Вступление

В менеджменте часто встречается задача эффективного распределения ресурсов компании (в первую очередь, денежных и временных) по клиентским группам или по товарной номенклатуре продаваемого ассортимента. Для решения этой задачи необходимо проводить анализ структуры исследуемого ресурса, например, клиентской базы и структуры продаж.

В основе принятия любых управленческих решений лежат результаты, генерируемые инструментами бизнес-аналитикой. АВС-анализ – важнейший из таких инструментов.

Если в компании клиентская база достаточно велика, то возникает задача по распределению времени и ресурсов на продвижение, которые должны быть затрачены так, чтобы компания получила максимум результата.

Схожая проблема возникает в ситуации, когда компания предлагает покупателям большой ассортимент продукции (свыше 30 позиций), тогда для оптимального решения задач снабжения, ценообразования и формирования складских запасов необходим инструмент, позволяющий выявлять приоритетные группы в массиве данных.

Этот метод очень прост и эффективен. Его легко провести в электронных таблицах, например, в Excel. Многие учетные программы (например, 1С) включают его в состав встроенных инструментов бизнес-аналитики.

На примере клиентской базы можно продемонстрировать практически все возможности АВС-анализа, поэтому все дальнейшие примеры построены именно на ней.

1. Что такое АВС-анализ и для чего он нужен

1.1. Суть метода АВС-анализа

В основе АВС-анализа лежит так называемый закон Парето, известный, как правило «20 на 80».

Вильфредо Парето (1848-1923) – итальянский экономист и социолог, исследовал сложившиеся закономерности распределения земель среди владельцев. В. Парето установил, что большая часть богатства принадлежит меньшей части населения, причем количественное соотношение этой пропорции довольно постоянно и в большинстве случаев составляет 20 на 80, то есть около 20% домохозяйств в Италии прошлого века владели около 80% земель, а оставшиеся 80% домохозяйств владели лишь 20% земельного фонда.

Согласно этому правилу (хотя строгих доказательств этому правилу нет, оно скорее эмпирическое, чем научно-обоснованное), отдача от вкладываемых ресурсов не равномерна, поэтому можно считать, что из всех приложенных усилий, только 20% ресурсов обеспечивает 80% результата.

В экономике это правило звучит более конкретно:

–Около 20% всех товаров дают примерно 80% совокупного оборота (или прибыли).

–Около 20% клиентов обеспечивают примерно 80% совокупного объема продаж (или прибыли).

К цифрам 20 и 80 не стоит относиться как к математически точным данным, это скорее указание на то, что лишь небольшая часть совокупности приносит львиную долю результирующего параметра.

Если в соотношении Парето используется две группы (одна дает 80% результирующего показателя, а вторая- оставшиеся 20%, например, крупные и мелкие землевладельцы), то в АВС-анализе исходная совокупность разбивается на 3 группы: группу «А», группу «В» и группу «С». Каждая из этих групп объединяет в себе довольно однородную совокупность. При этом сами группы значительно различаются между собой. В классическом варианте между группами распределение долей происходит в соответствии с показателями: 75% -20% -5%. Однако в современных подходах бизнес-аналитики к этим показателям относятся не слишком строго. Можно использовать соотношения 85%-10%-5% или 60%-30%-10%. В любом случае на группу А приходится самая большая доля, на группу В- средняя по величине, группа С- самая маленькая.

Категория А – наиболее ценная для предприятия группа клиентов, которая требует постоянного и скрупулезного учета и контроля, так как более интенсивная работа с данной группой может оказать влияние на 75% оборота всего предприятия.

Категория В – не многочисленная группа клиентов, которая дает, как правило 20% оборота предприятия;

Категория С – как правило многочисленная группа клиентов, но она дает примерно 5% оборота всего предприятия.

Анализу подвергается несколько параметров:

–численность выявленных групп А,В и С;

–состав клиентов (или товаров), входящих в каждую из групп А, В и С;

–доли численности клиентов (или товаров) в каждой из групп А, В или С в общей численности клиентов (или товаров);

–распределение групп клиентов А,В и С по значимым маркетинговым параметрам (регионам, приоритетным торговым каналам, источникам информации, на основании которых клиент обратился в компанию, конверсии, используемым ключевым словам, частоте покупок и т.д.);

–динамика состава клиентских групп А,В,С по выбранным временным параметрам.

АВС-анализ фиксирует уже сложившиеся соотношения в составе клиентской базы или в товарном ассортименте. Как и бухгалтерский баланс, АВС-анализ подобен мгновенному фото на конкретную дату. Для того чтобы увидеть динамику параметров, необходимо проводить АВС-анализ за несколько временных периодов и сравнивать полученные данные.

Кроме того, весьма показательным является сравнение результатов АВС-анализа клиентской базы по объему продаж и АВС-анализа клиентской базы по прибыльности продаж. То же относится и к АВС-анализу товарного ассортимента, в том случае, когда ставится задача выявить наиболее прибыльные позиции.

Таким образом, результаты АВС-анализа служат своего рода индикатором уровня активности сбытовой политики и сбалансированности товарного ассортимента.

1.2. Область применения АВС-анализа

Область применения АВС-анализа довольно широка – это любая количественно измеримая совокупность данных, численность которой более 30 единиц. АВС-анализ может применяться в различных функциональных областях компании:

АВС-анализ помогает топ-менеджерам понять, какие продукты или услуги наиболее важны для финансового успеха их организации. Анализ запасов АВС предусматривает более тщательный контроль за высокоприоритетными позициями. Позволяет оптимально распределять время сотрудников, помогает выделять объекты управления и создает шкалу уровня и глубины управленческого контроля.

Для розничных рынков применять АВС-анализ эффективно только в тех ситуациях, когда приложение больших усилий по продажам по отношению к данному клиенту может способствовать росту его покупок. Делать АВС-анализ покупателей хлебного розничного магазина бессмысленно. Но здесь очень эффективно применять АВС-анализ к товарному ассортименту и складским запасам.

Результаты обработки исходных данных на основе АВС-анализа часто включают в состав дашбордов для ежедневного мониторинга и оперативного реагирования.

1.3. Достоинства и недостатки АВС-анализа

Достоинства АВС-анализа:

–доступность исходных данных (выгрузка из стандартных учетных систем, например, 1С);

–широкая область применения;

–возможность представления результатов в графической форме;

–алгоритмическая простота проведения анализа;

–на основе результатов можно сгенерировать большое число управленческих решений.

Недостатки АВС-анализа:

–можно применять только в периоды стабильности внешней и внутренней среды;

–классифицирует исследуемую совокупность данных только по одному количественному параметру.

1.4. Алгоритм построения АВС–анализа

Алгоритм построения АВС–анализа носит линейный характер и состоит из 5 последовательных шагов, а именно:

1 шаг. Ранжирование данных в порядке убывания заданного параметра.

2 шаг. Расчет удельного веса заданного параметра, приходящегося на каждого клиента, в общей совокупности.

3 шаг. Расчет удельного веса заданного параметра, приходящегося на каждого клиента, в общей совокупности нарастающим итогом.

4 шаг. Расчет удельного веса численности клиентов нарастающим итогом.

5 шаг. Формирование групп А, В и С.

Далее рассмотрим подробнее каждый шаг этого алгоритма на примере применение АВС-анализа для изучения структуры клиентской базы компании. Для построения примера АВС-анализа возьмем классическое соотношение: 75%-20%-5%.

2. Как провести АВС-анализ

2.1.Подготовительный этап

2.1.1.Выбор временного интервала для АВС-анализа.

АВС-анализ наиболее показателен при использовании данных за большие промежутки времени, например, квартал, полугодие, год. Чаще всего в качестве временного промежутка используется календарный год. В любом случае, при выборе интервала необходимо учитывать несколько моментов:

Конец ознакомительного фрагмента.