ABC и XYZ анализ продаж: что и как считать. ABC-анализ Как провести анализ эффективности клиентской базы Авс анализ товарных запасов

Методика проведения АВС анализа

Идея метода АВС анализа строится на основании принципа Парето: «за большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин», в настоящий момент более известного как «правило - 20 на 80».

Данный метод анализа получил большое развитие, благодаря своей универсальности и эффективности. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.

Пример таблицы MSExcel (упакован в формат Zip 19Kb) по проведению анализа АВС. Исходными данными являются результаты деятельности региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.

Первый шаг: Определить объекты анализа

Второй шаг:

Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт. и т.п.

Третий шаг: Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

Четвертый шаг: Определение групп А, В и С.

Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

3. Присвоить значения групп выбранным объектам.

Группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет первые 50 % от общей суммы параметров.

Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 50 % до 80 % от общей суммы параметров.

Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 80 % до 100 % от общей суммы параметров.

Настоятельно рекомендую творчески подойти определению объектов и параметров анализа. Не бойтесь экспериментировать. Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа С может приносить Вам 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада.

Пример:

АВС анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота Компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате Вы получите 20% товаров покупаемые 80% клиентов, а это уже привлекательность товара для клиента и товарооборот Компании. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем Вы зарабатываете деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять куда Вы их тратите.

Если Вы занимаетесь продажей кафельной плитки или одежды, и Вам сложно собрать данные по номенклатурным позициям, сделайте анализ по коллекция, а затем внутри коллекции..

Важно: Помните, непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.

Методика проведения XYZ анализа

Основная идея XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации).

Формула для расчета коэффициента вариации:

, где

х i - i- тый период,

х

n - число периодов.

Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Стандартное отклонение - это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь совершенно разный смысл. Поэтому, при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20% и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

Пример таблицы MSExcel (упакован в формат Zip 26Kb) по проведению анализа XYZ. Исходными данными являются результаты деятельности региональной розничной сети за 1 квартал 2002 года.

Первый шаг: Определить объекты анализа

Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.

Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта

Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт., и т.п.

Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ.

Неделя, Декада, Месяц, Квартал/Сезон, Полугодие, Год

Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше чем горизонт планирования принятый в Вашей компании.

Например: Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки Абсолют (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то результат будет менее показательный. При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию « Z », 1% в категорию « Y », и какой можно сделать вывод? Вы работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке? В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам.

Более интересная ситуация возникает при анализе продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше чем квартал просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию « Z ».

Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

Формула коэффициента вариации:

где,

х i - значение параметра по оцениваемому объекту заi- тый период,

х - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,

n - число периодов.

1. Не пытайтесь написать всю формулу в одной ячейке, разбейте формулу на несколько ячеек.

2. Возведение в квадрат - ^2, извлечение корня - ^0,5

Пример формулы подкоренного выражения =((C3-G3)^2+(D3-G3)^2+(E3-G3)^2)/3,

Затем извлечение корня и деление на среднее значение - =H3^0,5/G3

3. Обратите особое внимание на объекты анализа, у которых есть периоды с нолевыми значениями. Либо исключите их из анализа, либо измените формулу расчета коэффициента вариации.

В MS Excel есть пара стандартных формул значительно облегчающих жизнь: =КВАДРОТКЛ(ряд до 30 значений)– это числитель подкоренного выражения

Вся формула примет вид: =(КВАДРОТКЛ(C3:E3)/СРЗНАЧ(C3:E3))^0,5/ СРЗНАЧ(C3:E3)

и = ДИСПР(ряд до 30 значений)– это все подкоренное выражение.

Теперь формула станет совсем компактной:

= ДИСПР(C3:E3)^0,5/СРЗНАЧ(C3:E3)

Самый простой вариант:

СТАНДОТКЛОНПА(C3:E3 ) /СРЗНАЧ(C3:E3)

Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. Если в ячейке забит ноль, то эта ячейка учитывается как значимая. Если ячейка пустая, то она не учитывается в расчете. В случае если ноль – это объективное значение данного параметра, его нужно оставить. Если товар появился в анализируемый период, то ячейку можно сделать пустой и тогда в расчет попадут только нужные периоды. Другими словами, у Вас появляется возможность не переписывая всю формулу, изменять значение - n (количество периодов)

Очень удобно , для справки, добавить ячейку с формулой - =СЧЁТ(D3:F3), и получить справочную информацию по скольким периодам рассчитано значение данного коэффициента вариации.

Надеюсь, это облегчит Вам проведение XYZ – анализа.

Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.

Шестой шаг: Определение групп X, Y и Z.

Группа X – объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%.

Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%.

Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.

Совмещение результатов АВС и XYZ анализа

Первый шаг: Провести АВС анализ

Перед началом АВС анализа, создайте индексное поле, т.е. ячейку, содержащую нумерацию, которая не изменяется при сортировках. По окончании анализа «внедрите» значения. Скопируйте ячейки содержащие формулы и воспользуйтесь: меню «Правка», «Специальная вставка…», «Вставить, Значения».

Второй шаг: Провести XYZ анализ

Перед началом XYZ анализа, создайте индексное поле такое же, как в АВС анализе (или делайте оба анализа в одном файле), т.е. ячейку, содержащую нумерацию, которая не изменяется при сортировках. По окончании анализа можете «внедрить» значения, но это не обязательно.

Третий шаг: Совместить полученные результаты

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.

