ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

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.

Характеристика групп А, В, С

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

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

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

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

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

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

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

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

АВС-анализ по нескольким факторам

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

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

АВС_1

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.

АВС_2

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.

ABC_3

Особенности АВС-анализа         

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

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

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

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

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

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

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

Методология проведения АВС

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

  1. Выбрать цель анализа. Выбираем к чему мы должны прийти по итогу анализа, например: оптимизация ассортимента, рост выручки, рентабельности и др.
  2. Выбор объекта анализа. Определяем, что будем анализировать: ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов. Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам и др.
  3. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта. Это может быть средний товарный запас, объем продаж, количество продаж, объем заказа и т.д.
  4. Составление рейтингового списка по выбранному параметру и его сортировка в порядке убывания. Например, если в качестве критерия мы выбрали «объем продаж», то сортируем весь наш ассортимент от товаров с наибольшими продажами до наименьших.
  5. Подсчитать общую сумму по выбранному параметру (например, общий объем продаж по всему ассортименту) и вычислить долю параметра каждой позиции списка в общей сумме. Для нашего примера, доля продаж по каждому товару будет равна отношению продаж по товару к общей выручке.
  6. Вычислить долю 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.

 

Просмотров: 4396

Виталий

Основатель блога "Market-Makers"