Kaip išvengti algoritmo „bausmės“ po sandėliavimo: patobulintos veiklos strategijos, siekiant užkirsti kelią mažai apyvartoje esančių ir parduodamų produktų patekimui į brangius sandėlius.

Kaip išvengti algoritmo „bausmės“ po sandėliavimo: patobulintos veiklos strategijos, siekiant užkirsti kelią mažai apyvartoje esančių ir parduodamų produktų patekimui į brangius sandėlius.

Pradinis „Amazon FBA“ sandėliavimo mechanizmo tikslas buvo pagerinti logistikos efektyvumą ir optimizuoti vartotojų patirtį naudojant netoliese esančius sandėlius. Tačiau tarpvalstybiniams pardavėjams neatitikimas tarp sandėlių jau seniai yra dažna veiklos problema. Visų pirma, algoritmo netinkamas mažai parduodamų produktų paskirstymas į brangius ir brangius sandėlius Europoje ir JAV tiesiogiai padidina sandėliavimo mokesčius ir mažina pelno maržas, daugeliui pardavėjų tapdamas „paslėptais spąstais“. Būdama paslaugų teikėja, glaudžiai susijusi su „Amazon FBA“ logistika ir prekės ženklo tiekimo grandinės stiprinimu, „Brand Empowerer“, remdamasi praktine patirtimi, aptarnaujančia daugiau nei 100 tarpvalstybinių prekės ženklų, pradeda nuo antrinio problemos taško – neatitikimo tarp atsargų po sandėliavimo, išanalizuoja pagrindinę algoritmo paskirstymo logiką ir dalijasi patobulintomis veiklos strategijomis, kaip vadovautis algoritmu remiantis duomenimis ir išvengti neatitikimo brangiuose sandėliuose, užtikrinant, kad FBA sandėliavimas iš tikrųjų pagerintų veiklos efektyvumą, o ne taptų išlaidų našta.

I. Antriniai neatitikimo po sandėliavimo veiksniai: grandininės reakcijos nuostoliai dėl mažai parduodamų produktų, kurie dedami į brangius sandėlius

„Amazon“ sandėlių paskirstymo algoritmas automatiškai priskiria sandėliavimo vietas remdamasis daugiamačiais duomenimis, tokiais kaip produktų pardavimai, sandėlių tinklo pajėgumai ir vartotojų geografinė paklausa. Tačiau šio algoritmo „mechaninis“ pobūdis dažnai neatitinka tikrojo pardavėjų veiklos ritmo. Mažai parduodamų produktų, kurie po sandėlių paskirstymo siunčiami į brangius sandėlius, problema yra ne tik sandėliavimo išlaidų padidėjimas, bet ir sukelia daugybę veiklos nuostolių grandininių reakcijų, kurios tampa daugybe problemų tarpvalstybiniams pardavėjams.

Didelės sandėliavimo išlaidos ir nuolat mažėjantis pelnas: brangių sandėlių pagrindinėse Europos ir Amerikos vietose, tokiose kaip Kalifornija (JAV), Londonas (JK) ir Miunchenas (Vokietija), mėnesiniai sandėliavimo mokesčiai ne tik gerokai viršija įprastų sandėlių mokesčius, bet ir laipsniškas vėluojančių sandėliavimo mokesčių didėjimas dar labiau paverčia mažai parduodamus produktus „atsargų našta“. Mažai parduodami produktai savaime pasižymi lėta apyvarta ir vėluojančiu pinigų srautų atsigavimu; kartu su nuolatiniu brangių sandėlių sąnaudų suvartojimu tai tiesiogiai lemia nulinį pelną arba net nuostolius vienai prekei.

Mažas atsargų apyvartumo efektyvumas ir įtempti pinigų srautai: brangūs sandėlio pajėgumai idealiai turėtų būti skirti didelio apyvartumo, didelės maržos produktams. Netinkamas mažo apyvartumo prekių paskirstymas užima vertingus pajėgumus, dėl to ne tik nepakanka sandėliavimo ir vėluoja didelio apyvartumo produktų papildymas, bet ir pailgėja bendras atsargų apyvartos dienų skaičius. Didelė kapitalo dalis yra susieta su neefektyviomis atsargomis, o tai daro įtaką pardavėjų papildymo planams ir naujų produktų kūrimui.