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

Иными словами, ABC-анализ позволяет:

    Выделить позиции, которые вносят наибольший вклад в суммарный результат.

    Анализировать три группы вместо большого списка.

    Работать сходным образом с позициями одной группы.

Группы обозначаются латинскими буквами ABC:

    А - самые важные

    В - средней важности

    С - наименее важные

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

Например:

    Ассортимент по объему продаж

    Клиентов по объему заказов

    Поставщиков по объему поставок

    Дебиторов по сумме задолженности

    Запасы по занимаемой площади склада

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

Методика основана на принципе Парето (принцип 20/80) , открытом итальянским экономистом Парето в 1897 году. В наиболее общем виде он формулируется так: «20% усилий дают 80% результата». В нашем случае: 20% ассортимента дают 80% выручки.

Границы ABC-групп

Группы должны быть примерно следующими (на примере анализа ассортимента):

    Группа A дает 80% выручки, содержит 20% наименований

    Группа B дает 15% выручки, содержит 30% наименований

    Группа C дает 5% выручки, содержит 50% наименований

На всякий случай уточню: разбиение на группы выполняется по сумме выручки, а доля от числа наименований - какая получится.

Понятно, что соотношения (80%-15%-5%) по объему и (20%-30%-50%) по количеству наименований не являются точным законом природы, cуществует несколько методов определения границ ABC-групп . Но при значительных отклонениях от указанных значений следует насторожиться.

Пример .

При анализе клиентской базы выяснилось, что в группу А, дающую 80% заказов входит всего 5% клиентов вместо рекомендуемых 20%. Значит при уходе одного-двух клиентов из этой группы произойдет резкое падение выручки.

Методика проведения ABC-анализа

    Выбрать цель анализа. Например: оптимизация ассортимента.

    Выбрать объект анализа. Товары или товарные группы.

    Выбрать параметр (числовую характеристику) по которому будем производить разбиение на группы. Выручка.

    Отсортировать список по параметру в порядке убывания. Расположить товары в порядке убывания выручки.

    Вычислить долю параметра каждой позиции списка в общей сумме. (Выручка по товару) / (сумма выручки) * 100%.

    Вычислить для каждой позиции списка долю нарастающим итогом. Например, для десятого товара: (доля 1-го товара)+ (доля 2-го товара)+…+(доля 10-го товара). Для последнего товара доля нарастающим итогом равна 100%.

    Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это будет нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.

    Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это будет нижняя граница группы B.

    Включать в список для анализа однородные позиции . Нет смысла включать в один список холодильники ценой от 10 000 руб. и розетки ценой 20 руб.

    Правильно выбрать значения параметра . Например, суммы месячной выручки дадут более объективную картину, чем суммы дневной выручки.

    Проводить анализ регулярно и периодически , правильно выбрав период.

    Методика довольно простая, но весьма трудоемкая. Для ABC-анализа идеальным инструментом служит Excel .

Пример ABC-анализа ассортимента расчет в Excel по шагам

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

    Цель анализа - оптимизация ассортимента.

    Объект анализа - товары.

    Параметр по которому будем производить разбиение на группы - выручка.

    Cписок товаров отсортировали в порядке убывания выручки.

    Подсчитали общую сумму выручки по всем товарам.

    Вычислили долю выручки по каждому товару в общей сумме выручки.

    Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.

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

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

    Все, что ниже - группа C.

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

    Общее количество товаров в нашем примере 30.

    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

Выполним ABC-анализ для определения ключевых клиентов и ранжирования номенклатуры товаров, используя надстройку MS EXCEL Fincontrollex® ABC Analysis Tool.

ABC-анализ (англ. ABC-analysis) – это метод классификации товаров, клиентов или ресурсов по уровню их значимости и влияния на заданный показатель деятельности компании (например, на выручку, затраты и пр.).

АВС-анализ является относительно простым, эффективным и поэтому популярным инструментом, который помогает финансовым аналитикам и менеджерам сфокусироваться на самом важном. Результатом АВС-анализа является классификация этих объектов по степени их влияния на определенный результат деятельности компании (на выручку, суммарные издержки на обслуживание клиентов, затраты на склад). При проведении АВС-анализа, как правило, выделяют 3 класса объектов: класс А – наиболее важные объекты, класс В – промежуточные (имеющие потенциал), С - наименее важные объекты, управление которыми не требует повышенного контроля.

Примечание : Название инструмента созвучно с методом учета затрат Activity Based Costing (Расчёт себестоимости по видам деятельности или Учет затрат по видам работ), но не имеет ничего общего с ним.

О методе АВС-анализа

Для тех, кто не знаком с методом АВС-анализа или хочет освежить в памяти его детали, рассмотрим применение этого метода на примере определения ключевых клиентов.

Задача: Ранжировать клиентов по степени их влияния на выручку компании:

  • Класс А - наиболее ценные клиенты, на которых приходится 80 % выручки (как правило, доля таких клиентов составляет около 20% от общего количества);
  • В Класс В попадает порядка 30 % клиентов, но они обеспечивают только около 15 % продаж;
  • Остальные клиенты (50%) попадают в Класс С наименее важных клиентов, суммарно обеспечивая лишь 5% продаж.

Примечание : В основе АВС-анализа лежит принцип Парето, который заключается в следующем: 20% усилий дают 80% результата , а остальные 80% усилий - лишь 20% результата . Часто под «усилиями» имеют в виду клиентов, товары, расходы (например, 20% самых крупных клиентов обеспечивают 80% выручки ).

