Превращаем бизнес в систему, используя инженерный подход основанный на данных.
ABC-XYZ анализ:
Оптимизация запасов и управление товарным ассортиментом
ABC-XYZ анализ, это мощный инструмент для управления продажами.
С его помощью оптимизируют оценку и распределение товаров на складе в соответствии с их актуальностью, а так же используют как элемент проноза продаж.
Так же АВС-XYZ анализ поможет в работе с клиентами, определить какой клиент качественнее, на кого следует тратить больше времени. Анализ применяется для сегментации клиентской базы и выявляет нарушения и перекосы от стандартных значений.
Анализ ABC основан на правиле Парето, который гласит, что 80% результата можно достичь, приложив 20% усилий.
С точки зрения управления товарами это означает, что большая часть продаж может быть получена при небольшой доле продукции. Исходя из этого, можно провести категоризацию продуктов в соответствии с их долей продаж:
В отличие от анализа ABC, в котором приоритетность продуктов определяется по объему, выручке и маржинальности продаж, анализ XYZ является более сложным, поскольку он учитывает исторические данные потребления продуктов. Здесь необходимо учитывать сезонность и другие повторяющиеся явления, которыми сложнее управлять.
И так же товары разделены по категориям:
Таким образом, точность прогнозирования спроса является самой высокой для X-товаров и самой низкой для Z-товаров. Сочетание анализа ABC и XYZ позволяет оценить ценность продукта при принятии управленческих решений.
С его помощью оптимизируют оценку и распределение товаров на складе в соответствии с их актуальностью, а так же используют как элемент проноза продаж.
Так же АВС-XYZ анализ поможет в работе с клиентами, определить какой клиент качественнее, на кого следует тратить больше времени. Анализ применяется для сегментации клиентской базы и выявляет нарушения и перекосы от стандартных значений.
Анализ ABC основан на правиле Парето, который гласит, что 80% результата можно достичь, приложив 20% усилий.
С точки зрения управления товарами это означает, что большая часть продаж может быть получена при небольшой доле продукции. Исходя из этого, можно провести категоризацию продуктов в соответствии с их долей продаж:
- товары A имеют высокую ценность,
- товары B имеют среднюю ценность,
- товары C имеют низкаую ценность.
В отличие от анализа ABC, в котором приоритетность продуктов определяется по объему, выручке и маржинальности продаж, анализ XYZ является более сложным, поскольку он учитывает исторические данные потребления продуктов. Здесь необходимо учитывать сезонность и другие повторяющиеся явления, которыми сложнее управлять.
И так же товары разделены по категориям:
- X - константа (товары со стабильным спросом),
- Y - колебания (сезонные или акционные),
- Z - случайный или нерегулярный спрос.
Таким образом, точность прогнозирования спроса является самой высокой для X-товаров и самой низкой для Z-товаров. Сочетание анализа ABC и XYZ позволяет оценить ценность продукта при принятии управленческих решений.
/ Где использовать ABC-XYZ анализ?
✔️ Улучшение ценообразования: для определения оптимальной цены на товары. Продукты с высоким объемом продаж и стабильным спросом (группа A и X) могут быть оценены выше, в то время как товары с низким объемом продаж (C и Y) могут иметь более низкие цены.
✔️ Определение оптимального ассортимента: для определения оптимального ассортимента товаров или услуг. Товары с высоким объемом и стабильным спросом могут быть включены в основной ассортимент, в то время как другие товары могут быть предложены в качестве дополнительных или сезонных акций.
✔️ Сегментация клиентов: для определения наиболее ценных и прибыльных клиентов. Клиенты с высоким объемом покупок и стабильным спросом на товары или услуги могут быть выделены в отдельную группу и получать специальные предложения или условия сотрудничества.
✔️ Улучшение маркетинговых кампаний: выявить те товары или группы товаров, на которые следует обратить внимание при планировании маркетинговых кампаний. Кампании могут быть направлены на увеличение продаж товаров с высоким объемом (группа А) и стабилизацию спроса на товары с нестабильным потреблением (группа Y).
