Как с помощью аналитики увеличить свой КПД?
Реализуя большую часть аналитических процессов вручную, вы теряете время – один из ценнейших ресурсов, который нужно использовать максимально эффективно.
С помощью автоматизации можно не только сократить время на выполнение рутинных процессов, но и улучшить свой КПД, а также увеличить прибыль.
Давайте посмотрим, какие аналитические процессы можно автоматизировать с помощью Omneex и как это может повлиять на эффективность вашей деятельности.
Первое, с чего начинается анализ магазина – это обзор общей картины здоровья бизнеса, динамики заказов, продаж и выручки.
Динамика заказов по магазину подскажет вам, как меняется спрос на товары. По изменению заказов вы можете оценивать работу инструментов продвижения и увидеть наступление сезона, понять, что смена вашего оффера прошла успешно и приносит вам дополнительные продажи.
Даже если с заказами у вас все в порядке, обязательно смотрите динамику продаж. Именно продажи приносят вам выручку и в последствии прибыль. Объём продаж фиксируется маркетплейсом и является основным критерием ранжирования вашей карточки в поисковой выдаче. Чем больше у вас выручки, тем выше вы находитесь по выдаче на маркетплейсе. Соответственно, тем больше покупателей видят ваш товар.
Бывает так, что товар часто заказывают (привлекают ваши фото, описание и т.д.), но на пункте выдачи заказов клиенты отказываются от продукта (например, отгружена партия с повышенным процентом брака). Анализируя динамику продаж, вы сразу заметите такую тенденцию.
Также важно смотреть динамику возвратов (возвращенных покупателями товаров) и стремиться к уменьшению количества возвратов. Уменьшение возвратов позволяет существенно уменьшить расходы на логистику, ведь за каждый реализованный возврат селлер оплачивает обратную доставку на склад маркетплейса.
Если не отслеживать эти ключевые метрики и не принимать решений по устранению проблем, можно потерять значительную часть своих продаж и дохода.
В случае отгрузки бракованной партии отсутствие корректирующих действий со стороны селлера приведет к повышению расходов на логистику (к покупателю и обратно на склад), снижению рейтинга (увеличению количества негативных отзывов) и как следствие к снижению объема заказов.
Отсутствие реакции селлера на повышение объемов заказов и продаж может привести к аутофстоку и вылету карточки из выдачи. Как следствие, потере дохода.
Анализ динамики основных метрик магазина поможет вам держать руку на пульсе и при необходимости корректировать план действий.
В сервисе Omneex вы в любой момент сможете оценить динамику основных показателей, сравнивая значения за удобные вам промежутки времени.
Еще один важный этап аналитики магазина – это анализ его финансового состояния.
При финансовом анализе магазина оценивается ваш объем продаж – выручка от реализации товаров. Если объемы выручки стабильные или растут от месяца к месяцу – это отлично. Но если вы видите, что идет спад, нужно искать причину.
Причин снижения выручки может быть множество: неправильно выстроенная товарная матрица, ошибки в объемах отгрузок, ошибки при расчете и установке цен, допущение аутофстоков, снижение позиции в посковой выдаче, снижение процента выкупа, падающий тренд категории и т.д.
При этом важно оценивать вашу реальную выручку (без учета искусственных покупок).
Далее стоит оценить расходы, которые влияют на объем вашей прибыли.
Основные расходы селлера на маркетплейсе:
- Расходы на закупку товара, его упаковку и доставку до склада маркетплейса (себестоимость).
- Расходы на оплату комиссии площадке за продажу товаров.
- Расходы на оплату доставки силами маркетплейса до покупателя.
- Расходы на хранение товаров на складе маркетплейса.
Все эти расходы нужно учитывать при ценообразовании, а также контролировать их объемы в процессе работы с маркетплейсом.
Себестоимость вашего товара может меняться (изменение цен у поставщиков, изменение цен на упаковку и логистику до склада маркетплейса), и вы должны будете учитывать это при работе с ценами.
Комиссия, которую вы оплачиваете Wildberries, тоже может меняться в процессе работы с площадкой. Заметив увеличение расходов по данной статье, вы можете принять решение об участии в акции, которую пропустили, о смене категории или об изменении цены на товар.
Фактические расходы на доставку товаров силами маркетплейса напрямую зависят от процента выкупа, который в свою очередь отличается от категории к категории.
