Как использовать ABC-анализ в электронной торговле

Чаще всего ABC-анализ используется в маркетинге для анализа ассортимента товаров. Суть такого анализа заключается в определении значимости каждого товара для компании в целях оптимизации ассортимента. Всем товарам присваивается свой вес в зависимости от выбранного критерия. В рамках электронной торговли таким критерием, например, может быть выручка от товара или количество проданных единиц. Затем товары делятся на три группы: А, В и С. В группу А попадают наиболее важные и ценные товары, в группу С — наименее важные.

Как правило, товары разбиваются на группы неравномерно. Их распределение подчиняется закону Парето, который заключается в том, что 20% товаров приносят компании 80% дохода. В реальности соотношение может меняться, например, 30% на 70%, 40% на 60% и т.д., но суть остается та же — некоторые товары действительно более важны для компании, чем другие. Если взять классический закон Парето, то в группу А помещаются товары, которые все вместе формируют 80% выручки/продаж. В группу B входят товары, обеспечивающие 15% выручки/продаж и в группу С все остальные.

Таким образом, в группе А оказываются товары, от которых зависит успех всей компании. Эти товары жизненно необходимо всегда иметь на складе и на витрине. За этими товарами должен быть строгий контроль, ведь исчезновение этих товаров из ассортимента может грозить компании серьезными убытками.

В группе B находятся товары средней важности. Да, они играют роль в формировании прибыли компании, но не такую критическую, как товары из группы А.
В группе С остаются наименее значимые товары. При сокращении товарного ассортимента эти товары могут быть первыми претендентами на исключение.

Процесс проведения анализа достаточно прост и по его результатам вы сможете ответить на ряд важных вопросов.

• Какие товары приносят самую большую прибыль?
• Какие товары являются самыми популярными?
• Какие товары лучше всего продвигать?
• Какие товары можно исключить из ассортимента?
• Как оптимизировать ассортимент?

Получение данных для анализа в электронной торговле

Для проведения простого ABC-анализа необходимо иметь данные по продажам товаров: наименование товара и выручку. Этого будет достаточно, чтобы провести анализ и понять, какие товары наиболее важны для компании c точки зрения приносимой выручки. Поскольку мы говорим об электронной торговле, все эти данные есть в вашей CMS или CRM, в которую поступают заказы с сайта. Кроме того, эти же данные можно взять из Google Analytics, если у вас установлен счетчик и настроена электронная торговля. Для нашего дальнейшего анализа мы будем использовать именно данные Google Analytics.

Теперь разберемся, какие данные находятся в нем и как мы их можем получить. При настроенной электронной торговле вам будут доступны следующие данные:

Дата заказа.

При выгрузке данных вы указываете период, за который хотите получить данные, поэтому если вы хотите провести АВС-анализ сразу за весь период, то это поле вам не нужно выгружать. Оно может пригодиться если вы хотите скачать данные за большой период и отслеживать изменения уже внутри этого периода.

Название товара и/или идентификатор товара.

Выберите то поле, которое вам будет удобнее использовать. В идеале и название и идентификатор товара должны быть уникальными, но если у вас названия могут повторяться, то будет лучше проводить анализ на основе идентификаторов товаров.

Категория товара.

Если у вас много категорий, то выгрузив это поле, вы сможете провести АВС-анализ не только по товарам, но и по категориям. Это актуально для больших интернет-магазинов, имеющих в ассортименте множество разных категорий товаров. В этом случае целесообразно сначала пр

оводить анализ самих этих категорий и выделять наиболее интересные из них, а затем проводить анализ товаров уже внутри категории.

Количество товара.

Количество проданных единиц товара покажет вам, насколько популярны ваши товары. Также вы сможете оценить динамику и стабильность спроса.

Доход от продукта.

Позволит оценить выручку каждого товара.

Выгрузить данные можно двумя способами:

1. построить пользовательский отчет в интерфейсе Google Analytics и выгрузить его в формате Excel
2. выгрузить данные через API.

Мы рассмотрим первый вариант т.к. он прост и доступен всем. Но стоит помнить про ограничение Google Analytics: за раз можно выгрузить не более 5000 строк данных. Поэтому, если данных много, их придется выгружать кусками по 5000 записей из-за ограничения в интерфейсе. Для создания отчета с необходимыми данными перейдите в меню «Мои отчеты» и нажмите на кнопку «Добавить отчет», затем заполните поля как на скриншоте ниже и нажмите сохранить.

