ABC-анализ. Abc и xyz анализ продаж и клиентов: что это и пример реализации

ABC-анализ

ABC-анализ - метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться в сфере деятельности любого предприятия. В его основе лежит принцип Парето - 20 % всех товаров дают 80 % оборота . По отношению к ABC-анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20 % позиций позволяет на 80 % контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия и т. п. Часто ABC-анализ путают с ABC-методом , расшифровывая ABC как Activity Based Costing , что в корне не верно.

ABC-анализ - анализ товарных запасов путём деления на три категории:

• А - наиболее ценные, 20 % - тов.запасов; 80 % - продаж
• В - промежуточные, 30 % - тов.запасов; 15 % - продаж
• С - наименее ценные, 50 % - тов.запасов; 5 % - продаж

В зависимости от целей анализа может быть выделено произвольное количество групп. Чаще всего выделяют 3, реже 4-5 групп.

По сути, ABC-анализ - это ранжирование ассортимента по разным параметрам. Ранжировать таким образом можно и поставщиков, и складские запасы, и покупателей, и длительные периоды продаж - всё, что имеет достаточное количество статистических данных. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.

АВС-анализ основывается на принципе дисбаланса, при проведении которого строится график зависимости совокупного эффекта от количества элементов. Такой график называется кривой Парето, кривой Лоренца или ABC-кривой. По результатам анализа ассортиментные позиции ранжируются и группируются в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект. В логистике ABC-анализ обычно применяют с целью отслеживания объёмов отгрузки определённых артикулов и частоты обращений к той или иной позиции ассортимента, а также для ранжирования клиентов по количеству или объёму сделанных ими заказов.

Порядок проведения АВС-анализа

1. Определяем цель анализа (а зачем собственно нужен вам этот анализ?).
2. Определяем действия по итогам анализа (что будем делать с полученными результатами?).
3. Выбираем объект анализа (что будем анализировать?) и параметр анализа (по какому признаку будем анализировать?). Обычно объектами АВС анализа являются поставщики, товарные группы, товарные категории, товарные позиции. Каждый из этих объектов имеет разные параметры описания и измерения: объём продаж (в денежном или количественном измерении), доход (в денежном измерении), товарный запас, оборачиваемость и т. д.
4. Составляем рейтинговый список объектов по убыванию значения параметра.
5. Рассчитываем долю параметра от общей суммы параметров с накопительным итогом. Доля с накопительным итогом высчитывается путём прибавления параметра к сумме предыдущих параметров.
6. Выделяем группы А, В и С: присваиваем значения групп выбранным объектам.

Методов выделения групп существует порядка десяти, наиболее применимы из них: эмпирический метод, метод суммы и метод касательных. В эмпирическом методе разделение происходит в классической пропорции 80/15/5. В методе суммы складывается доля объектов и их совокупная доля в результате - таким образом значение суммы находится в диапазоне от 0 до 200 %. Группы выделяют так: группа А - 100 %, В - 45 %, С - остальное. Достоинства метода - большая гибкость. Самым гибким методом является метод касательных, в котором к кривой АВС проводится касательная, отделяя сначала группу А, а затем С.

Вероятности возникновения спроса на материальные ресурсы А, В и С подчинены различным законам. Установлено, что в большинстве промышленных и торговых фирм примерно 75 % стоимости объёма продаж составляют всего около 10 % наименований номенклатуры (группа А), 20 % стоимости - 25 % наименований (группа В), 5 % стоимости - 65 % наименований (группа С). Существует множество способов выделения групп в ABC-анализе.

Метод АВС широко используется при планировании и формировании ассортимента на различных уровнях гибких логистических систем, в производственных системах, системах снабжения и сбыта.

Эксперты советуют с осторожностью подходить к сдвигам границ ABC групп (80/15/5), дело в том, что обычно на практике используют деление 80 % 15 % и 5 %. В случае если Вы сдвинете границы, внешний слушатель(или эксперт) может сделать неверные выводы исходя из приведенных Вами показателей например для группы «С». Так как его ожидания о группе «С» = 5 % не совпадут с измененными Вами правилами выделения групп.

См. также

Литература

• Стерлигова А. Н., «Управление запасами широкой номенклатуры. С чего начать?», журнал ЛогИнфо от 12.2003
• Фишер Андрей, «Методы выделения групп в ABC-анализе», журнал «Логистика и Управление», № 1-2008

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "ABC-анализ" в других словарях:

Инструмент оперативного управления используемый для определения ключевых клиентов, товаров, товарных групп с целью анализа, мониторинга и разработки эффективных бизнес решений. В его основе лежит принцип Парето 20 % всех товаров дают 80 % оборота … Словарь бизнес-терминов

- … Википедия

Классификация дебиторской задолженности по степени важности и методам контроля, при которой все дебиторы делятся на три категории в зависимости от стоимостного выражения дебиторской задолженности: A наиболее ценные, B промежуточные, C наименее… … Финансовый словарь

ABC многозначная аббревиатура, имеет схожее написание на разных языках. Может иметь следующие значения: Содержание 1 Кириллица 2 Латиница 2.1 Телевидение … Википедия

Анализ на сцепление трех факторов - * аналіз на счапленне трох фактараў * three point test cross метод генетического анализа, с помощью которого определяют наличие или отсутствие сцепления между тремя генами и их взаиморасположение в случае сцепления (см.). С этой целью получают… … Генетика. Энциклопедический словарь

анализ (металлургия) - анализ Процедура мысленного или реального расчленения предмета (процесса, явления), свойства предмета (предметов) или отношения между предметами на части (признаки, свойства, отношения). Процедурой, обратной а., является синтез. Аналитич. методы… … Справочник технического переводчика

Как самостоятельная система есть алгебра в обширном смысле этого слова, которая рассматривает все величины как неизвестные числа, употребляя буквы вместо арифметических знаков цифр. Включая в математический А. учение о равенствах, составляющее… … Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

- … Википедия

ABC анализ метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. В его основе лежит принцип Парето 20 % всех товаров дают 80 % оборота. По отношению к ABC анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20 %… … Википедия

FMR (аббревиатура от англ. Fastest Medium Rare быстро, средне, медленно) анализ товарного ассортимента по частоте обращений/взятия. Иногда также применяется термины: FSN (англ. Fast moving, Slow moving, Non Moving) и FNS… … Википедия

Книги

• Управленческий учет , Аткинсон Энтони А., Каплан Роберт С., Банкер Раджив Д., Юнг Марк С.. Управленческий учет наверняка станет настольной книгой многих представителей бизнеса (владельцев, управляющих, финансистов), преподавателей бизнес-школ, студентов МВА, аспирантов,…

Для анализа ассортимента товаров, «перспективности» клиентов, поставщиков, дебиторов применяются методы ABC и XYZ (очень редко).

В основе ABC-анализа – известный принцип Парето, который гласит: 20% усилий дает 80% результата. Преобразованный и детализированный, данный закон нашел применение в разработке рассматриваемых нами методов.

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

• выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
• анализировать группы позиций вместо огромного списка;
• работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

1. А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
2. В – средние по важности (30% - 15%).
3. С – наименее важные (50% - 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

• анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
• список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
• выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

• товарный ассортимент (анализируем прибыль),
• клиентская база (анализируем объем заказов),
• база поставщиков (анализируем объем поставок),
• дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

1. Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
2. Выполнить сортировку параметров по убыванию.
3. Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
4. Найти долю каждого параметра в общей сумме.
5. Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
6. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
7. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
8. Для С – все, что ниже.
9. Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
10. Найти доли каждой категории в общем количестве.



АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

Составим учебную таблицу с 2 столбцами и 15 строками. Внесем наименования условных товаров и данные о продажах за год (в денежном выражении). Необходимо ранжировать ассортимент по доходу (какие товары дают больше прибыли).

Вот мы и закончили АВС-анализ с помощью средств Excel. Дальнейшие действия пользователя – применение полученных данных на практике.

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

Данный метод нередко применяют в дополнение к АВС-анализу. В литературе даже встречается объединенный термин АВС-XYZ-анализ.

За аббревиатурой XYZ скрывается уровень прогнозируемости анализируемого объекта. Этот показатель принято измерять коэффициентом вариации, который характеризует меру разброса данных вокруг средней величины.

Коэффициент вариации – относительный показатель, не имеющий конкретных единиц измерения. Достаточно информативный. Даже сам по себе. НО! Тенденция, сезонность в динамике значительно увеличивают коэффициент вариации. В результате понижается показатель прогнозируемости. Ошибка может повлечь неправильные решения. Это огромный минус XYZ-метода. Тем не менее…

Возможные объекты для анализа: объем продаж, число поставщиков, выручка и т.п. Чаще всего метод применяется для определения товаров, на которые есть устойчивый спрос.

Алгоритм XYZ-анализа:

1. Расчет коэффициента вариации уровня спроса для каждой товарной категории. Аналитик оценивает процентное отклонение объема продаж от среднего значения.
2. Сортировка товарного ассортимента по коэффициенту вариации.
3. Классификация позиций по трем группам – X, Y или Z.

Критерии для классификации и характеристика групп:

1. «Х» - 0-10% (коэффициент вариации) – товары с самым устойчивым спросом.
2. «Y» - 10-25% - товары с изменчивым объемом продаж.
3. «Z» - от 25% - товары, имеющие случайный спрос.

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.

В группу «Х» попали товары, которые имеют самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется всего на 7% (товар1) и 9% (товар8). Если есть запасы этих позиций на складе, компании следует выложить продукцию на прилавок.

Запасы товаров из группы «Z» можно сократить. Или вообще перейти по этим наименованиям на предварительный заказ.

