ABC分析理论基础及其在烘焙行业的应用（三）

烘焙行业具有短保质期（1-7 天为主）、品类细分明确（面包、蛋糕、干点、常温糕点等）、消费场景固定（早餐、下午茶、节日礼品）、损耗率敏感等特性。基于此，我们通过具体商品案例拆解 ABC 组合分析的落地应用。

一、分析维度一：销售规模与价值核心 ——“销量 + 销售额 + 毛利” 组合应用（以社区烘焙店为例）

1. 案例背景

某社区烘焙店主营 “现烤面包（毛利高）、预包装干点（毛利中）、常温蛋糕（毛利低）” 三大类，2025 年 8 月核心商品数据如下： 

2. ABC 划分过程

• 第一步：按总毛利降序排序：爆浆蓝莓蛋糕（6400）→全麦吐司（6000）→黄油曲奇（2700）→牛角包（1000）→蔓越莓饼干（800）→蛋黄酥（600）；

• 第二步：计算累计毛利占比：

◦ 爆浆蓝莓蛋糕 + 全麦吐司：6400+6000=12400，累计占比 72.9%（12400/16900）→A 类（核心利润商品）；

◦ 黄油曲奇：12400+2700=15100，累计占比 89.3%→B 类（重要补充商品）；

◦ 牛角包 + 蔓越莓饼干 + 蛋黄酥：累计占比 100%→C 类（基础辅助商品）；

• 第三步：交叉验证销量 / 销售额：

◦ A 类中，爆浆蓝莓蛋糕（销量 800）、全麦吐司（销量 1200）均为高销量，销售额均 14400 元→“高毛利 + 高销量 + 高销售额”，分类无需调整；

◦ C 类中，牛角包销量 500（高于蛋黄酥、蔓越莓饼干）但单位毛利仅 2 元→“低毛利 + 中销量”，仍属 C 类（流量商品）。

3. 烘焙行业专属建议

• A 类（爆浆蓝莓蛋糕、全麦吐司）：

① 现烤类需 “按销定产”：根据近 3 周日均销量（蓝莓蛋糕 67 个 / 天、全麦吐司 100 个 / 天）设定生产计划，避免当天剩余（保质期仅 1 天）；

② 绑定社区早餐场景：推出 “吐司 + 牛奶” 套餐（提升客单价）、“蛋糕 + 咖啡” 下午茶组合（利用 A 类带动饮品销售）；

③ 原料锁定：与面粉、蓝莓供应商签订长期协议，确保核心原料稳定（避免因原料断供导致停售）。

• B 类（黄油曲奇）：

① 预包装可适当备货（保质期 30 天），但库存不超过 15 天销量（300 袋 / 月→150 袋安全库存）；

② 作为 “满赠礼品”：消费满 50 元赠黄油曲奇小样，带动 A 类商品销售。

• C 类（牛角包、蔓越莓饼干、蛋黄酥）：

① 牛角包（低毛利高销量）：作为 “到店引流品”，设置 “到店扫码 1 元购牛角包”（限 1 个 / 人），吸引客户到店后购买 A 类商品；

② 蛋黄酥（低毛利低销量）：仅在节日前（如中秋）备货，平日减少陈列；蔓越莓饼干若连续 2 周销量低于 15 袋 / 周，停止进货。

二、分析维度二：盈利质量管控 ——“理论毛利率 + 实际毛利率 + 毛利” 组合应用（以连锁烘焙品牌为例）

1. 案例背景

某连锁烘焙品牌的 “网红脏脏包” 理论与实际盈利数据对比（单店数据）：

• 理论毛利率：设定为 50%（成本 8 元 / 个，定价 16 元 / 个）；

• 实际数据：8 月销售 1000 个，销售额 15200 元，实际成本 9200 元；

◦ 实际毛利率 =（15200-9200）/15200≈39.5%；

◦ 毛利率差异率 =（39.5%-50%）/50%=-21%（严重预警）；

• 同期 “经典提拉米苏” 数据：

