Stockout คืออะไร?

Stockout คือการที่ SKU หมดสต็อกที่ขายได้ ขณะที่ดีมานด์ยังมีอยู่ บนมาร์เก็ตเพลส ลิสติ้งจะหายจากการค้นหาหรือขึ้นว่าไม่พร้อมขาย ต้นทุนจึงไม่ได้มีแค่ออเดอร์ที่ไม่เกิด โฆษณาที่ยังวิ่งอยู่บนลิสติ้งที่ซื้อไม่ได้คือเงินที่จ่ายทิ้ง อันดับการค้นหาถดถอยระหว่างช่วงของหมดและใช้เวลาไต่กลับหลังเติมสต็อก และผู้ซื้อส่วนหนึ่งที่อยากได้สินค้านั้นจะไปซื้อของคู่แข่งแล้วไม่กลับมา ยอดขายที่มองเห็นว่าหายไปมักเป็นก้อนที่เล็กที่สุดในสี่ก้อนนี้

01/สูตร

สูตร

กำไรที่หายโดยตรง = ดีมานด์ต่อวัน × จำนวนวันที่ของหมด × กำไรต่อชิ้น

ต้นทุน stockout รวม ≈ กำไรที่หายโดยตรง
                      + ค่าโฆษณาที่วิ่งในช่วงนั้น
                      + ต้นทุนการไต่อันดับกลับ
                      + ลูกค้าที่ย้ายไปถาวร

ตัวอย่าง

SKU ขายวันละ 22 ชิ้น กำไรชิ้นละ ฿180 ของหมด 9 วันในช่วงแคมเปญ

กำไรที่หายโดยตรง = 22 × 9 × 180 = ฿35,640
ค่าโฆษณาที่ยังวิ่งอยู่บนลิสติ้ง         ฿6,200
ประเมินการไต่อันดับกลับ: ราว 2 สัปดาห์ที่การมองเห็นลดลง

ออเดอร์เติมสต็อกที่จะกันเรื่องนี้ได้มีมูลค่า ฿16,000

02/รายละเอียด

Stockout เสียเงินไปกับอะไรบ้าง?

สี่อย่าง และมีแค่อย่างแรกที่นับง่าย กำไรที่หายคือดีมานด์ต่อวันคูณจำนวนวันคูณกำไรต่อชิ้น และผู้ขายส่วนใหญ่หยุดที่ตรงนี้ อย่างที่สองคือค่าโฆษณา แอดที่ยังวิ่งบนลิสติ้งที่ไม่มีใครซื้อได้คือการเสียเปล่าล้วน ๆ และบนแคมเปญอัตโนมัติมันมักวิ่งต่อ เพราะแคมเปญตั้งไว้ระดับร้านหรือระดับหมวดหมู่ อย่างที่สามคืออันดับ ซึ่งอยู่นานที่สุด เพราะการค้นหาบนมาร์เก็ตเพลสให้รางวัลกับความเร็วในการขายล่าสุด และลิสติ้งที่เป็นศูนย์หยุดสะสมมัน การไต่กลับหลังเติมสต็อกวัดกันเป็นสัปดาห์ ไม่ใช่เป็นวัน อย่างที่สี่คือการย้ายไปหาคู่แข่ง ผู้ซื้อส่วนหนึ่งเจอร้านอื่นแล้วอยู่ที่นั่นเลย และเป็นก้อนเดียวที่ไม่มีวันกลับมา

ทำไม stockout ถึงกระจุกอยู่ช่วงแคมเปญ?

เพราะดีมานด์ในวันแคมเปญใหญ่เป็นหลายเท่าของวันปกติ ขณะที่ระยะเวลาเติมสต็อกเท่าเดิม สต็อกสำรองที่พอสบายสำหรับความผันผวนปกติจึงหมดภายในไม่กี่ชั่วโมง ตัวคูณที่ทำให้แย่ลงอีกคือดีมานด์ช่วงแคมเปญเป็นดีมานด์ที่มีค่าที่สุดด้วย ทราฟฟิกถูกแพลตฟอร์มอุดหนุน อัตราการแปลงสูงกว่า และอันดับที่ได้มาช่วงทราฟฟิกสูงติดตัวต่อไป Stockout ในวันที่ 11.11 จึงแพงกว่า stockout เดียวกันในสัปดาห์ธรรมดาหลายเท่า นี่คือเหตุผลที่การเผื่อสต็อกโดยดูปฏิทินแคมเปญ คือวางแผนตามการพยากรณ์ของวันนั้นจริง ๆ ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยย้อนหลัง สำคัญกว่าการเผื่อสต็อกให้สูงไว้ตลอดทั้งปี

Stockout แย่กว่าของค้างสต็อกเสมอไหม?

