Метод авс анализ. ABC-анализ

Несколько последних статей я посвятил теме группировки данных. Этот раздел в статистике занимает очень важное место, так как с помощью одних только группировок можно провести достаточно качественных анализ.

Статистические группировки можно проводить различными способами. Основные и часто используемые это разделение данных на одинаковые по размеру группы и равные интервалы, а также известный принцип Парето, который лежит в основе не менее известного ABC-анализа. Сегодня разговор об ABC-анализе .

С точки зрения строгой математической логики трудно найти более простой метод, чем АВС-анализ (средние величины и индексы не в счёт). Он действительно тривиален: проводим сортировку и разбиваем на три группы (80%. 15% и 5%, или около того). По этой причине АВС-анализ является одним из самых практических методов, и его уже миллионы раз "обкатали" на практике. В результате многократного применения метода в разных ситуациях были выявлены его сильные и слабые стороны. Вот сегодня и поговорим о преимуществах и недостатках АВС-анализа .

Преимущества ABC-анализа

В литературе в подавляющем большинстве случаев описание АВС-анализа сводится к перечислению его преимуществ. Не буду пока отклоняться от традиций. Начнём по порядку.

1. Простота . Первое и главное преимущество – это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней – это аксиома. Из-за простоты его легко приспособить к различным ситуациям. Обучение также не требует много времени.
2. Прозрачность . Это преимущество вытекает из простоты. Чем проще, тем надёжней, но также и понятней. Любой этап анализа можно проследить и, если нужно, подкорректировать. Интерпретация расчётов не вызывает проблем. Сложные статистические методы таким преимуществом не обладают.
3. Универсальность . Еще одно важное преимущество – это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать хоть товарооборот, хоть деньги, хоть урожай зерна, хоть что угодно, что можно разделить на составляющие элементы. Перед АВС-анализом все равны. Приоритетность (различие вклада в общий результат) наблюдается почти везде.
4. Автоматизация . Когда не было компьютеров, все расчеты делались на бумаге и в уме, в лучшем случае на калькуляторе. Поэтому проведение любого анализа было сопряжено с трудоемкостью расчётов. Сейчас эта проблема потеряла свою актуальность. Для АВС-анализа это вообще не проблема, так как алгоритм достаточно строг. можно сделать с помощью нескольких нажатий клавиш. Существует также множество специализированных программ, макросов и приложений, которые сокращают количество нажатий до одного. Короче, АВС-анализ нынче делается быстро. Умножать и делить столбиком уметь не обязательно, про логарифмические линейки и счёты, наконец, можно забыть.
5. Оптимизация ресурсов . Это фактически назначение метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих.

Недостатки ABC-анализа

Теперь ложка дёгтя в бочку мёда. То, что метод полезный и широко известен, ещё не значит, что его можно вставлять везде, где ни попадя без включения мозгов. АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Топор сам по себе не рубит, это делает плотник. Аналитическими методами также нужно уметь пользоваться, а не размахивать, круша всё вокруг. О преимуществах рассматриваемого метода можно прочитать на тысячах сайтов, а вот про недостатки и подводные камни надо ещё поискать . Ввиду наличия не всегда очевидных недостатков остановлюсь на них поподробнее.

Второй недостаток вытекает из первого и из способа его преодоления. Как я только что отметил, приоритетность элементов многомерного объекта следует рассматривать, используя сразу несколько показателей. Для этого определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, если мы используем два показателя, то количество возможных групп будет девять. Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC). Вот, как это выглядит схематично на картинке.

Каждая ячейка – это группа в двухмерном АВС-анализе. Если элемент попадает в группу СА, то это значит, что по первому признаку он соответствует группе С, по второму – группе А. Если элемент попадает в группу АВ, то по первому признаку – А, по второму – В и так далее. Как видно, всего может быть девять групп. Самые приоритетные позиции находится в группе АА, наименее приоритетные – в СС. Интерпретация всех групп и принимаемые в связи с этим решения целиком и полностью зависят от природы данных и целей анализа. Для трёх показателей количество групп достигает уже 27 (три в кубе равно двадцать семь).