Таким образом, если вы заметили повышение расходов на логистику, нужно обратить внимание на процент выкупа и количество возвратов, выявить проблему и как можно скорее устранить ее.
Стоимость хранения рассчитывается по остатку вашего товара на конец расчетного периода. Соответственно, если остатков слишком много, вы платите за хранение больше. В идеале ваши товары должны иметь оборачиваемость не более 60 дней. Вовремя заметив увеличение оборачиваемости в днях, вы можете скорректировать объемы поставок и избежать повышения расходов на хранение.
Omneex покажет вам не только детальную структуру расходов по магазину, но и по каждому товару в отдельности. Вы сможете оценить, на какую статью расходов у вас уходит большая часть бюджета, куда нужно направить внимание, чтобы сэкономить средства и тем самым увеличить свою прибыль. Вы сможете выявить товары с повышенными расходами, найти проблемы и превратить их в точки роста.
Изменение доли ваших расходов в объеме выручки оказывает прямое влияние на вашу валовую прибыль.
Валовая прибыль — это выручка минус полная себестоимость продаж продукта.
Полная себестоимость продаж — это себестоимость товара (включая его закупочную стоимость, расходы на упаковку, маркировку и доставку до склада маркетплейса) и расходы в сторону маркетплейса (комиссия и логистика).
Благодаря показателю валовой прибыли селлер сможет оценить, насколько эффективно он использует ресурсы для производства или перепродажи товаров. Анализируя показатель по товарам, можно выявлять наиболее перспективные из них.
Зная валовую прибыль, можно оценить маржинальность валовой прибыли и ROI.
Маржинальность валовой прибыли рассчитывается по формуле: валовая прибыль/выручка*100% и отражает вашу доходность, то есть эффективность ваших продаж.
С помощью Omneex вы сможете оценить маржинальность и увидеть способы увеличения уже и так неплохой маржинальности (например, сократить какие-то расходы). Здесь же вы сможете проанализировать такой важный показатель как ROI.
Return On Investment (ROI) — метрика возврата инвестиций в вашем бизнесе. Рассчитывается как соотношение валовой прибыли ко всем учтенным в ее расчете расходам. Повышение ROI говорит о сокращении расходной части по отношению к доходной. Таким образом, ROI покажет вам, окупились ли ваши вложения и получили ли вы прибыль.
Omneex понимает, насколько важно для селлера контролировать прибыль по каждому товару.
Поэтому рассчитает для вас фактическую юнит-экономику по каждому товару и поможет оценить маржинальность и маржинальную прибыль (прибыль на единицу товара), устанавливать правильные цены и продавать всегда только в плюс.
АВС (ABCD) — анализ
В основу АВС-анализа положено правило Парето, суть которого состоит в том, что 80% дохода компания получает от 20% своих клиентов, оставшиеся 80% клиентов дают лишь 20% дохода.
«Идеальное» соотношение клиентов компании по правилу Парето Принадлежность % от общего количества % от общего дохода к группе клиентов А 20 80 В 16 16 С 64 4
Иногда для более точного анализа компании вводят еще одну группу (D), так называе-мые «мертвые» клиенты, которые когда-то попали в вашу базу данных, но довольно про-должительное время никак себя не проявляли и нет никакой надежды, что в ближайшее время проявят. С остальными группами все ясно из таблицы.
Необходимо сразу оговориться: если количество ваших клиентов не очень большое и штата ваших менеджеров вполне хватает для того, чтобы уделять внимание всем клиентам, то разнесение их на группы A, B и C будет носить чисто информационный характер и никакой практической выгоды может вам не дать.
Совершенно по-другому обстоят дела, если за время существования вашей компании количество клиентов намного увеличилось.
Несмотря на такую очевидность, во многих компаниях ключевым клиентам не уделяют должного внимания.
Чтобы повысить эффективность существующих клиентов, необходимо заняться ABC- анализом. Вы, наконец-то, поймете, кто является вашими ключевыми клиентами, какой процент от общего количества клиентов они составляют и какой штат менеджеров необходим для обслуживания в первую очередь этих клиентов. Не удивлюсь, если после АВС- анализа, распределение ваших клиентов по группам будет отличаться от приведенного в табл.15. На мой взгляд, колебания могут быть, и ничего страшного в этом нет. Важнее, насколько сильны отличия от «идеала», приведенного в табл.15.
