Одним из ключевых методов менеджмента и логистики является ABC-анализ. С его помощью можно классифицировать ресурсы предприятия, товары, клиентов и т.д. по степени важности. При этом по уровню важности каждой вышеперечисленной единице присваивается одна из трех категорий: A, B или C. Программа Excel имеет в своем багаже инструменты, которые позволяют облегчить проведение такого рода анализа. Давайте разберемся, как ими пользоваться, и что же собой представляет ABC-анализ.
ABC-анализ является своего рода усовершенствованным и приспособленным к современным условиям вариантом принципа Парето. Согласно методике его проведения, все элементы анализа разбиваются на три категории по степени важности:
Отдельные компании применяют более продвинутые методики и разбивают элементы не на 3, а на 4 или 5 групп, но мы будем опираться на классическую схему ABC-анализа.
В Экселе ABC-анализ выполняется при помощи сортировки. Все элементы отсортировываются от большего к меньшему. Затем подсчитывается накопительный удельный вес каждого элемента, на основании чего ему присваивается определенная категория. Давайте на конкретном примере выясним, как указанная методика применяется на практике.
У нас имеется таблица с перечнем товаров, которые предприятие реализует, и соответствующим количеством выручки от их продажи за определенный период времени. Внизу таблицы подбит итог выручки в целом по всем наименованиям товаров. Стоит задача, используя ABC-анализ, разбить эти товары на группы по их важности для предприятия.
Можно также поступить по-другому. Выделяем указанный выше диапазон таблицы, затем перемещаемся во вкладку «Главная» и выполняем щелчок по кнопке «Сортировка и фильтр» , расположенной в блоке инструментов «Редактирование» на ленте. Активируется список, в котором выбираем в нем позицию «Настраиваемая сортировка» .
В поле «Столбец» указываем наименование той колонки, в которой содержатся данные по выручке.
В поле «Сортировка» нужно указать, по какому конкретному критерию будет выполняться сортировка. Оставляем предустановленные настройки – «Значения» .
В поле «Порядок» выставляем позицию «По убыванию» .
После произведения указанных настроек нажимаем на кнопку «OK» в нижней части окна.
Учитывая тот факт, что указанную формулу мы будем копировать в другие ячейки столбца «Удельный вес» посредством маркера заполнения, то адрес ссылки на элемент, содержащий итоговую величину выручки по предприятию, нам нужно зафиксировать. Для этого делаем ссылку абсолютной. Выделяем координаты указанной ячейки в формуле и жмем на клавишу F4 . Перед координатами, как мы видим, появился знак доллара, что свидетельствует о том, что ссылка стала абсолютной. При этом нужно учесть, что ссылка на величину выручки первого в списке товара (Товар 3 ) должна оставаться относительной.
Затем, чтобы произвести вычисления, жмем на кнопку Enter .
Итак, в первой строке переносим в столбец «Накопленная доля» показатель из колонки «Удельный вес» .
Таким образом, всем товарам, накопленная доля удельного веса которых входит в границу до 80% , присваиваем категорию A . Товарам с накопленным удельным весом от 80% до 95% присваиваем категорию B . Оставшейся группе товаров со значением более 95% накопленного удельного веса присваиваем категорию C .
Таким образом, мы разбили элементы на группы по уровню важности, используя при этом ABC-анализ. При использовании некоторых других методик, о чем говорилось уже выше, применяют разбиение на большее количество групп, но сам принцип разбиения при этом остается практически неизменным.
Безусловно, применение сортировки – это наиболее распространенный способ проведения ABC-анализа в Экселе. Но в некоторых случаях требуется провести данный анализ без перестановки строк местами в исходной таблице. В этом случае на помощь придет сложная формула. Для примера будем использовать ту же исходную таблицу, что и в первом случае.
ВЫБОР(Номер_индекса;Значение1;Значение2;…)
Задачей данной функции является вывод одного из указанных значений, в зависимости от номера индекса. Количество значений может достигать 254, но нам понадобится всего три наименования, которые соответствуют категориям ABC-анализа: A , B , С . Можем сразу вводить в поле «Значение1» символ «A» , в поле «Значение2» — «B» , в поле «Значение3» — «C» .
