Kodu » Tingimused » ABC analüüsi meetod. ABC analüüs – mis see on? ABC XYZ analüüs: tulemuste mõõtmine

ABC analüüsi meetod. ABC analüüs – mis see on? ABC XYZ analüüs: tulemuste mõõtmine

Rühmade A, B, C omadused

Analüüsi tulemuste põhjal saame eristada järgmisi rühmi (sortimendi analüüsi näitel):

Rühm A: 20% vahemikust, 80% tuludest,
Rühm B: 30% sortimendist, mis annab 15% tulust,
Rühm C: 50% vahemikust, mis toob 5% kogutulust.

Seega kuuluvad A-rühma juhtivad tooted, B-rühma keskmise tähtsusega tooted ja C-rühma kõige vähem olulised tooted, mis väidetavalt on valikust välja jäetud. Tuleb märkida, et suhe 80-15-5% mahust ja 20-30-50% kogusest ei ole ainuõige. Sõltuvalt iga konkreetse ettevõtte tootevaliku omadustest saab neid väärtusi kohandada. Nii et teistes allikates on toodud osakaalu muud väärtused koguse järgi: 10-20-70%. Seetõttu on põhisuhtarvude valikul oluline arvestada ettevõtte tegevuse spetsiifikat ja oma sortimenti, mida nn. empiiriline meetod. Aktsiate suhte määramiseks on ka teisi meetodeid.

Kasutades summa meetod piirid määratakse kahe näitaja summa väärtusega: osakaal mahu järgi (progresseeruv kogusumma) ja osakaal koguse järgi (progresseeruv kogusumma).

Rühm A. Alumine limiit (osakaal mahu järgi + jagamine koguse järgi) = 100%
Rühm B. Alumine limiit (osakaal mahu järgi + jagamine koguse järgi) = 145%
Rühm C. Kõik ülejäänud.

Tegelikult saame samad väärtused, mis eelmises lähenemisviisis, kuid paindlikumate rühmapiiridega, kuna: (80+20)=100, (95+50)=145, (5+50)= 200. muud olemasolevaid meetodeid piiride määramiseks kasutada statistika ja matemaatilise analüüsi põhimõtteid ning need on teostamiselt keerukamad. Need sisaldavad:

diferentsiaalmeetod,
tangent meetod,
hulknurga meetod (topelttangens),
kolmnurga meetod,
silmusmeetod.

Ülaltoodud meetodid on täpsemad, kuid nõuavad rohkem aega ja oskusi. Tuleb märkida, et topelttangensi meetodit peetakse kõige täpsemaks ja kolmnurga meetodit on kõige paindlikum.

ABC analüüs mitme teguri järgi

Tuleb meeles pidada, et tegelikkuses ei mõjuta analüüsitavat populatsiooni mitte üks, vaid mitu tegurit korraga. Näiteks sortimendi rühmitamist ei mõjuta mitte ainult müügitulu, vaid ka selle tasuvus, käive, hõivatud laopind jne. See aitab selle piiranguga toime tulla mitmemõõtmeline ABC analüüs. Käesolevas artiklis käsitleme kahemõõtmelise analüüsi näidet, võttes kriteeriumiks müügitulu ja toote kasumlikkuse. Rohkemate kriteeriumide kasutamisel tekib graafilise esituse ja andmeanalüüsi keerukus, seega on analüüsi jaoks optimaalne arv 1-3 kriteeriumi.

Kahemõõtmelise analüüsi esimese sammuna on vaja läbi viia iga kriteeriumi ABC-analüüs. Pärast seda tuleks saadud tulemused kombineerida, st. määrake igale positsioonile mitte üks, vaid kaks tähte, millest igaüks vastutab oma atribuudi eest. Selle tulemusena saame üheksa rühma, mida saab skemaatiliselt esitada järgmise tabeli kujul:

Kuidas analüüsida saadud tulemusi? Selleks pöördume tagasi standardse analüüsitüübi juurde, mis koosneb kolmest rühmast. Saadud väärtuste A, B ja C rühmadesse kombineerimiseks on erinevaid tehnikaid. Näiteks A-rühma saame kaasata ainult AA-rühma kaupu, B-rühma omistame väärtused BA, BB ja AB ning ülejäänud - rühmas C. See võimaldab tuvastada sortimendi vaieldamatud liidrid ja keskenduda selle rühma arendamisele.

On ka vastupidine meetod, kui rühm C sisaldab ainult CC väärtusi, rühm A sisaldab väärtusi, mis sisaldavad vähemalt ühte tähte A ja ülejäänud kuuluvad rühma B. Kuid jällegi sõltub palju analüüsi eesmärkidest ja ettevõtte tegevuse spetsiifika, olenevalt Sellest saab gruppe teha ka muudel alustel.

ABC analüüsi tunnused

Järgmisena pöördume tugevate ja nõrkused ABC analüüs. Selle eelised hõlmavad lihtsust (kui kasutate põhilisi valikukriteeriume) ja mitmekülgsust (saab rakendada peaaegu igas ettevõtte valdkonnas, võttes aluseks mis tahes kriteeriumi). Meetodi peamine eelis on see, et see võimaldab optimeerida ettevõtte ressursse. Samas on analüüsi kasutamine tänapäeval automatiseeritud, kuna seda saab MS Excelis probleemideta läbi viia, ilma et peaksite vaeva nägema mahuarvutustega.

Meetodi puudustest rääkides tuleb arvestada selle omadustega. Kui neid arvesse võtta, saate minimeerida analüüsi puudujääke ja saada täpsemaid andmeid. Vaatame neid funktsioone lähemalt.

Heterogeensete toodete analüüs. Kui ettevõtte sortimendis on ühe grupi toode, siis saab kõik väga selgeks. Ja kui ettevõte tegeleb mitmesuguste toodete müügiga, mis erinevad märkimisväärselt hinna, käibe ja kasumlikkuse poolest? Sel juhul saame kogu populatsiooni analüüsides moonutatud andmeid, mida kasutades aktsepteerime valesid juhtimisotsused. Näiteks kui analüüsime sortimenti tulude järgi, siis pärast analüüsi pöörame rohkem tähelepanu kallitele kaupadele, kuid mitte sellele, et need oleksid kasumlikkuse ja müügisageduse osas liidrid.

Õige väljapääs sellest olukorrast on analüüsitud andmete massiivi jagamine homogeenseteks rühmadeks ja kõigi nende jaoks ABC-analüüsi läbiviimine. Samuti ei tohiks analüüsida kaupu, mida ettevõte müüb eranditult "tellimusel" koos teiste kaupadega, sest mis tahes suurem leping nendega viib ta A-gruppi, kuid see ei garanteeri, et selline müügimaht on järgmisel perioodil.

Heterogeense perioodi andmete analüüs. Oluline on õigesti vastata küsimusele: "Millal analüüsi teha?" Kui ettevõtte tegevusvaldkonnas on hooajalisus ja analüüsi teeme näiteks suvel, siis on suur oht jätta sortimendist välja tooted, mille müügitipp on talvel. Seetõttu on soovitatav teha analüüs aasta kohta, mis aitab tuvastada üldist trendi. Täpsema analüüsi jaoks saate analüüsida iga müügitipu kohta eraldi.
Uute toodete analüüs. Just meie sortimenti ilmuvate uute toodete analüüsimiseks on vaja kasutada muid kriteeriume. Kuna me ei saa hinnata nende ajaloolist müügitaset, tuleks neile kehtestada „enim eelistatud riigi” poliitika, nii et esimest korda saab nad automaatselt A-rühma määrata, et neile kõige rohkem tähelepanu pöörata.

