ABC-анализ Как провести анализ эффективности клиентской базы. Оптимизация: ABC- анализ

Подробно теоретически и практически разберем ABC анализ.

ABC анализ продаж. Определение

ABC анализ (англ. ABC- analysis ) – это метод повышения эффективности и результативности системы продаж предприятия. Наиболее часто метод ABC-анализа используют для оптимизации номенклатуры товара (ассортимента) и его запасов с целью увеличения объема продаж. Другими словами, цель ABC-анализа является выделение наиболее перспективных товаров (или группы товаров), которые приносят максимальный размер прибыли для компании.

Данный вид анализа основывается на закономерности выявленной экономистом Парето: «20% продукции обеспечивают, 80% прибылей компании». Целью компании при проведении такого анализа является определение ключевых товаров, и управление данной 20% группой, которое создаст контроль над 80% денежными поступлениями. Управление продажами и денежными платежами напрямую влияют на финансовую устойчивость и платежеспособность компании.

При проведении анализа продукции все товары делятся на три группы:

• Группа «А» – максимально ценные товары, занимают 20% ассортимента продукции, и приносят 80% прибыли от продаж;
• Группа «В» – малоценные товары, занимают 30% ассортимента продукции, и обеспечивают 15% продаж;
• Группа «С» – не востребованные товары, занимают 50% ассортимента, и обеспечивают 5% прибылей от продаж.

Товары компании группы «А» являются целевыми, и требуют максимального внимания к их производству и реализации: наличия их в складских запасов, оперативные поставки, планирование и организация производства и контроль качества данной продукции.

ABC анализ продаж продукции. Этапы проведения

Этапы проведения ABC-анализа номенклатуры товаров и объема продаж компании (предприятия) следующие:

1. Определение номенклатуры продукции предприятия.
2. Расчет нормы прибыли по каждой товарной группе.
3. Определение эффективности каждой группы.
4. Ранжирование товаров и их классификация (ABC) по ценности для предприятия.

Пример ABC анализа продаж продукции в Excel

Разберем, как на практике проводить ABC-анализ продаж продукции в Excel для магазина сотовых телефонов. Для этого нам необходимо наличие наименование всех товаров (групп товаров) и их норма дохода. На рисунке ниже показана номенклатура товаров и размер прибыли на каждый из видов.

Номенклатура продукции для проведения ABC-анализа в Excel

Далее необходимо осуществить сортировку товаров по прибыльности. Заходим в главном меню Excel → «Данные» → «Сортировка». Результатом будет сортировка групп товаров по рентабельности от самого прибыльного до самого убыточного.

На следующем этапе необходимо определить долю по каждому виду товара. Для этого воспользуемся формулами в Excel.

Доля продаж каждого вида товара =B5/СУММ($B$5:$B$15)

Определение доли продукции в объеме продаж компании

На следующем этапе рассчитывается доля групп накопительным итогом по формуле:

Доля товара в номенклатуре накопительным итогом =C6+D5

Оценка доли прибыли накопительным итогом для группы товаров

После этого необходимо определить границу до 80% для группы товаров «А», 80-95% для группы товаров «В» и 95-100% для товаров «С». На рисунке ниже представлен результат группировки товаров по трем группам для магазина сотовых телефонов. Так марки Samsung, Nokia, Fly и LG дают 80% всех продаж, Alcatel, HTC, Lenovo обеспечивают 15% продаж и Philips, Sony, Apple, ASUS приносят 5% выручки от реализации.

Проведя группировку товаров, компания получает аналитический отчет о том, какие товары обеспечивают основные денежные поступления. Дальнейшей целью является увеличение продаж целевых товаров из группы «А» и снижение доли не эффективных товаров из группы «С». В нашем примере около ~30% всех товаров приносят компании 80% прибыли.

