Меню Рубрики

Авс анализ как разделить на группы

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-анализа. Мы рассмотрим его методологию, сферу применения, преимущества и особенности, знание которых позволит получить более точные результаты.

АВС-анализ позволяет разделить большой массив данных, исходя из их вклада, на три группы. Это позволяет, во-первых, выделить позиции, которые являются ключевыми. Во-вторых, мы сможем 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.

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.

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.

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.

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

AВС-анализ получил широкое распространение во многих областях, достаточно широко он применяется и в логистике. Этот анализ — хороший инструмент, дающий базу для принятия решения. Но при его проведении достаточно часто допускают ошибки, которые дают искаженные результаты. Они приводят к принятию неправильных решений. Решила написать несколько статей об ошибках, которые допускаются при проведении АВС-анализа для применения в управлении запасами.

Одним из этапов проведения АВС-анализа является выделение границ А, В и С для выбранной группы объектов. Объектами могут быть товары или товарные группы. Напомню, что АВС-анализ базируется на принципе Парето (20/80), который гласит, что 20 % критерия дают 80 % вклада в выбранный критерий. Традиционно выделяют в группу А товары, которые входят в 80 % по нарастающему итогу критерия, 15 % — группа В и 5 % — группа С. Напомню, что это классическое разделение групп.

Оно может подходить для одной выборки, но окажется совершенно непригодным для другой. Разделение групп необходимо делать по данным каждой выборки, это позволяет осуществить метод касательных Лукинского.

Метод касательных (предложен Лукинским В. С.) заключается в разделении объектов анализа на группы при помощи касательных к кривой АВС-анализа (смотри рисунок). 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. Но недостатком считаю то, что без автоматизации этот метод применять сложно.

Если нет возможности проводить разделение методом касательных, можно воспользоваться эмпирическим методом.

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 %, соответственно ДОа — 20 % и ДОв — 30 %. Этот вариант разделения предлагают Бауэрсокс Доналд Дж., Клосс Дейвид Дж. в своей книге «Логистика: интегрированная цепь поставок».

Могут быть использованы иные варианты эмпирического метода. Например, Гаджинский предлагает такое разделение: ВРа — 75 % и ВРв — 95 %.

Преимущество метода заключается в его простоте, а недостаток — в том, что усредненные значения, используемые для выделения групп, далеко не всегда соответствуют конкретной ситуации. Я в своей практике использую разделение, которое рекомендует Валерий Разгуляев: ВРа — 60 % и ВРв — 30 %, или в такой трактовке — 60/30/10.

Почему я уделяю столько внимания разделению групп А, В иС? Почему нельзя просто разделить по классике 80/15/5? Дело в том, что в управлении запасами результаты АВС-анализа будут влиять на уровень сервиса, который мы установим для товаров из этих групп. Уровень сервиса, в свою очередь, влияет на величину страхового запаса. Страховые запасы относятся к малоподвижному запасу, потому чем больше товаров мы отнесем к категории А, тем больше будет величина страховых запасов в компании. Именно поэтому к выделению групп А, В и С нужно относиться внимательно и использовать здравый смысл. Давайте посмотрим на примере одной выборки данных о продажах, как может различаться состав категории А, если использовать разные методы разделения.

На рисунке представлены две таблицы, в которых отражено разделение групп А, В и С разными методами, при этом товары и данные по продажам одни и те же. Был проведен расчет удельного веса каждого товара и расчет нарастающего итога по удельному весу товаров, после чего по данным столбца с нарастающим итогом необходимо сделать разделение. В первой таблице (слева) сделано разделение 85/15/5, во второй (справа) — 60/30/10. Обратите внимание: в первом случае в категорию А попали 10 товарных позиций, при этом сюда вошли и товары с удельным весом 23,06 %, 14,98 % и 2,47 %. Во второй таблице в категорию А попали 4 товарные позиции, удельный вес которых действительно значителен по сравнению с остальными товарами.

Читайте также:  Какие анализы сдавать на иммунитет

Подведем итоги. Классический подход в разделении групп А, В и С — 80 %/15 %/5 % — в АВС-анализе не подходит для применения ко всем выборкам данных. Необходимо выделить эти группы с использованием метода касательных или эмпирического. Разделение 60 %/30 %/10 % более применимо и рекомендуется к использованию. При разделении групп А, В и С необходимо руководствоваться здравым смыслом и не включать необоснованно большое количество позиций в категорию А.

источник

Розничный бизнес – это множество бизнес процессов, которые связаны не только с закупкой и продажей товаров. Это еще и аналитическая работа, результат которой призваны ответить на вопросы о том, как улучшить эти бизнес-процессы, повысить эффективность бизнеса, увеличить прибыль и значения рентабельности. Одним из инструментов проведения такой аналитической работы является ABC и XYZ-анализ.

О чем вы узнаете:

База знаний для директора магазина

Более 100 инструкций, практических рекомендаций и готовых решений в одном месте — базе знаний директора магазина.

Это вид анализа, с помощью которого различные параметры, например, ассортимент, по степени важности или по тому, насколько тот или иной вид продукции важен для магазина с точки зрения спроса. Или по-другому: товар с помощью АВС анализа ранжируется и распределяется по группам: хорошо продается, средне и приемлемо, плохо продается.

АВС анализ основан на методе математика Парето, так называемый метод «80/20» или «20/80», совершенно без разницы, как его называть. Самое главное то, что он означает, а именно то, что 20% усилий дают 80% результатов. Это статистическое правило находит подтверждение во всех областях жизни.

Что касается розничной торговли, правило Парето означает, в частности, то, что наибольшим спросом, 80% всего ассортимента продукции любого магазина, пользуются 20% наименований продуктов. Остальные 80% продукции и товаров пользуются спросом только на 20%.

Или другой пример: 20% продуктов и товаров обеспечивают магазину 80% прибыли. Оставшиеся 80% товаров, или большинство, обеспечивают только 20% прибыли.

АВС анализ позволяет определить, какие товары из всего ассортимента, который есть в магазине на полках и на складе, пользуется большим спросом, а какие товары нет.