Например, если в вашей компании клиенты группы А составляют лишь 5% от всей клиентской базы, то это своеобразная угроза для выживания компании. Есть большая вероятность попасть в зависимость от этих клиентов. Они, понимая свою значимость, часто пытаются диктовать условия, ведь потеря даже одного клиента из группы А наносит ощутимый удар по вашему бизнесу. Чтобы себя обезопасить, компаниям необходимо работать над увеличением количества клиентов группы А за счет выявления и развития наиболее перспективных из группы В. Есть смысл уточнить, что группа В — это по сути своеобразный резерв группы А.
Плохой, на мой взгляд, является и ситуация, когда количество клиентов группы А слишком велико, и, например, достигает 50%. Это значит, что в компании нет ключевых (в отдельных случаях можно читать как «лояльных») клиентов. Это значит, что в компании нет ключевых (в отдельных случаях можно читать как «лояльных») клиентов. Возможно, компания не умеет создавать условия для формирования базы лояльных клиентов. У менеджеров нет четкого представления о том, кому именно из существующих клиентов необходимо уделять больше времени. Особенно актуально это в тех случаях, когда компания имеет большое количество клиентов в базе данных (не одну сотню, а может быть даже и не одну тысячу).
Чрезмерное отклонение клиентов группы В от «идеального формата» в ту или иную сторону также нежелательно для компании. В одном случае компания не имеет резерва перспективных клиентов. В другом, когда количество клиентов в группе слишком завышено, действительно перспективные клиенты теряются в общей массе.
Как определить перспективность клиента? Простой способ — оценить клиента по набору критериев — метод, описанный выше. Более сложный, но и более точный метод — это расчет целевого балла (ЦБ) клиента
Мне как-то довелось анализировать систему сбыта одной из московских компаний, которая занимается поставками и оптовой продажей дамского белья. Для анализа их клиентской базы был применен АВС-анализ (табл.16)
Таблица 16 Анализ клиентов компании N № Наименова п/п ние клиента категория потенциал ассортимент лояльность ЦБ Региональный 1 дилер 1 А b b b 8,00 Региональный 2 дилер 2 А b c c 5,70 Региональный 3 дилер 3 А b c b 6,10 Региональный 4 дилер 4 А b d b 5,40 5 Региональный А b b b 6,90
дилер 5 Региональный 6 дилер 6 А b b b 7,70 Московский 7 дилер 1 А b b b 7,30 Московский 8 дилер 2 А b b b 5,90 Московский 9 дилер 3 А c c b 6,10 Региональный 10 дилер 7 В c b c Московский 30 дилер 4 В b c b 5,70 Московский 31 дилер 5 В d d c 5,30 Московский 32 дилер 6 В c d b 4,30 Московский 33 дилер 7 В b b b 6,20 Московский 34 дилер 8 В b c b 6,90
После выявления А, В и С групп представителям бельевой компании было предложено провести предварительную оценку дилеров по семи критериям. В данной таблице представлены лишь три:
потенциал дилера (личное мнение менеджеров бельевой компании, пока ничем не обоснованное);
ассортимент товара на прилавках дилера (насколько широко представлен) закупаемый именно у этого поставщика (d — если 75%),
лояльность, то есть насколько, по мнению менеджеров компании, лояльны к ним их дилеры.
В таблице 16 приведен также целевой балл (ЦБ) каждого отдельного дилера, то есть числовое выражение его потенциала. При этом средние ЦБ по группам A, B и C получились следующие: средний ЦБ группы А = 6,56, группы В = 5,91, а группы С = 4,2.
Даже при беглом просмотре табл.16 можно выделить несколько важных моментов.
Еще один момент, который сразу бросается в глаза. Несмотря на то, что компания вместе с ее менеджерами и складом находится в Москве, основные продажи совершают ре-гиональные дилеры. Московские, которые все же попали в группу А, занимают лишь 7, 8 и 9 места из 9. Сразу возник вопрос: в чем причина такой ситуации?
Когда начали разбираться, то оказалось, что менеджеры компании практически не появляются в точках розничных продаж своих дилеров. Мало того, что они абсолютно никак не развивают отношения со своими дилерами, они еще и не имеют представления о том, что происходит в местах розничных продаж их дилеров: кто из конкурентов присутствует на соседних полках, как представлен товар бельевой компании N, как много белья просто «зависло» и какую часть из этих остатков уже есть смысл заменить на более ходовые мо-дели или размеры.
