Mengelola Profit Real-Time Menjelang Lebaran: Mengapa Laporan Keuntungan BigSeller Saja Tidak Cukup?

Mengelola Profit Real-Time Menjelang Lebaran: Strategi Memantau Keuntungan Riil

Menjelang Lebaran 2026, kita semua tahu bahwa volume paket pasti akan meningkat. Market sedang naik-naiknya, dan insyaallah profit pun ikut terkerek. Namun, pertanyaan besarnya adalah: sejauh mana kita bisa mengoptimalkan profit tersebut? Bagi saya, momen Lebaran yang datang setahun sekali ini jangan sampai terbuang sia-sia hanya karena kita pusing mengurus iklan yang boncos atau terjebak dalam angka omset yang semu.

Salah satu kunci untuk mendapatkan hasil optimal adalah data yang terukur. Kita harus memantau performa toko dengan data yang riil, bukan sekadar melihat angka di Seller Center yang sering kali "gombal". Angka yang muncul di sana baru sebatas omset, belum dikurangi berbagai biaya yang proses hitungnya cukup panjang.

Masalah dengan Metode Pantauan Lama

Dulu, saya terbiasa menggunakan cara manual: download data, upload ke Google Sheets atau Excel, lalu diolah sedemikian rupa. Proses ini memakan waktu setengah hingga satu jam, dan itu pun belum tentu tepat. Ada beberapa blind spot yang sering terlewat, terutama soal retur.

Misalnya, kita download data pesanan tanggal 15 pada tanggal 17. Ternyata, pesanan tersebut dikomplain atau diretur seminggu kemudian. Jika kita tidak meng-update data di rentang waktu yang sama, angka retur tersebut tidak akan tercover. Inilah yang saya sebut sebagai ilusi profit.

"Tanpa data real-time, omset tinggi hanyalah angka semu yang menyembunyikan biaya-biaya tersembunyi."

Mengenal GPMI: Indikator Keuntungan Personal Saya

Dalam memantau toko, saya menggunakan istilah sendiri yang saya sebut GPMI (Gross Profit Minus Iklan). Ini memang bukan istilah resmi di dunia keuangan, tapi sangat efektif untuk pengambilan keputusan cepat. Rumusnya sederhana:

• Omset dikurangi HPP
• Dikurangi Admin Fee (menghasilkan Gross Profit)
• Lalu dikurangi biaya Iklan

Hasil akhirnya adalah GPMI. Nilai ini adalah keuntungan kotor setelah dipotong biaya admin dan iklan, namun belum dikurangi beban overhead seperti gaji karyawan, listrik, atau sewa gudang. Bagi saya, memantau GPMI sudah sangat cukup untuk menentukan strategi harian: apakah harus "ngegas" iklan lagi atau justru cukup dulu.

Menyempurnakan Laporan BigSeller

Saat ini saya menggunakan BigSeller karena fitur auto-update-nya yang sangat memudahkan. Namun, harus diakui bahwa laporan keuntungan di BigSeller masih memiliki beberapa kelemahan. Salah satu yang paling krusial adalah tidak terhitungnya PPN iklan secara otomatis dan kendala pada input HPP yang sering terlambat.

Saya sempat mengalami di bulan Januari lalu, di mana laporan menunjukkan keuntungan yang lumayan. Namun setelah saya koreksi menggunakan tools penyempurna yang saya kembangkan sendiri, hasilnya mengejutkan. Ternyata keuntungan riil saya jauh lebih kecil dari yang terlihat karena biaya iklan dan PPN yang sangat besar. Tanpa pemantauan yang detail, saya bisa saja terus membakar uang tanpa sadar bahwa toko sedang merugi.

Langkah Persiapan Menuju Panen Raya

Untuk menyongsong puncak traffic Lebaran, saya menekankan pentingnya tiga hal dalam pengelolaan data:

1. Kodifikasi SKU yang Tepat: Menemukan format SKU yang konsisten adalah fondasi utama agar data bisa ditarik dengan akurat.
2. Setup SKU Gudang: Memastikan semua produk terhubung dengan sistem pergudangan di BigSeller.
3. Rekonsiliasi Data: Mengoreksi selisih atau distorsi data agar laporan menjadi lebih komprehensif dan tidak "gombal".

Fokus saya kali ini sangat spesifik pada laporan keuntungan, bukan laporan keuangan yang rumit secara akuntansi. Tujuannya hanya satu: agar kita bisa mengambil keputusan cepat di saat traffic sedang tinggi-tingginya. Ingat, orientasi kita adalah profit, bukan sekadar jumlah paket atau tumpukan omset.

Semoga pengalaman saya dalam mengelola data ini bisa memberikan gambaran bagi teman-teman untuk lebih peduli pada angka riil toko masing-masing. Mari kita optimalkan momentum Lebaran tahun ini dengan strategi yang berbasis data.

Bagikan di Facebook

Bagikan di Twitter