчетный пример, стоимость обратной логистики взята условно 160 руб за единицу.
Платье с выкупом 55% генерирует больше потерь в рублях, чем футболка с выкупом 92%, хотя заказов у него в четыре раза меньше. Средний процент по магазину эту проблему не покажет - он сглаживает хвосты.
Что считать вместо общего процента
Метрика, на которой можно строить решения, - стоимость невыкупа в рублях по каждому SKU.
Стоимость невыкупа по SKU = количество отказов и возвратов х (логистика туда + логистика обратно) + количество возвратов с потерей товарного вида х средняя уценка
Эта метрика отвечает на правильный вопрос: не “какой у меня процент”, а “сколько рублей я теряю и на каких товарах”.
Порядок действий:
- Выгрузите данные по заказам с разбивкой по статусам: выкуп, отказ на ПВЗ, возврат, отмена до отгрузки. На WB это можно собрать из отчета “Лента заказов” - мы разбирали его в гайде по новым инструментам WB.
- Для каждого SKU посчитайте количество отказов и возвратов отдельно от отмен.
- Умножьте на стоимость логистики по тарифам площадки - тарифы берутся из кабинета селлера.
- Добавьте уценку для категорий, где возврат портит товар: одежда, обувь, косметика.
- Отсортируйте по убыванию стоимости невыкупа - получите список товаров, которые сжигают деньги.
Что делать с товарами-лидерами по потерям
Когда список перед глазами, тип потерь подсказывает действие:
- Высокий отказ на ПВЗ - проблема в ожиданиях. Фото не совпадает с реальностью, размерная сетка врет, срок доставки оказался длиннее, чем покупатель готов ждать. Первое действие - сравнить карточку с реальным товаром и свежими отзывами. Для одежды стоит проверить, работает ли ИИ-примерка на карточке - этот инструмент WB как раз бьет в возвраты по размеру, мы разбирали его здесь.
- Высокий возврат после получения - проблема в продукте. Качество, посадка, несоответствие описанию. Если возвраты идут с комментарием “не соответствует” - переделка контента не поможет, нужен пересмотр товара или поставщика.
- Высокая отмена до отгрузки - обычно не проблема селлера, а нормальное поведение покупателей. Но если отмен по конкретному артикулу заметно больше, чем в среднем по вашим товарам той же категории, стоит проверить цену - возможно, покупатели находят дешевле и отменяют.
Мы в AXIMA считаем стоимость невыкупа автоматически - AI-аналитик разворачивает логистику и возвраты на уровень артикула и показывает топ SKU, где деньги горят. Без этой развертки селлер видит “средний выкуп 82%” и думает, что все нормально.
Хотите увидеть свою реальную картину, пока она управляема - @aximaa_bot.
Хочешь увидеть свои цифры так, как их видим мы?
Сделаем мини-отчет на твоих реальных данных за 1-2 рабочих дня. Три находки, конкретные суммы, разбивка по каждой строке в выгрузке. Бесплатно, без обязательств.
Открыть бот @aximaa_bot