Algoritmo sukeltas „neigiamas ciklas“ ir pasikartojantis neteisingas paskirstymas: „Amazon“ algoritmas nuolat optimizuoja paskirstymo logiką, remdamasis istoriniais sandėlio duomenimis ir atsargų našumu. Jei mažai apyvartoje esančios prekės ilgesnį laiką išlieka mažos apyvartos būsenoje brangiuose sandėliuose, algoritmas gali neteisingai įvertinti to produkto paklausos potencialą tame regione, todėl vėlesnių papildymų metu prekės gali būti toliau paskirstomos tam sandėliui. Tai sukuria neigiamą „neteisingo paskirstymo – mažos apyvartos – tolesnio neteisingo paskirstymo“ ciklą, dėl kurio pardavėjai tampa pasyvia pozicija.

Padidėjusios logistikos ir paskirstymo išlaidos, dėl kurių atsiranda antrinių nuostolių: norėdami išspręsti atsargų neatitikimo problemas, pardavėjai dažnai turi perkelti mažai judančias atsargas iš brangių sandėlių į įprastus arba pigių sandėlių. Tačiau tarpvalstybiniai sandėlių perkėlimai ne tik sukelia papildomas logistikos išlaidas, bet ir susiduria su tokiomis problemomis kaip ilgas perkėlimo laikas ir prekių sugadinimas tranzito metu, o tai dar labiau padidina veiklos sąnaudas.

Tarptautiniams pardavėjams atsargų neatitikimas po sandėlio paskirstymo nėra atsitiktinis, o neišvengiamas algoritminių duomenų ir faktinių veiklos duomenų asimetrijos rezultatas. Siekiant išvengti šios problemos, svarbiausia ne kovoti su algoritmu, o aktyviai jį nukreipti, kad sandėlio paskirstymo sprendimai atitiktų faktinius pardavėjo poreikius, taikant patobulintą veiklos duomenų optimizavimą.

II. Algoritminio sandėlio paskirstymo pagrindinė logika: duomenų dimensijų supratimas siekiant tikslių gairių

Norint panaudoti duomenis algoritmui valdyti, labai svarbu suprasti pagrindinius „Amazon FBA“ sandėlio paskirstymo algoritmo duomenų etaloninius matmenis. Jo paskirstymo logika nėra pagrįsta vienu „pardavimų apimties“ matmeniu, o išsamiu svertiniu kelių duomenų matmenų vidurkiu. Pagrindiniai etaloniniai matmenys daugiausia apima: istorinius pardavimo duomenis: tai apima produktų pardavimo apimtį, konversijos rodiklį ir pakartotinio pirkimo rodiklį skirtinguose regionuose. Tai yra pagrindinis algoritmo pagrindas regioninei paklausai įvertinti; didelio pardavimo regionams dažnai teikiama pirmenybė paskirstant atsargas.

Atsargų papildymo duomenys: papildymo dažnumas, kiekis ir laikas turi įtakos algoritmo vertinimui apie pardavėjo atsargų planavimo galimybes. Stabilus papildymo ritmas leidžia algoritmui labiau linkęs racionaliai paskirstyti sandėlio pajėgumus.

Produkto atributų duomenys: tokie produkto atributai kaip svoris, tūris, kategorija ir trapumas turi įtakos algoritmo sprendimui dėl sandėlio išteklių panaudojimo. Didelės, sunkios prekės dažniau priskiriamos atokiems sandėliams, kuriuose sandėliavimo išlaidos yra mažesnės, o mažos, lengvos prekės dažniau dedamos į pagrindinius, didelės vertės sandėlius.

Bendras paskyros našumas: pardavėjo našumo rodikliai, tokie kaip parduotuvės našumas, užsakymų defektų rodiklis ir pavėluoto pristatymo rodiklis, turi įtakos algoritmo pasitikėjimui pardavėju. Paskyros, pasižyminčios dideliu našumu, gauna lankstesnį sandėlio paskirstymą.

Realaus laiko sandėlių tinklo duomenys: Realaus laiko sandėlių pajėgumai, surinkimo pajėgumai ir logistikos spaudimas įvairiuose „Amazon“ sandėliuose tiesiogiai veikia sandėlių paskirstymo rezultatus. Piko sezono metu, kai sandėlių pajėgumai yra riboti, algoritmo sandėlių paskirstymo atsitiktinumas žymiai padidėja.