Как правило, при проведении АВС-анализа строят диаграмму Парето.

Примечание : Построить диаграмму Парето в MS EXCEL 2010 и более ранних версиях можно с помощью надстройки Пакет анализа или настроив соответствующим образом стандартную диаграмму типа Гистограмма с группировкой.

Предложенная классификация клиентов основана на некоторых допущениях, связанных с распределением выручки по клиентам. Прежде чем их озвучить отметим следующие моменты:

  • Произвольность установления границ классов . Например, в класс А попадают клиенты, обеспечивающие 80% выручки. Почему не 70% или 90%?
  • Если компания небольшая или только развивается, то клиентов может быть всего один-два десятка . Имеет ли смысл их классифицировать?
  • Если все клиенты приносят примерно одинаковую выручку (например, отличие составляет +/- 10%), то не повредит ли компании отнесение 50% клиентов в категорию «наименее важные»?
  • В этом примере клиенты ранжируются по выручке, но возможно имеет смысл их также группировать по затратам, которые несет компания на их обслуживание? Другими словами, может потребоваться классификация сразу по нескольким параметрам .
  • Как правило, АВС-анализ проводят за определенный период , например за год. Вполне может сложиться такая ситуация, что один из клиентов ранее (более года назад) обеспечивал значительную долю выручку компании (пусть 30%), но в связи со своим инвестиционным циклом за последний период практически не приобретал товары компании. Однако, известно, что этот клиент планирует в следующем году начать пользоваться продукцией компании в прежнем объеме. При формальном подходе, АВС-анализ может классифицировать данного клиента в класс С , хотя, очевидно, что внимание менеджеров должно быть по-прежнему сосредоточено на нем.

Из вышесказанного можно сделать несколько выводов, которые помогут менеджеру применять ABC-анализ более эффективно:

  • Ответственность за корректность исходных данных для ABC-анализа и постановку задачи лежит на сотруднике, проводящем анализ. Другими словами, некорректные исходные данные могут привести только некорректным выводам.
  • Значения границ классов должны быть обоснованы (о различных методах определения границ классов читайте далее в этой статье).
  • Распределение данных должно иметь определенную форму, пригодную для ABC-анализа.

Последний пункт требует пояснения.

Предположим в компании несколько десятков клиентов, причем выручка по клиентам распределена примерно равномерно.

То есть, доли клиентов, приносящих небольшую и, напротив, более значительную прибыль примерно одинаковы (16% клиентов приносят по 23 млн. руб. каждый, а 10% - по 50 млн. руб.). Разница в суммарной выручке этих классов незначительная (если клиентов 1000, то суммарная выручка одного класса равна 3680 млн.руб., а другого 5000, т.е. значения достаточно близки). Это означает лишь одно: если выручка по клиентам распределена примерно равномерно – то распределять клиентов по классам бессмысленно. Соответствующая диаграмма Парето имеет следующий вид (форма линии близка к прямой).

Как же должно выглядеть распределение (точнее ) количества клиентов в зависимости от объема выручки в случае классической диаграммы Парето для ABC-анализа? Напомним эту диаграмму:

Такая диаграмма получится, если распределение имеет существенно скошенную форму.

Такое распределение соответствует случаю, когда большинство клиентов (порядка 80%) вносит вклад лишь примерно в 20% выручки. И лишь отдельные клиенты-звезды вносят вклад в выручку, существенно перекрывая суммарный вклад остальных клиентов.

Вывод : Перед применением метода ABC-анализа исследуйте распределение исследуемого показателя (в данном случае выручки) по объектам (клиентам).

Теперь перейдем к вычислениям. Сначала проведем АВС – анализ стандартными средствами MS EXCEL, затем с использованием надстройки MS EXCEL Fincontrollex® ABC Analysis Tool.

АВС – анализ стандартными средствами MS EXCEL

В качестве примера возьмем компанию, занимающуюся продажей товаров с широким ассортиментом (около 4 тыс. наименований). В качестве исходных данных возьмем объемы продаж по каждой позиции (цена * количество) за определенный период.

Примечание : АВС-анализ также можно проводить для определения ключевых клиентов, оптимизации складских заказов и бюджетных расходов компании.

Прежде чем, приступить к расчетам ответим на несколько вопросов, которые помогут нам эффективно использовать АВС – анализ.

  1. Какова цель анализа? Увеличить выручку компании.
  2. Какие действия по итогам анализа будут предприняты? Обеспечить обязательное наличие на складе товаров, вносящих в выручку основной вклад (для исключения потерь выручки).
  3. Что является объектом анализа и параметром анализа? Объект анализа - перечень товаров, которые вносят наибольший вклад в выручку (выручка - параметр анализа).

Алгоритм выполнения АВС – анализа:

  • Сортируем список товаров по убыванию их вклада в выручку.
  • Формируем столбец с выручкой накопительным итогом (для каждой позиции товара складываем его выручку со всеми выручками от предыдущих, более прибыльных товаров).
  • Определяем долю выручки для каждого товара накопительным итогом (значения столбца, рассчитанного выше, делим на общую выручку всех товаров). По этому столбцу будем определять границы классов.
  • Определяем границы классов в долях от выручки. В данном случае используем стандартные значения долей (в %): 80%, 15% и 5%. Т.е. группа наиболее прибыльных товаров должна вносить суммарный вклад в выручку в размере 80%. Все товары, у которых доля выручки накопительным итогом менее или равна 80%, входят в класс А.
  • Выделяем классы А, В и С: присваиваем значения классов соответствующим товарам.