А, В и С – это три группы, на которые делятся все товар и продукты, продающиеся в магазине:

  • А – наиболее ценные товары: 20 % всего ассортимента, которые обеспечивают 80 % продаж.
  • В – промежуточная группа товаров: 30 % всего ассортимента, которые обеспечивают 15 % от всего объема продаж.
  • С – наименее ценные товары и продукты: 50 % от всего ассортимента, которые обеспечивают лишь 5 % от всего объема продаж.

Эти три группы – наиболее часто встречающийся вариант АВС анализа. Иногда товары можно разделить на 4 или даже 5 групп, но это делается в зависимости от специфики бизнеса и от того, какие цели ставятся, какие управленческие решения будут приняты в зависимости от результатов проведенной аналитической работы.

АВС анализ – это суть ранжирование различных показателей по какому-то признаку. Ранжировать таким образом можно не только товары и товарные запасы: АВС анализ можно проводить также и в отношение поставщиков, которых также можно разделить по группам по разным признакам, например, по срокам поставки товаров, по тому, как с поставщиками можно рассчитываться за поставленный товар.

С программой для автоматизации магазина от Бизнес.Ру вы сможете анализировать продажи, поставщиков, движения товаров и т.п. Формирование отчетов теперь не будет занимать много времени — все данные по магазину доступны в любое время в режиме онлайн.
Попробуйте весь функционал программы для автоматизации магазина от Бизнес.Ру бесплатно >>

Поставщики в свою очередь, могут методом АВС анализа ранжировать своих покупателей и заказчиков, магазины, в том числе, ваш, например, по признаку оплаты и сроков оплаты, по признаку погашения дебиторской задолженности: кто лучше рассчитывается, кто хуже.

Главное условие для проведения корректного АВС анализа – это наличие количественного признака, то есть, когда анализируемые показатели можно измерить в количественных единицах: в рублях, в днях, в килограммах и т. д.

Алгоритм проведения АВС анализа следующий.

  1. В первую очередь необходимо составить рейтинг всех товаров по какому-то признаку, например, по спросу, который выражен в рублях.
    Например, Товар 1 принес в рассматриваемом периоде 1000 рублей, Товар 2 – 1248 рублей и так далее по всем товарам без исключения, которые продаются в магазине.
  2. Далее определяется доля выручки по каждому товару в общей сумме выручке. Например, в общем объеме выручки Товар 1 имеет 15%, Товар 2 — 12% и т. д. тоже по всем без исключения товаров и продуктов.
  3. Все товары делятся на группы – А, В и С.

Деление происходит следующим образом.

Во-первых, все товары ранжируются в убывающем порядке. Во-вторых, происходит само разделение по группам:

  1. В группу «А» входят те товары, которые в совокупности приносят выручку в объеме 80%. Это наиболее ценные товары и услуги. Таких товаров на самом деле будет меньшинство, около 20% от всех наименований товаров и продуктов, которые есть в ассортименте магазина.
  2. В группу «В» входят товары и продукты, которые в совокупности приносят 15% выручки. Это приемлемые товары и продукты.
  3. В группу «С» входят оставшиеся товары и услуги, которые в общем своем объеме продаж приносят всего лишь оставшиеся 5% выручки.

Проведя анализ, можно заметить, что таких товаров и продуктов (группы В и С), скорее всего, будет большинство, то есть, по правилу Парето – «80/20».

АВС анализ ассортимента и структуры продукции, анализ ассортимента продукции необходимо проводить для того, чтобы принимать правильные управленческие решения. В частности, предприниматель должен знать, на какие товары и продукт обращать внимание и направлять на них усилия по маркетингу, рекламе и промо.

Например, вряд ли нужно тратить много денег на закупку тех товаров, которые не пользуются спросом: их можно закупить в определенном небольшом количестве и пусть лежат и постепенно продаются. Естественно, с учетом условий и сроков хранения. Основная часть оборотных средств, то есть, денег, будет уходить на закуп тех товаров, которые пользуются спросом.

Точно также вряд ли предприниматель будет отдавать много торговых и складских площадей под те же не пользующиеся спросом товары. Они нужны, это бесспорно, их все равно покупают, но они не будут занимать много места на прилавках и на складах.

Вот для того, чтобы знать, какие товары пользуются спросом, а какие нет, какие быстрее оборачиваются и приносят больше прибыли, а какие, наоборот, медленно и меньше, проводят АВС анализ ассортимента и структуры продукции, анализ ассортимента продукции.

Еще один важный нюанс, о котором необходимо помнить, проводя АВС анализ. Данные, скажем, по выручке по каждому товару и в целом нужно брать не дневную и даже не недельную, а лучше за месяц, то есть, анализировать данные за месяц.

Данные о выручке по каждому товару поможет собрать программа для автоматизации работы магагазина от Бизнес.Ру. Информация о продажах и конкретных товарах за любой промежуток времени доступна 24/7, из любого места где есть интернет.
Попробуйте все возможности программы для автоматизации работы магазина от Бизнес.Ру бесплатно >>

Потому что, если брать данные за день, они с большой вероятностью будут некорректными: в какой-то день выручка по отдельным товарам и в целом может сильно измениться в любую сторону, и это изменение не будет объективно отражать реальное положение вещей, не будет соответствовать реальной тенденции.

Очевидно, что, когда в магазине, причем в любом, даже небольшом, ассортимент продуктов и товаров насчитывается десятки, сотни и тысячи наименований, то для проведения АВС анализа необходимо использование специальных программных продуктов. Вручную делать такой анализ ассортимента продукции просто невозможно.

Одним из наиболее популярных и удобных инструментов для проведения АВС анализа является популярная табличная программа, знакомая практически всем, Excel. Эта программа предоставляет широкие и удобные возможности для проведения АВС анализа.

Делается это очень просто (анализ ассортимента продукции):

  1. В одну колонку записываются все наименования товаров.
  2. Во вторую колонку записываются данные по выручке, по сумме продаж в рублях.
  3. В третью колонку записывается доля каждого товара в общем объеме выручки. Для этого применяется одна из элементарных форм, которые входят в пакет Excel.
  4. Далее все полученные данные с помощью фильтров (это также есть в Excel) формируются в порядке убывания или возрастания.
  5. Точно также, как говорилось выше, товары делятся на группы А, В и С.

