Каталог предприятий

 

Логистика и маркетинг

31.03.2008

Вспомогательные методики анализа при организации процесса продаж

Оценка
Эксперты:
1.50
Анонимы:
2.00
Просмотров:
4332
Комментариев:
0
vmaevsky аватар
(рейтинг: 1.50/1.60)

 

 

 

 

АВС –анализ клиентов 

В практике организации управления запасами товаров возникает много проблем, особенно часто звучит вопрос: насколько полезными могут быть такие методы как АВС-анализ ассортимента, как провести анализ клиентов, какие критерии выбрать.

По анализу клиентов есть много параметров, которые надо учитывать, но если  взяться за задачу проранжировать клиентов по многим признакам, таким как: объем продаж клиенту, доходность продаж для клиента, отсрочки платежей, формализация отношений по времени доставки или штрафных санкций, перспективность развития отношений с клиентом, длительность сотрудничества,  задолженность, то большое количество информации  приведет к потере качества анализа, а , может быть, еще хуже – принятие решения о значимости компании-партнера на основании второстепенных признаков. Следующей проблемой есть изменение значимости компании в зависимости от сезона. Как не ухудшить отношения с компанией, с которой активный товарообмен ведется  в другом сезоне, а в текущем сезоне она не набирает достаточного объема товарооборота. Значимость компании-партнера видно в разном ракурсе с позиции различных менеджеров.

Категорийные менеджеры, оценивающие выгоды сотрудничества с клиентами на основании продаж по своей категории товара, могут не видеть всей картины, и непроизвольно действовать во вред отношениям с клиентом. Например, продажи по конкретной категории для компании незначительны, и категорийный менеджер  обеспечивает ее по остаточному принципу. Поставки товара других категорий для этой компании имеют большой вес, и менеджеры, управляющие этими категориями поддерживают высокий уровень отношений с данным клиентом, но их усилия подрываются низким общим уровнем удовлетворения клиента. Отсюда внутренние конфликты в компании, проблемы с лояльностью клиентов. Казалось, все делают по правилам, но результат желает быть лучшим. Разрешить вопрос нужно при помощи объединения  результатов классификации клиентов по компании вцелом и по отдельным сегментам.Рассмотрим несколько примеров из практики категоризации клиентов. Первый пример отражает классификацию клиентов для компании  с товаром с коротким жизненным циклом, с очень конкурентным рынком, постоянными акциями снижения цен та товар.

Насколько глубоким должен быть анализ клиентов для такой компании? Очевидно, что время, на   основании  которого проводится анализ должен быть коротким ( месяц или несколько месяцев), частота анализа – ежемесячно, основные параметры анализа – прибыльность отношений и объемы поставок. В этом  анализе хотелось бы отразить текущее состояние финансовых отношений. Такой выбор критериев обусловлен большим динамизмом развития отношений, высокой значимостью уровня прибыли, который генерируют продажи для компании, короткое время на проведение самого анализа (ограничивает возможности для сбора дополнительной информации).

Рассмотрим этот пример более подробно. Категоризация клиентской базы осуществляется на основе фактических данных за период, который соответствует трем календарным месяцам. Это позволяет определить средний уровень параметров каждого клиента. Данный период оптимален для оценки сотрудничества с клиентом, поскольку больший срок исследования занижал бы позитивную динамику клиента, либо наоборот – смягчал негативную.

 Категоризация производится раз в месяц. Например, категоризация для февраля месяца производится на основе данных за ноябрь – январь.   В исследование попадают только клиенты, с которыми осуществлялись отгрузки в периоде анализа. Это может быть недостатком, обусловленным выбором короткого периода анализа, но преимуществ больше чем недостатков.

Для оценки сотрудничества с клиентами применяется трехуровневая категоризация:

- по среднемесячному взвешенному объему отгрузки товаров

- по относительному уровню финансовой дисциплины в исследуемом периоде

- по среднему взвешенному уровню доходности отгрузки товаров в исследуемом периоде.

 На первом уровне клиенты делятся на три-пять группы по объему отгрузки товаров. Например: до 20000 грн, от 20 до 50 тысяч гривен, от 50 до 100 тысяч гривен, более 100 тысяч гривен.

