Abc xyz анализ лесопильного предприятия. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа

Итальянский экономист Вильфредо Парето, в процессе своей научной деятельности, вывел правило, ставшее классическим, которое сформулировано следующим образом: «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают 20% результата».

Универсальность правила Парето заключается в том, что область его применения находится не только в экономической плоскости, а применимо к любым исследованиям, где необходимо понять, какой фактор, из многих, является основополагающим, а какие второстепенными.

Данное правило не является твёрдым законом, а является всего лишь эмпирическим наблюдением.

Трактовка этого правила - основной объём работы реализуется при использовании не всего набора инструментов, а только небольшой его части, поэтому, для рационализации усилий, необходимо вычислить эту составляющую, которая обеспечит 80% результата.

1. Ассортиментные, товарные матрицы;
2. Рабочая базы (клиенты, поставщики, дебиторы, кредиторы и так далее);
3. Любые другие массивы, в которых есть значения, которые надо упорядочить и выделить основное ядро, составляющее основу массива (80%).

Плюсы и минусы ABC анализа

Последовательность действий при поведении анализа

Обычно, правило Парето оперирует A и B-группами с показателями доли 80% и 20%, соответственно. Но более распространенное представление получила модель, в которой производится разделение всего массива на группы A (доля - 80%), B (доля - 15%), C (доля - 5%).

Основная задача при проведении анализа - произвести деление массива на A, B, C - группы. После этого, учитывая, что группа А должна составлять около 80% (в единицах измерения), необходимо оценить, сколько процентов данных (от общего объёма данных) образуют группу A.

Если 20% от общего количества номенклатуры массива составляют группу A и являются долей (от общего результата) в районе 80%, то правило Парето соблюдено и, такая модель, может считаться эталонной и сбалансированной.

Последовательность выполнения ABC-анализа

В качестве примера возьмём некий информационный массив - например, данные о реализации сельскохозяйственной продукции за какой-то период некой сбытовой компанией

Требуется произвести закупку продукции, но заказать необходимо только «хиты» продаж, т.к. объём финансирования ограничен. Как понять, что необходимо заказывать? Какие позиции являются «локомотивами» продаж. В данном примере массив данных небольшой, однако, когда номенклатура анализируемого массива исчисляется десятками тысяч позиций, визуально определить невозможно, нужен расчет.

1. Производится ранжирование номенклатуры по количественному выражению (тоннам, в данном случае), в порядке убывания (от большего к меньшему):

1. Производится измерение персонального удельного веса (доли) каждой позиции в общем объёме:

1. Измеряется удельный вес (в %) нарастающим итогом, для понимания, какие позиции образовывают 80% общего объема массива. Для этого последовательно складываются доли:

1. Далее, список маркируется по группам:

• A (80%)
• B (15%),
• С (5%).

Группа A ограничивается порогом 76% (в данном примере, не добравшись до эталонной отметки в 80%). Следом, (в рамках доли = 15%), до 95%, находится группа B и в интервале 95%-100% находится группа С.

В результате структура реализации разделилась на следующие группы:

• Самая «продаваемая» группа - (А). Товары, чей суммарный объём продаж составляет основной продуктовый портфель, «локомотивные группы»;
• Средние «устойчивые» продажи (B). Товары, показывающие средние продажи по объему, «твёрдые середнячки»;
• Самые низкие продажи (С). Это товары с малым показателем продаж, низкой оборачиваемостью.

В результате проведенного анализа, появляется очевидная информация, какие продукты продаются более активно, а какие - менее, каким группам предпочтительнее отдавать приоритет, а каким - не стоит торопиться.

В рассматриваемом примере, группа A достаточно обширная, так бывает не всегда, всё зависит от количества номенклатуры и итоговых числовых показателей по ней. Для того, чтобы выявить основные «хиты продаж» группы A - необходимо произвести в ней ABC-анализ по вышеописанной методике.