Этот вид анализа несколько сложнее и применяется часто в дополнение к АВС анализу. Смысл его в следующем.

Товары ранжируются по какому-то признаку с применением коэффициента вариации, который показывает, характеризует меру разброса значения от средней величины показателя. Коэффициент вариации – относительный показатель (в процентах) и достаточно информативный.

С помощью XYZ анализа исследуются такие показатели, как выручка, прибыль, объемы продаж и другие.

XYZ анализ показывает, насколько, например, спрос на тот или иной товар отклоняется от средней величины спроса, то есть, насколько велика его вариация. Буквы обычно обозначают следующие группы товаров (анализ ассортимента продукции):

  • X – 0-10% это коэффициент вариации, который говорит о том, что товары, которые относятся к этой группе, обладают устойчивым спросом.
  • Y – 10-25%. Такой коэффициент вариации показывает, что товары из этой группы имеют изменчивый под воздействием различных факторов спрос.
  • Z – больше 25%, то есть спрос меняется достаточно неопределенно, точнее, спрос сам по себе неопределенный, случайный.

XYZ анализ точно также, как и АВС анализ можно проводить с помощью табличной программы Excel, которой товары точно также записываются в колонки. Далее проставляются необходимые формулы, и программа автоматически все сама считает. Также автоматически происходит ранжирование данных по группам X, Y и Z.

Результаты XYZ анализа предпринимателями также используются для принятия эффективных управленческих решений. Например, кие товары закупать больше, какие меньше. Или на какие товар и товарные группы направлять маркетинговые усилия и, соответственно, финансовые ресурсы, а на какие нет.

Excel – прекрасный и удобный инструмент для проведения и АВС анализа, и XYZ анализа. Но когда речь идет об ассортименте в сотни, тысячи и десятки тысяч наименований, что характерно для сетевого ритейла, то необходимо применения уже более серьезных программных продуктов.

Одним из наиболее оптимальных таких решений является онлайн сервис «Бизнес.Ру».

В частности, он предоставляет следующие возможности аналитической работы, которые позволят значительно повысить эффективность управленческих решений, эффективность бизнеса в целом:

  1. АВС анализ ассортимента продукции.
  2. XYZ анализ ассортимента продукции.
  3. Анализ ассортимента продукции, рентабельности товаров и товарных групп.
  4. Отчет по прибыльности товаров, заказов покупателей.
  5. Воронка продаж.
  6. Возможность анализа прибыли фирмы по сегментам клиентов, организациям, складам, розничным точкам, группам товаров.
  7. Анализ дополнительных доходов и расходов фирмы.

Преимуществом онлайн сервиса «Бизнес.Ру» является то, что он позволяет осуществлять все бизнес процессы компании, в том числе, проводить аналитическую работу и принимать управленческие решения по результатам этой работы дистанционно, то есть из любой точки мира.

Полноценная автоматизация магазина, онлайн-касса 54-ФЗ

  • Полноценный складской учет и инвентаризация
  • Удобный и понятный интерфейс для кассира
  • Поддержка 100 моделей ККТ, эквайринга, весов
  • ЕГАИС, Меркурий, Маркировка
  • Гибкая настройка скидок, своя система лояльности
  • Прогнозирование продаж, оптимизация остатков
  • Отслеживание выручки и прибыли в реальном времени
  • Контроль работы ККТ через мобильное приложение

источник

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

Иными словами, ABC-анализ позволяет:

Выделить позиции, которые вносят наибольший вклад в суммарный результат.

Анализировать три группы вместо большого списка.

Работать сходным образом с позициями одной группы.

Группы обозначаются латинскими буквами ABC:

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

Ассортимент по объему продаж

Клиентов по объему заказов

Поставщиков по объему поставок

Дебиторов по сумме задолженности

Запасы по занимаемой площади склада

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

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

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

Группа A дает 80% выручки, содержит 20% наименований

Группа B дает 15% выручки, содержит 30% наименований

Группа C дает 5% выручки, содержит 50% наименований

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

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

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

Далее приведена общая методика и пояснения на примере анализа ассортимента. Пояснения показаны синим.

Выбрать цель анализа. Например: оптимизация ассортимента.

Выбрать объект анализа. Товары или товарные группы.

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

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

Подсчитать общую сумму параметра по списку. Сумма выручки по всем товарам списка.

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

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

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

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

Подсчитать количество позиций списка в каждой группе. Число наименований товаров в каждой группе.

Подсчитать общее количество позиций списка. Общее число наименований товаров.

Подсчитать долю количества позиций в каждой группе от общего количества. (Число товаров в группе) /(общее число товаров)*100%.

Сравнить получившиеся значения с рекомендуемыми.

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

Читайте также:  Как сделать анализ анкетирования пример

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

Проводить анализ регулярно и периодически, правильно выбрав период.

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

Пример ABC-анализа ассортимента расчет в Excel по шагам

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

Цель анализа — оптимизация ассортимента.

Параметр по которому будем производить разбиение на группы — выручка.

Cписок товаров отсортировали в порядке убывания выручки.

Подсчитали общую сумму выручки по всем товарам.

Вычислили долю выручки по каждому товару в общей сумме выручки.

Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.

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

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

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

Общее количество товаров в нашем примере 30.

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

Сравнили результат ABC-анализа с рекомендуемыми значениями.

Группа A80% выручки, 20% наименований

Группа B15% выручки, 30% наименований

Группа C5% выручки, 50% наименований

Для списка товаров из нашего примера:

Группа A79% выручки, 23.3% наименований

Группа B16% выручки, 33.3% наименований

Группа C5% выручки, 43.3% наименований

источник

Современный маркетинг и логистика основаны на использовании ряда всемирно опробованных инструментов. К таким инструментам относят ABC и XYZ-анализы, помогающие улучшить организацию бизнеса. Их совместное применение действенно для оптимизации бизнес-процессов, не вызывает потребности в больших трудозатратах и в привлечении высокооплачиваемых экспертов.

Смыслом ABC-анализа можно считать выделение в бизнесе из большого количества однотипных объектов те, на которых нужно сосредоточить главное внимание исходя из конкретной выбранной цели. Этот метод может использоваться в разных направлениях: для оптимизации ассортимента, анализа клиентской базы, повышения эффективности продаж.

