Способы оценки результатов авс анализа

ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

Маркетинг » ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

Одной из главных задач в жизни любой компании является управление ассортиментом. В том числе, управление закупками и остатками, что непосредственно влияет на объем продаж и прибыльность. В предыдущей статье мы рассматривали матрицу БКГ , которая позволяет разделить весь ассортимент на четыре группы, и за счет этого оптимизировать товарную стратегию.

В этой статье мы поделимся информацией о другой известной концепции, которые получили название АВС-анализ. Мы рассмотрим его методологию, сферу применения, преимущества и особенности, знание которых позволит получить более точные результаты.

Что такое ABC-анализ

ABC-анализ — метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности и оценить эффективность их использования. С помощью АВС-анализа можно разделить большой массив данных, исходя из их вклада, на три группы. Это позволяет, во-первых, выделить позиции, которые являются ключевыми. Во-вторых, сконцентрироваться на анализе трех групп, вместо большого списка, и работать с позициями в пределах групп сходным образом.

Данный метод основан на принципе Парето, открытому в 1897 г. Согласно этому принципу, «20% усилий дают 80% результата». В зависимости от предмета анализа его можно перефразировать: 20% ассортимента приносят 80% прибыли; 20% клиентов приносят нам 80% выручки и т.д. Метод АВС-анализа имеет широкое применение, т.к. с его помощью можно проанализировать практически любую сферы деятельности компании, в том числе:

• Ассортимент по объему продаж и прибыльности,
• Клиентов по количеству заказов,
• Поставщиков по объему поставок,
• Запасы по занимаемой площади склада и т.д.

Характеристика групп АBC-анализа

По результатам анализа мы можем выделить следующие группы (на примере анализа ассортимента):

• Группа А: 20% ассортимента, с 80% долей в выручке,
• Группа В: 30% ассортимента, дающие 15% выручки,
• Группа С: 50% ассортимента, приносящие 5% от общей выручки.

Таким образом, к Группе А относятся товары-лидеры, к Группе В – товары средней важности, а к Группе С — наименее важные товары, которые претендуют на исключение из ассортимента. Следует отметить, что соотношение 80-15-5% по объему и 20-30-50% по количеству не являются единственно верным. В зависимости от особенностей ассортимента каждой конкретной компании эти значения могут быть скорректированы. Так в других источниках приводятся другие значения доли по количеству: 10-20-70%. Поэтому важно учитывать специфику деятельности компании и вашего ассортимента при выборе базовых соотношений, что получило название эмпирического метода. Также существуют и другие методы определения соотношения долей.

При использовании метода сумм границы определяются по значению суммы двух показателей: доли по объему (нарастающим итогом) и доли по количеству (нарастающим итогом).

• Группа A. Нижняя граница (Доля по объему + Доля по количеству) = 100%,
• Группа B. Нижняя граница (Доля по объему + Доля по количеству) = 145%,
• Группа C. Все оставшиеся.

Фактически, мы получаем те же значения, что и в предыдущем подходе, но с более подвижными границами групп за счет того, что: (80+20)=100, (95+50)=145, (5+50)=200. Другие существующие методы для определения границ используют принципы статистики и математического анализа и являются более сложными в исполнении. К ним можно отнести:

• Дифференциальный метод,
• Метод касательных,
• Метод многоугольника (двойной касательной),
• Метод треугольника,
• Метод петли.

Вышеперечисленные методы являются более точными, но требуют больше времени и навыков для их использования. Стоит отметить, что наиболее точным считается метод двойной касательной, а наиболее гибким — метод треугольника.

АВС-анализ по нескольким факторам

Необходимо учитывать, что в реальности на анализируемую совокупность влияет не один, а сразу несколько факторов. Например, на группировку ассортимента влияет не только выручка от продаж, но также его прибыльность, оборачиваемость, занятая площадь склада и т.д. С этим ограничением уверенно помогает справиться многомерный АВС анализ. В данной статье мы рассмотрим пример двухмерного анализа, взяв в качестве критериев выручку от продаж и прибыльность товаров. При использовании большего количества критериев возникает сложность графического изображения и анализа данных, поэтому оптимальным количеством являются 1-3 критерия для анализа.

