ABC-XYZ-Bestandsanalyse für E-Commerce

Zwei SKUs im selben Katalog verkaufen durchschnittlich jeweils 35 Einheiten pro Woche. Man verkauft jede Woche zwischen 33 und 37 Stück. Der andere verkauft in einer Woche 4 und in der nächsten 96. Geben Sie beiden den gleichen Puffer, die gleiche Prognosemethode und die gleiche Neuordnungsregel, und eine dieser Entscheidungen wird in einer Weise falsch sein, die auch durch noch so große arithmetische Sorgfalt nicht mehr behoben werden kann.

Durch die ABC-XYZ-Analyse vermeiden Sie diesen Fehler im Katalogmaßstab. In diesem Beitrag geht es um die Berechnung: wie man für jedes Produkt aus den bereits vorhandenen Daten eine A-, B- oder C-Bewertung und eine X-, Y- oder Z-Bewertung erstellt und welche Planungspolitik jede Kombination einbringt.

Warum eine Richtlinie scheitert

Eine einzelne Planungsrichtlinie, die auf einen Katalog angewendet wird, stellt keine Vereinfachung dar, sondern ein Missverhältnis. Der Puffer, der einen unberechenbaren Verkäufer schützt, ist bei einem stabilen Verkäufer Verschwendung. Die wöchentliche Prognoseüberprüfung, die Ihr Top-Produkt auf Lager hält, ist Zeit, die Sie nie wieder zurückbekommen, wenn Sie sie für eine SKU ausgeben, die vier Einheiten pro Quartal verkauft. Und eine Prognosemethode, die bei einer glatten Reihe funktioniert, erzeugt bei einer spitzen Reihe selbstbewussten Unsinn.

Unser Leitfaden zu Methoden zur Bestandsprognose argumentiert dies bereits von der Nachfragemusterseite aus, dass ein echter Katalog niemals eine einzige Nachfrageform ist und die Anwendung einer Methode auf alle von ihnen eher eine Diskrepanz als eine Abkürzung darstellt. Um dieses Argument umsetzbar zu machen, muss es eine Möglichkeit geben, Produkte in Gruppen einzuteilen. Das ist die ganze Aufgabe von ABC-XYZ: zwei günstige Bewertungen, die Ihnen sagen, welche Police jede SKU erhalten hat.

ABC nach Umsatzbeitrag

Die ABC-Klassifizierung geht auf einen Artikel von H. Ford Dickie von General Electric aus dem Jahr 1951 zurück, in dem Paretos Arbeit zur Einkommensverteilung auf Aktien angewendet wurde. Die Idee hat sich seitdem nicht geändert: Sortieren Sie nach Beitrag und behandeln Sie den Anfang der Liste anders als den unteren. Unser Grundlagen der Bestandsverwaltung Leitfaden deckt dort ab, wo es zu den Standardmethoden zur Bestandskontrolle gehört; Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie die Noten tatsächlich erstellen.

Das Verfahren besteht aus vier Schritten und wird in einer Tabelle ausgeführt. Ziehen Sie den Umsatz jeder SKU über ein konsistentes aktuelles Fenster. Absteigend sortieren. Berechnen Sie den Anteil jeder SKU am Gesamtumsatz. Führen Sie dann eine kumulative Summe durch die sortierte Liste aus und teilen Sie sie in drei Gruppen auf.

Hier ist es in einem bewusst kleinen Katalog unter Verwendung der nachlaufenden 90-Tage-Umsätze:

Der Gesamtumsatz beträgt 35.000. Nun kommt der Teil, den die meisten Erklärungen überspringen: Wo schneidet man? Shopifys eigener ABC-Analyse nach Produktbericht verwendet 80 % des Umsatzes für die A-Klasse, die nächsten 15 % für B und die letzten 5 % für C. Hier angewendet ergeben die ersten beiden SKUs zusammen 77,1 %, und wenn man die dritte hinzufügt, kommt man auf 90 %. Sandelholz ist also entweder das letzte A oder das erste B, je nachdem, auf welcher Seite der Linie Sie die SKU platzieren, die diese Linie kreuzt.

