Как вам поможет в бизнесе совместный ABC и XYZ-анализ. Пример ABC-анализа для оптимизации ассортимента компании Какие понятия не являются синонимами abc анализа

ABC-анализ

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

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

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

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

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

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

Порядок проведения АВС-анализа

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

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

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

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

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

См. также

Литература

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

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

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

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

- … Википедия

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

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

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

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

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

- … Википедия

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

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

Книги

• SWOT-анализ и синтез - основа формирования корпоративной стратегии , Учитель Ю.Г.. В процессе решения проблем антикризисного управления сегодня и эффективного проектирования будущего Свет системы методов (SWOT-анализа и синтеза, стратегической дорожной карты, GAP-анализа,…

АВС-анализ (ABC-analysis) — метод, позволяющий определить наиболее значимые ресурсы компании с точки зрения валовых продаж и валовой прибыли.

В маркетинге наиболее востребованным является АВС-анализ ассортимента. Проводится как для отдельного бренда, так и в целом для компании. Метод позволяет определить нерентабельные или низко-рентабельные группы товаров, своевременно улучшить и оптимизировать ассортиментный портфель.

Описание метода

Цель ABC анализа– простое, удобное и наглядное ранжирование любых ресурсов с точки зрения их вклада в прибыль или продажи. Благодаря такому ранжированию можно правильно расставить приоритеты деятельности, сфокусировать использование ограниченных ресурсов компании (трудовые, временные, инвестиции и т.д.), выявить излишнее использование ресурсов и предпринять своевременные корректирующие меры.

• Периодичность проведения АВС анализа: как минимум 1 раз в год, чтобы стратегически, на ежеквартальной основе.
  

  Для принятия стратегически верных решений результаты данного метода рекомендуется смотреть в динамике за несколько периодов. Ежемесячный анализ проводить можно, но данный промежуток времени слишком мал для реализации принятых решений и слишком мал для отслеживания динамики ситуации

• Преимущества АВС-анализа: универсальность, простота и наглядность.
• Ограничения АВС-анализа: метод слишком математичен, иногда может не учитывать стратегические цели компании.
  

  Например: развивающиеся категории всегда будут в категории «С», так как в краткосрочном периоде будут иметь минимальный вклад в продажи/прибыль компании

Вы знаете теорию и вам нужна только практика?

Границы основных групп

В основе метода АВС-анализа лежит «Правило Парето», которое звучит следующим образом: 20% усилий обеспечивают 80% результата.

Метод строится по принципу классификации анализируемых ресурсов на 3 группы А, В и С:

1. А -группа: обеспечивает 80% продаж/прибыли, обычно составляет 15-20% от всех ресурсов
2. В –группа: обеспечивает 15% продаж/прибыли, обычно составляет 35-20% от всех ресурсов
3. С-группа: обеспечивает 5% продаж/прибыли, обычно составляет 50-60% от всех ресурсов

Границы групп 80%-15%-5% могут изменяться и могут устанавливаться индивидуально каждой компанией.

Какой показатель ставить в основу АВС анализа – прибыль или валовые продажи – также решать исполнителю анализа. В каждом отдельном случае все зависит от целей анализа.

Например, цель звучит следующим образом — компании необходимо увеличить рентабельность в короткие сроки. В таком случае целесообразно проводить анализ, отталкиваясь от вклада каждой позиции в общую прибыль.

Может быть другая цель: сфокусировать сбытовые усилия на самых продаваемых товарах –в таком случае целесообразнее выбрать валовые продажи.

Виды АВС-анализа

Методика АВС анализа имеет широкое применение в различных отраслях и видах деятельности благодаря своей универсальности. Может использоваться в стратегическом и тактическом управлении, планировании и бюджетировании, логистике и управлении запасами компании. Разновидности АВС-анализа:

• АВС-анализ товаров отдельного бренда или всего ассортимента компании
• АВС-анализ запасов компании
• АВС-анализ сырья и любых закупаемых материалов
• АВС-анализ клиентов или групп потребителей
• АВС-анализ поставщиков
• АВС-анализ эффективности работы подразделений и анализ трудовых ресурсов
• АВС-анализ бюджета. инвестиций или любых затрат

Какие выводы можно сделать на основе АВС анализа

После разделения всех товаров на группы АВС, формируются решения относительно каждой товарной группы. Основные направления выводов, которые могут быть сделаны в результате проведения АВС-анализа:

1 Группа А – самые важные ресурсы, локомотивы компании, приносят максимальную прибыль или продажи. Компания будет нести большие потери при резком снижении эффективности данной группы ресурсов, а следовательно, ресурсы группы А должны жестко контролироваться, четко прогнозироваться, часто мониториться, быть максимально конкурентоспособными и не терять свои сильные стороны.

