Остатки и склад / Slow movers
Как найти неликвид с ИИ
Неликвид — это товар, который не продается дольше установленного срока и замораживает оборотные средства. Чтобы найти его с помощью ИИ, нужно рассчитать период без продаж и долю запасов, а затем использовать ИИ для анализа динамики, выявления причин и приоритизации. ИИ помогает автоматически сегментировать товары, прогнозировать спрос и предлагать действия по распродаже или списанию.
Проблема
Почему это важно
Без системного поиска неликвидов склад заполняется товарами, которые не продаются месяцами. Деньги заморожены в запасах, растут затраты на хранение, а полки занимают позиции, которые не приносят выручки. Ручной анализ остатков в Excel занимает много времени и часто пропускает проблемные позиции.
Почему возникает
- Отсутствие единого критерия, что считать неликвидом
- Данные о продажах и остатках разрознены по системам
- Ручной перебор тысяч SKU невозможен регулярно
- Не учитывается сезонность и жизненный цикл товара
Риски и потери
- Замораживание оборотных средств в неликвидных запасах
- Рост затрат на хранение и обслуживание склада
- Упущенная выгода из-за нехватки места для ходовых товаров
- Списание товаров с истекшим сроком годности с убытком
Что влияет на результат
- Период без продаж (дней)
- Объем остатка на складе
- Среднемесячные продажи (если есть)
- Сезонность и тренды спроса
- Срок годности и условия хранения
Типичные ошибки ручного подхода
- Субъективный выбор порога без продаж
- Пропуск позиций с медленными, но регулярными продажами
- Игнорирование сезонных товаров, которые временно не продаются
- Отсутствие приоритизации по сумме замороженных средств
Определение
Что важно понимать
Неликвид
Товар, который не продается дольше установленного срока (например, 90 дней) и замораживает оборотные средства.
Позволяет выявить позиции, которые требуют распродажи, списания или пересмотра закупок.Период без продаж
Количество дней с момента последней продажи товара до текущей даты.
Основной критерий для отнесения товара к неликвиду.Доля замороженных средств
Стоимость остатка неликвида в общем объеме запасов.
Показывает, сколько денег можно высвободить, если распродать или списать неликвид.Данные
Какие данные нужны
Данные о продажах
Чтобы определить период без продаж и среднемесячный спрос.
- SKU
- Дата продажи
- Количество
- Сумма
Данные об остатках
Чтобы знать текущий запас и его стоимость.
- SKU
- Остаток на складе
- Себестоимость единицы
- Дата последнего поступления
Справочник товаров
Для учета категории, сезонности, срока годности.
- SKU
- Категория
- Сезонность
- Срок годности
Методология
Методика поиска неликвидов с помощью ИИ
Принципы
- Определить четкий критерий неликвида (например, нет продаж 90+ дней и остаток больше среднемесячных продаж).
- Рассчитать период без продаж и долю замороженных средств для каждой позиции.
- Использовать ИИ для анализа динамики, выявления причин и приоритизации действий.
Допущения
- Данные о продажах и остатках актуальны и полны.
- Порог неликвида задается компанией с учетом специфики товаров.
- ИИ используется для классификации и рекомендаций, а не для замены управленческого решения.
Ошибки
- Считать неликвидом только товары с нулевыми продажами, игнорируя медленно продающиеся.
- Не учитывать сезонность: зимний товар летом может быть ошибочно признан неликвидом.
- Применять единый порог для всех категорий без учета их специфики.
- Не проверять рекомендации ИИ на фактических данных.
Роль ИИ
Как ИИ решает задачу
Классификация товаров по уровню ликвидности
Данные на входе: Остатки на складе, История продаж, Справочник товаров
Что делает модель: Определяет, является ли товар неликвидом, на основе порогов и динамики продаж.
Результат: Список товаров с меткой 'неликвид' и степенью риска.
Как используется: Система формирует список для проверки менеджером.
Прогнозирование спроса для выявления потенциальных неликвидов
Данные на входе: Исторические продажи, Сезонность, Тренды
Что делает модель: Строит прогноз спроса на следующие 1-3 месяца.
Результат: Прогнозные значения спроса по каждой позиции.