В качестве первого шага двухмерного анализа, необходимо провести АВС-анализ по каждому из критериев. После этого полученные результаты следует объединить, т.е. присвоить каждой позиции не одну, а две буквы, каждая из которых будет отвечать за свой признак. В итоге, мы получим девять групп, которые схематично можно представить в виде следующей таблицы:

Как же анализировать полученные результаты? Для этого вернемся к стандартному виду анализа, состоящему из трех групп. Для объединения полученных значений в Группы А, В и С существуют различные методики. Например, в Группу А мы можем отнести только товары из группы АА, в Группу В относим значения ВА, ВВ и АВ, а остальные — в Группу С. Это позволяет выделить безусловных лидеров ассортимента и сконцентрироваться на развитии этой группы.

Существует и противоположная методика, когда к Группе С относятся только значения СС, в Группу А входят значения, содержащие хотя бы одну букву А, а остальные относятся к Группе В. Но повторюсь, многое зависит от целей анализа и специфики деятельности компании, в зависимости от этого, вы можете составить группы и по другим признакам.

Особенности АВС-анализа

Далее обратимся к сильным и слабым сторонам АВС-анализа. В качестве его преимуществ можно выделить его простоту (если использовать базовые критерии отбора) и универсальность (можно применить почти к любой сфере деятельности компании, взяв за основу любой критерий). Главное же преимущество метода в том, что он позволяет оптимизировать ресурсы компании. При этом использование анализа на сегодняшний день автоматизировано, т.к. его без проблем можно провести в MS Excel, не утруждая себя объемными вычислениями.

Говоря о недостатках метода, необходимо учитывать его особенности. Если принимать их во внимание, то можно минимизировать недостатки анализа и получить более точные данные. Остановимся на этих особенностях более подробно.

1. Анализ неоднородной продукции. Если у фирмы в ассортименте находится товар одной группы, то все становится предельно ясно. А если фирма занимается реализацией разнообразной продукции, которая заметно отличается по цене, оборачиваемости и прибыльности? В таком случае, при проведении анализа по всей совокупности мы получим искаженные данные, пользуясь которыми мы будем принимать неверные управленческие решения. Например, если мы анализируем ассортимент по выручке, то, после проведения анализа, мы будем уделять большее внимание дорогим товарам, но не факт, что они будут лидерами по прибыльности и частоте продаж.

Правильным выходом из этой ситуации является разбиение массива анализируемых данных на однородные группы и проведение АВС-анализа по каждой из них. Также не следует анализировать товары, которые фирма реализует исключительно «под заказ» с другими товарами, т.к. любой крупный контракт по ним переведет его в Группу А, но это не гарантирует, что такой объем продаж будет в следующем периоде.

1. Анализ данных за неоднородный период. Важно правильно ответить на вопрос: «Когда проводить анализ?» Если в сфере деятельности фирмы присутствует сезонность, и мы будем проводить анализ, например, летом, то есть большой риск исключить из ассортимента товары, у которых пик продаж приходится на зиму. Поэтому рекомендуется проводить анализ за год, что поможет выявить общую тенденцию. Для более детального анализа, можно проводить анализ для каждого пика продаж в отдельности.
2. Анализ новых товаров. Для анализа новых товаров, которые только появляются в нашем ассортименте, необходимо использовать другие критерии. Так как мы не можем оценить их уровень продаж за прошлые периоды, то для них следует проводить «политику наибольшего благоприятствования», поэтому на первое время их можно автоматически отнести к Группе А, чтобы уделять им наибольшее внимание.

Также могут возникнуть ситуации, когда возникают перебои с поставками товара. Причины могут быть разные: ошибка в закупках, отсутствует у поставщика и т.д. Так как товар отсутствовал, то уровень его продаж будет ниже потенциально возможного. Если это был товар Группы А, то он может незаслуженно попасть в Группу В или С. В таких случаях, рекомендуется исключать моменты отсутствия товара из нашего анализа. Сделать это несложно, если перейти от суммарных продаж к средним продажам за более мелкий период (от годовых к квартальным или месячным).