Таким обозначением (особенно если групп 3 и более) пользоваться не всегда удобно, и тогда сочетание букв заменяют каким-либо одним (одномерным) рейтингом. Например, все группы, в которых присутствует буква А (AA, AB, AC, BA, CA) заменяют общим рейтингом А. Очевидно, что группы А по первому и второму признакам далеко не всегда будут полностью совпадать. Это значит, что в общую агрегированную группу А попадут уже не 20% пресловутых приоритетных наименований, которые дают 80% результата, а существенно больше. Например, в сводную группу А (состоящую из AA, AB, AC, BA, CA) может попасть 1/3 всех позиций. Это еще ничего. А вот если половина всех элементов? Как видим, правило 20/80 может превратиться в 50/80, что звучит уже не так радостно, а управлять 50% элементами уже не так легко, как 20%.

Давайте-ка я приведу пример, а то с этими абстракциями можно совсем загрустить. Имеется ассортимент товаров. Нужно, как обычно сократить стоимость запасов, да так, чтобы продажи не пострадали. Неумелый аналитик сразу проведет АВС-анализ по доходу и скажет, что группу В и С смело сокращаем, а группу А не трогаем. Так ему подсказал учебник. Однако реальность – коварная штука. Представим, что в магазине продаются и дорогие, часто спрашиваемые товары (из группы А), и дешевые, непопулярные (из группы С). Приходит покупатель за дорогим пальто (группа А) и к нему хочет купить запасные пуговицы, заплатку на будущее и новые красивые шнурки в кеды (группа С). Пальто, допустим, имеется в наличии (группа А всегда должна быть), а вот после советов нашего аналитика некоторые позиции из группы С выпали, так как по ним был сокращен запас. В итоге покупатель видит пальто, но не может купить пуговицы и шнурки. Ему теперь нужно ехать в другой магазин – это же огромное расстройство. Такая ситуация называется плохим обслуживанием клиентов, когда покупатель не может приобрести всё, что ему надо. Короче, он психует и уходит из магазина вообще без покупок. Зачем таскать с собой пальто, если его можно купить в другом месте, где будут и пуговицы, и шнурки? Вот и получается, что из-за отсутствия товаров группы С уменьшаются продажи группы А.

Для того, чтобы уменьшить количество подобных ситуаций, следует сделать так, чтобы наиболее часто спрашиваемые (не приносящие доход, а именно спрашиваемые) товары всегда были в наличии. Это увеличит качество обслуживания, то есть уровень удовлетворения спроса, и не будет в будущем отпугивать покупателей. В этих целях нужно провести АВС-анализ по частоте покупок (можно анализировать количество расходных накладных или чеков по товарам). Далее по известным алгоритмам отбираются группы А, В и С. В группу А попадут наиболее часто спрашиваемые позиции, они всегда должны быть в наличии. Далее останутся группы В и С, которые имеют меньший приоритет. Если сюда добавить АВС-анализ по доходу , то у нас получится многомерный АВС-анализ по двум показателям: по доходу и по частоте покупок. Для управления запасами можно будет использовать сочетание из двух букв, а можно и заменить общим рейтингом, как было показано выше. Тогда в сводную группу А попадут все товары, которые приносят максимальный доход и/или чаще всего спрашиваются. Поверьте на слово, количество значений в группе А будет существенно больше, чем 20%. Что делать дальше, дело третье. Но суть, надеюсь, понятна.

Третий недостаток – это разделение данных независимо от их качественной характеристики. Наверное, правильнее сказать, что это недостаток аналитика, а не метода, но, тем не менее, при наличии такой проблемы АВС-анализ также нужно использовать крайне осторожно. Представим, что мы анализируем продажи большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (кеды, ручки, хлеб, двери, колёса и другое). Если всё это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции, не имеющие ничего общего. В этом случае группировка не будет иметь практического смысла. Группы выделяются для того, чтобы ими можно было управлять, а как можно управлять совершенно разными по своим свойствам товарами? Поэтому перед проведением АВС-анализа неплохо бы разделить данные на более-менее похожие по своей природе группы. Здесь такую аналогию можно провести. Имеются 2 арбуза и 3 вишни. Если их сложить, то получится 5... чего? Да ничего. Складывать вишни и арбузы – это идиотизм. Так и в АВС-анализе. В группу А у неразумного аналитика могут попасть и огурцы, и зубная паста. Подобных перемешиваний нужно избегать – засмеют. Хотя для финансового анализа, чисто для определения локомотива, который дает основной оборот, можно и так анализировать. Все зависит от цели.

Четвёртый недостаток , который проявляется не всегда, но о нём стоит знать. Возвращаясь к примеру с ассортиментом, следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Или вот еще пример. В группу А вошли 40-50% ассортимента, что в абсолютном выражении может быть весьма много. Тогда из группы А можно выделить группу А+, куда войдут самые-самые позиции.