Преимущества ABC-анализа

1. Простота использования и скорость проведения анализа для повышения эффективности продаж. Методику ABC-анализа можно использовать на любом предприятии, так как она не требует больших вычислительных мощностей и баз данных. Все расчеты по номенклатуре товара могут быть произведены в таблице в Excel.
2. Надежность результатов. Полученные результаты устойчивы во времени и позволяют предприятию сфокусировать свои ресурсы и капитал в развитие наиболее перспективных продуктов. Управление номенклатурой наиболее ценных товаров позволяет создать финансовую устойчивость предприятия.
3. Оптимизация ресурсов и времени. Использование методики позволяет высвободить дополнительные ресурсы как финансовые, так и временные.
4. Универсальность анализа. Возможность применения методики ABC-анализа для других сфер деятельности предприятия.

Другие направления использования ABC-анализа в компании

Спектр использования данного метода повышения эффективности в хозяйственных системах крайне широк:

• Оптимизация номенклатуры товаров.
• Выделение ключевых поставщиков, подрядчиков, клиентов.
• Повышение эффективности организации складских запасов.
• Оптимизация производственного процесса.
• Бюджетирование и управление маркетинговыми затратами.

Недостатки ABC-анализа

Помимо преимуществ методики ей присущи также и недостатки:

1. Одномерность метода. ABC-анализ довольно простой аналитический метод и не позволяет группировать сложные многомерные объекты.
2. Группировка товаров только на основе количественных показателей. Метод не строится только на количественной оценке нормы дохода по каждой номенклатуре товара и не оценивает качественную составляющую каждого товара, например, товары различной категории.
3. Отсутствие группы убыточных товаров. Помимо товаров приносящих прибыль компании есть также товары, которые приносят убыток. В данном методе такие товары не отражены, в результате на практике, ABC-анализ трансформируется в ABCD анализ, где в группу «D» входят нерентабельные группы товаров.
4. Влияние внешних факторов на продажи. Несмотря на довольно устойчивую структуру продаж по данной модели, на оценку объема продаж в будущем сильное влияние оказывают внешние экономические факторы: сезонность, неравномерность потребления и спроса, покупательная способность, влияние конкурентов и т.д. Влияние данных факторов не отражается в модели ABC-анализ.

Резюме

ABC-анализ продаж позволяет выделить целевые группы товаров, которые обеспечивают 80% прибыли компании. Данный метод повышает эффективность функционирования предприятия, проводит анализ и оптимизацию ресурсов, что в свою очередь отражается на финансовую устойчивости и рентабельности компании. Разобранный пример показывает простоту использования модели ABC для анализа ассортимента товаров и продаж. Метод может широко использоваться в других сферах компании для выделения целевых групп: клиентов, поставщиков, подрядчиков, персонала и т.д.

Является работа с нецелевыми клиентами. Ваши менеджеры могут быть подкованы в техниках, иметь идеальные скрипты и опыт работы, но результата не будет, если они стучатся в двери не к вашим покупателям.

ABC анализ: тест на проверку целевой аудитории

Как выявить проблемы?

Чтобы узнать, есть ли у вас такая проблема, пробежите по нашему чек-листу:

• Менеджеры проводят много встреч, а результата нет;
• Строите бизнес по опыту, полученному в другом виде бизнеса;
• Нет процесса квалификации покупателей;
• Нет определения целевого портрета клиента,
• Нет ABC анализа.

Даже если вы согласны с одним из этих утверждений, постройте ABC анализ.

Зачем нужен ABC анализ?

ABC анализ — это исследование клиентской базы в двух направлениях: по объемам и частоте закупок. ABC анализ позволяет понять:

1. Кто вам платит больше и чаще
2. Какой портрет вашего покупателя
3. Заходят ли в вашу воронку целевые покупатели
4. Куда направить основные усилия менеджеров
5. Как увеличить отгрузку новым покупателям

ABC анализ: алгоритм его проведения

Исследование покажет по оси ABC распределение покупателей по выручке, по оси XYZ – увидим их в разбивке по частотe совершаемых сделок. Вы увидите сразу, .

В результате ABC-исследования в группу А должны попасть 20% контрагентов c наибольшими объемами закупок, в В – 60% со средними закупками, в С – 20% с небольшими. Тоже самое нужно сделать по XYZ, поместив в группу X тех, кто чаще всего обращается к вам, в Y – нерегулярно, в Z – совершают единичные покупки.