Как используется: Сравнивается с текущим остатком для оценки риска залеживания.
Выявление причин низких продаж
Данные на входе: Данные о продажах, Маркетинговые активности, Цены, Конкуренты
Что делает модель: Анализирует факторы, влияющие на продажи, и определяет вероятные причины.
Результат: Перечень причин с оценкой вероятности.
Как используется: Менеджер использует для выбора мер (скидка, переупаковка, списание).
Формирование рекомендаций по работе с неликвидами
Данные на входе: Список неликвидов, Причины, Остатки, Финансовые данные
Что делает модель: Генерирует рекомендации: распродажа, возврат поставщику, списание, перераспределение.
Результат: Рекомендации с приоритетом и ожидаемым эффектом.
Как используется: Менеджер принимает решение и запускает действия.
Разбор
Как это работает
- 1
Вход: данные о продажах и остатках за последние 12 месяцев. Действие: система рассчитывает период без продаж для каждого SKU. Результат: таблица с количеством дней с последней продажи.
- 2
Вход: таблица с периодами без продаж и остатками. Действие: применяется порог неликвида (например, 90 дней) и сравнивается остаток со среднемесячными продажами. Результат: список потенциальных неликвидов.
- 3
Вход: список потенциальных неликвидов и исторические данные. Действие: ИИ прогнозирует спрос на следующие 3 месяца. Результат: прогнозные продажи по каждой позиции.
- 4
Вход: прогноз и текущий остаток. Действие: рассчитывается разрыв между остатком и прогнозом. Результат: оценка риска залеживания.
- 5
Вход: данные о причинах (цены, маркетинг, конкуренты). Действие: ИИ анализирует факторы и определяет вероятные причины низких продаж. Результат: перечень причин.
- 6
Вход: список неликвидов с причинами и финансовыми данными. Действие: ИИ генерирует рекомендации по действиям. Результат: приоритизированный план действий.
- 7
Вход: рекомендации ИИ. Действие: менеджер проверяет и утверждает действия. Результат: запуск распродаж, списаний или возвратов.
Расчет
Формулы для поиска неликвидов
Для выявления неликвидов используются два ключевых показателя: период без продаж и доля замороженных средств.
Период без продаж
Период без продаж = Текущая дата - Дата последней продажи- Текущая дата
- Дата последней продажи
Условный пример: Если сегодня 2026-08-05, а последняя продажа была 2026-05-01, то период без продаж = 96 дней.
Порог неликвида обычно устанавливается компанией (например, 90 дней).
Доля замороженных средств
Доля замороженных средств = (Стоимость остатка неликвида / Общая стоимость запасов) × 100%- Стоимость остатка неликвида
- Общая стоимость запасов
Условный пример: Если стоимость неликвида 500 000 руб., а общая стоимость запасов 5 000 000 руб., то доля = 10%.
Допущение: Показывает, сколько денег можно высвободить.
Пример расчета
Как это выглядит в цифрах
Условный пример: поиск неликвидов в розничной сети
- Допущение: Розничная сеть с 5000 SKU
- Допущение: Данные о продажах за 12 месяцев
- Допущение: Остатки на складе
- Допущение: Порог неликвида: 90 дней без продаж
Система рассчитала период без продаж для каждого SKU. Выявлено 250 позиций с периодом более 90 дней. Стоимость их остатков составила 2,5 млн руб. при общей стоимости запасов 25 млн руб. Доля замороженных средств = 10%.Выявлено 250 неликвидов, замораживающих 2,5 млн руб. Это 10% всех запасов. Требуется приоритизировать действия по распродаже или списанию.
Логика решения
Почему дана такая рекомендация
Что повлияло на решение
- Период без продаж
- Стоимость остатка
- Прогноз спроса
- Сезонность
- Срок годности
Какие риски учтены
- Распродажа со скидкой может снизить маржу
- Списание товара приводит к убытку
- Возврат поставщику может быть невозможен по договору
Какие варианты рассматривались
- Перераспределение товара между магазинами
- Переупаковка или изменение цены
- Ожидание сезонного спроса
Выбрана распродажа, так как она позволяет быстро высвободить деньги и освободить место, а также снизить затраты на хранение.