Три группы А, В и С не всегда способны качественно разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток относится ко всем методам статистического анализа, так как он связан с качеством, достоверностью и актуальностью данных. Можно было бы и не отмечать этот пункт, но я все-таки остановлюсь и заострю внимание тех, кто при виде аббревиатуры АВС радостно хлопает в ладоши с криком "я знаю, что такое АВС-анализ". При всей простоте далеко не каждый отчётливо осознаёт взаимосвязь между исходными данными и выводами. Общих рекомендаций здесь не будет, так как по этому пункту все сугубо индивидуально. У всех данных могут быть свои проблемы. Но пару примеров об анализе ассортимента товаров и продаж приведу.

Как известно, анализ продаж производится за некоторый период. Результаты и выводы переносятся на будущее с предположением, что закономерности и структура продаж не изменятся. В большинстве случаев так и происходит. Однако бывает и так, что в динамике продаж наступают резкие изменения, связанные, например, с сезонностью. Допустим, мы провели АВС-анализ продаж за 1-й квартал года. Получили некоторый результат. В группу С попали товары, которые зимой продаются плохо, но летом наступает всплеск. Если об этом не думать, то по результатам проведенного анализа группа С будет иметь минимальный товарный запас (таковы правила эффективного управления запасами), а когда наступят тёплые деньки, остатки быстро обнулятся. Получается, что данные АВС-анализа за зимний период не будут соответствовать летней АВС-группировке. Ситуация бывает и обратной. Набрали на склад плавок и кремов для загара, а их почему-то зимой никто не хочет покупать. Мораль такова, что структура продаж может быть не постоянна и при проведении АВС-анализа ассортимента этот факт стоит учитывать.

Другой пример с продажами. Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С. Последствия от подобной ошибки могут быть весьма чувствительны. Проблема решается путём устранения из расчётов тех периодов, когда товар отсутствовал. Это не сложно сделать, перейдя от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых продаж к месячным, или от месячных к недельным и тому подобное), не изменяя общую длину анализируемого периода. Тогда периоды с аут-оф-стоком (дефицитом) можно просто убрать из расчёта, оставив только то время, когда товар был на складе и продавался. Структура продаж станет более правдоподобна.

В общем, прежде чем проводить анализ, неплохо бы просто задуматься, насколько данные хорошо отражают анализируемый процесс или явление. Этот момент можно смело распространить на все статистические методы.

Скорее всего, можно было бы и ещё найти слабые стороны АВС-анализа, но вот то, что мне пока вспомнилось.

Таким образом, АВС-анализ обладает большими преимуществами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Из отрицательных моментов нужно отметить в первую очередь то, что АВС-группировка по одному показателю далеко не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существенно больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Вот, пожалуй, и всё, что я хотел рассказать по обозначенной тематике.

Перепечатка и перепостинг статьи вместе с этим текстом, указанием автора, и ссылки на - приветствуются!

Целью анализа результатов деятельности предприятия является выявление проблем, а также поиск путей и направлений борьбы с ними. Ассортиментный ряд компании состоит из множества позиций, каждая из которых включает в себя несколько разновидностей одного и того же товара, различающихся по функциональным, цветовым и другим признакам. Однако производство и реализация далеко не всех номенклатурных единиц становится рентабельным и в итоге приносит запланированную норму прибыли. Для того чтобы расставить приоритеты между товарами и принять решение об исключении из ассортимента той или иной продукции, необходимо провести комплексный анализ продаж. Одним из методов такого анализа является ABC-анализ.

Что такое ABC-анализ

ABC-анализ представляет собой деление ассортиментных позиций предприятия на три группы, в зависимости от нормы прибыли, которую приносит каждая из них.
ABC-анализ позволяет разделить номенклатурные единицы на три категории. В ходе анализа можно выделять и больше групп. Основные функции ABC-анализа представлены на рисунке 1.
Рисунок 1. Функции ABC-анализа В процессе ABC-анализа группы обозначаются латинскими буквами:

1. А – высокой приоритетности, т. е. товарные группы, приносящие самый большой процент дохода.
2. В – средней приоритетности, т. е. товарные группы, приносящие процент дохода на порядок ниже, чем группы высокой приоритетности, но составляющие существенную часть прибыли.
3. С – низкой приоритетности, т. е. товарные группы, приносящие самый маленький процент дохода.