✔️ Отслеживание эффективности продаж: позволяет отслеживать эффективность продаж на протяжении определенного периода времени, выявляя изменения в объемах продаж и стабильности спроса на различные товары или группы клиентов.
✔️ Определение приоритетов обслуживания: помогает определить приоритеты обслуживания клиентов. Клиенты с высоким объемом или стабильным спросом должны обслуживаться в первую очередь.
✔️ Оптимизация процессов закупки и производства: выявление товаров или услуг с высоким объемом и стабильным спросом, которые требуют более тщательного планирования и оптимизации процессов закупки и производства.
✔️ Определение оптимального ассортимента: для определения оптимального ассортимента товаров или услуг. Товары с высоким объемом и стабильным спросом могут быть включены в основной ассортимент, в то время как другие товары могут быть предложены в качестве дополнительных или сезонных акций.
✔️ Сегментация клиентов: для определения наиболее ценных и прибыльных клиентов. Клиенты с высоким объемом покупок и стабильным спросом на товары или услуги могут быть выделены в отдельную группу и получать специальные предложения или условия сотрудничества.
✔️ Улучшение маркетинговых кампаний: выявить те товары или группы товаров, на которые следует обратить внимание при планировании маркетинговых кампаний. Кампании могут быть направлены на увеличение продаж товаров с высоким объемом (группа А) и стабилизацию спроса на товары с нестабильным потреблением (группа Y).
✔️ Отслеживание эффективности продаж: позволяет отслеживать эффективность продаж на протяжении определенного периода времени, выявляя изменения в объемах продаж и стабильности спроса на различные товары или группы клиентов.
✔️ Определение приоритетов обслуживания: помогает определить приоритеты обслуживания клиентов. Клиенты с высоким объемом или стабильным спросом должны обслуживаться в первую очередь.
✔️ Оптимизация процессов закупки и производства: выявление товаров или услуг с высоким объемом и стабильным спросом, которые требуют более тщательного планирования и оптимизации процессов закупки и производства.
/ Сезонность и тенденции
В ABC-XYZ анализе сезонность и тенденции продаж могут существенно влиять на категоризацию продуктов. Сезонность относится к регулярным закономерностям продаж, которые происходят в определенное время года, например, к увеличению спроса на зимнюю одежду в холодные месяцы. С другой стороны, тенденции относятся к долгосрочным изменениям в продажах, например, к увеличению или снижению популярности продукта.
В ABC-анализе сезонность и тенденции могут влиять на общие продажи и оборот продукта, потенциально вызывая его переход из одной категории в другую (например, из продукта "B" в продукт "A").
XYZ-анализ учитывает историческую состовляющую потребления продукта, включая повторяющиеся явления, такие как сезонность. Таким образом, сезонность и тенденции будут рассматриваться как часть анализа и могут повлиять на категоризацию продуктов по категориям X, Y и Z. Например, продукт с высоким сезонным спросом будет классифицирован как продукт Y, а продукт с тенденцией к снижению продаж будет классифицирован как продукт Z.
В целом, учет сезонности и тенденций продаж в ABC-XYZ анализе может обеспечить более точное и всестороннее понимание ценности и предсказуемости продукта.
В ABC-анализе сезонность и тенденции могут влиять на общие продажи и оборот продукта, потенциально вызывая его переход из одной категории в другую (например, из продукта "B" в продукт "A").
XYZ-анализ учитывает историческую состовляющую потребления продукта, включая повторяющиеся явления, такие как сезонность. Таким образом, сезонность и тенденции будут рассматриваться как часть анализа и могут повлиять на категоризацию продуктов по категориям X, Y и Z. Например, продукт с высоким сезонным спросом будет классифицирован как продукт Y, а продукт с тенденцией к снижению продаж будет классифицирован как продукт Z.
В целом, учет сезонности и тенденций продаж в ABC-XYZ анализе может обеспечить более точное и всестороннее понимание ценности и предсказуемости продукта.
/ Сезонная декомпозиция
Чтобы обнаружить сезонность в данных и не учитывать ее для улучшения расчёта анализа XYZ, можно использовать несколько методов:
1. Разложение временных рядов. Этот метод разделяет данные временных рядов на трендовые, сезонные и остаточные компоненты. Анализируя сезонную составляющую, можно выявить и удалить ее из данных.