Теперь реализуем этот алгоритм на листе MS EXCEL (см. файл примера , лист АВС формулами).

Товаров можно с помощью – каждому товару будет присвоен ранг в зависимости от его вклада в выручку. Товару, обеспечивающему максимальную выручку, будет присвоен ранг = 1.

С помощью формулы =СУММЕСЛИ($H$7:$H$4699;"<="&$B7;$F$7) формируем столбец с выручкой накопительным итогом. У товара, обеспечивающего максимальную выручку (первый в списке), значение выручки накопительным итогом будет совпадать с его выручкой. У второго товара выручка накопительным итогом будет равна его собственной выручке + выручка первого товара, и т.д.

Затем вычислим для каждого товара долю в общей выручке накопительным итогом.

С помощью формулы =ИНДЕКС($N$7:$N$9;ПОИСКПОЗ(J7;$P$7:$P$9;1)) присвоим названия классов каждому товару:

  • товары, у которых доля выручки накопительным итогом менее или равна 80%, входят в класс А;
  • товары, у которых доля выручки накопительным итогом более 80% и менее 95% (80%+15%), входят в класс В;
  • остальные товары принадлежат классу С.

Для наглядности товары, принадлежащие классу А, можно выделить , а также построить диаграмму Парето (по оси Х указывается количество проданного товара, по оси Y - % выручки накопительным итогом).

Примечание : Границы классов выделены на диаграмме бордовыми линиями (технически это сделано с помощью горизонтальных и вертикальных планок погрешностей ).

Можно также рассчитать сколько позиций товаров входит в каждый класс. Так в класс А входит 342 товара. В класс А входят товары, которые обеспечивают 79,96% выручки (максимальный % меньше 80%). Общая сумма выручки, приходящаяся на эти товары равна 2 116 687,3 руб. Максимальная выручка (у первого товара в классе) равна 76 631,1 руб., а минимальная 1 574,0 руб. (у последнего товара в классе). Часть информации можно найти в таблице в строках расположенных на границах классов (строки 348 и 349).

Как видно из примера, вышеуказанные вычисления, относятся довольно трудоемкими. Есть ли возможность ускорить выполнение АВС-анализа? Безусловно, есть, и одним из решений является надстройка ABC Analysis Tool от компании fincontrollex.com. Ниже рассмотрим ее подробнее.

Примечание : АВС-анализ относится к числу стандартных и часто используемых инструментов, поэтому он доступен во многих популярных программах бухгалтерского и управленческого учета. Например, в программе «1С: Управление торговлей» (версия 10) существует возможность для проведения анализа клиентов и номенклатуры товаров по следующим параметрам: сумма выручки, сумма валовой прибыли, количество товаров. Причем границы классов не вычисляются, а задаются произвольно, по умолчанию используются значения 80%, 15%, 5%.

Установка надстройки ABC Analysis Tool

Скачать надстройку можно с сайта http://fincontrollex.com , выбрав ее в меню Продукты или соответствующую иконку на главной странице сайта.

На сайте также можно найти вводную статью о надстройке (http://fincontrollex.com/?page=products&id=4&lang=ru ) и подробную справку (http://help.fincontrollex.com/ABC_Analysis_Tool/1/ru/ ).

На странице продукта нажмите кнопку «Скачать бесплатно». Надстройка будет скачана на компьютер в формате архива zip. В архиве содержится 2 файла надстройки *.xll: x64 – для 64 и x86 – для 32 – разрядной версии MS EXCEL. Чтобы узнать версию Вашего MS EXCEL в меню Файл выберите пункт Справка .

Запустите файл надстройки. После установки в MS EXCEL появится новая вкладка fincontrollex.com (если ранее у Вас были установлены другие надстройки от fincontrollex.com, то меню надстройки также будет добавлено на эту вкладку).

Нажмите кнопку Активировать , затем в появившемся окне выберите «Получить бесплатно лицензионный ключ для активации пробной версии».

Будет открыта страница бесплатной активации сайта fincontrollex.com. После ввода Вашего адреса электронной почты, Вам через несколько минут будет прислан ключ активации.

Ключ активации нужно скопировать в буфер обмена (CTRL+C) и, нажав поле «Активация продукта»,

вставить ключ в соответствующее поле (CTRL+V):

Нажмите кнопку Активировать. Установка надстройки завершена.

АВС – анализ с помощью надстройки ABC Analysis Tool

Для тестирования надстройки используем тот же пример, который мы рассматривали при выполнении АВС-анализа формулами и стандартными средствами MS EXCEL. Это нам позволит, во-первых сравнить трудозатраты на выполнение расчетов и построение диаграммы, а во-вторых проверить корректность работы самой надстройки.

Вызовем диалоговое окно надстройки, чтобы ввести необходимые параметры. Для этого на вкладке fincontrollex.com в группе ABC Analysis Tool нажмите кнопку «Анализ». Появится диалоговое окно надстройки.

Верхнее поле Наименование служит для ввода ссылки на диапазон ячеек с наименованием объектов исследования, т.е. в нашем случае – названий товаров. Нажмем кнопку рядом с полем Наименование. Диалоговое окно надстройки исчезнет и появится окно для ввода ссылки на ячейки. Вводить в ручную адреса ячеек мы не будем, а выделим курсором мыши нужный диапазон $C$7:$C$4699. Нажмем Ок.

