Проблема:
Собственник компании: «Наша компания занимается розничной торговлей. Основной товар — профессиональная косметика для салонов красоты, которую мы реализуем через несколько точек продаж и интернет-магазин. Несколько лет назад я поставил задачу увеличить общую рентабельность на 7 процентов к концу года. Но практически все возможные способы повысить эффективность мы на тот момент уже использовали».
Решение:
Сотрудники торговых точек совместно с коллегами из бэк-офиса отладили существующие бизнес-процессы и внедрили недостающие. Тогда же коммерсанты получили все возможные дисконты и рассрочки оплат от поставщиков. Единственную точку роста мы видели в пересмотре ассортимента.
Результат:
Реальная практика: АВС-анализ помог выполнить амбициозный план руководства, когда точек роста почти не осталось. Решение подойдёт как для бизнеса с небольшим товарооборотом, так и для крупных продавцов с торговой матрицей от 10 000 позиций.
Внедрение наших рекомендаций привело к значительному снижению операционных затрат. Стратегии управления арендной платой и персоналом позволили сократить расходы на 15%, а оптимизация рекламных расходов увеличила эффективность маркетинговых кампаний и сократила расходы на 20%.
Как следствие, операционные расходы снизились с 35% до 25% от общих доходов, что привело к существенному росту прибыли. Например, прибыль с одного магазина увеличилась на 25%, что в денежном эквиваленте составило 170 тысяч рублей. Таким образом, наша работа принесла клиенту ощутимые финансовые результаты и укрепила его позиции на рынке.
Данная методика помогла усовершенствовать торговую матрицу и увеличить рентабельность даже сверх плана — на 11% вместо 7%.
Шаг 1
АВС-анализ по выручке
В первую очередь мы провели АВС-анализ по выручке более 12 тыс. SKU и распределили их по трём категориям в зависимости от доли участия каждой позиции в общей выручке. Данные взяли за последние 12 месяцев, чтобы учесть сезонность продаж.
Проверили соответствие распределения принципу Парето. Категория А составила 25 процентов от всего объёма продаж, категория В — 45, категория С — 30. Анализ показал существенный перекос в сторону наименее доходных товаров. Стало понятно, что нужно сократить объём товаров категории С, с меньшей выручкой, в пользу категории В.
Классический подход предполагает два способа: исключить из ассортимента низкодоходные товары либо увеличить выручку от их продажи с помощью маркетинговых мероприятий.
Вариант с выводом каких‑то позиций мы сразу исключили, так как не хотели потерять наше конкурентное преимущество — широкий выбор товаров.
Мы выбрали альтернативный вариант — перевести часть товаров исключительно в e-commerce, а на их место в офлайн-магазинах вывести новые, более доходные позиции. Предстояло определить, какие именно товары перейдут в интернет-магазин. Для этого мы решили использовать комплексную балльную методику, которая бы учитывала в оценке не только выручку по товарам, но и другие факторы.
Смотреть «Комплексный анализ»
Шаг 2
Комплексный анализ ассортимента
Мы провели комплексный анализ ассортимента по нескольким факторам: выручке, маржинальной прибыли и скорости оборачиваемости одной единицы товара, или уходимости. Для этого каждому товару присвоили категорию, распределили вес факторов по степени значимости для нас в текущий момент и вывели комплексную оценку в баллах.
Категория. В разрезе факторов присвоили каждому товару категорию. Категория отражает успешность той или иной позиции по выручке, маржинальной прибыли или уходимости: «1» — наилучшее значение фактора, «3» — наихудшее.
Чтобы определить категорию по выручке, использовали результаты АВС-анализа. Категория А получила значение «1», категория В — «2», категория С — «3». Тот же принцип применили и для группировки товаров по маржинальности.
Вес фактора. После распределения товаров по категориям определили вес каждого фактора в зависимости от его значимости для принятия решения. Общий вес факторов равен единице.
Уходимость посчитали по формуле:
Товары по уходимости разбили на категории по дням:
до 90 дней — значение «1»;
от 90 до 180 — «2»;
свыше 180 дней — «3».
Маржинальная прибыль и уходимость представляли для нас на момент анализа наибольшую значимость. Поэтому им присвоили по 0,4 доли веса. Оставшиеся 0,2 части достались выручке.
Баллы. Умножили значение категории на вес и получили баллы товара по каждому фактору. Сложили их и получили общий балл товара, на основании которого принимали решение о дальнейшей судьбе товарной позиции. Товары с более высокими баллами стали претендентами на перевод в e-commerce.
Шаг 3
Доработка с маркетологами
MARIIA BULYGINA: «Мы обратили внимание на низкую уходимость товаров из сегмента люкс при высоких затратах на их закупку. Количество товаров, которое всегда должно быть в наличии, мы устанавливаем в соответствии с внутренними лимитами компании. Таким образом, в запасах наиболее дорогих товаров „зависали“ крупные денежные суммы.
Наша стандартная выкладка в торговом зале составляет не менее трёх штук одного товара в ряд. Если уходит одна единица, на полке остаются такие же позиции. Витрина не кажется пустой следующему покупателю и стимулирует дальнейшие продажи. Мы выдвинули гипотезу: на продажи в сегменте люкс наполненность полки влиять не будет. Потребители из этой категории ориентированы на конкретные бренды и купят их в любом случае».
Маркетинговый отдел провёл 30-дневный эксперимент, который подтвердил наше предположение. Меньшая глубина полки не снижает продажи люксовых марок.
Шаг 4
План действий
На основании комплексного анализа и эксперимента с глубиной полок было принято четыре решения:
Снизить объём закупок SKU, общий балл которых выше значения «2». Сюда же попали низкомаржинальные товары, у которых балл по выручке равен «1». Сократить объём закупок для сегмента люкс. Товаров на полке должно хватать на 14 дней — плюс одна единица в качестве страхового запаса. SKU с уходимостью более 180 дней перенести исключительно в e-commerce. Ввести в ассортимент дополнительные высокомаржинальные товарные позиции из среднего ценового сегмента.
Совет:
проводите комплексный анализ ассортимента не реже одного раза в год
Результаты по итогам проведённых нами мероприятий:
- общая рентабельность увеличилась на 11% — даже больше, чем ожидало руководство;
- среднее количество SKU в чеке выросло в 1,5 раза благодаря тому, что мы расширили ассортимент;
- оборачиваемость товаров повысилась на 9%;
- расходы на хранение в расчёте на единицу товара сократились на 5%.
Мы получили дополнительную рассрочку оплаты от наших поставщиков, так как нарастили объём закупок и расширили ассортимент. Данная методика анализа SKU помогла быстрее принимать решения и облегчила работу специалистов финансовой и коммерческой служб.