Samuti võib ette tulla olukordi, kus kauba tarnimises esineb katkestusi. Põhjused võivad olla erinevad: viga hankel, tarnija puudub vms. Kuna toode oli laost otsas, jääb selle müügitase alla potentsiaali. Kui tegemist oli A-rühma tootega, siis võib see teenimatult sattuda B- või C-rühma. Sellistel juhtudel on soovitatav kauba puudumise hetked meie analüüsist välja jätta. Seda on lihtne teha, kui liigute kogumüügilt lühemaks perioodiks keskmise müügini (aastalt kvartali või kuu peale).

Funktsioonide valik analüüsiks. Väga oluline on valida õiged tunnused, mille järgi analüüsime ja klassifitseerime kaupu rühmadesse. Seetõttu tuleks enne analüüsi läbiviimist esitada küsimus: "Kui hästi kajastavad valitud tunnused analüüsitavat populatsiooni ja kui hästi need vastavad analüüsi eesmärgile?"
Täiendavad kaubad. C-rühma kaupade vähendamisel on oluline vastata küsimusele: "Kas sellesse rühma ei kuulu kaubad, mis täiendavad A- või B-rühma kaupu?" On oluline, et selliste toodete vähendamine ei mõjutaks tarbijate nõudlust juhtivate kontsernide toodete järele. Seetõttu tuleb analüüsimisel ka seda omadust arvesse võtta.

ABC metoodika

Oluline on meeles pidada, et ülaltoodud ABC-analüüsi tunnuste eiramine ei saa mitte ainult eitada kõiki analüüsi jõupingutusi, vaid viia ka absoluutselt valede järeldusteni. Selles peatükis tutvume selle realiseerimise algoritmiga, s.o. Mõelgem, millistest järjestikustest etappidest ABC analüüs koosneb:

Valige analüüsi eesmärk. Valime, milleni peaksime analüüsi tulemusena jõudma, näiteks: sortimendi optimeerimine, tulude kasv, kasumlikkus jne.
Analüüsiobjekti valik. Määrame, mida analüüsime: sortimendirühm / alarühm, nomenklatuur tervikuna, tarnijad, kliendid. Analüüsi valdkondi on võimalik detaileerida turustuskanalite, turusegmentide jms kaupa.
parameetri määratlus, millel objekti analüüsitakse. See võib olla keskmine inventar, müügimaht, müügikogus, tellimuse kogus jne.
Reitingunimekirja koostamine vastavalt valitud parameetrile ja selle sorteerimine kahanevas järjekorras. Näiteks kui valisime kriteeriumiks “müügimahu”, siis sorteerime kogu oma valiku toodetest suurim müük kõige väiksemale.
Arvutage kogusumma valitud parameetri järgi (näiteks kogu vahemiku müügimaht) ja arvutada parameetrite murdosa iga loendi üksus kokku. Meie näite puhul on iga toote müügi osakaal võrdne toote müügi ja kogutulu suhtega.
Arvutama kumulatiivne osa iga loendiüksuse jaoks. Näiteks kümnenda toote puhul: (1. toote osa) + (2. toote osa) + ... + (10. toote osa). Viimase kirje puhul on kumulatiivne osakaal 100%.
Rühmade A, B, C määratlus. Leidke loendi positsioon, kus valitud parameetri osakaal on lähim 80% (kumulatiivselt). See on rühma A alumine piir. A rühma ülemine piir on loendis esimene koht. Järgmise sammuna tuleb leida nimekirjast positsioon, milles kumulatiivse kogusumma osakaal on lähim 95% (80% + 15%). See on B-grupi alumine piir. Ülejäänud kohad on C-grupis.
Saadud väärtuste võrdlus soovitatud väärtustega. Selleks peate loendama iga rühma positsioonide arvu ja arvutama nende osa kogusummast. Kui saadud väärtused kajastavad objektiivselt vaadeldavat populatsiooni, siis saame minna analüüsi lõppfaasi.
Saadud andmete analüüs ja summeerimine. Loomulikult on see kogu analüüsi kõige olulisem samm, kuna tehtud järeldustest sõltuvad ettevõtte juhtkonna edasised sammud sortimendihalduse, müügijuhtimise jms valdkonnas.

Seega võime järeldada, et vaatamata analüüsi eelistele, sealhulgas selle lihtsusele, mitmekülgsusele ja automatiseeritusele, on oluline, et selle läbiviimisel oleksid täidetud teatud tingimused. Kui analüütik määrab valesti analüüsi eesmärgi, objekti ja omadused ning eirab ka heterogeensete toodete või perioodide analüüsi tunnuseid, võib ta kergesti oma eesmärki mitte saavutada. Oluline on meeles pidada, et seda tüüpi analüüsi kvaliteet sõltub sageli lähteandmete kvaliteedist. Seetõttu on selle täpsuse parandamiseks soovitatav analüüsida homogeenseid rühmi ja veel kord veenduda, et valitud parameetrid hindavad analüüsitavat nähtust objektiivselt. Järgmises artiklis räägime sellest

ABC analüüs on meetod, mille abil saad järjestada oma tootevaliku või kliendibaasi tähtsuse järjekorras. Seda tüüpi analüüsi saab rakendada igas ettevõttes. See põhineb. Seda põhimõtet saab ümber sõnastada ja rakendada ABC-analüüsile järgmiselt: 80% kogu süsteemist kontrollitakse 20% kaupade kontrolli tõttu.

ABC analüüsi käigus jagunevad uuritavad üksused kolme kategooriasse:

A-kategooria (kõige väärtuslikum): 20% klientidest või sortiment 80% müügist;
B-kategooria (keskmine): siin on suhe vastavalt 30% kuni 15%;
Viimane C-kategooria sisaldab kõige vähem väärtuslikke üksusi, kus 50% kaupadest või klientidest moodustab ainult 5% müügist.

Kõige sagedamini eristatakse seda tüüpi analüüsis 3 rühma, mõnikord ulatub see arv 4-5-ni.

ABC-analüüs on oma olemuselt klassifikatsioon erinevate parameetrite järgi ja seda saab rakendada:

kaubavalik;
Toote tarnijad;
Varud laos;
Kliendi- või tarbijapublik;
Pikad müügiperioodid ja nii edasi.

ABC kliendianalüüs

Arusaamine, et klient on rahul, on lihtne. Palju keerulisem on aru saada, kas antud ostjale on tulus kogu oma jõud anda. Kui ettevõte kulutab maksimaalselt kõigile oma klientidele, pakkudes kõigile sama kasumlikud tingimused, see viib hävinguni. Kliente on vaja liigitada nende kasumlikkuse järgi. Selle ülesande hõlbustamiseks rakendame ABC analüüsi.

Miks just 80% ja 20% suhe on optimaalne? Vaatleme teisi võimalikke olukordi.

On juhtumeid, kus 80% ettevõtte kasumist tuleb 15% või 7% klientidelt. See on kindlasti miinus. Sel juhul sõltub ettevõte suuresti sellest väikesest protsendist klientidest. Peate keskenduma neile ja alluma nende tingimustele, mis kindlasti toob palju ebamugavust ja põhjustab kaotusi.