1. Выбор признаков для анализа. Очень важно правильно выбрать те признаки, по которым мы будет проводить анализ и относить товары в группы. Поэтому перед проведением анализа следует задать вопрос: «Насколько хорошо выбранные признаки отражают анализируемую совокупность и насколько они соответствуют цели анализа?»
2. Дополняющие товары. При сокращении товаров из Группы С важно ответить на вопрос: «А не попадают ли в эту группу товары, дополняющие товары из Группы А или В?» Важно, чтобы сокращение таких товаров не сказалось на спросе потребителей на товары ведущих групп. Поэтому эту особенность также необходимо учитывать при проведении анализа.

Методология проведения АВС

Важно помнить, что игнорирование вышеперечисленных особенностей АВС-анализа может не только перечеркнуть все усилия по анализу, но и привести к абсолютно неверным выводам. В этой главе мы познакомимся с алгоритмом его проведения, т.е. рассмотрим из каких последовательных этапов состоит АВС-анализ:

1. Выбрать цель анализа. Выбираем к чему мы должны прийти по итогу анализа, например: оптимизация ассортимента, рост выручки, рентабельности и др.
2. Выбор объекта анализа. Определяем, что будем анализировать: ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов. Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам и др.
3. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта. Это может быть средний товарный запас, объем продаж, количество продаж, объем заказа и т.д.
4. Составление рейтингового списка по выбранному параметру и его сортировка в порядке убывания. Например, если в качестве критерия мы выбрали «объем продаж», то сортируем весь наш ассортимент от товаров с наибольшими продажами до наименьших.
5. Подсчитать общую сумму по выбранному параметру (например, общий объем продаж по всему ассортименту) и вычислить долю параметра каждой позиции списка в общей сумме. Для нашего примера, доля продаж по каждому товару будет равна отношению продаж по товару к общей выручке.
6. Вычислитьдолю нарастающим итогом для каждой позиции списка. Например, для десятого товара: (доля 1-го товара) + (доля 2-го товара) + … + (доля 10-го товара). Для последнего товара доля нарастающим итогом будет равна 100%.
7. Определение групп А, В, С. Найти позицию списка, в которой доля выбранного параметра ближе всего к 80% (нарастающим итогом). Это будет нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке. Следующим шагом необходимо найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%). Это будет нижняя граница группы B. Оставшиеся позиции будут относиться к Группе C.
8. Сравнение полученных значений с рекомендуемыми. Для этого необходимо посчитать количество позиций в каждой группе и вычислить их долю от общего количества. Если полученные значения объективно отражают рассматриваемую совокупность, то мы можем перейти к завершающему этапу анализа.
9. Анализ полученных данных и подведение итогов. Разумеется, это самый важный шаг всего анализа, т.к. от сделанных выводов будут зависеть дальнейшие шаги руководства компании в области управления ассортиментом, управления продаж и т.д.

Итак, мы можем сделать вывод, что несмотря на преимущества анализа, включающие его простоту, универсальность и автоматизацию, при его проведении важно соблюдение определенных условий. Если аналитик неверно определит цель, объект и признаки анализа, а также проигнорирует особенности анализа неоднородной продукции или периодов, то он запросто может не достичь поставленной цели. Важно помнить, что качество этого вида анализа зачастую зависит от качества исходных данных. Поэтому для повышения его точности рекомендуется анализировать однородные группы и еще раз убедиться в том, что выбранные параметры объективно оценивают анализируемое явление. В следующей статье мы поговорим о XYZ-анализе , который может стать хорошим дополнением к проведенному АВС-анализу.

Источник

ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

Чтобы грамотно управлять ассортиментом, торговому предприятию нужны три вещи: выгрузка из учетной системы, таблица Excel и ABC-анализ. С их помощью мы можем отсортировать все товарные позиции, выявить самые прибыльные и принять стратегическое решение без помощи бухгалтера. Рассказываем, как это работает.