Разбиваем статью на подтемы:

Следует отметить, что второй и третий этап являются творческими. Не следует думать, что стандартное решение подходит для вашей задачи лучше всего. Необходимо экспериментировать, анализировать различные объекты по всевозможным факторам, только тогда АВС-анализ станет мощным инструментом для принятия решений. Например, большинство людей, управляя запасами, проводят АВС-анализ по одному объекту (ассортиментная позиция) и одному фактору (объем продаж), в то время как в нашем примере обозначено множество объектов и факторов анализа. Очевидно, что многофакторный анализ позволит принять более взвешенное решение.

Четвертым этапом является формирование информационного массива для анализа. Современные информационные системы позволяют без проблем сформировать требуемый массив информации и даже выполнить все последующие действия автоматически, естественно, не без помощи программистов. Однако и на этом этапе можно столкнуться с трудностями, например: определение временного интервала данных для анализа, несоответствие данных реальному положению вещей (например, отсутствие продаж по позиции в результате дефицита) и т.п.

На пятом и шестом этапах производится оценка вклада каждого объекта в общий результат, ранжирование объектов в порядке убывания выделенного фактора, а также расчет нарастающего итога доли объектов в общем количестве в процентах (далее в сокращении ДО - доля объектов) и вклада этих объектов в общий результат в процентах (далее в сокращении ВР - вклад в результат). Это простые арифметические операции, с которыми не может возникнуть каких-либо затруднений.

Таблица 1. Исходные данные для выделения групп

Следующим этапом является разделение объектов анализа на группы. Существует множество методов выделения групп, вот некоторые из них:

– эмпирический,
– метод суммы,
– дифференциальный метод,
– метод многоугольника,
– метод касательных,
– метод петли.

Эмпирический метод заключается в разделении объектов на группы на основе усредненных результатов ранее проведенных исследований. Наиболее распространенный вариант предполагает следующие границы: ВРА - 80% и ВРВ - 95%. Затем находятся соответствующие значения ДОА и ДОВ (таблица 2). В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 80,01%, ДОА - 17,33%; граница групп В и С имеет значение ВРВ 95%, ДОв - 43,26%.

Таблица 2. Эмпирический метод

Могут быть использованы иные варианты эмпирического метода, в том числе, разделение на большее количество групп в зависимости от количества объектов анализа (например, ВРа - 80%, ВРв - 95%, ВРс - 99%; ВРа - 50%, ВРв - 80%, ВРс - 95%, ВРв 99% и др.). Преимущество метода заключается в его простоте, а недостаток - в том, что усредненные значения, используемые для выделения групп, далеко не всегда соответствуют конкретной ситуации. В соответствии с классической пропорцией 20% объектов должны обеспечивать 80% результата. В нашем примере этого не наблюдается. Следующий метод в этом отношении является более гибким.

Метод суммы предполагает выделение групп по сумме ДО и ВР: граница групп А и В будет находится в точке, где сумма ДОА и ВРА будет равна 100%; а граница групп В и С - где сумма ДОВ и ВРВ будет равна 145% (таблица 3). В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 81,37%, ДОА - 18,62%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 96,37%, ДОВ - 48,65%. Преимущество данного метода перед эмпирическим в его гибкости, поэтому его результаты лучше отражают конкретную ситуацию.

Таблица 3. Метод суммы

В основе дифференциального метода лежит среднее значение фактора по всем объектам. Те объекты, по которым значение фактора в 6 раз и более превышает среднее значение фактора по всем объектам, относятся к группе А. К группе С относятся те объекты, значение фактора по которым в 2 и более раза меньше среднего значения фактора по всем объектам. Остальные объекты относятся к группе В. Это наиболее распространенные коэффициенты, существуют и другие их варианты. На практике дифференциальный метод дает слишком маленькую группу А (ВРА - в пределах 40–50 %, ДОА - менее 5%) и большую группу С. В нашем примере среднее значение фактора равно 4998. В результате, граница групп А и В имеет значение ВРА - 46,97%, ДОА - 3,06%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 90,73%, ДОВ - 31,93% (таблица 4). Очевидно, что результаты очень сильно отличаются от результатов, полученных другими методами.

Таблица 4. Дифференциальный метод

Недостаток данного метода в неопределенности выбора коэффициентов, зачастую приводящей к некорректным результатам. Бывают случаи, что из анализируемых объектов вообще невозможно выделить группу А. Преимуществом метода является простота, хотя, на фоне недостатков оно сводится к минимуму. В связи с этим применение дифференциального метода на практике ограничено.

Суть метода многоугольника заключается в следующем. В кривую АВС-анализа (строится на основе ДО и ВР - столбцов E и F таблицы 1) вписывается часть многоугольника таким образом, чтобы площадь между кривой и многоугольником была минимальной (рис. 1). Результаты, выдаваемые данным методом, схожи с результатами дифференциального метода: слишком маленькая группа А и большая группа С. В связи с этим, а также из-за своей сложности метод многоугольника в рамках данной статьи более подробно рассмотрен не будет.

Метод многоугольника

Метод касательных (предложен Лукинским В.С.) заключается в разделении объектов анализа на группы при помощи касательных к кривой АВС-анализа (рис. 2). Соединим начало и конец графика прямой ОК, затем проведем касательную к кривой АВС-анализа, параллельную ОК. Точка касания М разделяет группы А и В. Теперь соединим точки М и К и проведем касательную к кривой АВС-анализа, параллельную МК. Точка касания N разделяет группы В и С. В нашем примере граница групп А и В имеет значение ВРА - 82,39%, ДОА - 19,66%; граница групп В и С имеет значение ВРВ 96,19%, ДОВ - 47,85%. При необходимости можно продолжить деление касательными и получить большее количество групп. Преимущество метода в его гибкости, простоте и наглядности.

Метод касательных

Следует отметить, что метод касательных может быть применен и для выделения групп в XYZ-анализе.

Метод касательных в XYZ-анализе

Метод петли (разработан Гаджинским А.М.) заключается в определении границ групп на участках резкого изменения кривизны кривой АВС-анализа. Необходимо восстановить нормаль Г (перпендикуляр к касательной) определенной длины в каждой точке кривой АВС (рис. 4). Нормаль должна быть обращена вправо от кривой АВС. Конец нормали будет очерчивать петлю: пока касательная скользит по участку с большими значениями радиуса кривизны (начальная часть графика, группа А), конец нормали будет подниматься вверх и вправо; в момент выхода касательной на срединный участок графика с малыми значениями радиуса кривизны направление движения конца нормали меняется на противоположное - вниз и влево; после выхода касательной на конечный спрямленный участок кривой АВС конец нормали вновь меняет направление движения на противоположное. Таким образом, конец нормали очерчивает петлю, а точки кривой АВС-анализа, соответствующие моменту изменения направления движения конца нормали, делят кривую на группы А, В и С.

Метод петли

На первый взгляд, описание метода может показаться сложным, но он очень просто реализовывается в Excel (таблица 5).

Таблица 5. Реализация метода петли в Excel

Точечная диаграмма петли строится по столбцам I и J (рис. 5). Некоторую сложность может составить определение длины нормали к касательной (столбец Н). Величина нормали задается в единицах шкалы ОХ (находится в пределах от 20 до 200) и определяется путем нескольких итераций. Если длина нормали слишком большая или маленькая, то петли на графике не будет. В процессе подбора длины нормали необходимо найти интервал, на котором не меняются границы между группами А, В и С. Изменяя значение в ячейке Н3 находим координаты точек перегиба в столбце I и J и выделяем ячейки с этими значениями цветом, как только координаты точек перегиба при изменении длины нормали будут оставаться на одном месте (в выделенных цветом ячейках) задача решена. Дальнейшее увеличение длины нормали, в конце концов, приведет к тому, что границы опять начнут меняться. Данные значения следует принять для выделения групп А, В и С. В нашем примере нужная длина нормали находится на интервале от 52 до 59. Граница групп А и В имеет значение ВРА - 75,03%, ДОА - 13,43%; граница групп В и С имеет значение ВРВ - 93,23%, ДОВ - 37,80%. Недостатком данного метода можно назвать его сложность и неоднозначность относительно более простых методов.

Петля АВС-анализа

Таким образом, наибольший интерес для практического использования представляют метод касательной и метод суммы, каждый из которых имеет свои преимущества. После того, как на группы разбиты все объекты по всем выделенным факторам, результаты анализа интерпретируются и на основе этого предпринимаются действия, направленные на решение поставленной на первом этапе задачи.

Многие считают, что применительно к их ситуации АВС-анализ не работает и считают описанный выше метод несостоявшимся. Многие начинающие логисты и управленцы делают одну и ту же ошибку воспринимают АВС-анализ как стратегию, а не как инструмент, метод классификации объектов управления. А инструмент можно использовать только в нужное время, в нужном месте и с определенной целью. Человек берет в руки молоток для того, чтобы забить гвоздь или расколоть орех, а не просто потому, что это хорошая и нужная штука. Точно так же мы берем на вооружение АВС-анализ, когда надо разделить сотни или тысячи наименований объектов (запасов, клиентов, поставщиков, каналов сбыта и т.д.) на группы, которыми можно управлять по общим принципам. И прежде, чем приступать к классификации, должны ответить на ряд вопросов.

Что анализируем?

Прежде всего, очень важно определиться с объектами анализа. Простой пример. Фирма торгует одеждой. В ассортименте - костюмы, модные вещи и брендовые. Практически это три различных рынка. Какой более важен для компании? Возможно, главное - костюмы, а все остальное - «для количества»? Это вопрос стратегии. Но если анализировать прибыльность всех товаров вместе, то вполне может оказаться, что в группе А окажутся только бренды. Отсюда перекос в ассортименте и управлении запасами, ведь костюмам, согласно результатам такого анализа, будет уделяться гораздо меньше внимания. Чтобы этого не произошло, очевидно, всю массу продукции стоит разбить на виды и проводить АВС отдельно по каждому. И тогда появится три группы А - для каждого из рынков. Кроме того, костюмы могут быть дешевые, дорогие и средние - их тоже, вероятно, не стоит смешивать «в одной корзине», если компания планирует делать упор на один из сегментов. И тогда групп А, В и С уже становится по девять - в каждом из сегментов каждого из рынков.