Vastuvõetamatu on ka vastupidine olukord, kus 50-60% ostjatest toovad 80% kasumist. Sel juhul selgub, et pooled või isegi üle poole klientidest kuuluvad A-kategooriasse ja nad nõuavad kõrge tase teenust. Sellise ettevõtte läbiviimiseks peab teil olema rohkem müüjaid, seadmeid, kontorit laiendama, selle tulemusel toob see kaasa asjaolu, et iga "eliit" kategooria ostja toob väikese osa kasumist. Ettevõte.

Seetõttu tuleb püüda järgida Pareto põhimõtet. 80% klientide puhul tuleks võtta 15-20% kasumit kuldne reegel, ja kõrvalekallet sellest peetakse tasakaalustamatuseks.

Sortimendi ABC analüüs

Iga ettevõtte peamine eesmärk on kasumi suurendamine. Kõige mugavam ja tõhusam viis selle ülesande täitmiseks on olemasolevate ressursside optimeerimine.

ABC analüüs on majanduslikult mõistlik meetod kaubavaliku või muude ressursside tellimiseks, mis võimaldab vähendada kulusid ja suurendada kasumit.

Seda tüüpi analüüs võimaldab teil välja selgitada, milliseid tooteid on parem osta või milliste kaupade kogust tuleks suurendada. Teisisõnu võimaldab analüüs määrata ettevõtte sortimendis kõige kasumlikumad või vähem tulusad kaubaliigid.

ABC analüüs juhtimises

Kõige olulisem on ABC-meetodi kasutamine juhtimises, kuna just see tööstusharu kasutab oma efektiivsuse tõstmiseks tootmisjuhtimise vahendeid ja vorme. Seega saab sellest raamatupidamisest kahtlemata kõige rohkem kasu ettevõte, millel on järgmised omadused:

suur kaubavalik;
Lai funktsionaalsus;
suured üldkulud;
Lai valik kalleid paigaldusi;
Kulutuste muutumise sagedus.

ABC analüüs: näited

Siin on näide, mida kasutatakse universaalselt ja mis näitab kiiret järjestamise meetodit. Seda saab kasutada ABC analüüsi jaoks:

Teatud tootja tooted või kogu valik;
Kaup laos;
ostetud tooraine;
Tarnijad;
kliendid või ostjad;
Tööjõuressurss ja osakondade efektiivsus;
Kõik kulud ja investeeringud.

Esimene samm on koostada nimekiri kõigist analüüsimist vajavatest ressurssidest. Seal võib olla sortiment, klientide sihtrühm, toorainete loend, personal jne.

Nüüd järjesta kõik tooted suurimast väiksemani.

Arvutage välja iga osaku panus (osa). Jagage summa individuaalne toode kogu müügisumma eest.

Eraldi peate veerus arvutama kumulatiivse protsendi, alustades ülemisest reast

Jagage kaubad A-, B- ja C-kategooriatesse, kus A-kategooriasse kuuluvad kaubad kuni 80% piirini, B-kategooriast - 80-95%, kõik muu jääb C-kategooriasse.

Oluline on meeles pidada, et ABC-analüüs on arvutus, mis võimaldab olemasolevaid andmeid ainult üldistada ja neid mugaval kujul esitada. See analüüsimeetod on üks strateegia väljatöötamise tööriistu. Täieliku analüüsi jaoks tuleks uurida ka põhjuseid, miks konkreetne toode sattus A-, B- või C-kategooriasse.

Analüüsist tulenevad järeldused sortimendis või tarnijate kaupade klassifikatsiooni põhjal:

A-kategooria sisaldab kõige olulisemaid ressursse, mis toovad maksimaalset kasumit (või müüki). Selle kategooria efektiivsus kajastub otseselt ettevõtte töös. Siinne efektiivsuse langus toob organisatsioonile kaasa märkimisväärseid kahjusid. On vaja kontrollida selles kategoorias olevaid ressursse, ennustada võimalikke muutusi ja teostada pidevat jälgimist, mitte lubades tugevuste kaotamist.
B-kategooria hõlmab ressursse, mis pakuvad ettevõttele head kasumit. See on ka oluline kategooria, mis toob stabiilse sissetuleku, kuid seda saab rahulikumalt analüüsida. Tavaliselt on need ressursid stabiilsed, kuid ainult lühiajaliselt. Investeering sellesse gruppi peaks olema mõõdukas, säilitades ainult olemasoleva taseme.
Kolmas rühm - C-kategooria - on ettevõtte jaoks kõige vähem oluline. See võib hõlmata neid ressursse, mis tuleb üle vaadata ja kas neist lahti saada või proovida neid parandada.

Tuleb välja selgitada ressursside viimasesse kategooriasse sattumise põhjus, et saaks midagi muuta. Seega on pakutavate toodete ja teenuste valikut analüüsides võimalikud järgmised põhjused, miks nad sattusid rühma C:

Tooteid ei osteta, kuna need on ebaolulised, ostjate poolt välja nõudmata. Sel juhul peaksite üldiselt toote müügilt eemaldama või seda täiustama;
Toode on turul uus ja oma nišši sisenemise staadiumis;
Tooted rahuldavad ainult teatud grupp kliente, võib-olla väike, kuid see on ettevõtte "signatuurroog", oma nime rõhutades ei mõjuta A- ja B-kategooria põhisortimendi müügi langust. Sel juhul ei ole vaja kaupa utiliseerida.

ABC XYZ analüüs kõigepealt peate teadma: mis see on? Alustuseks väärib märkimist, et neid kahte analüüsi rakendatakse mitmesugused ärid struktuurid nagu restoranid, kaubanduskeskused, alkoholifirmad jne.

Need kaks arvutusassistenti aitavad tuvastada ettevõtte probleemseid kohti, planeerida tegevusi, tõsta õigeaegselt nõutud toote maksumust ja kaitsta ettevõtet tulevaste vigade eest. Nii et ABCXYZ?

ABC-analüüs on protsess, mille käigus liigitatakse ettevõtte kaubad ja vahendid rühmadesse vastavalt nende tähtsuse astmele. See analüüs kasutab hästi tuntud Pareto põhimõtet. See põhimõte põhineb aksioomil: 20% kogutoodangust annab 80% käibest. Eelkõige saab seda reeglit ABC-analüüsi puhul rakendada järgmiselt: 20% ettevõtte ressursside kvaliteedikontroll toob kaasa 80% kogu süsteemi kontrollist, üldiselt võivad need olla tooted, seadmed, toorained jne. Miks kas seda analüüsimeetodit on vaja ja kuidas seda rakendatakse?

Oletame, et restoranis või kohvikus Kiirtoit Kõige sagedamini kasutatakse ABC-analüüsi, seda on vaja selleks, et kõik “lahti sorteerida” ja määrata kauba osakaal ettevõtte käibes ning arvutada kauba osakaal restorani kasumist. Kuvatakse spetsiaalne tabel, kuhu tuleb sisestada: toote müügiarv kuus (kuus kuud, aasta), kauba maksumus ja müügihind. Teatud valemit kasutades tuleb tooted sorteerida skaalal min kuni max. Seejärel määrake selle valemi abil kauba osakaal käibes ja kauba osakaal ettevõtte kasumist. Pärast seda annab tabel meile iga toote andmed ning nende olulisuse skaala käibe ja kasumijaotuse seisukohalt. Skaalat nimetatakse "Kumulatiivne kogusumma", see on üles ehitatud vahemikus 1 kuni 100. Kui selle skaala sortimendirühm langes vahemikku 1 kuni 50, siis on see rühm A, kui see on vahemikus 50-80, siis on toode grupis B, aga grupis C on tooted, mis asuvad vahemikus 80 kuni 100. Tooted, mis on gruppides A ja B, on suure käibega ja toovad ettevõttele hea protsendi kasumist, kuid need kategooriad, mis C-rühma kuuluvate toodete kallal tuleks töötada, et suurendada nõudlust ja käivet või kõrvaldada need müügist. Statistika kohaselt langevad välja kategooriad, mis on C-rühmas kauem kui kuus kuud.