Что нужно знать про ABC-анализ в продажах

Что это такое. ABC-анализ — это способ сегментирования базы данных по определенному признаку. Совершенно любой базы данных по совершенно любому признаку. Он помогает рационализировать базу для любой сферы деятельности компании от производства и продаж до эффективности сотрудников.

Представим, что у нас есть товарная номенклатура на 10 000+ позиций. С помощью ABC-анализа мы можем выделить группу приоритетных товаров, которые приносят нам больше всего выручки. Мы выгрузим базу из учетной системы, сегментируем товары в ней по степени важности и выделим основные, низкорентабельные и нерентабельные группы товаров и услуг. Так мы сможем грамотно управлять политикой закупок и запасов компании.

Для чего используют. Обычно ABC-анализ применяется для ранжирования и оптимизации ассортиментного портфеля. Но на деле этот принцип прекрасно работает со всеми базами, в отношении которых есть достаточное количество статических данных. Например, можно ранжировать:

• перечень поставщиков — по объему поставок
• базу данных покупателей — по активности сделок и прибыльности сотрудничества
• дебиторскую и кредиторскую задолженность — по кредиторам и должникам
• складские запасы — по срокам реализации, занимаемой на складе площади
• длительные периоды продаж и пр.

Какой принцип заложен. В основе ABC-анализа лежит закон Парето. В исходной форме он говорит, что 80% результата достигаются за счет 20% усилий. Соответственно, 20% результата требуют оставшихся 80% усилий. Применяем его к продажам:

«20% ассортимента приносят 80% выручки» или «20% клиентов приносят 80% продаж»

Закон Парето: 20% усилий дают 80% результата. В продажах работает тот же принцип: большую часть выручки нам генерирует пятая часть клиентов и всего 20% ассортимента

Еще есть XYZ-анализ. Он позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла. Часто оба вида анализа проводят вместе — для повышения точности показателей.

Характеристика групп А, В, С

Почему анализ называется АВС? Все просто: A, B и С — это сегменты, на которые мы будем делить нашу базу данных. Разберем на примере ассортимента.

Группа А. Товары-лидеры, занимают 20% ассортимента и генерируют 80% общей выручки.

Группа В. Товары-середняки, занимают 30% ассортимента и дают 15% общей выручки предприятия.

Группа С. Товары-аутсайдеры, занимают 50% ассортимента и приносят всего 5% общей выручки.

Выбранное соотношение в 20/30/50 и 80/15/5 является классическим, но исключительно верным по умолчанию. Их можно корректировать, учитывая объем ассортимента, количество товарных групп, специфику работы компании. В литературе мы находили и другие, более сложные способы расчета соотношения. Например, метод сумм, метод касательных или дифференциальный метод. Но их использование требует времени и навыков, мы предлагаем использовать классическое соотношение.

Обычно товары-лидеры приносят 80% выручки, занимая при этом 20% ассортимента. Это общий принцип, а не единственно верное значение. При необходимости соотношение долей в группах можно корректировать

Зачем это нужно? В классической модели управления ассортиментом мы должны сосредоточить свое внимание на наиболее успешных товарах — они приносят нам больше всего прибыли. Та часть ассортимента, которая генерирует меньше всего выручки, требует оптимизации. Чтобы предприятие было успешным, нам необходимо снижать накладные расходы на формирование и обслуживание менее успешных групп. Например, путем внедрения инструментов автоматизации.

Грамотная стратегия управления ассортиментом заставляет предприятие сосредоточить внимание на товарах, которые приносят больше всего прибыли — группа А. Товары группы В потенциально могут перейти в группу А, но пока не приносят достаточно выручки. Группа С требует тщательной проработки и оптимизации

АВС-анализ по нескольким факторам

В описанной модели все слишком поверхностно. В реальности на анализируемую совокупность влияет не один, а сразу несколько факторов. Например, на формирование товарной группы влияет не только выручка от продаж, но и доходность, сроки реализации, объем занимаемого на складе места. Учесть эти факторы поможет многомерный АВС-анализ. Из-за необходимости визуализации, рекомендуем не учитывать более 3 дополнительных факторов.