Примечание : Если диапазон ячеек очень большой (наш случай), то для ввода ссылки кликните мышкой на самую верхнюю ячейку диапазона, затем нажмите комбинацию клавиш CRTL + SHIFT +Стрелка вниз – будет выделен весь диапазон наименований (предполагается, что диапазон не содержит пустых ячеек).

Примечание : Если размеры диапазонов не совпадают, то надстройка выведет соответствующее предупреждение. Делаем вывод, что программа имеет защиту «от дурака», что, безусловно, является большим плюсом надстройки.

Нажав, кнопку ОК, сразу же будут выполнены все вычисления и в диалоговом окне будет построена диаграмма (2-3 секунды для таблицы с 4000 позициями на моем компьютере).

Форма диаграммы Парето с выделенными на ней классами, построенная в диалоговом окне надстройки, позволяет пользователю быстро оценить корректность применения АВС-анализа к имеющемуся массиву данных. Как было сказано выше, если выручка распределена по товарам примерно равномерно, то выделять различные классы некорректно. Убедиться в этом можно взглянув на соответствующую диаграмму.

Как видно из диаграммы, самые прибыльные товары (товары Класса А) вносят существенный вклад в общую выручку ≈74%, но составляют уже 45% от общего количества. Классы В и С вносят примерно одинаковый вклад в выручку, а количество товаров отличается только в 2 раза. Причем средний вклад товаров класса А лишь в 4 раза больше, чем вклад товаров Класса С. В классическом случае диаграммы Парето (20% усилий - 80% результата) средние вклады этих классов отличаются в 40-50 раз! Именно это обстоятельство и позволяет выделить немногочисленный Класс А, чтобы сфокусировать внимание менеджера на основных товарах.

Надстройка ABC Analysis Tool позволяет быстро определить целесообразность выделения классов товаров на основании построенной диаграммы. Безусловно, это очень удобно и является преимуществом надстройки. Возможно, разработчикам стоит включить в надстройку некий индикатор, который бы информировал пользователя о корректности применения АВС-анализа для его данных.

По умолчанию, надстройка определяет границы классов (групп товаров) методом касательных, который является наиболее гибким среди десятков других. Суть метода заключается в определении границ групп по точкам изгиба кривой Парето. Этот метод позволяет точно определить границы группы на основании изменения скорости роста суммы и количества показателей.

Ранее в наших вычислениях мы использовали метод для определения границ групп с использованием классического соотношения: 80%; 15%; 5%. Поэтому, для сравнения результатов вычислений нам потребуется переключить надстройку в ручной режим. Для того, чтобы сделать это, раскроем список переключения режимов в верхней части таблицы и выберем пункт «Вручную» .

После перехода в ручной режим в столбце Показатель,% станут доступны для изменения соответствующие ячейки. Для того чтобы изменить границы группы (классов), выделим соответствующую ячейку группы и нажмем клавишу клавиатуры F2 или сделаем двойной щелчок левой кнопкой мыши.

Введем следующие значения: для класса А – 80%; для класса В – 15% и для класса С – 5%. После внесения изменений, значения в остальных столбцах таблицы будут сразу же пересчитаны и изменения отобразятся на диаграмме Парето.

Теперь нажмем кнопку Выполнить. Будет создана новая книга MS EXCEL с двумя листами Свод и Подробно.

На листе Свод будет отображена диаграмма и таблица, которые мы видели в диалоговом окне.

На листе Подробно приведены промежуточные вычисления: отсортированный список товаров, соответствующие значения выручки, выручка накопительным итогом в % (отношение выручки товара к суммарной выручке, выраженное в процентах) и номер позиции, выраженный в % (номер позиции товара, деленный на общее число товаров). Каждый товар отнесет к определенной группе (А, В или С).

Разберем подробнее информацию, содержащуюся на листе Свод.

Как видно из таблицы, в группу А входят товары, которые обеспечивают 80,02% выручки. Число этих товаров 343, что составляет 7,31% от общего числа товаров (=343/4693=7,31%). Общая сумма выручки, приходящаяся на эти товары равна 2 118 256,7 руб. Максимальная выручка (у первого товара в группе) равна 76 631,1 руб., а минимальная 1 569,4 руб. (у последнего товара в группе).

Если сравнить работу Надстройки с вычислениями произведенными нами выше с помощью стандартных средств MS EXCEL, то разница будет состоять в том, что к группе А отнесено не 342 товара, а 343. Разница не принципиальная и объяснимая. К группе А мы относили товары суммарная доля в выручке которых НЕ БОЛЕЕ 80% (у нас получилось 79,96%). Надстройка ABC Analysis Tool делает более точные вычисления : определяет границу по товару, у которого суммарная доля в выручке БЛИЖЕ ВСЕГО к 80% (безусловно 80,02% ближе к 80%, чем 79,96%). Так как в группу включен дополнительной товар, то и все значения отличаются на величину его выручки.

Теперь вернемся к автоматическому режиму методом касательных. В этом случае границы групп определены из соотношения 90,08%; 7,87% и 2,05%. В группу А теперь включено значительно больше товаров 617 против 343. Группы А и В значительно расширились за счет товаров группы С.

Примечание : К сожалению, при повторном вызове окна надстройки поля Наименование и Значения не сохраняют ранее введенные ссылки на диапазоны. Необходимо их указывать заново.

