Amazon輸入の利益率と在庫管理の重要性【在庫が余ってお困りの方必見】

まずはじめに利益率の定義から
行いたいと思います。

今回議題にあげる利益率は
2つあります。

それが投下資本利益率(ROI)
売上利益率(ROS)です。

ROIは(利益/投資額)×100
で求められ、
ROSは(利益/売上)×100で
求めることが出来ます。

利益率と商品リサーチ

research

まずROIについて、
これは軍資金と
目標とする金額から
逆算してその妥当性を
評価していく必要があります。

まずは軍資金が100万円で
目標金額(月収)が
1年後に100万円の場合
ROIがいくらになるか
求めてみましょう。

100×(1+ROI/100)13-100×(1+ROI/100)12=100

を計算すると必要なROIは54.5%と出ました。
しかし実際にAmazon輸入の
商品リサーチをこの通り行っても
1年で達成することはまず不可能です。
理由は後述します。

ROSは求めるのは簡単です。

Amazonでの販売額を分母に
分子は販売額からAmazonの手数料や
仕入れ原価を引いた値を入れます。

Amazonが提供している
FBAカリキュレーターを使って
求めるようにしましょう。

ROIやROSをしっかり
計算している人でも
商品リサーチの段階で行っているだけで
実際の売上分析、在庫管理時に
行っていない人がほとんどです。

ビジネスの基本は
PDCAサイクルで成り立っています。

PDCAサイクルは
Plan,Do,Check,Act
で構成され
商品リサーチの段階で
ROIを計算している人は
Planは出来ています。

そして商品リサーチが
出来ていれば実際に商品を
仕入れるはずなので
Doも出来ています。

しかしcheckが出来ていません。
僕は月締めで
実際のROIを計算しています。

実際のROIとはなんでしょうか?

なぜ商品リサーチ時の予想と
変わってくるのでしょうか?

一つは販売価格が
変わるためです。

特にAmazonに出品している商品で
他にも出品者がいる場合は
価格は動きます。

そしてもう一つが
非常に重要なのですが
仕入れた商品が1ヶ月で全て
売れるとは限らないということです。

そもそも月締めにしていると
月末に仕入れた商品は
次の月に資産として
持ち越されます。

ROI150%で意気揚々と
利益が増えると思っていても
実際の数字がそのように
動かないことの方が多いです。

これはそもそも
期間という横軸を考えていないからです。

100円のお金があります。
150円に増える装置があります。

では100円を入れますか?

僕はこの話だけでは
判断できません。

いつまでに増えるか、
説明されていないからです。

1ヶ月後なのかもしれないですし、
1年後なのかもしれないですし、
はたまた10年後なのかもしれません。

そしてこの話は物販においては
もっと複雑な話になってきます。

なぜなら在庫には
コストがかかるからです。

倉庫代、倉庫の人件費、金利などなど。

自宅を倉庫にして自己資本で
自分だけでやっている人には
関係のない話かもしれませんが
そのやり方で続けているうちは
自由にはなれません。

リサーチ段階で
どれくらいの期間で
理論上のROIが成立するのかまで計算し
そしてそれが実際に成立しているのかまで
チェックするようにしてください。

そんなこと言っても
その体制を作り、チェックするのにも
人件費がかかるじゃないですか、
と思われるかもしれませんが
通常はExcelがあれば十分です。

僕はソフトを自作して
Amazonの在庫管理レポートなどを
一定間隔で反映させて
分析していますが
手動でもExcelに
在庫管理レポートをコピーして
同様のことが出来ます。

いまいち結果が出ないという人は
皆これをやっていません。

初心者のうちから
予測だけで一発で成功させようなんて
土台無理な話です。

checkの工程があることで
初めて問題の原因を探ることが出来ます。

原因は必ずデータになって
現れてきます。

1ヶ月で10個売れると思って
仕入れた商品が3ヶ月かけて
売れた、よかった、
で終わりではだめなのです。

なぜ1ヶ月で売れなかったのかを
考える必要があります。

この時
商品リサーチを計算に基づいて
行っていれば
原因を推察するのは簡単です。

例えば
価格差5000円、
ジャンル スポーツ&アウトドア、
ランキング3000位以内、
FBAライバル2人。

月に30個は売れる
商品なのでライバル数から
考えて自分の仕入れるべき
商品は30÷(2+1)=10個だな、
と考えたとします。

これがなぜか3ヶ月かけて売れた、
この原因を何となくで考えていませんか?

僕は法人のAmazon
スポンサー運用代理をする時に
ビジネスレポートを提出してもらって
それを分析しているので
この分析に長けている自信があります。

Amazonの利益率が予測から乖離している場合の根本的な原因

a-list-of-penny-stocks-graph

思うように売れなかった場合の
原因は主に以下の通りです。

  1. カート獲得率が低い
  2. セッション数が低い
  3. 成約率が低い

カート獲得率が低い

カート獲得率の低さとは
相対的な低さのことです。

先ほどの計算だと
ライバルが2人なので
カート獲得率がおよそ3割であれば
予測通りカートを取れているので
商品が売れるはずです。

セッション数が低い

ある程度ランキングが高かったのに
売れない、という場合は
セッション数に注目してください。

一定期間経過ごとにこの値が
落ちているのであれば
商品鮮度が落ちているか
または旬がずれています。

例えばアパレルブランドの
旬は40日で変わると言われています。

リサーチの時からこのことを
意識せずに夏に夏物を
仕入れているようであれば
まだ勉強が足りませんので
仕入れ分野についてもっと
深く学んでみてください。

成約率が低い

成約率が低くなっている時は
競合商品ページが現れた時です。

旬によってセッション数は
変化しても成約率は変化しづらいので
いち早くこの値に注目しておきましょう。

物販ビジネスは
投資ビジネスです、
数字に強い人は間違いなく有利です。

そして現時点で数字に弱いとしても
勉強すればいいだけです。

営業マンあがりで
なんとなく卸を取れて
なんとなく
うまくいっているという人は
皆廃業していくのを見ています。
(起業する場合も同じ)