ABC анализ: строим портрет целевого клиента

О чем расскажут результаты ABC анализа?

После проведения ABC анализа смотрим на пересечение ABC и XYZ, выявляем самых интересных для компании покупателей.

1) Те, кто попал в группы А и В, обеспечивают основной объем выручки. Их должно быть как можно больше в компании.

2) АХ и ВХ обеспечивают значительный объем закупок при регулярном повторно обращении.

3) AY и BY приносят вам хорошую выручку, но возвращаются к вам не стабильно. Придумайте для них бонусные программы, регулярно напоминайте о себе, сообщайте об акциях и новых товарах.

4) AZ и BZ, несмотря на приличные объемы закупок, возвращаются к вам непрогнозируемо.

5) Тех, кто в группе С, стоит пересмотреть и частично отказаться от них.

6) С участниками СХ и CY поработайте над увеличением среднего чека.

7) В CZ попадают самые неинтересные для вас покупатели. Не стоит тратить на них время менеджеров, откажитесь от работы с ними.

ABC анализ: изменяем бизнес-процесс привлечения покупателей

Что делать дальше с ABC анализом?

Поднять большую часть покупателей в категорию, А

По итогам ABC анализа запланировать задачи для каждого из целевых контрагентов и измерить их мощность:

Внедрить процесс квалификации покупателей. Важно понимать, что ABC анализ необходимо делать регулярно и на основе его результатов составлять косвенные критерии для определения портрета вашей целевой аудитории (примеры критерием смотрите в статье ). Они помогут вам еще на входе определить, подходит ли потенциальный покупатель под вашу целевую аудиторию, стоит ли тратить на него время. Добавьте этот этап в вашу .

Исходя из результатов ABC анализа, сделайте дополнительные поля по портрету целевой аудитории в СRM и запретите переходить с этапа на этап без их заполнения.

Проводить ABC анализ можно и по отдельным сегментам: по партнерским и розничным каналам. Полезно будет посмотреть на этот анализ и по продуктовой линейке.

Так вы убьете двух зайцев: сможете сделать вывод о том, какие продукты приносят вам наибольшую часть выручки и от каких нужно отказаться. ABC анализ по сегментам контрагентов позволит выяснить, что необходимо им предложить здесь и сейчас.

ABC анализ: изучаем товарный ассортимент

ABC анализ клиентов – всего лишь один из срезов для исследования текущей базы. Существует другой подход — ABC анализ запасов.

Традиционно значимость продукта идентифицируется по 2 параметрам – объем продаж и полученная прибыль. Опять же в качестве генеральной гипотезы принято правило Парето. Согласно нему 20% ассортиментных позиций обеспечивают 80% прибыли.

Огромное количество компаний в мире не раз проводили ABC анализ ассортимента. Выводы почти всегда сводятся к такому соотношению:

• 10% позиций ассортимента (группа А) дают 80% товарооборота;
• 15% позиций ассортимента (группа В) дают 15% товарооборота;
• 75% позиций ассортимента (группа С) дают 5% товарооборота.

Анализ ассортимента

Принимая все это во внимание, весь ассортимент можно разделить на группы по степени значимости:

• группа А – самые значимые товары, которые составляют наиболее ценную и рабочую часть в ассортименте;
• группа В – товары среднего уровня значимости;
• группа С – наименее значимые товары. По сути, это «кандидаты на вылет». В данную группу иногда попадают новые продукты. Их значимость обычно требует дополнительного подтверждения в течение времени.

Важно понимать, что ранжирование продуктов по группам может происходить по разным критериям в зависимости от целей.

Цель 1: сокращение ассортимента. В этом случае товары анализируются с точки зрения объемов реализации и прибыльности.

Цель 2: исследование рентабельности. Товары распределяются в зависимости от уровня рентабельности и коэффициента оборачиваемости.

Цель 3: сокращение расходов на поддержание запасов. Тут анализируем ассортимент по коэффициентам оборачиваемости и занимаемой складской площади.

ABC анализ: смотрим на ассортимент

В бизнесах самой разной направленности эксперты отмечают эффективность такого инструмента, как ABC анализ ассортимента.