Таким образом, произведя разделение всего ассортимента на несколько групп, можно определить товары-лидеры продаж, а также выявить причины, по которым номенклатурные единицы из групп низкой приоритетности не могут переместиться в группу на уровень выше.
Говоря об определении количественных границ группы, можно выделить две характеристики: доля выручки и процент наименований. Наиболее распространенные количественные границы для каждой группы приведены в таблице 1.
Количественные границы товарных групп

Название группы	Доля выручки (%)	Процент наименований (%)
А-группа	80	20
В-группа	15	30
С-группа	5	50

Цифры, проиллюстрированные в таблице, не являются строго определенными границами каждой группы. На каждом предприятии эти показатели могут варьироваться в разных пределах.
Процесс ABC-анализа можно разделить на несколько этапов:

1. Выбор объекта анализа.
   На данном этапе следует определиться с объектом. Поскольку ABC-анализ способен подстроиться под любую характеристику, имеющую количественную оценку, очень важно выбрать, что же именно будет анализироваться. Например, потребители, поставщики, товарные группы, номенклатурные единицы, услуги и т. д.
2. Выбор параметра для анализа.
   На данном этапе следует определиться с параметром, относительно которого будет производиться анализ. В качестве такого параметра могут выступать доля выручки, часть прибыли, доля рынка, количество единиц продаж, объем продаж и т.п.
3. Ранжирование объектов анализа.
   На данном этапе происходит сортировка объектов анализа в убывающей последовательности.
4. Распределение объектов анализа в группы.
   На данном этапе высчитывается доля выбранного параметра для каждой группы, и на основании этого группы насыщаются объектами анализа.

Экономическое содержание ABC-анализа состоит в том, что наибольшее значение на результат деятельности предприятия оказывают группы, содержащие наименьшее количество номенклатурных позиций. Это обеспечивает принцип дисбаланса, присущий ABC-анализу.
ABC-анализ имеет следующие преимущества:

1. Простота использования.
2. Наглядность проанализированных показателей.
3. Точность рассчитанных критериев и параметров.
4. Быстрое выявление основных проблем и путей их решения.
5. Возможность автоматизации каждого этапа метода.
6. Не требует дорогостоящего оборудования и дополнительных в реализацию метода.
7. Быстрота проведения каждого этапа метода.

К недостаткам ABC-анализа можно отнести:

1. Некоторые тонкости при построении сложных структурированных диаграмм.
2. При некоторых ошибках можно сделать неверные выводы.

ABC-анализ можно использовать не только для оценки текущей деятельности и поиска возможностей их совершенствования, но и для анализа эффективности внедрения комплекса мероприятий, установленных в процессе ранжирования товаров на группы.

Пример АВС-анализа

В качестве примера проведем АВС-анализ продаж на фирме N.
Фирма N занимается изготовление запасных частей, преимущественно работая под заказ. Ассортимент включает в себя около 5000 номенклатурных позиций. В качестве объекта анализа была выбрана одна номенклатурная группа «Алмазные круги», содержащая 29 товарных единиц. В качестве первичных данных для АВС-анализа была сформирована оборотно-сальдовая ведомость по счету 43 «Готовая продукция» за 2011 год с помощью программы 1С: бухгалтерия. Данный отчет показывает остатки на начало и конец периода и обороты за выбранный промежуток времени в разрезе аналитики по номенклатурным единицам, входящим в группу «Алмазные круги». Оборотно-сальдовая ведомость по счету 43 за 2011 год представлена в таблице 1.
Оборотно-сальдовая ведомость
по счету 43 «Готовая продукция»