◦ 理论毛利率 45%，实际毛利率 46.2%，差异率 + 2.7%（合格），总毛利 8000 元（毛利贡献占比 20%→B 类）。

2. ABC 划分与问题定位

• 脏脏包：总毛利 = 15200-9200=6000 元，毛利贡献占比 15%→B 类，但毛利率差异率 - 21%（预警）→B 类预警商品；

• 提拉米苏：总毛利 8000 元，差异率 + 2.7%→B 类合格商品。

3. 烘焙行业盈利问题拆解与解决

• 脏脏包盈利缩水原因排查：

① 原料成本超支：原定巧克力酱采购价 3 元 / 100g，因夏季需求增加，供应商提价至 3.8 元 / 100g（单店成本增加 0.8 元 / 个）；

② 损耗率过高：脏脏包制作工艺复杂，8 月报废 50 个（因外形不合格、掉渣严重），损耗率 5%（行业均值 2%）；

③ 促销过度：为冲销量推出 “买二送一”，实际售价降至 10.7 元 / 个（低于定价 16 元）。

• 针对性解决方案：

① 原料替代：寻找性价比更高的巧克力酱供应商（如替换为 3.2 元 / 100g 的同类产品），将单位原料成本降至 7.4 元；

② 工艺优化：培训师傅标准化制作（减少报废），目标将损耗率控制在 2% 以内（月报废 20 个以内）；

③ 促销调整：取消 “买二送一”，改为 “第二个半价”（实际售价 12 元 / 个），既保证销量又提升实际毛利率。

三、分析维度三：风险控制 ——“退货额 + 退货数量 + 退货率 + 销售额” 组合应用（以线上烘焙店为例）

1. 案例背景

某线上烘焙店（主营预包装蛋糕、干点）2025 年 9 月退货数据： 

2. ABC 风险划分

• 第一步：按退货额占比划分：

◦ 千层榴莲蛋糕（60%）→A 类高风险；

◦ 杏仁瓦片（18%）+ 常温芝士蛋糕（15%）=33%→B 类中风险；

◦ 手工牛轧糖（8%）→C 类低风险；

• 第二步：结合退货率与行业基准：

◦ 烘焙线上退货率行业均值：冷冻蛋糕≤8%、预包装≤3%、常温≤5%；

◦ 千层榴莲蛋糕退货率 12%（超行业均值 50%）→确认 A 类高风险；

◦ 杏仁瓦片退货率 3%（等于行业均值）→B 类中风险（无需升级）。

3. 烘焙线上专属风险解决方案

• A 类（千层榴莲蛋糕）：

① 退货原因分析（抽样 50 单）：60% 因 “解冻后口感不佳”、30% 因 “物流破损”、10% 因 “不符合预期”；

② 针对性措施：

◦ 包装升级：采用 “泡沫箱 + 冰袋 + 防震膜” 三层包装（降低破损率）；

◦ 食用说明优化：随单附 “解冻指南”（建议冷藏解冻 4 小时，避免常温解冻）；

◦ 试吃装引流：推出 50g 试吃装（9.9 元 / 份），减少 “不符合预期” 退货。

• B 类（杏仁瓦片）：

① 退货原因多为 “口感偏甜”→调整配方（减少 20% 糖量），推出 “低糖版”；

② 物流时效控制：选择次日达快递（避免运输时间过长导致口感变软）。

• C 类（手工牛轧糖）：

① 退货率仅 1%（因 “口味不符”）→无需调整，但可增加 “口味选项”（原味、抹茶味），满足更多需求。

四、维度四：运营效率提升 ——“销量连带率 + 品种连带率 + 销售额 / 毛利” 组合应用（以商场烘焙专柜为例）

1. 案例背景

某商场烘焙专柜 9 月连带销售数据（按 “主购品” 统计）： 

2. ABC 划分与连带贡献度计算

• 第一步：按销售额划分 ABC 类：

◦ 定制生日蛋糕（30000 元，占比 46.9%）→A 类；

◦ 丹麦酥（12000 元，占比 18.8%）→B 类；