XYZ-analüüs on varude klassifikaator. Prognoosib tarbimist, muutuste mustreid ja varude nõudeid. Ehitatakse üles kindel analüüsialgoritm, mis sisaldab variatsioonikordaja arvutamist, rühmitamist min kuni max, jaotamist XYZ rühmade kaupa, tulemuse kuvamist graafikul.

Kõige sagedamini kasutatakse seda meetodit suurettevõtetes, kus on laod ja logistikakeskus, mis viib läbi XYZ-uuringuid, hindab logistikat ja ettevõtte kliente.

Mis on rühmadesX, Y, Z?

X rühma kuuluvad peamised laoartiklid, mille CV on 25% statistiliste saadetiste järjestuste jaoks. Need on ressursid, mis on kooskõlas stabiilse tarbimise kogusega, nõuavad täpset tarbimise prognoosi.

Rühmas Y on samad nomenklatuuri positsioonid ja nende saadetiste statistiline seeria on 25–50%. Selles ressursside rühmas on vaja kindlaks määrata nende vajadus, need võivad olla hooajalised tooted (õlu, vesi).

Rühm Z kannab statistilise rea reserve üle 50%. Seda rühma iseloomustab ebaregulaarne ressursitarbimine ja ebatäpne prognoosimine. Kui kombineerite ABC XYZ analüüsi, näitab see täpsemat tarbimismäärade ja saadetise määrade tabelit.

ABC XYZ analüüsid töötavad kõige paremini paarikaupa, et hinnata ettevõtte tulemuslikkust täpsemalt. See on ettevõtte võimsaim siserelv, mille paigaldamine ettevõtte keskmesse, saate tuvastada võtmepunktid, säästa ettevõtte olulisi ressursse ja hõivata lõviosa.

ABC analüüs- meetod, mis võimaldab liigitada ettevõtte ressursse (kliendibaas on ressurss) nende tähtsuse astme järgi. See analüüs on üks ratsionaliseerimismeetodeid ja seda saab rakendada igas ettevõttes ja selle mis tahes tegevusvaldkonnas.

Kliendibaasi ABC-analüüsi põhieesmärk on tuvastada kliendisegmentides kliendigrupid, kes annavad suurima panuse (80%) ettevõtte töö tulemustesse, et keskenduda selle konkreetse vajaduste parimale rahuldamisele. Grupp.

Vormi täites tagasisidet artikli lõpust saate ABC analüüsi jaoks käepärase Exceli malli.

määratlus

Mis on ABC analüüs

Keskmiselt ABC analüüs on Pareto printsiip: 20/80. Seoses kliendibaasi ABC analüüsiga kehtib reegel: 20% kõigist ettevõtte klientidest toovad talle 80% tulust. Veel 15% tuludest tuleb järgmiselt 30% klientidest. Ja 50% klientidest (pool kliendibaasist) toovad sisse ainult 5% tuludest. Olenevalt tegevusalast ja äritüübist võivad need näitajad veidi kõikuda (on ekstreemjuhtumeid, kus ettevõttel on vaid 1-2 klienti), kuid üldine statistika on just selline.

Tulude skoorimine on lihtsaim viis ettevõtte klientide hindamiseks ja ettevõtted seavad sageli sellise hinnangu oma raamatupidamissüsteemis. Kuid hindamisest ainult kliendi toodud tulu põhjal ei piisa. Ettevõtet peaks huvitama mitte ainult tulu, vaid ka see, millist kasumit ta iga müügigrivna eest saab. Seetõttu on oluline mõista mitte ainult konkreetsele kliendile müügist saadavat tulu, vaid ka sissemakse marginaal, mille firma klient tõi. Piirkasum tuleb määrata, võttes arvesse kõiki sellele konkreetsele kliendile müügiga seotud kulusid. Tihti juhtub, et klient ostab justkui palju, kuid nõuab nii maksimaalset allahindlust kui ka lisatingimusi (tarne- või järelteenindus või boonused). Selle kliendi müügitsükkel on pikem kui teistel klientidel ja müügitöötajad kulutavad tema peale rohkem aega kui teistele. Seetõttu on soovitav hinnata kliendi poolt toodud piirtulu igale tehingule kulutatud ajaühiku kohta. Selle tulemusena võib sellise kliendi müügiga seotud kulusid arvestades selguda, et need müügid ei too ettevõttele kasumit.

Lisaks peaks ettevõtet huvitama küsimus: millise müügitulu saab iga kasutatud kapitali grivna kohta – küsimus ettevõtte kapitali kasutamise efektiivsusest. Ja see sõltub otseselt klientide maksedistsipliinist. Need. toob kaasa vajaduse hinnata saadaolevad arved kliendid.

Seetõttu teeme ettepaneku kasutada analüüsi täiustatud versiooni - klientide väärtuse samaaegset hindamist tulude põhjal, piirtulu, ja mitmed muud näitajad, mis on valitud sõltuvalt äritegevuse spetsiifikast ja ettevõtte strateegiast. Näiteks müügimahud, nõuete tähtajad, ostude sagedus, viimase ostu aeg või tulu tehingu kohta jne.

Kahtlemata, vajalik tingimusõige analüüs on korrektne müügiarvestus kliendisegmentide kontekstis, klientide nimed, saadud tulu ja võttes arvesse kõiki kulusid, mida ettevõte teeb kliendi meelitamiseks, hoidmiseks, müügijärgse teeninduse, kui see on olemas. Selliseks müügiarvestuseks on vaja hästi väljatöötatud metoodikat. juhtimisarvestus ettevõttes ja selle juurutamine IT-süsteemis.

rakendusala

Kasutusala

Millistel juhtudel seda kasutatakse ABC analüüs

ABC analüüs tuleb läbi viia vähemalt kord aastas ettevõtte olemasoleva turu strateegia väljatöötamisel ja ülevaatamisel, et töötada välja turundusstrateegia ja müügistrateegia olemasolevatele klientidele. Analüüs tuleks läbi viia ka keskmise tähtajaga (aastase) müügiplaneerimise jaoks: müük olemasolevad kliendid minevik võib olla aluseks tulevase müügi prognoosimisel. Paljude turgude ja ettevõtete jaoks on see siiski soovitav ABC analüüs sagedamini – kord kvartalis, seega aitab see turundust ja müüki kiiresti suunata ettevõtte parimatele klientidele.

Kuidas ABC analüüs saab kasutada koos teiste strateegiavahenditega

ABC analüüs võimas tööriist ettevõtte kliendibaasi toimivuse analüüsimiseks, kuid esindab vaid üht komponenti laiemast kliendianalüüsi protsessist. Seetõttu tuleks seda tööriista kasutada koos teiste strateegilised vahendid: kliendibaasi strateegiline analüüs, kliendiportreede analüüs, klientide vajaduste ja käitumise analüüs.