利益率と在庫の関係

関係性

ROIが最初に計算した通りに
推移しないのは在庫が出るからという
ことはすでに説明しました。

資本金は一時的に
在庫という資産に変わるため
商品が売れないとキャッシュフローが
回らず思ったように
お金を増やすことが出ません。

理論とと近づけるために
僕がしている在庫管理方法を
説明したいと思います。

これはすでに販売を行っている人
向けの話です。

まずAmazonの
ビジネスレポートを使います。

売上分析ができるので
それをABC分析します。

売上を作っている
商品のそれぞれの売上額を
全体の売上額で除算します。

その割合が高い順に
上位1割、次の1割、
残りの8割に分けて
それぞれA,B,Cとラベリングし
在庫の発注方法を変えます。

実は多くの人が
在庫を余らせている原因は
ここにあると思っています。

通常人は発注点管理と
ミニマックス法と呼ばれる
手法で在庫を追加しています。

簡単に言えば在庫が一定数以下に
なったら一定値まで在庫を
回復させる方法です。

これは定番商品には
使えますが初心者〜中級者が扱うような
新規商品、流行商品には使えません。

特に最近はライフサイクルが変化し
需要変動が激しくなっているので
昔の在庫管理の本に書かれている
発注点管理のやり方を
そのまま当てはめても
うまくいかないでしょう。

何がダメかというと
この方法は在庫が一定数以下になるという
不定期に定期的な量を仕入れる所です。

これは定期的に一定在庫が減るような
商品にのみ使えます。

ABC分析したうちの
Cに分類されるような商品群に対して
僕はこの方式で追加在庫を発注しています。

Amazon輸入に取り組んでいる
ユーザーの9割くらいの方が
A,B,C,どの商品群で
あってもこの方法で
発注しているのではないでしょうか。

ではAやBに属する
商品はどのように
在庫管理をすればいいでしょうか?

それが「予測」です。

週1で注文するとして

注文数=予測数ー注文時点の在庫ー前回注文の入庫数+安全在庫

となりますが
この予測数の部分は
実売データと
独自に在庫数の変化を追って
取得しているAmazonランキングの
データを統計にかけて出しています。

なかなか複雑な話になるので
今回の記事では紹介しませんが
後日改めて別記事で解説したいと思います。

またこのような面倒なことを
したくないのであれば
百貨店のPOSデータを
買ってみてもいいかもしれません。

実際知り合いは楽天で日用品の
ネットショップをやっているので
POSデータを購入して
仕入れ予測に活用しているそうです。

輸入の場合輸送距離によって
リードタイムも変わるので
結果を求めるのであれば
需要予測で用いる期待値計算以前に
リードタイムの短縮なども
求められてきます。

在庫管理、需要予測とは
本来それほどに重要な話です。

また重要なのは
これらを仕組み化することです。
いちいち手計算していては
いくら時間があっても足りません。

売れ筋のAに分類される
商品たちには細心の注意を払いながらも
コスパを意識してその他の
商品群は計算に基づき
ただただ仕入れることが大切です。

以上のことが面倒だと感じるのであれば
扱う商品をニッチ、かつ
需要が崩れない商品に変えていきましょう。
その場合は定量発注でも
そこまで問題は起きません。

また需要予測は大切ですが
最初から完全な需要予測は出来ません。

またコストとの
兼ね合いが重要です。

例えば需要予測を行うとして
あまりに複雑な統計モデルが入った
ソフトを買っても
結局把握できなければ意味がありません。

それを理解出来る人材も
優秀な人材になるので
人件費が嵩んでしまうでしょう。

一般レベルであれば
エクセルで十分だと思います。

本格的に需要予測をしたいのであれば
ビッグデータ解析と自己回帰モデルを
勉強するといいと思います。

勉強すれば統計的偏りとも言える
特需をフィルタリングで
除去することなども容易になります。

なお人的予測も馬鹿にできないので
統計的需要予測が面倒であれば
人的予測をしてデータ分析だけは
しっかり行いましょう。

いずれにせよPDCAサイクルの
checkの過程は外せません。

Amazon輸入の利益率まとめ

  1. ROI,ROSはリサーチ時、月締め時どちらも見るべし
  2. 予想通り売れなかった原因を調べて予想の精度を高めるべし
  3. 予測段階のROIに近づけるには在庫管理を適切に行う必要がある
  4. 上記の事柄を仕組み化する必要がある

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~Amazon輸入編~

まだ学生だったあの頃からどのように輸入ビジネスで成功しその後も結果を出し続けてきたのかをメルマガにまとめました。他の方法もあると思いますが僕は最短ルートしか知りません。再現性の高い方法でぜひ自由をつかんでください。
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