◦ 老婆饼、瓶装酸奶→C 类；

• 第二步：计算连带贡献度：

◦ 连带贡献度 =（主购品连带订单数 / 总连带订单数）×100%；

◦ 总连带订单数 = 45+60+24+30=159；

◦ 定制生日蛋糕连带贡献度 = 45/159≈28.3%→高连带；

◦ 丹麦酥连带贡献度 = 60/159≈37.7%→高连带；

◦ 老婆饼、瓶装酸奶→连带贡献度＜20%→低连带。

3. 商场烘焙专柜连带提升策略

• A 类 + 高连带（定制生日蛋糕）：

① 陈列组合：生日蛋糕展柜旁摆放 “蜡烛 + 生日帽 + 小点心”（品种连带率 2.5→目标提升至 3.0）；

② 导购推荐话术：“订生日蛋糕可搭配丹麦酥（小朋友爱吃）和酸奶（解腻），现在组合下单立减 20 元”；

③ 会员专属：会员订蛋糕赠送 “老婆饼礼盒”，带动 C 类销售。

• B 类 + 高连带（丹麦酥）：

① 绑定早餐场景：设置 “丹麦酥 + 酸奶” 套餐（销量连带率 1.4→目标 1.8）；

② 试吃引流：商场人流高峰时段（10:00、16:00）提供丹麦酥试吃，引导客户购买后连带其他商品。

• C 类 + 低连带（老婆饼、酸奶）：

① 酸奶作为 “必带品”：在生日蛋糕、丹麦酥的收银台旁陈列，导购提醒 “买蛋糕搭配酸奶更解腻”；

② 老婆饼减少独立陈列，仅在 “生日蛋糕赠品区” 展示。

五、烘焙行业 ABC 分析的特殊注意事项

1. 保质期适配：

• 现烤类（保质期 1-2 天）：ABC 分类需按 “日 / 周” 更新营销策略（避免因滞销导致损耗）；

• 预包装类（保质期 15-90 天）：可按 “月” 更新分类营销策略。

2. 季节性调整：

• 旺季（春节、中秋、圣诞）：节日礼品类（如月饼、圣诞蛋糕）升级为 A 类，加大备货；

• 淡季（夏季）：清爽类商品（如慕斯、酸奶）升级为 A 类，高热量商品（如黄油蛋糕）降级为 B/C 类。

3. 损耗率纳入分析：

烘焙行业损耗率通常 5%-10%，需在 “实际毛利率” 中扣除损耗成本（如报废商品的原料成本）或手动优化损耗率，避免盈利误判。

4. 场景化联动：

烘焙商品多与 “早餐、下午茶、节日” 绑定，ABC 分析需结合场景需求（如早餐场景中，吐司、三明治优先划为 A 类）。

5. 动态调整​：

市场口味和消费者偏好是变化的，产品的ABC分类不是一成不变的。需要定期（如每季度或每半年）重新进行分析和调整。

​6. 结合其他因素​：

除了销售额，还需综合考虑产品的毛利率、品牌形象贡献、制作难度​（耗时）、原材料保鲜期等因素。例如，一款销售额不高但利润非常可观的产品，可能值得给予更多关注。

​7. 关注C类产品中的特殊品​：

对于一些虽然销量小但能提升品牌格调、满足特定客户需求或作为潜在新品试验田的C类产品，可酌情保留，但需控制成本。

8.行业基准对比：

退货率、毛利率等指标应结合行业均值判断来设定ABC标准，也可以根据企业运营战略需要定期调高标准，驱动指标改善。

9.结合定性分析​：

数据指标（定量）告诉你 ​​“是什么”​​ ，但往往不知道 ​​“为什么”​​ 。务必结合用户访谈、反馈收集等定性研究，理解数据背后的原因，避免误判。

10.​指标间的权衡​：

有时指标间会存在矛盾（如高销售额但高退货率），需要管理者根据公司战略进行权衡和决策。

11.​工具辅助​：

ABC计算工作量较大，请使用安仕达快应用之门店ABC分析工具来自动化数据处理和可视化过程，大大提高分析效率和准确性。