Теперь 100% реализации будет назначен суммарный оборот по группе A, в количественном выражении. Анализ группы A примет следующий вид:

Анализ показал, что самые продаваемые культуры - культуры категории A - A , их и необходимо закупать больше. Это группа с максимальной скоростью оборота, с точки зрения продаж.

Такие же действия целесообразно произвести также в группе B и C. На вершине рейтинга каждой группы находятся позиции, готовые, при малейшем изменении итоговых результатом, перейти в вышестоящую группу. И наоборот, например, позиция с рейтингом B-C - первый кандидат на переход в подгруппу C-A.

Практическое обоснование результатов анализа

Как определить, является ли сбыт, в рамках вышеуказанной задачи, сбалансированным, соответствующим формуле правила Парето?

Тезисно, в упрощенном варианте правило звучит так - «20% номенклатуры должны дать 80% реализации». В нашем случае, количество позиций товарного портфеля (наименования сельскохозяйственных культур) равняется 11.

Категория A (то есть 80% от общего объёма) - составляет 7 позиций, что соответствует 63,6%. В данном случае, модель сбыта считается несбалансированной, отдел продаж должен поработать над ней, так как 80% объема должны достигаться не 7 наименованиями, а всего 2-3 (20% от 11 позиций).

Применительно к нашему исследованию - в примере отсутствуют группы-лидеры; практически вся номенклатура продаётся равномерно. Необходимо развивать первые три товарные группы, концентрировать внимание на них, выводить в лидеры продаж. В результате таких действий, структура сбытовой модели изменится, достигнув требуемого баланса. Произойдёт переход некоторых позиций из A-группы в B-группу, а из B-группы - в C-группу.

В результате подобной реформации, продажи три товарных группы «Картофель», «Морковь», «Огурцы» суммарно будут составлять 80% общего объёма, являясь лишь 20% от общего продуктового портфеля. В таком случае, по Парето, - данная сбытовая модель будет сбалансирована и для того, чтобы сделать основной объем реализации, не необходимо будет прикладывать усилия для продажи 7 товарных групп, достаточно будет сосредоточить внимание на тройке ведущих, а остальные развивать параллельно, увеличивая итоговый результат.

Определение понятия «XYZ-анализ»

Процессуально, определяются коэффициенты варьирования для анализируемых признаков, характеризуется соотношение фактического значения и среднеарифметического (эталонного) за рассматриваемый период.

В результате, возможно сделать заключение о динамике (продаж, например), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, произвести систематизацию.

Последовательность проведения XYZ-анализа

Имеются некие данные продаж продукта за определенный период времени. Требуется понять, какие группы товара наиболее стабильны в продажах, в какие продукты следует вкладывать инвестиции, покупая их в первую очередь.

1. Высчитывается коэффициент вариации. Посчитать возможно несколькими способами. Первый - математически, вручную. По ряду данных (например, «Картофель») высчитывается среднее арифметическое значение. В нашем случае, несложно посчитать значение по данному продукту, равное 247. Дальше, находится величина отклонения ежемесячного значения реализации от «эталонного» 247, в процентах. Например, для января отклонение от эталона составит: 1-(240/247) = 2,83%. Также высчитывается значение для остальных месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения и есть искомая величина итогового коэффициента вариации по продукту (например, «Картофель», 2,97% по полугодию).

1. Программно, в «Экселе», эти действия производятся с помощью функций. Для вычисления «эталонного» значения по ряду данных применяем функцию СТАНДОТКЛОНП. Синтаксис приведён на графическом фрагменте решения данной задачи, ниже. Таким же способом считаем коэффициент вариации для других продуктов.