На втором уровне клиенты делятся на три группы по уровню финансовой дисциплины:

- категория X – присваивается клиентам, не имеющих просрочки платежа, или отсрочки платежей которых ≤ 0.

- клиенты, средний взвешенный срок просрочки которых до 15 дней получают категорию Y.

- категория Z присваивается компании с отсрочками платежей более 15 дней.

Отсрочки платежа считаются как средневзвешенные величины по всем сделкам за время анализа.

На третьем уровне категоризация проводится по уровню  доходности поставок, выраженное в процентах(%). Присваиваемая категория может приобретать следующий вид:

категория I + категория II + (категория III)

А-Х-0,32 - клиент с продажами более 100000 грн. с 32% уровнем дохода не имеющий отсрочки платежа 

С-Y-0,10 - клиент с продажами более 20000 грн. с 10% уровнем дохода с отсрочками платежа до 15 дней

В-Z-0,20 - клиент с продажами более 50000 грн. с 20% уровнем дохода с отсрочками платежа более 15 дней.

Данная категоризация достаточна для оперативного управления распределением товара в сети компаний потребителей, когда надо принимать быстрые решения о  том, кому направить доступный сегодня товар. Поскольку особенности описанного в этом примере товара и рынка такова, что компании работают с малыми складскими запасами, а успех компании зависит от оперативности принимаемых решений, то три основных параметра позволяют включить результаты категоризации клиентской базы в автоматизированную систему распределения товара. Такой подход позволяет провести предварительное планирование на основании кодов и статуса компании, избежать проколов в обеспечении товара наиболее значимых и прибыльных клиентов. 

Другой пример категоризации проведен для компании имеющей широкий ассортимент продукции с разными сезонными параметрами. Ассортимент компании разделен между категорийными менеджерами с широкими полномочиями. В данном случае не обойтись от двухуровневой системы построения категорийного отчета по клиентам. На первом уровне учитываются показатели работы с клиентом вцелом по компании, привлекательность  развития отношений с этим клиентов, а на втором уровне категорируется сегмент поставок, подвластный категорийному менеджеру.

В приведенном ниже примере использованы несколько признаков: объемы операций с клиентом, масса прибыли, генерируемая на поставкам клиенту, показатели финансовых отношений, перспективность клиента.

 

 

 

Шаг.1. Категоризация по основному признаку: объем потребления.

Клиент может менять свой удельный вес в общем объеме потребления в зависимости от сезона. Категоризация по объему потребления может быть проведена по двум параметрам: общему объему потребления и сезонному (или по поставкам в целом и по категории). Или общему объему потребления и потреблению в категории.

 Пример: категоризация по основному признаку  удельному весу в общем объеме потребления.

 

всего, объем поставок в сезон, объем поставок, или поставки по категории товара код
  грн % группа грн % группа
компания 1 250000 16,1 А 110000 15,4 А А А
компания 2 220000 14,1 А 50000 6,99 В А В
компания 6 200000 12,8 А 30000 4,19 В А В
компания 5 160000 10,3 А 130000 18,2 А А А
компания 3 155000 9,96 А 12000 1,68 С А С
компания 8 130000 8,35 В 120000 16,8 А В А
компания 4 100000 6,42 В 30000 4,19 В В В
компания 9 90000 5,78 В 90000 12,6 А В А
компания 7 88000 5,65 В 10000 1,4 С В С
компания 10 45000 2,89 В 45000 6,29 В В В
компания 11 38000 2,44 В 38000 5,31 В В В
компания 12 22000 1,41 С 20000 2,79 В С В
компания 13 18000 1,16 С 4000 0,56 С С С
компания 14 12000 0,77 С 12000 1,68 С С С
компания 15 10000 0,64 С 4000 0,56 С С С
компания 16 9000 0,58 С 5000 0,7 С С С
компания 17 3800 0,24 С 2000 0,28 С С С
компания 18 3000 0,19 С 1200 0,17 С С С
компания 19 2000 0,13 С 1900 0,27 С С С
компания 20 700 0,04 С 700 0,1 С С С
  1556500     715800      

