惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

G
Google Developers Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
D
Docker
F
Fortinet All Blogs
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Project Zero
Project Zero
Engineering at Meta
Engineering at Meta
J
Java Code Geeks
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
S
Security Affairs
NISL@THU
NISL@THU
T
Tor Project blog
A
About on SuperTechFans
宝玉的分享
宝玉的分享
腾讯CDC
S
Schneier on Security
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
P
Privacy International News Feed
雷峰网
雷峰网
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Vercel News
Vercel News
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
D
DataBreaches.Net
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Recorded Future
Recorded Future
L
LINUX DO - 热门话题
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Latest news
Latest news
C
Check Point Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
云风的 BLOG
云风的 BLOG
SecWiki News
SecWiki News
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
爱范儿
爱范儿
月光博客
月光博客
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Palo Alto Networks Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
C
Cisco Blogs
Webroot Blog
Webroot Blog
S
Security @ Cisco Blogs

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
По понедельникам нейросеть говорит мне что делать. Так я зарабатываю на маркетплейсах 120 млн в год
Слава Рюмин · 2026-05-04 · via Все публикации подряд на Хабре

Статья написана на интервью с Денисом и Николаем, управляющими партнёрами и Артемом главным аналитиком швейной фабрики в Иваново. 

Если ты живешь в Челябинске — ты продаешь металл, если в Сочи — сдаешь квартиру, а мы живем в Иваново, поэтому занимаемся трикотажем.

Кстати, для зумеров:

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

90% обеспеченных людей в Иваново стали обеспеченными, потому что когда‑то открыли свой швейный цех. 

Мы решили не отставать и в 2021 тоже ворвались в швейный бизнес. Сначала мой партнер в роли руководителя отдела продаж, а я маркетолога, за год стали управляющими, ещё через год — управляющими партнёрами.

К тому времени всё уже захватили маркетплейсы.

Что происходит на маркетплейсах прямо сейчас? Как мы зарабатываем 120 млн прибыли в год? И почему накрутка на вашу футболку сегодня должна быть х7 в сегодняшней статье. 

Если вы живете в Иваново ставьте лайк, а если в Иванове, напишите об этом в комментарии. 

На нашей фабрике около ста швей, закройщики, склад, конструкторский отдел.

Наши раскройные столы (у нас их 4, но фотки только две нашёл в телефонах)

Наши раскройные столы (у нас их 4, но фотки только две нашёл в телефонах)

Изначально мы, трикотажники: шьём всё, что хоть чуть‑чуть тянется и чаще всего из хлопка: пижамы, ночнушки, футболки. Сейчас шьём всё подряд, но к этому ещё вернусь.

Бренд назвать не можем по своим причинам, а вот всеми цифрами бизнеса обязательно поделимся. 

Рынок одежды 2026

Иваново — текстильная столица ещё со времён СССР, наш регион сейчас занимает третье место по продажам одежды в стране, после Москвы и Московской области. 

До 2020 года рынок одежды был устроен так. 

У нас тут куча производств и всё работало по простой схеме. Со всех концов России в Иваново приезжали оптовики закупали ломом и везли продавать у себя.

Та же ночнушка в Иваново у фабрики стоила 150 ₽. Перекуп брал её и продавал где‑нибудь во Владивостоке за 500–600 ₽. Все были довольны: фабрика стабильно отшивала большие партии, перекуп зарабатывал, регионы получали одежду. И в этой парадигме Иваново жило десятилетиями. 

Из‑за этого, кстати, ивановские фабрики чуть‑чуть отстали. Было много вещей на которые больно смотреть. А зачем перестраиваться? К тебе сами едут, покупают оптом.

Но наступили ковидные годы, маркетплейсы начали стремительно расти, и народ получил доступ к дешёвым вещам без накрутки. 

Та самая ночнушка, которую раньше во Владивостоке продавали за 600 ₽, на маркетплейсе стоила 200 ₽. Естественно, все ломанулись туда. Маркетплейсы тогда работали по принципу «хоть палок туда накидай, всё продастся». Люди заливали неликвид, брак, что угодно, и всё росло.

В 2022-м начали массово банкротиться оффлайн‑магазины. Раньше все гоняли в Москву на «Садовод» или к нам в Иваново, а когда в каждом доме открылся пункт выдачи, продажи в магазинчиках одежды рухнули.

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

Сейчас у Вайлдберриз и Озон суммарно 184 тысячи пунктов выдачи в стране. Для сравнения у почты России — 40 тысяч.

