Представьте, что вы аналитик в крупном ритейлере и ваша зона ответственности — ассортиментная матрица (более 100 000 SKU!).
Каждый месяц вам нужно принимать решения по каждому товару — какие выводим, на какие делаем акции, какие взять на пристальный контроль и так далее. Для решения этой задачи вы используете классический подход — двумерный ABC-анализ (по выручке и маржинальности).
Допустим, вы провели анализ и увидели, что интересующий вас товар попал в группу BB. Это хорошо или плохо? Какие выводы на основании этого можно сделать?
В вакууме — почти никакие, только если что-то общее типа «давайте запустим акцию, чтобы увеличить продажи и товар попал в группу А по выручке». Но есть ли в этом смысл, если товар попадет в группу С по маржинальности? А если вообще это уже пробовали... В общем, без контекста — сложно.
И помочь в этом может одна простая деталь. Нужно просто поменять формат отображения ABC-анализа.
В 99% случаев, что я встречал, в отчётах выводится информация о товаре и его группе только за рассматриваемый период. А на самом деле нам супер важно видеть динамику! Посудите сами:
➖ Сценарий 1. Товар был маржинальным (группа А), но продавался плохо (группа С). Мы сделали акцию и за несколько месяцев плавно вывели его в группу BB. Да, маржинальность просела, но выросли продажи и в абсолюте мы заработали больше! Это значит, что мы идем в верном направлении.
➖ Сценарий 2. Товар продавался хорошо (групп А) и маржинальность была в порядке (группа А). Но мы сделали акцию и продажи упали (так работает для элитных товаров, называется парадокс Веблена). Это значит, что пора бить тревогу и откатывать изменения.
➖ Сценарий 3. Товар продавался нормально (группа BB) и ничего не поменялось за несколько месяцев, т.к. мы с товаром ничего не делали. Это нейтральный сценарий — можно поработать с товаром, если есть ресурсы на это.
Видите, да? Один и тот же товар, одна и та же группа по ABC-анализу, но абсолютно разная интерпретация (и действия по итогу!) в зависимости от предыдущей динамики. Вот так всего одна мелочь (форма отчёта) может сильно повлиять на качество принимаемых решений.
Пример такого отчёта закинул в комментарии. По строкам — товары. По столбцам — периоды. В ячейках — группы по ABC-анализу с подсветкой (светофор в зависимости от хорошести группы). Также есть подсветка букв: если показатель падает относительно предыдущего периода, он выделяется красным. Если растёт — зеленым. Если не меняется — чёрным.
🤔 Вообще в аналитике таких тонкостей очень много. Я уже много раз убедился, что опытные и начинающие аналитики владеют абсолютно одинаковыми инструментами. Разница лишь в том, правильно ли они их применяют и с каким КПД выжимают из них результат.
😘😘😘
А если хотите научиться выжимать 100% КПД из отчетов и различных анализов — приходите на последний в этом году поток моего тренинга «Как делать аналитику».
Тренинг — это двухмесячная программа с глубоким погружением в разные аналитические фреймворки: когортный анализ, реверс-инжиниринг, юнит-экономику и многое другое.
Например, тему из этого поста мы разбираем в занятии «Анализ больших ассортиментных матриц», но там примерно еще 5 часов контента про продвинутую аналитику ассортимента, кластеризацию, каннибализацию спроса, умный автозаказ и разные такие штуки)
Тренинг эволюционирует с каждым потоком — по просьбам участников большая часть занятий переведена в записанный формат (но лайвы всё равно будут!), увеличены дедлайны для сдачи домашек, добавлены новые темы. В общем, делаем всё, чтобы наносить вам непоправимую пользу 🙂
😶 Узнать подробности и записаться
📊 Simulative