«Управление ассортиментом. Параметры товарных потоков ассортиментных позиций»

Для повышения точности управления, снижения затрат, связанных с ошибками в управлении, оптимизации загрузки персонала, а также оптимизации использования и распределения оборотных средств, повышения эффективности и прибыльности деятельности компаний необходимо контролировать и использовать при принятии решений ряд свойств товарных / продуктовых/ ассортиментных потоков.

Точно так же, как любой поток имеет свои характеристики:

Так и товарный поток имеет свои характеристики и свойства.

Даже простой мониторинг этих свойств, позволяет контролировать важность каждой позиции в ассортименте в соответствии:

Это позволяет оптимизировать глубину и периодичность контроля товародвижения по этим позициям (и, следовательно, – нагрузку на сотрудников).

Список и способы контроля этих свойств – рассмотрим ниже.

Зачастую в компаниях контролируется 1-2 показателя:

Автор рекомендует контролировать несколько больше: хотя бы 7.

Общий список свойств.

2.Способы расчета параметров и причины применения.

2.1.Регулярность продаж и спроса.

Данное свойство позволяет оценить, к какой группе относится данная позиция по регулярности продаж:

2.1.1. Группа регулярных продаж.

К этой группе относятся товарные позиции, перерыв в продажах которых, при наличии товара, не значителен.

Другими словами, это товарные позиции которые продаются/ отгружаются каждый день.

2.1.2. Группа нерегулярных продаж.

Это товарные позиции, между днями продаж которых с разной регулярностью случаются «перерывы».

Основные параметры позиций, имеющих признак «нерегулярные продажи»:

Свойство позволяет учитывать непрерывность или разрывы товарного потока для повышения точности управления, в частности – формирования графика поставок, производства или страховых запасов.

2.2. Сезонность.

Под сезонностью в данном случае мы понимаем распределение спроса на продукт (товар или услугу) между сезонами/временными периодами внутри года или, например, месяца.

Свойство характеризует сезонность продаж товарной позиции и определяется наличием свойства и двумя датами:

В случае, если товарная позиция характеризуется двумя или несколькими сезонами (зачастую это «малый» и «большой» сезоны) продаж, для нее вводятся по 2 даты начала и конца сезона.

Часто достаточно учитывать один сезон – высокий, но для некоторых товаров существует необходимость учитывать и «малые» сезоны, если они значимы.

Свойство позволяет учитывать сезонность продаж для повышения качества и точности управления, например при выборе оптимальной модели прогнозирования спроса или сроков начала увеличения запаса или производства, минимизации дефицита в высокий сезон, освобождения избыточных оборотных средств, вложенных в позицию, – в межсезонье.

2.3. Равномерность продаж.

Это свойство товара продаваться с несущественными отклонениями от среднего объема продаж за отчетный период или шаг планирования.

Свойство равномерности продаж определяется исходя из математического варианта XYZ-анализа – с расчётом коэффициента вариации.

При ν≤10% продажи товарной позиции можно считать равномерными.

Нас интересуют только позиции с ν≤10%.

Все остальные позиции можем считать позициями неравномерного спроса: сезонные, циклические, на подъеме жизненного цикла, на спаде ЖЦ и т.п.

Можно также оценивать равномерность продаж в зависимости от сезона.

Например, в сезон позиция может продаваться неравномерно, в межсезонье продажи данной позиции могут быть равномерными с незначительными отклонениями. Поэтому анализ рекомендуется проводить, как в целом по году, так и с разбивкой «сезон»/»не сезон».

Свойство позволяет учитывать равномерность товарного потока для оптимизации трудозатрат на управление и обеспечение товарного потока и снизить нагрузку на специалистов без снижения точности управления.

2.4. ABC-анализ по доле в объеме продаж и прибыли.

Из всех вариантов ABC-анализа, которые описаны в разных источниках (около 10), наиболее известны: «метод касательных» – он же «метод нормалей», либо «классический».