Номенклатурные единицы	Сальдо на начало периода		Обороты за период		Сальдо на конец периода
	Дебет	Кредит	Дебет	Кредит	Дебет	Кредит
Алм. круг АС 3510-01, 100х10х5 АСН 40/28 Кол-во	1 070,10		1 542,82	2 612,92
Алм. круг АС 3510-02, 100х10х5 АСН (40/28+28/20) Кол-во	633,12		15 428,20 20,000	15 291,35 20,000	769,97
Алм. круг АС 3513-02, 100х9,5х5 АСН (40/28+28/20) Кол-во	1 227,82				1 227,82
Алм. круг АС 3515-03, 150х10х5 АСН 60/40 Кол-во			10 062,08	10 062,08
Алм. круг АС 3515-05, 150х10х5 АС6 80/63 Кол-во	1 115,77		70 438,76	60 054,21	11 500,32
Алм. круг АС 3515-06, 150х10х5 АС6 100/80 Кол-во	8 866,24			2 216,56	6 649,68
Алм. круг АС 3515-07, 150х10х5 АС20 125/100 Кол-во	12 998,52		42 648,80	55 647,32
Алм. круг АС 3515-14, 150х10х5 АСН 20/14 Кол-во			1 663,14	1 663,14
Алм. круг АС 3516-03, 150х6х5 АСН 60/40 Кол-во	3 958,96				3 958,96
Алм. круг АС 3520-01, 200х10х5 АСН 40/28 Кол-во			2 550,30	2 550,30
Алм. круг АС 3520-03, 200х10х5 АСН 60/40 Кол-во	21 444,20 20,000		749 273,47	732 788,28	37 929,39 29,000
Алм. круг АС 3520-04, 200х10х5 АС 6 63/50 Кол-во			388 764,38	349 527,08	39 237,30 30,000
Алм. круг АС 3520-05, 200х10х5 АС6 80/63 Кол-во	19 072,39 19,000		1 224 304,49	1 201 523,76	41 853,12 32,000
Алм. круг АС 3520-06, 200х10х5 АС6 100/80 Кол-во	7 456,68		703 885,79	711 342,47
Алм. круг АС 3520-07, 200х10х5 АС20 125/100 Кол-во			213 231,94	213 231,94
Алм. круг АС 3520-08, 200х10х5, АС20 160/125 Кол-во	67 098,72 39,000		1 432 125,75	1 487 172,33	12 052,14
Алм. круг АС 3521-03, 200х6х5 АСН 60/40 Кол-во			5 600,52	5 600,52
Алм. круг АС 3521-07, 200х6х5 АС20 125/100 Кол-во	6 160,04				6 160,04
Алм. круг АС 3525-03, 250х10х5 АСН 60/40 Кол-во			35 326,20	35 326,20
Алм. круг АС 3580-00, 80х10х5 АСН 28/20 Кол-во	6 248,90 10,000				6 248,90 10,000
Алм. круг АС 3580-03, 80х10х5 АСН 60/40 ОС Кол-во	10 880,99 18,000				10 880,99 18,000
Алм. круг АС 3580-05, 80х10х5 АС6 80/63 Кол-во	2 999,95		31 820,10	22 949,96	11 870,09 15,000
Алм. круг АС 3580-06, 80х10х5 АС6 100/80 Кол-во			35 474,60	26 571,00	8 903,60 10,000
Алм. круг АС 3581-10, 85х6х10 АСН 60/40 Кол-во			193 596,99	193 596,99
Алм. круг АС 3581-12, 85х6х10 АС 6 63/50 Кол-во			227 464,95	227 464,95
Алм. круг ОС 100х6х5 АС6 80/63 Кол-во	3 203,75				3 203,75
Алм. круг ОС 100х6х5 АСН (40/28+28/20) Кол-во	1 483,76				1 483,76
Алм. круг ОС 150х10х5 АСН 60/40 Кол-во	5 994,96				5 994,96
Алм. круг ОС 80х6х5 АСН 28/20 Кол-во	4 928,70				4 928,70
Итого (сумма)	186 843,57		5 385 203,28	5 357 193,36	214 853,49
Итого (количество)	181,000		3818,000	3791,000	208,000

По дебету отражается поступление, а по кредиту – выбытие материальных запасов. В целях данного анализа будем считать, что стоимость всех отгруженных товаров была оплачена.
Не вдаваясь в подробности выпуска и реализации каждой номенклатурной единицы и анализируя лишь показатели сальдо на начало и конец периода по дебету, можно заметить, что остаток не проданных товаров на складах в денежном выражении увеличился в 1,15 раза по сравнению с предыдущим годом. Этот факт свидетельствует о том, что существуют некоторые проблемы со сбытом продукции, для выявления которых требуется более детальное исследование ассортимента.
Первичный осмотр оборотно-сальдовой ведомости показывает, что существуют некоторые товары, не проданные с прошлого года. Эти номенклатурные единицы не производились в текущем периоде, однако, занимали некоторое место на складе. Также их себестоимость не была покрыта, что негативно сказывается на общем объеме прибыли.
Рассчитаем долю таких товаров в общем объеме продукции анализируемой номенклатурной группы. Для расчета составим таблицу 2.
Товары, застаивающиеся на складе