„Amazon“ algoritmas iš esmės yra „duomenimis pagrįstas racionalus paskirstymas“, tačiau jo silpnybė yra ta, kad jis negali tiksliai užfiksuoti pardavėjų veiklos planavimo ketinimų (pvz., planų išvalyti tam tikro produkto atsargas arba palaipsniui didinti naujo produkto pardavimus). Pagrindinė pardavėjų veiklos sritis yra rankiniu būdu optimizuoti valdomus duomenų matmenis, siekiant užtikrinti, kad algoritmas gautų „tikslius signalus, atitinkančius veiklos poreikius“, taip užkertant kelią mažai judančių produktų neteisingam paskirstymui brangių sandėlių atžvilgiu.

III. Patobulintos veiklos strategijos, vadovaujantis duomenimis: problemų vengimas jų šaltinyje ir proceso optimizavimas

Remdamiesi „Brand Empowerer“ praktine patirtimi, įgyta aptarnaujant daugiau nei tūkstantį tarptautinių e. prekybos projektų, ir derindami tai su pagrindine „Amazon“ sandėlio paskirstymo algoritmo logika, sudarėme įgyvendinamų ir pakartojamų patobulintų veiklos strategijų rinkinį, apimantį keturis aspektus: produktų atranką ir atsargų planavimą prie šaltinio, duomenimis pagrįstą algoritmų optimizavimą, atsargų kontrolę po paskirstymo ir išorinių logistikos išteklių bendradarbiavimą. Šios strategijos padeda pardavėjams iš esmės išvengti mažo apyvartumo produktų atsidūrimo brangiuose sandėliuose.

(I) Šaltinio kontrolė: produktų pasirinkimas ir inventorius

Neatitikimų prevencijos planavimas. Atsargų neatitikimai po sandėlio paskirstymo dažnai kyla atsargų planavimo etape. Mažo kiekio produktų atsiradimas nėra atsitiktinis, o veikiau produktų atrankos ir papildymo planavimo nukrypimų rezultatas. Efektyvi duomenimis pagrįsta kontrolė produktų atrankos ir atsargų planavimo metu gali sumažinti neatitikimų tikimybę prie šaltinio.

Sukurkite produktų pardavimo vertinimo sistemą, skirtą tiksliam sandėlio paskirstymui: remiantis 3–6 mėnesių istoriniais pardavimo duomenimis, produktai suskirstomi į keturis lygius pagal pardavimo tempą ir bendrąjį pelną: S (dideli pardavimai, didelis bendrasis pelnas), A (vidutiniai pardavimai, didelis bendrasis pelnas), B (vidutiniai pardavimai, vidutinis bendrasis pelnas) ir C (maži pardavimai / mažas bendrasis pelnas). S/A lygio produktai gali būti prioritetizuojami išdėstymui pagrindiniuose brangių sandėliuose, kad būtų galima pasinaudoti didelio efektyvumo pristatymo privalumais; B/C lygio mažai judantys produktai yra aiškiai suplanuoti kaip „išskirtiniai įprastiems sandėliams“. Kontroliuodamas papildymo kiekį ir papildymo ritmą, algoritmas gauna signalą, kad „šiam produktui nereikia patekti į pagrindinį brangių sandėlių sandėlį“.

Patikslinti atsargų skaičiavimai, vengiant aklo papildymo: atsisakant „vienodo visiems tinkančio“ papildymo metodo, taikomas trimatis papildymo modelis, apjungiantis pardavimų prognozavimą, saugos atsargas ir pardavimo ciklą. Mažo apyvartumo (C lygio) produktams papildymo kiekis yra griežtai kontroliuojamas, nustatomas kaip „produkto numatomas pardavimo kiekis per 30 dienų + minimalios saugos atsargos“, neleidžiant dideliems atsargų kiekiams susikaupti sandėliuose. Tuo pačiu metu pailginamas papildymo ciklas, todėl algoritmas gali atpažinti ribotą produkto paklausą rinkoje ir neleidžia jam teikti pirmenybės brangiems sandėliams.

Dinamiškai koreguojamos atsargų strategijos, pagrįstos naujo produkto gyvavimo ciklu: Naujiems produktams, pradiniame etape, kai produktų apyvarta maža, vengiama didelių kiekių siuntų į FBA sandėlius. Taikomas modelis „mažų partijų bandomieji pardavimai + užsienio sandėlių papildymas“, pirmiausia išbandant paklausą skirtinguose regionuose su mažų partijų atsargomis. Pardavimams pagerėjus, atsargos palaipsniui papildomos atitinkamuose sandėliuose, remiantis regioniniais pardavimų duomenimis, taip užkertant kelią algoritmo netinkamam naujų produktų paskirstymui brangiems sandėliams etape, kai produktų apyvarta maža.