ABC analüüs saab rakendada mitte ainult kliendibaasi analüüsimiseks ja parimate klientide esiletõstmiseks. Seda saab kasutada tootekategooriate ja kategooriasisese nomenklatuuri analüüsimiseks, et määrata kindlaks kategooriad ja tooted, mis on kõige nõudlikumad ja kasumlikumad, hinnata müügijuhtide, müügikanalite, partnerite efektiivsust, analüüsida laoseisu, toorainet ja ostetud tooteid. materjalid, kuluanalüüs jne.

Kliendianalüüsi ja tooteanalüüsi kombineerimisel saame läbilõikeanalüüsi, mis võimaldab keskenduda nii prioriteetsetele klientidele kui ka tootevalikule, mille prioriteetsed kliendid valivad.

samm-sammult juhend

Kuidas seda praktikas rakendada ABC analüüs

Protsess ABC analüüs koosneb järgmistest etappidest (vt joonis 1):

Joon.1 Juhtimisprotsess ABC analüüs

Samm 1 Müüginäitajate valimine analüüsiks ja raamatupidamisandmete koostamiseks;

2. samm Kliendisegmentide efektiivsuse analüüs;

3. samm Segmentide analüüs iga müüginäitaja kohta eraldi;

4. sammÜksikute müüginäitajate hindamistulemuste koondamine ühtsesse tabelisse;

5. samm Kõigi müüginäitajate agregaadi analüüs;

6. samm Analüüsi tulemuste põhjal järelduste koostamine ja juhtimisotsuste tegemine.

ABC analüüsi protsessi tulemus annab teile selgema ülevaate sellest, kes on ettevõtte kõige väärtuslikumad kliendid, tuues sellega kõige rohkem tulu ja kasumit. Saad aluse teadlike juhtimisotsuste tegemiseks turunduseelarve jaotamiseks, arvestades väärtuslikemaid kliente; suunata müügipersonali (ja muu ettevõtte personali) jõupingutused kõige väärtuslikumatele klientidele; edasiseks strateegiline areng ainulaadne väärtuspakkumine kõige väärtuslikumatele klientidele ja ettevõtte konkurentsivõime tugevdamine.

Esimene samm: müügimõõdikute valimine analüüsiks ja raamatupidamisandmete ettevalmistamine

Analüüsi läbiviimiseks tuleb kõigepealt valida müüginäitajad, mille järgi kliendibaasi hinnatakse. Need on oma olemuselt strateegilised müügimõõdikud, mille ettevõte on strateegia väljatöötamisel müügi mõõtmiseks valinud. Tavaliselt on see tulu ja piirtulu, millele lisandub võib-olla nõuete või müügimahtude tagasimakse.

Lisaks peate analüüsi tegemiseks andmed eelnevalt ette valmistama. See on tingitud sellest, et reeglina pole enamikus ettevõtetes raamatupidamises järjekorda. Üks ja sama klient võib raamatupidamises esineda erinevate nimede all. Üks põhjus, miks kliendil võib olla mitu juriidilised isikud säilitama majanduslik tegevus ja teostada tehinguid erinevatele isikutele. Teiseks põhjuseks on elementaarsed vead firmanimede kasutuselevõtul müügipersonali poolt erinevate nimede all, kuna ettevõttes puudub juhtimisarvestuse standard. Piisab, kui sisestate kliendi üks kord nimega "Ettevõte", teist korda kui LLC "Ettevõte", kolmandal korral kui TOV "Ettevõte" ja süsteemi ilmub ühe kliendi asemel kolm.

Seetõttu laadime andmed üles aadressilt raamatupidamissüsteem Exceli tabelisse ja analüüsida nimesid, koostada unikaalne klientide nimekiri ja teha kokkuvõtteid sama kliendi müügist. Selle sammu tulemused võivad olla aluseks klientidele müügiarvestuses asjade korda seadmisel.

Teine samm: analüüsige kliendisegmentide toimivust

Ettevõte töötab reeglina mitme kliendisegmendiga. Seetõttu on esimene samm analüüsida iga segmendi panust ettevõtte tulemustesse. Seejärel viige läbi iga segmendi kliendibaasi edasine analüüs eraldi.

Joon.2 Segmentide panus ettevõtte üldtulemusse

Tulenevalt sellest, et reeglina ei ole ettevõttes palju kliendisegmente (2-4), ei ole nende efektiivsuse hindamine kuigi keeruline ja selge. Arvutades segmendi tulude osakaalu ettevõtte kogutulus ja segmendi tulude osakaalu müügi piirkasumist, saate kohe teha teatud järeldused. Joonisel 2 näidatud näites loob segment 2 ettevõttele 32% marginaali vähem kui 24% tulude korral. Ja see on kõige olulisem segment. Segmendile 1 tuleb tähelepanu pöörata, sest suurima osakaaluga müügitulus toob see ettevõttele vaid ca 22% piirtulust. Veelgi suuremat tähelepanu tuleks pöörata segmendile 4 – miks on piirsissetulek selles segmendis nii madal.

Kolmas samm: Segmendi analüüs iga müüginäitaja kohta eraldi

Kategooriavahemik: ABC

Joon.3 ABC kategooria vahemikud

Iga müüginäitaja kohta koostatakse eraldi Exceli tabeli leht. Mõelge analüüsile müüginäitaja "Tulu" näitel. Analüüsi järjekord on järgmine:

Moodustame tabeli;

Sorteeri müügi järgi kahanevas järjekorras (antud juhul tulu järgi);

Arvutame müüginäitaja kogusumma;

Arvutame veerus "Osa" - iga kliendi osa müüginäitaja kogusummas vastavalt valemile: (tulu kliendi kohta) / ( kogu summa tulu) * 100%;

Arvutame veeru "Kumulatiivne kogusumma" - klientide tulude osakaalu kumulatiivne kogusumma, alustades suure tähtsusega. Näiteks Kliendi 14 osa tulust on 29,89%, Kliendi 10 osa tulust on 26,55%, Kliendi 13 osa tulust on 6,09%. Esimese kolme kliendi kumulatiivne koguarv on: Klient 14 (29,89%) + Klient 10 (26,55%) + Klient 13 (6,09%) = 62,53%;

Määrame kategooriad ABC. Leiame kliendi, kelle osatähtsus tekkepõhiselt on lähemal 80%. See on A-kategooria alumine piir. Leiame kliendi, kelle osatähtsus tekkepõhiselt on lähemal 95%. See on B-kategooria alumine piir. Kõik kliendid, mis jäävad alla selle piiri, kuuluvad kategooriasse C. Teostame tingimusvormingut kategooriate kaupa: A-kategooria - roheline, B-kategooria - kollane, C-kategooria - punane.

Joon.4 3. sammu tulemused.

Neljas samm: üksikute müüginäitajate hindamise tulemuste koondamine ühte tabelisse

Eelmise sammu analüüsi tulemused iga üksiku müüginäitaja kohta on koondatud üldtabelisse. Tabeli sorteerimine valitakse prioriteetse indikaatori järgi, näiteks tulude järgi.