Автор рекомендует использовать «классический вариант», основанный на правиле Парето, т.к. он позволяет определить именно критичные позиции с точки зрения анализа того или иного параметра (как минимум – верхние 80%). Методы же касательных/ нормалей дают 44-67% при обработке, например, по объёму выручки.

Классический вариант позволяет классифицировать позиции по доле в обороте и прибыльности – цене ошибки при управлении.

Классический вариант позволяет выделить именно наиболее важную долю в обороте и прибыльности с точки зрения инвестора и владельца компании – 80%.

Необходимо обратить внимание на то, что интересуют не 20% ассортимента, а 80% выручки и/или прибыли.

Стандартная классификация при классическом методе подразумевает 3 группы, хотя иногда выделят и 4 и 5, в зависимости от «пожеланий» того, кто проводит или заказывает анализ.

Анализ проводится для товарных позиций / артикулов. Именно для них, а не для товарных групп.

При формировании групп A, B и C рекомендуется формировать сборные группы, то есть сначала сформировать группы по доле в объёме продаж/ выручки, затем, товарные позиции, которые не вошли в группу A по доле в обороте, но вошли в группу A по прибыльности, рекомендуется перенести в общую группу .

Можно также вносить изменения с состав групп после анализа совместных – комплиментарных продаж.

Провести анализ ассортиментной связи или анализ совместных продаж.

Особо рекомендуется провести анализ ассортиментной связи для выявления товарных позиций группы C, непосредственно влияющих на продажи товарных позиций группы A, – анализ вероятности совместных продаж товарных позиций.

Этот анализ особенно важен и наиболее эффективно сказывается на точности управления, в том числе и в розничной торговле. Использование результатов этого анализа оказывает очень большое влияние на конкурентное преимущество.

Довольно часто случается, что существуют товарные позиции, продажи которых зависят от наличия других товарных позиций.

При этом продажи товарных позиций из группы “A” могут зависеть от товарных позиций, которые, в силу низкой стоимости или иных причин, не входят в группу “A” и даже могут не входить в группу “B”. Это можно проиллюстрировать на простом примере потребителя, желающего выпить пиво с воблой.

Пиво, очевидно, – товар группы А. Вобла часто относится к группе С в силу относительно невысокой стоимости и того, что на 1 единицу воблы покупается несколько единиц пива, – в зависимости от «квалификации» потребителя.

Если в магазине нет воблы, но присутствует пиво, – это не значит, что пиво не будет продаваться.

Это значит, что магазин продаст пива меньше, чем мог бы при наличии воблы.

Т.к. клиент, который хочет выпить пива с воблой, при отсутствии в магазине воблы, имеет несколько вариантов на выбор:

Анализ совместных продаж рекомендуется для товаров, входящих в группу A, для товаров, которые планируется сделать «звездами» или для товаров, продажи которых нужно по тем или иным причинам стимулировать.

Необходимо выделить товары, например (очень рекомендуется), группы «С», непосредственно влияющие на продажи товаров группы «А».

2.4.2. Принятие решений:

ABC-анализ позволяет очень сильно оптимизировать распределение ресурсов при управлении закупками и запасами, при существенном увеличении качества и точности управления.

Очевидно, что группа C не требует такой частоты контроля и точности управления, таких же запасов как группа A или даже B.

Группа B требует меньшей частоты контроля и запасов (даже при более высоких рисках отклонения от плана продаж) чем группа A.

2.5.ABC-анализ по доле в количестве запросов.

Анализ проводится аналогично п. 2.4., но в качестве объекта выбирается доля в общем количестве запросов – накладных (для розницы – чеков).

Совмещение анализов в п. 2.4. и п. 2.5. позволит охарактеризовать свойства потока  исходя из особенностей продаж и, в том числе – оптимизировать размещение товаров как на складе, так и в торговом зале.

Так, например,

Также рекомендуется вести одновременно 2 варианта – для сезона и межсезонья

2.5.1. Определение регулярного и нерегулярного спроса.

Строим матрицу АВСпродажи–АВСзапросы.