ПОИСКПОЗ(Искомое_значение;Просматриваемый_массив;Тип_сопоставления)
Предназначение данной функции – это определение номера позиции указанного элемента. То есть, как раз то, что нам нужно для поля «Номер индекса» функции ВЫБОР .
В поле «Просматриваемый массив» сразу можно задать следующее выражение:
Оно должно быть именно в фигурных скобках, как формула массива. Не трудно догадаться, что эти числа (0 ; 0,8 ; 0,95 ) обозначают границы накопленной доли между группами.
Поле «Тип сопоставления» не обязательное и в данном случае мы его заполнять не будем.
В поле «Искомое значение» устанавливаем курсор. Далее снова через описанную выше пиктограмму в виде треугольника перемещаемся в Мастер функций .
СУММЕСЛИ(диапазон;критерий;диапазон_суммирования)
В поле «Диапазон» вводим адрес колонки «Выручка» . Для этих целей устанавливаем курсор в поле, а затем, произведя зажим левой кнопки мыши, выделяем все ячейки соответствующего столбца, исключая значение «Итого» . Как видим, адрес тут же отобразился в поле. Кроме того, нам нужно сделать данную ссылку абсолютной. Для этого производим её выделение и жмем на клавишу F4 . Адрес выделился знаками доллара.
В поле «Критерий» нам нужно задать условие. Вписываем следующее выражение:
Затем сразу же после него заносим адрес первой ячейки столбца «Выручка» . Делаем координаты по горизонтали в данном адресе абсолютными, дописав перед буквой знак доллара с клавиатуры. Координаты по вертикали оставляем относительными, то есть, перед цифрой никакого знака быть не должно.
После этого не жмем на кнопку «OK» , а кликаем по наименованию функции ПОИСКПОЗ в строке формул.
СУММ(Число1;Число2;…)
Для наших целей понадобится только поле «Число1» . Вводим в него координаты диапазона столбца «Выручка» , исключая ячейку, которая содержит итоги. Подобную операцию мы уже проводили в поле «Диапазон» функции СУММЕСЛИ . Как и в тот раз, координаты диапазона делаем абсолютные, выделив их, и нажав на клавишу F4 .
После этого жмем по клавише «OK» внизу окна.
ВЫБОР(ПОИСКПОЗ((СУММЕСЛИ($B$2:$B$27;">"&$B2)+$B2)/СУММ($B$2:$B$27);{0:0,8:0,95});"A";"B";"C")
Но, конечно, в каждом конкретном случае координаты в данной формуле будут отличаться. Поэтому её нельзя считать универсальной. Но, используя то руководство, которое было приведено выше, можно вставить координаты любой таблицы и с успехом применять данный способ в любой ситуации.
Как видим, результаты, полученные при помощи варианта с применением сложной формулы, ничуть не отличаются от тех результатов, которые мы проводили путем сортировки. Всем товарам присвоены те же самые категории, только при этом строки не изменили своего начального положения.
Программа Excel способна значительно облегчить проведение ABC-анализа для пользователя. Это достигается использованием такого инструмента, как сортировка. После этого производится подсчет индивидуального удельного веса, накопленной доли и, собственно, разбиение на группы. В тех случаях, когда изменение первоначального положения строк в таблице не допускается, можно применить метод с использованием сложной формулы.
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:
Группы обозначаются латинскими буквами ABC:
style="center">
Можно анализировать (ранжировать) любые объекты, если у них есть числовая характеристика.
Например:
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.
style="center">
АВС-анализ (ABC-Analysis) – это способ классификации (ранжирования) ресурсов компании по определенному параметру, чаще всего значимости. Читайте, как сделать абс-анализ, где он применяется и в чем его преимущества.
О чем эта статья :
Научно-прикладной прогресс в сфере экономики и финансов не стоит на месте и предлагает все большее число методов и техник оптимизации различных аспектов бизнеса. Последнее десятилетие инструментарий менеджеров обогащается за счет суперсовременных «хайповых» методов оценки на базе нейросетей и больших данных (“Big data”). Но и традиционные методы все еще актуальны и практичны, их рано сбрасывать со счетов. Одним из таких классических методов – ABC-анализ.