Менеджеры компании не всегда адекватно оценивают потенциал своих клиентов даже в группе А. В девятой строке таблицы видно, что потенциал московского дилера 3 предварительно был оценен менеджерами компании как с, то есть как «очень низкий». Однако рассчитанный ЦБ этого дилера оказался значительно выше ЦБ московского дилера 2 (строка 8 таблицы), потенциал которого предварительно оценивался как b, то есть «хороший».
Если изучим таблицу дальше, то увидим, что московские дилеры, которые попали в группу В, занимают места лишь от 30 строчки. Причина такая же — мало уделяется внимания персональной работе менеджеров с потенциально интересными клиентами.
Своим не оцененным ранее потенциалом выделяется московский дилер 8 (строчка 34), ЦБ которого даже выше среднего по группе А. Это значит, что этот клиент очень перспективный и является претендентом на попадание в группу А, то есть объемы его продаж могут быть значительно выше. Из таблицы видно, что одним из самых очевидных шагов по увеличению его объемов продаж может быть увеличение ассортимента продукции бельевой компании N на полках его магазинов. На момент проведения анализа ассортимент у этого дилера оценивался как с, то есть «очень низкий».
Особого внимания заслуживает и региональный дилер 4 (строчка 4). При очень низком ЦБ и очень слабом ассортименте (d!), дилер умудряется продавать настолько много, что занимает четвертую позицию среди всех клиентов компании по объему продаж. В подобной ситуации необходимо разобраться тщательнее, почему у него такой низкий ЦБ и постараться создать условия для исправления «провальных» позиций этого дилера.
Все мероприятия, которые вы проводите для развития потенциала ваших клиентов, с одной стороны, повышают их лояльность к вашей компании, а с другой стороны, увеличивают их число, а значит и ваши объемы продаж. И самое главное — даже из этой сокращенной таблицы уже видно, с какими клиентами необходимо работать в первую очередь, чтобы не распылять время сотрудников среди малоперспективных клиентов.
Определение перспективности клиентов по таблице Диксона
В 1998 году Питер Диксон предложил свой вариант критериев, которые компания, ставящая перед собой задачу быстрого роста, может использовать для распределения клиентов на категории A,B,C и D (табл.17).
Распределение клиентов на категории по Диксону Текущий охват тер Размер компании в настоящее время Активность конкурентов большой ритории средний маленький Рост компании Высокий низкий высокий низкий высокий низкий Сильный Высокая А А А В В С
Низкая А В В С С D Слабый Высокая А В В С С D Низкая АА А А В В C
Градация клиентов в зависимости от важности — от АА до D — может осуществляться по:
размеру (какой вклад они вносят в общую прибыль вашей компании);
росту (как быстро увеличивается объем сбыта предприятия клиента);
охвату (какова доля бизнеса клиента приходится на продукцию вашей компании);
активности конкурентов (насколько они интенсивно работают с вашими потенциальными клиентами).
По версии Питера Диксона, если компания ставит перед собой задачу быстрого роста, то самыми важными для нее будут клиенты (дилеры и дистрибьюторы) категории АА — большие компании, имеющие хороший потенциал роста, возможность увеличения объема продаж (слабый текущий охват) и низкую активность конкурентов по отношению к этим клиентам.
Второе место по важности будут занимать клиенты категории А — компании с хорошими показателями и потенциалом роста и средние — с возможностью роста и увеличением объема продаж, чаще всего с относительно высоким вкладом в бизнес вашей компании.
ABCD-анализ: как и для чего (В. Разгуляев, "Консультант", N 7, апрель 2013 г.)
ABCD-анализ: как и для чего (В. Разгуляев, "Консультант", N 7, апрель 2013 г.)
АВСDэйка: полезная «игра»
Методики проведения
Вижу цель
Предостережения
ABCD-анализ: как и для чего
Как проводить АВС-анализ — это более распространенное название данного метода — рассказывается в огромном количестве книг и еще большем количестве статей. В обсуждениях того, как его применять, уже много "копий сломано" на многочисленных форумах. Кажется, что ничего нового на эту тему написать уже не получится, однако попытаюсь в этой статье, начав с простых вещей, осветить менее обсуждаемые аспекты АВСD-анализа.
