Калькулятор логистики на WILDBERRIES

🚚 Логистика на WILDBERRIES — это рублёвые операции вокруг продажи: доставка покупателю, обработка и упаковка, межскладские перемещения, хранение, обратная доставка и обработка возврата. Эти строки не меняют процент комиссии, но радикально влияют на цену продажи, конверсию и фактическую маржу.

🧭 Задача калькулятора — перевести тарифные таблицы и сноски WB в понятные расчёты на уровне заказа и SKU: для FBO/FBS/КГТ, для разных регионов и сезонов. Мы считаем только по редакции на дату, храним «снимки страниц», а результат сверяем с детализацией заказов и выплат.

Часто задаваемые вопросы

• Есть ли официальный калькулятор логистики WB и где он находится?
• Какие поля должен содержать свой калькулятор логистики (вес, габариты, схема, регион и т.д.)?
• Как рассчитать логистику для трёх сценариев: FBO, FBS, КГТ?
• Как учесть обратную логистику и возвраты в калькуляторе?
• Как заложить сезонные коэффициенты/скачки тарифов в расчёт?
• Как проверять, что расчёт калькулятора совпадает с отчётами WB?
• Как подключить выгрузку из отчётов ЛК в свой калькулятор (CSV/Excel/API)?
• Как автоматизировать расчёт логистики по каталогу (пакетно)?
• Как учитывать упаковку/фасовку, если фактические габариты больше товарных?
• Как добавить «что если» сценарии для выбора схемы (FBO vs FBS)?

Есть ли официальный калькулятор логистики WB и где он находится?

🔎 На стороне WILDBERRIES нет единого публичного калькулятора, который бы учитывал все комбинации схем (FBO/FBS), классов/порогов, региональных коэффициентов, сезонных множителей и обратки. Платформа публикует таблицы ставок и коэффициенты в справке/ЛК, а расчёт факта виден в детализации заказов.

📌 Как действовать на практике:

• Соберите свой калькулятор (Sheets/Excel/BI) под вашу линейку и схемы.
• Заводите журнал редакций: скрин/экспорт страниц тарифов с датой/ссылкой.
• Сверяйте расчёт с фактом по 10–20 свежим заказам — корректируйте формулы и коэффициенты.
• Для команд — фиксируйте в регламенте: кто обновляет тарифы, как часто, где хранятся «снимки».

📘 Где смотреть исходники:

• Разделы справки/ЛК WB: «доставка покупателю», «обработка/упаковка», «обратная логистика», «коэффициенты регионов».
• Сноски и приложения к таблицам — там спрятаны минималки/исключения.
• «Детализация заказов» и «свод выплат» — для сверки и отладки формул.

💡 Подпишись на телеграм‑канал @Astrakov_PRO — заберёшь навигатор по тарифам и чек‑лист «снимка на дату», а дальше выстроишь системную сверку и стабильнее вырастишь продажи на WILDBERRIES

Какие поля должен содержать свой калькулятор логистики (вес, габариты, схема, регион и т.д.)?

🎯 Калькулятор должен быть удобен для чтения и для сверки: сначала вводим данные о товаре и маршруте, затем тянем справочники тарифов на дату, после чего считаем промежуточные величины (класс, база доставки, коэффициенты) и только потом — итог по логистике и маржу. Так любая цифра объяснима.

🧩 Структура калькулятора (4 слоя):

• Входы — SKU/баркод, ветка каталога, схема FBO/FBS (флаг КГТ), регион и тип доставки (ПВЗ/курьер), физический вес, габариты Д×Ш×В, описание упаковки, рассчитанный объёмный вес, плановые дни хранения/шт., p(возврата), период/сезон.
• Справочники — базовые ставки по классам и типам доставки; коэффициенты регионов/зон; таблицы обработки, межскладских перемещений, обратной логистики; минималки/потолки из сносок.
• Промежуточные расчёты — выбор класса/зоны по большему из веса физического и объёмного; база «доставка покупателю» × коэффициенты региона/типа; добавление обработки, межскладских, хранения/шт.; ожидаемая обратка = p(возврата) × (обратка + обработка возврата + уценка).
• Выход — логистика на заказ (₽) с разложением, маржа на заказ (с учётом комиссии/промо/ДРР), рекомендуемая цена продажи от цели по марже, флаги аномалий (перескок класса, рост «обратки», выход за минималку).

