eコマース向けABC-XYZ在庫分析

同じカタログ内の 2 つの SKU は、それぞれ週に平均 35 個販売されています。毎週、1 個が 33 ～ 37 個売れます。もう 1 つはある週に 4 個売れ、次の週には 96 個売れます。両方に同じバッファー、同じ予測方法、および同じ並べ替えルールを与えると、それらの決定のいずれかが間違ってしまう可能性があり、計算にどれだけ注意を払っても修正できません。

ABC-XYZ 分析は、カタログ規模でその間違いを防ぐ方法です。この投稿では、計算について説明します。つまり、既存のデータから各製品の A、B、または C グレードと X、Y、または Z グレードを生成する方法、およびそれぞれの組み合わせによってどのような計画ポリシーが得られるかについて説明します。

ある政策が失敗する理由

カタログ全体に適用される単一の計画ポリシーは単純化ではなく、不一致です。不安定な売り手を保護するバッファーは、安定した売り手にとっては無駄です。主要製品の在庫を維持するための毎週の予測レビューは、四半期に 4 個販売される SKU に費やすと決して戻ってこない時間です。そして、滑らかな系列に対して機能する予測方法は、スパイシーな系列に対して自信を持ってナンセンスを生み出します。

私たちのガイド 在庫予測方法 すでに需要パターンの側面からこれを主張しており、実際のカタログは決して 1 つの需要形状ではなく、1 つの方法をすべての需要形状に適用することは近道ではなく不一致であると主張しています。この議論を実行可能にするために必要なのは、製品をグループに分類する方法です。それが ABC-XYZ の仕事のすべてです。各 SKU がどのポリシーを獲得したかを示す 2 つの安価な格付けです。

ABCの収益貢献度別

ABC 分類は、株式への所得分配に関するパレートの研究を適用したゼネラル・エレクトリック社の H. フォード・ディッキーによる 1951 年の論文に遡ります。この考えはそれ以来変わっていません。投稿順に並べ替え、リストの上部と下部を別の方法で扱います。私たちの 在庫管理の基本 ガイドは、標準的な在庫管理方法のどこに位置するかをカバーしています。次に、実際に成績を生成する方法を説明します。

手順は 4 つのステップであり、スプレッドシートで実行されます。一貫した最近の期間における各 SKU の収益を取得します。降順に並べ替えます。総収益に占める各 SKU の割合を計算します。次に、ソートされたリストの累積合計を実行し、それを 3 つのグループに分割します。

ここでは、過去 90 日間の収益を使用して、意図的に小さなカタログに記載しています。

総収入は35,000です。ここで、ほとんどの説明がスキップする部分、つまりどこをカットするかということです。 Shopify 独自の製品別 ABC 分析レポートでは、収益の 80% が A グレード、次の 15% が B、最後の 5% が C に使用されます。ここに適用すると、最初の 2 つの SKU はそれらの間で 77.1% を占め、3 つ目を追加すると 90% になります。つまり、サンダルウッドは、それを横切る SKU を線のどちら側に配置するかに応じて、最後の A または最初の B になります。

このあいまいさは、この例の欠陥ではありません。カットポイントは法律ではなく慣例です。参考文献には、一般的な教科書の分割が 70/25/5 または 80/15/5 として示されており、固定のしきい値は存在しないと明確に述べられています。また、クラスの定義方法も異なります。一部はアイテムのシェアと価値のシェアを組み合わせたものですが、Shopify のレポートでは収益のシェアのみが使用され、アイテム数は必要に応じて考慮されます。 80/15/5 を引用し、それを「製品の 20% が収益の 80% をもたらしている」と説明する投稿は、2 つの異なる業務を黙って結合しています。

実践版: 独自にソートしたリストを蓄積し、曲線が実際に曲がる場所を確認します。 1 つの SKU が収益の 51% であるカタログでは、上位 10 がそれぞれ 8% であるカタログとは異なる自然なブレイクが発生します。借入比率ではなく、独自の分配に基づいてグレードを付けます。

意図的に行う価値のある決定がもう 1 つあります。収益による ABC は、利益による ABC ではありません。 Shopify のレポートでは、コストはグレードに考慮されていないとはっきりと述べられています。高収益で利益が少ない SKU と、中収益で利益が大きい SKU は、それぞれがふさわしいレベルとは異なる階層に配置される可能性があります。輸出にマージンデータが含まれている場合、収益ではなく粗利益に基づいて格付けを行うと、同じ 4 つのステップが必要になりますが、通常は異なる結果が得られます。採点についても同様です 各SKUの在庫は年に何回入れ替わるのか または SKU に含まれる 1 ドルごとに SKU が返す粗利益、どちらも収益ランキングに隠されている資本の問題に答えます。