ไม่ และการคิดแบบนั้นทำให้ร้านจมเงินไปกับของที่ไม่ขยับ ทั้งสองอย่างเป็นความผิดพลาดของการตัดสินใจเดียวกัน และจุดสมดุลที่ถูกต้องขึ้นกับอัตราส่วนระหว่างกำไรที่เสียไปต่อชิ้นที่ขายไม่ได้ กับต้นทุนของการถือชิ้นที่ขายไม่ออก สินค้ากำไรดี ไม่เน่าเสีย ดีมานด์นิ่ง ต้นทุน stockout ครอบงำ การเผื่อเยอะจึงถูกต้อง สินค้ากำไรบาง ตามฤดูกาล หรือตามรอบแฟชั่น ต้นทุนของค้างครอบงำ การวิ่งบางจึงถูกต้อง นี่คือการแลกแบบ newsvendor และเป็นเหตุผลที่การตั้งเป้าระดับบริการค่าเดียวทั้งแคตตาล็อกผิดเสมอที่ใดที่หนึ่ง

03/ทำไมจึงสำคัญ

กับดักในหนึ่งย่อหน้า

Stockout เสียมากกว่ายอดขายที่หาย และส่วนที่เสียเพิ่มคือส่วนที่ไม่มีรายงานไหนแสดง โฆษณาที่วิ่งในช่วงนั้นคือการเสียเปล่าล้วน ๆ อัลกอริทึมอันดับมักลดตำแหน่งลิสติ้งที่ไม่พร้อมขายในช่วงทราฟฟิกสูง และบนไลฟ์คอมเมิร์ซ stockout กลางไลฟ์จบความเร็วทันที เพราะต้นทุนมองไม่เห็นและต้นทุนของการเติมสต็อกมองเห็น ร้านจึงลงทุนกับการเผื่อสต็อกน้อยเกินไปอย่างเป็นระบบ

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

วางแผนเผื่อสต็อกจากดีมานด์เฉลี่ย Stockout เกิดจากความผันผวน ไม่ใช่จากค่าเฉลี่ย SKU ที่ขายเฉลี่ยวันละ 20 ชิ้นและขายได้ 60 ในวันแคมเปญจะหมดสต็อก แม้ค่าเฉลี่ยจะถูกครอบคลุมอย่างสบาย การเผื่อต้องวางแผนจากการกระจายของดีมานด์ตลอดช่วงเติมสต็อก ซึ่งเป็นหน้าที่ของ safety stock พอดี

04/ใน DataGlass

Stockout ถูกใช้ใน DataGlass อย่างไร

DataGlass พยากรณ์ดีมานด์ต่อ SKU และคำนวณจำนวนวันที่สต็อกจะพอ เทียบกับสต็อกปัจจุบัน ของที่กำลังจะเข้า และช่วงแคมเปญที่รู้ล่วงหน้า แล้วจัดอันดับรายการที่ควรเติมด้วยกำไรที่กำลังเสี่ยง ไม่ใช่ด้วยจำนวนชิ้น ลิสติ้งที่ยิงแอดอยู่ขณะที่สต็อกใกล้หมดจะถูกแสดงขึ้นมา เพราะนั่นคือจุดที่ต้นทุนทบกัน

05/แหล่งอ้างอิง

  1. [1]
    Newsvendor model

    รูปแบบมาตรฐานของการแลกระหว่างของขาดกับของเกิน ที่ระดับบริการเหมาะสมถูกกำหนดด้วยอัตราส่วนของต้นทุนสองด้าน

  2. [2]
    Service level (inventory)

    ระดับบริการเป้าหมายแปลงเป็นจำนวนวันที่สต็อกต้องพออย่างไร และทำไมเป้าค่าเดียวทั้งแคตตาล็อกจึงตีราคาสินค้าที่กำไรต่างกันผิด

คำศัพท์ที่เกี่ยวข้อง

หยุดเดา ให้ DataGlass ช่วยเพิ่มกำไร

ร่วมกับผู้ขายที่ใช้ DataGlass เปลี่ยนข้อมูลร้านให้เป็น Action ถัดไปที่เพิ่มกำไรสูงสุด สำหรับโฆษณา ราคา โปรโมชั่น และสต๊อกสินค้า