2. Сезонное разложение временных рядов по Лессу (STL): этот метод использует локально взвешенную полиномиальную регрессию для разложения данных временных рядов на трендовые, сезонные и остаточные компоненты.
3. Сезонный тест Кендалла. Этот метод использует статистические тесты для определения наличия в данных сезонной закономерности.
4. Модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Этот метод использует комбинацию моделей авторегрессии и скользящего среднего для выявления и устранения сезонности данных.
5. Сезонные модели SARIMA. Этот метод аналогичен ARIMA, но в дополнение он включает в модель сезонные компоненты для лучшего отражения сезонности в данных.
После удаления сезонности из данных можно провести анализ XYZ. Это может повысить точность прогнозирования спроса и обеспечить более полное понимание моделей потребления продукта.
Важно отметить, что эти методы не всегда подходят для всех типов данных и всех ситуаций. Выбор подходящего метода зависит от характеристик данных и конкретной цели исследования. Чтобы найти лучший метод для набора данных, может потребоваться метод проб и ошибок.
P.S. Более подробно о всех этих статистических методах мы поговорим в соответсвующих статьях.
1. Разложение временных рядов. Этот метод разделяет данные временных рядов на трендовые, сезонные и остаточные компоненты. Анализируя сезонную составляющую, можно выявить и удалить ее из данных.
2. Сезонное разложение временных рядов по Лессу (STL): этот метод использует локально взвешенную полиномиальную регрессию для разложения данных временных рядов на трендовые, сезонные и остаточные компоненты.
3. Сезонный тест Кендалла. Этот метод использует статистические тесты для определения наличия в данных сезонной закономерности.
4. Модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA). Этот метод использует комбинацию моделей авторегрессии и скользящего среднего для выявления и устранения сезонности данных.
5. Сезонные модели SARIMA. Этот метод аналогичен ARIMA, но в дополнение он включает в модель сезонные компоненты для лучшего отражения сезонности в данных.
После удаления сезонности из данных можно провести анализ XYZ. Это может повысить точность прогнозирования спроса и обеспечить более полное понимание моделей потребления продукта.
Важно отметить, что эти методы не всегда подходят для всех типов данных и всех ситуаций. Выбор подходящего метода зависит от характеристик данных и конкретной цели исследования. Чтобы найти лучший метод для набора данных, может потребоваться метод проб и ошибок.
P.S. Более подробно о всех этих статистических методах мы поговорим в соответсвующих статьях.
/ Тенденции
Тенденции в данных влияют на анализ ABC, поскольку они влияют на общие продажи и оборот продукта. ABC-анализ основан на принципе Парето, который классифицирует продукты по их доле в продажах:
Оборот и продажи продукта являются ключевыми факторами при определении его категории по ABC.
Если продукт имеет положительную тенденцию, то есть его продажи со временем растут, он может перейти из более низкой категории (например, продукт C) в более высокую категорию (например, продукт A) из-за увеличения его оборота продаж. И наоборот, если продукт имеет отрицательную тенденцию, то есть его продажи со временем снижаются, он может перейти из более высокой категории (например, продукта А) в более низкую категорию (например, продукта С) из-за снижения его оборота продаж.
Хочу обратить внимание, что сейчас мы говорили о примитивном, одномерном, анализе ABC, который учитывает только оборот. В таком виде анализ редко используется из-за его недастаточной информативности и прогнозируемости т.к. не учитываются другие факторы. Как правило в работе с продуктовой матрицей используют многомерный ABC-анализ:
В таком виде ABC-анализ более информативен. Например, товар продаётся мало в штуках, но у него очень высокая марженальность. Соответсвенно такой товар имеет смысл держать на складе, особенно если цена хранения крайне низкая. Как говорится "есть, пить не просит, а деньги приносит".
Таким образом, учет тенденций совместно с многомерностью ABC-анализа может обеспечить более точное и всестороннее понимание ценности и предсказуемости продукта, что способствовует принятию эффективных решений. Это позволяет компаниям сосредоточиться на тех продуктах, которые демонстрируют положительную тенденцию, и помогает увеличить оборот и продажи, а также выявить продукты с отрицательной динамикой и принять меры, чтобы улучшить продажи, либо исключить их из своих запасов.