Joonis 5 Klientide kokkuvõtlik hinnang müügi koondnäitajate järgi

Viies samm: kõigi müüginäitajate analüüs

Selguse huvides kanname tulemused määratud kategooriatega tabelisse. Saadud visuaalne tulemus võimaldab kiiresti anda hinnanguid ja teha juhtimisotsuseid. Ülaltoodud näites näeme, et kliendid 14 ja 8 on ettevõtte jaoks kõige väärtuslikumad nii tulude kui ka piirkasumi poolest. Klient 10 toob ettevõttele palju tulu ja kasumit, kuid iga tehingu suurus selle kliendiga on väike, s.t. ta ostab sageli, kuid väikestes kogustes. Sellest lähtuvalt nõuab iga tehing sellega ajalises aspektis ettevõttelt rohkem ressursse. Kui ettevõtte raamatupidamissüsteem oleks arvestanud piirkasumiga, võttes arvesse personali ühele tehingule kuluvat aega, siis tõenäoliselt ei kuuluks see klient piirkasumi osas kategooriasse “A”. Ettevõtte raamatupidamissüsteemi ebatäiuslikkus võib viia valede järeldusteni

Joonis 6 Klientide kokkuvõtlik hinnang ABC kategooriate kogumi järgi

On mitmeid kliente (klient 13, 2, 4), kes kuuluvad tulude osas kategooriasse “A” ja piirkasumi poolest kategooriasse “B”. See tähendab, et ettevõte võib neile klientidele pakkuda liigseid allahindlusi või täiendavaid tasuta teenuseid. Klient 15, kelle tulud on kategoorias “B”, kuulub kasumi osas kategooriasse “A”. See tähendab, et kui sellele kliendile püütakse müüki suurendada, on ettevõttel võimalik teenida proportsionaalselt müügikasvust suuremat lisakasumit.

Esitatud maatriksist selgub ka, et pooled ettevõtte klientidest kuuluvad C-kategooriasse, s.o. kokku toob ettevõttele alla 5% tuludest ja kasumist.

Tekib loogiline küsimus: "Milliseid juhtimisotsuseid tuleb teha?"

Need kliendid tõmbavad ettevõtet tegelikult alla, suunates ära inim- ja ajaressursse, mida saaks tõhusamalt kasutada. Tegelikult kandideerivad need, kes on teie nimekirja lõpus, "vallandamisele", nii kummaliselt kui see ka ei kõla.

Kuues samm: Analüüsi tulemuste põhjal järelduste koostamine ja juhtimisotsuste tegemine

Ühelgi analüüsil pole mõtet, kui juhtimisotsuseid ei tehta selle tulemuste põhjal. Mõnikord on arvamus, et suurema tulu ja kasumi saamiseks on vaja mahajääjaid “üles tõmmata”. Kuid see on ekslik arvamus. Ettevõte peaks keskenduma oma kõige väärtuslikumatele, parimatele klientidele, kes on tõestanud, et toovad juba praegu ettevõttele väärtust ja suudavad seda ka tulevikku tuua. Parimad Kliendid on need, mis on toonud viimase 12 kuu (või 24 kuu) jooksul kõige rohkem tulu ja kasumit ning annavad teile kõige rohkem tunnitulu/kasumit (nende teenitud tulu jagatud ajaga, mille kulutate neile).

Tehtavad otsused:

Kuidas kõige väärtuslikumate klientide vajadusi veelgi paremini rahuldada, et suurendada nende poolt teenitavat tulu ja kasumit?

Kuidas jaotate oma turunduseelarve oma kõige väärtuslikumatele klientidele?

Kuidas jaotada müügipersonali pingutusi?

On hädavajalik eraldada kliendisegmendid ja analüüsida segmentide sees. Erinevate segmentide klientide segamine ühte analüüsitabelisse toob kaasa ebaõige hinnangu ning valede juhtimisjärelduste ja -otsuste tegemise.

Kui ettevõte müüb oma tooteid erinevatel geograafilistel turgudel ja tegutseb erinevates tööstusharudes, on soovitatav teha ABC analüüs iga segmendi, iga müügikanali, iga tegevusala ja turu kohta.

Usaldusväärsete hinnangute saamiseks ABC analüüsis on vajalik usaldusväärse alginformatsiooni olemasolu raamatupidamissüsteemis. Selleks on vaja läbimõeldud juhtimisarvestuse poliitikat koos üksikasjaliku kuluarvestuse ja üksikasjaliku müügianalüütikaga.

Kuidas ABC-analüüsi kasutamisel vigu vältida

Kõige tõsisemad vead tekivad ebaõigete volikirjade tõttu, mis kajastavad ebaõigesti ettevõtte äritegevuse nüansse. Seetõttu peaks vajalikuks tingimuseks olema sellise juhtimisarvestuse poliitika väljatöötamine ja rakendamine, milles on võimalikult üksikasjalikud kulud tulu teenimisega seotud kulud ja üksikasjalik müügianalüütika.

Kliendisegmendid tuleb eraldada ja iga segmendi sees analüüsida.

Ei piisa ainult tulude või piirkasumi analüüsist. Ettevõtte müügi strateegiliste parameetrite kohta on vaja rakendada kumulatiivset hindamist.

piiranguid

Millised on ABC analüüsi eelised ja puudused

Et saada maksimaalset kasu ABC analüüs organisatsioon peaks seda regulaarselt kasutama, et tagada müügitrendide tuvastamine ja õigeaegne reageerimine.

Nagu kõik teised meetodid ABC analüüs on oma plussid ja miinused.

Eelised

Annab lihtsa, hõlpsasti kasutatava ja visuaalse malli ettevõtte kliendibaasi analüüsimiseks;

ABC analüüs annab majanduslik hindamine iga klient, et määrata kindlaks tema väärtus teie ettevõttele;

Puudused

Arvestab eranditult ettevõtte varasemat statistikat (edaspidi võib dünaamika muutuda);

Sõltub raamatupidamisinfo kvaliteedist: läbimõeldud juhtimisarvestuse metoodika ja detailse müügianalüütika olemasolu;

Ettevõtted lihtsustavad sageli analüüsi ja viivad selle läbi ainult ühe müüginäitaja põhjal, mis võib viia valede järeldusteni;

Protsessi tõhususe tagamiseks tuleb seda regulaarselt läbi viia. Sageli aga ettevõtted seda ei tee, arvates, et see nõuab palju aega (ja seega ka raha);

Vastuvõtmiseks strateegilisi otsuseid ABC-analüüsi on soovitatav kasutada kombineeritult kliendibaasi strateegilise hindamise meetodiga, mis täiendab ABC-analüüsi kvantitatiivseid näitajaid kvalitatiivsete eksperthinnangutega klientide strateegilise tähtsuse kohta ettevõtte edasise arengu seisukohalt.

Saamise eest MS EXCELI ABC analüüsimall peate täitma ja saatma alloleva vormi.

Edukas äri sõltub paljudel juhtudel numbritega töötamise õigsusest. See võib juhtuda nii lihtsate arvutuste tasemel "deebet" ja "krediidi" võrdlemisel kui ka keerukate mitmetasandiliste analüütiliste arvutuste aspektist. Nende ekspertide hulka kuuluvad ABC- ja XYZ-analüüs. Mis need meetodid on? Mis on nende praktiline tähtsus? Kuidas neid õigesti kasutada?

Üldine informatsioon

Mis on ABC analüüs? See viitab meetodile, mille abil saab ühte või teist ressurssi klassifitseerida sõltuvalt selle tähtsuse astmest. põhiprintsiip, mida seda tüüpi analüüsides kasutatakse, peetakse Pareto reegliks. Üldtunnustatud tõlgenduses kõlab see nii: 20% tegudest toovad 80% kogutulemusest.

Seoses ABC analüüsi kui sellisega saab seda põhimõtet tõlgendada järgmiselt: 20% kindla süsteemi usaldusväärne kontroll (valikuna - müük või ettevõtte juhtimine) määrab selle efektiivsuse 80%.