ABC-анализ основан на идеях Парето, утверждающего, что в бизнесе всегда только 20% вложений даёт 80% результата. Именно на этом сегменте он рекомендует сосредоточить усилия.

В ABC-анализе делят факторы бизнеса на 3 категории:

  • А — наиболее ценные ресурсы (20%), результат от которых в бизнесе равен 80%;
  • В — 30% ресурсов, дающих 15% результата;
  • С — 50% ресурсов, от которых результат составляет всего 5%.

Сущность АВС-анализа — ранжирование ресурсов по приносимым ими результатам

XYZ-анализ — это инструмент определения уровня стабильности или вариативности в продажах. Он группирует объекты бизнеса исходя из равномерности продаж, выявляет колебания в разные временные промежутки и классифицирует объекты по уровню прогнозируемости. Метод может применяться для анализа продаж отдельных товаров, услуг или поведения клиентов.

Если ABC-анализ выделяет самые продаваемые товары, то XYZ помогает понять, насколько стабилен спрос на них.

Методики ABC и XYZ могут применяться для анализа таких факторов:

  • товарного ассортимента (анализируем прибыль);
  • целевой клиентской базы (анализируем объём заказов);
  • базы поставщиков (анализируем объём поставок);
  • дебиторов (анализируем сумму и динамику задолженности).

Анализ ABC по базе клиентов можно провести по выручке, которую они приносят в бизнес:

  1. A — крупные клиенты.
  2. B — средние клиенты.
  3. C — малые клиенты.

Нет единого стандарта, каких клиентов можно отнести к группам А, В или С. Такое разделение зависит в первую очередь от масштабов исследуемого бизнеса. Сумма, определяющая крупного клиента, для мелкого розничного магазина может быть и 200 000 рублей, а в крупной оптовой торговле доход будет измеряться в миллионах. Именно процесс проведения анализа и приведёт к определению, каких клиентов относить к какой из категорий.

XYZ-анализ отвечает на вопрос, какие клиенты совершают покупки регулярно, какие — от случая к случаю, а кто купил товар только один раз.

В качестве широко распространённого инструмента маркетингового анализа во всех видах торговли (розничной, оптовой, онлайн) используют так называемые воронки продаж, основная идея которых заключается в том, что процесс сделки всегда состоит из отдельных этапов. Воронка продаж отражает распределение клиентов по этапам роста их полезности для продавца: от потенциального покупателя до заключения первой сделки, а затем и перехода клиента в статус постоянного, лояльного и даже агитирующего за использование конкретного бренда.

Понятие вронки продаж строится на том, что потенциальных покупателей много, но до этапа заключения сделки доходит меньшинство

ABC-анализ показывает, сколько потенциальных клиентов доходит до уровня сделки, кто они, каким образом узнали о компании, какой менеждер с ним работал.

Благодаря наглядности структуры анализ воронки продаж позволяет планировать развитие процесса торговли, контролировать эффективность персонала, мотивировать сотрудников.

Важным критерием приоритетного положения клиента должно быть получение от него высокого дохода, причём достаточно стабильно, а не одноразово. Здесь наиболее эффективно совмещение ABC и XYZ-анализа. В результате выделяются группы потенциальных клиентов, с которыми можно использовать разные методы коммуникации:

  • маркетинг отношений, программы лояльности — для малочисленной, но самой доходной группы постоянных клиентов;
  • поддержание постоянных контактов — когда клиент готов тратить на покупки большие суммы, но делает это редко;
  • исследование потребностей, расширение ассортимента — для тех, кто совершает дорогие покупки непредсказуемо.

ABC-анализ предполагает такую последовательность действий:

  • определить цели анализа;
  • идентифицировать объекты, которые анализируем;
  • выделить параметр, на основании которого будет проводиться классификация объектов;
  • оценить каждый объект по классификационному параметру;
  • отсортировать объекты в порядке убывания значения параметра;
  • определить долю значения параметра по всем объектам;
  • ранжировать значения доли параметров нарастающим итогом;
  • разделить объекты на три группы по значениям параметра (от минимального до 80%, от 80 до 95% и свыше 95%);
  • определить количество и состав объектов в каждой группе.

ABC-анализ выполняется пошагово в определённой последовательности

Для примера приведём АВС-анализ клиентской базы компании ООО «Альфа». В качестве инструмента воспользуемся табличной программой Excel.

  1. Ставим цель — ранжировать клиентов из базы по степени их прибыльности.
  2. В качестве объекта анализа выбираем 20 клиентов фирмы, которых анонимно обозначим от Клиент 01 до Клиент 20.
  3. В качестве параметра анализа рассмотрим сумму покупок каждого клиента за полугодие.
  4. Сопоставим каждого клиента с суммой выручки, полученной от него за полугодие, и создадим исходную таблицу Excel, содержащую всего два столбца: А — перечень клиентов, В — выручка за полугодие. Подводим в отдельной строке итог выручки. На первом этапе анализа составляем таблицу со списком клиентов и суммами выручки по каждому из них за полугодие
  5. Отсортируем клиентов в порядке убывания выручки за полугодие (меню «Данные» → «Сортировка» → «По убыванию»).
    Список клиентов сортируется по сумме покупок за полугодие с помощью специального инструмента Excel
  6. Определим долю каждого клиента в итоговой сумме выручки компании за полугодие по формуле: Доля = (Выручка от клиента) / (Итоговая сумма выручки) * 100%. Чтобы не заводить формулу вручную каждый раз, задаём столбцу С процентный формат ячеек, в первой ячейке (С2) задаём формулу =B2/$B$22, протягиваем до последнего столбца.
    Доля каждого клиента в покупках выражается в процентах
  7. Рассчитаем накопительную долю для каждого покупателя. В первой строке дублируется процентная доля клиента, в последующих значение вычисляется суммированием этой доли и процентной доли текущего клиента. Технически это выглядит так: во второй ячейке столбца Е задаём формулу =C3+Е2, протягиваем до последней строки.
    Расчёт накопительной доли делается по формуле =C3+Е2
  8. Получим список клиентов, отсортированный по накопительной доле каждого клиента. Для контроля: в последней строке (в нашем случае 21) должно стоять значение 100%.
    Накопительные доли клиентов автоматически отображаются по нарастанию
  9. Разделим список, отражающий накопительные доли, на три группы:
    • А — клиенты с наибольшими объёмами покупок. Их накопительная доля — до 80%. В эту группу вошли 5 клиентов;
    • В — клиенты, для которых значение накопительной доли составляет от 80 до 95%. В эту группу вошли 6 клиентов;
    • С — остальные 9 клиентов, накопительная доля которых более 95%. Клиенты разбиваются на 3 категории по значению накопительной доли
  10. Подсчитаем долю общей выручки и процент от общего числа клиентов в каждой группе. На практике доля объектов в группах А, В и С не всегда точно соответствует теоретическому значению по Парето. Так, ценные 20% клиентской базы должны составлять четыре клиента, а по итогам расчётов их оказалось 5, то есть 25%. Но по расчётам видно, что они дают компании 80% выручки. Так же и с группой С. Это не следует считать ошибкой расчёта. По законам статистики ближе к теоретическому итогу можно подойти с увеличением количества объектов, например, если клиентов будет не 20, а 500. АВС-анализ позволил выделить из базы ООО «Альфа» 5 наиболее прибыльных клиентов