Не менее важно верно выбрать и признаки, по которым объекты объединяются в группы. Чтобы не получалось так, как в одной компании (это тоже рассказывали слушатели семинаров): ежемесячно проводят анализ товаров по стоимости и в зависимости от результатов... переставляют их в складе. Может быть, там интенсивность приемки/отгрузки зависит от цен, а не от спроса? Или люди не понимают, какой анализ для чего делается?

Для одних и тех же товаров нередко приходится проводить АВС-анализ 4–5 раз - по разным признакам для разных целей. Например, для выбора ассортимента - по себестоимости, для управления товаром в складе - по продажам (в единицах складского учета либо единицах измерения), для определения приоритетов финансирования - по прибыли на единицу товара и т.д. И при этом один и тот же товар может быть в разных классах по результатам разных анализов.

Дерут ли с новенького шкурку?

Немаловажный вопрос - к какому классу управления запасами отнести новый товар, который только выводится на рынок? Если просто внести его в список и анализировать продажи на общем основании. Допустим, вы проводите такой анализ в начале каждого месяца, а новинка появилась двадцатого числа. Наверняка по количеству продаж она в этом месяце проиграет и окажется в группе С. Значит, в дальнейшем вы не станете уделять ей большого внимания, постоянно контролировать наличие на складе и торговой полке? Попросту говоря, лишите новый товар шансов проявить себя в будущем. Затем ли его на рынок пытались вывести?

Очевидно, новые позиции ассортимента в группе В или С оказываться не должны. А значит, не должны поначалу участвовать в «общем конкурсе». Для каждого бизнеса есть понятие срока вывода товара на рынок: какой-то становится достаточно известным за месяц, другой - за три, третий - за год. И на этот период по отношению к товару проводится «политика наибольшего благоприятствования». Его, как малое дитя, надо вывести к потребителю «за ручку». Практически это означает, что на срок, необходимый для того, чтобы вывести новый товар на рынок, для него объявляется мораторий - его автоматически причисляют к группе А и «глаз с него не сводят». И только по окончании установленного срока включают новинку в общие списки для анализа.

Это легко сделать даже в том случае, когда проведение АВС автоматизировано. В учетной программе определенный класс управления запасами присваивается товару как периодический реквизит, т.е. вводится дата. Она сравнивается с датой проведения анализа, и если «расстояние» оказывается меньше, чем срок выхода товара на рынок, сам товар и все его продажи из анализа исключаются. Тем самым вы товару даете право на жизнь, не пристреливаете его на взлете.

Когда анализируем?

Вполне очевидно, что любой анализ и деление товаров на группы возможны только на основе статистики. Начиная бизнес, не имея опыта продаж на данном рынке, можно ли определиться, в чем вы будете более успешны? Ведь один и тот же товар может быть в группе А у одной компании и в С у другой, если у нее иная направленность. У одной фирмы в ассортименте 80% техники и 20% запчастей, а у другой - строго наоборот, хотя когда-то они начинали работать одинаково. Это вопрос стратегии и специализации. И прежде, чем делать АВС, надо понимать, как ведет себя фирма с товарными запасами, клиентами, поставщиками, на каких сегментах акцентирует внимание. От этого зависят «правила игры» для каждого товара.

Но и в развитом бизнесе нельзя выставлять оценки товарам «когда в голову взбредет». Особенно если имеют место периодические колебания, всплески/падения продаж - допустим, сезонные. Например, некоторые фирмы проводят АВС-анализ регулярно, каждые полгода. И планируют продажи следующего полугодия по итогам предыдущего. И получается, что мороженое, которое зимой не продавалось, летом мы возить не будем!

Очевидно, более корректно было бы анализировать продажи за полный цикл - допустим, год, с 1 января по 31 декабря. Либо брать межсезонье и сезон по прошлым данным и эту пропорцию (но не абсолютное значение!) переносить на будущее, учитывая изменения внешней среды.

А если в год два пика (сезона), причем продолжительность первого и второго разные? Тогда анализ за год поможет выявить только общую тенденцию, а для более детального планирования необходимо проводить его для одного пика, для второго и в межсезонье. И четко понимать, совпадают ли тенденции одного всплеска и другого. Например, в строительном бизнесе есть значительный рост продаж весной и осенью. Но в первом случае продаются в основном кирпич и цемент, а во втором - отделочные материалы. Очевидно, будет ошибкой разрабатывать товарную политику на осенний период по результатам анализа весеннего.

И получается, что АВС следует делать не тогда, когда просто решили, что это надо, а брать аналогию из прошлых периодов, понимая, что история перенесется на будущее.

Не просто статистика

Как только период n заканчивается, вы подбиваете его результаты, берете аналогию прошлого периода (n-1) и определяете темп роста/понижения тренда: t" = tn/tn-1. И на это число (t") корректируете пропорцию второго сезона. Благодаря этому вы можете предположить, как товар будет вести себя в следующем сезоне, и соответственно корректировать свои действия.

Если, к примеру, товар в этом периоде был в категории В, но линия тренда уходит резко вверх (т.е. продажи быстро растут), возможно, стоит уделить ему больше внимания? Возможно, у вас появился новый продавец (магазин), который умеет этот продукт хорошо продавать. А если вы не будете пополнять запас вовремя, продажи не вырастут и товар никогда не уйдет в высшую категорию. И только из-за того, что правила игры разработаны по прошлому образцу, без учета реального положения вещей.

Миграция товаров между группами

Еще раз повторимся, что АВС-анализ является лишь методом классификации, который позволяет разбить активный ассортимент на группы, в отношении каждой из которых разрабатывается своя стратегия управления. Эти стратегии различаются, прежде всего, уровнем сервиса: для категории А он может быть 100%, для В - 95, а для С - например, 90%. Но важно помнить, что анализируется именно активный ассортимент, тот, которым непосредственно управляет логистика. Ведь в каждой фирме есть так называемые заказные позиции, которые не держат в складе постоянно, а привозят под конкретный заказ. Включать их в АВС-анализ не стоит, потому что одна случайная продажа (если это, допустим, большой контракт) способна изменить всю картину. Этот товар сразу рванет в группу А и сдвинет все остальное в мусор. Но будет ли такая же продажа в следующем периоде? Чтобы избежать таких перекосов, надо четко выделять заказные позиции в дополнительный сегмент, кроме групп А, В и С, и не учитывать их при анализе.

Еще один особый сегмент - «мертвых» запасов. Это либо устаревшие морально и уже не выпускающиеся производителем товары, либо те, которые мы просто не умеем успешно продавать. Они также выпадают из АВС, потому что по ним нет продаж. Хотя реально в складе они существуют. Что отправлять «на кладбище» - вопрос стратегии. Например, в какой-то момент мы решаем для себя, что последние n позиций категории С, продажи которых продолжают падать, «снимаем со счетов» - перестаем завозить и только дораспродаем остатки. Как «санитары леса», очищаем свой активный ассортимент от балласта.

В результате мы имеем пять групп товаров, между которыми происходит постоянная миграция. Вводится новый товар, который на «испытательный срок» автоматически включается в группу А. Но эта группа имеет определенные - финансовые либо объемные - рамки. А значит, в момент появления новинки какой-то другой продукт (или продукты) вытесняется в В и последовательно - в С и в заказные (если менеджер приходит к выводу, что ради одной-двух продаж в год не стоит держать на складе постоянный запас) либо в «мертвые».

Но возможна и обратная миграция - из заказных товар может перейти в активный ассортимент. Это тоже определяется таким словом, как стратегия: менеджмент определяет, при каких объемах и частоте заказов стоит создавать и поддерживать запас - к примеру, если товаром интересуется 20 клиентов в месяц на сумму 100 тыс. руб.

Таким образом у нас получается система активного управления (клиентами ли, запасами), круговорот товара в природе: рождение, варианты развития, шансы и «кладбище». И всегда есть возможность эту систему обновлять по принципам естественного отбора - кто больше вырос, выталкивает слабого со склада, а склад (активный) при этом не увеличивается. Новый товар выталкивает устаревший в мертвые либо в запасные, а количество активных позиций остается прежним.

Если же группы А, В и С жестко зафиксированы, приток «свежей крови» затруднен путающимся под ногами «мусором», и никакой анализ не поможет навести порядок на этой свалке.

Влияние случайности

Точно так же не может быть жесткой классификация по XYZ - слишком велики шансы недооценить поведение товара, «выдернув» его из временного ряда продаж.

Во-первых, хотелось бы вернуться к формуле для вычисления коэффициента вариации, предложенной автором статьи в № 6 для анализа стабильности показателей:

X - значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период, хср - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа, n - число периодов.

Эту формулу предлагают многие учебники, не уточняя, однако, что она достаточно «правомочна» лишь при работе с генеральной совокупностью. Но XYZ-анализ обычно проводится на основе выборки. Мы выдернули товар из потока и привязали к среднему именно в этом временном периоде. А значит, в расчетах коэффициента вариации должна появляться минус одна степень свободы:

Отсутствие этого минуса (в знаменателе числителя) при работе с выборкой приводит к колебанию результата от 3% до 6%. А значит, товар может попасть не в ту категорию.

Не следует также забывать, что, согласно основным законам статистики, в выборке должно быть не меньше 30 значений: чем их больше, тем лучше прослеживается закономерность. В то же время, чем больше вы берете периодов, тем больше даете влияния закономерности, акцентируете внимание на линию тренда, а не на флуктуации вокруг среднего. Здесь тоже надо садиться и подбирать оптимальный вариант n - 30 дней, 160 либо год.