- A имеют высокую долю стоимости,
- B - среднюю,
- C - небольшую.
Оборот и продажи продукта являются ключевыми факторами при определении его категории по ABC.
Если продукт имеет положительную тенденцию, то есть его продажи со временем растут, он может перейти из более низкой категории (например, продукт C) в более высокую категорию (например, продукт A) из-за увеличения его оборота продаж. И наоборот, если продукт имеет отрицательную тенденцию, то есть его продажи со временем снижаются, он может перейти из более высокой категории (например, продукта А) в более низкую категорию (например, продукта С) из-за снижения его оборота продаж.
Хочу обратить внимание, что сейчас мы говорили о примитивном, одномерном, анализе ABC, который учитывает только оборот. В таком виде анализ редко используется из-за его недастаточной информативности и прогнозируемости т.к. не учитываются другие факторы. Как правило в работе с продуктовой матрицей используют многомерный ABC-анализ:
- revenue - выручка от проданного товара,
- amount - количество в штуках проданного товара,
- monetary - маржинальность (цена минус себестоимость).
В таком виде ABC-анализ более информативен. Например, товар продаётся мало в штуках, но у него очень высокая марженальность. Соответсвенно такой товар имеет смысл держать на складе, особенно если цена хранения крайне низкая. Как говорится "есть, пить не просит, а деньги приносит".
Таким образом, учет тенденций совместно с многомерностью ABC-анализа может обеспечить более точное и всестороннее понимание ценности и предсказуемости продукта, что способствовует принятию эффективных решений. Это позволяет компаниям сосредоточиться на тех продуктах, которые демонстрируют положительную тенденцию, и помогает увеличить оборот и продажи, а также выявить продукты с отрицательной динамикой и принять меры, чтобы улучшить продажи, либо исключить их из своих запасов.
Вот несколько назначений использования тенденций в ABC-анализе:
Важно отметить, на динамику тенденций могут влиять внешние факторы, такие как экономические условия, конкуренция и потребительские предпочтения. Поэтому сам по себе ABC-XYZ анализ не предназначен для прогнозирования, но он может помочь определить тенденции и закономерности в продажах, которые можно использовать для составления прогнозов. Например, если товар относится к категории A, это означает, что он имеет высокую доходность и стабильность продаж, и его продажи могут быть использованы для прогнозирования продаж других товаров в той же категории. Однако, стоит отметить, что прогнозы на основе ABC-XYZ анализа должны быть подкреплены дополнительными данными и анализом, чтобы обеспечить их точность и надежность. Поэтому подобный анализ нужно проводить в комплексе с другими метриками и проведением более общирного анализа. Главная задача, это ответить на вопрос "почему?", тогда получится выявить точки роста.
Для прогнозирования на основе ABC-XYZ анализа необходимы дополнительные метрики. Метрики могут включать объем продаж, доход, количество проданных единиц, средний чек, конверсию и другие показатели, связанные с продажами и эффективностью бизнеса.
- Определение продаж с течением времени. Анализируя данные за определенный временной промежуток, выявляются тенденции продаж. Это позволяет понять продажи идут на увеличение или на уменьшение.
- Прогноз будущих продаж. Информация о тенденциях учитывается в более сложных прогнозных анализах. Это помогает в управлении запасами, планированию производства и составлению бюджета.
- Выявление возможностей и угроз. Например, извлечь выгоду из положительной динамики продукта, увеличив объемы производства и цену, или принять меры для устранения отрицательной динамики, например, путем улучшения характеристик продукта или снижения цены.
- Использование в управлении. Помогает в определении потенциально проблемных товаров или товарных групп, которые могут требовать корректировки ассортимента или изменения стратегии продвижения. Это позволяет более эффективно использовать ресурсы, снижать издержки на хранение и улучшать свою конкурентоспособность.