Если бы товар имел высокий сезонный спрос в ближайшие месяцы, рекомендация могла бы быть 'подождать' или 'перераспределить'.
Результат
Что видит пользователь
Дашборд с неликвидами
Список товаров с периодом без продаж, остатком, стоимостью и рекомендациями
Менеджер может отсортировать по сумме замороженных средств и принять решение по каждой позицииУведомления о новых неликвидах
Автоматическое уведомление, когда товар превышает порог неликвида
Своевременно реагировать на залеживаниеПлан действий
Приоритизированный список действий: распродажа, возврат, списание
Запустить мероприятия по высвобождению средствАвтоматизация
Что автоматизируется, а что нет
Выполняется автоматически
- Расчет периода без продаж
- Классификация товаров по уровню ликвидности
- Прогнозирование спроса
- Формирование рекомендаций
Требует настройки
- Настройка порога неликвида (например, 90 дней)
- Настройка категорий и сезонности
- Интеграция с учетной системой для получения данных
Остаётся за человеком
- Утверждение рекомендаций
- Выбор конкретных мер (скидка, списание, возврат)
- Контроль выполнения
Внедрение
Как внедрить решение
Быстрый запуск
- Выгрузить данные о продажах и остатках в Excel
- Рассчитать период без продаж по формуле
- Отфильтровать товары с периодом более 90 дней и остатком выше среднемесячных продаж
- Вручную проверить список и принять меры
Рабочая система
- Настроить автоматическую загрузку данных из учетной системы
- Создать базу данных с остатками и продажами
- Реализовать расчет периода без продаж и классификацию
- Построить дашборд с неликвидами
- Настроить уведомления о новых неликвидах
Расширенный вариант
- Внедрить прогнозные модели спроса
- Подключить данные о маркетинговых активностях и ценах
- Использовать ИИ для выявления причин и генерации рекомендаций
- Интегрировать с системой управления закупками для автоматического пересмотра заказов
Подготовка
Чек-лист перед запуском
- 1
Определить порог неликвида (например, 90 дней без продаж)
- 2
Собрать данные о продажах и остатках за 12 месяцев
- 3
Проверить качество данных: отсутствие пропусков и дублей
- 4
Настроить справочник товаров с категориями и сезонностью
- 5
Рассчитать период без продаж для каждой позиции
- 6
Определить долю замороженных средств
- 7
Настроить ИИ для прогнозирования спроса и классификации
- 8
Создать дашборд для визуализации неликвидов
- 9
Настроить уведомления о новых неликвидах
- 10
Разработать регламент действий по неликвидам
Вывод
Главное
Главный принцип — не ждать, пока товар станет неликвидом, а выявлять его на ранней стадии с помощью регулярного анализа.
Основные данные — продажи и остатки. Ключевые расчеты — период без продаж и доля замороженных средств.
ИИ автоматизирует классификацию, прогнозирование спроса и генерацию рекомендаций, ускоряя принятие решений.
Начните с выгрузки данных в Excel и расчета периода без продаж для всех SKU.
Метод ReMetod
На чем основан вывод
Метод ReMetod показывает, как бизнес-проблема превращается в модель решения, данные, автоматизацию и работающее решение. Практикум учит собственников и аналитиков без программирования строить такие решения.
В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.
Посмотреть программу практикумаВопросы
Что обычно уточняют
ИИ не сможет учесть специфику моего бизнеса
ИИ настраивается под ваши данные и правила: вы задаете пороги, категории и сезонность. Модель обучается на вашей истории продаж, поэтому учитывает специфику.
У нас мало данных, ИИ не будет работать
Для начала достаточно данных о продажах и остатках за 6-12 месяцев. Даже простая формула периода без продаж уже помогает. ИИ можно внедрять постепенно, начиная с бизнес-правил.
Это слишком сложно и дорого
Начать можно с Excel и простых формул. Автоматизация и ИИ окупаются за счет высвобождения средств из неликвидов и снижения затрат на хранение.
Следующий шаг
Выберите, как продолжить с ReMetod
Хотите научиться находить неликвид с помощью ИИ? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.