Как управлять ценами с помощью ABCD-анализа

Авторская методика ценообразования для большого ассортимента товаров в многочисленных точках продаж.

Авторы сайта очень любят двух- и вообще любой многофакторный анализ и считают методику очень перспективной.

Пётр Грек, генеральный директор, Санкт-Петербург, e-xecutive.ru


Рассмотрим бизнес-технологию по автоматическому формированию цены для большого ассортимента на основе рыночного спроса и предложения. Используемая в статье терминология подразумевает знание основ маркетинга и менеджмента.

Обязательный порядок действий

1. Делаем сегментирование по клиентам: определяем, кто наш клиент и как он покупает продукт – для удовлетворения какой потребности? При необходимости применяем технологии формирования потребности и стимулирования сбыта на локальных рынках.

2. После сегментирования вы должны точно (минимум на 80%) знать процесс принятия решения целевым клиентом о покупке товара или услуги. Это самый важный этап – не зная его, довольно сложно понять, как, куда и на каких конкурентов смотрит ваш клиент, следовательно, только тогда вы поймете, каких именно конкурентов надо мониторить.

3. Выбрав целевой сегмент и понимая его мотивацию по покупке товара в данной товарной категории, вы точно определяете круг конкурентов, которые сопоставимы с вами по:

  • Гарантии товара группы А и В (по АВС-анализу) на складах.
  • Качеству продукта.
  • По сервису – сроки заказа, изготовления, доставки или наличия товара, гарантии и послегарантийного обслуживания, включая утилизацию продукта.
  • Их возможности изготовления товара с дополнительной маркировкой по желанию клиента (для производства пластиковых ящиков, например, это может быть цветной логотип или морозостойкий несмываемый логотип, наносимый лазером на пластик).
  • Насколько правильно конкуренты умеют считать свои издержки (часто их занижая), чтобы не конкурировать по цене с дураками, которые невольно демпингуют (ломают рынок), не умея правильно оценить свои затраты, тем самым обрекая себя на стагнацию и последующее закрытие (это совершенно точно, вопрос только в сроках). Пример. Общаюсь с директором небольшой конкурирующей компании, которая задешево продает свой товар. Говорю ему – чего же вы, такие-сякие, рынок рушите? Он в ответ – да не рушим, просто у нас издержки ниже. Начинаем за чашкой чая и рюмкой лимонада откровенно разговаривать, в итоге выясняется, что он не учитывает огромное количество своих издержек. Бухгалтеры, охрана и продавцы, например, на окладе в родительской компании, поэтому их зарплаты, амортизации их рабочих мест в расчетах себестоимости нет. Даже электричество совсем не учитывается для энергоемких станков… Как итог, пусть и есть у них продажи, и на зарплату всем хватает, но совершенно нет развития. Как было у них три станка 10 лет назад, так и до сих пор столько же. Когда нет прибыли для развития, нет роста производства…
  • Финансовые условия – отсрочки, факторинг, ретро-бонусы, взаимозачеты, возврат излишка.

4. По выбранному кругу конкурентов делаете диапазон разброса цен на вашу продукцию по каждому товару или группе товаров. Не имеет смысла конкурировать в цене с компаниями, работающими с 1/10 вашего полного ассортимента, наполовину серыми, с минимумом сервиса и в принципе не понимающими, что такое сделать срочный индивидуальный заказ. Почему это так? Потому что B2B-клиент всегда в итоге делает выбор по совокупности факторов, хотя цена, безусловно, на первом месте. Если же клиент покупает, только смотря на цену, значит, это еще не ваш клиент, и нечего тратить на него время и вести длительные переговоры. Тем более, снижать цены! Он все равно вернется, рано или поздно, к качественному товару и системе логистического и финансового сервиса. Надо дать ему пройти путь покупки пусть дешевого, но зачастую в итоге не того товара (по совокупности качеств), который он искал.

5. Теперь определимся с базовыми уровнями наценки на категории, группы товара. Рекомендую учесть, что для каждого рынка есть такое понятие, как «эффект безразличия» клиента к цене товара. Например, для рынка фармацевтики одинаковых товаров физических лиц – это примерно ± 5-7%. Это означает, что при колебаниях в этих пределах почти 80% целевых потребителей купят товар, при прочих равных, даже если у вас будет на 5-7% дороже. Иногда на 10 и даже 20%. Для рынка дистрибуции одинакового товара это, по моему опыту, от 1 до 3%, практически всегда. Иногда удается продавать товар фактически и на 5 и на 10% дороже рынка при сезонном дефиците, иных возможностях, но главное, при формировании лучших предложений по совокупности факторов, пусть даже на небольшую величину. В итоге ваша связка «Цена + Качество + Логистический и финансовый сервис» будет чуть лучше, чем у конкурентов, при соблюдении п. 3. Следовательно, демпинговать на вашем рынке для вашего целевого клиента внутри диапазона «безразличия клиента по цене» по сути бессмысленно, и даже вредно – это лишает вас нужной вам маржи. Это просто глупость или непрофессионализм.