Называю я данный метод всегда именно так, и в этой статье буду следовать своему принципу, более того — я предлагаю всем последовать моему примеру и применять именно это название в дальнейшем.
АВСDэйка: полезная "игра"
ABCD-анализ — это ранжирование выбранных для анализа объектов по степени их важности, которую мы оцениваем исходя из их вклада в общий результат по определенному показателю.
Результатом анализа является разделение всех объектов на несколько групп таким образом, что самые важные попадают в группу А, следующие по важности объекты — в группу В, еще менее важные — в группу C. Группа D используется для объединения объектов, которые либо представляют наименьшую важность, либо вовсе исключаются из анализа за отсутствием какого-либо вклада в общие результаты. Причем использование группы D стало уже настолько распространенным при проведении ABCD-анализа, что это является первым доводом, чтобы называть данный метод исследования именно так. Но гораздо более существенным доводом оказывается лишняя путаница из-за полного совпадения названия "АВС-анализ" с достаточно распространенной аббревиатурой совсем другого анализа Activity-Based Costing — расчета себестоимости продукции через определение стоимости каждой работы, необходимой для получения данной продукции. Поэтому, чтобы в дальнейшем не создавать лишний повод для недоразумений, ранжирование каких-либо элементов будем называть ABCD-анализом.
Есть несколько различных методов разделения объектов на три-четыре группы значимости. Эти методы достаточно сильно различаются, но их объединяет то, что вначале все объекты анализа сортируются по мере убывания сравниваемого параметра. Далее — возможны варианты.
Метод с фиксированными группами. Вы рассчитываете накопительный итог по всем объектам анализа, начиная с самого первого — самого значимого объекта, и делите эти накопительные итоги на общий вклад всех объектов анализа. Таким образом, вы получаете для каждого объекта анализа вклад его самого и всех более значимых объектов в общий результат. Далее вы выбираете некие фиксированные показатели, например 64/32/4, и обозначаете:
— первые К самых значимых объектов, которые дают 64% вклада в общий результат, — группой А;
— следующие L объектов, которые дают еще 32%, — группой В;
— остальные M позиций, которые дают оставшиеся 4%, — группой C.
Деление может быть и другим, например 80/15/5 или 50/30/20. Суть метода от этого не меняется, хотя результаты, разумеется, будут достаточно разными.
+ Легко воспринимается и считается, а при нормальном выборе деления — дает хороший результат.
— Хорошее деление в прошлом не всегда оказывается хорошим делением в будущем.
— Данный метод физического смысла никакого не имеет.
Метод Парето. Собственно, прообразом ABCD-анализа был знаменитый постулат Вильфредо Парето. Он утверждал, что вне зависимости от времен, стран и политических систем 20% самых богатых людей всегда владели и владеют 80% всех богатств.
Утверждал он это, не выводя никаких формул, просто эмпирически посчитав фактическое разделение богатства для разных эпох и стран. Но напрямую из этого выражения ABCD-анализ не следует — просто потому, что в результате такого деления мы получаем только две группы: группа A — 20% людей, имеющих 80% всех богатств, и группа C — соответственно, остальные 80% людей, обладающих оставшимися 20% богатств. Более того, и сам постулат уже опровергнут нашей российской действительностью, где по оценкам 10% самых богатых людей обладают 90% всех богатств.
Но принцип — понятен и применим: нам надо получить такое разбиение на группы, когда сумма вклада части объектов в общий итог (накопительный итог) и доля количества этих объектов от общего числа объектов будет равна 100%:
где N — накопительный итог сравниваемых параметров первых О объектов;
S — общая сумма сравниваемых параметров всех V анализируемых объектов.
Кроме того, чтобы получить больше чем две группы, нам необходимо разбить каждую из получившихся групп на подгруппы. И делать мы это будем по тому же принципу. Соответственно, в конечную группу A попадут только лучшие из изначальной группы А, в конечную группу C попадут только худшие из изначальной группы С, а группу B мы сформируем за счет "худших из лучших" и "лучших из худших" — понятно, что у них наиболее схожие значения анализируемого параметра.