Пример для кафе. Тут ABC анализ нужен, чтобы оптимизировать меню. Чтобы сделать это, выясняется доля каждой позиции в прибыли и обороте. Для этого следует использовать определенный алгоритм исследования:

1. Формируется специальная таблица, в которую заносятся данные по себестоимости, отпускной цене и количеству продаж за месяц / полгода / год для каждого продукта.

2. Используя формулу, продукты распределяются в рейтинге по шкале от 1 до 100 в зависимости от их долеучастия в прибыли и обороте.

3. Позиции разносятся по группам A, B и С.

Если позиция по этой шкале находится в пределах от 1 до 50, то это категория A. Если ассортиментная группа попала в интервал от 50-80, то она заносится в B. Все, что оказывается под чертой – «80», представляет собой «нелеквид».

Товары, которые оказались в группе A и B являются значимыми и эффективными, так как приносят прибыль и составляют практически весь оборот кафе. Группа С должна подвергнуться «оздоровлению», либо исключению. В первом случае необходимо стимулировать спрос. Во втором, безнадежном случае (обычно, когда позиция оказывается в списке аутсайдеров не первый раз) от такого товара следует избавиться.

ABC анализ: дополняем его XYZ анализом

Кроме того, в качестве дополняющего инструмента и для получения более четкой картины используют XYZ анализ.

XYZ анализ — это инструмент, которые делит продукцию по уровню колебаний ее потребления и регулярности отгрузки.

Тут используется несколько более сложный метод, который подразумевает получение, так называемого, коэффициента вариации. Проще говоря — колебания расхода. Сам коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах.

В качестве параметров применяются:

• объем (количество);
• сумма;
• сумма реализованной торговой наценки.

В результате мы получаем то же распределение товара, но уже по другим категориям – X, Y, и Z. Продукты в этих категориях характеризуются степенью стабильности их поведения.

Так в категорию Х попадают ассортиментные группы, чье отклонение варьируется в пределах от 5% до 15%. Продажи по этим позициям легко прогнозируемы и легко поддаются планированию, так как обладают стабильной величиной потребления.

В категории Y оказывается все, что получило коэффициент вариации от 15% до 50%. Продажи по таким позициям сложнее прогнозировать. И тут, скорее всего, речь идет о товарах с сезонным спросом.

Совмещаем результаты ABC- и XYZ-анализ

Совмещение обоих видов анализа (АВС и XYZ) обладает 3 важными преимуществами.

1. Вы сможете оптимизировать структуру управления товарными запасами, опираясь на максимально достоверные данные.
2. Вы знаете, долю какого продукта следует повысить в своей ассортиментной матрице.
3. Вы понимаете, как перераспределить персонал в зависимости от квалификации и опыта: кто должен заниматься одним продуктом, а кого стоит перебросить на другой.

ABC анализ: следим за миграцией

Важно помнить, что ABC анализ обеспечит вам «рентгеновский» снимок состояния текущей базы покупателей. Использовать этот инструмент следует регулярно и тогда вы увидите динамику перемещений контрагентов и продуктов из категории в категорию, так называемую, миграцию.

Если компания действует в B2B сегменте, то вы можете отслеживать миграцию по нескольким срезам.

1. Миграция в разрезе покупателей
2. Миграция в разрезе продуктов
3. Миграция в разрезе менеджеров
4. Изменение качества портфеля продавца по объему отгрузок по ABC
5. Контроль регулярности покупок по XYZ в портфеле сотрудника

Если компания работает в B2C сегменте, то проводить мониторинг миграции следует по продукту. Изначально в качестве ориентира для идентификации категорий возьмите нормы потребления того или иного продукта в зависимости от средней зарплаты.

Такое стратегическое и полезное во всех смыслах решение вызвало неудовольствие со стороны посредников. Они противились ему, так как считали, что их клиенты станут напрямую обращаться к держателю бренда.

Для того, чтобы понять, кто действительно является значимым заказчиком и можно ли будет обойтись без некоторых из них в дальнейшем, был проведен ABC анализ поставщиков – потребителей продукции импортера.