Открыв отчет сохраните данные в нужном вам формате, мы сохраним в Excel:

Для проведения АВС-анализа придется провести несложную манипуляцию с данными. Это можно сделать, например, в Excel, Google Sheets или Tableau. Мы сделаем это в Tableau и результатом поделимся с вами.

Применение ABC-анализа для исследования товарного ассортимента

В результате нашего анализа мы бы хотели определить товары, которые являются наиболее важными для компании, и товары, которые мы могли бы убрать из ассортимента, чтобы перераспределить ресурсы более эффективно.

Необходимо отметить, что если у вас более-менее крупный магазин, то товары разделены на категории. Как правило, категории очень сильно отличаются друг от друга как по цене, так и по назначению товаров, поэтому сравнивать товары из разных категорий в большинстве случаев бессмысленно и некорректно. Например, если вы продаете смартфоны и аксессуары к ним, то понятно, что все аксессуары попадут в группу С и их надо бы убрать из ассортимента т.к. они генерируют гораздо меньше выручки, однако это было бы ошибочное решение. Поскольку мы выгрузили все товары вместе с их категориями, то будет целесообразно анализировать товары внутри этих категорий.

Анализ товаров по выручке

Сначала проведем анализ по выручке. Для этого отсортируем по убыванию все товары по суммарной выручке за весь рассматриваемый период. Затем посчитаем долю каждого товара в общей выручке. Последний шаг — просуммировать эту долю по нарастающей. Теперь мы можем разделить товары на группы по нарастающей доле в выручке.

В нашем примере будет наиболее оптимально выделить в группу А 30% товаров, которые генерируют почти 70% выручки. Хотя это соотношение отличается от классического правила 20/80, тем не менее видно, что небольшая группа товаров приносит компании 2/3 выручки.
Также мы представим результаты анализа графически для большей наглядности. На графике отображаются те же данные, что и в таблице: выручка по товарам на левой оси (оранжевые столбцы) и нарастающая доля в выручке на правой оси (синие столбцы). Выглядит это следующим образом:

На графике наглядно видно, какие товары приносят самую большую выручку – все они попали в группу А. Это самые важные для компании товары, от которых полностью зависит успех бизнеса. Благодаря удобной визуализации вы можете легко понять, какие товары лучше всего собрать в группу А. Прежде всего, это те товары, выручка от которых в несколько раз выше, чем от других товаров. В группу B попали менее важные товары, а в группу С самые незначительные.

Анализ товаров по популярности

Пока мы рассмотрели лишь один показатель продаж — генерируемую выручку. Безусловно, это важный критерий оценки товаров, но не единственный. Второй критерий, по которому мы можем провести анализ – это количество проданного товара. Для этого у нас уже есть все необходимые данные и это позволит нам взглянуть на товары с точки зрения популярности: какие товары чаще всего покупают. Разделив товары на АВС-группы по проданному количеству, мы можем столкнуться с тем, что теперь некоторые товары окажутся в другой группе. Например, товар может перейти из группы B в группу А, или наоборот. Бывает, что товары перескакивают сразу из группы С в группу А. Это значит, что хотя они приносят небольшую часть выручки компании, тем не менее их часто покупают. Возможно это аксессуары или сопутствующие товары к каким-то более дорогим товарам. Поэтому отказываться от них будет ошибочно.

При объединении товаров в группы по количеству продаж мы получили такие данные:

Например, товар XY0863464-JV, который был в группе В по выручке, теперь перешел в группу А и занял четвертое место. Можно сказать, что этот товар укрепил свою позицию в группе важных товаров.

Анализ товаров по двум критериям

Если вы анализируете товары по двум критериям, то можно построить график распределения этих товаров сразу по этим двум критериям. На одной оси поставить выручку, на второй — количество проданных товаров. Этот способ визуализации позволит нам легко понять где товары находятся относительно друг друга.

Товары, которые находятся справа наверху являются нашими «звездами» - они отлично продаются и приносят нам больше всего денег. Товары в правом нижнем углу также очень популярны, но приносят меньше выручки. Обычно это аксессуары или более дешевые аналоги дорогих моделей. В левом верхнем углу, как правило, находятся дорогие, люксовые товары, которые генерируют большую долю выручки, но продаются редко. Для компании было бы выгоднее всего приложить усилия, для того, чтобы сдвинуть эти товары как можно правее, то есть стараться продавать их в больших количествах. В левом нижнем углу находятся товары, которые и продаются не часто, и выручки приносят немного. Имеет смысл пытаться сдвинуть их правее и выше, а если это невозможно, то подумать о том, чтобы перенести свое внимание и сконцентрироваться на более интересных для компании товарах.

