4.3 Управление ассортиментом товаров: методы анализа ассортимента

Чтобы принять решение либо о продолжении выпуска товара, либо о снятии его с производства и исключения из номенклатуры, можно произвести анализ пока­зателей сбыта, доли рынка, уровня издержек, прибыли и рентабельности. Прибыль – универсальный показатель, на основе которого можно провести анализ рентабель­ности товарной группы и АВС-анализ.

Анализ рентабельности ассортиментной группы товаров – это наиболее простой и наименее трудоемкий метод анализа ассортимента, который основан на определении показателей рентабельности при разных состояниях товарной номенк­латуры и сравнении их между собой. Показатель рентабельности продукции пред­ставляет собой соотношение между получаемой от продажи товара прибылью и за­тратами на его производство.

АВС-анализ – это метод структурного анализа, основанный на ранжировании объектов по выбранным показателям. В качестве объектов в анализе могут высту­пать: отдельные товары или продуктовые группы; отдельные заказы и клиенты; ре­гионы и каналы сбыта. В качестве показателей используются: объем сбыта; прибыль и покрытие затрат [4,с.69-72].

Покрытие затрат – это часть выручки производителя, которая остается после исключения прямых затрат на производство продукции и может быть использована для покрытия косвенных затрат и формирования прибыли предприятия.

Техника проведения АВС-анализа предусматривает группировку проранжиро­ванных объектов с точки зрения их весомости для формирования выбранного пока­зателя. Первая группа, группа А, характеризуется значительным вкладом в анализи­руемый показатель, вторая группа В имеет средний вклад, а третья группа С – со­всем незначительный. Продукты, попавшие в группу С, могут быть исключены из номенклатуры, если это не повлияет на другие интересы предприятия.

Последовательность проведения АВС-анализа представлена на рисунке 12.

Выводы, которые можно сделать с помощью АВС – анализа:

• С точки зрения затрат может быть желательно, чтобы сбыт был сконцентрирован на малом числе продуктов. С другой стороны, в этом случае риск может быть не­достаточно распределен. Необходим баланс;

• Продукты, попавшие в область С, являются кандидатами на исключение (в слу­чае, если этому не мешают другие соображения – ассортимент, связи между про­дуктами и т.д.);

• При удалении продуктов из производственной программы необходима осторож­ность. По крайней мере, стоит учесть вклад продуктов в покрытие постоянных и переменных затрат.

Рисунок 12 - Последовательность этапов АВС – анализа

Расчеты и иллюстрация метода приведены в таблице 9 и на рисунке 13.

Таблица 9 - Данные для АВС-анализа ассортимента продуктов

Продукт	Число вариантов	Сбыт, тыс. руб.	Сбыт по вариантам	Доля в общем сбыте, %
1	4	3600	900	10.45
2	5	8975	1795	26.06
3	11	11473	1043	33.31
4	7	10395	1485	30.18
	27	34443		100.0

Категории:

А- большой вклад в общий сбыт (продукты 2 и 4);

В- средний вклад (продукты 3 частично);

С- небольшой вклад (продукты 3 частично и 1).

Рисунок 13 - Графическое представление АВС-анализа

Другим методом анализа ассортимента является анализ совместных покупок.

Матрица совместных покупок – это метод анализа ассортимента, выявляю­щий связи между продуктами, образующиеся в результате их взаимного дополнения для удовлетворения потребности (взаимодополняющие товары) или устойчивого поведения покупателей, приобретающих эти товары одновременно.

Оценка интенсивности связи между продуктами позволяет обосновать реше­ние о сохранении товара в ассортименте, если его продажи недостаточно эффек­тивны, но его наличие в ассортименте вызывает совместные покупки. Результаты анализа могут использоваться в ценовой политике, в коммуникационной политике. Для магазинов результаты анализа будут полезны при размещении товаров в торго­вом зале.

Анализ совместных покупок может быть проведен после наблюдения за ре­зультатами поведения покупателей. Собирается информация о том, какие покупки совершаются покупателями единовременно. Количество каждого товара в отдель­ности не учитывается, фиксируется только структура покупки. Заполняется таблица наблюдаемых покупок. По горизонтали отмечается состав одной покупки (те товар­ные единицы, которые были приобретены за один раз), по вертикали контролиру­ется, в каких покупках присутствовал товар данного наименования. Далее составля­ется матрица совместных покупок каждой пары товаров анализируемого ассорти­мента, каждая совместная покупка взвешивается на свой коэффициент d, сумма за­носится в матрицу в клетку, находящуюся на пересечении строк этих товаров. По­следовательность проведения анализа совместных покупок показана на рисунке 14 , пример расчета изложен в таблицах 10-12.