Допустим, мы решили сделать двухмерный АВС-анализ и разбить наш ассортимент на категории, учитывая выручку и прибыльность. Сначала мы проведем стандартный АВС-анализ по обоим критериям. Затем, мы объединим результаты и присвоим каждой полученной категории сразу 2 буквы — в зависимости от присвоено признака. У нас должно получиться 9 групп, у каждой из которых будет по 2 значения.

Чтобы правильно проанализировать указанные показатели, все эти комбинации следует снова разделить на 3 группы — как при классическом АБЦ-анализе. Методик группировки много. Мы не любим усложнять и выбираем стандартную: относим к группе А только товары АА, к группе В — АВ, ВВ, ВА. А оставшиеся отнесем к группе С. Получим примерно классическое соотношение.

Используемые комбинации и примеры соотношений будут зависеть от целей нашего анализа, специфики компании, объемов ассортимента и прочих особенностей. В зависимости от этого мы сможем составить группировки и по другим признакам.

Проблемы АВС-анализа

Анализ неоднородной продукции. Если мы сформировали однородный ассортимент, все просто. А если мы продаем неоднородные товары, которые отличаются по стоимости, обороту и приносимой прибыли? Используя классический АВС-анализ, мы получим искаженные данные — принимать на его основе решения по управлению ассортиментом некорректно. Например, если мы проанализируем выручку, то наиболее важными нам покажутся самые дорогие товары. Но это не значит, что они чаще других продаются и приносят больше всего прибыли.

✓ Решение. Разбивка номенклатуры на однородные группы и выполнение аналитики по каждой из них. Сделайте исключение из этих групп наименований и продаж для товаров на заказ, оптовых разовых поставок и пр. Сделки по ним априори приведут товары в группу А. Однако это произойдет в обход органического розничного спроса, их популярность в будущем не гарантируется.

Анализ данных за неоднородный период. Спрос обладает сезонностью в самых неочевидных нишах. Если мы проведем анализ только за квартал или полугодие, есть риск получить некорректные результаты. Например, проведем анализ летом и исключим из ассортимента результаты, которые хорошо продаются зимой.

✓ Решение. ABC-анализ годовых показателей. Дополнительно можно проанализировать пики продаж и отдельно каждый квартал, чтобы управлять ассортиментом в соответствии с сезоном.

Анализ новинок. ABC-анализ строится на основе имеющейся статистики. По новинкам статистика продаж и выручки скорее всего отсутствует.

✓ Решение. Проводить в отношении новинок политику наибольшего благоприятствования. Мы по умолчанию отнесем эту группу товаров в категорию А, чтобы сосредоточить на их продвижении максимум внимания.

Перебои с поставками. Бывает, что товары-лидеры выпадают из ассортимента — подводят поставщики. Если товара долго не было на полках, его статистика продаж упадет и будет ниже, чем могла бы быть. Мы можем несправедливо отнести его в группы В или С и даже отказаться от закупок.

✓ Решение. Не учитывать в анализе периоды, в течение которых конкретная позиция была в дефиците. Для этого переходите от общих годовых цифр к систематическому анализу более коротких периодов. Например, проведению поквартального или даже помесячного ABC-анализа.

Алгоритм проведения АВС-анализа

1. Задаем цель. Зачем нам вообще проводить анализ ассортимента, чего мы хотим добиться что будем делать с результатами? Возможно, оптимизация ассортимента, прирост выручки, повышение рентабельности и пр.

2. Задаем объект. Фиксируем, что именно будем исследовать. Например, весь ассортимент компании, конкретную товарную группу, подгруппу, клиентскую базу, список поставщиков и пр.

3. Задаем признак. Это параметр, по которому будем анализировать наш объект. Допустим, мы анализируем ассортимент. Значит, нашим параметром может быть объем продаж, выручка, чистый доход компании, рентабельность, сроки реализации, объем на складе и пр.