🛠️ Советы по UX и проверкам:

• Поля входа сгруппируйте: товар → маршрут → схема → сезон.
• Справочники держите на отдельном листе с подписью редакции и даты.
• Для каждой формулы добавьте подсказку «из чего состоит» — так команда быстрее находит причину отклонения.

💡 Подпишись на телеграм‑канал @Astrakov_PRO — получишь ТЗ для калькулятора и готовые структуры листов, а со временем выстроишь контроль логистики и укрепишь маржу по всей линейке

Как рассчитать логистику для трёх сценариев: FBO, FBS, КГТ?

🧭 Цель расчёта — сравнить сценарии в рублях на выкупленный заказ на одинаковых входах (SKU, регион, период), понять вклад каждой статьи и выбрать схему, где маржа и SLA оптимальны.

🧮 Общий конструктор формулы:

• Логистика на заказ = доставка покупателю + обработка + межскладские + хранение/шт. + p(возврата) × (обратка + обработка возврата + уценка).

📦 FBO (склад WB):

• Отдельно учитываем доставку до приёмки/кросс‑дока (вне таблиц WB).
• «Доставка покупателю» = база по классу × коэффициенты региона/типа.
• Добавляем обработку/упаковку, возможные межскладские перемещения, хранение/шт.
• Ожидаемая обратка — по таблицам обратной логистики с учётом p(возврата).

🏷️ FBS (склад продавца):

• «Доставка покупателю» и обратка/обработка возврата — по таблицам WB.
• Свои хранение/комплектация/упаковка — вводим отдельными полями.
• Межскладские WB обычно отсутствуют; SLA зависит от вашей операционки.

🚛 КГТ (крупногабарит/тяжёлые):

• Особые классы/пороги, иногда двухкурьерные или спец‑коэффициенты.
• Усиленные ставки обработки/упаковки и повышенная обратка (риск уценки).
• Считайте минимум два региона и сценарий «плохая погода» (выше p(возврата)).

🧪 Как сравнивать сценарии честно:

• Оставьте входы одинаковыми, меняйте только схему.
• Смотрите не только «логистика/заказ», но и маржу × объём (валовую), а также влияние сроков на конверсию.

💡 Подпишись на телеграм‑канал @Astrakov_PRO — скачай пресеты для сравнения FBO/FBS/КГТ и живые кейсы, чтобы пошагово улучшать P&L и поднимать позиции товаров

Как учесть обратную логистику и возвраты в калькуляторе?

♻️ Возвраты на WILDBERRIES — не «побочный шум», а полноценная статья затрат, которая меняет экономику карточки. Если не встроить обратную логистику в расчёт, «бумажная» маржа будет выше фактической.

🔎 Что добавить в модель:

• p(возврата) на уровне SKU/кластера, а не среднего по магазину.
• Обратная доставка по таблице ставок WB.
• Обработка возврата (фикс) из раздела обратной логистики.
• Уценка/потери при повреждениях или утере (доля от себестоимости).
• Флаг причины возврата (не подошёл размер/брак/комплектация) для анализа и снижения p(возврата).

🧮 Как встроить в формулы:

• Ожидаемая обратка = p(возврата) × (обратная доставка + обработка возврата + уценка).
• Маржа на заказ = цена продажи − комиссия − доставка покупателю − обработка − межскладские − хранение/шт. − ожидаемая обратка − промо − ДРР.
• В отчёте калькулятора держите разрез «на момент продажи» и «после окна возвратов» — это дисциплинирует цену и промо.

🛠️ Практика снижения обратки (для план-факта):

• Улучшайте контент: размерные сетки, фото деталей, видео распаковки.
• Контролируйте упаковку: фиксируйте вложения, убирайте болтанку.
• Локализуйте остатки — сроки короче, возвратов меньше.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — заберёшь модуль обратной логистики для калькулятора и начнёшь держать маржу под контролем даже при высоких возвратах

Как заложить сезонные коэффициенты/скачки тарифов в расчёт?

🎢 В пике распродаж и в нагруженные периоды WB применяет повышающие коэффициенты. Без сезонного режима калькулятор «недооценивает» затраты, и цена продажи не держит целевую маржу.