Название номенклатурной единицы	Денежное выражение (руб.)	Количественное выражение (шт.)
	1227,82	2
	3958,96	4
	6160,04	4
	6248,90	10
	10880,99	18
	3203,75	9
	1483,76	4
Алм. круг ОС 150х10х5 АСН 60/4	5994,96	6
	4928,7	14
Итого	44087,88	71

Исходя из полученных данных таблицы 2, можно рассчитать долю не приносящих прибыли товаров в количественном и денежном выражении:
Для расчетов можно использовать остатки на начало и конец 2011 года. Поскольку объектом анализа являются продажи за 2011 год, то доля товаров, застаивавшихся на складах, будет рассчитана относительно сальдо на конец периода.
Доля не приносящих прибыли товаров в количественном выражении равна 0,34 (71/208);
Доля не приносящих прибыли товаров в количественном выражении равна 0,21 (44087,88/214853,49);
Сравнив полученные показатели, можно сказать, что доля этих товаров в общей стоимости всех товаров предприятия значительно меньше, чем их доля в общем количестве номенклатурных единиц. Это свидетельствует о том, что данные товары занимают место на складе, но их удельный вес в возможной выручке недостаточно велик.
Для более углубленного анализа ассортиментного ряда в качестве параметра выберем долю стоимости продукции в общей себестоимости.
Для проведения АВС-анализа относительно доли стоимости товаров в общей себестоимости использовались обороты по кредиту 43 счета, т. е. исследовалась себестоимость отгруженных товаров. На основании этих данных номенклатурные позиции были отсортированы от самых максимальных реализаций в денежном выражении до самых минимальных.
В результате этого ранжирования было произведено разделение товаров на группы А, В и С. Отчет по АВС-анализу представлен в таблице 3.
Ранжирование ассортиментного ряда
(в денежном выражении, руб.)

Номенклатурные единицы	Обороты за период
	Дебет	Кредит
Группа А
Алм. круг АС 3520-03, 200х10х5 АСН 60/40	749 273,47	1 487 172,33
Алм. круг АС 3520-04, 200х10х5 АС 6 63/50	388 764,38	1 201 523,76
Алм. круг АС 3520-05, 200х10х5 АС6 80/63	1 224 304,49	732 788,28
Алм. круг АС 3520-06, 200х10х5 АС6 100/80	703 885,79	711 342,47
Алм. круг АС 3520-07, 200х10х5 АС20 125/100	213 231,94	349 527,08
Итого		4 482 353,92
Группа В
Алм. круг АС 3520-08, 200х10х5, АС20 160/125	1 432 125,75	227 464,95
Алм. круг АС 3521-03, 200х6х5 АСН 60/40	5 600,52	213 231,94
Алм. круг АС 3521-07, 200х6х5 АС20 125/100		193 596,99
Алм. круг АС 3525-03, 250х10х5 АСН 60/40	35 326,20	60 054,21
Алм. круг АС 3580-00, 80х10х5 АСН 28/20		55 647,32
Алм. круг АС 3580-03, 80х10х5 АСН 60/40 ОС		35 326,20
Алм. круг АС 3580-05, 80х10х5 АС6 80/63	31 820,10	26 571,00
Алм. круг АС 3580-06, 80х10х5 АС6 100/80	35 474,60	22 949,96
Алм. круг АС 3581-10, 85х6х10 АСН 60/40	193 596,99	15 291,35
Алм. круг АС 3581-12, 85х6х10 АС 6 63/50	227 464,95	10 062,08
Итого		860 196
Группа С
Алм. круг ОС 100х6х5 АС6 80/63		5 600,52
Алм. круг ОС 100х6х5 АСН (40/28+28/20)		2 550,30
Алм. круг ОС 150х10х5 АСН 60/40		2 216,56
Алм. круг АС 3510-01, 100х10х5 АСН 40/28	1 542,82	2 612,92
Алм. круг ОС 80х6х5 АСН 28/20		1 663,14
Алм. круг АС 3510-02, 100х10х5 АСН (40/28+28/20)	15 428,20
Алм. круг АС 3513-02, 100х9,5х5 АСН (40/28+28/20)
Алм. круг АС 3515-03, 150х10х5 АСН 60/40	10 062,08
Алм. круг АС 3515-05, 150х10х5 АС6 80/63	70 438,76
Алм. круг АС 3515-06, 150х10х5 АС6 100/80
Алм. круг АС 3515-07, 150х10х5 АС20 125/100	42 648,80
Алм. круг АС 3515-14, 150х10х5 АСН 20/14	1 663,14
Алм. круг АС 3516-03, 150х6х5 АСН 60/40
Алм. круг АС 3520-01, 200х10х5 АСН 40/28	2 550,30
Итого		14643,44
Итого по всем группам	5 385 203,28	5 357 193,36

