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              哪些因素成就或破坏了您的列表? B-Stock 使用数据和预测模型来找出答案

              Editorial Team by Editorial Team
              8 6 月, 2023
              in 商业
              0
              哪些因素成就或破坏了您的列表?  B-Stock 使用数据和预测模型来找出答案

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              B-Stock 定期为其卖家提供二级市场购买行为的见解,这有助于他们了解当前趋势及其对他们业务的影响。

              但是,是什么让给定的清单对买家有价值? 引发一场旷日持久的竞购战的拍品与失败的拍品究竟有何区别? 如果您是一位经验丰富的库存管理专家,您可能已经猜到影响清单价值的因素有很多,有些是显而易见的,有些则非常微妙。

              构成这三个主要系列的无数变量使得很难确定真正导致高最终销售价格的原因,但是 w凭借 10 多年的全网销售数据和一些复杂的建模技术,B-Stock 已经能够识别最重要的因素并可靠地预测大多数拍卖的回收率。

              衡量拍卖成功

              虽然我们的解决方案可以根据许多标准进行评估——易用性、功能、周期时间等等——但本次讨论将集中在金钱上。 具体来说,我们将在此处使用的指标是回收率——客户通过二级市场回收给定批次的原始 MSRP 的百分比。

              在这里,我们讨论了一些卖家可能想尝试的想法,同时微调他们的逆向物流操作和库存减少工作。

              恢复价格真的很重要吗?

              一句话,是的。 我们的卖家希望以高价出售拍卖品中的剩余物品,以便尽可能多地收回其价值。 B-Stock 的收益占此次复苏的一定百分比,因此我们同样有动力最大限度地提高客户的投资回报率。 根据卖家的规模,即使回收率的微小差异也等同于捕获或损失数百万美元。

              这就是为什么 B-Stock 在一年多前着手开发一种新的分析模型,该模型可以根据已知变量(例如示例类别、状况、品牌等)准确预测任何给定批次的回收率。 在对变量和结果进行彻底研究后,我们能够确定哪些因素对恢复的影响最大。

              该模型本身建立在来自 100,000 多次拍卖的数据、100 多个唯一变量和两个不同的机器学习模型的基础上。

              决定恢复率的前 5 大因素

              一、分类

              要涵盖的第一个也是最明显的变量是产品类别。 B-Stock 为每次拍卖分配一个高级类别,这是买家找到相关拍卖的最简单方法。

              这些类别的一些示例包括:

              • 服装、鞋类及配饰
              • 家具
              • 杂货
              • 办公用品及设备
              • 运动与户外

              如果我们查看 B-Stock 所有默认类别的回收率,您会发现它差异很大,前两个类别的回收率是混合批次的三到四倍。 为此, 当然,第一个要点是按类别对批次进行分类会增加回收率。 这是我们向许多卖家提出的建议,我们通常观察到这种做法增加了 30-100%,在某些情况下甚至更多。

              即使在我们默认的高级类别中,恢复率也可能存在很大差异。 例如,我们发现手袋在服装、鞋履和配饰类别中的表现优于服装和鞋履。

              将这种细微差别纳入我们的模型进一步提高了准确性。

              2. 品牌

              除了类别之外,我们还观察到某些品牌的回收率始终高于其他品牌。 虽然这应该不足为奇,但我们广泛的数据使我们能够看到特定的最佳表现者以及他们与其他人的关系。 即使在二级市场上,我们也经常看到知名奢侈品牌的服装比同类别的小品牌或商店品牌高出十到二十倍。

              这种现象当然不仅限于服饰领域的单品。 举个例子, 计算机、设备和软件. 在这方面,知名品牌的表现也轻而易举地超过了自家品牌。 高档品牌内部甚至存在清晰的等级制度,某些高档品牌甚至统治着其他备受推崇的品牌。

              正如按类别分类有利于整体回收一样,将这些高价值产品组合在一起可以为卖家带来有意义的整体回收收益。

              三、条件

              与其处理商品类别的方法类似,B-Stock 为卖家提供 产品条件范围 他们在列出商品时必须从中选择。 所列商品的状况是预测清单回收率时要考虑的另一个主要因素——虽然这本身并不奇怪,但仔细分析某个类别的销售模式会发现一个意想不到的现象。

              根据卖家的不同,退货和积压的产品可以有不同的名称,并且有不同的状态和条件——有标签、没有标签、开箱、非原装包装等等。 为了分析数据,B-Stock 将这些不同的特征映射到我们的整体分级系统,通常将它们分类为全新、类似新品、二手良好、二手一般、混合状况或报废。

              在几乎所有类别中,“全新”和“类似新品”的商品价格最高。 但有趣的是,我们有时会看到二手商品甚至二手商品的表现优于“更好”的条件。 事实证明,在某些有限的情况下,一件物品可能已经达到了“二手”等级,因为它具有足够的吸引力让某人首先购买。 另一方面,一件不受欢迎的商品可能一开始就没有足够的吸引力来吸引任何购物者的眼球。