Трудно определить какой вариант расчета предпочтительней. Все зависит от конкретной бизнес-ситуации. Наверное, поэтому методов выделения групп существует порядка десяти. Наиболее часто используемыми методами являются: эмпирический метод, метод суммы и метод касательных. В эмпирическом методе разделение классов происходит в классической пропорции 80%; 15%; 5%. В методе суммы складывается доля объектов и их совокупная доля в результате - таким образом значение суммы находится в диапазоне от 0 до 200 %. Группы выделяют так: группа А - 100 %, В - 45 %, С - остальное. Однако, самым гибким методом является метод касательных, в котором к кривой АВС проводится касательная, отделяя сначала группу А, а затем С. К сожалению, реализовать его можно только с помощью отдельной программы (макроса), что собственно и делает надстройка ABC Analysis Tool.

В настройке существует возможность изменить количество анализируемых групп. Для этого нужно вызвать правой клавишей мыши контекстное меню таблицы, расположенной в диалоговом окне.

Разделение и объединение групп хорошо объяснено в справке к надстройке, которая содержит анимированные gif для визуализации действия пользователя.

Подведем итоги

Надстройка ABC Analysis Tool всего за несколько секунд позволяет выполнить АВС-анализ. При этом обладает следующей функциональностью:

  • анализ двумя самыми популярными методами: эмпирическим и методом касательных;
  • автоматическое построение диаграммы Парето с разделением групп;
  • классификация на произвольное количество групп;
  • в отдельном файле формируется подробная и сводная таблица с результатами вычислений.

Выводы

  1. Грамотное использование АВС-анализа может быть использовано для повышения эффективности компании. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и за счет экономии ресурсов на менее приоритетных направлениях.
  2. Надстройка ABC Analysis Tool от fincontrollex.com является быстрым и удобным средством выполнения АВС-анализа, что сэкономит Вам много времени и нервных клеток, а также поможет избежать возможных ошибок вычислений;
  3. Корректность работы надстройки в ручном режиме (эмпирический метод) проверена и не вызывает вопросов;
  4. Отдельно хочется отметить справку к надстройке: анимированные gif и подробные пояснения делают освоение настройки очень простым и быстрым;
  5. Сайт рекомендует финансовым аналитикам и менеджерам использовать надстройку ABC Analysis Tool от Fincontrollex.com поскольку она существенно облегчает выполнение АВС-анализа по сравнению с использованием встроенных средств MS EXCEL.



Голубков Е.П.,
заслуженный деятель науки РФ,
д. э. н., профессор АНХ при Правительстве РФ

Рассмотрены методические вопросы проведения ABC- и XYZ- анализа и совмещения результатов этих двух видов анализа. Указаны области применения ABC- и XYZ-анализа, отмечены их достоинства и недостатки.

1. Методические рекомендации по проведению ABC-анализа
ABC -анализ - это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А - наиболее ценные, В - промежуточные, С - наименее ценные(1).

ABC -анализ вне зависимости от сферы его применения (производственные предприятия, торговые оптовые или розничные предприятия) проводится в следующей последовательности.

1. Выбор объекта анализа (определяем, что будем анализировать - ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов). Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта, - средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.

Найти единственный параметр, однозначно отражающий позицию анализируемых товаров, представляет сложную задачу. Этот выбор зависит от целого ряда факторов: типа предприятия, скорости товарооборота, сезонности спроса и др. Вследствие этого эмпирическим путем можно попробовать использовать различные параметры и даже выделить группы ABC на основе последовательного применения нескольких параметров, скажем, количества отгруженных заказов, дохода, количества единиц продаж. В итоге могут быть выделены интегральные группы A , B , C . Предварительно весь возможный набор параметров анализа для выбора наиболее предпочтительных из их числа может быть проранжирован по их важности. Например, в работе приводятся следующие аргументы в пользу выбора параметров оценки. В аптеке могут за месяц купить 100 упаковок БАД марки X и 150 упаковок БАД марки Y .

(1) Аббревиатура ABC имеет и другое толкование: АВС - activity based costing - операционно-ориентированный учет затрат. В российской терминологии - функционально-стоимостной анализ. Главным объектом управления в этом подходе признаются не организационно-производственные системы, а операции, выполняемые ими.

Казалось бы, надо ориентироваться на Y , так как их куплено больше. Однако 150 упаковок БАД марки Y было куплено всего 6 покупателями - 5 человек купили по 10 штук и один - 100 упаковок. БАД марки X купили 10 человек - по 10 упаковок каждый.

Если ориентироваться на штуки как значимый параметр, то можно легко ошибиться при планировании закупок. Ведь этот один клиент (который купил сразу 100 БАД Y ) мог и не появиться, и вероятность того, что в следующем временном промежутке появится такой же клиент с таким же количеством купленного, очень низка. Вывод: нельзя ориентироваться только на количество упаковок. Ориентация же на факт продажи гарантирует бoльшую точность при закупках.

В цитируемой работе предложена двухфакторная модель АВС -анализа, в которой в качестве параметров используются прибыль и количество фактов продаж. Прибыли отдано предпочтение по сравнению с товарооборотом главным образом из-за того, что продается множество товаров с различной наценкой, соответственно, и приносимый доход (прибыль) разный. Затем каждой товарной позиции присваивается лишь один индекс. Первая буква индекса - индекс, присвоенный по прибыли; вторая - индекс, присвоенный по количеству фактов продаж.