Алгоритм XYZ-анализа строится так:

  1. Выбрать объект и анализируемый параметр.
  2. Определить временные рамки исследования.
  3. Рассчитать коэффициент вариации по каждому объекту.
  4. Ранжировать объекты по коэффициенту вариации.
  5. Распределить объекты на 3 группы:
    • Х — коэффициент вариации от 0 до 10% — группу характеризует устойчивость;
    • Y — коэффициент вариации от 10 до 25% — поведение группы изменчиво, но прогнозируемо;
    • Z — коэффициент вариации от 25% — случайный, разовый характер сделки, спроса и т. д.

Выполним XYZ-анализ клиентской базы ООО «Альфа» средствами Excel:

  1. Объектом анализа выбираем клиентскую базу и рассматриваем сумму покупок по каждому.
  2. Определим период, за который проводим анализ. Это будут шесть месяцев из полугодия, рассмотренного в АВС-анализе.
  3. Составляем таблицу клиентов с объёмами покупок за каждый из выбранных шести месяцев. В исходную таблицу для XYZ-анализа включаются список клиентов и суммы их покупок по месяцам
  4. Коэффициент вариации рассчитывается по сложной формуле. Его значения колеблются от 0 до 1. В Excel для этого предусмотрен специальный инструмент: если данные начинают вводиться со строки 3 (ячейки В3-G3), в свободном столбце вписываем формулу =СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3), протягиваем до последней строки, ячейкам задаём процентное значение. В этом варианте коэффициент будет отображаться в процентах.
    Коэффициент вариации можно рассчитать по формуле, но удобнее воспользоваться инструментом Excel
  5. Для удобства в таблице можно рассчитать средние продажи за месяц по каждому клиенту и стандартное отклонение. Но для результатов анализа принципиальным будет коэффициент вариации. На этом этапе он должен быть проставлен в строке каждого клиента.
    Коэффициент вариации рассчитавыется в отдельном столбце по каждому клиенту

Таблицу клиентов сортируем в порядке возрастания по значению коэффициента (меню «Данные» → «Сортировка» → «По возрастанию»). Делим их на 3 группы. В группу X войдут клиенты с коэффициентом от 0 до 10%, Y — от 10 до 25%, Z — выше этого значения. Если объектов немного, можно вместо сортировки проставить принадлежность к группе вручную в отдельном столбце.

XYZ-анализ распределяет всех клиентов по трём группам

  • Подведём итог проведённого XYZ-анализа клиентской базы ООО «Альфа». В группу X вошли стабильно покупающие клиенты, их насчиталось 8 из 20. Для вошедших в группу Y (7 клиентов) характерен колеблющийся спрос. В группе Z (5 клиентов) спрос практически непредсказуем и скорее случаен, чем закономерен. Делаем вывод, что поведение большинства клиентов компании стабильно или прогнозируемо.
    XYZ-анализ характеризует группы объектов по степени их стабильности
  • Совмещённый анализ ABC и XYZ считается эффективным и разносторонним инструментом. Метод базируется на формировании единой таблицы, где по девяти группам распределяют объекты анализа на основании итогов ABC-анализа и XYZ-анализа.

    AX
    Высокая потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления
    AY
    Высокая потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления
    AZ
    Высокая потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастичного потребления
    BX
    Средняя потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления
    BY
    Средняя потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления
    BZ
    Средняя потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастического потребления
    CX
    Низкая потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления
    CY
    Низкая потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления
    CZ
    Низкая потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастического потребления

    Выполним совмещение АВС и XYZ-анализов клиентской базы ООО «Альфа» средствами Excel:

    1. Берём результаты ABC-анализа — таблицу с разбивкой клиентов на группы.
    2. Берём результаты XYZ-анализа клиентской базы.
    3. Создаём совмещённую таблицу (можно добавить дополнительные столбцы на уже созданную странницу). В отдельном столбце по каждому клиенту проставляем две буквы — группы из АВС и XYZ-анализа.
      Таблица совмещённого анализа может формироваться на основе уже заполненных таблиц АВС и XYZ
    4. Создаём новую таблицу из трёх строк и трёх столбцов. Строки обозначаем последовательно как A, B и C, а столбцы — X, Y и Z. Исследуемые объекты (у нас это клиенты) разместим в девяти ячейках сводной таблицы в зависимости от присвоенных им отметок из двух букв.
      Матрица совмещённого анализа состоит из 9 ячеек, по которым распределяются клиенты
    5. Сделаем выводы из совмещённого анализа. У нас будет сформирован список клиентов, на работу с которыми следует обращать активное внимание. В ячейке AX будут клиенты с наиболее стабильной потребностью в товарах и дающие максимум выручки. Также обратим внимание на ячейки BX и AY, отражающие покупателей с довольно высоким потенциалом. Самые неперспективные клиенты займут позиции BZ и особенно CZ.
    A Большой стабильный доход Большой предсказуемый доход Большой нерегулярный доход
    B Средний стабильный доход Средний предсказуемый доход Средний нерегулярный доход
    C Маленький стабильный доход Маленький предсказуемый доход Маленький нерегулярный доход
    X Y Z

    Совмещение использования ABC и XYZ-анализа помогает управлять как товарными ресурсами, так и базой клиентов. Этот инструмент помогает корректировать ассортиментную политику, повышая долю востребованных товаров и платёжеспособных клиентов. Совмещённый анализ хорош тем, что универсален, пригоден в разрезе любых объектов бизнеса: от товаров до оценки работы персонала.