ABC-analüüs hõlmab teatud toimingute või ressursside osade klassifitseerimist, jagades need mitmesse kategooriasse (olenevalt väärtusastmest) - A, B ja C. Tüüp A hõlmab neist kõige väärtuslikumad (need, mis toovad 80% tulemusest, ja neid vastavalt 20%). B-tüüpi toimingud on "keskpärased", neist 30% ja need annavad 15% tulemusest. C-tüüpi tegevused on omakorda kõige vähem väärtuslikud. Hoolimata asjaolust, et need on 50%, annavad nad ainult 5% tulemusest.

Analüüsi metoodika

Sellise tööriista nagu ABC-analüüs praktiline kasutamine taandub üldiselt teatud toimingute kasulikkuse "reitingu" koostamisele. Siin on kriteeriumiks reeglina statistiline teave või ekspertide arvamused, mis võimaldab teil tuvastada "kõige väärtuslikumad" tehingud.

Reeglina saate ABC-analüüsi läbiviimisel koostada graafikuid, mille X-telg on toimingute arv ja Y - tulemusnäitajad. Seega on võimalik välja arvutada, millised tegevused on kõige tõhusamad. Seda tüüpi diagrammi nimetatakse mõnikord Pareto kõverateks. Niipea, kui teadlane reastab kõigi toimingute tõhususe, viiakse läbi statistiline analüüs, kõigi graafikute jaoks kõige kasulikumate tegevuste arvutamine ja selle tulemusena nende lõpliku "reitingu" moodustamine.

Analüüsi järjekord

Millises järjekorras ABC analüüsi teha? Eksperdid soovitavad järgida järgmist algoritmi:

1. Esitame põhiküsimuse. Tegevuse tõhusus seoses millise tulemusega meid antud juhul huvitab?

2. Valime välja tegevused, mis on ülesande jaoks kõige asjakohasemad.

3. Koostame iga tegevuse kohta graafikud, võrreldes iga tegevuse tulemusnäitajatega.

4. Valime 20% kõige tõhusamatest, 30% - keskpärasest, 50% - kõige vähem olulisest.

Konkreetse metoodika iga nelja üksuse jaoks saab valida analüüsi eesmärgi alusel. Paljudel juhtudel soovib ettevõtja näiteks investorile näidata, et selline ja selline toode müüb paremini ning sellesse tuleb aktiivsemalt investeerida. Teine võimalus on analüüsida teatud ostude jaoks eraldatud ressursside eraldamise otstarbekust. Samuti võib ABC-analüüsi läbiviimise eesmärk olla teatud tüüpi kaupade "reklaamimisele" suunatud reklaami efektiivsuse tuvastamine.

Analüüsi praktiline kasu

Kuidas saab kõnealune analüüs praktikas kasulik olla? Siin on palju võimalusi. Võtame müügi. Oletame, et peame tuvastama, millised kaubaartiklid toovad kõige rohkem tulu. Korralikult läbiviidud müügi ABC-analüüs võimaldab meil leida mitte ainult hästi müüdavate toodete erineva loendi, vaid 20% neist, mis annavad 80% kasumist. Teenindussektoriga on olukord sarnane. Klientide ABC-analüüs aitab leida need 20% teenusetarbijatest, kelle tegevus moodustab 80% tuludest. Sama on tööstusega. Tooraine või pooltoodete laovarude ABC-analüüs toob välja 20% nende sortidest, mida kasutatakse 80% toodete mahust ja mis on seetõttu kõige väärtuslikumad. See tähendab, et need, mida tuleb laos mahtuvusressursside hankimisel ja jaotamisel eelistada.

Näeme, kui mitmekülgne on ABC-analüüs. Selle kasutamise näiteid on rohkem kui üks. Selle tehnika rakendamisega ühilduvad alad on väga erinevad.

XYZ analüüs

On veel üks meetod, mis täiendab uuringut ABC metoodika järgi - XYZ analüüs. Mida ta esindab? Arvatakse, et seda tüüpi uuring võimaldab klassifitseerida ettevõttes olemasolevaid varusid sõltuvalt nende tarbimise intensiivsusest, samuti prognoosida nende vajaduse dünaamikat konkreetse ajatsükli suhtes. Mida see tähendab?

Ressursid liigitatakse kolme kategooriasse - X, Y ja Z. X tüüpi kuuluvatel on stabiilne tarbimise dünaamika, minimaalsed ajakohandused ja sellest tulenevalt on nende tarbimine üsna kergesti prognoositav. Reeglina ei ületa ajavahemike jooksul registreeritud minimaalse ja maksimaalse tarbimisnäitajate erinevus 10% või kipub isegi nulli.

Y-tüüpi ressurssidel on omakorda märgatavalt vähem stabiilne tarbimisdünaamika, kuid siiski üsna hästi prognoositav. Miinimum- ja maksimummäärade vahe on 10-25%.

Z kategooriasse liigitatud ressursse iseloomustab väga ebastabiilne tarbimisdünaamika. Selgeid trende pole, midagi on raske ennustada. Ajaperioodi minimaalsete ja maksimaalsete tarbimisnäitajate väärtused võivad erineda 25% või rohkem.

Huvitav fakt on see, et sama ressurss võib kuuluda erinevad kategooriad erinevatel mõõtmisperioodidel. See võib olla ette määratud näiteks aastaaja, saagikuse või nõudluse spetsiifika järgi. Näiteks talvel lähevad mandariinid poodides traditsiooniliselt hästi kaubaks. Kuid nende rakendamise konkreetne dünaamika kogu talve jooksul on tõenäoliselt erinev. Ajavahemikul, näiteks detsembri algusest kuni kuu 20. kuupäevani, klassifitseeritakse mandariinid tõenäoliselt Y-tüüpi toodeteks – suhteliselt stabiilse, kuid muutuva nõudlusega. Kuid tänu sellele, et see puuvili on Eestis väga populaarne Uus aasta, siis alates 20. detsembrist kuni jaanuari keskpaigani müüakse seda suure tõenäosusega pidevalt kõrge kursiga, mis võimaldab liigitada X tüüpi ressursiks. Omakorda veebruarile lähemal mandariinide "hüpe" väheneb , ja kevadeks muutub nõudlus selle toote järele kriteeriumide poolest lähedaseks Z-kategooriale.

Kahe analüüsi kombinatsioon

ABC-, XYZ-analüüsi saab kombineerida. Lisaks jääb paljudel juhtudel uuring poolikuks, kui iga meetodit kasutatakse eraldi. Kuidas teha järjestikust ABC-XYZ-analüüsi? Vaatleme nüüd näidet selleks otstarbeks sobivast algoritmist.

Oletame, et meie ees seisab ülesanne analüüsida erinevaid toidukaupu, et müüa, millised konkreetsed üksused toovad kõige rohkem tulu ja milliseid neist iseloomustab kõige stabiilsem nõudlus. Uuringu esimeses osas vajame sortimendi ABC-analüüsi, teises - juba XYZ. Kuidas toimida? Milliseid tulemusi saame mõlemal juhul saavutada?