4. Определение групп А , В и С .
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

  • определить величину параметра (скажем, объема продаж) для выбранных единиц объекта анализа (например, для каждой ассортиментной позиции выбранной ассортиментной группы);
  • рассчитать величину параметра для выбранных единиц накопительным итогом путем прибавления величины параметра к сумме предыдущих оценок, то есть определить долю параметра в суммарной оценке;
  • присвоить названия групп выбранным объектам.
  • Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы значений параметров.
  • Группа В - следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80% от общей суммы значений параметров.
  • Группа С - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100% от общей суммы значений параметров.

Иногда указываются другие процентные отношения, например группа A - 15% запасов, B - 20%, C - 65%.

В качестве развития идеи классического ABC -анализа в работе предложено ввести четвертую группу - неликвидов, невостребованную продукцию, которая не приносит дохода и замораживает оборотные средства предприятия.

Более глубокие математические подходы к выделению групп A , B , C рассмотрены в работах .

Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с оценками на основе других параметров. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Например, АВС -анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получите 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже является привлекательным для клиента и товарооборота компании. При создании методики АВС -анализа использовался принцип выдающегося экономиста Парето, названный в последующем его именем. Занимаясь изучением экономической жизни Италии, Парето в 1906 г. высказал мнение, что 80% благосостояния итальянского общества контролируется 20% общественного капитала. По отношению к ABC -анализу принцип Парето может звучать так: надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать ресурсы, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия, либо его клиентура, либо ассортиментные позиции торгового предприятия, либо складские запасы и т. д.

Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем вы зарабатываете деньги. Аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда тратятся деньги.

В то же время важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.

Частота проведения АВС -анализа зависит от целого ряда факторов, и прежде всего от продолжительности жизненного цикла товара данной торговой группы, сезонности продаж, влияния факторов внешней среды. Частота проведения выбирается индивидуально для каждой торговой группы. В частности, для торговых предприятий в относительно стабильных условиях внешней среды АВС -анализ может проводиться один раз в первый рабочий день нового месяца, следующего за анализируемым периодом. АВС -анализ необходимо проводить за период, равный 1 или 2 месяцам, что позволит сглаживать в какой-то мере колебания сезонности, недопоставок и т. п.

Данные можно брать не за последний месяц, а за последние полгода, учитывая таким путемвлияние факторов, выходящих за рамки одного месяца. В то же время при более редком проведении АВС -анализа, скажем ежеквартальном, можно упустить какие-то важные факторы и, например, остаться в сезон без выгодного товара.

Группе А необходимо уделять особое внимание, постоянно использовать процедуры контроля (мониторинга) и планирования. Небольшие изменения показателей рентабельности, оборачиваемости, цен для этой группы могут привести к значимым изменениям в финансовых показателях предприятия. Вследствие этого возможен ежедневный мониторинг товаров группы A , особенно когда отлажена технология проведения такого анализа.

Что касается групп В и С , то каждый день поассортиментно данные позиции анализировать не имеет смысла. Однако для создания видимости разнообразия ассортимента желательно иметь в наличии несколько ассортиментных позиций по каждой группе.

Результаты ABC -анализа для отдельных категорий анализа целесообразно дополнить анализом «объем продаж - вклад в покрытие затрат (выручка с продаж за вычетом всех переменных издержек)» . Этот анализ может проводиться для оценки эффективности как отдельных рыночных сегментов, так и торговых предприятий, закупающих товары у производителей.

2. Методические рекомендации по проведению XYZ-анализа
Данный анализ позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса.

В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров.

где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i- й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов.

Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

XYZ -анализ проводится в следующей последовательности.

1. Определение объекта анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и др.

Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Товарные запасы - результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. В любом случае выбор параметра для анализа лучше проводить экспериментальным путем, сравнивая результаты, полученные при применении различных параметров.

Первые два шага XYZ -анализа совпадают с этими же шагами для ABC -анализа.

3. Определение периода и количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.

Периодичность анализа для каждого предприятия сугубо индивидуальна. Периодичность XYZ -анализа должна быть больше срока от момента заказа товара до его получения заказчиком. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Если для питерской сети компаний «Мойдодыр» для анализа брались продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z . А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X , и Y . В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные .

Другой пример. Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи - тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки «Абсолют» (которую заказывают один раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то при таком периоде 99% ассортимента магазина попадет в категорию Z , 1% - в категорию Y . Выходит, можно сделать вывод о работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. Поэтому в данном случае целесообразно проводить анализ по ежемесячным продажам.

Особенностями обладает анализ продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т. п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше, чем квартал, просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z . Используя XYZ - анализ, надо помнить о надежности полученных результатов, которая возрастает при увеличении используемого объема информации. Исходя из этого, число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Предприятие информировано о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар переходит в категорию Z . В этом случае целесообразно действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, более правильным и эффективным действием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каждого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент. В результате мы получим объем продаж товара без учета сезонных колебаний. Сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если прогнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Теперь можно проводить XYZ -анализ по полученным данным. Из приведенного в табл. 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12% .

4. По приведенной формуле определяется коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

5. Группирование объектов анализа в соответствии с возрастанием коэффициента вариации параметров.

6. Определение групп X , Y и Z . Табличное и/или графическое представление полученных результатов (рис. 1 и табл. 3).