Параллельно начала умирать прослойка перекупов, которые брали у фабрик и продавали на маркетплейсах. Маркетплейсы так уронили цены для покупателя, что для перекупа в этой цепочке просто не оставалось маржи. Перекупы начали жёстко продавливать фабрики по цене, им откуда‑то надо было брать прибыль.

Это коснулось и нашей фабрики. Перекупы, которые закупались у нас двадцать лет, начали выкручивать руки:

«Давайте дешевле, нам нужно еще дешевле».

Стало понятно, что либо мы сами идём на маркетплейсы, либо помираем под ними. 

А за время работы мы сделали несколько выводов. 

Вывод 1: на маркетплейсах можно продать даже неликвид

Мы с Николаем удачливые ребята. Зашли на маркетплейсы примерно в тот момент, когда халява уже начала кончаться. Но первое, что мы сделали принесло много денег. 

Мы посмотрели на склад фабрики, там лежали огромные остатки. То, что не разобрали оптовики: что‑то непопулярных расцветок, что‑то немодное, с дефектами. Куча всего, на что у фабрики не было идеи как это продать. Мы взяли и тупо залили всё это на ВБ.

Фабрика обалдела от количества денег: оказалось, что неликвид, который никто из перекупов не брал на маркетплейсе раскупают. Собственники поняли, что мы тут не просто так сидим, и начали вкладываться в отдел аналитики. 

Но ситуация с прибылью на маркетплейсах сегодня похожа на майнинг Биткоина — каждый следующий биткоин получить сложнее предыдущего. 

В 2021 можно было залить почти что угодно и оно продавалось, в 2023 надо было считать юнит‑экономику, разбираться в трендах, уметь в рекламу. Маркетплейсы из халявы превращались в очень тяжёлый, дорогой и менее прибыльный с каждым годом канал.

В этот момент пошли массовые банкротства производств одежды.

Вывод 2: спекулянты победили производителей

По идее свое производство должно выигрывать: свой цех, свой персонал = лучшая себестоимость, сам контролируешь качество.

Наш цех

Наш цех

Но производство хорошо себя чувствует, когда у тебя две модели (например, пижама и футболка), и ты их шьёшь огромными партиями. Одна швея, посаженная на одну и ту же операцию, делает 50–100 изделий в день. Когда она руку набила, она не думает, она шьёт быстро и себестоимость низкая. 

Но на маркетплейсах выигрывает тот, у кого огромный ассортимент. Чем больше у продавца карточек, фасонов, размеров и цветов, тем выше шансы попасть в выдачу и в рекомендации. Алгоритмы поощряют продавцов с широкой витриной. Покупатель тоже хочет выбора, он заказывает 30 платьев, меряет, оставляет одно, 29 возвращает.

Что происходит с фабрикой, которая раньше шила пижамы тысячами, когда её просят давать широкий ассортимент? Производительность падает в пять раз. Та же швея, которой дают сложное изделие или незнакомую модель, вместо 100 единиц делает 20. 

Переналадка стоит времени, технолог должен переписать процесс, конструктор переделать лекала. И рентабельность сжимается до состояния

«Мы вообще зачем тут работаем?».

Вторая проблема производства — необходимость постоянной загрузки. У тебя сто швей, если ты на месяц роняешь нагрузку, они уходят. И ты будешь полгода восстанавливать команду, потому что хорошую швею нужно найти, обучить. Поэтому производство должно работать вне зависимости от того, продаются твои изделия в этом месяце или нет.

Сравним с теми, у кого нет своего производства. Они изначально выглядели как чудаки на букву «М», но именно они выиграли. Эти ребята развивали маркетинговый отдел, аналитику, работу с трендами. Производство у них было распределённое: эту футболочку шьём в Иваново, рубашки притащим из Турции, штаны из Узбекистана. 

Они посчитали, что им нужно 5000 джинсов на сезон, заказали 5000, продали, получили деньги. Не угадали с моделью? Просто не делают новый заказ. Тратят ровно столько, сколько надо для продаж.

Производство так не может, это неповоротливая машина. Поэтому когда маркетплейсы ужали маржу, начались массовые банкротства. 

Вывод 3: эксперименты важнее себестоимости

Мы стратегически чухнули в правильную сторону (давно слово «стратегия» не звучало рядом со словом «чухнуть»). Запустили конструкторский отдел, начали экспериментировать, пошли в более широкий ассортимент с маленькими партиями. 

Из чисто трикотажного цеха превратились в фабрику, которая сейчас шьёт всё подряд: кожзам, замшу, аналог шёлка, атлас, вельвет. На очереди джинсы.