На данную группу ресурсов должны быть выделены максимальные инвестиции, лучшие ресурсы. Успехи группы А должны быть проанализированы и максимально транслироваться на другие категории.

2 группа В – группа ресурсов, которые обеспечивают хорошие стабильные продажи/ прибыль компании. Данные ресурсы также важны для компании, но могут модерироваться более спокойными и умеренными темпами.

Данные ресурсы обычно являются , относительно стабильны в краткосрочной перспективе. Инвестиции в данный вид ресурсов компании не значительны и необходимы только для поддержания существующего уровня.

3 группа С – наименее важная группа в компании. Обычно ресурсы группы С тянут компанию вниз или не приносят дохода.При анализе данной группы необходимо быть очень внимательным и в первую очередь понять причину низкого вклада.

Подготовлено с использованием источника: P. Gopalakrishnan,M. SundaresanMaterials Management: An Integrated Approach, 2004

Готовые решения

У нас есть готовый шаблон, с помощью которого вы с легкостью сможете применить теоретические знания данной статьи на практике. Скачать пример пример для проведения АВС-анализа ассортимента можно в разделе .

Разбиваем статью на подтемы:

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

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

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

Таблица 1. Исходные данные для выделения групп

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

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

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

Таблица 2. Эмпирический метод

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

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

Таблица 3. Метод суммы

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

Таблица 4. Дифференциальный метод

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

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

Метод многоугольника

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

Метод касательных

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

Метод касательных в XYZ-анализе

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

Метод петли

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

Таблица 5. Реализация метода петли в Excel

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

Петля АВС-анализа

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

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

Что анализируем?

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

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

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

Дерут ли с новенького шкурку?

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

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

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

Когда анализируем?

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

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

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

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

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

Не просто статистика

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

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

Миграция товаров между группами

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

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

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

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

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

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

Влияние случайности

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Прежде, чем «отправлять в тираж»

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

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

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

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

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

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

Стабильна ли стабильность?

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

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

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

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

Практическое применение АВС-анализа

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

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

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

Как выполнять АВС - анализ?

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

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

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

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

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

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

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

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

Основной запас

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

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

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

Вынужденный запас

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

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

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

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

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

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

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

ABC анализ ассортимента

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выводы, которые можно сделать с помощью АВС-анализа:

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

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

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

ABC-анализ пример

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

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

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

7. Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.

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

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

10. Все, что ниже - группа C.

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

12. Общее количество товаров в нашем примере 30.

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

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

Для списка товаров из нашего примера:

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

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

Совмещенный ABC / XYZ анализ

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

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

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

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

Совмещенный АВС/XYZ анализ

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

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

Преимущества совмещенного АВС и XYZ – анализов

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

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

Формирование показателей ABC- И XYZ-анализов

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

Выделение девяти групп товаров при совмещенном АВС и XYZ-анализе

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

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

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

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

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

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

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

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

Назад | |

Успешный бизнес во многих случаях зависит от корректности работы с цифрами. Это может происходить как на уровне простейших калькуляций в ходе сопоставления "дебета" и "кредита", так и в аспекте сложных, многоуровневых аналитических вычислений. К таковым эксперты относят ABC- и XYZ-анализ. Что это за методы? В чем их практическая значимость? Как их правильно задействовать?

Общие сведения

Что такое ABC-анализ? Под таковым понимается метод, с помощью которого можно классифицировать тот или иной ресурс в зависимости от степени его важности. Базовым принципом, который используется в данном виде анализа, считается правило Парето. В общепринятой трактовке оно звучит так: 20 % действий приносят 80 % от общего объема результата.

Соотносительно с ABC-анализом как таковым, этот принцип можно интерпретировать следующим образом: надежный контроль 20 % некоторой системы (как вариант - продаж или управления предприятием) на 80 % определяет ее эффективность.