              一个全面的、全网络范围的预测模型的好处是,B-Stock 可以在预测销售价格时考虑到这样的异常情况,并根据新发现调整该模型。

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              4. 清单设计

              作为卖家可以控制的主要价值因素中的第一个,智能清单设计是最大化销售价格和回收率的关键步骤。

              首先,什么是清单? 在上市之前,卖家需要提交一份清单——一份他们计划出售的物品清单——以帮助潜在买家做出明智的出价。

              也就是说,拥有精心设计的清单意味着什么? 考虑这三个列表:

              1. 一张昂贵的沙发和 30 把便宜的餐厅椅子
              2. 一张昂贵的沙发和三个中等价位的文件柜
              3. 一张昂贵的沙发和两把中等价位的扶手椅

              买家最看重哪些? 虽然这些拍品都是具有相似总零售价值的可信商品组合,但 B-Stock 观察到拍卖 3 的表现将始终优于其他拍卖。 但为什么? 从本质上讲,这是将相似的事物组合在一起的问题。

              拍卖 1 提供了一件高价物品——一张沙发——以及许多便宜的椅子。 它们在价格和用途上相差太大。 小型企业可能不想要许多消费者可以一次性或奇数购买的低利润产品,或者他们可能根本没有空间来存放 20 把椅子。

              拍卖 2 对同一张沙发,带三个文件柜——技术上 家具,可是完全不同的风味呢。 对于家居用品商店来说,将这些产品卖给现有客户群要困难得多。 这些物品可能与会议桌或办公桌搭配得更好

              拍卖 3——沙发和两把半贵的扶手椅——代表了物品相似性和价格平价之间的最佳平衡。 虽然某些买家可能对具有不同价值和用途的物品持开放态度,但他们显然认为应该 他们的 决定权,而不是卖方的特权。

              这个例子说明了两个要点,均由 B-Stock 的专有数据支持: 首先,零售价格相似的物品拍卖往往会恢复更多。 其次,包含来自较少子类别(最好只有一个)的物品的批次比高度多样化的批次回收更多的价值。

              从本质上讲,每件拍品存在的子类别越多,买家不需要每件物品的可能性就越大,并且会适度出价或干脆跳过该拍卖。

              5. SKU深度

              评估列表的另一种方法是通过它们的 SKU 深度。 给定 SKU 的商品将始终属于同一类别和子类别。 但是对于许多类型的产品,除了子类别之外还有多种特征可以将一个项目与下一个项目区分开来。

              服装就是一个很好的例子。 “浅”SKU 批次可以包含许多不同的产品,包括衬衫、裤子、连衣裙、夹克、男装和女装等,所有产品的颜色和尺码各不相同。 “深度”SKU 批次中的商品将统一得多。 在一个极端的例子中,此类列表可以像“200 件男式涤纶混纺正装衬衫,蓝色,大号”一样具体。

              但是 SKU 深度连续体的任何特定区域是否比其他区域更适合恢复? 考虑这三个列表:

              1. 大量包含各种不同颜色和尺寸的裤子、衬衫、连衣裙和袜子
              2. 很多只包含所有不同颜色和尺寸的衬衫
              3. 很多只包含颜色和尺寸相同的衬衫

              哪个最能恢复? 乙买家通常似乎喜欢特殊性,对吧? 实际上,面对这种选择的服装买家通常会选择拍卖 1 和 2,而不是高度具体的拍卖 3。

              通常,我们看到 SKU 越深,回收率越低. 不过,这是棘手的部分。 然而,并非所有类别都存在这种关系。 以行李箱和体育用品为例。 这两类商品 益处 从高 SKU 深度。

              底线? 对 方向 在不检查大量其他数据的情况下了解这种关系。 B-Stock 是提供帮助的理想合作伙伴。

              要点和启示

              如果您想知道您和您的企业究竟应该留下什么,我们可以列出。

              首先,您可以确信 B-Stock 在大多数拍卖结束前就知道结果。 通过将这些主要变量和许多较小的变量插入我们的机器学习模型,我们能够准确地猜测几乎所有销售的回收率。

              接下来,请记住,无论您处于再商务之旅的哪个阶段,这些见解都可以为您提供帮助。 在早期阶段,您可以观察三个基本因素——品类、品牌和状况——以更好地预测您的恢复情况并相应地规划您的业务。 一旦启动并运行,我们鼓励您控制清单设计和 SKU 深度等灵活因素,以从剩余商品中提取更多价值。

              至于一旦你采取的行动 开始在 B-Stock 市场上销售新老卖家都需要牢记一些重要事项。

              • 要特别和精确。 始终提供尽可能具有描述性和详细性的图像、列表标题和清单数据。
              • 相信我们的专家指导。 我们专职客户经理的最佳实践和建议始终以数字为后盾。
              • 始终挑战现状并不断寻找改进销售策略的方法——B-Stock 很乐意帮助您进行调整和试验。

              最后一点:即使是世界顶级制造商和零售商也可能难以管理堆积如山的退货和未售出商品,这些商品会堵塞仓库并占用现金价值。 得益于 B-Stock 的完全托管再商务解决方案,像您这样的企业不再需要将锁定的价值作为开展业务的成本进行注销。

              今天联系我们 了解 B-Stock 如何提供帮助 您的零售或制造企业减少库存并回收价值。

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