    источник

    Пословицы сами по себе не появляются… Иногда в такие дебри аналитики залезаешь, что поневоле рука к шкафчику с горячительными тянется (да ладно, мы знаем он есть в каждом офисе).

    Но будем говорить немного о другом.

    В ритейле, логистике, управлении складом и запасами есть такая вещь как АВС анализ. О нем уже написано немало теоретических публикаций. И вроде бы все относительно просто и понятно, но так ли это на самом деле?

    Когда категорийный менеджер или маркетолог торговой сети вплотную подходит к проведению АВС анализа у него неизбежно возникает целый ворох вопросов, колебаний и сомнений. Именно с ними мы и будем работать в данной статье!

    Пройдемся по алгоритму действий при АВС-анализе в продуктовых торговых сетях, исключениях из правил, которые обязательно нужно учитывать, покажем пример проведения анализа по товарной группе Алкогольных напитков (да-да, именно те пол-литра).

    Если кто-то слышит о АВС анализе впервые, вот

    АВС-анализ – это наиболее распространённый метод изучения ассортимента. В его основе лежит, применимый ко многим сторонам жизни, закон Парето. Суть его для ритейла в том, что 20% товаров дают 80% эффективности, а остальные 80% товаров – лишь 20%.

    АВС-анализ – это метод, с помощью которого можно определить вклад каждого товара в оборот и прибыль магазина, распределить товары по категориям для эффективного управления ассортиментом.
    Для этого нужно:

    1. Отсортировать все товары по выбраному критерию (например, обороту).
    2. Подсчитать сколько процентов оборот каждого товара составляет от общего оборота товарной группы.
    3. Подсчитать кумулятивный (или накопительный) процент путём прибавления процента к сумме предыдущих процентов.
    Читайте также:  Медкнижка какие анализы сдавать 2017

    Оборот товара Процент оборота товара от общего оборота Кумулятивный процент
    Товар 1 100 грн. 10% 10%
    Товар 2 92 грн. 9.2% 10%+9.2% = 19.2%
    Товар 3. 80 грн. 8% 19.2%+8%=27.2%

    Выделяем категории, например
    категория А — приоритетные товары, приносящие до 80% от общего оборота;
    категория В — обычные товары, от 80% до 95% общего оборота;
    категория С — товары-аутсайдеры, от 95% до 100% общего оборота (все, что осталось).

    Определяем границы категорий, которые должны существенно отличаться между собой.

    1. Строим кумулятивную кривую.
    2. Соединяем прямой крайние точки кривой.
    3. Находим точку касания линии параллельной полученной прямой. Эта точка будет определять границы категории А, для которой характер накопления качественного критерия однороден.
    4. Аналогично соединяем прямой линией точку границы категории А и крайнюю точку кривой.
    5. Находим точку касания линии параллельной полученной прямой и определяем границы категории В.

    При проведении АВС анализа первое, что необходимо сделать, это определится

    Важно ответить на такие вопросы:

    1. Какая цель анализа?
    2. Что будет объектами анализа?
    3. По каким критериям?
    4. Какое процентное соотношение будет оптимальным для АВС анализа?
    5. За какой временной период стоит проводить анализ? и с какой частотой?
    6. Как разделить товары на А, В, С категории?
    7. Какая будет интерпретация и действия на основе результатов анализа?

    Пройдемся по пунктам.

    Цель анализа зависит от существующей проблемы или, а зачем мы вообще его проводим? Любая аналитика служит для достижения какой-то цели, АВС анализ отнюдь не исключение. Четкое видение цели уже половина успеха маркетинговой активности.

    Цель прогнозирует чего мы можем достичь с помощью применения АВС анализа, поэтому может отличатся даже в зависимости от того кто анализ проводит. Категорийные менеджеры чаще всего анализируют продаж товаров, управляющих магазинами — оборот, маркетологи — вхождение товаров в чеки покупателей.

    Самые популярные цели это:

    • определить группы товаров, приносящие наибольшую прибыль;
    • оптимизировать ассортимент;
    • выделить товары-лидеры и аутсайдеры;
    • управлять запасами и поставками;
    • сравнить показатели с предыдущим периодом, проанализировать изменения.

    Достичь цели можно используя разные Объекты анализа. Ими могут выступать — поставки, складские запасы, товарный ассортимент отдельного магазина или всей торговой сети, товары, которые входят в определенную товарную группу или категорию.

    Тут необходимо достаточно осторожно подходить к анализу. Например, для оптимизации ассортимента, анализ по всему ассортименту магазина или сети не даст практически ничего. Ведь не можем мы оставить в магазине только хлеб, молоко и алкоголь, хотя эти группы и будут самыми популярными. А вот в разрезе отдельной товарной группы можно легко отследить товары группы С (аутсайдеры по обороту и количеству продаж) от которых необходимо избавляться.

    Критерии. Опять же тесно связаны с объектом и целью анализа.
    Самые распространенные:

    • оборот;
    • выручка;
    • доходность;
    • количество продаж;
    • количество чеков, вхождение в чеки — частота покупок товаров.

    Выбор всего одного критерия для анализа существенно ограничивает достоверность результатов. Как правило, используют два-три критерия и проводят кросс-анализ, о чем более подробно расскажем ниже.