Diese Mehrdeutigkeit ist kein Fehler des Beispiels. Die Grenzwerte sind eine Konvention, kein Gesetz. Referenzquellen geben die gängige Aufteilung in Lehrbüchern mit 70/25/5 oder 80/15/5 an und weisen deutlich darauf hin, dass es keine festen Schwellenwerte gibt. Sie definieren die Klassen auch unterschiedlich: einige nach Anteil der Artikel und Anteil des Werts zusammen, während der Shopify-Bericht nur den Anteil des Umsatzes verwendet und die Anzahl der Artikel so niedrig wie möglich lässt. Ein Beitrag, der 80/15/5 zitiert und es dann mit „20 % Ihrer Produkte sorgt für 80 % des Umsatzes“ erklärt, hat stillschweigend zwei verschiedene Abläufe zusammengeschweißt.

Die praktische Variante: Sammeln Sie Ihre eigene sortierte Liste und schauen Sie, wo die Kurve tatsächlich abknickt. Ein Katalog, bei dem eine SKU 51 % des Umsatzes ausmacht, weist eine andere natürliche Unterbrechung auf als einer, bei dem die Top Ten jeweils 8 % ausmachen. Bewerten Sie anhand Ihrer eigenen Verteilung, nicht anhand eines geliehenen Verhältnisses.

Noch eine Entscheidung, die es wert ist, bewusst getroffen zu werden: ABC nach Umsatz ist nicht ABC nach Gewinn. Im Shopify-Bericht heißt es eindeutig, dass die Kosten keine Rolle bei der Bewertung spielen. Eine SKU mit hohem Umsatz und geringer Marge und eine SKU mit mittlerem Umsatz und hoher Marge kann in anderen Stufen landen, als sie verdienen. Wenn Ihr Export Margendaten enthält, erfordert die Bewertung nach Bruttogewinn statt Umsatz dieselben vier Schritte und sagt Ihnen normalerweise etwas anderes. Das Gleiche gilt für die Einstufung wie oft pro Jahr der Lagerbestand jeder SKU umschlägt oder weiter die Bruttomarge, die eine SKU für jeden darin gebundenen Dollar erwirtschaftet, die beide die Kapitalfrage beantworten, die ein Umsatzranking verbirgt.

XYZ nach Nachfragevariabilität

Die XYZ-Achse bewertet dieselben Produkte nach einer völlig anderen Frage: Wie vorhersehbar ist die Nachfrage dieser SKU? X ist stabil, Y variiert aus einem erkennbaren Grund, beispielsweise einer Saison oder einem Aufstieg, und Z ist unregelmäßig.

Das Maß ist der Variationskoeffizient: die Standardabweichung der periodischen Verkäufe einer SKU dividiert durch ihren Durchschnitt. Die Division durch den Durchschnitt ist wichtig, da sie die Variabilität zwischen SKUs unterschiedlicher Größe vergleichbar macht. Ein Produkt, das 35 pro Woche verkauft und um 3 Einheiten schwankt, und ein Produkt, das 3 pro Woche verkauft und um 3 Einheiten schwankt, sind nicht gleichermaßen unvorhersehbar, und das zeigt nur das Verhältnis.

Nehmen Sie die beiden SKUs oben in diesem Beitrag. Acht Wochen verkaufte Einheiten:

• Zeder & Feige 250g: 34, 36, 33, 35, 36, 34, 35, 37. Gesamt 280, Durchschnitt 35,0, Standardabweichung etwa 1,2 Einheiten, Variationskoeffizient etwa 0,035.
• Geschenkbox aus Zeder und Feige: 8, 72, 15, 4, 96, 11, 68, 6. Gesamt 280, Durchschnitt 35,0, Standardabweichung etwa 34,8 Einheiten, Variationskoeffizient etwa 0,99.

Identische Summen, identische Durchschnittswerte und eine Zahl, die sie um den Faktor dreißig trennt. In einer Tabellenkalkulation sind dies zwei Zellen: die Grundgesamtheitsstandardabweichung der acht wöchentlichen Zahlen, dann die geteilt durch den Durchschnitt derselben acht Zellen. Es ist nichts Anspruchsvolleres erforderlich, und die Umsetzung eines gesamten Katalogs ist eine ausgefüllte Formel.

Dann die Schnittpunkte, und hier ist Ehrlichkeit wichtiger als Ordnung: Es gibt keinen standardisierten numerischen Schwellenwert für X, Y und Z. Unabhängige Suchvorgänge für diese Website ergaben inkonsistente Schwellenwerte und nichts, worüber sich zwei glaubwürdige Quellen geeinigt hätten. Wer einen bestimmten Grenzwert als Industriestandard angibt, zitiert eine Konvention unter mehreren.