Давайте рассмотрим четыре варианта колебания объемов продаж в длительных периодах, допустим, за год (рис. 1, 2, 3 и 4). Согласитесь, очень разные выводы можно сделать, если анализировать данные всего графика, между первым и вторым пунктирами и между первым и третьим. И только рассматривая изменения в течение достаточно долгого времени, можно отследить тренд, т.е. стойкую тенденцию к росту или снижению объемов продаж (запасов, расходов и т.д.).

К сожалению, когда XYZ-анализ проводится механически, на данных небольшого временного промежутка, в категорию Z вполне может попасть товар, продажи которого постоянно растут. Ведь по графикам на рис. 1 и 4 коэффициент вариации покажет, что продажи нестабильны, подвержены постоянным флуктуациям (изменениям). Но эти изменения сами по себе имеют определенную закономерности. И чтобы это обнаружить, нужно вводить дополнительные критерии анализа. Например, коэффициент автокорреляции, который позволяет выяснить, являются ли наши данные во времени случайными, постоянными или имеют определенный тренд.

Yi - значение параметра за текущий период,
Yср - среднее значение параметра,
k - количество сдвигов.

Если k=1, мы сравниваем сегодняшние продажи с прошлым периодом, если к=2 - с позапрошлым и т.д.

Простой пример. Прежде, чем проводить АВС-анализ, следует проверить, является ли рост продаж данного товара постоянным или это разовый всплеск, контракт. Иногда руководители пытаются данные разовых продаж изначально учитывать отдельно, например, ставить «галочки» в соответствующих накладных. Этот способ трудно назвать надежным - слишком уж он зависим от человеческого фактора: кто-то наставит лишних «галочек», а кто-то вообще о них забудет. Поэтому лучше использовать математические методы. Они позволяют практически безошибочно отследить тренд.

Если, допустим, для k=1 коэффициент автокорреляции будет близок к единице (~ 0,7–0,8), для k=2 - близок к 0,5, k=3 - к 0,3 и для k=4 приблизится к нулю, тогда можно четко утверждать, что есть трендовая составляющая - либо убывание, либо возрастание, но подверженное закономерности. Для случайного всплеска, случайных продаж эта величина будет сразу же очень близка к нулю, даже может иметь отрицательное значение. И мы сразу видим, что данная продажа является случайной и ее нет смысла включать в АВС-анализ.

Точно так же мы можем определить и сезонность, когда наступает сезон. С помощью того же коэффициента автокорреляции. Про него почему-то все забывают.

Конечно, тех же результатов можно достичь, длительное время проводя раздельный учет розничных покупок и крупных заказов, создавая и анализируя соответствующую статистику. Просто посадить человека, который будет все учитывать и анализировать. Это требует много времени, по моему опыту - около 2 дней на каждую из товарных позиций. А если в ассортименте компании их 10–15 тысяч, комментарии, как говорится, излишни. При использовании же вероятностных моделей соответствующий расчет занимает 5–8 минут.

Прежде, чем «отправлять в тираж»

Но и после того, как мы определили, является ли рост/падение продаж случайным или постоянным, работу нельзя считать законченной. Предстоит еще выяснить, почему не продавался товар - на него нет спроса или его просто не было на складе? Если мы имеем график продаж, похожий на рис. 4, то его, очевидно, стоит сравнить с графиком наличия запасов на складе. Если в период отсутствия продаж товар был в наличии - значит, действительно не было спроса, и эти данные можно учитывать в анализе.

Если же товара не было, задача усложняется. Хорошо, если менеджеры ведут статистику дефицита и могут сообщить, сколько раз отсутствующий товар спрашивали - тогда можно пустоту в продажах заполнить спросом (хотя и с известной долей скептицизма, если спрос является отсроченным). Но чаще всего такого учета нет, и аналитикам приходится заняться прогнозированием. Просто посчитать с этой «ямой» нельзя: то, что вы провалили запасы, является не закономерностью расхода, а следствием вашего влияния на эту закономерность.

Глубину и силу этого влияния также можно вычислить математическими методами. В частности, используя коэффициент корреляции, который применяется для измерения тесноты взаимодействия между различными признаками (в нашем случае - наличием запасов и продажами).

Х; у; - значения изучаемой пары признаков n объектов (i = 1, 2, ..., n);
хср, уср. - среднее арифметическое каждого ряда значений х и у.

Значение Rxy находится в промежутке от -1 до 1. Чем оно больше, тем сильнее взаимосвязь двух признаков. Если Rxy=0, связь отсутствует, если отрицательное - показатели находятся в обратной зависимости.

В результате всех этих расчетов может оказаться, что товар мало продавался не по вине покупателей, которые не брали, а по вине продавца, который не обеспечил наличие товара в продаже. А значит, прежде чем отказываться от него (загонять на вторые или третьи позиции) стоит разобраться, как бы этот товар продавался, если бы был в наличии - т.е. построить соответствующую модель с учетом трендовой составляющей. Ведь АВС-анализ проводится для того, чтобы управлять товаром в будущем. Логистика - это не просто фиксация и анализ текущих событий, но еще и прогнозирование, предсказание.

Стабильна ли стабильность?

Определенные условия надо соблюдать и при проведении XYZ-анализа. В частности, здесь огромное значение имеет уровень детализации: просчитывать продажи в разрезе дня, недели или месяца. Редкий товар попадает в категорию Х при всех трех уровнях. Например, хлеб продаетсяпокупается каждый день. Если анализировать стабильность его продаж по неделям, он может войти в категорию Х, а если по дням, то, скорее всего, в Y, потому что есть еженедельные всплески, когда с пятницы все затовариваются на выходные, в субботу покупают мало, а в воскресенье вечером опять покупают с запасом на следующий день. В разрезе месяцев это опять может быть категория Х.

Выбирается уровень детализации исходя из того, для чего проводится анализ. Если для управления запасами, то понятно, что временная детализация должна быть сопоставима с циклом выполнения заказа. Допустим, срок поставки по контракту месяц - стоит ли в таком случае делать XYZ-анализ по дням? - Нет. Но и месячная детализация может оказаться некорректной.

Скорее всего, здесь надо анализировать стабильность продаж понедельно. Если же выполнение заказа занимает два дня, XYZ надо делать в разрезе дней, если 3–4 месяца - переходим на месячный уровень детализации.

Но это - для оперативного управления. А если, допустим, нужны данные для - так ли здесь интересны ежедневные колебания? Т.е. XYZ-анализов тоже может быть несколько для разных целей.

Практическое применение АВС-анализа

Проведение анализа необходимо начинать с выбора объектов, значимость которых мы хотим определить, и актуальных параметров объектов, по которым мы будем проводить анализ.

Объектом может быть товар, товарная группа, поставщик, клиент, заказ и т. д. В качестве параметра можно выбрать: средний или текущий товарный запас в рублях, штуках, коробках или паллетах; объем продаж за период, доходность товара, количество заказов клиентов и т. п.

Для примера рассмотрим отчет о среднем товарном запасе за месяц в паллетах. Объектом анализа являются товары; параметром, по которому проводится анализ, - средний товарный запас за месяц в паллетах (см. таблицу 1).

Как выполнять АВС - анализ?

Для проведения анализа очень удобно использовать MS Excel или любой другой аналогичный редактор. Порядок действий следующий.

1. Отсортировать объекты анализа в порядке убывания значения параметра.
2. Рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов (это делается для того, чтобы оценить «вклад» каждого объекта в общий результат).
3. Рассчитать эту долю с накопительным итогом (эта операция носит технический характер и служит для удобства дальнейшего определения границ для групп ABC).
4. Присвоить значения групп выбранным объектам.

Наибольшее число вопросов вызывает определение границ при проведении АВС-анализа. Автор в своей практике изначально использовал деление на три группы по показателю «доля с накопительным итогом»: А - до 50%, В - 50-80% и С - 80-100%. Данное распределение полностью отвечает задачам склада оптовой компании или розничной сети.

Товар - взаимозаменяемый, и соответственно в группу С попадает весь «ассортиментный хвост». Но в случае анализа запаса на складе производственной компании или сети магазинов - дискаунтеров, в которых взаимозаменяемость товаров может отсутствовать, появилась необходимость разделить группу С, куда попадает 80% всего ассортимента, на две менее крупные группы.

Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы параметров;
группа В - следующие за группой А объекты - от 50 до 80%;
группа С - от 80 до 95%;
группа D - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 95% до 100% от общей суммы параметров.

В результате проведенного анализа мы получили четыре группы объектов (таблица 2):

Группа А - составляет 20% ассортимента и 49% товарного запаса;
группа В - 30% ассортимента и 30% товарного запаса;
группа С - 20% ассортимента и 13% товарного запаса;
группа D - 30% ассортимента и 8% товарного запаса.

Допустим, перед компанией стоит задача снизить средний товарный запас. В этом случае необходимо разобраться, по какой причине товары группы А находятся на складе в таком большом количестве. Даже незначительное снижение запаса только по двум товарам из этой группы заметно скажется на общем объеме товарного запаса.

Основной запас

* Рабочий товарный запас, необходимый для обеспечения отгрузки в соответствии с планом продаж на текущий период.
* Страховой товарный запас, который позволяет компенсировать незапланированный рост отгрузки и непредвиденные задержки в доставке, связанные с перебоями в производстве или наличии товара у поставщика.
Временный запас

* Сезонный товарный запас. Избыточный запас, создаваемый до начала сезонного роста продаж.
* Маркетинговый товарный запас. Дополнительный запас, формируемый на время проведения маркетинговых акций, рекламных кампаний и т. д
* товарный запас. Избыточный запас, создаваемый под воздействием конкурентной ситуации на рынке.

Причинами создания конъюнктурного запаса могут: разовые скидки поставщиков, прогнозируемый или искусственно создаваемый дефицит товара у поставщиков и т. п.