Получаем матрицу, где каждая группа обозначена двумя  буквами, например АА, АВ, ВА, ВВ, ВС, СА, СВ, СС, где:

-         

Группа АА - это клиенты с большим потреблением в сезон и в целом

-          Группа АВ – большое потребление в целом и среднее потребление в сезон

-          Группа ВА – среднее потребление в целом и большое потребление в сезон

-          Группа ВВ – среднее  потребление в целом и среднее потребление в сезон

-          Группа ВС – среднее  потребление в целом и малое потребление в сезон

-          Группа СА – малое  потребление в целом и большое потребление в сезон

-          Группа СВ – малое  потребление в целом и среднее потребление в сезон

-          Группа СС – малое  потребление в целом и малое потребление в сезон.

Группировка проводится по признаку: удельный вес потребления в общем потреблении, первые ~35% всех клиентов относятся к группе А, ~20% всех клиентов относятся к группе В, ~45% всех клиентов относятся к группе С. 

Шаг.2 Категоризация по основному признаку: по доходности.

          Клиент (1 компания) может генерировать значительную долю дохода компании при невысокой рентабельности поставок.

          По другому клиенту (4 компании) может быть зафиксирована средняя доля в доходе компании, и достигнута она была за счет значительного объема поставок при небольшой рентабельности.

          В противовес этому потребителю третий клиент (8 компаний) может иметь тоже среднюю долю в доходе компании, но достигнута она была за счет высокой рентабельности  на небольшом объеме поставок.

Компании важно выделить клиентов с большой рентабельностью поставок и тех, которые генерируют большую долю дохода несмотря на уровень рентабельности.

Для категоризации воспользуемся разделение на четыре группы.

Группировка по вкладу в общий доход проводится по признаку: удельный вес дохода в общем доходе. Первые более 10% по клиенту относятся у группе W, от 4 до 10% относятся у группе X, от 1 до 4% относятся у группе Y, менее 1 % всех клиентов относятся у группе Z.

Группировка по уровню рентабельности поставок проводится следующим образом: рентабельность поставок более  40%(высокая) относятся к группе W, от 30 до 40%(средняя) относятся к группе X, от 20 до 30 %(невысокая) относятся к группе Y, менее 20%(небольшая) относятся к группе Z, при убыточности поставок категория   --  (убыточные).

 

всего, объем дохода     код
  доход, грн % группа %  рентабельности группа
компания 1 70000 14 W 28,0 Y W Y
компания 2 66000 13,2 W 30,0 Y W Y
компания 6 65000 13 W 50,0 W W W
компания 5 58900 11,8 W 38,0 X W X
компания 3 50000 9,99 X 25,0 Z X Z
компания 8 43200 8,64 X 48,0 W X W
компания 4 28800 5,76 X 18,0 Z X Z
компания 9 28160 5,63 X 32,0 Y X Y
компания 7 22000 4,4 X 22,0 Z X Z
компания 10 17100 3,42 Y 38,0 X Y X
компания 11 14440 2,89 Y 38,0 X Y X
компания 12 11000 2,2 Y 50,0 W Y W
компания 13 10440 2,09 Y 58,0 W Y W
компания 14 4560 0,91 Z 38,0 X Z X
компания 15 3800 0,76 Z 38,0 X Z X
компания 16 3420 0,68 Z 38,0 X Z X
компания 17 1444 0,29 Z 38,0 X Z X
компания 18 1140 0,23 Z 38,0 X Z X
компания 19 600 0,12 Z 30,0 Y Z Y
компания 20 266 0,05 Z 38,0 X Z X
  500270            

Шаг 3.  В код компании нужно включить параметр финансовой дисциплины компании.

У большинства компаний  условия отсрочки платежей описаны в долгосрочном договоре с компанией. В течение  работы происходит отклонение от ранее согласованных условий, и следует определить, стоит ли продолжать наращивать задолженность компании, если ее платежеспособность оценена как рискованная. Решение не должен принимать категорийный менеджер самостоятельно. Он мотивирован получением бонусов от продаж и прибыли на своем сегменте поставок, а задолженность компании формируется поставками от многих менеджеров и разрывается ответственность. Финансовые службы компании должны вооружить менеджера информацией о статусе компании клиента. Такой анализ проводится ежемесячно финансовым подразделением компании и ее результаты включаются в кот клиента. В нормативной документации прописываются правила, как менеджеру вести себя при поставкам клиентам из зоны риска.