Но это проще сказать, чем сделать. Наш технолог говорит:

«Кожзам мы шить не можем, оборудование не предназначено».

Мы не послушали, полезли узнавать, а кто‑то вообще шьёт кожзам в трикотажном цеху? Оказалось, шьют. Связались с другим конструктором, она показала, как настроить наше же оборудование под кожзам. 

Попробовали отшить сарафанчики, и продажи полетели в космос. Выяснилось, что сам кожзам стоит дёшево, а рынком оценивается дорого: видимо, потому что технологи всем рассказывают, что это сложно, и мало кто связывается. Теперь приходящие к нам технологи удивляются, что трикотажный цех шьёт замшу и кожзам.

Тот самый сарафанчик

Тот самый сарафанчик

Раньше все ивановские фабрики мерились одной вещью — у кого ниже себестоимость. Все занимались бесконечной оптимизацией, считали каждые десять рублей. В какой‑то момент мы забили на себестоимость. 

Когда мы выпускаем трендовое изделие в нужный сезон, у нас наценка получается шесть‑восемь раз. И в этой математике уже не так важно, отшил ты эту вещь за 600 ₽ или за 700 ₽. Важнее, что продашь её за 6000 ₽.

Сейчас отдел аналитики уже неделю задалбывает Николая штанами, которые «очень похожи на джинсы».

Николай говорит: «Это же джинсы». 

Они говорят: «Ну смотри, под другим углом, не совсем». 

Я думаю, раз на десятый Николай согласится, что это не прямо джинсы, и отдаст в разработку. Хотя сейчас кажется, что это невозможно.

В сумме за четыре года мы из цеха, которому было стыдно показывать туники с котиками, пришли к ассортименту, которым можем гордиться. 

Вывод 4: в базовом сегменте одежды сложно конкурировать из‑за схематозников

А вот если ты делаешь базовую белую футболку, которую все привыкли покупать за 300 рублей, тут каждый рубль себестоимости важен. Но в этой категории если играешь по‑честному не сможешь конкурировать с теми кто схематозит и не платит налоги. 

Например, перекуп смотрит, что лучше всего продаётся на маркетплейсе, скажем, белая футболка. Дальше нужно достать самую низкую себестоимость на этом самом продаваемом товаре. А как это сделать? Тут все средства хороши. 

— можно открыть фирму в льготном регионе, например, налоги в Чечне 1%, а там же можно купить четверть комнаты в коммуналке для юрадреса. 

— везут футболки из Узбекистана через карго доставку, минуя таможню (а ля везу для себя). 

— держат несколько юрлиц, и не платят НДС. 

Половина перекупов работают именно так. Поэтому, когда мы видим на маркетплейсе крайне низкую цену, 40% — это схематозники, еще 40% — это слив остатков, попытка демпинговать и выжать конкурентов, остальные — это нерадивые менеджеры, которые не умеют считать. 

А еще же есть ИУшники и китайцы. 

ИУшники

Это селлеры на индивидуальных условиях у Вайлдберриз. 

Никто открыто про это не говорит, потому что за разглашение большой штраф, но они существуют. Работает так: у тебя индивидуальная комиссия, в которую зашиты логистика и хранение. Это получают крупные игроки (обычно с оборотом 2–4 миллиарда в год), потому что Вайлдберриз важно их удержать. От этого у всех подгорает, потому что крупняк и так более конкурентоспособен, а еще и спецусловия. 

Но взамен ИУшник обязан выполнять план продаж: в прошлом году ты сделал два миллиарда, в этом должен сделать три. Если не сделал, тебе задним числом всё пересчитывают по стандартной комиссии, и ты получаешь огромный минус. Так что это не сказка о богатой жизни. Мы общались с теми, у кого есть ИУ, и с теми, кто получил по такому пересчёту, там бывает реально больно.

Китайцы

Продавцам из Китая Вайлдберриз дал пониженную комиссию, потому что им интересны китайские объёмы и ассортимент. Сейчас на маркетплейсе уже встречаются кабинеты на двести тысяч SKU, это китайцы. Но пока они не могут завозить на склады Вайлдберриз, и доставка к покупателю идёт около месяца. В одежде это критично, поэтому в нашей категории китайцы пока не конкуренты. Думаю, как только они закроют логистику и поставят русского управляющего с нашим менталитетом, рынок одежды в России переключится на них. 

Вывод 5: нужно договариваться и платить хорошие зарплаты

Когда мы начали шить кожзам и сарафаны нового фасона, швеи встали на дыбы.

«Мы 20 лет шили футболку с тремя швами, что вы нам теперь подсовываете?»