4. Собираем объекты в рейтинг. Принцип рейтинга — по убыванию признака. Например, мы анализируем товарную группу по признаку выручки. Первым будет товар, который приносит больше всего выручки. Затем меньше, затем еще меньше и так по убыванию до конца.

5. Считаем долю признака для каждого объекта. Суммируем общий показатель по признакам и вычисляем долю признака в общей сумме для каждой позиции в списке. Например, если товар «Р» принес 50 000, а общая сумма выручки 14 000 000, доля этого товара в выручке составит:

50 000 ÷ 14 000 000 * 100 = 0,35%

6. Вычисляем долю накопительным итогом. Ее можно рассчитать путем прибавления параметра к сумме предыдущих параметров. Например, для третьей позиции в списке, доля накопительным итогом составит:

(% 1-й позиции) + (% 2-й позиции) + (% 3-й позиции)

Для последней строки размер доли нарастающим итогом должен составить 100%.

7. Прописываем группы А, В, и С. Выделяем в списке товаров позицию, доля по нарастающему итогу которой приближена к 80%. Этот товар будет закрывать группу А, в нее войдут все товары выше по списку. По тому же принципу сегментируем на группы оставшиеся товары. К группе В относим все товары в сегменте от нижней позиции группы А до позиции, которая приближена к 95% накопленного итога. Остаток относим к категории С.

8. Анализируем результаты. Зачем мы это все делали? Чтобы структурировать информацию и сделать правильные выводы в отношении объекта анализа. Мы можем наглядно увидеть конкретные проблемы в нашем ассортименте, выделить приоритетные группы товаров, определить самые ценные позиции. Когда мы видим данные в трех разных категориях, нам будет легче распределить ресурсы более стратегически, чем если бы пытаться разобраться в массе необработанных данных.

Обратите внимание: ABC-анализ — инструмент сегментации базы данных. Он лишь помогает поделить товары (клиентов, поставщиков) на группы по приоритету. Выводы и стратегические решения вы принимаете самостоятельно. Как и в любой другой модели аналитики.

Пример ABC-анализа продаж продукции в Excel

Анализ легко сделать в обычной табличке. Вам потребуется выгрузка статистики по объекту анализа, данные по признакам и компьютер с Excel. Последний сильно упростит нашу задачу — не придется высчитывать доли вручную. Итак, используя приведенный выше алгоритм, делаем анализ.

1. Выгружаем данные для анализа. Обычно их берут в учетной системе. Чтобы не усложнять пример ABC-анализа номенклатурой в 15 000 позиций, возьмем 10 условных товаров и объем продаж в рублях по ним. Тут же суммируем общую сумму продаж и выводим их отдельной строкой. Для этого прописываем отдельную строку «Итого» и задаем формулу, которая будет это суммировать.

2. Добавляем к таблице 2 столбца: «%» — доля в общей выручке и группа — для конечной классификации. Для столбца «%» задаем формулу, которая будет считать долю каждой позиции в общей структуре выручки:

Товар х 100 / Итого

Чтобы не прописывать формулу для каждой ячейки отдельно, протягиваем формулу на все ячейки соответствующего столбца. Чтобы в этот момент ячейка «Итого» осталась на месте, ее нужно сначала закрепить. Для этого по правилам экселя в формулу нужно добавить значок $ — он применяется при закреплении. В нашей таблицы пример закрепления выглядит вот так: $C$17

3. Когда мы получим значение долей, можем сделать сортировку. Для этого используем фильтры экселя. Выделяем таблицу → задаем фильтр.

4. Фильтр задан → сортируем значения в столбце по убыванию, от большего к меньшему.

5. Делаем группировку. Чтобы не создавать отдельного столбца нарастающим итогом, мы можем просто последовательно выделять одну ячейку за другой, пока общая сумма не приблизится к нашему классическому соотношению в 80%. В нашем примере мы выделили группу А, общая сумма долей накопительным итогом составила 76,9%.

6. По тому же принципу определяем позиции, которые относятся к группам В и С. Напомним, общая доля накопительным итогом в структуре выручки у них должна быть приближена к 15% и 5% соответственно. Вот как выглядит наш итоговый результат.

Источник