(II) Pagrindinės operacijos: reguliuojamų duomenų optimizavimas ir iniciatyvus algoritmų saugyklų paskirstymo valdymas

Suprasdami pagrindinius algoritmo etaloninius matmenis, pardavėjai gali siųsti tikslius sandėlio paskirstymo signalus algoritmui, optimizuodami rankiniu būdu reguliuojamus pagrindinius duomenis. Tai leidžia algoritmui paskirstyti sandėliavimo vietas pagal pardavėjo veiklos ketinimus, o tai yra labai svarbus žingsnis siekiant išvengti mažo apyvartumo produktų laikymo brangiuose sandėliuose.

Regioninių pardavimų duomenų optimizavimas, siekiant padėti algoritmui koreguoti paklausos sprendimus: Mažo kiekio produktams, kurie buvo neteisingai priskirti brangių sandėlių produktams, regioniniai kainų koregavimai, regioniniai kuponai ir vietinė reklama gali būti naudojami siekiant šiek tiek padidinti produkto pardavimus regione, kuriame yra įprastas sandėlis, tuo pačiu sumažinant jo pardavimus regione, kuriame yra brangių sandėlių produktams. Algoritmas iš naujo įvertins pagrindinį produkto paklausos regioną, remdamasis realiuoju laiku vykstančiais regioninių pardavimų pokyčiais, ir vėlesnio papildymo metu teiks pirmenybę jo paskirstymui įprastiems sandėliams su didesniais pardavimais, palaipsniui nutraukiant neigiamą ciklą.

Papildymo ritmo standartizavimas ir „aukštos kokybės atsargų etiketės“ ​​sukūrimas: „Amazon“ algoritmas linkęs priskirti pagrįstas sandėliavimo vietas pardavėjams, kurių papildymo ritmas yra stabilus. Mažo kiekio prekėms palaikykite fiksuotą papildymo ciklą (pvz., papildykite kas 60 dienų) ir nedidelius papildymo kiekius, kad išvengtumėte staigių didelių kiekių papildymų. Tai leidžia algoritmui suvokti prekės atsargų planavimą kaip pagrįstą ir be perteklinio sandėliavimo rizikos, užkertant kelią jos paskirstymui brangiems sandėliams tiesiog tam, kad „išvalytumėte sandėliavimo pajėgumus“. Tuo pačiu metu venkite atsargų trūkumo, nes iš eilės einantys atsargų trūkumai gali lemti tai, kad algoritmas neteisingai įvertins prekės paklausos stabilumą, padidindamas neatitikimo tikimybę.

Optimizuokite produkto atributų informaciją ir racionaliai suderinkite sandėlio išteklius: mažai judančių, didelių ir sunkių prekių atveju patobulinkite produkto atributų informaciją, tiksliai užpildydami tokius parametrus kaip svoris, tūris ir kategorija. Tai leidžia algoritmui aiškiai suvokti prekės sandėlio išteklių užimtumą. Remiantis „išteklių atitikimo“ principu, algoritmas šias prekes paskirs į įprastus sandėlius, kuriuose yra mažesnės sandėliavimo išlaidos ir pakankama talpa, o ne į pagrindinius brangius sandėlius. Tuo pačiu metu venkite savavališko produkto atributų informacijos modifikavimo, nes dažni pakeitimai gali lemti tai, kad algoritmas neteisingai įvertins produkto duomenis.

Bendro parduotuvės našumo gerinimas ir geresnių paskirstymo teisių gavimas iš algoritmo: Aukštos kokybės parduotuvės našumas yra pagrindas, kuriuo remdamasis algoritmas suteikia lanksčias sandėlio paskirstymo teises. Pardavėjai turi griežtai kontroliuoti pagrindinius našumo rodiklius, tokius kaip užsakymų defektų rodiklis (ODR), vėluojančių siuntų rodiklis ir atšaukimų rodiklis, kad jie atitiktų „Amazon“ reikalaujamą aukštą kokybės diapazoną. Paskyroms, kurios pasižymi gerais rezultatais, algoritmo sandėlio paskirstymas bus labiau suderintas su faktiniais pardavimo duomenimis, o tai žymiai sumažins netinkamo paskirstymo tikimybę. Be to, piko sezono metu, kai atsargos yra ribotos, paskyros gali gauti didesnį prioritetą paskirstant atsargas.

