1. Главная / Статьи 
ул. Черняховского, д. 16 125319 Москва +7 499 152-68-65
Логотип
| статьи | печать | 1249

Как оптимизировать прибыльность ассортиментного портфеля в рознице

Возможности новейших информационных технологий в области бизнес-аналитики позволяют очень быстро и всесторонне анализировать прибыльность ассортимента в рознице. При этом результаты можно представить компактно в доступном для менеджмента формате. Это позволяет линейным менеджерам выступать в роли аналитиков данных и принимать оперативные решения. Расскажем о технологии проведения такого анализа, введенного в промышленную эксплуатацию в одной крупной торговой компании.

Факторный анализ целесообразно проводить в многомерной структуре.

Многомерная структура анализа маржинальности

В качестве базы для анализа могут выступать четыре группы измерений — вид анализа, структура торговой сети, структура ассортимента, показатель KPI. Рассмотрим их подробнее.

Анализ может проводиться при сравнении периодов, факта/плана, факта/цели, а также объектов. Ключевыми перио­дами времени при изучении изменений при этом являются сравнения с прошлой неделей, аналогичным периодом прошлого года, накопительным итогом с начала месяца, финансового сезона, финансового года, с начала продаж коллекции, а также движущимся относительно текущей даты окном в четыре недели и один год.

Объектом в товарном разрезе может быть как конкретная товарная позиция (SCU), так и цветомодель, модель, класс, подкласс, линия, фасет, набор, категория, подкатегория, товарная группа, подгруппа, пол, возраст, коллекция, ценовая группа, возраст товара и т.д.

Помимо факторного анализа по KPI, проводится анализ по структуре. При этом каждые товарный атрибут и товарное дерево представляют собой отдельное полноценное измерение. Анализ по структуре учитывает влияние двух составляющих — величину изменения показателя по данному объекту и степень влияния объекта на общую анализируемую совокупность.

Результативность и производительность многомерного анализа существенно повышаются при проведении интерактивного анализа. Его технологичес­кой базой может выступать как настольный офисный пакет прикладных программ, так и специальные системы класса Business Intelligence.

Данная технологическая платформа использует OLAP-технологии (on-line analytical processing), то есть технологии загрузки, хранения и обработки данных в многомерных кубах, что позволяет проводить анализ огромных объемов данных со скоростью на несколько порядков выше, чем в аналитических системах, построенных на реляционных базах данных.

Технология проведения анализа

Процедура многомерного интер­активного анализа для бизнеса заключается в следующем.

Аналитик проходит по «маршруту анализа», а не строит один или несколько заранее предоп­ределенных отчетов. Иными словами, проводит факторный анализ сначала в одном разрезе, затем применяет фильтр по наиболее значимому фактору и переходит к следующему шагу — анализу в другом разрезе. Заранее такой маршрут не известен, аналитик «крутит» куб данных и при помощи факторного анализа устанавливает наиболее значимую причинно-следственную связь от показателей и объектов низкого уровня к результирующему показателю.

Пример результатов анализа увеличения продаж за сезон отчетного года по отношению к аналогичному периоду прошлого года приведен на рис. 1.

В процессе анализа прирост валовой прибыли на 10% был разбит на следующие факторы: 7% + 2% + 1% + 7% – 3% – 4% = = 10% (см. рис. 1). Ключевыми из них являются следующие факторы — +7% пунктов прироста валовой прибыли объясняется экстенсивным ростом торговой сети (увеличением количества магазинов), а увеличение средней цены единицы товара на +10%, повлиявшее на прирост валовой прибыли на +7%, компенсировано увеличением скидки с 16 до 20%.

На следующем шаге анализа выявили более детальную информацию. Большее количество новых магазинов открылось в Сибирском федеральном округе. При этом большее влияние оказали магазины формата 1500 кв. м, расположенные в ТЦ, в городах с населением 300 000—500 000 жителей. А пройдя по альтернативной ветке интер­активного анализа, выяснили, что рост средней цены единицы товара произошел в основном в детском сегменте и вызван в первую очередь увеличением и расширением ассортимента на новые группы товаров с большей средней ценой.

Ключевое преимущество такого анализа на практике заключается в следующем.

Во-первых, нельзя заранее, да и нецелесообразно, предусмот­реть стандартные отчетные формы для всех возможных сочетаний разрезов и измерений, применяемых для анализа в информационных сис­темах компании. Аналитик оперативно и последовательно меняет срезы измерений анализа, получая необходимый срез анализа.

Во-вторых, аналитику не нужно догадываться, в каком из всех возможных разрезов находится дифференцирующий фактор, объясняющий наиболее вескую причину изменений результата. Система сама «подсказывает», каким «маршрутом анализа» необходимо двигаться.

Визуальное представление результатов

По результатам оценки различных вариантов визуализации факторного анализа группа руководителей розничной сети выбрала в качестве оптимальной водопадную диаграмму, построенную на относительном изменении результирующего показателя (см. рис. 1).

Такая диаграмма позволяет получить представление о ключевом значимом факторе за более короткий промежуток времени.

И хотя с аналитической точки зрения предпочтительнее горизонтальные гистограммы типа «мост», пользователи воспринимают их хуже (см. рис. 2). Тем не менее «мостовые» диаграммы (абсолютная и относительная) более компактны и поэтому лучше подходят для одновременного анализа маржинальности нескольких товарных групп.

Выводы

Разработанная методика детерминированного факторного анализа позволяет повысить качество проработки решения руководителями за счет увеличения глубины анализа, а также в целом за счет сокращения времени на подготовку информации для принятия решения. При этом появляется возможность проверить большее число аналитичес­ких гипотез. Выбранный способ визуализации служит эффективным по скорости восприятия инструментом, позволяющим оперативно доводить результаты анализа до большого числа руководителей торговых точек и товарных менеджеров. И это дает возможность своевременно влиять на ключевые факторы успеха и добиваться лучших результатов в сжатые сроки, свое­временно решая поставленные аналитические задачи.