Esiteks selgitame välja näiteks viimase kuu enimmüüdud toote. Võtame andmed CRM-süsteemist või mõnest muust raamatupidamisallikast, mis kajastab päevade kaupa müüdud toodete ühikute arvu. Selgitame, et 80% kogu tulust andsid vorstid, krõpsud ja gaseeritud joogid. Need on grupi A kaubad. Järgmisena vaatame, kui palju tšekke iga kaubaartikli kohta igal kuu päeval rikutakse. Võib selguda, et soodat müüdi 100-102 ühikut päevas. Vorst - ühel päeval 50, teisel - 153, kolmandal - 10, neljandal - 181 ühikut. Laastude tulemused võivad omakorda näidata, et seda toodet müüdi järgmiselt: esimesel päeval 80 ühikut, teisel - 125, kolmandal - 91, neljandal - 114. Selgub, et rühm A, sooda on kõige stabiilsem ja selle võib omistada X-kategooriale (ja seetõttu ostke tarnijatelt soodsatel müügitingimustel). Krõpsud on keskmise nõudluse stabiilsusega toode, see kuulub rühma Y. Vorst on rühma Z toode, mille müügi dünaamika sageli muutub.

Sarnaseid protseduure saab läbi viia ka B- ja C-tüüpi kaupade puhul. Eksperdid soovitavad, et tulemuste põhjal terviklik uurimus sortiment, kui ABC-analüüsi meetod on kombineeritud XYZ-meetodiga, et esile tõsta juhtivaid tooteid (mis on AX-tüüpi), samuti kõrvaliste positsioonide (klassifitseeritud kui CZ). Lisaks neile saad veel 7 toodet (kokku - 9 võimalikku kombinatsiooni, 3 ruudus ja erinevatel perioodidel mõõtmisel, kui samade toodete müügi dünaamika võib muutuda, võib valikute koguarv ulatuda 27-ni, 3 kuni 3. astmeni) . Neid kõiki saab järjestada ja teha "reitingu", mis peegeldab kasumlikkuse ja müügistabiilsuse kombinatsiooni. Arvutuste mugavuse huvides võime proovida Excelis läbi viia XYZ-, samuti sellele eelneva ABC-analüüsi. Vaadatud näide on piisavalt lihtne, et saaksime kasutada lihtsustatud tööriistu, näiteks arvutustabelit.

X, Y, Z rühmadesse klassifitseerimise praktiline kasulikkus

Eespool märkisime, et pärast kõige kasumlikuma ja stabiilseima toote kindlaksmääramist saame tarnijatega suhete poliitikat kohandada. See pole aga XYZ-analüüsi ainus eelis. Kuidas muidu saavad sellise uuringu tulemused meid aidata? Vaatame nende eripära. praktiline kasutamine iga kolme tooterühma vastu.

Seega iseloomustab X tüüpi tooteid kõige stabiilsem nõudlus. Enamik oluline kriteerium sellise teabe omamise kasulikkus – varude planeerimine. Suudame tarnijatega suhelda nii, et meie ladusid kasutatakse võimalikult tõhusalt. Saame täpselt teada, kui kaua X grupi tooted peale laadimise hetkest letti jõudmiseni seal on. Sellest tulenevalt saame planeerida nõudluse osas vähem dünaamiliste Y- ja Z-positsioonide tarnimist nii, et neil oleks alati kuhugi paigutada.

Ostu prioriteet

Y-rühma kaupu iseloomustab suhteliselt stabiilne tarbimisdünaamika. Selliste toodete põhiülesanne on toetada X-rühma kaupade järele kujunevat peamist nõudlust. Mõnel juhul on võimalikud korrelatsioonid, mis peegeldavad X-klassi nõudluse dünaamika sõltuvust Y-tüüpi toodete saadavusest riiulitel. Analüütikud arvavad ilmselt, et see mängib rolli psühholoogiline aspekt. Ostja, kes näeb tühje riiuleid - võtame juhul, kui Y-grupi kaupa ei ole jaemüüja esindatud -, ei julge sellises kaupluses oste sooritada, isegi neid kaupu, mida tavaliselt iseloomustab stabiilne nõudlus. Kui aga on piisavalt Y-tüüpi tooteid, siis "kuumeneb" ka nõudlus kauba X järele. Poeomaniku peamine ülesanne on sel juhul tagada laovõimsuste optimaalne laadimine, leida ideaalne kombinatsioon abi-Y-positsioonide soetamise kulud ja nende olemasolu riiulitel reaalne majanduslik mõju.

Z-grupi tooteid on omakorda raske laohalduse mõttes optimeerida. Samuti ei pruugi nende otsene mõju X tüüpi lipulaevade müügi dünaamikale olla. Seetõttu soovitavad eksperdid anda neile ostude kogumahus minimaalse koha. Või võimalusena asendada need uudsustega, kaupadega, mida pole veel turul testitud. Sel juhul jääb vähemalt võimalus, et lettile ilmunud värsked kaubamärgid kasvavad Z-kategooriast müügistabiilsuse mõttes arvestatavamaks.

Mängige oma "liigas"

Teeme kohe reservatsiooni: analüüsi tulemust tõlgendades tuleb mõista, et näiteks A-kategooriasse kuuluvad Z-rühma kaubad (ja see on ebatavaline kompleksne analüüs) on väärtuslikumad kui B-kategooria X-tüüpi tooted. Pealegi ei ole nende otsene võrdlus päris õige – see on nagu suhteliselt erineva tasemega jalgpallimeeskondade võimalusi arvestades. Seetõttu on A-, B- ja C-kategooria kaupade väljavaadete analüüsimisel vale võrrelda lineaarselt nende jaotust rühmade X, Y ja Z vahel. Järjepidevus on oluline toodete tulemuste tõlgendamisel nende "liigade" suhtes.

Niisiis, lühidalt kokkuvõtteks:

X kategooria tooted on müügi "lipulaevad", nende ostmine tarnijatelt peab olema stabiilne, tarnekanalid on rajatud ja võimalusel mitmekesised ("sanktsioonide" ja muude äritegevusest mitteolenevate nähtuste korral);

Letil peavad olema ka Y-klassi tooted, mis täidavad kauba X toetavat funktsiooni ja stimuleerivad üldist nõudlust;

Z-tüüpi kaupu võib, kui seda ringlusest välja ei jäeta, proovida asendada eksperimentaalsed proovid mis võivad saada X- ja Y-kategooria toodete staatuse.

Kõik need järeldused kehtivad eeldusel, et me räägime sama rühma - A, B või C kaupade analüüsi kohta. Nagu eespool öeldud, ei ole siin "keskmistatud" näitajaid eriti mõtet tuvastada.

Tõlgenduse nüansid

Muidugi on sellised soovitused kehtivad, kui ainult kombineeritud ABC-XYZ analüüsi tulemusi saab üheselt tõlgendada. Uurimismetoodikaga peaksid kaasnema mitmemõõtmelised kriteeriumid, mis võimaldavad teha statistika seisukohast vaieldamatuid järeldusi konkreetse toote müügiväljavaadete kohta. Kui kaalusime küsimust, kuidas saab ABC analüüsi läbi viia (vorstinäide), jagasime tooted vastavatesse kategooriatesse väga tinglikult. Sama XYZ osaga. Praktikas on analüüsi metoodika palju keerulisem. Lisaks teevad teadlased harva, nagu meie näites, Excelis ABC-analüüsi, kasutades peamiselt käsitsi arvutusi. Reeglina kasutatakse palju keerukamaid analüütilisi programme - et minimeerida vigade tõenäosust, kuna me räägime tõeline äri, kus valearvestused on erinevalt teoreetilistest stsenaariumitest ebasoovitavad.