需要変動による XYZ

XYZ 軸は、まったく別の質問、つまりこの SKU の需要はどの程度予測可能か? というまったく別の質問に基づいて同じ製品を評価します。 X は安定していますが、Y はシーズンやプロモーションなどの明らかな理由で変化し、Z は不安定です。

この尺度は変動係数、つまり SKU の定期売上の標準偏差を平均で割ったものです。平均で割ることは、異なるサイズの SKU 間でのばらつきを比較できるため、重要です。週に 35 個販売される製品が 3 単位ずつ変動する場合と、週に 3 個販売される製品が 3 単位ずつ変動する場合は、同様に予測不可能ではなく、比率だけがそれを示しています。

この投稿の上部にある 2 つの SKU を参照してください。 8週間の販売台数:

• 杉とイチジク 250g: 34、36、33、35、36、34、35、37。合計 280、平均 35.0、標準偏差約 1.2 単位、変動係数約 0.035。
• 杉とイチジクのギフトボックス: 8、72、15、4、96、11、68、6。合計 280、平均 35.0、標準偏差約 34.8 単位、変動係数約 0.99。

同一の合計、同一の平均、およびそれらを約 30 倍で区切る 1 つの数値。スプレッドシートでは、これは 2 つのセルです。週ごとの 8 つの数値の母標準偏差を同じ 8 つのセルの平均で割ったものです。これ以上洗練されたものは必要ありません。これをカタログ全体で行うと、1 つの公式が満たされるだけです。

次に、カットポイントです。ここでは、整理整頓よりも正直さが重要です。X、Y、Z には標準化された数値しきい値はありません。このサイトを独自に検索したところ、相互に矛盾するしきい値セットが見つかりましたが、2 つの信頼できる情報源が合意したものは何もありませんでした。業界標準として特定のカットオフを引用する人は、いくつかの規則の中の 1 つを引用していることになります。

代わりに効果的なのは、カタログ全体を変動係数で並べ替えて、独自のリストを読み取ることです。自然なギャップを探し、ギャップがない場合は 3 つに分割し、結果をよく知っている製品と比較して確認します。安定していることがわかっている SKU が Z に到着した場合は、おそらく期間が短すぎるか、シリーズに最初に一掃されるべき大量の注文が含まれています。

名前を付ける価値のある 2 つのトラップ。売上がゼロの週はギャップではなくデータであり、それらを削除すると、断続的な SKU が実際よりもはるかに安定して見えるようになります。そして、非常に少量の製品では、変動係数は有益でなくなります。0、0、1、0、2、0、0、1 を販売した SKU には、数学的に有効な比率があり、意味のない比率が存在します。このような SKU の Z グレードは、実際にはその需要が断続的であることを示しています。 四半期に数回販売される SKU を計画する それを採点することとは別の仕事です。

2つの軸を組み合わせる

3 つの収益グレードと 3 つの変動グレードを組み合わせると、一方の隅の AX からもう一方の隅の CZ まで、9 つのセルが得られます。グリッド自体と、各セルがどれだけのレビューの注目を集めるかについては、ガイドの図ですでに説明されています。 再注文する商品の優先順位付け、これのレビュー頻度側を所有しています。そこでグリッドを読んでください。この投稿では、計算と、各セグメントがスケジュールではなく計画に何を意味するかについて説明します。

2 つの軸の利点は、それらが一致しないこと、そしてその不一致こそがお金の行方であるということです。需要が不安定な高収益 SKU は、それをより重視することで解決できる問題ではありません。収益ランキングだけでは、その逆もその逆もわかりません。単純な ABC 評価では、誰もがすでに知っているベストセラーのリストが作成される傾向があるのはこのためです。

セグメント別の方針

SKU の計画方法に関して、グレードの組み合わせごとに何が変わるか。これらはルールではなく、議論の出発点として読んでください。セルからポリシーへのマッピングは確立された標準ではなく、合理的な統合であり、このサイトが検証できたソースでは信頼できるバージョンが公開されていません。

9 つすべてに共通するパターン: X 列は精度が重視される場所、Y 列はより賢明な予測が重視される場所、Z 列は何も儲からない場所であり、正しい対応は推定値を改善するのではなくエクスポージャーを減らすことです。