6. Следующий шаг – формируем оптимальные внутренние бизнес-процессы. Для этого их надо предварительно описать, затем обновить и улучшить. Обязательным является наличие «Категорийного менеджмента» и рабочей ERP-системы хотя бы на уровне 1С8 (УТТ, УПП) для управления ценами по спросу.

7. Далее применяем рейтингование продаж на основе правила Парето, точнее АВС-анализа, как самого простого, быстрого и действенного метода оценки понимания – на чем вы зарабатываете деньги, а на чем теряете… Рекомендую применить мой авторский метод двухфакторного ABCD- анализа Грека, как простейшего известного мне метода, учитывающего сразу в одном индексе как прибыль, так частоту продаж каждого SKU.

Авторский двухфакторный ABCD-анализ

Каждой позиции присваивается в итоге только один индекс, но исходные расчеты проводятся по двум параметрам: промежуточный первый индекс – это по прибыли, а второй – по изъятиям или количеству фактов покупок (количеству чеков, накладных, в которых была продана данная SKU, накопленным итогом за период).

Гр. A AA, AB, BA
Гр. B BB, CB, BC, AC, AD, СА
Гр. C CC, CD, DC, BO, DA, DB
ГР. D DD

Данный индекс учитывает как прибыльность по данной позиции, так и количество продаж, это очень удобно для ежедневного и быстрого анализа рейтинга продаж.

Категорийные директора или менеджеры устанавливают впервые вручную выверенные цены на свой ходовой, индикаторный, инновационный, акционный товар и новинки, но если товара много (начиная от сотен и до десятков тысяч), они физически не смогут этого делать быстро и полностью. Тогда приходит на помощь IT-система.

Без этих двух пунктов невозможно грамотно управлять товаром, получая максимальную прибыль с группы А и минимизируя товарные запасы неликвидов из групп C и D, путем своевременного снижения цены на плохо продающиеся товары или откровенно неудачные.  Бывают и ошибки в товаре – главное вовремя очистить склады от него, и вернуть деньги назад.

Мое предложение состоит в том, что на группы А и В всегда цены немного, но поднимаем или держим на требуемом высоком уровне нужной прибыльности, а на С и D соответственно снижаем, иногда в ноль, если совсем товар плохо продается. Главное – избавиться от неликвидов и вернуть свои деньги, лишь бы не замораживать финансы и места на складах.

Все достаточно просто! Относительная сложность только в том, что надо определить:

  • Как считать АВС-индексы – с какой периодичностью и за какой временной период анализа продаж, в том числе применяя разные временные периоды для оценки разных индексов (для индекса А – более короткий период, сопоставим с периодом оборачиваемости данного индекса, например в фармритейле я установил 2 недели, а в дистрибуции алкоголя около одного месяца, а для позиции с индексом D – наоборот, достаточно длинный, для примера в том же фармритейле – от 2 месяцев, а в дистрибуции алкоголя – минимум 6 мес.)
  • Как часто делать изменение цен (каждый день, еженедельно, ежемесячно)? Ответ на этот вопрос вы должны получить сами, детально рассматривая как поведение своих клиентов, так и конкурентов. На хитовые товары или остродефицитные на данном временном промежутке можно менять цены хоть каждый день или неделю. Все зависит от умения мониторить рынок. Кто «быстро вертит шеей», тот и получает все «маржинальные сливки» с рынка от продаж.

Далее вступает в работу ваша информационная система. Определив частоту пересчета АВС-индексов (стандартно – минимум раз в месяц) и частоту смены цен, надо приступать к работе по снятию «маржинальных сливок». Чем быстрее вы будете это делать относительно конкурентов, тем больше прибыли в итоге получите.

В чем новизна и практическая значимость?

Предлагаю как для сетевой розницы с большим числом товара (от тысяч SKU) и магазинов (от полусотни и больше), так и для больших дистрибуторов или производственных компаний со своей развитой филиальной структурой продаж делать пересчет:

  • Для каждого SKU.
  • В каждом магазине.
  • Каждый день.
  • За период 1, 2 или 6 мес. назад в зависимости от АВС-индекса, который присвоен вашей SKU.

Пример: у вас 100 магазинов, и 10 000 SKU, из которых: 1500 – группа А, еще 1000 позиций – группа В, 3000 позиций – группа С и 4500 позиций – группа D.