  А по продажам (в ед. товара) В по продажам (в ед. товара) С по продажам (в ед. товара)
А по запросам      
В по запросам      
С по запросам      

Ячейки АА, АВ и ВА – горячая зона.

Определить по типу потока не сложно:

Товары нерегулярного спроса, – это А по продажам и В или С по запросам, В по продажам С по запросам: продаются редко, но крупными (относительно) партиями.

Эта матрица позволяет оптимально распределить товары на складе или в торговой зоне магазина.

Пример распределения на складе.

2.6. Риски отклонения от плана продаж.

Вариант XYZ-анализа.

Данный вариант основан на анализе вероятности отклонения от плана продаж и анализе наиболее вероятного отклонения.
Позволяет использовать управление запасами, основанное на вероятностях потребности в страховом запасе.

Вводятся параметры:

Эти параметры устанавливаются в каждой компании, в зависимости от рынка и продукции, но наиболее применимые – «стандартные» параметры:

Исполняемость плана

Отклонение от плана – «точность планирования»

<± 10%

<±20%

>± 20%

более чем в 90%

X

Y

Z

от 90% до 70%

Y

Y

Z

менее 70%

Z

Z

Z

Можно вводить градацию по точности и исполняемости в соответствии с требуемой для компании точностью.

Параметр позволяет определить риски, связанные со спросом: отклонения от плана продаж и наиболее вероятный размер этого отклонения.

Также позволяет определить оптимальный метод прогнозирования продаж.

2.7. Риски отклонения от графика поставок.

Аналогично с п. 2.6. рекомендуется проводить так же XYZ-анализ поставщиков по исполняемости заявок поставщиками на отгрузку, времени в пути. Это позволит снизить риски дефицита материала и избежать избыточного запаса.

Параметр позволяет определить риски, связанные с неаккуратностью в сроках поставки: вероятность отклонения от графика отгрузки и наиболее вероятный размер этого отклонения. А также наиболее вероятное время задержки поставки в пути либо исполнения заказа поставщиком.

3.Примечания

3.1. Совмещение параметров.

3.1.1. Матрица ABC-XYZ в продажах.

XYZ/АВС X Y Z
А Высокая доля в выручке, высокая степень надёжности прогноза Высокая доля в выручке, средняя степень надёжности прогноза Высокая доля в выручке, низкая степень надёжности прогноза.
В Средняя доля в выручке, высокая степень надёжности прогноза Средняя доля в выручке, средняя степень надёжности прогноза Средняя доля в выручке, низкая степень надёжности прогноза
С Низкая доля в выручке, высокая степень надёжности прогноза Низкая доля в выручке, средняя степень надёжности прогноза Низкая доля в выручке, низкая степень надёжности прогноза потребления

Позволяет:

3.1.2. Контроль жизненного цикла.

Контроль жизненного цикла товара позволяет избежать затоваривания склада позициями с низким спросом и, соответственно, низкой ликвидностью. Например, те позиции, которые вытесняют с рынка замещающие их конкурирующие товары.

Рекомендуется использовать для всех типов товарных позиций, но особенно контроль жизненного цикла актуален для товаров с коротким или ограниченным жизненным циклом: технологического оборудования, ТНП и многого другого.

Рекомендуется вести историю AB-анализа по объему и прибыльности продаж и историю XYZ-анализа по точности/исполняемости.

Это позволит контролировать реальный жизненный цикл товаров без его искусственного ограничения.

Ведение истории нахождения товара в матрице ABC/XYZ позволяет контролировать не только сезонность, но и востребованность товара рынком.

Необходимо рассмотреть, как двигается товар по матрице ABC/ XYZ (точность/исполняемость планов продаж) от момента появления в ассортименте компании до момента выхода товара из ассортимента.

Например, если товар, устойчиво занимавший позиции группы AY, постепенно перемещался по матрице, пока не достиг группы CX.

Можно сказать в этом случае, что спрос на этот товар есть, хоть и не большой, но стабильный: у него есть свой потребитель. В этот момент еще можно анализировать его положение на рынке и, при возможности, пытаться его «реанимировать» теми или иными маркетинговыми методами. Или принять решение об окончании производства или закупок данного товара/продукции.