1. Полученные коэффициенты вариаций ранжируются от меньшего значения к большему. В группе X находятся объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% - стабильные продажи, возможно более адекватно спрогнозировать их реализацию. Если отклонение составит от 10% до 25 % — это группа Y. Реализацию продуктов этой группы сложнее спрогнозировать, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность продукта). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием каких-либо тенденций и показывает коэффициент вариации более 25 %. Синтаксис эксель-формулы приведён в примере ниже:

В практике, продажи и доходность испытывают на себе воздействия многих факторов: сезонность, частоту цикла поставок, изменения ценообразования, маркетинговые активности, прочие факторы. Все это, с различными последствиями, резонирует в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять в случае, если рассматриваемый период времени достаточно продолжительный. Величина оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно меньше (в разы) длительности анализируемого временного отрезка.

Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латин-ского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матри-ца, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе

Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле-ние ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц .

XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.

Математический инструментарий

Для лучшего понимания данного метода ана-лиза и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.

Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда :

Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.

Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежеме-сячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Вторая формула - это коэффициент вариации :

Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном слу-чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.

Идея анализа

Основная идея XYZ-анализа состоит в группи-ровании объектов по однородности анализи-руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.

В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.

Очень важно правильно определить перио-дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от-грузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио-дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.

Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек) , позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:

СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1 . Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из пе-риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе-риодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводит-ся анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.

Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.

• В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
• В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
• В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании.

Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие

Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.

Учет сезонных колебаний.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про-стое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания - это только одна из причин нестабильности.

Более правильным и эффективным дейст-вием 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 каж-дого 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 то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.

Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про-гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент ра-вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон-ных колебаний получается путем деления фак-тических данных за месяц на сезонный коэф-фициент этого месяца.

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 устра-нению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.

Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:

Совмещение ABC и XYZ анализов.

Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от-груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.

• Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами 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 стаби-лен и хорошо прогнозируется.
• Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
• Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных 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% ассор-тимента 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 финансовых 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 конт-ролировать, 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.

Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки 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.

Преимущества совмещенного метода.

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 квалификации и имеющегося опыта.

И это далеко не полный перечень преиму-ществ, которые реализуются благодаря ис-пользованию описанного совмещенного метода.

Анализ клиентской базы является важным этапом в планировании развития компании и формирования политики по отношению к заказчикам. Любой анализ объема продаж с сопоставлением с числом клиентов покажет компании, что меньшая их часть приносит самую крупную прибыль.

ABC-анализ клиентской базы

Неравномерный вклад в доходы компании означает, что следует относиться к покупателям по-разному. Те, кто приносят больше прибыли, очевидно, заслуживают и большего внимания. Потеря части клиентов, приносящих незначительной объем выручки, не повлечет серьезных последствия для компании. Между тем, стремление обеспечит индивидуальный и внимательный подход для каждого, приведет к истощению ресурсов бизнеса неоправданным расходам времени и сил сотрудников.

АБС анализ означает градацию клиентов на несколько категорий. Критерием для их разделения на группы, является объем купленной продукции. Фактически, этот показатель означает размер прибыли, которую принесли для компании потребители.

Используется три группы:

• А — это покупатели, которые обеспечили основную прибыль. Работа с ними является приоритетной для компании;
• В — это средний уровень вложений в благосостояние компании;
• С — наименьший уровень. Потеря таких клиентов не станет катастрофой.

Расчет и отнесение потребителей к той или иной категории осуществляется путем математических вычислений. Это удобное всего представить поэтапно:

• нужно вычислить 80% от общей суммы реализации;
• следует выделить объем покупок по каждому потребителю от максимального до самого незначительного;
• сложить объемы покупок от самого крупного клиента до тех пор, пока не получится сумма, означающая 80% от общей прибыли. Это будут покупатели группы А;
• надо взять еще 16% от общего объема и посчитать покупателей, которые принесли эти 16%. Они войдут в группу В;
• оставшиеся 4% приходятся на группу С. Это потребители с минимальным вкладом в прибыль компании.

Пример ABC- анализа

Динамику и методику расчетов можно показать на следующем примере.