(III) Paskirstymo po sandėliavimo koregavimas

Savalaikis nuostolių mažinimas ir esamų atsargų paskirstymo klaidų sprendimas
Net ir tinkamai planuojant šaltinius bei optimizuojant duomenis, mažai judantys produktai vis tiek gali būti neteisingai paskirstyti brangesniems sandėliams piko sezonų metu arba algoritmo koregavimo laikotarpiais. Tokiais atvejais reikia laiku imtis koregavimo priemonių, kad būtų išvengta tolesnių nuostolių ir tuo pačiu metu algoritmui būtų išsiųstas „koregavimo signalas“.

Mažų partijų perkėlimai + vietinis muitinės formalumų tvarkymas, siekiant greitai išvalyti mažai judančias atsargas brangiuose sandėliuose: Mažai judančioms prekėms, jau esančioms brangiuose sandėliuose, jei atsargų kiekis yra mažas, galima naudoti mažų partijų perkėlimus tarp sandėlių, kad jos būtų perkeltos į įprastus sandėlius. Jei atsargų kiekis yra didelis ir perkėlimo kaina per didelė, galima naudoti vietinį muitinės formalumus kartu su „Amazon“ nuolaidomis vietoje, „Lightning Deals“ pasiūlymais ir prekybos kanalais, siekiant greitai išvalyti atsargas brangiuose sandėliuose ir išvengti delspinigių už delspinigius. Po muitinės formalumų tvarkymo šio produkto siuntos kiekis turėtų būti griežtai kontroliuojamas atliekant vėlesnį papildymą, kad būtų galima vadovautis algoritmu, kuris koreguotų sandėlio paskirstymo strategiją.

„Konsolidavimo paslaugos“ naudojimas lanksčiam atsargų išdėstymo koregavimui: „Amazon“ FBA atsargų išdėstymo paslauga leidžia pardavėjams siųsti visas atsargas į vieną sandėlį, kurį vėliau paskirsto „Amazon“. Nors taikomas nedidelis konsolidavimo mokestis, ji veiksmingai kontroliuoja mažai apyvartinių produktų sandėliavimo vietą. Mažai apyvartiniams produktams pardavėjai gali pasirinkti konsolidavimo paslaugą, kad nusiųstų juos į jiems paskirtus įprastus sandėlius, iš esmės išvengdami algoritminio neteisingo paskirstymo į brangius sandėlius. Tai tinka mažai apyvartiniams produktams, kurių pardavimo tempai stabilūs, ir mažų partijų atsargoms. Efektyvus atsargų duomenų stebėjimas yra labai svarbus norint laiku nustatyti neatitikimus: Sukurkite realaus laiko FBA atsargų stebėjimo sistemą. Naudokite „Amazon“ vidinius duomenis arba trečiųjų šalių duomenų analizės įrankius, kad stebėtumėte realaus laiko atsargų lygius, pardavimo tempus ir kiekvieno produkto sandėliavimo išlaidas skirtinguose sandėliuose. Įdiekite ankstyvojo perspėjimo mechanizmą, skirtą „mažai apyvartinėms prekėms, patenkančioms į brangius sandėlius“. Aptikus neatitikimą, reikia nedelsiant imtis taisomųjų priemonių, kad būtų išvengta ilgalaikio atsargų kaupimosi ir padidėjusių nuostolių.

(IV) Išorinis bendradarbiavimas: profesionalių logistikos išteklių panaudojimas platformos algoritmų trūkumams kompensuoti

„Amazon“ sandėlių paskirstymo algoritmas nėra tobulas; jo duomenų dimensijos negali padengti visų pardavėjų veiklos poreikių. Profesionalių tarpvalstybinės logistikos ir tiekimo grandinės paslaugų teikėjų pasitelkimas gali veiksmingai kompensuoti platformos algoritminius trūkumus, teikiant logistinę paramą atsargų paskirstymui ir dar labiau sušvelninant mažo apyvartumo prekių patekimo į brangius sandėlius problemą.

Dviejų sandėlių modelio „FBA sandėlis + užsienio sandėlis“ taikymas, siekiant nukreipti mažai judančias atsargas: daug judančios S/A kategorijos prekės dedamos į pagrindinius „Amazon FBA“ sandėlius, siekiant pasinaudoti platformos logistikos srauto pranašumais; mažai judančios B/C kategorijos prekės dedamos į trečiųjų šalių bendruosius užsienio sandėlius, kur tvarkomas sandėliavimas ir pristatymas. Tai ne tik leidžia išvengti brangių FBA sandėlių išlaidų, bet ir leidžia lanksčiai koreguoti atsargas, kai atsargos paskirstomos FBA sandėliams pagal poreikį, atsižvelgiant į rinkos paklausą. „Brand Empowerer“ teikia pasaulines užsienio sandėlių išdėstymo paslaugas tarpvalstybiniams pardavėjams, užtikrindama sklandžią FBA sandėlių ir užsienio sandėlių integraciją, suteikdama ekonomiškai efektyvų sandėliavimo sprendimą mažai judančioms atsargoms.

