Почему ABC-анализ — must have для ритейла и дистрибуции?
Хранение неликвидных товаров — это скрытые убытки.
Для компаний с десятками тысяч SKU ручной анализ эффективности ассортимента практически невозможен. ABC-анализ классифицирует товары по их вкладу в выручку:
Какие проблемы решает?
1.Снижает затраты на хранение
2.Высвобождает оборотные средства
3.Сокращает логистические издержки
Хранение неликвидных товаров — это скрытые убытки.
Для компаний с десятками тысяч SKU ручной анализ эффективности ассортимента практически невозможен. ABC-анализ классифицирует товары по их вкладу в выручку:
- Группа A (20% ассортимента → 80% прибыли) — ключевые товары, требующие постоянного наличия.
- Группа B (30% → 15% прибыли) — средняя оборачиваемость, умеренные запасы.
- Группа C (50% → 5% прибыли) — «мертвый груз», который замораживает деньги.
Какие проблемы решает?
1.Снижает затраты на хранение
- Товары группы C занимают до 40% складских площадей, но дают минимальную прибыль.
- Пример: Сеть магазинов товаров для дома сократила складские издержки на 15%, оптимизировав страховые запасы для группы C.
2.Высвобождает оборотные средства
- Деньги, вложенные в неликвид, можно направить на закупку товаров группы A.
- Кейс: Продавец металлопроката увеличил оборачиваемость с 60 до 35 дней, перераспределив бюджет закупок.
3.Сокращает логистические издержки
- Медленно продающиеся товары можно перевести на дропшиппинг или закупать под заказ.
Главная проблема: медленные расчеты для больших данных
Стандартные методы ABC-анализа в Power BI работают неэффективно при:
«При 120 000 SKU наш еженедельный ABC-анализ выполнялся 27 минут, а иногда и вовсе завершался ошибкой. Это делало систему бесполезной для оперативных решений».
— Руководитель отдела аналитики федеральной розничной сети
Стандартные методы ABC-анализа в Power BI работают неэффективно при:
- >50 000 SKU — расчет занимает десятки минут;
- Динамической фильтрации — система зависает при изменении периода или региона.
«При 120 000 SKU наш еженедельный ABC-анализ выполнялся 27 минут, а иногда и вовсе завершался ошибкой. Это делало систему бесполезной для оперативных решений».
— Руководитель отдела аналитики федеральной розничной сети
Прорыв Deeone: ABC-анализ за секунды вместо часов
Наша команда разработала оптимизированный алгоритм на DAX, который:
✅ Сокращает время расчета с 20+ минут до 5-10 секунд для 100K+ SKU
✅ Работает с динамическими фильтрами без перегрузки памяти
✅ Интегрируется с XYZ-анализом для учета стабильности спроса
Как мы этого добились?
Наша команда разработала оптимизированный алгоритм на DAX, который:
✅ Сокращает время расчета с 20+ минут до 5-10 секунд для 100K+ SKU
✅ Работает с динамическими фильтрами без перегрузки памяти
✅ Интегрируется с XYZ-анализом для учета стабильности спроса
Как мы этого добились?
- Разбили товары на блоки, вместо расчета кумулятивной суммы для каждого товара (что было бы очень ресурсоёмко)
- Сделали точный расчет для пограничных блоков
- Произвели уникальный ранкинг
- Минимизировали вычисления
Реальный кейс: экономия 8 млн руб./год
Клиент: Региональная сеть магазинов товаров для дома (80 000 SKU).
Проблемы:
После внедрения нашего решения:
Экономия 8 млн руб./год на логистике и хранении
Клиент: Региональная сеть магазинов товаров для дома (80 000 SKU).
Проблемы:
- Ручное управление запасами → регулярные дефициты/переизбытки
- 32% склада занято «мертвыми» товарами
После внедрения нашего решения:
- Сокращение неликвидов на 40%
- Ускорение оборачиваемости с 70 до 48 дней
Экономия 8 млн руб./год на логистике и хранении
Как внедрить ускоренный ABC-анализ?
1.Для малых каталогов (<10K SKU):
Используйте базовый код из DAX Patterns.
2.Для enterprise-решений:
Закажите кастомизированную разработку с:
1.Для малых каталогов (<10K SKU):
Используйте базовый код из DAX Patterns.
2.Для enterprise-решений:
Закажите кастомизированную разработку с:
- Интеграцией в вашу BI-систему
- Поддержкой динамических отчетов
- Обучением команды