Анализируя полученные данные, можно сделать следующие выводы:

1. Группа А содержит 5 наименований, что составляет около 17% от общего количества номенклатурных позиций исследуемого ассортиментного ряда. Однако, доля выручки (по себестоимости) на данную группу составляет 84% в общем объеме продаж.
2. Группа В включает в себя 10 наименований, что составляет 35% от общего количества единиц номенклатуры. Доля выручки (по себестоимости) на данную группу приходится 16% от общего объема продаж.
3. Группа С состоит из 14 наименований, которые обеспечивают самый маленький процент объема продаж. Причем эта группа включает в себя 9 номенклатурных позиций, залеживающихся на складе с прошлого года и снятых с производства в анализируемом периоде.

На основании этих выводов можно сформулировать следующие предложения по оптимизации исследуемой номенклатурной группы:

1. Поиск новых заказчиков для товаров, находящихся в группе В с целью увеличения объемов продаж;
2. Производство товаров, находящихся в группе А, не под заказ, а с целью формирования определенного резерва на складе, чтобы удовлетворять потребности покупателей в этих товарах в максимально короткие сроки.
3. Производство товаров, состоящих в группе С, исключительно под заказ, чтобы избежать неоправданного накопления остатков продукции на складах.
4. Реализация товаров, залежавшихся на складе, по сниженным ценам, с целью освобождения складских помещений и увеличения общего объема продаж.

Для того чтобы найти оптимальное решение по оптимизации всего ассортимента, следует исследовать подобным образом каждую номенклатурную группу.
Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод, что ABC-анализ продаж способствует выявлению проблем, связанных с ассортиментными позициями, а также обеспечивает информационную базу для улучшения товарных предложений. Но не стоит пытаться увеличить показатели по множеству различных направлений сразу. Следует повышать эффективность постепенно, выделяя приоритетные перспективы развития и ориентируя маркетинговые идеи и методы их воплощения на них.

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.

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 представляет собой метод, при помощи которого можно упорядочить ассортимент товаров или клиентскую базу по мере значимости. Данный вид анализа можно применить в любой компании. В его основу заложен . Данный принцип можно переформулировать и применить к ABC-анализу как: контроль 80% всей системы осуществляется благодаря контролю 20% товаров.

Во время ABC-анализа исследуемые единицы делятся на три категории:

• Категория A (наиболее ценные): 20% клиентов или ассортимента на 80% продаж;
• Категория B (средние): здесь соотношение 30% на 15% соответственно;
• В последней категории C расположены наименее ценные единицы, где на 50% товаров или покупателей приходится всего 5% продаж.

Чаще всего в таком виде анализа выделяют 3 группы, изредка количество доходит до 4-5.

ABC-анализ, в сущности, является классификацией по разным параметрам и может быть применен к:

• Ассортименту товаров;
• Поставщикам продукции;
• Запасам на складе;
• Клиентской или покупательской аудитории;
• Продолжительным периодам продаж и так далее.

ABC-анализ клиентов

Понять, что клиент удовлетворен, несложно. Гораздо сложнее понять, выгодно ли отдавать все силы на данного покупателя. Если фирма будет тратиться на всех своих клиентов по максимуму, предлагая всем одинаково выгодные условия, это приведет к разорению. Необходимо классифицировать клиентов по их рентабельности. Для облегчения данной задачи применим анализ ABC.

Почему именно соотношение 80% на 20% является оптимальным? Рассмотрим другие возможные ситуации.

Встречаются случаи, когда 80% прибыли компании приносят 15% или 7% клиентов. Это определенно минус. В таком случае фирма оказывается в огромной зависимости от этого малого процента покупателей. Приходится ориентироваться на них и подчиняться их условиям, что точно доставит массу дискомфорта и повлечет убытки.

Противоположная ситуация, когда 80% прибыли приносят 50-60% покупателей, также недопустима. В таком случае выходит, что половина или даже больше половины клиентов относятся к категории А и они требуют высокий уровень обслуживания. Для ведения такого бизнеса придется иметь больше продавцов, техники, расширять офис, в итоге это приведет к тому, что каждый из покупателей «элитарной» категории принесет фирме малую долю прибыли.