Важно отметить, на динамику тенденций могут влиять внешние факторы, такие как экономические условия, конкуренция и потребительские предпочтения. Поэтому сам по себе ABC-XYZ анализ не предназначен для прогнозирования, но он может помочь определить тенденции и закономерности в продажах, которые можно использовать для составления прогнозов. Например, если товар относится к категории A, это означает, что он имеет высокую доходность и стабильность продаж, и его продажи могут быть использованы для прогнозирования продаж других товаров в той же категории. Однако, стоит отметить, что прогнозы на основе ABC-XYZ анализа должны быть подкреплены дополнительными данными и анализом, чтобы обеспечить их точность и надежность. Поэтому подобный анализ нужно проводить в комплексе с другими метриками и проведением более общирного анализа. Главная задача, это ответить на вопрос "почему?", тогда получится выявить точки роста.
Для прогнозирования на основе ABC-XYZ анализа необходимы дополнительные метрики. Метрики могут включать объем продаж, доход, количество проданных единиц, средний чек, конверсию и другие показатели, связанные с продажами и эффективностью бизнеса.
/ Применение на практике ABC-XYZ анализа
Идея заключается в том, что на основе истории продаж с такими входными данными, как:
мы можем создать эту классификацию, а затем принять дифференцированное управление запасами и планирование спроса.
Давайте начнем и рассмотрим расчёт с помощью языка Python. Возьмём данные по продаже женской одежды оптом.
- номера заказов,
- товары в заказах,
- наименование товаров,
- описание товаров,
- объем продаж,
- цена за единицу.
мы можем создать эту классификацию, а затем принять дифференцированное управление запасами и планирование спроса.
Давайте начнем и рассмотрим расчёт с помощью языка Python. Возьмём данные по продаже женской одежды оптом.
1/ Cначала импортируем данные и проверим их.
В данном импорте мы взяли заказы за три месяца.
В результате получаем примерно такой набор данных на основе которого будет проводиться анализ:
В результате получаем примерно такой набор данных на основе которого будет проводиться анализ:
Данные содержат номер номер заказа, дату, наименование, тип и размер товара, цену за единицу.
Если набор большой, можно его отфильтровать, например, по одному региону или определенный интервал времени и продолжить.
Если набор большой, можно его отфильтровать, например, по одному региону или определенный интервал времени и продолжить.
2/ Далее идет обработка данных т.к. в базу могут приходить названия с лишними символами. Поэтому нам нужно все названия привести к единому виду, что бы не создавались лишние группы (очистку данных мы пропустим). После этого проведём группировку по наименованию и агрегируем по выручке и количеству.
3/ Делаем расчёт ABC-анализа. В нем делаем расчёты только по выручуе и количеству. Информации по марженальности на этом этапе у нас нет. Условия по выручке или количеству проданного товара:
Сортировка делается по количеству проданных товаров и по убыванию. Самое большое количество расположено сверху кадра данных.
- 80% - класс "А",
- 15% - класс "B" (теперь A+B составляет 95% от общего дохода или количества),
- 5% - класс "С".
Сортировка делается по количеству проданных товаров и по убыванию. Самое большое количество расположено сверху кадра данных.
4/ Считаем XYZ-анализ по количеству (объему) проданного товара. Рассчитываем коэффициент дисперсии (CoV) для классификации XYZ. Коэффициент дисперсии используется для определения неопределенности спроса/продаж, изменчивости продукции. Он рассчитывается как стандартное отклонение количества товара, разделенное на среднее количество товара. И по условию, если:
- CoV меньше или равно 10% - "X",
- Cov меньше или равно 25% - "Y",
- CoV больше 25% - "Z".
5/ Теперь объединяем полученные результаты ABC и XYZ анализов.
Резальтат лучше посмотреть на графике.
/ Выводы ABC-XYZ анализа
Мы получили понятную картину по товарной матрице.
53% групп со случайным спросом. Если мерить количеством товаров, то это 96% со случайным спросом и 4% все остальное. Это говорит, что большинство товаров возможно не соответсвуют ожиданиям потребителей и имеют низкий показатель возврата затрат и низкую предсказуемость продаж. Крайне мало товаров с устойчивым спросом, всего две группы CCX и BBX. Это менее 1% от общего количества товаров. И 2.38% товаров с периодическим спросом
Наибольшее количество товаров в группе AAZ (высокая выручка и количество, но спрос случайный).