Если же товар достиг (устойчиво, вне зависимости от сезона) группы CY, то в этот момент, возможно, имеет смысл остановить его производство и закупки: цена потери невелика, а риск затоваривания довольно высок.

Если не остановить производство или закупки в момент «опускания» товара в матрице ABC/XYZ группы CY, то вскоре, практически гарантированно, он попадет в группу CZ. То есть в группу товаров с неопределенным сроком реализации.

Во многих российских компаниях группу CZ можно разделить на 2 подгруппы:

При этом по количеству товарных позиций, новые товары занимают не самую большую долю в этой группе. По сути, во многих российских компаниях, группа CZ практически полностью «укомплектована» низколиквидными позициями с неопределенными сроками реализации. В идеале, конечно, эта группа должна состоять в основном из новых товаров.

При сезонности спроса рекомендуется контролировать «выход» товара в группу матрицы ABC/ XYZ в сезон.

3.1.Расчёт оптимального страхового запаса для покрытия рисков превышения прогноза спроса и плана продаж.

Более подробно о расчёте оптимального страхового запаса можно узнать на тренинге "Методы формирования/ расчёта страховых запасов"

График соответствия факта и прогноза спроса выглядит так:

В данном примере видно, что количество превышений прогноза – 4 из 19 периодов.

Т.е. вероятность того, что потребуется страховой запас, составляет около 4/19=21%.

Для позиций по группам:

Для группы С СЗ на покрытие рисков неопределённости спроса не нужен, если вероятное превышение прогноза не превышает 50-60%.

3.2. Контроль тенденции рынка продукта и компании.

Зачем это нужно?

Во-первых, – для того, чтобы определить периодичность пополнения страхового запаса, что наиболее актуально на длинном плече поставки или исполнения заказа.

Во-вторых, – вкупе с контролем движения продукта по матрице ABC/XYZ – для того, чтобы понимать, спрос на какие товары или услуги объективно снижается из-за замещения на рынке.

Как пример:

Услуги телеграфа и почты в части пересылки писем в настоящее время используются в основном юр. лицами.

Почтовые отправления в виде писем и телеграмм, а также услуги междугородной телефонной связи, в последние 10-15 лет активно замещались электронной почтой, сервисами мгновенных сообщений – sms, icq, skype и IP телефонией.

Исходя из предпосылок, что любая математическая модель, – вне зависимости сложная либо простая, – исходит из некоего усреднения статистического потока спроса, то на стабильном рынке количество отклонений спроса сверх прогноза должно приблизительно равняется количеству отклонения ниже прогноза спроса.

Максимальное соотношение для стабильного рынка, которое мы для себя вывели – это 40/60 либо 60/40. Даже при этих показателях начинается >разбалансировка и растут риски спроса.

В предыдущем примере относительное отклонение выглядит таким образом:

Видно, что большая часть отклонений – в отрицательную сторону.

Из этих предпосылок можно сделать вывод: если количество отклонений «факт сверх прогноза» превышает 60%, то рынок данного продукта можно считать растущим.

Если же, как в приведённом примере, количество отклонений «ниже прогноза» превышает 60% (в данном примере оно составляет около 79-80%), то рынок по данному продукту в данной компании можно считать «падающим».

Причин падения, так же как и роста, может быть множество, например, причины падения могут быть:

Точно также рост может быть обусловлен:

3.3. Анализ продаж от объёма запасов.

В завершение автор хотел бы рекомендовать торговым компаниям проводить анализ зависимости продаж от запаса, по крайней мере, – по ключевым позициям.

В частности при определении коммерческого запаса, т.е. запаса, позволяющего обеспечить и поддержать коммерческие продажи компании, чтобы обеспечить наличие запаса с учётом резервирования товара.


При цитировании либо ином использовании материала – необходимо делать ссылки на автора и сайт.


Шиков В. О.


ООО «Тримас Групп».

 

Яндекс.Метрика