В классическом варианте XYZ -анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

В то же время следует отметить, что эмпирически с учетом специфики сферы применения данного метода, объектов и параметров анализа возможно установление других градаций категорий X , Y , Z . Например, для категории X может быть выбран диапазон 0-15%, для категории Y - 16-50%, а для категории Z - 51-100%.

XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады. Любая закупка связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т. д.), а также с прямыми рисками, например списанием товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия.

Применя XYZ -анализ в отношении своих клиентов, можно строить прогноз продаж на будущие периоды, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженных различным всплескам заказов) клиентов, а также проводить мероприятия по переводу клиентов из групп Y , Z в группу X .

Таким образом, применение XYZ -анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и точность прогнозирования продаж. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.

3. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа
Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения - это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами из одного файла в другой. Лучше из XYZ в АВС , так как фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

В результате данного совмещения по двум показателям - степень влияния на конечный результат (АВС ) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ ) - получаем 9 групп объектов анализа (рис. 2).

В табл. 4 дается характеристика товаров и отдельных позиций ассортиментной политики для разных клеточек совмещенной матрицы.

Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо, чтобы они постоянно были в наличии. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ -анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

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.

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

Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью продаж. 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. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п. .

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.

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

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

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 убытки. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся.

В табл. 5 представлен пример совмещения результатов ABC- и XYZ -анализа.

Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории AX должны обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в категорию CZ , можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с товарами группы AZ , вы рискуете понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ , то он, отработав год, научится нажимать клавиши на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ , то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг .

Итак, использование совмещенного АВС- и XYZ -анализа позволит:

  • повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
  • повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
  • выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров, хранящихся на складе;
  • перераспределить усилия персонала в зависимости от его квалификации и имеющегося опыта.

К достоинствам рассмотренных методов анализа можно отнести следующее.

  1. ABC -анализ позволяет просто и наглядно изучать большую совокупность экономических данных. Данный метод анализа получил большое развитие благодаря своей универсальности и эффективности. Он может применяться как в деятельности оптовых и розничных торговых предприятий, так и в деятельности организаций - производителей товаров и услуг.
  2. Результаты ABC -анализа позволяют в дальнейшем рационализировать деятельность по управлению ассортиментом. Проще и легче контролировать и поддерживать ассортимент 20 позиций, чем 100. Тем более когда эти 20 позиций дают 80% прибыли. В результате необходимо лишь вести, скажем, ежедневный ассортиментный и количественный контроль наличия товаров, относящихся к группе А . В то же время выявляются не только прибыльные товары, но и товары, пользующиеся повышенным спросом, зачастую дешевые.
  3. АВС -анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, позволяет рационально решать вопросы управления запасами.
  4. Регулярное сравнение нового и старого ABC -индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) товар двигался. Результатом этой классификации является возможность увидеть, какие товары пользуются все большей популярностью (находятся в стадии роста по этапам жизненного цикла товара), а какие - в фазе упадка.
  5. Применение ABC -анализа помогает решать задачи сегментирования потребителей, изучения спроса, выбора эффективных маркетинговых инструментов, рационального использования труда сотрудников.

В то же время можно отметить следующие недостатки данных методов.

  1. Возможность попадания в группу С товаров-новинок. Возникают трудности в случае динамично меняющейся ситуации, например при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ -анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z .
  2. XYZ -анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
  3. На сегментах рынка, на которых разброс значений ежедневных продаж в течение месяца может составлять 50% и более, применение XYZ -анализа может оказаться бесполезным, поскольку все товары попадут в категорию Z .
  4. Как ABC -анализ, так и XYZ -анализ ориентированы на их использование в относительно стабильных условиях внешней среды. Кризисные явления, существенные изменения курса валют, изменение конкурентной ситуации и др. резко уменьшают прогнозную ценность полученных результатов.

Особенно это касается XYZ -анализа, поскольку даже в стабильной ситуации делать прогнозные выводы на основе данных для 3-5 временных периодов надо с большой осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

Несмотря на отмеченные недостатки ABC- и XYZ -анализ являются современным инструментом маркетинга, совместное применение которых с другими методами анализа помогает решать вопросы ассортиментной и ценовой политики, выбора рыночных сегментов и каналов сбыта, управления запасами, повышения эффективности использования инструментов маркетинговых коммуникаций.

Литература
1. АВС -анализ // http://www.abc-analysis.ru/
2. Афанасьев С.В. Метод треугольника в FBC-анализе / С.В. Афанасьев //Маркетинг в России и за рубежом. - 2007. - № 2.
3. Бодряков Роман . Семинар на тему ABC и XYZ / Роман Бодряков // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
4. Бодряков Роман. ABC- и XYZ -анализ: составление и анализ итоговой матрицы / Роман Бодряков // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
5. Двухфакторный АВС -анализ по методике П.В. Грека // Remedium.ru/
6. Дибб С. Практическое руководство по маркетинговому планированию / С. Дибб, Л. Симкин, Дж. Брэдли. - СПб.: Питер, 2001.
7. Облаков П.О. К статье «Метод треугольника в FBC-анализе» / П.О. Облаков // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - № 2.
8. Хамлова Ольга. АВС -анализ: методика проведения / Ольга Хамлова // Управление компанией. - 2006. - № 10.
9. http://www.sf-online.ru/
10. XYZ-анализ (сценарий) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/

Также по этой теме.