 Категоризация по второстепенному признаку проводится путем разделения всех компаний на три группы по уровню финансовой дисциплины. Идентификацию групп клиентов по вспомогательному критерию второго уровня можно проводить при помощи апострофов, например:

A   – клиент с  большим потреблением и значительной отсрочкой

А'  – клиент с  большим потреблением и незначительной отсрочкой

A" - клиент с  большим потреблением и без отсрочки платежей

В" - клиент с  средним потреблением и без отсрочки платежей.

Формируются три группы:                   

«два штриха»    0  дней задержки платежей           

0   < «один штрих»  ≤ 15 дней задержки платежей

 «без штрихов» > 15 дней задержки платежей

 

Шаг 4. Отдельно интересно будет отметить перспективность развитие отношений с клиентом.

 

Клиент может только начинать работать с компанией, и поставки ему будут на невысоком уровне. Тогда статус клиента будет низким, но он очень перспективен и его следует отделить от того клиента, который долгое время сотрудничает с компанией, но не приобретает больших объемов. Категоризация по второстепенному признаку  проводится разделением клиентов на три группы по перспективности отношений с потребителем. Идентификацию групп клиентов по вспомогательному критерию можно проводить при помощи ссылок *, например, формируются три группы:                   

«две ссылки»  **  - перспективный клиент                    

«одна ссылка» *  - новый клиент                    

«без ссылок»       - старый клиент.

Таким образом получаем следующие коды клиента:

W    – старый клиент с высоким уровнем рентабельности поставок

W*   – новый клиент с высоким уровнем рентабельности поставок

W** – перспективный клиент с высоким уровнем рентабельности поставок

Х**   – перспективный клиент со средним уровнем рентабельности поставок

У** – перспективный клиент с незначительным уровнем рентабельности поставок

Z** – перспективный клиент с низким уровнем рентабельности поставок

ИТОГОВАЯ категоризация клиентов (и их кодировки) приведена в таблице 3:

 

Код по основным параметрам   Второстепенные параметры   Таблица 3 

 

    уровень финансовой задолженности код   перспективности отношений код   итоговый код
компания 1 А А W Y   нет     нет обозначено     А   А W Y  
компания 2 А В W Y   13 '   нет обозначено     А ' В W Y  
компания 6 А В W W   24 "   нет обозначено     А " В W W  
компания 5 А А W X   12 '   нет обозначено     А ' А W X  
компания 3 А С X Z   8 '   нет обозначено     А ' С X Z  
компания 8 В А X W   23 "   нет обозначено     В " А X W  
компания 4 В В X Z   18 "   нет обозначено     В " В X Z  
компания 9 В А X Y   19 "   нет обозначено     В " А X Y  
компания 7 В С X Z   10 '   нет обозначено     В ' С X Z  
компания 10 В В Y X   24 "   новый *   В " В Y X *
компания 11 В В Y X   нет     новый *   В   В Y X *
компания 12 С В Y W   14 '   перспективный **   С ' В Y W **
компания 13 С С Y W   нет     перспективный **   С   С Y W **
компания 14 С С Z X   8 '   новый *   С ' С Z X *
компания 15 С С Z X   9 '   новый *   С ' С Z X *
компания 16 С С Z X   8 '   новый *   С ' С Z X *
компания 17 С С Z X   10 '   новый *   С ' С Z X *
компания 18 С С Z X   10 '   нет обозначено     С ' С Z X  
компания 19 С С Z Y   нет     новый *   С   С Z Y *
компания 20 С С Z X   10 '   нет обозначено     С ' С Z X  

 В дальнейшем, по результатам категоризации клиентов можно проводить ранжирование клиентской базы по различным параметрам в зависимости от задач анализа. Например: по результатам категоризации  поведено ранжирование компаний  по критерию – внимание к компании.