    Процентное соотношение. К сожалению, усредненные значения предлагаемые принципом Парето не всегда соответствуют действительности. В реальности категорийный менеджер или управляющий магазином при определении процентного соотношения руководствуется, в первую очередь, своим опытом, целями и критерими анализа, спецификой ассортимента товарной группы, магазина или ритейл сети.
    80-15-5,
    70-20-10,
    50-30-20,
    и даже 40-40-20, это все возможные варианты процентных соотношений категорий А, В и С.
    Широкий разброс указывает на разнообразие ситуаций и невозможность ориентации на универсальное соотношение границ категорий. Так, категорийщик большой торговой сети может позволить себе вывести из ассортимента значительное количество товаров категории С, полки магазина в любом случае пустовать не будут. Другое дело управляющий небольшой торговой сетью из 2-3 магазинов, где выведение 100-200 товаров губительно скажется на широте представленого ассортимента.

    Временной период. Часто проводить АВС анализ слишком затратно по использованию рабочего времени маркетологов, категорийщиков или управляющих магазинами, да и результаты такого анализа будут мягко говоря не очевидны из-за цикличности продаж товаров по дням недели или сезонам.

    Например, анализ всего товарного ассортимента можно проводить раз в полгода, чтобы проанализировать какие товары и группы товаров самые важные и что изменилось по сравнению с прошлым периодом.

    Анализ товаров в каждой товарной группе, как правило, проводится раз в 2 месяца, возможны варианты раз в 3 месяца. Все зависит от величины ассортимента и возможностей аналитиков сети.

    Разделение на А, В, С категории.
    Анализируя торговый ассортимент магазина маркетолог может использовать 1 критерий — например, доходность товара или товарной группы, но полученные данные не всегда достаточно полезны.

    Поэтому применяется кросс анализ сразу по нескольким критериям. Да, такой подход не прост, но использование большего числа критериев позволяет лучше увидеть существующую ситуацию. При проведении возможны несколько вариантов действий:

    1. Последовательное разделение на категории.

    Стоит использовать если ассортимент товарной группы слишком большой. Сначала ассортимент анализируется по первому критерию (например, обороту), далее каждая полученная категория анализируются снова уже по второму критерию (количеству продаж) и т.д. В результате мы получаем подкатегории с относительно небольшим перечнем товаров, с которыми удобно работать.

    2. Параллельное разделение на категории.

    Проводим АВС анализ одновременно(параллельно) по нескольним критериям создавая категории вида АА, ВС и т.п…

    Используя 2 критерия, скажем Доход и Количество продаж, получаем уже 9 категорий:

    AA AB ВA
    BB BC CB
    CC AC CA

    Используем 3 критерия — 27 категорий. Для примера:

    Выручка Доходность Количество продаж
    Товар 1 А В А
    Товар 2 А А А
    Товар 3. С В С

    Такой подход более сложен, дает большие по количеству товаров категории, но позволяет получить обширную информацию о каждой категории.

    Например, используя 3 критерия для параллельного анализа, товары получившие ААА это самые важные товары для ритейлера. Они приносят значительный доход, часто покупаются, приносят выручку. А значит должны постоянно быть в наличии, с бесперебойными поставками и хорошим запасом.

    Товары категорий АВА, ВАА, ААВ так же достаточно важны и с ними стоит активно работать. Например, товар входит в категорию А по выручке и доходности, и в категорию В по продажам. Стоит найти ему лучшее место на полке, или провести промоактивность и магазин получит значительную прибыль. Еще вариант, товарная группа с категорией А по количеству продаж и доходности, и с категорией В по выручке. Для товаров в этой категории возможен пересмотр ценовой политики, так незначительное увеличение цены товаров приведет к увеличению выручки магазина.

    А вот от категории товаров ССС стоит точно избавляться.

    3. Использование синтетического подхода к определению категорий.

    Для каждого критерия определяется весовой коэффициент (ВК), в зависимости от его значимости для цели анализа.
    Например, для анализа Оборот более важен чем Количество продаж товара, а Количество продаж важнее Вхождения в чеки.

    Критерий Весовой коэффициент
    Оборот 0,5
    Количество продаж 0,3
    Вхождение в чеки 0,2
    Всего 1

    Для каждого товара производится расчет синтетического показателя.

    Кумул. % по Обороту*ВК Кумул. % по Количеству продаж*ВК Кумул. % по Вхождению в чеки*ВК Синтетический показатель
    Товар 1 10%*0,5= 5 10%*0,3= 3 11%*0,2= 2,2 5+3+2,2= 10,2
    Товар 2 19,2%*0,5= 9,6 20%*0,3= 6 22%*0,2= 4,4 9,6+6+4,4= 20
    Товар 3 27,2%*0,5= 13,6 30%*0,3= 9 28%*0,2= 5,6 13,6+9+5,6= 28,2

    Далее, необходимо провести ранжировку полученных результатов.

    Этот подход дает возможность одним числом охарактеризовать каждую товарную позицию, включенную в классификацию, и провести АВС-анализ как если бы использовался всего один критерий.

    Интерпретация. Результаты АВС анализа должны быть внимательно изучены, не стоит принимать поспешных решений.
    Идея классического АВС анализа в любом случае остается неизменной — распределение товаров по категориям для дальнейшей работы. Анализ позволяет определить товары требующие максимального внимания маркетологов, категорийщиков, управляющих по качественному влиянию на деятельность торговой сети, при этом ограничивая область управления до нужного минимума.

    Численность категория А всегда минимальна, категории С — максимальна. В тоже время категория А приоритетна в плане обслуживания и работы с ней. Категория В имеет стандартный уровень обслуживания, категория С — если товары не выводятся из ассортимента, то имеют найменьший уровень обслуживания и внимания.

    Товары основного ассортимента и товары выпавшие из него. В основном ассортименте товары продаются хотя-бы 2 раза в неделю за выбранный для анализа период. Товары которые по каким-либо причинам стали продаватся реже 2 раз в неделю выпадают из основного ассортимента. Это могут быть элитные, новые, сезонные или отсутсвующие на складе товары. АВС анализ имеет смысл проводить по основному ассортименту. А на выпавшие из основного ассортимента товары необходимо обратить внимание и выявить причину падений продаж.

    Акционные товары. Если за период взятый для АВС анализа у вас в торговой сети или же отдельном магазине проходили акции, то результаты продаж акционных товаров могут значительно повлиять на достоверность анализа. Тут маркетологу важно решить, исключить ли товары попадающие под акцию из набора данных для анализа, или же внести для них определенную поправку в зависимости от условий акции.