Как и предполагалось, выручка распределялась между двумя группами покупателей: производители световой техники — 60%, посредники — 40%. На первый взгляд, в такой ситуации отказаться от «бунтующих» перепродавцов было бы равносильно закрытию бизнеса. Стали анализировать, кто покупает чаще и больше.

А вот посредники оказались в категории AY. Это означало, что хоть они и закрывают неплохие объемы, но их стабильность оставляет желать лучшего.

Данная ситуация показалась экспертам Oy-li тревожной. И вот почему. Контрагенты-перепродавцы поставляют комплектующие тем же производителям. По логике вещей их объем закупок тоже должен был быть равномерным, чтобы закрывать регулярные нужды клиентов-производителей. Тем не менее, этого не происходило. Заказы поступали с непредсказуемой периодичностью. А иногда вообще от случая к случаю.

Решение

Чтобы понять, в чем дело, решили провести ABCXYZ-анализ ассортиментной матрицы. И вот тут выяснилась очень интересная подробность. Как показало исследование, посредники никогда не закупали строго ограниченный набор комплектующих, из которого производитель смог бы собрать конечный продукт. Напротив, они каждый раз делали «хаотичные» закупки: по совершенно разным позициям и нерегулярно. Напрашивался очевидный вывод: перепродавцы пользовались услугами иных поставщиков и просто дозаказавали то, чего им не хватало.

Также исследование продемонстрировало еще одну неприятную особенность работы с посредниками: компания-импортер имела практически нулевую прибыль от взаимодействия с ними. Посредники получали слишком высокие скидки от продавца.

Результат

С учетом всех выясненных обстоятельств клиенту Oy-li было рекомендовано продолжить работу в направлении собственного брендирования, не ориентируясь на мнение перепродавцов. Также был разработан комплекс мер, которые позволяли выйти на новые объемы с производителями.

Так как все решения были реализованы, у компании-импортера практически сразу увеличилась рентабельность на 15% и появились ресурсы для того, чтобы сфокусироваться работе с производителями.

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

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

ABC-анализ в Excel

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

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

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

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

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

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

Условия для применения ABC-анализа:

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

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

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

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

Общая схема проведения:

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



АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

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

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

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

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

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

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

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

Алгоритм XYZ-анализа:

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

Критерии для классификации и характеристика групп:

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

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.

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

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

Метод ABC-анализа лежит в принципе классификации товаров по степени их важности для прибыли компании. Данный вид анализа является одним из методов оптимизации товарных остатков и может применяться в сфере деятельности любого торгового предприятия.

В основе ABC анализа лежит принцип Парето — 20 % всех товаров дают 80 % оборота. Одна из основных идей анализа заключается в том, что контроль 20 % позиций позволяет на 80 % контролировать выручку.

ABC анализ имеет большое распространение, благодаря своей универсальности, эффективности и простоты понимания. В результате АВС анализа товарам выставляются рейтинги по степени влияния на общий результат.

Объемы продаж анализируется по двум параметрам: объем продаж (реализованное количество) и получаемая прибыль (реализованная торговая наценка).

АВС-анализ основан на правиле Парето, согласно которому 20% ассортиментных позиций обеспечивает 80% прибыли.

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

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

Модуль анализа товарного ассортимента рассчитывает и указывает категории для каждого наименования товаров в выбранной товарной категории. Результатом расчета является выставление буквенного идентификатора напротив наименования товаров.

Группа А - очень важные товары, которые всегда должны присутствовать в ассортименте. Если в качестве параметра в анализе использовался объем продаж, то в данную группу входят лидеры продаж по количеству. Если в качестве параметра в анализе использовалась торговая наценка, то в данную группу входят наиболее прибыльные товары.

Группа В - товары средней степени важности.

Группа С - наименее важные товары, это претенденты на исключение из ассортимента и товары-новинки.

Расчет принадлежности товара - это определение текущей позиции товара, отражение текущего вклада данного товара в общем результате.

После расчета принадлежности к группе руководство предприятия может принять решение по оптимизации ассортимента.