Profesionalaus FBA DDP panaudojimas Logistikos paslaugosTikslus siuntimo sandėlių valdymas: Profesionalūs FBA DDP logistikos paslaugų teikėjai turi didelius „Amazon“ sandėlių išteklius ir siuntimo patirtį, leidžiančią jiems tiksliai pasirinkti siuntimo uostus ir pradines sandėliavimo vietas pagal pardavėjo produktų pardavimo rezultatus, sumažinant tikimybę, kad mažai judančios atsargos bus neteisingai paskirstytos brangesniems sandėliams iš logistikos šaltinio. „Brand Empowerer“, pirmaujanti logistikos paslaugų teikėja Kinijoje, kuri specializuojasi prekių ženklų tiekimo grandinės įgalinime, siūlo „Amazon FBA DDP“ pristatymo „nuo durų iki durų“ paslaugą iš Kinijos į visą pasaulį. Ji palaiko individualų sandėlių pasirinkimą, pagrįstą pardavėjų atsargų planavimu, ir teikia logistikos stebėjimą realiuoju laiku, leisdama pardavėjams stebėti atsargų judėjimą viso proceso metu.

Tiekimo grandinės duomenų panaudojimas atsargų paskirstymo planavimui optimizuoti: profesionalūs tiekimo grandinės paslaugų teikėjai siūlo pardavėjams išsamią duomenų analizę ir veiklos pasiūlymus. Remdamiesi dideliais pramonės duomenimis ir pardavėjų parduotuvių duomenimis, jie padeda pardavėjams optimizuoti produktų pardavimo lygius, papildymo skaičiavimus ir sandėlio paskirstymo planavimą. „Brand Empowerer“ gali pasigirti daugiau nei 100 000 tiekėjų išteklių ir praktine patirtimi, apimančia daugiau nei 100 produktų kategorijų, teikdama individualius tiekimo grandinės sprendimus tarpvalstybiniams pardavėjams. Nuo produktų pasirinkimo ir papildymo iki sandėlio paskirstymo – visas procesas pagrįstas duomenimis, užtikrinant, kad pardavėjų atsargų išdėstymas geriau atitiktų rinkos paklausą ir iš esmės sumažintų mažai judančių atsargų susidarymą.

IV, sandėlio padalijimo esmė yra dvipusis duomenų ir operacijų suderinimas.

Atsargų neatitikimas po „Amazon FBA“ sandėlio padalijimo iš esmės yra neatitikimas tarp platformos algoritmo „duomenų racionalumo“ ir pardavėjo operacinio „komercinio racionalumo“. Raktas į tai, kad mažai apyvartinių prekių nepatektų į brangius sandėlius, yra ne bandymas keisti algoritmą, o optimizuoti operacinius duomenis, siekiant užtikrinti abipusį suderinamumą tarp algoritmo paskirstymo logikos ir pardavėjo operacinio planavimo.

Konkurencija tarpvalstybinėje elektroninėje prekyboje jau seniai įžengė į rafinuotų operacijų erą. Sandėlių padalijimas, kaip pagrindinė atsargų valdymo sudedamoji dalis, tiesiogiai veikia pardavėjų sąnaudų kontrolę ir pelno maržas. Norint iš tikrųjų padidinti veiklos efektyvumą taikant sandėlių padalijimą pagal FBA, pardavėjai turi peržengti „pasyvaus algoritminio paskirstymo priėmimo“ mąstyseną ir aktyviai tapti duomenų valdytojais. Tai apima duomenimis pagrįstos atsargų planavimo sistemos sukūrimą, kontroliuojamų pagrindinių duomenų optimizavimą, greitą atsargų neatitikimų sprendimą po sandėlio padalijimo ir profesionalių logistikos bei tiekimo grandinės išteklių panaudojimą, siekiant sukurti visapusišką veiklos strategiją, apimančią „šaltinių planavimą – duomenų gaires – procesų kontrolę – išorinį bendradarbiavimą“.