В основе авс-анализа лежит эмпирическое правило 80/20 или принцип Парето. В общем случае правило гласит, что лишь небольшая часть предпринимаемых усилий приносит большую часть эффекта – 80 процентов результата достигается лишь за счет 20% действий. Для нас это значит, что лишь 20% клиентов дают 80% выручки, и 20% товаров генерируют 80% дохода.
Товары или услуги надо разделить на категори – A, B и C. К группе А принято относить активы, обеспечивающие как раз 80 процентов результата. К примеру, если необходимо избавиться от низколиквидных запасов, то в группу А отнесут товары с регулярно высоким спросом. Если же нужно распределить лимиты по дебиторской задолженности организации между клиентами – покупателей со стабильно высоким объемом закупок, оплачивающих в срок. Далее рассмотрим все категории подробнее.
Скачайте и возьмите в работу :
Чем поможет : Регламент позволяет сократить складские остатки товаров, повысить оборачиваемость запасов и, как следствие, снизить затраты на их хранение. Планирование осуществляется на основе ABC-анализа.
Чем поможет : Пригодится для ABC- анализа покупателей, анализа эффективности существующей системы скидок и бонусов и прочих условий продаж.
Наиболее ценные клиенты или товары в вашем портфеле попадают в категорию A. Товары этой категории приносят львиную долю дохода, не поглощая столь же большую (пропорционально) долю ресурсов компании. Эта категория, скорее всего, будет состоять из очень небольшого числа клиентов или товаров манимейкеров (money-makers).
То, что сформировало данную категорию – это тема для тщательного контроля, ручного управления и индивидуального подхода, если речь идет о клиентах. Категория A также подразумевает, что потеря клиента или проблемы с продуктом из этой категории – оказывают заметное негативное влияние на бизнес в целом.
Товары или клиенты, ранжированные по возрастанию или убыванию, оказавшиеся в середине списка скорее всего попадают в категорию B. Многие ошибочно полагают, что речь идет о подсегменте товаров, клиентов, ресурсов, который вносит свой вклад в общую «корзину», однако недостаточно велик, если говорить о его роли в суммарном результате. Этот подход не верен. В категорию B следует в первую очередь относить то, что при определенных условиях, усилиях и затратах, может перейти в категорию A. Принято считать, категорию B формируют позиции, которые дают следующие после категории A 15% вклада в общий результат.
Чем поможет : максимально увеличить прибыль, управляя запасами, и не хранить деньги на складе.
Чем поможет: выявить и устранить избытки запасов, внедрить систему мониторинга и оптимизации запасов.
ABC-анализ – отличный инструмент для контроля запасов. Его применение полезно для определения того, какие из единиц хранения влияют в наибольшей степени на складские расходы. Он также создает основу для формирования стратегии управления запасами.
По сути, каждый товар на складе (или единица хранения сырья и материалов) генерирует расходы – каждое место хранения стоит денег: арендная плата на паллетоместо, расходы на коммунальные услуги, зарплата персонала склада, амортизация оборудования склада и др. Поэтому важно держать этот источник затрат под контролем.
Использование ABC-анализа в управлении запасами строится на тех же принципах, что и сегментация клиентов или товаров. Мы ранжируем складируемые товары или товарные группы по интересующим параметрам и выделяем в группы в соответствие со вкладом в общий результат по выбранному параметру. Параметр для такого анализа определяется целями:
В abc-анализе нет стандартного порога для определения того, какие продукты в какую категорию попадают. Пороговые значения категорий также, как и параметры должны быть определены специально для аналитической задачи. Даже число категорий может быть большим чем три. Однако в основе создания категорий применяются все те же те же принципы, что и для анализа клиентов / товаров.
Вот пример некоторых пороговых показателей для категории А:
Традиционные пропорции для категорий – 80/15/5 – также можно применять для оценки складских запасов, но это не аксиома как уже упоминалось выше.
ABC-анализ позволяет разбить большой список, например ассортимент товаров, на три группы, имеющие существенно разное влияние на общий результат (объем продаж).
Иными словами, ABC-анализ позволяет:
Выделить позиции, которые вносят наибольший вклад в суммарный результат.
Анализировать три группы вместо большого списка.
Работать сходным образом с позициями одной группы.
