Оптимизация ассортимента с помощью анализа

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%.

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.

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: «А» — самая успешная, «С» — наименее.

Выручка и маржинальная прибыль. Ключевые для нас показатели эффективности. Чем выше доля товара в выручке и прибыли, тем успешнее этот товар. Он получает наивысшую оценку — категорию «А».

Уходимость. Этот фактор демонстрирует скорость оборачиваемости каждой товарной позиции. Чем выше оборачиваемость, тем быстрее и чаще покупатели приобретают данный товар. Самая высокая оценка у таких товаров — категория «А».

Мы провели анализ и определили, какие товары из категории С по выручке и прибыли можно перевести в e-commerce.

Проанализировали уходимость, чтобы убедиться, что это не замедлит оборот. Выявили позиции с низкой уходимостью и запланировали маркетинговые акции для повышения продаж по этим товарам в интернет-магазине.

При внедрении данной методики использовали доступные инструменты аналитики и построили интерактивные отчеты в Power BI.