Вынужденный запас

* Брак. Товар, который потерял потребительские свойства и не может быть в дальнейшем использован по назначению.
* Неликвидный или труднореализуемый запас. Часто этот товар появляется в результате «творческого взаимодействия» отдела продаж и отдела закупок: запланировали отгружать одно количество, а фактический спрос оказался в 10 раз меньше; заменили одного поставщика на другого, а реализовать остатки «забыли» и т. д.

Результаты АВС-анализа следует использовать разносторонне. Много дополнительной информации можно получить, если сопоставить результаты анализа по одному параметру с другими параметрами одного и того же объекта, например отгрузку товара за некий период и сумму брака по товару за этот же период (таблица 3).

Два товара группы А, на которые приходятся 14% отгрузки, составляют 49% товарного запаса. При этом на два товара группы С приходятся те же 14% отгрузки, но они составляют только 13% запаса. Значит, если по товарам группы С удается обеспечить отгрузку со средним товарным запасом в 19 паллет, то не исключено, что и в отношении товаров группы А существует такая же возможность.

Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа D может приносить 5% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 70% площади склада.

ABC-анализ товаров по доходу покажет, на чем зарабатываются деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять, на что они тратятся.

Если в оптовой компании или розничном магазине провести ABC-анализ товаров по объему продаж, а потом оценить, из каких товаров состоят ассортиментные группы, то можно определить, какие из этих групп требуют расширения, а какие - сокращения.

Можно проанализировать товары по количеству отгруженных единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получить 20% товаров, покупаемых 80% клиентов, определив привлекательность товара для клиента. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара в «горячих» и «холодных» зонах на складе или в торговом зале магазина.

ABC анализ ассортимента

ABC анализ – наиболее распространенный , способствующий оптимизации ассортимента в розничной торговле. Увеличение продаж и повышение эффективности ассортимента напрямую зависят от правильной оценки прибыльности каждой товарной позиции, отсутствия «залеживающихся товаров» и товаров, на который не окупаются.

Применительно к формированию торгового ассортимента это значит, что 20% товаров приносят 80% дохода, и наоборот оставшиеся четыре пятых товаров приносят дохода всего 20%. Результатом АВС анализа является возможность определения наиболее доходных 20% товаров.

Применяя это правило к сырью, комплектующим, промышленного предприятия или к товарам торговой компании, можно сделать очень простой шаг по внедрению логистики.

Определите перечень товаров (готовой продукции), которые в совокупности дают Вам 80% дохода или прибыли. В этом списке почти наверняка окажется около 20% наименований (групп) товаров. Назовите этот список А. Далее определите перечень товаров, приносящих Вам ещё 15% дохода. Обычно здесь оказывается около 30% наименований. Назовём данный список В. Оставшиеся товары отнесём в группу С.

Аналогично можно поступить с сырьём, комплектующими. Только последние, конечно же, классифицируют не по доходу, а по стоимости закупки и хранения.

Зачем всё это надо? Для того, чтобы по-разному управлять разными запасами. Например, дорогие запасы группы А закупать более мелкими партиями, чтобы не омертвлять капитал, а также чаще и точнее проводить их инвентаризацию. Наоборот, запасы группы С закупать большими партиями, а инвентаризацию проводить «на глаз».

Многие компании делают подобный анализ, даже не зная, что они проводят именно АВС-анализ.

После проведения подобных расчётов, самое важное, не принимать резких решений, не бросаться в крайности.

Владелец магазина, определив среди своего товара группу С, приносившую мизерный доход, перестал её закупать. Доходы резко упали, гораздо больше, чем на предполагаемые по закону Парето 5%. Когда обсуждалась данная ситуация, то пришли к следующим выводам: во-первых, АВС-пропорция сместилась на оставшиеся товары; во-вторых, покупателю важна возможность выбора, важно, чтобы глаза разбегались, приобретает-то он всегда одно и то же, но в магазины с бедным ассортиментом заходит менее охотно. Пришлось вернуть в магазин группу С.

Часто компаниям бывает недостаточно ранжирования только по одному показателю (доход, прибыль, оборачиваемость и т д.). Ничего сложного. Надо только двигаться постепенно – один показатель, потом два, потом три и т.д., а не сразу десяток – есть опасность захлебнуться. Допустим, Вы сделали АВС-анализ продукции по показателю «доход». Естественно, возникает желание оценить ещё и прибыль каждого вида продукции. Делается ещё один АВС-анализ по показателю «прибыль», получается следующая матрица:

Возникает не три группы: А, В и С, а девять. В таблице указаны проценты, соответствующие количеству наименований продукции. Если компания в состоянии справиться с таким объёмом информации, то можно подключать следующий показатель, например, оборачиваемость, и т.д. Делать подобный анализ несложно и в Excel но можно применять и, так называемые, OLAP (Online Analytical Processing)-системы – программные продукты, специально предназначенные для подобного рода многомерного анализа.

В группу А входят наименования продукта, которые вносят наибольший вклад в объем продаж (более 50%), в группу В – наименований продуктов со средним вкладом в общий сбыт (30%), а в группу С – с небольшим вкладом в общий сбыт (20% и менее).

Выводы, которые можно сделать с помощью АВС-анализа:

С точки зрения затрат может быть желательно, чтобы сбыт был сконцентрирован на малом числе продуктов. Однако это может снизить устойчивость фирмы на рынке и не учитывает возможного потенциала роста, заложенного в не прибыльных на настоящий момент продуктах.

Продукты, попавшие в группу С, являются проблемными для фирмы, по которым необходимо решать вопрос об исключении их из товарного ассортимента, если они не являются дополнением к другим продуктам.

При изъятии продуктов из производственной программы необходимо учитывать вклад этих продуктов в покрытие постоянных и переменных затрат.

ABC-анализ пример

Покажем на примере, как работает методика ABC-анализа. Возьмем ассортимент из 30 условных товаров.

1. Цель анализа - оптимизация ассортимента.
2. Объект анализа - товары.
3. Параметр, по которому будем производить разбиение на группы - .
4. Список товаров отсортировали в порядке убывания выручки.
5. Подсчитали общую сумму выручки по всем товарам.

6. Вычислили долю выручки по каждому товару в общей сумме выручки.

7. Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.

8. Нашли товар, для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.

9. Нашли товар, для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это нижняя граница группы B.

10. Все, что ниже - группа C.

11. Подсчитали количество наименований товаров в каждой группе. A - 7, B - 10, C - 13.

12. Общее количество товаров в нашем примере 30.

13. Подсчитали долю количества наименований товаров в каждой группе. A - 23.3%, B - 33.3%, C - 43.3%.

Группа A - 80% выручки, 20% наименований
Группа B - 15% выручки, 30% наименований
Группа C - 5% выручки, 50% наименований

Для списка товаров из нашего примера:

Группа A - 79% выручки, 23.3% наименований
Группа B - 16% выручки, 33.3% наименований
Группа C - 5% выручки, 43.3% наименований

Надо отметить, что, зная выручку по каждому товару, можно получить еще кучу полезной информации, а не только разбиение на 3 группы. Как это можно сделать смотрите в таблице указанной ниже.

Совмещенный ABC / XYZ анализ

XYZ–анализ - это инструмент, позволяющий разделить продукцию по степени стабильности продаж и уровня колебаний потребления.

Метод данного анализа заключается в расчете каждой товарной позиции коэффициента вариации или колебания расхода. Этот коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах.

В качестве параметра могут быть: объем продаж (количество), сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

Категория Х, в которую попадают товары с колебанием продаж от 5% до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
Категория Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
Категория Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Совмещенный АВС/XYZ анализ

Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа АХ) и аутсайдеров (СZ). Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность. Рекомендуется делать совмещенный анализ, где в АВС-анализе используются два параметра - объем продаж и прибыль.

Всего при проведении такого многомерного совмещенного анализа получается 27 групп товаров. Результаты такого анализа можно использовать для оптимизации ассортимента, оценки рентабельности товарных групп, оценки логистики, оценки клиентов оптовой компании.

Преимущества совмещенного АВС и XYZ – анализов

Использование совмещенного АВС и XYZ-анализов имеет ряд значительных преимуществ, к которым можно отнести следующие:

Повышение эффективности системы управления товарными ресурсами;
- повышение доли высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
- выявление ключевых товаров и причин, влияющих на количество товаров, хранящихся на складе;
- перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Формирование показателей ABC- И XYZ-анализов

Перед тем как совместить показатели ABC- И XYZ-анализов, необходимо провести ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по количеству реализованной продукции за определенный учетный период, например, за год. Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за этот же период, например, по количеству ежемесячной реализации за год. После этого результаты совмещаются. При совмещении определяется девять групп товаров:

Выделение девяти групп товаров при совмещенном АВС и XYZ-анализе

1) Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании, поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Как правило, по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

2) Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

3) Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

4) Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится.
Поэтому по товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов:

Перевести часть товаров на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа;
- обеспечить по части товаров более частые поставки;
- выбрать поставщиков, расположенных близко к складу, тем самым снизив сумму страхового товарного запаса;
- повысить периодичность контроля;
- поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
5) Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы

6) По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

7) По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.

8) В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Назад | |

Одним из ключевых методов менеджмента и логистики является ABC-анализ. С его помощью можно классифицировать ресурсы предприятия, товары, клиентов и т.д. по степени важности. При этом по уровню важности каждой вышеперечисленной единице присваивается одна из трех категорий: A, B или C. Программа Excel имеет в своем багаже инструменты, которые позволяют облегчить проведение такого рода анализа. Давайте разберемся, как ими пользоваться, и что же собой представляет ABC-анализ.

ABC-анализ является своего рода усовершенствованным и приспособленным к современным условиям вариантом принципа Парето. Согласно методике его проведения, все элементы анализа разбиваются на три категории по степени важности:

• Категория A – элементы, имеющие в совокупности более 80% удельного веса;
• Категория B – элементы, совокупность которых составляет от 5% до 15% удельного веса;
• Категория C – оставшиеся элементы, общая совокупность которых составляет 5% и менее удельного веса.