Их можно понять, шов на трикотаже и шов на кожзаме это разные настройки машины, разные иглы, разная скорость. Мы стали договариваться, доплачивать за сложный ассортимент. Часть швей всё равно ушла, и мы потеряли процентов 30 сотрудников. Они хотели простой, повторяемой работы, как привыкли, а мы её дать не могли.

Нам повезло, что одновременно с этим начали закрываться производства в Иваново и швеи появились на рынке. В 2024–2025 года шла настоящая война за швей: открывалось много новых цехов, и за пошив одной футболки, который объективно не должен стоить дороже 60–70 рублей, доходило до 180–200 ₽. Швеи на любой чих вставали и уходили, потому что у соседей платили больше. 

В 2025 эта война закончилась. Производства массово закрываются, швеи идут куда возьмут, и теперь с ними можно договариваться.

Сейчас у нас швея получает в среднем 80–100 тысяч рублей в Иваново. Причем 2 года назад швеи получали столько же, несмотря на инфляцию. 

Кстати, линейных сотрудников не получается мотивировать деньгами. Ты можешь ставить им высокие расценки, премии, они просто будут меньше работать. Большинство людей, работающих на сделке, знают, какая сумма им нужна на жизнь. Они её зарабатывают и мотивация заканчивается. Для таких людей приходится искать другую мотивацию — нормирование, статусы, подарки, условия труда. 

С квалифицированным персоналом всегда было сложно, и ничего не изменилось. Хороший технолог легко получает 200 тысяч ₽. Конструктор от 80 до 400 тыс ₽, в зависимости от уровня. Каждый наш руководитель достался огромным количеством собеседований.

На собеседовании смотрю прежде всего на мотивацию. Если человек в процессе собеседования ничего не спрашивает, не предлагает, наверное он не горит своим делом.

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

Вывод 6: нужно работать с трендами

За тренды у нас отвечает Николай.

Николай – это лысый большой мужик, все, кто видит его впервые, не сразу верят, что это наш главный трендовый аналитик.

Николай — это лысый большой мужик, все, кто видит его впервые, не сразу верят, что это наш главный трендовый аналитик.

Но он действительно перерыл кучу модных показов, разобрался в фасонах, цветах, силуэтах, и за счёт этой работы мы делаем наценку шесть‑восемь раз. 

Работа с трендами не творчество, а операционка. Алгоритм такой: в Европе проходят выставки, Китай это всё ворует и делает свои выставки. Мы смотрим, что показал Китай, и всё, в следующем сезоне это будут шить все. Если на выставке у всех изделия с кружевами, значит в следующие полгода кружева пойдут в продажу.

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

Есть зарубежные сайты вроде tag‑walk, на которых ежедневно публикуются тренды. У Артёма прописан промпт в ChatGPT: каждый понедельник нейросеть присылает обновления по сайту и адаптирует их под наши реалии. Мы открываем сводку, смотрим, что выстреливает, и отдаём в разработку.

Такое сообщение, получаю еженедельно

Такое сообщение, получаю еженедельно

Хорошая новость про одежду: тренд держится не пару недель, как лабубу. Если кружево пошло весной, оно будет хорошо продаваться и осенью, у тебя есть окно зайти и в этом сезоне, и в следующем.

Именно вещи, которые залетают в тренд приносят больше всего денег. 

Экономика нашего швейного производства

Чтобы не сильно страдать с коммерческой тайной, возьмём апрель 2025 года, соотношения сейчас не сильно изменились, кроме комиссий маркетплейсов, конечно. 

Со 127 миллионов оборота на маркетплейсах на счет нам реально пришло — 53 миллиона ₽. Остальное забрал маркетплейс комиссией, логистикой, рекламой и хранением.

Дальше из этих 53 миллионов мы заплатили за ткань (20 млн), людей (14,9 млн), налоги (15,5 млн), и др. Закрыли месяц с минусом почти 3 миллиона. 

Но это потому, что в апреле выпали квартальные налоги. Если усреднить налог до примерно 7–8 миллионов в месяц вместо 15,5, апрель закрывается с прибылью около 4 миллионов. Это примерно 3% от оборота.

По налогам у нас отдельная история: сидим в Ивановской области, где для производства льготная ставка 5% «доходы минус расходы». Плюс ткань мы покупаем с НДС и часть его возмещаем. В сумме фактический НДС у нас выходит около 11%.

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

Сейчас маркетплейсы отжирают от 55 до 70% от оборота. В 2026 зарплаты стали выше, а сырье уменьшилось, так как изделия стали сложнее. 

