Что даёт автоматизация фулфилмента: на примере показываю, сколько времени и денег мы экономим

В 2020 году мы запустили фулфилмент SkladBot. Первый год мы работали в Google-таблицах, но когда заказов стало больше, мы стали терять товар, ошибаться с подсчётом остатков и работать медленнее. С 2022 года мы работаем в своей программе для автоматизации фулфилментов AppSkladbot. За это время мне удалось удалось автоматизировать склад, повысить чистую прибыль и выйти из операционного управления. В статье покажу, что изменилось после внедрения AppSkladbot и сколько времени мы экономим на каждой операции.

В нашем фулфилменте процесс устроен так: забор груза, разгрузка, согласование работ с клиентом, приёмка, хранение или отправка на маркетплейс. Покажу, как шла работа в Excel и как изменилась со SkaldBot.

Этап № 1: новый клиент

Раньше: клиент выгружал карточки с маркетплейса, составлял техническое задание в Excel, добавлял фото товара и описывал, что нужно сделать. Обычно на это уходил рабочий день.

Сейчас: SkladBot интегрируется с WB, Ozon, Яндекс-маркет Uzum и Казань-экспресс. Товары нового клиента с загружаются по API в личный кабинет. Хранить можно неограниченное количество API-ключей.

Срок этапа: одна минута на согласование перечня работ. Указываем виды работ в ТЗ со слов клиента или на основании коммерческого предложения.

Этап № 2: заявка

Раньше: клиент писал на почту или в чат, менеджер начал сотрудников и ставил дедлайн. Пробовали Trello, «Битрикс 24» и Google-таблицы. Тратили больше часа в день на ручной ввод.

Сейчас: клиент отправляет заявку через личный кабинет SkladBot, а менеджер назначает ответственного. После этого заявка автоматически попадает в календарь с задачами на день. Ответственного можно назначать автоматически, но у нас ресурсы распределяет директор склада.

Срок этапа: задачи автоматически подтягиваются из заявки. На планирование дня уходит 2−3 минуты.

Этап № 3: забор

Раньше: логистика не изменилась, изменились отчёты. До SkladBot сотрудник тратил два часа в день на информирование клиентов по телефону и в чате.

Сейчас: SkladBot автоматически отправляет сообщения в Телеграм: «Груз забрали, вот фото, за въезд — 300₽, за погрузку — 1000₽, ждал на месте — 30 минут».

Этап № 4: приёмка

Раньше приёмка шла в три этапа: пересчитывали товар вручную и информировали клиента о пересорте или о нехватке; сортировали товар по цвету или размеру; упаковывали и выводили из обезлички через маркировку. Это занимало один-два дня в зависимости от объёма груза и скорости ответа клиента.

Сейчас приемка в одно касание: если привезли одинаковый товар в нескольких коробах, указываем количество коробов и товара в одной коробке — SkladBot автоматически создаст коробки.

Если в коробке меньше 30 товаров, считаем и заносим данные вручную. Если больше — сканируем штрих-код кольцевым сканером, который интегрирован со SkladBot. После приёмки в системе появится кнопка «Скачать ШК». Наклеиваем штрих-коды на коробки и можно отгружать на маркетплейс.

Срок этапа: один день.

Этап № 5: отгрузка на маркетплейс

Раньше: мы говорили клиенту количество мест, коробов и вложений, а он формировал штрих-код короба в личном кабинете маркетплейса. Ответ селлера иногда ждали по несколько часов.

Сейчас: на этапе маркировки и упаковки программа формирует штрих-коды коробов. На основании этого мы создаем поставку или отправляем клиенту файл. Ему остается только вписать ФИО водителя, которые ему автоматически вышлет программа.

Срок этапа: минута.

Отчёты
Раньше: сотрудник информировал клиентов по телефону и в чате об этапах работы. На это уходило 30−60 часов в месяц.

Сейчас: отчеты о каждом этапе работ автоматически формируются и отправляются клиенту в Телеграм.

Счета
Раньше: я выделял четыре рабочих дня в месяц, чтобы выставить счета клиентам.

Сейчас: SkladBot учитывает остатки на складе и выставляет счета за хранение. Счета за другие услуги тоже выставляются автоматически на основе выполненных заявок. Готовый счёт отправляется клиенту в Телеграм.

Как это работает в системе

#фулфилмент