Главная Основные средства

Авс анализ применяется для оценки. Для чего нужен анализ ABC XYZ

07.08.2019

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 | |

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,…

ABC-анализ позволяет разбить большой список, например ассортимент товаров, на три группы, имеющие существенно разное влияние на общий результат (объем продаж).

Иными словами, ABC-анализ позволяет:

  • Выделить позиции, которые вносят наибольший вклад в суммарный результат.
  • Анализировать три группы вместо большого списка.
  • Работать сходным образом с позициями одной группы.

Группы обозначаются латинскими буквами ABC:

  • А — самые важные
  • В — средней важности
  • С — наименее важные

style="center">

Можно анализировать (ранжировать) любые объекты, если у них есть числовая характеристика.

Например:

  • Ассортимент по объему продаж
  • Клиентов по объему заказов
  • Поставщиков по объему поставок
  • Дебиторов по сумме задолженности
  • Запасы по занимаемой площади склада

Очень важно, что в каждом конкретном случае не надо ломать голову над тем, в какую группу отнести товар (клиента, поставщика и т.д.). Есть простая методика, выполняющая это разделение.

style="center">

Методика проведения ABC-анализа

  1. Выбрать цель анализа. Например: оптимизация ассортимента.
  2. Выбрать объект анализа. Товары или товарные группы.
  3. Выбрать параметр (числовую характеристику) по которому будем производить разбиение на группы. Выручка.
  4. Отсортировать список по параметру в порядке убывания. Расположить товары в порядке убывания выручки.
  5. Подсчитать общую сумму параметра по списку. Сумма выручки по всем товарам списка.
  6. Вычислить долю параметра каждой позиции списка в общей сумме.
    (Выручка по товару) / (сумма выручки) * 100%.
  7. Вычислить для каждой позиции списка долю нарастающим итогом. Например, для десятого товара: (доля 1-го товара)+ (доля 2-го товара)+…+(доля 10-го товара). Для последнего товара доля нарастающим итогом равна 100%.
  8. Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это будет нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.
  9. Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это будет нижняя граница группы B.
  10. Все, что ниже — группа C.
  11. Подсчитать количество позиций списка в каждой группе. Число наименований товаров в каждой группе.
  12. Подсчитать общее количество позиций списка. Общее число наименований товаров.
  13. Подсчитать долю количества позиций в каждой группе от общего количества.
    (Число товаров в группе) /(общее число товаров)*100%.
  14. Сравнить получившиеся значения с рекомендуемыми.
  • Включать в список для анализа однородные позиции . Нет смысла включать в один список холодильники ценой от 10 000 руб. и розетки ценой 20 руб.
  • Правильно выбрать значения параметра . Например, суммы месячной выручки дадут более объективную картину, чем суммы дневной выручки.
  • Проводить анализ регулярно и периодически , правильно выбрав период.
  • Методика довольно простая, но весьма трудоемкая. Для ABC-анализа идеальным инструментом служит Excel .

Идея системы Activity-based costing принадлежала Дж. Стаубсу (1971 г.). В целостную систему управленческого учета она была развернута в середине 1980-х гг. в работах Р. Купера и Р. Каплана . В 1990-х гг. модуль ABC был введен в ряд автоматизированных систем управления бизнесом стандарта ERP-2 (в частности, в продукт R3 компании SAP).

Внедрение процессного подхода к управлению обусловлено требованиями стандартов ISO серии 9000:2000. Согласно стандартам все бизнес-процессы организации делят на три основных вида:

    основные бизнес-процессы, связанные с созданием конкурентных преимуществ или преодолением таких преимуществ конкурента, которые непосредственно влияют на количество и качество создаваемой для потребителя ценности и составляют основу конкурентоспособности компании. Примерами операционных бизнес-процессов являются снабжение, производство, маркетинг и продажи;

    управленческие бизнес-процессы, которые обеспечивают ведение основных процессов и гарантируют общую удовлетворенность потребителей контактами с компанией. Если какой-либо из управленческих процессов осуществляется неудовлетворительно, то деловая репутация компании упадет, хотя продукт или услуга вполне удовлетворяет потребителя. Управленческие процессы не создают ценности для потребителя, но могут разрушить ценность, созданную основными бизнес-процессами. Управленческие процессы составляют единое целое с общей способностью компании создавать качественные и экономически выгодные продукты для потребителей. Примерами управляющего процесса могут служить корпоративное управление или стратегический менеджмент;

    вспомогательные бизнес-процессы, которые представляют собой управление персоналом, информационные технологии, исследования и разработки, удовлетворение требований некоммерческих контрагентов, которые непосредственно для потребителя ценности не создают. Например, бухгалтерский учет, подбор персонала, техническая поддержка и т.д.