АВС-матрица

Вернемся к АВС-анализу по двум критериям. Теперь каждому товару соответствуют две группы: одна – по выручке, вторая — по количеству продаж. Можно построить матрицу товаров, разбив их на 9 групп: AA, AB, AC, BA и т.д. Если использовать больше, чем 2 критерия, то получится многомерная матрица. Это допустимо, но проводить анализ такой матрицы будет в разы сложнее. В нашем примере получается следующая картина (где точка — это один товар, а цветом отображается выручка от товара, чем темнее, тем выручка больше):

Рассмотрим основные выводы, которые мы можем сделать на основе этой матрицы.

• В группе АА находятся самые важные товары — они отлично продаются и приносят больше всего выручки.
• Товары в АВ и АС продаются не очень хорошо, но генерируют большую часть в выручке. Необходимо стремиться повышать продажи таких товаров.
• Товары из ВА и СА хорошо продаются, но не дотягивают по выручке до лучших товаров. В группе ВА часто располагаются более простые и дешевые модели товаров-звезд. В группе СА как правило находятся аксессуары, дополнительное оборудование, сопутствующие товары, то есть не основные товары. Поскольку эта группа очень популярна и в то же время самая дорогая, то товарами из нее можно привлекать пользователей на сайт. Также эти товары можно предлагать в рекомендательных блоках в качестве дополнения к основному товару в целях повышения среднего чека.
• В группах ВВ, ВС и СВ находятся средние товары, они не обладают какими-либо отличительными чертами.
• В группе СС остались аутсайдеры — они и продаются плохо и выручки мало приносят. От таких товаров можно избавляться. При этом следует учесть несколько моментов.
• В эту группу также попадают все новые товары, которые нельзя исключать из продажи, пока они себя не покажут на более долгом периоде. В принципе, новые товары лучше сразу исключать из АВС-анализа еще во время сбора данных.

Дальше необходимо учесть стабильность спроса на товар. Если продажи идут постоянно, пусть и небольшие, то товар можно оставить, а если продажи случаются редко и непредсказуемо, то такой товар можно убрать из ассортимента без вреда для выручки. Например, на графике ниже показана динамика продаж трех товаров. Если какой-то из этих товаров требуется исключить, то это должен быть второй товар т.к. продажи на него самые нестабильные. Избавившись от этого товара, мы сократим складские расходы и сможем отдать место на складе под более перспективные товары.

Итак, собрав все данные о ваших товарах вместе и разделив на такие группы, вы можете принимать эффективные решения, касающиеся ассортимента товаров вашего магазина. Ниже мы представляем вам отчет в Tableau, который использовали для проведения данного анализа.

Варианты использования ABC-анализа

Мы рассмотрели основные моменты АВС-анализа: показали, как проводить анализ, как получать информацию для анализа и на чем основывать ваши решения в оптимизации ассортимента товаров. Сам по себе АВС-анализ является очень простым, но в тоже время очень гибким инструментом. Дополнив информацию о товарах и продажах данными из других источников вам откроются новые возможности АВС-анализа. С его помощью вы можете исследовать ассортимент в разрезе товаров, категорий или брендов товаров, городов и регионов. В качестве критерия для анализа вы можете использовать выручку, количество продаж, маржинальность, стоимость производства или хранения и т.д.

Разбив товары на АВС-группы, вы можете принимать решения, основываясь на группе в целом, или рассмотреть каждый товар индивидуально. Это потребует больше времени, но результат изменений окажется точнее и эффективнее. Вы сможете понять почему товар находится в той или иной группе и что нужно предпринять для улучшения его позиции. Пристальное внимание должны получить товары из группы С – почему они плохо продаются, нужны ли они компании и вашим клиентам.

Кроме анализа товаров, вы можете провести аналогичный анализ в разрезе ваших клиентов — кто из них покупает чаще и тратит больше. Это позволит лучше понять ваших клиентов, и, разбив их на группы, сформировать для каждой группы индивидуальное предложение.