セグメンテーションはそれ自体が目的ではありません。それは私たちのレバーが 在庫最適化ガイド X SKU の方が Z SKU よりもはるかに安く購入でき、包括ポリシーではカタログ全体で最低の料金が支払われるため、最も安いところから購入することになります。

自分のデータで実行する

上記のすべてが 1 回のエクスポートで実行されます。一貫したウィンドウで注文品目をプルします。ほとんどのカタログの ABC 軸では 90 日で十分ですが、XYZ 軸では忍耐力の少なくとも 3 ～ 4 倍の期間が必要で、季節性がある場合は丸 1 年が必要です。私たちのガイド Shopify 販売データの取得とクリーニング どのレポートを使用するか、何かを平均する前に何を取り除くべきかについて説明します。ここではクリーニング手順が通常よりも重要になります。一連の単一の卸売注文が残っていると、安定した SKU が自動的に Z に押し込まれます。

そこからは 2 つのピボットになります。SKU 別の収益 (ABC が得られます) と週別の SKU 単位 (平均、標準偏差、XYZ の変動係数が得られます) です。 SKU でそれらに参加すると、午後にカタログの 9 段階のグレーディングを行うことができます。

Shopify のネイティブの製品別 ABC 分析レポートでは、スプレッドシートを使用せずに収益軸を提供します。ただし、すでに述べたように、28 日間、収益のみ、コストは除外され、プランによってはアプリが必要になる可能性があることを Shopify 独自のドキュメントでヘッジします。ネイティブ XYZ に相当するものは存在しないため、変動性の半分は構築するか購入するかによって決まります。

ほとんどの店舗がこれを一度行うだけで二度と行わない理由は、計算ではなく再実行です。カタログが変わるたびにグレードが変動し、昨年の春のセグメンテーションでは、次のステップに移行した店舗が説明されています。 StockCue は、最大 24 か月の注文履歴に基づいて、スケール プランに基づいて、収益ではなく利益に基づいて格付けするマージン加重バージョンを含む ABC 分析を計算します。変動軸が最終的に供給するものである予測は、無料を含むすべてのプランで実行されます。

よくある質問

ABC-XYZ分析とは何ですか?

ABC-XYZ 分析では、すべての SKU が 2 回評価されます。 ABC 軸は、製品の貢献度 (通常は収益) に基づいて製品をランク付けし、小規模な上位グループ、中間グループ、およびロングテールに分割します。 XYZ 軸は、安定した売り手から季節やプロモーション主導の売り手、そして本当に不安定な売り手まで、需要がどの程度予測可能であるかによって同じ商品を等級付けします。この 2 つを組み合わせると 9 つのセグメントが得られます。演習のポイントは、各セグメントが異なる計画ポリシーを取得することです。

XYZ 分類はどのように計算しますか?

一定の期間にわたって、期間ごと (通常は毎週) に販売された各 SKU のユニットを取得します。その系列の平均と標準偏差を計算し、標準偏差を平均で割ります。この比率は変動係数であり、SKU 自体のサイズに対する変動性を測定します。これにより、週に 35 個売れている製品と 3 個が売れている商品を比較できます。その比率でカタログを並べ替え、独自の分布からカット ポイントを設定します。X、Y、Z には、独立した情報源が同意する標準化された数値しきい値はありません。

ABC-XYZ 分析はどのくらいの頻度で再実行する必要がありますか?

四半期ごとは、ほとんどの小規模なカタログに適しており、さらに、製品の発売、製品の製造中止、季節の変わり目など、構成に変化があった後の追加の掲載にも適しています。毎月再実行すると、小さな動きでグレード間を切り替える SKU が元に戻るため、洞察よりも離脱が生じる傾向があります。頻度よりも重要なのは、測定するウィンドウが毎回一貫していることです。

Shopify はネイティブで ABC 分析を行いますか?

はい、製品別の ABC 分析レポートの形式で提供されます。過去 28 日間に測定され、毎日更新され、A グレードが合計で収益の 80%、B が次の 15%、C が最後の 5% を占めるように製品を格付けします。信頼する前に 2 つの詳細が重要です。1 つは計算からコストが明示的に除外されているため、利益や資本に縛られるのではなく収益を格付けすること、28 日間の期間が季節カタログを誤って格付けするのに十分なほど短いことです。 Shopify 自身のドキュメントにも、プランによっては ABC 分析用のアプリが必要になる可能性があることが記載されているため、ご利用のプランと照らし合わせて確認してください。