Если целью является сокращение ассортимента, то в качестве основных параметров выбирается объем продаж, прибыль.

Если целью является выявление и сокращение затрат на поддержание запасов, то в качестве основных параметров выбирается коэффициент оборачиваемости, объем неликвидов и занимаемая складская мощность.

Если требуется исследовать рентабельность, то в качестве основного параметра выбирается коэффициент оборачиваемости, уровень рентабельности.

Данные АВС-анализа помогают принять осознанные решения по оптимизации товарного ассортимента.

Преимущества ABC-анализа

Простота.

Основное преимущество - это простота использования. Чем проще метод, тем он надёжней - это аксиома. Простой метод проще понимать и проще использовать для анализа.

Прозрачность.

Чем проще, тем надёжней и понятней. Метод ABC анализа подразумевает относительно простые расчеты, которые легко проверить при необходимости.

Универсальность.

Еще одно важное преимущество - это почти полная универсальность. С помощью АВС-метода можно анализировать и товарооборот внутри товарной категории и сами товарные категории и их вклад в деятельность торгового предприятия. Кроме ранжирования товаров можно проводить анализ поставщиков для определения вклада поставщика в финансовый результат магазина.

Оптимизация ресурсов.

Оптимизация - это цель метода. Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и финансовых ресурсов. Это достигается благодаря концентрации работы над наиболее важными элементами.

Недостатки ABC-анализа

АВС-анализ, как и любой другой статистический метод - это не искусственный интеллект, который думает за людей. ABC-анализ является инструментом в руках аналитика. Постоянный расчет показателей при формировании Заявок поставщику обращает внимание сотрудников на изменения в рейтинге, но это ответственность оператора принять решение о том, какие действия необходимо выполнить.

Первый недостаток - это одномерный метод. Данный метод позволяет построить рейтинг либо по вкладу товара в выручку, либо в наценку, либо в количество продаж (оборачиваемость). Этот недостаток преодолевается с помощью использования многомерного АВС-анализа, когда группировка проводится сразу по нескольким показателям.

Второй недостаток вытекает из способа преодоления первого недостатка. Для анализа по нескольким критериям определяют группы А, В и С сразу по нескольким переменным. В результате, формируется 2 показателя. Количество возможных групп получается 9 (девять). Максимальное число групп определяется количеством возможных сочетаний АВС групп по двум показателям (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC).

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 т.д. Как видно, всего может быть 9 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 трех показателей количество групп достигает уже 27. Интерпретация таких расчетов уже на так проста и требует дополнительных действий при принятии решений.

Третий недостаток - это рейтинг товаров независимо от их качественной характеристики. Правильнее сказать, что это традиционная ошибка аналитика. Если рейтинг расчитывается по продажам большого ассортимента, в который входят несколько торговых марок или разных по потребительским свойствам товаров (молочные, мясо, бакалея, хлеб, и др.). Если в расчете показателей все это смешать и провести АВС-классификацию, то получится, что в каждой группе будут совсем несопоставимые между собой позиции. При таком расчете 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 необходимо разделить товары на товарные категории, похожие по своей природе группы.

Четвертый недостаток: 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 качествено разделить данные, поэтому часто добавляют дополнительные группы, не предусмотренные классическим вариантом.

Пятый недостаток: отсутствие учета сезонности. Этот недостаток относится ко всем методам статистического анализа. Внося изменения в ассортиментную матрицу предприятие стремиться повлиять на будущие продажи. А все расчеты основываются на прошлых данных.

Часто бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: их нет у поставщика, ошибка в закупках и проч. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объем продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчета она легко может попасть в группу В или даже С.

Для сокращения влияния пятого недостатка рекомендуется убирать из расчетов те периоды, когда товар отсутствовал, а также использовать для анализа более короткие промежутки времени.

АВС-анализ обладает преимуществами перед другими методами, которые выражаются в простоте, универсальности и легкой реализации.

Проблемы метода, в первую очередь, это то, что АВС-группировка по одному показателю не всегда корректно расставляет приоритеты. При использовании многомерного ABC-анализа количество элементов в группе А может быть существено больше 20%. ABC-анализ не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчетов.

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!