Отдельные компании применяют более продвинутые методики и разбивают элементы не на 3, а на 4 или 5 групп, но мы будем опираться на классическую схему ABC-анализа.

Способ 1: анализ при помощи сортировки

В Экселе ABC-анализ выполняется при помощи сортировки. Все элементы отсортировываются от большего к меньшему. Затем подсчитывается накопительный удельный вес каждого элемента, на основании чего ему присваивается определенная категория. Давайте на конкретном примере выясним, как указанная методика применяется на практике.

У нас имеется таблица с перечнем товаров, которые предприятие реализует, и соответствующим количеством выручки от их продажи за определенный период времени. Внизу таблицы подбит итог выручки в целом по всем наименованиям товаров. Стоит задача, используя ABC-анализ, разбить эти товары на группы по их важности для предприятия.

1. Выделяем таблицу с данными курсором, зажав левую кнопку мышки, исключая шапку и итоговую строку. Переходим во вкладку «Данные» . Производим щелчок по кнопке «Сортировка» «Сортировка и фильтр» на ленте.

   

   Можно также поступить по-другому. Выделяем указанный выше диапазон таблицы, затем перемещаемся во вкладку «Главная» и выполняем щелчок по кнопке «Сортировка и фильтр» , расположенной в блоке инструментов «Редактирование» на ленте. Активируется список, в котором выбираем в нем позицию «Настраиваемая сортировка» .



2. При применении любого из вышеуказанных действий запускается окно настройки сортировки. Смотрим, чтобы около параметра «Мои данные содержат заголовки» была установлена галочка. В случае её отсутствия, устанавливаем.

   В поле «Столбец» указываем наименование той колонки, в которой содержатся данные по выручке.

   В поле «Сортировка» нужно указать, по какому конкретному критерию будет выполняться сортировка. Оставляем предустановленные настройки – «Значения» .

   В поле «Порядок» выставляем позицию «По убыванию» .

   После произведения указанных настроек нажимаем на кнопку «OK» в нижней части окна.



3. После выполнения указанного действия все элементы были отсортированы по выручке от большего к меньшему.



4. Теперь нам следует рассчитать удельный вес каждого из элементов для общего итога. Создаем для этих целей дополнительный столбец, который так и назовем «Удельный вес» . В первой ячейке данной колонки ставим знак «=» , после чего указываем ссылку на ячейку, в которой находится сумма выручки от реализации соответствующего товара. Далее устанавливаем знак деления («/» ). После этого указываем координаты ячейки, в которой содержится итоговая сумма реализации товаров по всему предприятию.

   Учитывая тот факт, что указанную формулу мы будем копировать в другие ячейки столбца «Удельный вес» посредством маркера заполнения, то адрес ссылки на элемент, содержащий итоговую величину выручки по предприятию, нам нужно зафиксировать. Для этого делаем ссылку абсолютной. Выделяем координаты указанной ячейки в формуле и жмем на клавишу F4 . Перед координатами, как мы видим, появился знак доллара, что свидетельствует о том, что ссылка стала абсолютной. При этом нужно учесть, что ссылка на величину выручки первого в списке товара (Товар 3 ) должна оставаться относительной.

   Затем, чтобы произвести вычисления, жмем на кнопку Enter .



5. Как видим, удельный вес выручки от первого товара, указанного в списке, отобразился в целевой ячейке. Чтобы произвести копирование формулы в диапазон ниже, ставим курсор в правый нижний угол ячейки. Происходит его трансформация в маркер заполнения, имеющий вид небольшого крестика. Жмем левую кнопку мыши и перетягиваем маркер заполнения вниз до конца колонки.



6. Как видим, весь столбец заполнен данными, характеризующими удельный вес выручки от реализации каждого товара. Но величина удельного веса отображается в числовом формате, а нам нужно трансформировать его в процентный. Для этого выделяем содержимое столбца «Удельный вес» . Затем перемещаемся во вкладку «Главная» . На ленте в группе настроек «Число» имеется поле отображающее формат данных. По умолчанию, если вы не производили дополнительных манипуляций, там должен быть установлен формат «Общий» . Щелкаем по пиктограмме в виде треугольника, расположенной справа от этого поля. В открывшемся списке форматов выбираем позицию «Процентный» .



7. Как видим, все значения столбца были преобразованы в процентные величины. Как и положено, в строке «Итого» указано 100% . Удельный вес товаров ожидаемо располагается в столбце от большего к меньшему.



8. Теперь нам следует создать столбец, в котором бы отображалась накопленная доля с нарастающим итогом. То есть, в каждой строке к индивидуальному удельному весу конкретного товара будет прибавляться удельный вес всех тех товаров, которые расположены в перечне выше. Для первого товара в списке (Товар 3 ) индивидуальный удельный вес и накопленная доля будут равными, а вот у всех последующих к индивидуальному показателю нужно будет прибавить накопленную долю предыдущего элемента списка.

   Итак, в первой строке переносим в столбец «Накопленная доля» показатель из колонки «Удельный вес» .



9. Далее устанавливаем курсор во вторую ячейку столбца «Накопленная доля» . Тут нам придется применить формулу. Ставим знак «равно» и складываем содержимое ячейки «Удельный вес» этой же строки и содержимое ячейки «Накопленная доля» из строки выше. Все ссылки оставляем относительными, то есть, не производим с ними никаких манипуляций. После этого выполняем щелчок по кнопке Enter для вывода итогового результата.



10. Теперь нужно скопировать данную формулу в ячейки данного столбца, которые размещены ниже. Для этого применяем маркер заполнения, к которому мы уже прибегали при копировании формулы в столбце «Удельный вес» . При этом, строку «Итого» захватывать не нужно, так как накопленный результат в 100% будет отображаться на последнем товаре из списка. Как видим, все элементы нашего столбца после этого были заполнены.



11. После этого создаем столбец «Группа» . Нам нужно будет сгруппировать товары по категориям A , B и C согласно указанной накопленной доле. Как мы помним, все элементы распределяются по группам по следующей схеме:
    • A – до 80% ;
    • B – следующие 15% ;
    • С – оставшиеся 5% .

    Таким образом, всем товарам, накопленная доля удельного веса которых входит в границу до 80% , присваиваем категорию A . Товарам с накопленным удельным весом от 80% до 95% присваиваем категорию B . Оставшейся группе товаров со значением более 95% накопленного удельного веса присваиваем категорию C .



12. Для наглядности можно произвести заливку указанных групп разными цветами. Но это уже по желанию.

Таким образом, мы разбили элементы на группы по уровню важности, используя при этом ABC-анализ. При использовании некоторых других методик, о чем говорилось уже выше, применяют разбиение на большее количество групп, но сам принцип разбиения при этом остается практически неизменным.

Способ 2: использование сложной формулы

Безусловно, применение сортировки – это наиболее распространенный способ проведения ABC-анализа в Экселе. Но в некоторых случаях требуется провести данный анализ без перестановки строк местами в исходной таблице. В этом случае на помощь придет сложная формула. Для примера будем использовать ту же исходную таблицу, что и в первом случае.

1. Добавляем к исходной таблице, содержащей наименование товаров и выручку от продажи каждого из них, колонку «Группа» . Как видим, в данном случае мы можем не добавлять столбцы с расчетом индивидуальных и накопительных долей.



2. Производим выделение первой ячейки в столбце «Группа» , после чего выполняем щелчок по кнопке «Вставить функцию» , расположенной возле строки формул.



3. Производится активация Мастера функций . Перемещаемся в категорию «Ссылки и массивы» . Выбираем функцию «ВЫБОР» . Делаем щелчок по кнопке «OK» .



4. Активируется окно аргументов функции ВЫБОР . Синтаксис её представлен следующим образом:

   ВЫБОР(Номер_индекса;Значение1;Значение2;…)

   Задачей данной функции является вывод одного из указанных значений, в зависимости от номера индекса. Количество значений может достигать 254, но нам понадобится всего три наименования, которые соответствуют категориям ABC-анализа: A , B , С . Можем сразу вводить в поле «Значение1» символ «A» , в поле «Значение2» — «B» , в поле «Значение3» — «C» .



5. А вот с аргументом «Номер индекса» придется основательно повозиться, встроив в него несколько дополнительных операторов. Устанавливаем курсор в поле «Номер индекса» . Далее жмем по пиктограмме, имеющей вид треугольника, слева от кнопки «Вставить функцию» . Открывается список недавно используемых операторов. Нам нужна функция ПОИСКПОЗ . Так как в списке её нет, то жмем по надписи «Другие функции…» .



6. Снова производится запуск окна Мастера функций . Опять переходим в категорию «Ссылки и массивы» . Находим там позицию «ПОИСКПОЗ» , выделяем её и делаем щелчок по кнопке «OK» .



7. ПОИСКПОЗ . Синтаксис его имеет следующий вид:

   ПОИСКПОЗ(Искомое_значение;Просматриваемый_массив;Тип_сопоставления)

   Предназначение данной функции – это определение номера позиции указанного элемента. То есть, как раз то, что нам нужно для поля «Номер индекса» функции ВЫБОР .

   В поле «Просматриваемый массив» сразу можно задать следующее выражение:

   Оно должно быть именно в фигурных скобках, как формула массива. Не трудно догадаться, что эти числа (0 ; 0,8 ; 0,95 ) обозначают границы накопленной доли между группами.

   Поле «Тип сопоставления» не обязательное и в данном случае мы его заполнять не будем.

   В поле «Искомое значение» устанавливаем курсор. Далее снова через описанную выше пиктограмму в виде треугольника перемещаемся в Мастер функций .



8. На этот раз в Мастере функций производим перемещение в категорию «Математические» . Выбираем наименование «СУММЕСЛИ» и жмем на кнопку «OK» .