ABC-анализ подразумевает классификацию тех или иных операций или участков ресурса посредством разделения их на несколько категорий (в зависимости от степени ценности) - A, B и C. К типу A относятся самые ценные из них (те самые, что приносят 80 % результата, и их, соответственно, 20 %). Действия вида B - "посредственные", их 30 %, и они обеспечивают 15 % от результата. Активности вида C, в свою очередь, наименее ценные. Несмотря на то что их 50 %, они дают всего 5 % от результата.

Методология анализа

Практическое задействование такого инструмента, как ABC-анализ, по большому счету сводится к тому, чтобы составить "рейтинг" полезности тех или иных действий. Критерием здесь, как правило, выступают статистические сведения или же экспертные оценки, позволяющие выявить "самые ценные" операции.

Как правило, в ходе проведения ABC-анализа можно строить графики, ось X которых будет являть собой количество действий, а Y - показатели эффективности. Тем самым можно вычислить, какие именно мероприятия будут наиболее результативными. Подобного рода графики иногда именуется кривыми Парето. Как только исследователь проранжирует эффективность всех действий, проводится статистический анализ, вычисление самых полезных активностей по всем графикам, и, как результат, формирование финального их "рейтинга".

Последовательность проведения анализа

В каком порядке следует проводить ABC-анализ? Эксперты рекомендуют придерживаться следующего алгоритма:

1. Ставим основной вопрос. Эффективность действий в отношении какого результата нас в данном случае интересует?

2. Подбираем активности, имеющие наибольшее отношение к поставленной задаче.

3. Составляем графики по каждому из действий в сопоставлении с показателями эффективности каждого.

4. Выбираем 20 % самых эффективных, 30 % - посредственных, 50 % - наименее значимых.

Конкретная методология по каждому из четырех пунктов может выбираться исходя из цели проведения анализа. В ряде случаев предприниматель, скажем, хочет показать инвестору, что такой-то товар продается лучше, и в него необходимо вкладываться активнее. Другой вариант - анализируется целесообразность распределения ресурсов, направляемых на те или иные закупки. Также целью проведения ABC-анализа может быть выявление эффективности рекламы, направленной на "раскрутку" определенных типов товаров.

Практическая польза анализа

Как анализ, о котором идет речь, может пригодиться на практике? Вариантов здесь много. Возьмем сферу продаж. Допустим, нам нужно выявить, какие из товарных позиций приносят наибольшую выручку. Грамотно проведенный ABC-анализ продаж позволит нам обнаружить не просто разрозненный перечень хорошо продаваемых товаров, а 20 % из них, которые обеспечивают 80 % прибыли. Аналогичная ситуация со сферой услуг. ABC-анализ клиентов может помочь найти те 20 % потребителей сервисов, от активностей которых зависит 80 % выручки. То же самое и с промышленностью. ABC-анализ запасов сырья или полуфабрикатов позволит выявить 20 % их разновидностей, которые используются в 80 % объема выпускаемой продукции, и потому являются самыми ценными. То есть теми, которым нужно отдавать приоритет в закупках и распределении емкостных ресурсов на складе.

Мы видим, насколько универсален ABC-анализ. Пример его задействования можно привести не один. Сферы, совместимые с применением этой методики, самые разные.

XYZ-анализ

Есть еще один метод, дополняющий исследование по методологии ABC, - XYZ-анализ. Что он представляет собой? Считается, что такого типа исследование позволяет классифицировать имеющиеся в компании резервы в зависимости от интенсивности их потребления, а также прогноза динамики возникновения потребностей в них в привязке к конкретному временному циклу. Что это значит?

Ресурсы классифицируются в трех категориях - X, Y и Z. Те, что относятся к типу X, обладают стабильной динамикой потребления, минимальной ее корректировкой по времени, и, как следствие, их расход достаточно легко спрогнозировать. Как правило, разница между минимальным и максимальным показателями потребления, фиксируемыми в рамках временных периодов, не превышает 10 %, а то и вовсе стремится к нулю.

Ресурсы вида Y, в свою очередь, имеют заметно менее стабильную динамику потребления, однако все-таки достаточно хорошо прогнозируемую. Разница между минимальным и максимальным показателями - 10-25 %.