🧭 Что предусмотреть заранее:

• Поле сезон/период (обычный / высокий).
• Таблицу сезонных коэффициентов к базовым ставкам доставки/обработки.
• Отдельный уровень p(возврата) на сезон (часто выше).
• Два сценария отчёта: «база» и «сезон», чтобы видеть дельту маржи по SKU.

🧮 Как считать:

• Доставка покупателю (сезон) = база × коэффициент сезона × коэффициенты региона/типа.
• Ожидаемая обратка (сезон) = p(возврата_сезон) × (обратка + обработка + уценка).
• В витрине BI добавьте индикатор «риск ухода в минус при пиковом коэффициенте».

⚠️ Где чаще ошибаются:

• Оставляют единую цену для «дальних» регионов в пик.
• Учитывают скидки, но не меняют p(возврата) и сезонные множители.
• Не фиксируют редакцию тарифов на дату — спорить не с чем.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — получишь календарь логистических пиков и шаблон пересчёта цен, чтобы проходить акции без провалов в P&L

Как проверять, что расчёт калькулятора совпадает с отчётами WB?

🔎 Калькулятор — это гипотеза. Факт подтверждается детализацией заказов и сводом выплат. Сверка по правилам превращает инструмент из «черного ящика» в проверяемую систему.

🧰 Порядок сверки:

• Выгрузите 10–20 свежих заказов и включите поля: доставка покупателю, обработка, межскладские, хранение/шт., обратная доставка, обработка возврата.
• Сверьте с результатами калькулятора на дату: базовые ставки, коэффициенты регионов, сезонные множители, минималки из сносок.
• Расхождения классифицируйте: формула, редакция, коэффициенты, «окно» дат (заказ vs выплата).

📊 Что добавить в отчёт калькулятора:

• Колонку «источник тарифа/редакция» (ссылка/дата).
• Колонку «комментарий сверки» (причина расхождения).
• Флаги аномалий: «перескок класса», «минималка сработала», «нет строки в выплате».

🧪 Частота и регламент:

• Минимум еженедельно; при изменениях таблиц — внепланово.
• Ответственный в команде, чек-лист действий и «кнопка» массового пересчёта цен.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — возьми чек-лист сверки и примеры расхождений, чтобы расчёты сходились с отчётами и решения принимались на данных

Как подключить выгрузку из отчётов ЛК в свой калькулятор (CSV/Excel/API)?

🔄 Калькулятор живёт данными: без регулярных выгрузок из личного кабинета WILDBERRIES расчёт быстро устаревает. Цель — настроить стабильный поток CSV/XLSX (и при наличии — API), чтобы обновлять ставки и факт по заказам без ручной рутины.

🧭 Минимальный контур (без кода):

• Сформируйте в ЛК стандартные отчёты: детализация заказов, выплаты/взаиморасчёты, логистика/возвраты.
• Включите в выгрузку поля: дата заказа, SKU/баркод, схема (FBO/FBS), регион/тип доставки, «доставка покупателю», «обработка», «межскладские», «хранение/шт.», «обратная доставка», «обработка возврата».
• Загружайте файлы в «сырьё» Sheets/Excel; поверх — чистящие макросы и маппинг полей → калькулятор.

⚙️ Полуавтомат (скрипты):

• Сохраните шаблоны фильтров в ЛК и выгрузку «по расписанию» (если доступно).
• Используйте локальный/облачный скрипт для переименования колонок, валидации дат и сопоставления с внутренним справочником SKU.
• Логируйте загрузки: дата, объём строк, ошибки — чтобы видеть, когда данные «падают».

🗂️ API и интеграции (при наличии):

• Подтягивайте справочники ставок/коэффициентов и заказы по ключам SKU/периода.
• Кэшируйте ответы; храните «снимки на дату» для юридической сверки.
• Закладывайте ретраи/таймауты; при сбое — откат к последнему валидному снимку.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — получишь набор шаблонов загрузки и макросы для маппинга отчётов WB в калькулятор без ручной рутины

Как автоматизировать расчёт логистики по каталогу (пакетно)?