Группы обозначаются латинскими буквами ABC:
А - самые важные
В - средней важности
С - наименее важные
Можно анализировать (ранжировать) любые объекты, если у них есть числовая характеристика.
Например:
Ассортимент по объему продаж
Клиентов по объему заказов
Поставщиков по объему поставок
Дебиторов по сумме задолженности
Запасы по занимаемой площади склада
Очень важно, что в каждом конкретном случае не надо ломать голову над тем, в какую группу отнести товар (клиента, поставщика и т.д.). Есть простая методика, выполняющая это разделение.
Методика основана на принципе Парето (принцип 20/80) , открытом итальянским экономистом Парето в 1897 году. В наиболее общем виде он формулируется так: «20% усилий дают 80% результата». В нашем случае: 20% ассортимента дают 80% выручки.
Группы должны быть примерно следующими (на примере анализа ассортимента):
Группа A дает 80% выручки, содержит 20% наименований
Группа B дает 15% выручки, содержит 30% наименований
Группа C дает 5% выручки, содержит 50% наименований
На всякий случай уточню: разбиение на группы выполняется по сумме выручки, а доля от числа наименований - какая получится.
Понятно, что соотношения (80%-15%-5%) по объему и (20%-30%-50%) по количеству наименований не являются точным законом природы, cуществует несколько методов определения границ ABC-групп . Но при значительных отклонениях от указанных значений следует насторожиться.
Пример .
При анализе клиентской базы выяснилось, что в группу А, дающую 80% заказов входит всего 5% клиентов вместо рекомендуемых 20%. Значит при уходе одного-двух клиентов из этой группы произойдет резкое падение выручки.
Выбрать цель анализа. Например: оптимизация ассортимента.
Выбрать объект анализа. Товары или товарные группы.
Выбрать параметр (числовую характеристику) по которому будем производить разбиение на группы. Выручка.
Отсортировать список по параметру в порядке убывания. Расположить товары в порядке убывания выручки.
Вычислить долю параметра каждой позиции списка в общей сумме. (Выручка по товару) / (сумма выручки) * 100%.
Вычислить для каждой позиции списка долю нарастающим итогом. Например, для десятого товара: (доля 1-го товара)+ (доля 2-го товара)+…+(доля 10-го товара). Для последнего товара доля нарастающим итогом равна 100%.
Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это будет нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.
Найти позицию списка, в которой доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это будет нижняя граница группы B.
Включать в список для анализа однородные позиции . Нет смысла включать в один список холодильники ценой от 10 000 руб. и розетки ценой 20 руб.
Правильно выбрать значения параметра . Например, суммы месячной выручки дадут более объективную картину, чем суммы дневной выручки.
Проводить анализ регулярно и периодически , правильно выбрав период.
Методика довольно простая, но весьма трудоемкая. Для ABC-анализа идеальным инструментом служит Excel .
Пример ABC-анализа ассортимента расчет в Excel по шагам
Покажем на примере как работает методика ABC-анализа . Возьмем ассортимент из 30 условных товаров.
Цель анализа - оптимизация ассортимента.
Объект анализа - товары.
Параметр по которому будем производить разбиение на группы - выручка.
Cписок товаров отсортировали в порядке убывания выручки.
Подсчитали общую сумму выручки по всем товарам.
Вычислили долю выручки по каждому товару в общей сумме выручки.
Вычислили для каждого товара долю нарастающим итогом.
Нашли товар для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 80%. Это нижняя граница группы A. Верхняя граница группы A – первая позиция в списке.
Нашли товар для которого доля нарастающим итогом ближе всего к 95% (80%+15%) . Это нижняя граница группы B.
Все, что ниже - группа C.
Подсчитали количество наименований товаров в каждой группе. A - 7, B - 10, C - 13.
Общее количество товаров в нашем примере 30.
Подсчитали долю количества наименований товаров в каждой группе. A - 23.3%, B - 33.3%, C - 43.3%.
Группа A - 80% выручки, 20% наименований
Группа B - 15% выручки, 30% наименований
Группа C - 5% выручки, 50% наименований
Для списка товаров из нашего примера:
Группа A - 79% выручки, 23.3% наименований
Группа B - 16% выручки, 33.3% наименований
Группа C - 5% выручки, 43.3% наименований
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?
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.
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".
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.