Технология функционально-стоимостного калькулирования - ABC выходит за рамки калькулирования и собственно учетных технологий. Она обеспечивает накопление и систематизацию информации о различных финансовых показателях (затратах, доходах, активах, обязательствах), вовлеченных в деятельность предприятия, в разрезе основных бизнес-процессов и операций. В отличие от традиционного подхода, полагавшего, что причиной возникновения затрат служит производство продукции, в основу новой системы была положена идея об опосредованной связи между финансовыми показателями и объектами учета через операции. Операция как основа технологического, сбытового или управленческого процесса требует привлечения ресурсов всех видов. А это, в свою очередь, позволяет связывать операции с активами, необходимыми для их осуществления, затратами, понесенными при их выполнении, обязательствами по поводу привлечения активов.

Активы, обязательства и затраты, локализованные в первичном учете по местам их возникновения и центрам ответственности, далее группируются по операциям, а затем распределяются на объекты учета (носителей затрат). При этом совокупность операций компании объединяется в иерархию по уровням их осуществления и видам первичной и вторичной деятельности, а каждый из объектов калькулирования относится к одному из трех сегментов: производственному (продукты, работы, услуги), сбытовому (клиенты, клиентские сегменты, регионы обслуживания) или управленческому (центры ответственности).

Последовательность распределения затрат, сгруппированных по операциям, на объекты учета достаточно сложна. Во-первых, будут ли затраты операции соответствующего уровня иерархии распределены на конкретный объект учета, зависит от наличия причинно-следственных связей между ними. Например, затраты на поддержку отношений с клиентами будут распределяться между объектами сбытового сегмента, но не будут включаться в себестоимость продуктов.

Во-вторых, базой распределения затрат, отнесенных на операцию, между объектами учета выступает фактор затрат (cost driver), под которым понимается количественно измеримый результат операции, используемый объектами учета. Изначально Р. Каплан предлагал использовать три типа факторов затрат: трансакционные (количество выполненных заказов, тонны перевезенных грузов и т.д.), временные (машино-часы, человеко-часы, тонно-километры и т.д.), интенсивные (комплексные индексы, учитывающие неоднородность фактора по времени и качеству).

Применение метода ABC-калькулирования себестоимости продукции в учетной практике призвано сделать возможным принятие обоснованных решений в отношении:

    Снижения издержек - реальная картина издержек дает возможность точнее определить виды затрат, которые необходимо оптимизировать; способствует точному процессу калькулирования себестоимости полуфабрикатов и готовой продукции, так как соответствует принципу максимальной локализации производственных затрат, что означает отнесение затрат на соответствующие продукты, стадии производства, места возникновения;

    Ценовой политики - точное отнесение издержек на каждую из плодово-ягодных культур позволяет определить нижнюю границу цен, дальнейшее снижение которых приведет к убыточности при их реализации;

    Товарно-ассортиментной политики - реальная себестоимость культур позволяет разработать программу действий по отношению к тому или иному виду продукции - оптимизировать издержки или поддерживать на текущем уровне.

Таким образом, применение подобного инструментария управленческого учета в практической работе позволит своевременно идентифицировать процессы, требующие вмешательства со стороны руководителя, для их последующей оптимизации, что в итоге будет способствовать реализации разработанной модели развития без существенных ограничений .

В то же время использование данной калькуляционной системы в практической работе учетно-аналитических служб организаций может вызвать следующие трудности :

    метод ABC разрушает традиционные представления о наборе затрат, разбивая процесс производства культур на малые разнородные группы, у каждой из которых должен быть свой уникальный драйвер действия. В то же время разнородные группы издержек и их драйверы могут иметь сходные характеристики и необходимо учитывать различия. Если при связывании действия с объектом издержек используется неподходящий драйвер, то распределение дает искаженные результаты;

    сложно разработать единый классификатор видов действий на предприятии;

    необходимо формировать и утверждать новые требования к первичной документации, т.е. обеспечивать формирование отчетов по тем видам деятельности, которые представлены в реестре.

В заключение необходимо отметить, что грамотный подход к проведению подготовительных мероприятий при внедрении новой модели исчисления себестоимости позволит получить сравнительно больший объем информации для принятия управленческих решений и управления качеством, непрерывного совершенствования производства и сбыта, бизнес-процессов, а также даст возможность управлять накладными расходами.