Рисунок 14 - Последовательность анализа совместных покупок

Допустим, что ассортимент состоит из шести товаров, и было сделано семь покупок, которые показаны в таблице 10.

Таблица 10 - Данные о наблюдаемых покупках

Товар	А	В	С	Д	Е	F	Число приобретенных товаров	d
Покупка 1	1		1	1			3	0.50
Покупка 2					1	1	2	1.00
Покупка 3					1	1	2	1.00
Покупка 4		1	1	1	1		4	0.33
Покупка 5	1		1	1	1		4	0.33
Покупка 6	1	1	1	1	1		5	0.25
Покупка 7	1		1	1			3	0.50
Сумма по товару	4	2	5	5	5	2	23

На основе этого можно построить матрицу частоты совместных покупок (табл.11), причем каждая совместная покупка двух товаров получает значение 1.

Самую высокую интенсивность связи имеют продукты С и Д.

Таблица 11 - Матрица частоты совместных покупок

Товар	А	В	С	Д	Е	F	Сумма по строкам
А	0	1	4	4	2	0	11
В	1	0	2	2	2	0	7
С	4	2	0	5	3	0	14
Д	4	2	5	0	3	0	14
Е	2	2	3	3	0	2	12
F	0	0	0	0	2	0	2
По столбцам	11	7	14	14	12	2	60

Суммы по строкам и по столбцам уже показывают, насколько продукт связан с другими составляющими программы. Однако основываться на этих значениях не рекомендуется, поскольку тот продукт, который был приобретен хотя бы один раз, но вместе с большим количеством других, сильнее влияет на результаты, чем тот, что приобретался с другими чаще, но в маленьких покупках. Так продукты В и F приобретались по два раза, но в совершенно разном окружении.

Это искажение можно устранить с помощью взвешивания каждой покупки по коэффициенту d=1/(n-1), где n – общее число продуктов в данной покупке. Постро­енная по этому принципу матрица частоты приведена в таблице 12.

Таблица 12 - Модифицированная матрица частоты совместных покупок

Товар	А	В	С	Д	Е	F	По строкам
А	0	0,26	1,58	1,58	0,58	0	4
В	0,26	0	0,58	0,58	0,58	0	2
С	1,58	0,58	0	1,92	0,92	0	5
Д	1,58	0,58	1,92	0	0,92	0	5
Е	0,58	0,58	0,92	0,92	0	2,00	5
F	0	0	0	0	2,00	0	5
Итого	4	2	5	5	5	2	23

Суммы по строкам и по столбцам опять выражают число приобретенных това­ров. Значения матрицы передают интенсивность связи между товарами. Наиболее тесная связь существует между товарами Е и F, которые два раза приобретались со­вместно.

Вопросы, ситуации и упражнения

1. О товарной номенклатуре предприятия X по ассортиментным группам и то­варам известна следующая информация (табл. 13). Используя АВС-анализ, произве­дите расчеты, постойте график представления АВС-анализа и определите группу то­варов, вносящих минимальный вклад в прибыль предприятия. Какие рекомендации вы дадите предприятию в области управления товарным ассортиментом.

Таблица 13 - Группировка данных для АВС-анализа

Ассортиментная группа	Насыщенность группы, ед	Прибыль, тыс. руб	Прибыль по груп­пам, тыс. руб	Доля в общей прибыли, %
а	3	3250,00
б	1	1050,00
в	6	8340,00
г	5	11320,00
д	4	6340,00
Итого				100,00

2. По данным наблюдения за шестью покупками семи товаров была получена следующая информация (табл. 14). Найдите эффект связи между продуктами, по­строив модифицированную матрицу частоты совместных покупок. Между какими продуктами существует наиболее тесная связь? Что вы можете порекомендовать в данном случае?

Таблица 14 - Данные наблюдения за покупками

Товар	А	Б	В	Г	Д	Е	Ж	Число приобретен­ных товаров
Покупка 1	1	0	1	0	1	1	0
2	1	1	0	0	0	0	1
3	0	1	1	1	0	1	1
4	0	0	1	0	0	1	0
5	1	0	0	0	1	1	1
6	1	0	0	1	1	0	0
Сумма по товару