  Код по основным параметрам   Второстепенные параметры   итоговый код
    уровень финансовой задолженности код   перспективности отношений код  
компания 1 А А W Y   нет     нет обозначено     А   А W Y  
компания 2 А В W Y   13 '   нет обозначено     А ' В W Y  
компания 6 А В W W   24 "   нет обозначено     А " В W W  
компания 5 А А W X   12 '   нет обозначено     А ' А W X  
компания 3 А С X Z   8 '   нет обозначено     А ' С X Z  
компания 8 В А X W   23 "   нет обозначено     В " А X W  
компания 4 В В X Z   18 "   нет обозначено     В " В X Z  
компания 9 В А X Y   19 "   нет обозначено     В " А X Y  
компания 7 В С X Z   10 '   нет обозначено     В ' С X Z  
компания 10 В В Y X   24 "   новый *   В " В Y X *
компания 11 В В Y X   нет     новый *   В   В Y X *
компания 12 С В Y W   14 '   перспективный **   С ' В Y W **
компания 13 С С Y W   нет     перспективный **   С   С Y W **
компания 14 С С Z X   8 '   новый *   С ' С Z X *
компания 15 С С Z X   9 '   новый *   С ' С Z X *
компания 16 С С Z X   8 '   новый *   С ' С Z X *
компания 17 С С Z X   10 '   новый *   С ' С Z X *
компания 18 С С Z X   10 '   нет обозначено     С ' С Z X  
компания 19 С С Z Y   нет     новый *   С   С Z Y *
компания 20 С С Z X   10 '   нет обозначено     С ' С Z X  

Включать в анализ больше параметров - вряд ли целесообразно.

2 раздел. Как лучше анализировать спрос? Как лучше выделить значимые  товарные позиции? АВС-анализ для  товарных позиций. 

При формировании АВС анализа по продажам, мы можем выделить товарные позиции, которые мы продавали лучше всего, но не факт, что данные товарные позиции были самыми востребованными.

Рассмотрим пример в таблице 5. В нем показана АВС группировка 125 позиций товара (бытовая техника) по продажам за год.

АВС - группировка по 125 позициям по объему продаж.

  Таблица 5 
наименование продажи % доля % нарастающим итогом Группа
         
ИТОГО 16745 100    
товар 1 2395 14,3   А
товар 2 1527 9,1 14,3 А
товар 3 893 5,3 23,4 А
товар 4 617 3,7 28,8 А
товар 5 555 3,3 32,4 А
товар 6 318 1,9 35,8 А
товар 7 293 1,7 37,7 А
товар 8 292 1,7 39,4 А
товар 9 253 1,5 41,1 А
товар 10 231 1,4 42,7 А
товар 11 230 1,4 44,0 А
товар 12 228 1,4 45,4 А
товар 13 226 1,3 46,8 А
товар 14 220 1,3 48,1 А
товар 15 218 1,3 49,4 А
товар 16 216 1,3 50,7 А
товар 17 216 1,3 52,0 А
товар 18 214 1,3 53,3 А
товар 19 214 1,3 54,6 А
товар 20 213 1,3 55,9 А
товар 21 208 1,2 57,1 А
товар 22 183 1,1 58,4 А
товар 23 168 1,0 59,5 А
итого по группе А     26873  
товар 24 155 0,9 60,5 В
товар 25 153 0,9 61,4 В
товар 26 147 0,9 62,3 В
товар 27 145 0,9 63,2 В
товар 28 145 0,9 64,1 В
товар 29 143 0,9 64,9 В
товар 30- товар 69        
товар 70 59 0,4 86,6 В
товар 71 59 0,4 86,9 В
итого по группе В     4483  
товар 72 57 0,3 87,3 С
товар 73 57 0,3 87,6 С
товар 74 -  товар 123        
товар 124 26 0,2 99,7 С
товар 125 25 0,1 99,9 С
итого по группе С     2134  

При таком анализе вверх поднимаются позиции, которые по факту продаж были более продаваемы. В таком анализе, в востребованные попадут и те  позиции, которые распродавались, или на которых проводилась промо-акциях. Это касается позиций товар 13 т товар 10, и несправедливо такой товар относить к категории А. В следующем периоде он не будет иметь такой маркетинговой поддержки, поскольку эта поддержка оказывалась ему вынужденно, из-за просчетов в перспективе продаж этих позиций.Еще большая ошибка будет допущена по товару 73 и 125. «Товар 125» имел более высокий спрос, чем «Товар 13». Низкие продажи «Товара 125» вызваны отсутствием складских запасов.При формировании АВС анализа по продажам «Товар 125» будут иметь более  низкую категорию, чем «Товар 1». Это искажает информацию о спросе.