Получаем, что ERP должна каждый день пересчитывать индексы:

  • Для группы А – 100 магазинов * 1500 SKU = 150 000 пересчетов ежесуточно, с периодом анализа продаж по каждой SKU в каждом из этих магазинов, например 2 недели.
  • Для группы В – 100 магазинов * 1000 SKU = 100 000 пересчетов ежесуточно, с периодом анализа продаж, например 30 дней.
  • Для группы С – 100 магазинов * 3000 SKU = 300 000 пересчетов ежесуточно, с периодом анализа продаж, например, 60 дней.
  • Для группы D – 100 магазинов * 4500 SKU = 450 000 пересчетов ежесуточно, с периодом анализа продаж, например, 90 или 120 дней.

Итого, сервера должны уметь вначале обсчитать как минимум 1 млн индексов, за период от даты пересчета назад 2, 4, 8 и 12 недель, соответственно. Только таким образом получите самую свежую информацию по всем рейтингам продаж для каждой позиции и для каждого магазина.

Вы можете спросить – а причем здесь ценообразование? Докладываю, что только выполнив все вышеперечисленные пункты, можно приступить к изменениям цен, в ту же ночь, и для вновь пересчитанных индексов АВС-анализа Грека вы просто применяете следующее правило, показанное в табличке для выбранного одного магазина (ведь магазины могут быть разными по расположению, престижности, следовательно, на них в целом можно вводить дополнительные повышающие и понижающие коэффициенты наценки):

Индекс ABCD-анализа по методике Грека Базовая наценка на категорию товара, в которую входит данная SKU Наценка на индекс ABCD-анализа Итоговая наценка
А 35% + 4% 39%
В 35% +1% 34%
С 35% -3% 32%
D 35% — 10% 25%

Таким образом, получаем:

  • Рост итоговой наценки.
  • Уменьшение неликвидов.
  • Улучшение оборачиваемости товарных запасов.
  • Итоговый рост рентабельности товарных остатков.

Одни плюсы, минусов, я вас уверяю, никаких. Почему это так? Отвечаю: если вы вдруг сильно завысили цену, например, на некий товар с индексом А в данном магазине, он начнет хуже продаваться. Но если каждый день делать пересчет АВС-индексов, то данное снижение, как по фактам изъятия, так и по накопленной прибыли за период, вы быстро и легко отследите. Система автоматически присвоит ему индекс В, следовательно, и дополнительный коэффициент наценки уменьшится. Аналогично и по всем другим индексам. Система сильно занизит наценку, например, на позицию из группы D, и эта SKU в итоге взлетит в продажах, и вы это также отследите и своевременно переприсвоите ей индекс С. Как следствие, в ту же ночь дадите ей повышение итоговой цены.

Данная система через 2-3 месяца, а то и раньше, приведет в равновесие все итоговые цены. Первым критерием этого будет являться количество общих пересчетов за ночь: как только оно стабилизируется в пределах ±5% за сутки, то вы достигли оптимального ценообразования. Второй критерий – отдача на вложенный капитал в каждый магазин, категорию товара или в каждую позицию. Целевые показатели ставьте себе сами, для меня был показатель не менее 100% годовых по валовой прибыли. В вашей отрасли, конечно же, показатели будут другие, главное, начните их считать и обязательно поймете, к чему надо идти.

Дальше будете только вручную менять величину дополнительных наценок, вводя стимулирование сбыта на определенные виды товара или радуя клиентов новинками. Ведь для инноваций нужны деньги, и предложенная система автоматического ценообразования на основе моего авторского ABCD-анализа как раз их и предоставит.

Пока конкуренты будут в лучшем случае раз в месяц, выборочно (максимум в малой части ассортимента) и не учитывая специфику каждого магазина (для этого нужна отдельная статья), пытаться вручную силами прайс-менеджеров что-то там изображать в области установки рыночных цен, вы сразу получите максимально возможную прибыль с рынка.

Так введя данную систему в аптеках «Первая помощь», в 2004 году, со стартовой наценкой в 23%, через год довел наценку до 35%, а еще через 2 года – до 42%. При этом оборачиваемость товарных запасов улучшилась с 60 до 45 дней и выручка росла на 20% ежегодно. Это не чудеса и не фокус, а жизненные реалии, которые сделать в состоянии каждая компания.

Непосредственно изменение наценок – всего лишь 20% от всей работы, которую вы должны провести. А основное это:

  • Сегментация конкурентов.
  • Правильный ассортимент.
  • Грамотное внедрение ABCD-анализа с ежесуточным пересчетом как самого индекса, так и дополнительной наценки.

Полное, грамотное и успешное управление ценами для максимизации прибыли – это, в первую очередь, стратегический маркетинг (целевые рынки, клиенты и их потребности, конкуренты), во вторую – операционный маркетинг (выбор ассортиментной матрицы и базовой наценки на товарные группы и категории) и только в третью – применение очень простых правил присвоения и пересчета ABCD-индексов.



Отправить ответ

avatar

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.

Позвонить нам