赢利性
测量真实的净利润是最后一步，也是细分过程最重要的一个阶段。真实的净利润应该考虑到所有影响，包括贸易成本、仓储和运输、管理成本和服务费用等等。根据利润来划分SKU应该是，“A类”商品的净利润高于企业平均利润，“B类”商品的净利润低于企业平均利润（但还是有赢利），“C类”商品无利可图。
也可用其他细分标准来取代以上任何一种标准。不过，以上三种细分标准非常符合逻辑，容易为大家所理解，而且是划分SKU的简易快速的方法。
也可以综合运用以上三种细分标准，由此，每一个SKU可以划分为“AAA”类、“AAB”类、“AAC”类等等，直到“CCC”类。
例如：
“CCC”类――低销量、低预测/可有可无、无利润的SKU。这些SKU是最有可能被取消的商品种类。它们占据了宝贵的货架空间，也占据了宝贵的仓储空间。它们在商店及仓库的处理成本通常很高。它们的替代品很容易找到。如果这类产品的生命周期不长，它们还有在到达消费者那里之前就已经过时的风险。
“AAC”类――高销量、高预测/必须有、无利润的SKU。很难取消这些SKU，但它们的确很花钱。问题是“为什么会这样”？必须查出根本原因在哪里。
“BBC”类――销量平平、预测平平/重要、无利润的SKU。虽然销量还可以，但这些SKU也很花企业的钱。最好调查一下，决定应该怎么做。或者要撤掉这些SKU，或者采取一些措施来实现赢利。也许这类SKU中，只有几个能够赢利，其他的都没有利润。需要仔细的评估，审查供应链成本，和供货商进行讨论。
“CCA”类――低销量、低预测、高利润SKU。需要回答两个基本问题。第一，这个SKU为何会有这么好的利润，能否把它的成功经验推广到其他SKU上。第二，也许我们对这个SKU还不够重视，鉴于它的高利润，我们是否应该加大对它的投资。
第二步：分析
划分好之后，接下来就要决定应该采取什么行动。有些决定很容易作出。例如，某个“CCC类”的SKU从来都是单层订购，一年周转次数不到两次，仅销售给某一些商店，很容易被别的产品替代。这个SKU显然应该撤掉或受到严格限制。不过，实际情况从来都不会这么简单。
需要从三个方面来考虑赢利性：收入（revenue），成本（cost）和能力（capacity）。只要我们能够扩大收入与成本之间的差距，我们就能增加利润。我们扩大这种差距的能力也对利润有直接的影响。
如果我们只关注收入的提高，就会忽略成本的上升。例如，有家企业设定的目标是在3年内将收入增加3倍，但却没有对成本采取任何控制措施。3年之后，他们的收入增加了325％，但同期的成本却增加了337％，利润不升反降。
如果我们只关心成本的降低，或者一味地撤销表现不佳的SKU，也可能导致错误决策。正确的做法是，通过品类管理来得到一个平衡的解决方案。例如，假如某个“目的地品类”（destination category）在亏钱，显然不能简单地撤掉这个品类了事。但是，通过赢利性分析，可以使这个品类接近赢利。当然，一种选择是收缩品种，去掉不赢利的SKU。另一种选择是调查亏损源头。例如，有家企业发现，金佰利－克拉克公司的产品的接收成本高于同一品类的其他产品。再进一步的调查发现，金佰利－克拉克公司的所有产品都是用滑托板（slip sheets）而非货盘发运，因此仓库在门口收货时要重新将产品装上货盘。金佰利－克拉克公司意识到这个问题后，改成货盘发运，从而降低了人力成本。
在能力范围内同时考虑收入和成本，这样就能利用所有潜在的利润提高因素。例如，有一家批发商每天早上首先把新鲜的农产品送到它的客户那里。但是，这一做法毫无利润可言，而且所有与之有关的成本都超出了企业的正常能力范围，他们用租来的卡车提供这项送货服务，司机要加班加点才能及时送到。而客户对于这项服务却不是特别领情，他们希望一次把全部的货送到，而不是分几次来送，因为这样反而增加了他们的成本。因此，公司决定取消这项服务，结果他们的收入没有降低，但经营成本却马上就下降了。而且，从成本利润的角度来看，取消这项服务对供货商和零售商都有好处，是一种双赢。