Ресурсы, относимые к категории Z, характеризуются очень нестабильной динамикой потребления. Ярко выраженных трендов не наблюдается, спрогнозировать что-то трудно. Значения минимального и максимального показателей потребления за временной периход могут расходиться на 25 % и более.

Интересен тот факт, что один и тот же ресурс может принадлежать к разным категориям в разные периоды измерений. Это может предопределяться, к примеру, временем года, урожайностью или же спецификой спроса. Например, зимой в магазинах традиционно хорошо продаются мандарины. Но конкретная динамика их реализации на протяжении зимы будет, скорее всего, неодинаковой. В период, скажем, с начала декабря по 20-е числа месяца мандарины, скорее всего, будут классифицироваться как товар типа Y - с относительно стабильным, но вариативным спросом. Однако в связи с тем, что этот фрукт очень популярен в Новый Год, то с 20-х чисел декабря по середину января он, скорее всего, будет продаваться с постоянно высокими темпами, что позволит отнести его к ресурсу типа X. В свою очередь, ближе к февралю мандариновый "ажиотаж" снижается, а к весне спрос на этот продукт становится близким по критериям к категории Z.

Сочетание двух анализов

ABC-, XYZ-анализ можно сочетать. Более того, во многих случаях исследование будет неполным, если задействовать каждый из методов по-отдельности. Каким образом осуществить последовательный ABC-XYZ-анализ? Пример алгоритма, подходящего для этой цели, мы сейчас рассмотрим.

Допустим, перед нами стоит задача: проанализировать ассортимент продуктовых товаров на предмет того, продажа каких именно единиц приносит больше всего выручки и какие из них характеризуются самым стабильным спросом. В первой части исследования нам пригодится ABC-анализ ассортимента, во второй - уже XYZ. Как действовать? Какие результаты у нас могут быть в обоих случаях?

Сначала выявляем самый продаваемый товар, скажем, за прошедший месяц. Мы берем данные из CRM-системы или иного рода учетного источника, отражающие количество проданных единиц продуктов по дням. Выявляем, что 80 % всей выручки принесли колбаса, чипсы и газированные напитки. Это товары группы A. Далее мы смотрим, сколько чеков по каждой из товарных позиций пробито в каждый из дней месяца. Может оказаться так, что газировка продавалась в количестве 100-102 единицы в день. Колбаса - в один день 50, в другой - 153, в третий - 10, в четвертый - 181 единиц. В свою очередь, результаты по чипсам могут показать, что этот продукт продавался так: в первый день 80 единиц, во второй - 125, в третий - 91, в четвертый - 114. Получается, что среди товаров группы A газировка - самый стабильный, и его можно отнести к категории X (и потому смело закупать у поставщиков под выгодные условия по реализации). Чипсы - товар со средней стабильностью спроса, он будет принадлежать к группе Y. Колбаса - продукт группы Z, динамика продаж которого часто меняется.

Аналогичные процедуры можно провести по товарам типа B и C. Эксперты рекомендуют по результатам проведения комплексного исследования ассортимента, когда метод ABC-анализа сочетается с XYZ-методикой, выделять товары-лидеры (которые будут относиться к типу AX), а также позиции-аутсайдеры (классифицируемые как CZ). Кроме них, получится еще 7 товаров (всего - 9 возможных сочетаний, 3 в квадрате, а при измерениях в разные периоды, когда динамика продаж одних и тех же продуктов может меняться, общее количество вариантов может достигать 27, 3 в 3-й степени). Все их можно проранжировать и составить "рейтинг", отражающий сочетание прибыльности и стабильности продаж. Для удобства расчетов мы можем попробовать провести XYZ-, а также предшествующий ему ABC-анализ в Excel. Пример, рассмотренный нами, в достаточной мере прост, и потому мы можем задействовать упрощенные инструменты, такие как электронная таблица.

Практическая полезность классификации по группам X, Y, Z

Выше мы отметили, что, определив самый прибыльный и самый стабильный товар, мы можем скорректировать политику взаимоотношений с поставщиками. Однако это не единственный плюс XYZ-анализа. Чем еще нам могут помочь результаты подобного исследования? Рассмотрим специфику их практического использования в сопоставлении с каждой из трех групп товаров.