На основе этого можно сделать вывод о том, что использование свободных подсистем счетов в рамках концепции ABC-костинг позволит получить более точную информацию об издержках, что обеспечит руководителям возможность принимать более обоснованные решения и добиваться конкурентного превосходства на рынке сельскохозяйственной продукции.

Список литературы:

  1. Бережной В.И., Лесняк В.В., Крохичева Г.Е. Бухгалтерский управленческий учет. М.: Инфра-М, 2014.
  2. Вахрушина М.А. Бухгалтерский управленческий учет: Учебник. М.: Национальное образование, 2012.
  3. Герасимова Л. Управленческий учет, теория и практика. М.: Феникс, 2011.
  4. Костюкова Е.И. Бухгалтерский управленческий учет: Учеб. пособие. М.: КноРус, 2014.
  5. Хоружий Л.И. Проблемы, теории, методологии, методики и организации управленческого учета в сельском хозяйстве. М.: Финансы и статистика, 2010.
  6. Kaplan R.S. Cost and Effect: Using Integrated Cost System to Drive Profitability and Performance. President and Fellows of Harvard College, USA, 1998.
  7. Хорнгрен Ч.Т. Бухгалтерский учет: управленческий аспект / Пер. с англ. / Под ред. Я.В. Соколова. М.: Финансы и статистика, 2000.
  8. Ивашкевич В.Б. Бухгалтерский управленческий учет: Учеб. для вузов. М.: Экономистъ, 2006.

Пословицы сами по себе не появляются… Иногда в такие дебри аналитики залезаешь, что поневоле рука к шкафчику с горячительными тянется (да ладно, мы знаем он есть в каждом офисе).

Но будем говорить немного о другом.

В ритейле, логистике, управлении складом и запасами есть такая вещь как АВС анализ . О нем уже написано немало теоретических публикаций. И вроде бы все относительно просто и понятно, но так ли это на самом деле?

Когда категорийный менеджер или маркетолог торговой сети вплотную подходит к проведению АВС анализа у него неизбежно возникает целый ворох вопросов, колебаний и сомнений. Именно с ними мы и будем работать в данной статье!

Пройдемся по алгоритму действий при АВС-анализе в продуктовых торговых сетях, исключениях из правил, которые обязательно нужно учитывать, покажем пример проведения анализа по товарной группе Алкогольных напитков (да-да, именно те пол-литра).

Если кто-то слышит о АВС анализе впервые, вот

как он делается.

АВС-анализ – это наиболее распространённый метод изучения ассортимента. В его основе лежит, применимый ко многим сторонам жизни, закон Парето . Суть его для ритейла в том, что 20% товаров дают 80% эффективности, а остальные 80% товаров – лишь 20%.

АВС-анализ – это метод, с помощью которого можно определить вклад каждого товара в оборот и прибыль магазина, распределить товары по категориям для эффективного управления ассортиментом.
Для этого нужно:

  1. Отсортировать все товары по выбраному критерию (например, обороту).
  2. Подсчитать сколько процентов оборот каждого товара составляет от общего оборота товарной группы.
  3. Подсчитать кумулятивный (или накопительный) процент путём прибавления процента к сумме предыдущих процентов.

Выделяем категории, например
категория А - приоритетные товары, приносящие до 80% от общего оборота;
категория В - обычные товары, от 80% до 95% общего оборота;
категория С - товары-аутсайдеры, от 95% до 100% общего оборота (все, что осталось).

Определяем границы категорий, которые должны существенно отличаться между собой.

  1. Строим кумулятивную кривую.
  2. Соединяем прямой крайние точки кривой.
  3. Находим точку касания линии параллельной полученной прямой. Эта точка будет определять границы категории А, для которой характер накопления качественного критерия однороден.
  4. Аналогично соединяем прямой линией точку границы категории А и крайнюю точку кривой.
  5. Находим точку касания линии параллельной полученной прямой и определяем границы категории В.

При проведении АВС анализа первое, что необходимо сделать, это определится

Как, Зачем и Для чего мы будем его использовать?

Важно ответить на такие вопросы:
  1. Какая цель анализа?
  2. Что будет объектами анализа?
  3. По каким критериям?
  4. Какое процентное соотношение будет оптимальным для АВС анализа?
  5. За какой временной период стоит проводить анализ? и с какой частотой?
  6. Как разделить товары на А, В, С категории?
  7. Какая будет интерпретация и действия на основе результатов анализа?
Пройдемся по пунктам.