Реклама в основном у блогеров (20%) и внутренняя реклама на маркетплейсах (80%). 

В этом году нарастили количество внешней рекламы почти в 2 раза, в следующем году планируем нарастить ещё больше, потому что подстроили ассортимент, чтобы реклама у блогеров начала окупаться. Сейчас средний ДРР (доля рекламных расходов) примерно 6–7% от месяца к месяцу.

Операционная прибыль VS маржинальная прибыль

В учете денег у нас есть свои нюансы. В кассе денег может не быть, а маржинальная прибыль будет хорошая. И наоборот: денег пришло много, а маржа в минусе.

Объясню. Есть операционная прибыль: сколько денег пришло за месяц минус сколько ушло. А есть маржинальная: сколько мы продали изделий и сколько потратили на их производство. 

Например, перед сезоном мы много шьём, закупаем много ткани, платим много зарплат. По операционке мы в этом месяце в минусе. Но мы же не потеряли деньги, мы их вложили в ткань и труд, которые лежат на складе и пойдут в продажу через два месяца. И наоборот: после сезона мы продаём со складских запасов, на производство тратим мало, а денег в кассу льётся много. По операционке всё прекрасно, а на самом деле нет.

Поэтому нам важнее маржинальная прибыль. Это показатель эффективности: за сколько мы реально произвели то, что реально продали. А когда произвели — не важно, может, изделие лежало на складе год.

Нашел кусок склада на телефоне

Нашел кусок склада на телефоне

Прибыль за год

Если усреднить за год, то у крупного производства одежды на маркетплейсах сейчас маржа выходит 12–14% чистыми. Это значит: при обороте миллиард рублей в год, около 120 миллионов чистыми.

Но ты еще не обновил оборудование, не заплатил себе как управляющему, не выплатил долю собственнику и не подготовил запасы на склад на следующий сезон.

Процент прибыли с каждым годом падает. Удержать его на месте можно только за счёт роста оборота. С Озон мы уже почти полностью ушли, у них за прошлый год комиссия в одежде поднялась с 13% до 48%. К этому добавилась дорогая логистика и платное хранение. 

Минимальная наценка для выживания — х7

Чтобы понять, насколько всё печально, наглядный пример. Допустим, ты хочешь продавать на Вайлдберриз костюм. Литраж 6 литров (нормальный костюм), процент выкупа 30% (нормальный для одежды), себестоимость 500 ₽, налог 6%, плюс 5% НДС и 5% бюджета на рекламу.

Чтобы выйти хотя бы в 89 ₽ прибыли с одной продажи, ты должен продавать этот костюм за 3500 ₽. То есть минимальная наценка х7. Меньше, и ты работаешь в минус.

Маркетплейс рубит хвосты, а мы делаем 120 млн прибыли в год

У нас созданы мониторинги для каждого отдельного товара, в котором собрано 5–10 конкурентов с аналогичным товаром. На ежедневной основе аналитик мониторит все карточки и следит за динамикой выручки и ценой. Это помогает в нужный момент реагировать на изменения рынка и не отставать от конкурентов.

Итого

Мы как производство сидим перед своим костюмом, который произвели за 500 ₽. Чтобы заработать с него, нужно продать за 3500. А рядом сидит перекуп, который привёз похожий из Узбекистана через карго, не платит толком налогов и продаёт за 1500. Покупатель смотрит на два костюма, и наш он не купит. Так и умирают производства.

Единственное вариант — попасть в тренд так, чтобы покупатель хотел именно этот фасон и был готов заплатить нашу цену. Юбочка в корейском стиле, актуальная этим летом, продаётся за 3200, мы её произвели за 600. Покупатель её увидит за 2500 (со скидкой постоянного покупателя), купит, и мы с этого что‑то заработаем. Но беда в том, что таких юбочек никогда не купят так много, как покупают белые футболки. Ниша сильно меньше, поэтому нам нужно делать много разных юбочек, блузок, костюмов и иметь по каждой хотя бы 500 штук, иначе нет смысла запускать партию.

Но мы смотрим скорее с позитивом, ищем свое место в новых так быстро меняющихся условиях и бежим в два раза быстрее, чтобы хотя бы просто оставаться на месте.

Спасибо, что прочитали, я раз в неделю беру интервью у предпринимателей про реальный бизнес, а не этот ваш успешный успех.

Если вам понравилась эта история, вы можете прочитать и другие истории на канале «Упал, поднялся».

В блоге уже больше 120 бодрых историй из разных ниш с подробными выкладками по цифрам.

Подпишитесь на канал, так вы поможете продолжать эту работу, спасибо.