สต๊อกหมดเสียมากกว่ายอดขายที่หาย — มันเสียค่าโฆษณา ฆ่าอันดับร้าน และจบไลฟ์กลางคัน DataGlass ซิงค์สต๊อกหลายแพลตฟอร์ม พยากรณ์วันสต๊อกหมด และแนะนำการเติมสต๊อกก่อนแคมเปญหน้า
สิ่งที่ผู้ขายเห็น
SKU หมดกลางแคมเปญ โฆษณายังจ่ายต่อบนลิสติ้งที่ไม่มีของ ranking ตก live event ครั้งหน้ารันโดยไม่มี hero product
- Hero SKU หมดในช่วง traffic สูง (11.11, 12.12, Pay Day)
- โฆษณายังจ่ายต่อบนลิสติ้งที่หมดแล้ว
- SKU ขายช้าใช้ทุนที่ควรไป fund bestseller
- สต๊อกกระจายข้ามร้าน ข้ามแพลตฟอร์ม โดยไม่มีภาพรวมสินค้า
สิ่งที่ DataGlass ตรวจจับ
DataGlass พยากรณ์วันสต๊อกหมดต่อ SKU เทียบกับยอดขายปัจจุบัน หน้าต่างแคมเปญที่กำหนด และความเร็ว live commerce พร้อมรวมสต๊อกข้ามร้าน
- การพยากรณ์วันสต๊อกหมดต่อ SKU เทียบกับหน้าต่างแคมเปญถัดไป
- Slow movers ที่กลืนเงินทุน
- ความผิดพลาดของสต๊อกข้ามแพลตฟอร์ม (ความเสี่ยงขายเกิน)
- ลิสติ้งที่ยังมีโฆษณาบน SKU ที่หมดหรือใกล้หมด
Actions ที่แนะนำ
การ restock และจัดสรรใหม่ จัดอันดับตามผลกระทบต่อ margin ไม่ใช่ระดับสต๊อก
Restock ตาม priority margin
สั่งซื้อ SKU ที่สต๊อกหมดจะเสีย contribution margin มากที่สุดก่อน
จัดสรรสต๊อกข้ามร้าน
ย้ายสินค้าจากร้านที่ขายช้าไปร้านที่ขายเร็วกว่า ภายในแบรนด์เดียวกัน
หยุดโฆษณาบน SKU ใกล้สต๊อกหมด
หยุดเสียค่าโฆษณาบนลิสติ้งที่จะหมดก่อนโฆษณาคืนทุน
ปล่อยสินค้าขายช้า
ระบุ SKU ที่ค่าถือครองเกินกำไรจากการรอ
คำถามที่พบบ่อย
DataGlass พยากรณ์รอบวันแคมเปญไหม?
ใช่ โมเดลวันสต๊อกหมดคำนึงถึงหน้าต่างแคมเปญที่กำหนด (11.11, 12.12, Pay Day, Lazada flash sale) และ TikTok Shop live event ที่ดึงดีมานด์ใน SKU เฉพาะ
DataGlass รวมสต๊อกข้ามร้านได้ไหม?
ได้ canonical product catalog ผูกสินค้าเดียวกันข้ามร้าน Shopee และข้ามแพลตฟอร์ม สต๊อกเป็นเลขเดียว ไม่ใช่ต่อลิสติ้ง opt-in writeback ซิงก์ Shopee total_stock อัตโนมัติ
DataGlass สร้าง PO อัตโนมัติไหม?
ยัง DataGlass แสดงคิว restock ที่จัดอันดับพร้อมจำนวนแนะนำและ lead time การสร้าง PO อยู่ใน roadmap
แนวคิดที่เกี่ยวข้อง
- Stockout สต็อกเป็นศูนย์บน SKU ที่ลูกค้ายังอยากซื้อ ยอดขายที่หาย ค่าโฆษณาที่ทิ้ง และอันดับที่ไม่กลับมาง่าย ๆ
- Contribution margin รายได้ลบต้นทุนผันแปรทุกอย่างของการขายอีกหนึ่งชิ้น — กำไรที่แต่ละออเดอร์เหลือให้จริงหลังค่าธรรมเนียม ค่าโฆษณา และค่าส่ง