Вот почему необходимо стремиться к соблюдению принципа Парето. 15-20% прибыли на 80% клиентов следует принять за золотое правило, а отклонение от него - считать дисбалансом.

ABC-анализ ассортимента

Основной задачей любой компании является повышение прибыли. Наиболее удобным и эффективным способом выполнения этой задачи будет оптимизация уже имеющихся ресурсов.

ABC-анализ является обоснованным с точки зрения экономики методом упорядочивания ассортимента товаров или других ресурсов, благодаря которому становится возможным сокращение трат и увеличение прибыли.

Данный вид анализа позволяет выяснить, какой продукцией лучше закупиться или количество какого товара стоит увеличить. Иными словами, анализ позволяет определить наиболее или наименее рентабельные виды товара в ассортименте компании.

ABC-анализ в менеджменте

Более всего актуально использование ABC-метода в менеджменте, поскольку именно данная отрасль использует средства и формы управления производством с целью повышения его эффективности. Так компания, обладающая следующими характеристиками, извлечет несомненно наибольшую выгоду из данного учета:

• Большой ассортимент товаров;
• Широкий операционный функционал;
• Большие накладные расходы;
• Широкий ассортимент дорогостоящих установок;
• Периодичность перемен в тратах.

ABC-анализ: примеры

Приведем пример, который является универсальным в использовании и демонстрирует скорый метод составления рейтинга. Он может быть использован для ABC-анализа:

• Продукции определенного производителя или всего ассортимента;
• Товаров на складе;
• Закупаемого сырья;
• Поставщиков;
• Клиентов или покупателей;
• Ресурсов труда и эффективности работы департаментов;
• Любых затрат и вложений.

В первую очередь необходимо создать список всех ресурсов, которые нужно проанализировать. Здесь может быть ассортимент, клиентская аудитория, список сырья, персонала и так далее.

Теперь упорядочите все товары от большего к меньшему.

Вычислите вклад (долю) каждой единицы. Необходимо поделить сумму отдельного товара на всю сумму продаж.

Отдельно в столбце необходимо высчитать совокупный процент, начиная с верхней строки

Разделите товары по категориям A, B и C, где в категорию A войдут товары до границы в 80%, в категорию В - 80-95%, всё оставшееся окажется в категории C.

Важно помнить, что ABC-анализ является расчетом, позволяющим только обобщенно упорядочить имеющиеся данные и преподнести их в удобном виде. Этот метод анализа является одним из инструментов разработки стратегии. Для полноценного анализа следует изучать также причины, по которым тот или иной товар оказался в категории A, B или C.

Выводы, которые можно сделать из анализа, опираясь на полученную классификацию товаров в ассортименте или поставщиков:

• В категории A расположены наиболее важные ресурсы, которые приносят максимум прибыли (или продаж). Эффективность данной категории напрямую отражается на работе компании. Снижение эффективности здесь повлечет за собой немалые убытки для организации. Необходимо контролировать ресурсы, которые находятся в данной категории, прогнозировать возможные изменения и осуществлять постоянный мониторинг, не позволяя утрачивать сильные стороны.
• Категория B включает в себя ресурсы, обеспечивающие хорошую прибыль фирме. Это также важная категория, несущая стабильный заработок, но анализироваться она может более спокойно. Обыкновенно данные ресурсы стабильны, но лишь в краткосрочном отношении. Вкладываться в данную группу следует умеренно, лишь поддерживая имеющийся уровень.
• Третья группа - категория C - наименее важна для компании. Сюда можно отнести те ресурсы, которые необходимо пересмотреть и, либо избавиться от них, либо постараться улучшить.

Необходимо выяснить причину попадания ресурсов в последнюю категорию, чтобы можно было что-то изменить. Так при анализе ассортимента продукции и предоставляемых услуг возможны следующие причины, по которым они оказались в группе C:

• Продукция не приобретается, поскольку является неактуальной, невостребованной у покупателей. В данном случае следует вообще снять с продажи товар или улучшить его;
• Продукт - новый на рынке и находится на этапе вхождения в свою нишу;
• Продукция удовлетворяет лишь определенную группу клиентов, возможно, небольшую, но является «фирменным блюдом» компании, подчеркивая ее имя, на снижение продаж основного ассортимента из категорий A и B не влияет. В таком случае избавляться от товара нет необходимости.