Отнесение в категорию С по востребованности на основании только годового объема продаж неправильно. С этими товарами были проблемы со полнотой выполнения заказа на поставку. Они постоянно находились в дефиците, и если мы проведем анализ, в котором критерием будет приняты продажи дневные в период наличия товара на складе или в магазине, то сделаем иной вывод, - этот товар востребован и его следует отнести к категории А. По позициям 25-29 зафиксированы не своевременные поставки и их статус тоже надо повысить.

 

 

Таблица 6АВС - группировка 125 позиций по объему продаж в период присутствия товара.
  наименование дни наличия на складе продажи в день Группа по доле в продажах Группа по продажам в период присутствия
  среднее 339,1 0,5    
  товар 1 365 6,6 А А
  товар 10 50 4,6 А А
  товар 2 365 4,2 А А
  товар 26 40 3,7 В А
  товар 3 365 2,4 А А
  товар 27 70 2,1 В А
  товар 4 320 1,9 А А
  товар 19 120 1,8 А А
  товар 5 260 1,5 А А
  товар 6 300 1,1 А А
  товар 73 56 1,0 С А
  товар 22 200 0,9 А А
  товар 28 180 0,8 В А
  товар 7 365 0,8 А А
  товар 8 365 0,8 А А
  товар 25 220 0,7 В А
  товар 21 300 0,7 А А
  товар 9 365 0,7 А А
  товар 29 220 0,7 В А
  товар 11 365 0,6 А А
  товар 125 40 0,6 С А
  товар 12 365 0,6 А А
  товар 13 365 0,6 А А
  итого по группе А       А
  товар 14 365 0,6 А В
  товар 15 365 0,6 А В
  товар 16 365 0,6 А В
  товар 17 365 0,6 А В
  товар 18 365 0,6 А В
  товар 20 365 0,6 А В
  товар 72 100 0,6 С В
  товар 23 365 0,5 А В
  товар 24 365 0,4 В В
  товар 25- товар 66       В
  товар 124 124 0,2 С В
  товар 67 365 0,2 В В
  итого по группе В       В
  товар 68 365 0,2 В С
  товар 69 365 0,2 В С
  товар 70 365 0,2 В С
  товар 71 365 0,2 В С
  товар 74 365 0,2 С С
  товар 75- товар 121       С
  товар 122 365 0,1 С С
  товар 123 365 0,1 С С
  итого по группе С     С

Как видно из анализа в таблице 8, произошло значительное изменение в категоризации товарных позиций. Категория А пополнилась 7-ю позициями, которые раньше имели меньший статус. Обратите внимание, что  ранее классифицированные как С группа товары 73,125 переведены в группу А, а товар 72 в группу В.

 

Вывод: Для формирования АВС анализа по выявлению самых востребованных позиций, эффективней использовать среднюю продажу в день с учетом складских запасов, выходных дней и других факторов, которые влияют на разницу между спросом и реальными продажами.

На этом этапе анализа есть еще вопросы, над которыми следует задуматься. Товар 12 ,товар 23 и товар 124 имеют очень близкие характеристики и являются взаимозаменяемые. Правильно ли было считать что эти позиции не имеют большого веса (товар 12 на грани между А и В категориям, товар 23 в категории В, товар 124 переведен в категорию В из С, поскольку постоянно был в дефиците). Общий объем продаж составляет 2,5 % это шестой результат среди 125 позиций. По суммарным продажам в период присутствия данные товары занимают 11 место. Ясно, что значение этих позиций для компании высоко, а стоило ли ей держать в своем ассортименте все три взаимозаменяемых товара – это предмет отдельного ассортиментного анализа.

 

Посмотрим решения для такого анализа на примере нескольких товаров. Первый пример сделан компанией, в состав которой входит сеть магазинов мобильных телефонов, второй, компанией,  обслуживающей магазины запчастей и сервисные центры по ремонту автомобилей.