Цель анализа зависит от существующей проблемы или, а зачем мы вообще его проводим? Любая аналитика служит для достижения какой-то цели, АВС анализ отнюдь не исключение. Четкое видение цели уже половина успеха маркетинговой активности.

Цель прогнозирует чего мы можем достичь с помощью применения АВС анализа, поэтому может отличатся даже в зависимости от того кто анализ проводит. Категорийные менеджеры чаще всего анализируют продаж товаров, управляющих магазинами - оборот, маркетологи - вхождение товаров в чеки покупателей.

Самые популярные цели это:

  • определить группы товаров, приносящие наибольшую прибыль;
  • оптимизировать ассортимент;
  • выделить товары-лидеры и аутсайдеры;
  • управлять запасами и поставками;
  • сравнить показатели с предыдущим периодом, проанализировать изменения.
Достичь цели можно используя разные Объекты анализа . Ими могут выступать - поставки, складские запасы, товарный ассортимент отдельного магазина или всей торговой сети, товары, которые входят в определенную товарную группу или категорию.

Тут необходимо достаточно осторожно подходить к анализу. Например, для оптимизации ассортимента, анализ по всему ассортименту магазина или сети не даст практически ничего. Ведь не можем мы оставить в магазине только хлеб, молоко и алкоголь, хотя эти группы и будут самыми популярными. А вот в разрезе отдельной товарной группы можно легко отследить товары группы С (аутсайдеры по обороту и количеству продаж) от которых необходимо избавляться.

Критерии. Опять же тесно связаны с объектом и целью анализа.
Самые распространенные:

  • оборот;
  • выручка;
  • доходность;
  • количество продаж;
  • количество чеков, вхождение в чеки - частота покупок товаров.
Выбор всего одного критерия для анализа существенно ограничивает достоверность результатов. Как правило, используют два-три критерия и проводят кросс-анализ, о чем более подробно расскажем ниже.

Процентное соотношение. К сожалению, усредненные значения предлагаемые принципом Парето не всегда соответствуют действительности. В реальности категорийный менеджер или управляющий магазином при определении процентного соотношения руководствуется, в первую очередь, своим опытом, целями и критерими анализа, спецификой ассортимента товарной группы, магазина или ритейл сети.
80-15-5,
70-20-10,
50-30-20,
и даже 40-40-20, это все возможные варианты процентных соотношений категорий А, В и С.
Широкий разброс указывает на разнообразие ситуаций и невозможность ориентации на универсальное соотношение границ категорий. Так, категорийщик большой торговой сети может позволить себе вывести из ассортимента значительное количество товаров категории С, полки магазина в любом случае пустовать не будут. Другое дело управляющий небольшой торговой сетью из 2-3 магазинов, где выведение 100-200 товаров губительно скажется на широте представленого ассортимента.

Временной период. Часто проводить АВС анализ слишком затратно по использованию рабочего времени маркетологов, категорийщиков или управляющих магазинами, да и результаты такого анализа будут мягко говоря не очевидны из-за цикличности продаж товаров по дням недели или сезонам.

Например, анализ всего товарного ассортимента можно проводить раз в полгода, чтобы проанализировать какие товары и группы товаров самые важные и что изменилось по сравнению с прошлым периодом.

Анализ товаров в каждой товарной группе, как правило, проводится раз в 2 месяца, возможны варианты раз в 3 месяца. Все зависит от величины ассортимента и возможностей аналитиков сети.

Разделение на А, В, С категории.
Анализируя торговый ассортимент магазина маркетолог может использовать 1 критерий - например, доходность товара или товарной группы, но полученные данные не всегда достаточно полезны.

Поэтому применяется кросс анализ сразу по нескольким критериям. Да, такой подход не прост, но использование большего числа критериев позволяет лучше увидеть существующую ситуацию. При проведении возможны несколько вариантов действий:

1. Последовательное разделение на категории.

Стоит использовать если ассортимент товарной группы слишком большой. Сначала ассортимент анализируется по первому критерию (например, обороту), далее каждая полученная категория анализируются снова уже по второму критерию (количеству продаж) и т.д. В результате мы получаем подкатегории с относительно небольшим перечнем товаров, с которыми удобно работать.

2. Параллельное разделение на категории.

Проводим АВС анализ одновременно(параллельно) по нескольним критериям создавая категории вида АА, ВС и т.п…

Используя 2 критерия, скажем Доход и Количество продаж, получаем уже 9 категорий:

Такой подход более сложен, дает большие по количеству товаров категории, но позволяет получить обширную информацию о каждой категории.