Сумма продаж составила 100 000 рублей. Поток клиентов равен 50 потребителям. Основную часть дохода — 80%, к примеру, принесли 20 самых крупных клиентов. Их обслуживание и будет приоритетным, поскольку они составляют группу А.

Аналогично, по указанному алгоритму производятся остальные расчеты.

Для каждой группы клиентов необходимо создание различных способов обслуживания и предоставление им разных условий совершения покупок, взаимодействия с компанией.

АВС в 1С CRM

Решение задачи повышения прибыли должно опираться на АВС- анализ продаж — метод ранжирования покупателей по приносимой ими доходности.

В его основе правило Парето: «20 % стараний дают 80 % результата, а остальные 80 % стараний - лишь 20 % результата». Применительно к продажам отметим, что 20% крупнейших покупателей приносят 80% прибыли, остальные 80% приносят 20% прибыли.

1С CRM дает возможность проведения регулярного АВС- анализа продаж путем деления базы клиентов на соответствующие категории.

A-класс в 1C CRM — с амая малочисленная группа, дающая 80% оборота компании. Усилия по привлечению этих покупателей и их удержанию должны стать приоритетными.

B-класс в 1C CRM — с воего рода «середнячки», дающие стабильные 15% продаж. Взаимодействие с ними продолжайте в текущем режиме — выполняйте принятые обязательства и без предоставления различных преференций.

C-класс в 1C CRM — клиенты, вносящий минимальный вклад (5%) в общие продажи. Зачастую в этой группе встречаются «проблемные» покупатели, способные принести компании убытки. Можно сделать пометку в 1С CRM , указав им определенную категорию, и прекратить с ними работу.

Прежде чем приступить к анализу, нужно определить его цель, какую именно информацию вы хотите получить. Затем определяем, какие именно данные вы собираетесь анализировать (объект анализа). В качестве объекта анализа могут выступать:

1. товарные группы;
2. покупатели;
3. поставщики;
4. менеджеры по продажам.

Следующий важный момент — это определение параметров, по которым будет производиться анализ. Ведь каждый из перечисленных выше объектов анализа имеет разные параметры описания и измерения.

Выполнив описанные выше действия, можно приступать к проведению анализа. В системе анализируется выбранный параметр за указанный вами период по данным, накопленным в информационной базе. На основе этого анализа в дальнейшем будет построена АВС-классификация.

Как сделать ABC анализ?

1. Определите цель анализа

   Определение критериев успешности. ABC-анализ может выполнить одну из двух основных целей: сократить расходы на закупки или увеличить поток наличности за счет наличия правильных товаров, доступных для производства или непосредственно для продажи клиентам.

2. Соберите данные для анализа

   Наиболее распространенные данные, обычно имеющиеся в стандартном бухгалтерском учете, являются ежегодными расходами по каждому пункту, включая все затраты на заказ и стоимость перевозки, если они могут быть легко рассчитаны.

3. Отсортируйте запасы по важности в порядке убывания

   По крайней мере, ранжирование каждого складского товара по себестоимости.

4. Посчитайте суммарный эффект

   С помощью электронного отчета вычисляется совокупное влияние списка складских товаров путем деления годовых затрат на общее количество годовых запасов, а затем добавив эту сумму к суммарному общему затраченному проценту.

5. Разделите запасы на категории

   У вас может не получиться точного отношения 80/20, которое требует принцип Парето. Ориентируйтесь на общую картину и не стремитесь к точному соблюдению правила 80/20. Цель заключается в том, чтобы найти области, в которых пересмотр контрактов, консолидация поставщиков, изменение методологии или внедрение электронных закупок могут обеспечить значительную экономию средств или обеспечение наличия большего объема товаров на складе.

6. Проанализируйте товары в категориях и примите соответствующие решения

   Ключом к этому шагу является последующая деятельность и отслеживание. После того как стратегическое управление затратами будет осуществляться на основе категорий, периодическое рассмотрение имеет решающее значение для контроля за успехом или невыполнением решений.

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.