Первое, что нужно сделать, это разобраться, чем клиентов привлекают товары групы CCX. Как пример, из модели товара "больше чем стиль" пользуется спросом только цвет "чудесная фуксия". А из модели товара "беспроигрышная формула" ходовой цвет "спелая вишня". Соответственно, здесь можно понять, что людям нравятся оттенки красного в моделях. Остальные цвета этих моделей товаров имеют низкий спрос (категория "С").
53% групп со случайным спросом. Если мерить количеством товаров, то это 96% со случайным спросом и 4% все остальное. Это говорит, что большинство товаров возможно не соответсвуют ожиданиям потребителей и имеют низкий показатель возврата затрат и низкую предсказуемость продаж. Крайне мало товаров с устойчивым спросом, всего две группы CCX и BBX. Это менее 1% от общего количества товаров. И 2.38% товаров с периодическим спросом
Наибольшее количество товаров в группе AAZ (высокая выручка и количество, но спрос случайный).
Первое, что нужно сделать, это разобраться, чем клиентов привлекают товары групы CCX. Как пример, из модели товара "больше чем стиль" пользуется спросом только цвет "чудесная фуксия". А из модели товара "беспроигрышная формула" ходовой цвет "спелая вишня". Соответственно, здесь можно понять, что людям нравятся оттенки красного в моделях. Остальные цвета этих моделей товаров имеют низкий спрос (категория "С").
/ Какие нужны действия?
Рассмотрим на примере двух групп:
AAZ: Товары с высокой выручкой, высоким объёмом, и случайным спросом.
Товарам из этой группы возможно не хватает внимания. Нужно провести дополнительный анализ по сезонности, чтобы выявить время наивысшего спроса. Сделать расчёт по маржинальности с каждого товара и приложить усилия к товарам с максимальной маржой.
Товар закупают хорошими объемами, поэтому нужно:
CCZ: Товары с низкой выручкой, низким объемом продаж и случайным спросом.
Группа аутсайдеров. Такие товары нужно выводить из линейки. Но т.к. это 21% товаров, то перед выводом необходимо провести исследование. Нужно смотреть дополнительно на их марженальность. Если маржа оказывается в группе "А" или "B", то смотреть объективность нахождения товаров в данной категории. Нужно проверить:
Возможно такой тип товаров как "воротник", клиенты не знают как и с чем использовать. В таком случае нужно популяризовать товар.
В случае, если хранение и содержание товара требуют денег, то товар нужно вывести из линейки. Но если товар всё же продаётся, а содержание его равно 0, то можно использовать в качестве допродажи. Позиции которые вообще не продаются, однозначно выводить.
AAZ: Товары с высокой выручкой, высоким объёмом, и случайным спросом.
Товарам из этой группы возможно не хватает внимания. Нужно провести дополнительный анализ по сезонности, чтобы выявить время наивысшего спроса. Сделать расчёт по маржинальности с каждого товара и приложить усилия к товарам с максимальной маржой.
Товар закупают хорошими объемами, поэтому нужно:
- Провести сегментацию клиентов. Попробовать разделить клиентов на группы на основе их демографических данных, предпочтений и поведения. Возможно, проявятся определенные сегменты клиентов, которые имеют более стабильный спрос на данный товар.
- Расширить ассортимент. Предложить клиентам дополнительные товары или услуги, которые могут быть связаны с товаром. По примеру рекомендательной системы. Это может помочь увеличить общую сумму покупки и сгладить случайные колебания спроса.
- Маркетинговые акции и мероприятия. Это товар, на который нужно явно привлекать внимание клиентов специальными акциями и мероприятиями.
CCZ: Товары с низкой выручкой, низким объемом продаж и случайным спросом.