🧮 Когда SKU сотни и тысячи, ручной пересчёт невозможен. Нужен пакетный конвейер: загрузка отчётов → нормализация → расчёт по формулам → витрина для решений по цене.

🛠️ Конструкция пайплайна:

• ETL-слой: приём CSV/XLSX из ЛК, проверка структуры, нормализация названий колонок, типизация дат/чисел.
• Справочники на дату: ставки базовые, коэффициенты регионов/типов, обратка/обработка возврата, минималки/потолки (все с меткой редакции).
• Расчётный слой: класс по большему из веса/объёмного, формулы FBO/FBS/КГТ, ожидание обратки, хранение/шт.
• Правила качества: флаги перескока класса, пустых ставок, аномалий «логистика/выручка».
• Витрина: топ‑SKU по риску ухода в минус, предложения по новой цене продажи, рейтинг регионов.

🕒 Расписание:

• Ежедневная инкрементальная загрузка + недельный «полный пересчёт».
• Внепланово — при изменении тарифной страницы (ловим алертом).

📈 Результат: актуальная маржа по каталогу, «красные зоны» и готовые решения по цене/схеме/упаковке.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — возьми шаблон пайплайна и дешборды, чтобы управлять ценой и маржой по всему каталогу за минуты

Как учитывать упаковку/фасовку, если фактические габариты больше товарных?

📦 В реальности коробка и фасовка часто увеличивают габариты относительно «товарных» размеров на карточке. Для логистики важны фактические Д×Ш×В и объёмный вес — они двигают класс и рубли.

🔍 Что добавить в калькулятор:

• Два блока размеров: «товарные» и «фактическая упаковка».
• Авторасчёт объёмного веса от фактических габаритов.
• Переключатель «вариант упаковки» (A/B/C) с собственными Д×Ш×В и пересчётом класса.
• Поле «перескок класса из‑за упаковки» (да/нет) и дельта логистики/заказ.

🧪 Как работать с вариантами:

• Соберите макеты A/B/C, промерьте Д×Ш×В, протестируйте ориентацию вложений.
• Выберите конфигурацию ниже порога нужного класса при сохранении защиты товара.
• Зафиксируйте решение в карте SKU, чтобы сборка не «увела» в другой класс.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — скачай гайд по упаковке под пороги и сократи объёмный вес без риска брака

Как добавить «что если» сценарии для выбора схемы (FBO vs FBS)?

🧲 «Что если» помогает принимать решения до больших перемещений ассортимента: меняем лишь схему, оставляя остальные входы постоянными, и смотрим, где маржа на заказ выше при той же конверсии.

🧭 Модуль сценариев в калькуляторе:

• Переключатель FBO/FBS + флаг КГТ.
• Общие входы: SKU, регион/тип доставки, фактические габариты, p(возврата), сезон.
• Автоформулы для каждой схемы (с учётом хранения/межскладских для FBO и собственных расходов для FBS).
• Выход: логистика/заказ, маржа/заказ, сигнал «кто победил» и причины (какая статья различается сильнее).

🔬 Чувствительность:

• Слайды ±10–20% по p(возврата), дням хранения, коэффициентам — смотрим, когда лидер меняется.
• Отдельный тест «удалённые регионы»: схеме, чувствительной к «дальним», назначаем региональные цены или ограничиваем показ.

💼 Решение для менеджера:

• Если FBO выигрывает маржой и SLA — переводим SKU, пересчитываем цену продажи, локализуем остатки.
• Если FBS устойчивее — оставляем схему и ускоряем собственные операции (упаковка/комплектация).
• Для КГТ — отдельная матрица: упаковка, маршруты, сервис последней мили.

💡 Подпишись на телеграм-канал @Astrakov_PRO — возьми модуль «что‑если» и готовые сценарии выбора схемы, чтобы быстро находить вариант с лучшей маржой и SLA

Уважаемый читатель, понравилась моя статья? Меня зовут Астраков Дмитрий, я основатель WBStat.PRO, автор тренинга «WILDBERRIES – ПРОРЫВ». Хотите узнать, КАК ПОДНЯТЬ ПРОДАЖИ НА WILDBERRIES? Подпишитесь на мой бесплатный Telegram-канал: @Astrakov_PRO – там каждый день выходит самая крутая информация о WildBerries: