Авс анализ в строительстве

АВС-анализ: как узнать, на чем бизнес больше всего зарабатывает

По принципу Паретто, 80% прибыли бизнесу приносят 20% товаров. В статье расскажем про метод, который поможет вам быстро и безошибочно выявить те самые 20%.

Вся суть АВС-анализа в одном примере

Возьмем магазин канцтоваров. Чтобы не усложнять, ограничим ассортимент 10 позициями.

Получаем вот такую таблицу.

Ассортимент магазина канцтоваров для АВС-анализа

Дальше мы действуем в такой последовательности:

1. Сортируем товары и прибыль, которую они нам приносят, по убыванию. Вручную это делать не надо — умная электронная табличка сама справится.

2. Вычисляем долю каждого товара в общей прибыли бизнеса.

3. А теперь самое интересное — от товара к товару считаем их суммарную долю в прибыли нарастающим итогом. Доля маркеров, которые заняли первое место по приносимой прибыли, — 37%. На втором месте — авторучки с 28,41% прибыли. Вместе эти два товара приносят бизнесу 66,29% прибыли. И так далее. Спросите — нафига, ведь и так известно, что 100% получится? А в том-то и дело, что нас интересуют промежуточные значения. Ведь мы хотим знать, какие именно товары формируют 80% прибыли и какова роль остальных. Ответ — в таблице, которая у нас получилась. Долю отдельных товаров мы видим в третьей колонке. Но сама по себе она еще ни о чем не говорит. Мы же сортируем товары по группам по их совокупной доли прибыли. Вот эту совокупную долю умная табличка и считает в четвертой колонке «Суммарная доля».

4. Ну и последнее — сортируем товары по группам. Всё, что в сумме меньше или равно 80% — группа А. Это главные кормильцы бизнеса. Как только мы достигли порога в 80%, первый товар, суммарная доля в прибыли с участием которого превышает 80%, относится уже к группе В. В нашем примере это тетради в клетку. Они увеличивают суммарную долю в общей прибыли компании с 75,76% до 84,28%. Когда очередной товар увеличит общую долю в прибыли до 95% и более процентов, это уже первый товар из группы С. В нашем примере это альбомы для рисования — после них суммарная доля в прибыли увеличивается до 96,59%. Всё, что осталось — тоже группа С.

Как видите, 75,76% прибыли магазин делает на маркерах, авторучках и тетрадях в линейку. Тетради в клетку, общие тетради и блокноты приносят бизнесу 17,99% прибыли. Оставшиеся четыре позиции — 6,25%. От них можно или отказаться совсем, или закупать небольшими партиями, а возможно — и под заказ.

В классическом варианте АВС-анализа соотношение между группами А, В и С — 80/15/5. 20% прибыли, которые бизнес, согласно принципу Паретто, получает от 80% товаров, в АВС-анализе дополнительно детализированы — 15/5.

У нас получилось иное соотношение — 75,76/17,99/6,25. Ничего страшного. Реалии бизнеса не всегда вписываются в классику. Главное — чтобы общая сумма была 100%. Это самопроверка. Если общая сумма ≠ 100% — вкралась ошибка.

В классическом варианте: А = 80%, В = 15%, С = 5%. А/B/C = 80/15/5.

Результат АВС-анализа

После АВС-анализа ассортимента по выручке или прибыли мы увидим, на какие товары стоит сделать упор. Товарам, которые хорошо продаются и приносят основные деньги бизнесу, уделяем максимум внимания. Что делать с остальными, особенно аутсайдерами, приносящими минимум выручки/прибыли — повод крепко задуматься.

Мы рассортировали товары по трем группам:
1. Группа А. Лидеры — 80% продаж, 20% ресурсов.
2. Группа В. Твердые середнячки — 15% продаж, 20-35% ресурсов.
3. Группа С. Аутсайдеры — 5% продаж, 50-60% ресурсов.

Информация, к какой группе относится товар — основа для принятия решений.

Товары из группы А должны быть на складе всегда. Дефицит товаров группы А = проседание по выручке. В результате АВС-анализа мы получили готовый перечень таких товаров. Этот перечень можно в любой момент сопоставить с текущей ситуацией. И, если нужно, вовремя докупить недостающий товар.

А вот делать большие запасы товаров группы С — только замораживать в них прибыль. От товаров из группы С можно безболезненно отказаться. Или поставлять их под заказ. Но тут решать собственнику — нужен ему товар из группы С, или ну его на фиг.