9. Запускается окно аргументов функции СУММЕСЛИ . Указанный оператор суммирует ячейки, отвечающие определенному условию. Его синтаксис такой:

   СУММЕСЛИ(диапазон;критерий;диапазон_суммирования)

   В поле «Диапазон» вводим адрес колонки «Выручка» . Для этих целей устанавливаем курсор в поле, а затем, произведя зажим левой кнопки мыши, выделяем все ячейки соответствующего столбца, исключая значение «Итого» . Как видим, адрес тут же отобразился в поле. Кроме того, нам нужно сделать данную ссылку абсолютной. Для этого производим её выделение и жмем на клавишу F4 . Адрес выделился знаками доллара.

   В поле «Критерий» нам нужно задать условие. Вписываем следующее выражение:

   Затем сразу же после него заносим адрес первой ячейки столбца «Выручка» . Делаем координаты по горизонтали в данном адресе абсолютными, дописав перед буквой знак доллара с клавиатуры. Координаты по вертикали оставляем относительными, то есть, перед цифрой никакого знака быть не должно.

   После этого не жмем на кнопку «OK» , а кликаем по наименованию функции ПОИСКПОЗ в строке формул.



10. Затем мы возвращаемся в окно аргументов функции ПОИСКПОЗ . Как видим, в поле «Искомое значение» появились данные заданные оператором СУММЕСЛИ . Но это ещё не все. Переходим в это поле и уже к имеющимся данным добавляем знак «+» без кавычек. Затем вносим адрес первой ячейки столбца «Выручка» . И опять делаем координаты по горизонтали данной ссылки абсолютными, а по вертикали оставляем относительными.



11. Как и в прошлый раз в запустившемся Мастере функций ищем нужный оператор в категории «Математические» . На этот раз искомая функция называется «СУММ» . Выделяем её и жмем на кнопку «OK» .



12. Открывается окно аргументов оператора СУММ . Его главное предназначение – это суммирование данных в ячейках. Синтаксис этого оператора довольно прост:

    СУММ(Число1;Число2;…)

    Для наших целей понадобится только поле «Число1» . Вводим в него координаты диапазона столбца «Выручка» , исключая ячейку, которая содержит итоги. Подобную операцию мы уже проводили в поле «Диапазон» функции СУММЕСЛИ . Как и в тот раз, координаты диапазона делаем абсолютные, выделив их, и нажав на клавишу F4 .

    После этого жмем по клавише «OK» внизу окна.



13. Как видим, комплекс введенных функций произвел вычисление и выдал результат в первую ячейку столбца «Группа» . Первому товару была присвоена группа «A» . Полная формула, примененная нами для данного вычисления, выглядит следующим образом:

    ВЫБОР(ПОИСКПОЗ((СУММЕСЛИ($B$2:$B$27;">"&$B2)+$B2)/СУММ($B$2:$B$27);{0:0,8:0,95});"A";"B";"C")

    Но, конечно, в каждом конкретном случае координаты в данной формуле будут отличаться. Поэтому её нельзя считать универсальной. Но, используя то руководство, которое было приведено выше, можно вставить координаты любой таблицы и с успехом применять данный способ в любой ситуации.



14. Впрочем, это ещё не все. Мы произвели расчет только для первой строки таблицы. Для того, чтобы полностью заполнить данными столбец «Группа» , нужно скопировать эту формулу в диапазон ниже (исключая ячейку строки «Итого» ) с помощью маркера заполнения, как мы уже делали не раз. После того, как данные будут внесены, ABC-анализ можно считать выполненным.

Как видим, результаты, полученные при помощи варианта с применением сложной формулы, ничуть не отличаются от тех результатов, которые мы проводили путем сортировки. Всем товарам присвоены те же самые категории, только при этом строки не изменили своего начального положения.

Программа Excel способна значительно облегчить проведение ABC-анализа для пользователя. Это достигается использованием такого инструмента, как сортировка. После этого производится подсчет индивидуального удельного веса, накопленной доли и, собственно, разбиение на группы. В тех случаях, когда изменение первоначального положения строк в таблице не допускается, можно применить метод с использованием сложной формулы.

ABC-анализ - метод, позволяющий классифицировать ресурсы компании (база клиентов является ресурсом) по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться для любого предприятия и в любой сфере его деятельности.

Основная цель ABC-анализа базы клиентов – выделить в сегментах клиентов группы клиентов, которые обеспечивают наибольший вклад (80%) в результаты работы компании, с тем, чтобы сфокусироваться на наилучшем удовлетворении потребностей именно этой группы.

Заполнив форму обратной связи в конце статьи, Вы сможете получить удобный Excel шаблон для проведения ABC-анализа.

определение

Что такое ABC-анализ

В основе ABC-анализа лежит принцип Парето: 20/80. Применительно к ABC-анализу базы клиентов правило звучит следующим образом: 20% всех клиентов компании приносят ей 80% дохода. Еще 15% дохода приносят следующие 30% клиентов. И 50% клиентов (половина клиентской базы) приносят всего 5% дохода. В зависимости от отрасли и типа бизнеса цифры эти могут немного колебаться (бывают и крайние случаи, когда у бизнеса всего 1-2 клиента), но общая статистика именно такая.

Оценка клиентов по уровню приносимого дохода - самый простой вариант оценки клиентов компании, и часто компании настраивают такую оценку в системе учета. Но, оценка только на основе принесенного клиентом дохода недостаточна. Компанию должна интересовать не просто выручка, а то какую прибыль она получает на каждую гривну продаж. Поэтому, важно понимать не только выручку от продажи конкретному клиенту, но и маржинальную прибыль, которую клиент компании принес. Маржинальную прибыль нужно определять с учетом всех затрат, связанных с продажей именно этому клиенту. Довольно часто бывает, что клиент покупает вроде бы много, но требует, и максимальной скидки, и дополнительных условий (доставка, или послепродажное обслуживание, или бонусы). При этом цикл продаж этого клиента оказывается более длинным, чем для других клиентов, и персонал продаж тратит на него больше времени, чем на других. Поэтому, маржинальный доход, приносимый клиентом, желательно оценивать на единицу времени, затраченную на каждую сделку. В итоге, посчитав все затраты, связанные с продажами таким клиентом, может оказывается, что и прибыли эти продажи компании не приносят.

Кроме того, компанию должен интересовать вопрос: какую выручку от продаж она получает на каждую гривну используемого капитала , - вопрос эффективности использования капитала компании. А это напрямую зависит от платежной дисциплины клиентов. Т.е. приводит к необходимости оценки дебиторской задолженности клиентов.

Именно поэтому, мы предлагаем использовать расширенный вариант анализа – одновременную оценку ценности клиентов на основе выручки, маржинального дохода, и нескольких других показателей, выбираемых в зависимости от специфики бизнеса и стратегии компании. К примеру, объемов продаж, сроков погашения дебиторской задолженности, частоты покупок, сроков последней покупки или выручки на одну сделку и т.д.

Безусловно, необходимым условием проведения корректного анализа является корректное ведение учета продаж в разрезе сегментов клиентов, наименований клиентов, получаемого дохода и с учетом всех видов затрат, которые компания несет на привлечение, удержание клиента, после продажное обслуживание, если такое есть. Для такого учета продаж необходима проработанная методология управленческого учета в компании и ее реализации в ИТ-системе.

область применения

Область применения

В каких случаях используют ABC-анализ

АВС-анализ необходимо проводить, как минимум один раз в год, при разработке и пересмотре стратегии компании для существующего рынка с целью разработки стратегии маркетинга и стратегии продаж для существующих клиентов. Анализ также должен проводиться для среднесрочного (годового) планирования продаж: продажи существующим клиентам в прошлом могут служить основной для прогноза будущих продаж. Однако, для многих рынков и видов бизнеса желательно проводить ABC-анализ чаще, - раз в квартал, так это поможет оперативно фокусировать маркетинг и продажи на лучших клиентах компании.

Как АВС-анализ может быть использован в сочетании с другими инструментами стратегии

ABC-анализ мощный инструмент для анализа эффективности клиентской базы компании, но он представляет только один компонент обширного процесса анализа клиентов. Поэтому, этот инструмент должен использоваться вместе с другими стратегическими инструментами: стратегический анализ клиентской базы , анализ портретов клиентов, анализ потребностей и поведения клиентов.

ABC-анализ можно применить не только для анализа базы клиентов и выделения лучших клиентов. Его можно применить для анализа категорий товаров и номенклатуры внутри категории для определения категорий и товаров, пользующихся наибольшим спросом и наиболее прибыльных, оценки эффективности менеджеров по продажам, каналов продаж, партнеров, анализа запасов, сырья и закупаемых материалов, анализ затрат и т.д.

При объединении анализа клиентов и анализа товаров получим перекрестный анализ, позволяющий фокусироваться как на приоритетных клиентах, так и на номенклатуре, которую приоритетные клиенты выбирают.

пошаговое руководство

Как на практике провести ABC-анализ

Процесс проведения ABC-анализа состоит из следующих шагов (см. Рис. 1):

Рис.1 Процесс проведения ABC-анализа

Шаг 1 Выбор показателей продаж для анализа и подготовка учетных данных;

Шаг 2 Анализ эффективности сегментов клиентов;

Шаг 3 Анализ сегментов по каждому показателю продаж отдельно;

Шаг 4 Сведение результатов оценки по отдельным показателям продаж в единую таблицу;

Шаг 5 Анализ по совокупности всех показателей продаж;

Шаг 6 Подготовка выводов по результатам анализа и принятие управленческих решений.

Результат процесса ABC-анализа даст вам более четкое понимание, кто является самыми ценными клиентами компании, приносящими ей наибольший доход и прибыль. Вы получите основу для принятия взвешенных управленческих решений для распределения бюджета маркетинга с учетом самых ценных клиентов; для фокусировки усилий персонала продаж (и другого персонала компании) на самых ценных клиентах; для дальнейшей стратегической разработки уникального ценностного предложения для самых ценных клиентов и усиления конкурентоспособности компании.

