ИНВЕНТАРИЗАЦИЯ НА МАРКЕТПЛЕЙСЕ WILDBERRIES

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается процесс инвентаризации на маркетплейсе Wildberries и других электронных торговых площадках, выявляются его особенности, недостатки и перспективы совершенствования с применением методов искусственного интеллекта. Опираясь на статистику рынка электронной коммерции России за 2024-2025 годы, даётся сравнительный анализ инвентаризации в онлайн-среде и традиционном розничном формате, обсуждается специфика электронной площадки, а также предлагаются рекомендации по минимизации рисков. Статья адресована специалистам в области e-commerce, логистики, управления товарными запасами и аналитики.

Ключевые слова: инвентаризация, маркетплейс, Wildberries, электронная торговля, товарные остатки, управление запасами, искусственный интеллект, аналитика.

В условиях стремительного роста электронной коммерции и масштабирования маркетплейсов тема инвентаризации приобретает особую значимость. В частности, маркетплейс Wildberries на 2024 год продемонстрировал оборот свыше 4 триллионов рублей, что составляет рост более чем на 60 % по сравнению с 2023 годом. Одновременно отмечается, что доля маркетплейсов в общем объёме электронной коммерции в России достигла около 64 %. В таких условиях эффективность управления товарными запасами и корректность инвентаризационных операций становятся ключевыми факторами конкурентоспособности продавцов и площадок.

Во-вторых, специфика работы на маркетплейсах предъявляет новые требования к учёту, контролю и анализу товарных остатков: инфраструктура, алгоритмы, логистика и динамика спроса значительно отличаются от традиционных магазинов. Неправильная инвентаризация может привести к значительным финансовым потерям, ухудшению обслуживания клиентов и снижению эффективности. В свете вышеизложенного исследование инвентаризации на маркетплейсе Wildberries и аналогичных площадках является своевременным и востребованным.

Инвентаризация в офлайн-рознице традиционно означает проверку наличия товаров на полках или в складах, сверку фактического наличия с учётными данными, а также анализ расхождений и причин. В электронной площадке, такой как Wildberries, процесс приобретает дополнительные уровни сложности и особенности:

1. маркетплейс фактически объединяет множество продавцов (селлеров), складов, пунктов выдачи и логистических узлов. Например, Wildberries имеет сеть пунктов выдачи, охватывающую десятки тысяч точек, включая региональные и партнёрские. Поэтому инвентаризация должна охватывать не только складские остатки у одного продавца, но и распределённую по всей сети инфраструктуру площадки.
2. ассортимент, динамика поступлений и оборота товаров на маркетплейсе намного более подвижны, чем в традиционном магазине: появляется большое число новых товаров, товары быстро снимаются с продажи, конкуренция высокая, возвраты – значительная часть операций (особенно в категориях одежды и обуви). По данным исследования, на Wildberries в 2024 году категория одежды была самой продаваемой. В таких условиях инвентаризация должна быть регулярной и оперативной — с учётом онлайн-отчётов, алгоритмов обновления остатков, интеграции с логистикой маркетплейса.
3. платформенный формат подразумевает, что продавец часто не владеет всей логистикой: товары могут находиться на маркетплейс-складах, партнёрских хабах, пунктах выдачи, либо в режиме фулфилмента площадки. Это накладывает требования к прозрачности данных, синхронизации учёта, автоматизации обмена информацией. Если обычный магазин инвентаризует конкретную локацию, то на маркетплейсе задача глобальная: контроль движения товара по всей цепочке.

Мониторинг остатков, прогнозирование спроса и управление перезакупками становятся критически важны: избыточные остатки блокируют капитал, недостаток – приводит к упущенной продаже и ухудшению рейтинга. Таким образом, специфика инвентаризации на маркетплейсах включает интеграцию IT-систем, автоматизацию, распределённую логистику и высокую скорость изменений.

Инвентаризация на маркетплейсе Wildberries и аналогичных электронных площадках — ключевой элемент управления товарными запасами, который напрямую влияет на эффективность бизнеса и качество обслуживания покупателей. В отличие от традиционных магазинов, она требует учёта распределённых запасов, высокой скорости изменений, интеграции с логистикой и мощной IT-поддержки. Учитывая масштаб российского рынка маркетплейсов (Wildberries — с оборотом свыше 4 трлн рублей в 2024 году), грамотное проведение инвентаризации становится критически важным.

На сегодняшний день одними из наиболее значимых площадок на российском рынке электронной коммерции являются: Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет. По итогам 2024 года Wildberries превысил оборот в 4 триллиона рублей. Соответственно, он занял доминирующее положение среди маркетплейсов. У Ozon оборот (GMV) за 2024 год превысил примерно 2,875 трлн рублей, что на 64 % больше чем в предыдущем году. Согласно исследованиям, доля Wildberries по числу продавцов на маркетплейсах составила порядка 56 %-60 % в конце 2024 года. Ozon удерживает около 28 %, а Яндекс Маркет — около 13 %-14 %. Кроме того, по прогнозам на 2025 год общий оборот маркетплейсов российской e-commerce-системы может достигнуть около 9,75 трлн рублей (+33 %) с активным вкладом Wildberries и Ozon.