Итак, продукция типа X характеризуется самым стабильным спросом. Самое важный критерий полезности обладания такими сведениями - планирование запасов. Мы можем наладить взаимодействие с поставщиками таким образом, чтобы наши склады использовались максимально эффективно. Мы точно будем знать, сколько времени будут находиться там товары группы X с момента загрузки и до попадания на прилавок. Следовательно, мы сможем планировать завоз менее динамичных, с точки зрения спроса, позиций Y и Z так, чтобы их всегда было где разместить.

Приоритет в закупках

Товары группы Y характеризуются относительно стабильной динамикой потребления. Главная функция таких изделий - поддерживать основной спрос, формируемый на товары группы X. В некоторых случаях возможны корреляции, отражающие зависимость динамики спроса в классе X от наличия на прилавках продукции типа Y. Вероятно, полагают аналитики, здесь играет роль психологический аспект. Покупатель, который видит пустые полки - берем случай, когда товары группы Y не представлены ритейлером, - не решается делать в таком магазине покупки даже тех позиций, что обычно характеризуются стабильным спросом. В свою очередь, если продукции типа Y достаточно, то "подогревается" спрос и на товары X. Главная задача для владельца магазина в данном случае - обеспечить оптимальную загрузку складских мощностей, найти идеальное сочетание между затратами на закупку вспомогательных Y-позиций и реальным экономическим эффектом их присутствия на полках.

В свою очередь, товары группы Z с трудом поддаются оптимизации в аспекте управления складом. Их прямого влияния на динамику продаж "флагманских" товаров типа X также может не быть. И потому эксперты рекомендуют отводить им минимальное место в общем объеме закупок. Или, как вариант, замещать их новинками, товарами, еще не опробованными на рынке. В этом случае хотя бы будет вероятность, что свежие бренды, появившиеся на прилавке, перерастут из категории Z в более значимые с точки зрения стабильности продаж.

Играть в своей "лиге"

Сразу оговоримся: при интерпретации итога анализа следует понимать, что, скажем, товары группы Z, относящиеся к категории A (и в этом необычность комплексного анализа) будут ценнее, чем продукция типа X для категории B. Более того, прямое их сопоставление не вполне корректно - это все равно что, условно говоря, рассматривать возможности футбольных команд из разноуровневых лиг. Поэтому, анализируя перспективы по товарам категорий A, B и C, линейно сопоставлять их распределение по группам X, Y и Z - неправильно. Важна последовательность в интерпретации результатов по изделиям в привязке к своим "лигам".

Итак, подведем краткие итоги:

Товары категории X - "флагманы" продаж, их закупка у поставщиков должна быть стабильной, каналы поставки налажены и, по возможности, диверсифицированы (на случай "санкций" и иного рода явлений, не подконтрольных бизнесу);

Продукция класса Y также обязательно должна присутствовать на прилавке, выполняя поддерживающую функцию по отношению к товарам X и стимулируя общий спрос;

Товары типа Z можно если не исключать из оборота, то пробовать заменять экспериментальными образцами, которые могут, в потенциале, приобрести статус продукции категорий X и Y.

Все эти выводы имеют место быть при условии, что речь идет об анализе товаров в рамках одной группы - A, B или C. Как мы уже сказали выше, выявлять "усредненные" индикаторы здесь особого смысла не имеет.

Нюансы интерпретации

Безусловно, такого рода рекомендации справедливы, если только результаты объединенного ABC-XYZ-анализа можно интерпретировать однозначно. Методология исследования должна сопровождаться многомерными критериями, которые позволят сделать неоспоримые, с точки зрения статистики, выводы касательно перспектив продаж конкретного товара. Когда мы рассматривали вопрос о том, как может осуществляться ABC-анализ (пример с колбасой), то распределили продукты по соответствующим категориям очень условно. То же самое с XYZ-частью. На практие методология анализа гораздо сложнее. Более того, исследователи редко проводят, как в нашем примере, ABC-анализ в Excel с применением расчетов, по сути, вручную. Как правило, используются гораздо более сложные аналитические программы - с тем, чтобы вероятность ошибок свести к минимуму, поскольку речь идет о реальном бизнесе, где просчеты нежелательны, в отличие от теоретических сценариев.

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.