粗利益額最大化表

粗利額を最大化するためには、
計画を立てて(Plan)実行し(Do) 、終わった後に、
目標を達成できた・できなかった要因を分析(Check)し、
次回に活かさなければいけません(Action) 。
このPDCAサイクルを回すために作成された表が粗利益額最大化表です。

会社の予算を記し、重要な品目はSKU毎に計画を立てて、
予算を達成するためにはどうすればよいか、
事前に戦略を立てます。

左の表は、1か月毎に作成して頂く表で、
「売上粗利計画(P)」の所では、会社の予算に対して、
アイテム別・SKU別に計画を立てて管理する品目では、
どの程度の売上・粗利が取れるのか。
地場野菜での売上・粗利の予測はどの程度なのか。
それ以外の品目では、全体でどの程度の粗利を獲得しなければならないのか。
という点をシミュレーションしています。

「実績(D)」は、1か月間の実績を記載しており、
(P)のそれぞれの数値との比較をします。
PDCAサイクルの中ではDになると記載していますが、
数値の確認をするため、実際にはCの時に確認をする事になります。

アイテム別　粗利額管理

アイテム別・SKU別に計画を立てるためには、
一度全てのアイテム・SKUを並べて比較してみなければいけません。
比較する項目は、主に下記のような物になります。

・仕入・販売単価の適正化
 今年の相場を確認。
 仕入単価の交渉・量を仕入れる、または店内加工など
 販売単価と販売数量の関わりを把握する(販売単価を変更した際のPI値の変化など)

・販売点数の計画
 未来のために育てる商品の選定し、戦略的にどのような商品の販売を強化するのか。
 SKUの数などは適正かの確認。

品目単品別　粗利額管理

アイテム別・SKU別に管理する事は、大変労力が掛かります。
そこで、アイテム別に管理しない物は、
品目毎に数値管理をしていきます。

例えば、粗利率が低い物がないか。
粗利率が低い物があったら、要因は何か。
どのように改善できるか、など。

1週間毎や1か月ごとに確認していきます。

PI値・相乗積について

大きい店舗では、小さい店舗よりも色々なSKUを揃えていると思います。
その際、各SKU毎に成績を比較すると、
SKUの少ない小さい店舗の方が高い数値が出やすい、という傾向にあります。

データ解析

店舗の利益を最大化するためには、様々な方法が挙げられます。
どのようにすれば利益を最大化できるのか、様々な観点から分析する必要があります。

・企業としての広報
 お客様が応援したくなる企業づくり

・顧客の需要の把握
 品揃えや地域貢献などの付加価値

・売り場作り
 こだわりのアピール

・在庫管理
 鮮度管理
 品切れ防止

・仕入・販売単価の適正化
 仕入単価の交渉・量を仕入れる、または店内加工など
 販売単価と販売数量の関わり