Например, используя 3 критерия для параллельного анализа, товары получившие ААА это самые важные товары для ритейлера. Они приносят значительный доход, часто покупаются, приносят выручку. А значит должны постоянно быть в наличии, с бесперебойными поставками и хорошим запасом.

Товары категорий АВА, ВАА, ААВ так же достаточно важны и с ними стоит активно работать. Например, товар входит в категорию А по выручке и доходности, и в категорию В по продажам. Стоит найти ему лучшее место на полке, или провести промоактивность и магазин получит значительную прибыль. Еще вариант, товарная группа с категорией А по количеству продаж и доходности, и с категорией В по выручке. Для товаров в этой категории возможен пересмотр ценовой политики, так незначительное увеличение цены товаров приведет к увеличению выручки магазина.

3. Использование синтетического подхода к определению категорий.

Для каждого критерия определяется весовой коэффициент (ВК), в зависимости от его значимости для цели анализа.
Например, для анализа Оборот более важен чем Количество продаж товара, а Количество продаж важнее Вхождения в чеки.

Для каждого товара производится расчет синтетического показателя.

Далее, необходимо провести ранжировку полученных результатов.

Этот подход дает возможность одним числом охарактеризовать каждую товарную позицию, включенную в классификацию, и провести АВС-анализ как если бы использовался всего один критерий.

Интерпретация. Результаты АВС анализа должны быть внимательно изучены, не стоит принимать поспешных решений.
Идея классического АВС анализа в любом случае остается неизменной - распределение товаров по категориям для дальнейшей работы. Анализ позволяет определить товары требующие максимального внимания маркетологов, категорийщиков, управляющих по качественному влиянию на деятельность торговой сети, при этом ограничивая область управления до нужного минимума.

Численность категория А всегда минимальна, категории С - максимальна. В тоже время категория А приоритетна в плане обслуживания и работы с ней. Категория В имеет стандартный уровень обслуживания, категория С - если товары не выводятся из ассортимента, то имеют найменьший уровень обслуживания и внимания.

О чем стоит помнить или исключения из правил

Товары основного ассортимента и товары выпавшие из него. В основном ассортименте товары продаются хотя-бы 2 раза в неделю за выбранный для анализа период. Товары которые по каким-либо причинам стали продаватся реже 2 раз в неделю выпадают из основного ассортимента. Это могут быть элитные, новые, сезонные или отсутсвующие на складе товары. АВС анализ имеет смысл проводить по основному ассортименту. А на выпавшие из основного ассортимента товары необходимо обратить внимание и выявить причину падений продаж.

Акционные товары. Если за период взятый для АВС анализа у вас в торговой сети или же отдельном магазине проходили акции, то результаты продаж акционных товаров могут значительно повлиять на достоверность анализа. Тут маркетологу важно решить, исключить ли товары попадающие под акцию из набора данных для анализа, или же внести для них определенную поправку в зависимости от условий акции.

Элитные товары. Товары которые не входят в основной ассортимент магазина или сети (продаются меньше чем 2 раза в неделю а то и значительно реже), но при продаже могут принести значительный доход. Их можно включить в массив данных для АВС анализа, где со значительной вероятностью они попадут в категорию С. Но такие товары важны для ассортимента магазина, а значит выводить их нельзя. В то же время, из-за низкой частоты продаж нецелесообразно выделять под элитные товары место на магазинном складе, проще организовать их закупки по факту продажи.

Товары-новинки. Любому понятно, что каким бы рекламируемым не был новый товар, в первое время его продажи будут значительно ниже проверенных марок. Но, в то же время, новые товары абсолютно необходимы в любом магазине. Тут существуют варианты решения.

Новые товары не включаются в анализ и не могут быть выведены из ассортимента первые несколько месяцев продаж.

Если исключить новые товары из массива данных слишком сложно технически, им присваивается ярлык “Новый”, и при интерпретации результатов АВС анализа такие товары не подпадают под сокращение.

Еще один вариант это включение новых товаров в категорию А автоматически. Чем он плох? Тем, что определенное количество новых товаров в категории А, смещает другие товары в ранжировке ниже.

Отсутсвующие товары. По разным причинам иногда товара может не быть на полках магазина или же на складе. Т.е., в принципе, он мог бы продаваться, и был спрос, но в данных для анализа продаж товара нет. Поэтому полезно при проведении интерпретации АВС анализа знать дату последнего прихода товара в магазин.