Группа аутсайдеров. Такие товары нужно выводить из линейки. Но т.к. это 21% товаров, то перед выводом необходимо провести исследование. Нужно смотреть дополнительно на их марженальность. Если маржа оказывается в группе "А" или "B", то смотреть объективность нахождения товаров в данной категории. Нужно проверить:
- Возможно у клиентов низкая осведомленность о товарах, они попросту о них не знают. Поэтому нужно явно предложить клиентам товары из группы CCZ и если гипотеза подтвердится, принять меры по продвижению. Например, предложить акцию "1+1" для стимулирования покупать большее количество. С небольшой наценкой, чтобы после скидки была та же рентабельность, но с большим количеством. Тогда товар может перейти в категорию СBY.
- Провести исследования для понимания причин, что именно не нравится клиентам в таких товарах. Это поможет в дальнейшем не выводить товары с подобными признаками.
Возможно такой тип товаров как "воротник", клиенты не знают как и с чем использовать. В таком случае нужно популяризовать товар.
В случае, если хранение и содержание товара требуют денег, то товар нужно вывести из линейки. Но если товар всё же продаётся, а содержание его равно 0, то можно использовать в качестве допродажи. Позиции которые вообще не продаются, однозначно выводить.
/ Автоматизация
В качестве примера автоматизации возьмем группу AAZ. Здесь можно настроить, что бы система предлагала к товарам этой группы "допы" на сайте, в письмах, в сообщениях мессенджера.
Например, при выборе товара на сайте, система определяет, что товар находится в группе AAZ и предлагает заранее подготовленные маркетологами и стилистами комплекты, подходящие к конкретному товару. Таким образом мы дополнительно обращаем внимание клиентов на товары к которым нужно поднять спрос увеличивая их привлекательность без постоянного участия маркетологов или менеджеров, чем освобождаем их для более важной работы. А следить за процессом можно через настроенную систему оповещения ответственных лиц и специальныую административную панель.
Например, при выборе товара на сайте, система определяет, что товар находится в группе AAZ и предлагает заранее подготовленные маркетологами и стилистами комплекты, подходящие к конкретному товару. Таким образом мы дополнительно обращаем внимание клиентов на товары к которым нужно поднять спрос увеличивая их привлекательность без постоянного участия маркетологов или менеджеров, чем освобождаем их для более важной работы. А следить за процессом можно через настроенную систему оповещения ответственных лиц и специальныую административную панель.
/ Заключение
Мы на практике разобрали ABC-XYZ анализ и теперь можно уверенно сказать, что это важный инструмент для бизнеса, позволяющий выявить наиболее ценных клиентов и соответствующим образом расставить приоритеты в своих ресурсах. Понимая поведение клиентов и потенциал роста, бизнес может улучшить удержание клиентов, увеличить продажи и, в конечном итоге, увеличить свою прибыль.
Принимая во внимание сезонность и тенденции, можно выявлять закономерности в потреблении продуктов и принимать более обоснованные решения о том, на какие продукты нужно обратить особое внимание, а какие продукты следует исключить из своих запасов. Это помогает улучшить управление запасами и привлекательность товаров, планировать производство и бюджет.
Однако важно помнить, что эти методы не всегда подходят для всех типов данных и всех ситуаций. Выбор подходящего метода зависит от характеристик данных и конкретного вопроса исследования. Чтобы найти лучший метод для конкретного набора данных, может потребоваться метод проб и ошибок. Важно учитывать внешние факторы при интерпретации тенденций в данных и принятии решений на их основе.
Принимая во внимание сезонность и тенденции, можно выявлять закономерности в потреблении продуктов и принимать более обоснованные решения о том, на какие продукты нужно обратить особое внимание, а какие продукты следует исключить из своих запасов. Это помогает улучшить управление запасами и привлекательность товаров, планировать производство и бюджет.
Однако важно помнить, что эти методы не всегда подходят для всех типов данных и всех ситуаций. Выбор подходящего метода зависит от характеристик данных и конкретного вопроса исследования. Чтобы найти лучший метод для конкретного набора данных, может потребоваться метод проб и ошибок. Важно учитывать внешние факторы при интерпретации тенденций в данных и принятии решений на их основе.
/ ПОЛУЧИТЕ КОНСУЛЬТАЦИЮ
Узнайте как бизнес-аналитика может оптимизировать ваш бизнес.
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