3 раздел. Категорийный анализ для выбора идеальной модели товара.

 

Категорийный анализ - разделение всех товарных позиций на группы (категории) по их потребительским характеристикам, для последующего проведения анализа взаимосвязей данных характеристик и принятия управленческих решений.

 

Для чего нужен категорийный анализ ассортимента

               Клиент по своей природе не покупает товар просто так. В первую очередь он покупает услугу, сервис, функцию, которую принесет ему данная вещь. Категорийный анализ как раз и позволяет оценить товар именно со стороны потребительских свойств.

               Анализируя потребительские свойства товара можно более качественно выстроить цепочку продаж. Также можно более четко определять причинно-следственные связи и эффективно работать с ними. Таблица 7

Категорийный анализ ассортимента в группе. Критерий: удельный вес в объеме продаж. 

ТМЦ

группа Производитель цена Удельный вес Марка/потребитель
ппп- ппа ппн кку
Товар 1 А  Оригинальный 28 12        
Товар 2 А  Бренд 23 12        
Товар 3 А  Оригинальный 27 10        
Товар 4 А  Серый качественный 21 9        
Товар 5 А   Оригинальный 26 8        
Товар 6 В  Бренд  25 7        
Товар 7 В   Бренд 34 5,5        
Товар 8 В  Серый, качественный 27 5        
Товар 9 В  Серый качественный 34 4,5        
Товар 10 В  Серый качественный 20 4        
Товар 11 В   Серый не качественный 21 4        
Товар 12 В   Серый не качественный 22 4        
Товар 13 В   Оригинальный 29 3        
Товар 14 С  Бренд  27 3        
Товар 15 С   Бренд 32 2,8        
Товар 16 С   Серый не качественный 19 1,8        
Товар 17 С   Серый не качественный 18 1,2        
Товар 18 С   Серый не качественный 20 1,2        
Товар 19 С   Оригинальный 30 1,2        
Товар 20 С  Бренд  26 0,8        

 

Вспомогательные данные, приведенные в таблице: качество или надежность производителя, цена товара, физические параметры (применимость). Они будут использоваться в дальнейших шагах по анализу ассортимента и будут дополняться.

Таблица 7.1 Анализ ассортимента (по востребованности) с разбивкой по применимости (физическим параметрам товара)

ТМЦ

группа Производитель цена Удельный вес марка
ппп- ппа- ппн кку
Товар 1 А  Оригинальный 28 12        
Товар 4 А  Серый качественный 21 9        
Товар 8 В  Серый, качественный 27 5        
Товар 11 В   Серый не качественный 21 4        
Товар 15 С   Бренд 32 2,8        
Товар 20 С  Бренд  26 0,8        
Товар 5 А   Оригинальный 26 8        
Товар 9 В  Серый качественный 34 4,5        
Товар 12 В   Серый не качественный 22 4        
Товар 14 С  Бренд  27 3        
Товар 2 А  Бренд 23 12        
Товар 10 В  Серый качественный 20 4        
Товар 16 С   Серый не качественный 19 1,8        
Товар 17 С   Серый не качественный 18 1,2        
Товар 6 В  Бренд  25 7        
Товар 3 А  Оригинальный 27 10        
Товар 7 В   Бренд 34 5,5        
Товар 13 В   Оригинальный 29 3        
Товар 18 С   Серый не качественный 20 1,2        
Товар 19 С   Оригинальный 30 1,2        

 

На этом этапе могут быть исключены из ассортимента  товары, которые имеют низкий спрос, как в своей категории, так и в целом. Товарные позиции 18 и 19 можно исключать из ассортимента, постоянно представленного в складской программе компании. Эти позиции переводятся в позаказные и поставляются только после проявления конкретного интереса к ним со стороны клиента. Исключаются позиции - явные аутсайдеры по качеству и объему продаж.

По  товару 20, и нескольким другим позициям, которые  показывают низкий уровень продаж делать выводы еще рано. Надо подключать  дополнительные показатели к анализу, в частности показатели доходности товара: общий вклад в доход компании и рентабельность товара.

Таблица 8 Анализ ассортимента (по доходности)