Такие данные подчёркивают масштаб и значимость площадок для бизнеса и необходимость грамотной инвентаризации.

Рисунок 1. Обороты маркетплейсов в 2024 году, трлн. руб.

Невзирая на потенциал и возможности, инвентаризация на маркетплейсах сталкивается с рядом характерных недостатков.

• из-за распределённой логистики и множества продавцов могут возникать задержки и ошибки в обновлении остатков, что ведёт к ситуации, когда заявленный запас не соответствует реальному.
• товары быстро попадают в модель, снимаются с продажи, возвращаются — сложнее поддерживать точные данные, чем в стационарном магазине.
• особенно значимы для категорий, таких как одежда и обувь, где возвратность может быть высокой. Возврат требует корректировки остатков, что усложняет инвентаризацию.
• склад площадки, партнёрские хабы, пункты выдачи, товары у продавца — все они требуют объединённого учёта, что создаёт риск двойного учёта или пропуска движения.
• если площадка или продавец имеют несовершенные интеграции или отчёты с задержками, это отражается на качестве данных.
• в реальном розничном магазине можно проводить физическую проверку, но в маркетплейсе с тысячами разных локаций это становится нерентабельным и неэффективным.

Все эти недостатки могут привести к избыточным запасам, упущенным продажам, ухудшению обслуживания и потере конкурентных преимуществ.

Для преодоления вышеописанных недостатков и повышения эффективности инвентаризации маркетплейсов предлагаются следующие перспективные методики, в частности с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ).

Недостатки типичного подхода (рассинхронизация данных, высокая динамика, возвраты, разрозненность складов) могут серьёзно снизить эффективность. Однако перспективные технологии, попадающие в зону ИИ-решений — прогнозирование спроса, автоматизация контроля остатков, интеллектуальные отчёты и постоянная инвентаризация — дают возможность значительно повысить точность, снизить издержки и адаптироваться к быстро меняющейся среде.

Прогнозирование спроса с помощью ИИ - использование алгоритмов машинного обучения для анализа исторических данных, сезонности, поведения покупателей, логистических особенностей позволит точнее планировать запас, избегать излишков и дефицита. Интеграция ИИ-модулей, которые отслеживают поступления, продажи, возвраты, перемещения между складами и пунктами выдачи, выявляют аномалии (например, резкое снижение остатков без объяснения). Оптимизация ассортимента при помощи особых алгоритмов могут рекомендовать продавцу либо платформе уменьшить ассортимент с низкой оборачиваемостью, а наоборот — увеличить долю быстро оборачивающихся товаров, что снижает необходимость слишком частой инвентаризации по всему спектру. Интеллектуальные отчёты, визуализация данных и предупреждения об отклонениях (например, остаток по товару падает быстрее среднего, наличие большого объёма товара, который не продавался определённый период) повышает прозрачность и позволяет принять коррективы оперативно. Вместо ручной периодической инвентаризации - с помощью ИИ и сенсоров (например, на складских единицах) можно реализовать режим «постоянной инвентаризации», когда система сама проверяет соответствие учёта физическому состоянию.

Применение данных методик позволяет существенно снизить риски неэффективной инвентаризации, улучшить оборотность и сократить связанные издержки, что особенно важно на площадках масштаба Wildberries и аналогичных.

Таким образом, компании-продавцы и сами маркетплейсы, стремящиеся к конкурентному позиционированию, должны активно внедрять интеллектуальные системы инвентаризации. Это позволит не просто адаптироваться к новой платформенной реальности, но и получить преимущество за счёт более эффективного управления запасами и логистикой.

Список литературы:

1. Васильева, Д. А. Финансовый анализ конкурентоспособности маркетплейса на примере ООО "Вайлдберриз" / Д. А. Васильева, Р. З. Тимралиева // Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: Межвузовский сборник научных трудов. – 2022. – № 1. – С. 117-125.
2. Знаменская, В. В. Конкурентоспособность предприятия и пути ее повышения на примере ООО "Вайлдберриз" / В. В. Знаменская // Научный альманах. – 2022. – № 12-2(98). – С. 38-41.
3. Соцкова, С. И. Анализ функционирования и результативности деятельности маркетплейса на примере ООО «Вайлдберриз» / С. И. Соцкова, Р. З. Тимралиева, Д. А. Васильева // Проблемы развития предприятий: теория и практика. – 2022. – № 1-1. – С. 229-233.
4. Моисеенко, С. Л. Методология бухгалтерского учета при взаимодействии бизнеса с маркетплейсами / С. Л. Моисеенко, Н. П. Малышева, Т. А. Абаев // Вызовы цифровой экономики: технологический суверенитет и экономическая безопасность : Сборник статей VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Брянск, 19 мая 2023 года. – Брянск: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Брянский государственный инженерно-технологический университет", 2023. – С. 398-404.