Приведем пример по проведению АВС анализа.

В сети супермаркетов из 17 магазинов существовали определенные проблемы с товарной группой “Алкогольные напитки”. Товары этой группы хорошо продавались и приносили доход, но занимали значительное полочное пространство магазинов. Также, требовалось определить марки и отдельные товары для планирования осенних промо-акций. Мы провели АВС анализ с помощью сервиса BI Datawiz.io .

Итак, цель анализа - выбор товаров для промо-акций, сокращение ассортимента товарной группы.

Объект анализа - основной ассортимент группы “Алкоголь” по всей торговой сети.

Временной период - 2 месяца.
Анализ будет проводится с помощью паралельного подхода по 2 критериям : Оборот и Количество продаж. Выбор именно этих критериев напрямую зависит от цели анализа. Управляющим торговой сети нужно было сократить количество товаров занимающих место на полках и не значительно влияющих на оборот товарной группы в целом.

Анализ по основному ассортименту позволит нам получить более точные данные без учета сезонных или же отсутствующих в продаже товаров.

Процентное соотношение.
Оптимальным в данном варианте будет соотношение 75-95-100 по выбранным критериям из-за специфики товарной группы.
На скриншоте ниже видим количество товарных позиций, которые входят в каждую категорию А, В и С и процентную часть категории от общего показателя.

Для большей наглядности соотношения категорий рассмотрим их на диаграмме.

Интерпретация. Проанализируем полученные результаты.
Анализ возможен как с помощью табличных данных, так и с помощью визуализаций.

Первая цель - Выбор товаров для проведения промоакций.
В категория АА по Обороту и Количеству продаж попадают 162 позиций товаров, как видно на скрине ниже.

Мы можем визуализировать данные по каждой категории.

Например, сейчас для построения визуализации мы использовали такие показатели:
горизонтальная ось - количество продаж за выбранный период;
вертикальная ось - оборот за выбранный период;
диаметр круга - % от оборота выбранной категории. Возможны и другие варианты построения графика в зависимости от целей АВС анализа.

Как видим со значительным отрывом в категории АА лидирует GreenDay Organic Life по продажам в этой торговой сети.

Самые продающиеся марки это GreenDay и MEDOFF. Работа с поставщиками таких товаров должна быть очень хорошо налажена, именно они поставляют нам товары лидеры. Возможно создание специальных лучших условий для них, дополнительного места на полках, организации промоактивности и т.п.

Но, мы считаем нецелесообразным проводить промо-акции для товаров категории АА, эти товары и без акции отлично продаются.

В данном случае продвижение лучше запланировать для категории АВ, которая значительно влияет на оборот магазинов, а количество продаж товаров группы вырастет в результате промоактивности.

Результаты выбора товаров категории АВ видим на рисунке ниже.

Как видно наиболее удачным будет провести промоакции для грузинских коньяков и вин, а также коньяков марки «Клинков».

Второй целью нашего анализа была оптимизация ассортимента и избавление от непродающихся товаров . Разберемся с категорией СС.
Тут визуализация еще более упрощает анализ. Как помним, в эту группу могут попасть и элитные товары. Например, на картинке ниже шотландское виски с ценой выше 800 грн. за бутылку за 2 месяца продалось всего 2 раза, но принесло значительную прибыль.

А вот товары по 2 осям стремящиеся к нулю и с малым диаметром круга, никак не влияющие на общий оборот стоит удалять из ассортимента - они не продаются и только занимают место на полках. Как пример, на рисунке вино «Солнце в бокале» - продалось всего 2 раза за 2 месяца по 32 грн. за бутылку а значит и никак не влияет на оборот.

Таким образом, АВС анализ позволил нам распределить товары входящие в товарную группу Алкогольных напитков на 9 разных категорий и выработать рекомендации для торговой сети по оптимизации ассортимента:

  • категория АА - товары-лидеры, категория наивысшего приоритета, товары постоянно должны быть в наличии, необходим тщательный контроль уровня запасов;
  • категория АВ - товары которые принесут максимальную эффективность при проведении промоакций;
  • категории ВА, ВВ, ВС, СВ - товары-середнячки, средний уровень управления запасами и размещением на полках;
  • категория СС - товары-аутсайдеры, необходим детальный анализ категории и выведение из ассортимента самых низкоэффективных товаров.
Работа выполнена, можно и отметить! Тем более мы теперь в курсе горячительных трендов.