Was stattdessen funktioniert, ist, den gesamten Katalog nach Variationskoeffizienten zu sortieren und Ihre eigene Liste zu lesen. Suchen Sie nach natürlichen Lücken oder teilen Sie sie in Drittel auf, wenn keine vorhanden sind, und vergleichen Sie das Ergebnis mit Produkten, die Sie gut kennen. Wenn eine SKU, von der Sie wissen, dass sie stabil ist, in Z landet, ist Ihr Zeitfenster wahrscheinlich zu kurz oder die Serie enthält eine Großbestellung, die zuerst hätte bereinigt werden sollen.

Zwei Fallen, die es wert sind, genannt zu werden. Wochen ohne Verkäufe sind Daten, keine Lücken, und wenn man sie löscht, sieht eine unregelmäßige SKU viel stabiler aus, als sie ist. Und bei Produkten mit sehr geringen Stückzahlen ist der Variationskoeffizient nicht mehr aussagekräftig: Eine SKU, die 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 1 verkauft hat, hat ein mathematisch gültiges und ein bedeutungsloses Verhältnis. Die Note „Z“ bei einer solchen SKU ist eigentlich ein Hinweis darauf, dass die Nachfrage sporadisch ist, und Planen Sie eine SKU, die sich ein paar Mal pro Quartal verkauft ist eine andere Aufgabe als die Bewertung.

Kombination der beiden Achsen

Das Kreuzen von drei Ertragsklassen mit drei Variabilitätsklassen ergibt neun Zellen, von AX an einer Ecke bis CZ an der anderen. Das Raster selbst und wie viel Aufmerksamkeit jede Zelle erhält, ist in unserem Leitfaden bereits in einem Diagramm dargestellt Priorisieren von Produkten für die Nachbestellung, dem die Rezensions-Kadenz-Seite davon gehört. Lesen Sie dort das Raster; Dieser Beitrag konzentriert sich auf die Berechnung und darauf, was jedes Segment für die Planung und nicht für die Zeitplanung bedeutet.

Das Nützliche an zwei Achsen ist, dass sie unterschiedlicher Meinung sind, und in den Meinungsverschiedenheiten steckt das Geld. Eine SKU mit hohem Umsatz und schwankender Nachfrage ist kein Problem, das Sie dadurch lösen können, dass Sie sich mehr darum kümmern. Weder das noch das Gegenteil lässt sich aus einem Umsatzranking allein erkennen, weshalb eine einfache ABC-Bewertung dazu führt, dass eine Liste von Bestsellern entsteht, die jeder bereits kannte.

Richtlinie nach Segment

Was jede Sortenkombination an der Planung der SKU ändert. Lesen Sie diese als Ausgangspunkt für die Diskussion, nicht als Regel: Die Zuordnung von Zellen zu Richtlinien ist eher eine vernünftige Synthese als ein etablierter Standard, und keine Quelle, die diese Website überprüfen konnte, veröffentlicht eine maßgebliche Version.

Das Muster in allen neun Bereichen: In der Spalte

Segmentierung ist kein Selbstzweck. Es existiert so, dass die Hebel in unserem Leitfaden zur Bestandsoptimierung werden dorthin gezogen, wo sie am günstigsten sind, da der Kauf der Verfügbarkeit bei einer X-SKU viel weniger kostet als bei einer Z-SKU und eine Pauschalpolice den schlechtesten verfügbaren Preis im gesamten Katalog zahlt.

Führen Sie es mit Ihren eigenen Daten aus

Alles oben Genannte läuft mit einem Export. Ziehen Sie Bestellpositionen über ein konsistentes Fenster: 90 Tage reichen für die ABC-Achse in den meisten Katalogen aus, aber die XYZ-Achse benötigt mindestens drei- oder viermal so viele Zeiträume, wie Sie gedulden können, und ein ganzes Jahr, wenn Saisonalität im Spiel ist. Unser Leitfaden zu Abrufen und Bereinigen von Shopify-Verkaufsdaten deckt ab, welcher Bericht verwendet und was entfernt werden muss, bevor Sie einen Mittelwert ermitteln, und der Reinigungsschritt ist hier wichtiger als sonst: Eine einzelne Großhandelsbestellung, die in der Serie verbleibt, verschiebt eine stabile SKU von selbst auf Z.

Von dort aus gibt es zwei Pivots: Umsatz nach SKU, der ABC ergibt, und Einheiten nach SKU pro Woche, was den Durchschnitt, die Standardabweichung und den Variationskoeffizienten für XYZ ergibt. Treten Sie ihnen auf SKU bei und Sie haben an einem Nachmittag eine Neun-Grade-Bewertung des Katalogs.