А вот когда собственник бизнеса хочет знать, сколько именно каждого товара из группы А должно быть на складе, АВС-анализ уже не помощник. Для этого есть отдельный инструмент, который называется XYZ-анализ. Но это уже тема отдельной статьи. А начинать надо в любом случае с АВС-анализа. XYZ-анализ — это отдельный инструмент, который не всегда нужен.

Полезно проводить АВС-анализ ассортимента отдельно по двум показателям — выручке и прибыли и сравнить результаты. Распространенный случай — товары из группы А по выручке оказываются по прибыли в группе В, а то и С. Но товары из группы А по выручке в любом случае обеспечивают приток денег в компанию и этим важны. Когда собственник выявил такой товар — есть повод задуматься. Возможно, есть способы сделать его более прибыльным. А если отказываться от товаров группы С по прибыли, то от тех из них, что по выручке в группе А — в последнюю очередь. Если не проводить АВС-анализ по обоим показателям, возникает опасность сосредоточиться не на том. Или отказаться от товара, который стоило бы сохранить.

Другие варианты использования АВС-анализа

АВС-анализ применим не только к ассортименту. Недавно мы делали его по выручке для транспортной компании. Собственник разрабатывал программу лояльности. И хотел знать, кого в нее включать. Для этого понадобились сведения, сколько процентов выручки приносит ему каждый клиент, и как клиенты распределяются между группами А, В и С.

В этом случае места товаров в таблице заняли клиенты и выручка, которую приносит бизнесу каждый из них. Такая таблица будет выглядеть, например, так (все наименования и цифры вымышленные, возможные совпадения с реальными случайны).

После АБС-анализа таблица примет такой вид.

Теперь собственник знает, на ком из клиентов он делает больше всего денег, кто из них — середнячок в плане выручки, которую приносит бизнесу, а кто — аутсайдер.

Программу лояльности собственник бизнеса предложит своим клиентам из группы А, в удержании которых максимально заинтересован. А клиентов из группы В с помощью программы лояльности будет стимулировать делать больше заказов и переходить в группу А. С клиентами из группы С он продолжает работать. Но предлагать им участие в программе лояльности не видит смысла.

Правила АВС-анализа

1. Проводить АВС-анализ надо по одному показателю, который можно измерить в деньгах. Это может быть выручка, прибыль, сумма закупок, дебиторская задолженность (дебиторка) — всё, что должны бизнесу, или кредиторская задолженность (кредиторка) — всё, что должен бизнес. Все объекты АВС-анализа должны быть привязаны к цифрам: сколько выручки или прибыли приносит каждый товар или клиент, сколько бизнес зарабатывает на каждом поставщике или на какую сумму мы покупаем у каждого поставщика, сколько дебиторки висит на каждом должнике, сколько бизнес задолжал каждому кредитору.
​
2. Объектами АВС-анализа могут быть отдельные товары или группы товаров, клиентская база, база поставщиков, база должников, база кредиторов.
​
3. АВС-анализ проводится в границах одного направления. Когда бизнес одновременно продает автомобили, запчасти и ремонтирует машины — это три отдельных направления. Сводить в одну табличку автомобили и запчасти смысла нет. Это товары разных ценовых категорий и частоты потребления, то есть несопоставимых параметров. Машины мы меняем раз в несколько лет. Запчасти к очередному авто покупаем гораздо чаще. А объекты АВС-анализа должны обладать сопоставимыми параметрами.
​
4. Обычно АВС-анализ проводится, чтобы скорректировать стратегические планы бизнеса. В таких случаях его делают раз в год, а раз в квартал актуализируют данные. Но если цель — повысить средний чек, можно и раз в месяц. Такой подход позволит видеть, как управленческие решения отражаются в распределении прибыли между группами и категориями.

Итак, АВС-анализ — это инструмент, с помощью которого вы можете отсортировать товары, клиентов, должников и кредиторов на лидеров, середнячков и аутсайдеров. Узнать, на ком и чем больше всего зарабатываете, от чего и кого можете легко отказаться, кто больше всех должен вам, а кому — вы. А как проводить АВС-анализ, мы расскажем в отдельной статье.

Источник

ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

Маркетинг » ABC-анализ: характеристика, особенности и применение

Одной из главных задач в жизни любой компании является управление ассортиментом. В том числе, управление закупками и остатками, что непосредственно влияет на объем продаж и прибыльность. В предыдущей статье мы рассматривали матрицу БКГ , которая позволяет разделить весь ассортимент на четыре группы, и за счет этого оптимизировать товарную стратегию. В этой статье мы поделимся информацией о другой известной концепции, которые получили название АВС-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:

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

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

Особенности АВС-анализа

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

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

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

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

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

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

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

Методология проведения АВС

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

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

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

Источник