Шаг первый: Выбор показателей продаж для анализа и подготовка учетных данных

Для проведения анализа прежде всего нужно выбрать показатели продаж, по которым будет оцениваться клиентская база. Это, по своей сути, стратегические показатели продаж, которые компания выбрала для оценки продаж при разработке стратегии. Как правило, это выручка и маржинальный доход, плюс, может быть, погашение дебиторской задолженности или объемы продаж.

Кроме этого, для проведения анализа вам понадобиться предварительная подготовка данных. Это связано с тем, что, как правило, у большинства компаний в учете нет порядка. Один и тот же клиент в учете может фигурировать под разными именами. Одна из причин, клиент может иметь несколько юридических лиц для ведения хозяйственной деятельности и оформлять сделки на разные лица. Вторая причина элементарные ошибки введения наименований компаний персоналом по продажам под разными именами в силу отсутствия в компании стандарта ведения управленческого учета. Достаточно ввести клиента один раз как «Компания», второй раз как ООО «Компания», третий как ТОВ «Компания», и в системе появится три клиента вместо одного.

Поэтому, выгружаем данные из учетной системы в таблицу Excel и делаем анализ наименований, составляем уникальный список клиентов и продажи одного и того же клиента суммируем. Результаты этого шага могут служить основой наведения порядка в учете продаж клиентам.

Шаг второй: Анализ эффективности сегментов клиентов

Как правило, компания работает с несколькими сегментами клиентов. Поэтому первым шагом необходимо проанализировать вклад каждого сегмента в результаты компании. А затем проводить дальнейший анализ базы клиентов внутри каждого сегмента по отдельности.

Рис.2 Вклад сегментов в общий результат компании

В силу того, что сегментов клиентов в компании, как правило, не много (2-4) оценка их эффективности не очень сложна и наглядна. Вычислив долю выручки сегмента в общей выручке компании и долю выручки сегмента в маржинальной прибыли от продаж, можно сразу сделать определенные выводы. В приведенном на рисунке 2 примере Сегмент 2 приносит компании 32% маржинальной прибыли при выручке менее 24%. И это самый приоритетный сегмент. На сегмент 1 нужно обратить внимание, так как при самой большой доле в выручке от продаж, он приносит компании только около 22% маржинального дохода. Еще более пристальное внимание нужно обратить на сегмент 4 – почему в этом сегменте такой низкий маржинальный доход.

Шаг третий: Анализ сегментов по каждому показателю продаж отдельно

Устанавливаем диапазон категорий: АВС

Рис.3 Диапазоны категорий ABC

Для каждого показателя продаж готовится свой лист таблицы Excel. Рассмотрим проведение анализа на примере показателя продаж «Выручка». Последовательность анализа следующая:

Формируем таблицу;

Сортируем по показателю продаж по убыванию (в данном случае по выручке);

Рассчитываем общую сумму показателя продаж;

Рассчитываем колонку «Доля» - долю каждого клиента в общей сумме показателя продаж по формуле: (Выручка по клиенту) / (Общая сумма выручки) * 100%;

Рассчитываем колонку «Накопительный итог» - накопительный итого доли клиентов в выручке, начиная с самого большого значения. К примеру, доля Клиента 14 в выручке – 29,89%, доля Клиента 10 в выручке -26,55%, доля Клиента 13 в выручке – 6,09%. Накопительный итог первых трех клиентов составит: Клиент 14 (29,89%) + Клиента 10 (26,55%) + Клиента 13 (6,09%) = 62,53%;

Присваиваем категории ABC. Находим клиента, доля которого нарастающим итогом ближе к 80%. Это нижняя граница категории А. Находим клиента, доля которого нарастающим итогом ближе к 95%. Это нижняя граница категории В. Все клиенты ниже этой границы относятся к категории С. Делаем условное форматирование по категориям: категория А –зеленый, категория В – желтый, категория С – красный.

Рис.4 Результаты Шага 3.

Шаг четвертый: Сведение результатов оценки по отдельным показателям продаж в единую таблицу

Результаты анализа предыдущего шага по каждому отдельному показателю продаж сводятся в общую таблицу. Сортировка таблицы выбирается по приоритетному показателю, к примеру, по выручке.

Рис.5 Сводная оценка клиентов по совокупности показателей продаж

Шаг пятый: Анализ по совокупности всех показателей продаж

Для наглядности переносим результаты в таблицу с присвоенными категориями. Полученный наглядный результат дает возможность быстро сделать оценки и принять управленческие решения. В приведенном примере, мы видим, что Клиенты 14 и 8 и по выручке, и по маржинальной прибыли самые ценные для компании. Клиент 10 и выручки и прибыли компании приносит много, но размеры каждой сделки с этим клиентом небольшой, т.е. он покупает часто, но небольшими объемами. Соответственно во временном аспекте каждая сделка с ним требует от компании больше ресурсов. Если бы в учетной системе компании учитывалась бы маржинальная прибыль с учетом затрат времени персонала на одну сделку, скорее всего, что по показателю маржинальной прибыли, этот клиент не попал бы в категорию «А». Несовершенство учетной системы компании может приводить к неправильным выводам

Рис.6 Сводная оценка клиентов по совокупности категорий АВС

Есть ряд клиентов (Клиент 13, 2, 4), которые по выручке попадают в категорию «А», а по маржинальной прибыли в категорию «В». Это означает, что, возможно, этим клиентам компания предоставляет чрезмерные скидки или дополнительные бесплатные услуги. Клиент 15 при выручке в категории «В» по прибыли попадает в категорию «А». Это означает, что, если приложить усилия для увеличения продаж этому клиенту, компания сможет получать дополнительную прибыль пропорционально большую, чем увеличение продаж.

Из представленной матрицы также видно, что половина клиентов компании попадают в категорию С, т.е. в сумме приносит компании меньше 5% выручки и прибыли.

Возникает логичный вопрос: «Какие управленческие решения необходимо принять?»

Эти клиенты, по сути, тянут компанию вниз, отвлекая человеческие и временные ресурсы, которые могли бы быть использованы более эффективно. Фактически, те, кто занимает место в нижней части вашего списка, являются кандидатами «на увольнение», как бы это странно не звучало.

Шаг шестой: Подготовка выводов по результатам анализа и принятие управленческих решений

Ни один анализ не имеет смысла, если на основе его результатов не принимаются управленческие решения. Порой существует мнение, что нужно «подтянуть» отстающих, чтобы получить больше выручки и прибыли. Но это, ошибочное мнение. Компания должна сосредоточиться на своих самых ценных, лучших клиентах, доказавших, что они уже приносят ценность компании и могут принести ее в будущем. Лучшие клиенты – это те, которые сгенерировали наибольший доход и прибыль за последние 12 месяцев (или 24 месяцев), и дают вам максимальный почасовой доход/прибыль (доход, который они порождают, деленный на время, которое вы на них тратите).

Решения, которые нужно принять:

Как удовлетворять потребности самых ценных клиентов еще лучше, чтобы увеличить выручку и прибыль, приносимую ими?

Как распределить бюджет маркетинга с учетом самых ценных клиентов?

Как распределить усилия персонала по продажам?

Необходимо обязательно разделять сегменты клиентов и проводить анализ внутри сегментов. Смешение клиентов разных сегментов в одной таблице анализа приведет к неправильной оценке и неправильным управленческим выводам и решениям.

Если компания реализует свои товары на разных географических рынках и функционирует в разных отраслях - рекомендуется проводить ABC-анализ для каждого сегмента, каждого канала продаж, каждой отрасли, для каждого рынка.

Для получения надежных оценок в ABC-анализе необходимо иметь надежную исходную информацию в системе учета. Для этого необходим продуманная политика управленческого учета с детальным учетом затрат и развернутой аналитикой по продажам.

Как избежать ошибок, связанных с использованием ABC-анализа

Самые серьезные ошибки происходят по причине некорректных учетных данных, неправильно отображающих нюансы хозяйственной деятельности компании. Поэтому необходимым условием должно быть разработка и внедрение Политики управленческого учета с максимально возможной детализацией затрат, связанных с генерированием дохода, и развернутой аналитикой по продажам.

Необходимо обязательно разделять сегменты клиентов и проводить анализ внутри каждого сегмента.

Не достаточно анализировать только выручку или только маржинальную прибыль. Необходимо применять совокупную оценку по стратегическим параметрам продаж компании.

ограничения

Каковы преимущества и недостатки ABC-анализа

Для того, чтобы получить максимальную выгоду от ABC-анализа его следует использовать в организации на регулярной основе для обеспечения возможности выявления любых тенденций в продажах и своевременного на них реагирования.

Как и все другие методы ABC-анализ имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества

Обеспечивает простой, легко используемый и наглядный шаблон для анализа клиентской базы компании;

ABC-анализ дает экономическую оценку каждому клиенту для определения его ценности для вашего бизнеса;

Недостатки

Учитывает исключительно предыдущую статистику компании (в будущем динамика может измениться);

Зависит от качества учетной информации: продуманной методологии управленческого учета и наличия развернутой аналитики продаж;

Компаниями часто упрощают анализ и проводят его только по одному показателю продаж, что может приводить к неправильным выводам;

Процесс должен проводиться регулярно для того, чтобы быть эффективным. Однако, часто компании этого не делают, считая, что это требует значительного времени (а значит денег);

Для принятия стратегических решений рекомендуется ABC-анализ использовать в сочетании с методом стратегической оценки клиентской базы, который количественные показатели ABC-анализа дополняет качественными экспертными оценками стратегической значимости клиентов для будущего развития компании.

Для получения MS EXCEL шаблона ABC-анализа необходимо заполнить и отправить приведенную далее форму.