Shopifys native ABC-Analyse nach Produktbericht liefert Ihnen die Umsatzachse ohne die Tabelle, mit den bereits erwähnten Einschränkungen: 28 Tage, nur Umsatz, ohne Kosten und Shopifys eigene Dokumentation, die absichert, dass Sie je nach Plan möglicherweise eine App dafür benötigen. Es gibt kein natives XYZ-Äquivalent, daher können Sie die Hälfte der Variabilität selbst erstellen oder kaufen.

Der Grund dafür, dass die meisten Geschäfte dies einmal und nie wieder tun, ist die Wiederholung und nicht die Berechnung. Die Qualitäten ändern sich, wenn sich der Katalog ändert, und eine Segmentierung aus dem letzten Frühjahr beschreibt ein Geschäft, das sich weiterentwickelt hat. StockCue arbeitet mit einer Auftragshistorie von bis zu 24 Monaten und berechnet im Rahmen seines Scale-Plans eine ABC-Analyse, einschließlich einer margengewichteten Version, die nach Gewinn und nicht nach Umsatz bewertet. Prognosen, die letztendlich von der Variabilitätsachse gespeist werden, werden in jedem Plan ausgeführt, auch in Free.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die ABC-XYZ-Analyse?

Die ABC-XYZ-Analyse bewertet jede SKU zweimal. Die ABC-Achse ordnet Produkte nach ihrem Beitrag (in der Regel Umsatz) und unterteilt sie in eine kleine Spitzengruppe, eine mittlere Gruppe und eine lange Schlussgruppe. Die XYZ-Achse bewertet dieselben Produkte danach, wie vorhersehbar ihre Nachfrage ist, von regelmäßigen Verkäufern über saisonale oder aktionsorientierte Produkte bis hin zu wirklich unberechenbaren Produkten. Das Kreuzen der beiden ergibt neun Segmente, und der Sinn der Übung besteht darin, dass jedes Segment eine andere Planungsrichtlinie erhält.

Wie berechnet man die XYZ-Klassifizierung?

Nehmen Sie die verkauften Einheiten jeder SKU pro Zeitraum, normalerweise wöchentlich, über einen konsistenten Zeitraum hinweg. Berechnen Sie den Durchschnitt und die Standardabweichung dieser Reihe und dividieren Sie dann die Standardabweichung durch den Durchschnitt. Dieses Verhältnis ist der Variationskoeffizient und misst die Variabilität im Verhältnis zur Größe der SKU. Auf diese Weise können Sie ein Produkt, das 35 Stück pro Woche verkauft, mit einem Produkt vergleichen, das 3 Stück pro Woche verkauft. Sortieren Sie Ihren Katalog nach diesem Verhältnis und legen Sie Ihre Grenzwerte anhand Ihrer eigenen Verteilung fest: Es gibt keinen standardisierten numerischen Schwellenwert für X, Y und Z, auf den sich unabhängige Quellen einigen können.

Wie oft sollten Sie die ABC-XYZ-Analyse erneut durchführen?

„Vierteljährlich“ eignet sich für die meisten kleinen Kataloge, plus eine zusätzliche Auflage nach allem, was die Mischung verändert, z. B. eine Produkteinführung, die Einstellung eines Sortiments oder einen Saisonwechsel. Eine monatliche erneute Ausführung führt tendenziell eher zu Abwanderung als zu Erkenntnissen, da eine SKU, die bei kleinen Bewegungen zwischen den Qualitäten wechselt, auch wieder zurückspringt. Wichtiger als die Häufigkeit ist, dass das von Ihnen gemessene Fenster jedes Mal konsistent ist.

Führt Shopify eine native ABC-Analyse durch?

Ja, in Form einer ABC-Analyse nach Produktbericht. Es bewertet Produkte so, dass die Note A insgesamt 80 % des Umsatzes ausmacht, B die nächsten 15 % und C die letzten 5 %, gemessen über die letzten 28 Tage und täglich aktualisiert. Bevor Sie sich darauf verlassen, sind zwei Details wichtig: Die Kosten werden ausdrücklich aus der Berechnung ausgeschlossen, sodass der Umsatz und nicht der Gewinn oder das gebundene Kapital bewertet werden, und das 28-Tage-Fenster ist kurz genug, um einen saisonalen Katalog falsch einzustufen. In der eigenen Dokumentation von Shopify wird außerdem darauf hingewiesen, dass Sie je nach Plan möglicherweise eine App für die ABC-Analyse benötigen. Vergleichen Sie diese daher mit Ihrem Plan.