为了从这三个方面对赢利性进行有效分析，必须能够获得详细的信息。要了解各关键客户、客户组、渠道按服务特性、地理因素和品类来分析的SKU赢利性等等。一种实用的方法是，先计算出最低水平的赢利，将与利润有关的所有因素考虑在内。
第三步：执行
完成细分和分析工作之后，接下来就要决定该撤掉哪些SKU和执行什么策略。当然，销售流程、广告和仓储会因此受到影响，因为要撤掉一些SKU和突出另一些SKU。一旦开始执行计划，就要不断地监控执行结果，以确定执行计划所带来的真实收益。
如果执行结果没有预想的那么好，就要及早进行微调。在SKU精简过程中，随时进行反馈至关重要。
第四步：监控和测量
去掉多余的SKU目的是：在收缩产品系列的同时获得更好的赢利；降低送货成本；更好地利用稀缺资源；提高客户满意度；明晰产品种类；更好地使用供应链，提高剩余SKU的销量。
通过监控和测量来确信实现既定目标，如果没有实现，应找出明确而合理的解释，看看这些目标是否设定得不正确。
过去的SKU合理化计划缺少进行对计划执行结果进行有效而高效的监控及测量所需的详细信息。结果，许多企业都放弃了这方面的工作。如果达不到预期的绩效，也没有证据来解释应该如何来提高成效，最后，只能放弃这些计划。
正如文章开头所述的，缺乏可扩展性的技术不能获得详细信息。这种可扩展性指能够将大而的环境中的各种业务规则进行模块化的引擎的可扩展性，而不是数据库管理软件或硬件的可扩展性。如果技术不具备将各种复杂的业务流程模块化的灵活性，所得到的结果的真实性就值得怀疑，系统的使用率也会很低。这意味着，用户不知道为什么会产生某些结果。此外，需要许多专业知识和资源来判断解决方案好不好。
好的解决方案应该是一种操作简便的工具，在每个会计期限都能对所有信息进行更新。因此，企业可以深入探究管理SKU合理化所需的各种重要的详细信息。可以得到所有重要问题的答案，如：
改变了品类中的SKU之后，产品销量是否有变化？
撤掉一些SKU之后，品类赢利性是否有变化？
客户如何买到这个/这些产品？哪些渠道耗费了哪些资源？如果改变客户的购买途径，是否能够扭转亏损？
为何这个/这些产品没有赢利？是客户购买途径有问题？销售方式有问题？还是包装有问题？
撤掉这些SKU之后，对品类的持有成本有何净影响？
撤掉这些SKU之后，订货方式（卡车/货盘/堆垛）有何变化？
有较多SKU撤掉的品类的商店订货是否受到负面影响？
对主要商店的关键品类的赢利性的影响如何？
不同市场组合的赢利性如何？
结论
就SKU的合理化来说，理想的解决方案是基于准确的SKU及商店净赢利信息不断进行SKU合理化的一种结构化、可重复、处于监控之下的方法。使解决方案发挥作用的关键在于：
支持对大量（10万个至100万个）SKU进行结构化分类的高扩展性自动化系统，能有效地选择准备撤掉的商品；
经充分验证的准确而可靠的信息；
足够详细的信息，不仅支持分类，而且能详细说明“如何”及“为何”要撤销哪些商品和要做出哪些调整。
一种能够不断进行监控和评估的环境，而且维护成本低；
一种能为全生命周期的合理化过程提供信息支持的环境。
一种能够快速进行改进并获得收益的方法；
在提供信息的背后有丰富的行业/解决方案专业知识作为支持。
有句老话说“不能测量，就没有提高”，这也适用于SKU的合理化。现在，我们能够在更为细节的层面上来测量SKU赢利性，而在几年前还根本不可能做到这一点。零售商因此有更多的机会来大力改善赢利能力。
（联商）