    Элитные товары. Товары которые не входят в основной ассортимент магазина или сети (продаются меньше чем 2 раза в неделю а то и значительно реже), но при продаже могут принести значительный доход. Их можно включить в массив данных для АВС анализа, где со значительной вероятностью они попадут в категорию С. Но такие товары важны для ассортимента магазина, а значит выводить их нельзя. В то же время, из-за низкой частоты продаж нецелесообразно выделять под элитные товары место на магазинном складе, проще организовать их закупки по факту продажи.

    Товары-новинки. Любому понятно, что каким бы рекламируемым не был новый товар, в первое время его продажи будут значительно ниже проверенных марок. Но, в то же время, новые товары абсолютно необходимы в любом магазине. Тут существуют варианты решения.

    Новые товары не включаются в анализ и не могут быть выведены из ассортимента первые несколько месяцев продаж.

    Если исключить новые товары из массива данных слишком сложно технически, им присваивается ярлык “Новый”, и при интерпретации результатов АВС анализа такие товары не подпадают под сокращение.

    Еще один вариант это включение новых товаров в категорию А автоматически. Чем он плох? Тем, что определенное количество новых товаров в категории А, смещает другие товары в ранжировке ниже.

    Отсутсвующие товары. По разным причинам иногда товара может не быть на полках магазина или же на складе. Т.е., в принципе, он мог бы продаваться, и был спрос, но в данных для анализа продаж товара нет. Поэтому полезно при проведении интерпретации АВС анализа знать дату последнего прихода товара в магазин.

    В сети супермаркетов из 17 магазинов существовали определенные проблемы с товарной группой “Алкогольные напитки”. Товары этой группы хорошо продавались и приносили доход, но занимали значительное полочное пространство магазинов. Также, требовалось определить марки и отдельные товары для планирования осенних промо-акций. Мы провели АВС анализ с помощью сервиса BI Datawiz.io.

    Итак, цель анализа — выбор товаров для промо-акций, сокращение ассортимента товарной группы.

    Объект анализа — основной ассортимент группы “Алкоголь” по всей торговой сети.

    Временной период — 2 месяца.
    Анализ будет проводится с помощью паралельного подхода по 2 критериям: Оборот и Количество продаж. Выбор именно этих критериев напрямую зависит от цели анализа. Управляющим торговой сети нужно было сократить количество товаров занимающих место на полках и не значительно влияющих на оборот товарной группы в целом.

    Анализ по основному ассортименту позволит нам получить более точные данные без учета сезонных или же отсутствующих в продаже товаров.

    Процентное соотношение.
    Оптимальным в данном варианте будет соотношение 75-95-100 по выбранным критериям из-за специфики товарной группы.
    На скриншоте ниже видим количество товарных позиций, которые входят в каждую категорию А, В и С и процентную часть категории от общего показателя.

    Для большей наглядности соотношения категорий рассмотрим их на диаграмме.

    Как видим, категория А как по обороту, так и по количеству продаж самая малочисленная, категория С самая большая — есть откуда брать товары для сокращения.

    Интерпретация. Проанализируем полученные результаты.
    Анализ возможен как с помощью табличных данных, так и с помощью визуализаций.

    Первая цель — Выбор товаров для проведения промоакций.
    В категория АА по Обороту и Количеству продаж попадают 162 позиций товаров, как видно на скрине ниже.

    Мы можем визуализировать данные по каждой категории.

    Например, сейчас для построения визуализации мы использовали такие показатели:
    горизонтальная ось — количество продаж за выбранный период;
    вертикальная ось — оборот за выбранный период;
    диаметр круга — % от оборота выбранной категории. Возможны и другие варианты построения графика в зависимости от целей АВС анализа.

    Как видим со значительным отрывом в категории АА лидирует GreenDay Organic Life по продажам в этой торговой сети.

    Самые продающиеся марки это GreenDay и MEDOFF. Работа с поставщиками таких товаров должна быть очень хорошо налажена, именно они поставляют нам товары лидеры. Возможно создание специальных лучших условий для них, дополнительного места на полках, организации промоактивности и т.п.

    Но, мы считаем нецелесообразным проводить промо-акции для товаров категории АА, эти товары и без акции отлично продаются.

    В данном случае продвижение лучше запланировать для категории АВ, которая значительно влияет на оборот магазинов, а количество продаж товаров группы вырастет в результате промоактивности.

    Результаты выбора товаров категории АВ видим на рисунке ниже.

    Как видно наиболее удачным будет провести промоакции для грузинских коньяков и вин, а также коньяков марки «Клинков».

    Второй целью нашего анализа была оптимизация ассортимента и избавление от непродающихся товаров . Разберемся с категорией СС.
    Тут визуализация еще более упрощает анализ. Как помним, в эту группу могут попасть и элитные товары. Например, на картинке ниже шотландское виски с ценой выше 800 грн. за бутылку за 2 месяца продалось всего 2 раза, но принесло значительную прибыль.

    А вот товары по 2 осям стремящиеся к нулю и с малым диаметром круга, никак не влияющие на общий оборот стоит удалять из ассортимента — они не продаются и только занимают место на полках. Как пример, на рисунке вино «Солнце в бокале» — продалось всего 2 раза за 2 месяца по 32 грн. за бутылку а значит и никак не влияет на оборот.

    Таким образом, АВС анализ позволил нам распределить товары входящие в товарную группу Алкогольных напитков на 9 разных категорий и выработать рекомендации для торговой сети по оптимизации ассортимента:

    • категория АА — товары-лидеры, категория наивысшего приоритета, товары постоянно должны быть в наличии, необходим тщательный контроль уровня запасов;
    • категория АВ — товары которые принесут максимальную эффективность при проведении промоакций;
    • категории ВА, ВВ, ВС, СВ — товары-середнячки, средний уровень управления запасами и размещением на полках;
    • категория СС — товары-аутсайдеры, необходим детальный анализ категории и выведение из ассортимента самых низкоэффективных товаров.

    Работа выполнена, можно и отметить! Тем более мы теперь в курсе горячительных трендов.

    источник