Новый способ кросс-анализа товаров и категорий в управлении ассортиментом

В min-max.pro появился новый инструмент для управления ассортиментом.

Известно, что товарную матрицу периодически нужно разбавлять новинками, убирая неходовой товар.

Также существует эффект захламления ассортимента, когда в категории накапливается слишком большое количество наименований. Покупателю становится сложно выбрать нужное, часть товара не помещает на полке и не выставляться. Ассортимент нужно чистить, убирать неходовые позиции и неликвиды.

В любом случае встаёт задача — понять, какой из товаров является неходовым.

Как-то к нам обратился менеджер сети мясных магазинов с проблемой — наименований в ассортименте стало так много, что они буквально не помещаются на витрину.

Вместе мы разбили товары по категориям и выяснили, что в одном из магазинов лежит 12 видов сыровяленой колбасы, 15 видов салями, 30 видов сыра. Очевидно, это слишком много и нужна чистка. Но какой из товаров убрать?

Обычно используют АВС-классификацию по прибыли (или выручке) и по количеству сделок (документов продажи). Но это грубый и неудобный метод по нескольким причинам:

• во-первых, старый товар получает фору. Например, за анализируемый период, один товар лежал 3 месяца, а второй 6.Тогда, если оба товара продались за период на 30 000 рублей, это значит, что первый продаётся по 10 000 руб. в месяц, а второй по 5 000.

Видно, что первый товар нам держать вдвое выгодней, чем второй. Анализируя товары по АВС-классу, этой разницы не видно.Оба из них имеют одинаковый АВС-класс, например А.

• во-вторых, анализ делается в прошлом, не учитывая будущее положение вещей. Товар может уже быть исключен из ассортимента (стоит статус "Не заказывать"), не учитываются сезонные коэффициенты (скоро зима, а значит летний товар нужно из ассортимента выводить)

• есть ещё несколько менее важных причин, если будет интересно — сообщите, я распишу их в отдельной статье.

По другим причинам, но также не подходят для анализа ассортимента коэффициент оборачиваемости и GMROI.

В итоге, в отчёте появилась новая колонка, глядя на которую товары однозначно разделяются на плохие и хорошие — "Ожидаемая прибыль"

Мы выставляем любой будущий период и программа рассчитывает сумму прибыли, которую мы с этого товара ожидаем получить.

В нашем примере с колбасой чётко видно, что колбаса "Сальчичон" (верхняя строка) в четыре раза выгодней, чем колбаса "Гродненская особая" (третья снизу строка). Несмотря на то, что выручка по первой ниже, чем по второй.

Ожидаемая прибыль, помимо прогноза продаж, наценки, сезонных коэффициентов и страхового запаса учитывает ещё и количество сделок.

Поэтому корректно сравниваются два товара с одинаковой выручкой, но разным количеством сделок.

Например, первый с выручкой 1000 рублей с одной продажей, второй тоже с выручкой 1000 рублей, но с 10 продажами. Ожидаемая прибыль по второму товару будет выше, чем по первому.

Это логично, ведь первый товар приведёт к нам в магазин 10 дополнительных покупателей. Которые купят что-то ещё и принесут нам дополнительную прибыль.

Ожидаемая прибыль выводится не только по каждому отдельному товару, но и по группам.

Объединяет более 20 функций в одном продукте: от автозаказа до загрузки прайсов:

• Автоматический заказ у поставщика с учетом сезонных коэффициентов, истории продаж, сроков поставки, резервов и остатков и т.д.;
  
• Автоматические перемещения товаров из центра в филиалы, перемещение излишков, выравнивание остатков между магазинами, пополнение распределительного центра;
  
• Анализ продаж, АВС и XYZ классификация товаров;
  
• Работа с неликвидами: мониторинг и их автоматические перемещения между магазинами;
  
• Работа с поставщиками: загрузка и выгрузка и поиск по прайсам, установка цен, система сбора цен поставщиков и сравнение заказа с прайсом.

Вся работа осуществляется в рамках одного окна, не нужно переключаться и выходить из системы.

Оставьте заявку, чтобы протестировать систему бесплатно в течение 30 дней. Поможем установить и проконсультируем по всем вопросам.