Дополнительно заметим, что в зависимости от количества объектов, включенных в анализ, будет меняться и деление на группы, при этом у нас обычно есть много объектов, у которых анализируемый показатель равен нулю. То есть включение такого объекта в анализ никак не повлияет на общий результат, долю накопительного итога от которого мы ищем, но при этом повлияет на долю позиций, участвующих в этом накопительном итоге. То есть, включая такие позиции, мы можем искусственно увеличивать группы A и B за счет группы C. Чтобы такого не происходило, мы изначально все объекты, у которых анализируемый показатель меньше или равен нулю, отнесем еще до начала анализа — в группу D, и в дальнейшем анализе они уже участвовать не будут.
+ Деление на группы получается зависящим от самих данных.
— Сложнее реализуется расчет.
+ Физический смысл точек деления — соотношения, в котором происходит разделение на группы — указывает на степень неоднородности нашего ассортимента.
Метод касательных. Этот метод приобрел свое название от геометрической интерпретации метода, когда мы строим кривую накопительного итога, а потом проводим к ней касательные. Однако обычно для расчета используется аналитическая интерпретация данного метода. Деление, как и в случае с методом Парето, происходит последовательное: сначала на две группы, а потом каждую из получившихся групп делят еще раз на две. Причем точно так же мы изначально убираем из анализа в группу D все объекты с отрицательным или нулевым значением сравниваемого параметра. Делим же на группы мы так: считаем среднее арифметическое сравниваемых параметров по всем объектам анализа. В результате одна группа позиций у нас оказывается выше этого среднего, а другая — ниже. Затем повторяем деление с каждой из получившихся групп и результат преобразуем в три группы, как это делали в методе Парето.
+ Деление на группы получается зависящим от самих данных. Аналитическая интерпретация легко воспринимается и легко реализуется.
+ Физический смыл точек деления: позиции группы A приращивают измеряемый параметр быстрее, чем растет их количество, а позиции группы C — наоборот. Кроме этого, точки деления указывают на степень неоднородности нашего ассортимента.
Сравнение методов. Мы имеем три совершенно разных вида анализа, и хотя часто они могут делить позиции на группы примерно одинаково, однако это вовсе не правило и мы легко можем предложить такие данные, на которых вышеперечисленные деления будут сильно отличаться. Как видим по плюсам и минусам каждого метода: самой лучшей является аналитическая интерпретация метода касательных. Нерассмотренные же в данной статье методы ABCD-анализа не стоят нашего внимания, т.к. создавались они обычно: либо ради того, чтобы потешить чье-то самолюбие именным названием такого метода, либо ради "научной новизны" в какой-либо "научной" работе.
Самый распространенный вопрос по ABCD-анализу на форумах звучит обычно так: "ABCD-анализ сделали. Что дальше?". Многие специалисты, ухватив несложную механику расчета, забывают за ней, собственно, цель своих изысканий. В результате и рождаются такие вопросы, на которые даже не знаешь, что и ответить. В ответ на шквал этих вопросов один очень уважаемый мною эксперт разместил на своем сайте целую серию заметок, которую кратко назвал "Анти-АВС": http://scm-book.ru/antiABC (очень советую ознакомиться с этим текстом всем, кто ищет альтернативу повсеместному ABCD-анализу, ну а мы продолжим там, где остановились).
Как же так получается, что специалисты, сумевшие провести ABCD-анализ, не знают, что делать дальше с уже получившимися результатами? При этом только на вскидку можно сразу сказать, что ABCD-анализ позволяет:
— выделять небольшое количество самых значимых объектов для сосредоточения внимания именно на них;
— более эффективно использовать имеющиеся временные и человеческие ресурсы для получения лучшего общего результата;
— производить управление несколькими группами сходных по некоторому признаку объектов, а не самими объектами, которых может быть многие тысячи;
— быстро анализировать текущую ситуацию в малознакомой ситуации и выявлять неэффективные объекты управления с помощью перекрестного ABCD-анализа — проведения ABCD-анализа для:
— одних и тех же объектов анализа — что будем делить на группы,
— но различных параметров сравнения — по какому признаку будем делить на группы.
Отсюда мы делаем важный вывод: необходимо изначально определиться с целями проведения ABCD-анализа и тогда никакой проблемы с интерпретацией и использованием его результатов не будет. Более того, сам ABCD-анализ только выиграет благодаря уже осмысленному выбору объектов и параметров анализа.
B конце статьи хотелось бы дать несколько предостережений всем, кто только осваивает или уже вовсю использует ABCD-анализ в своей работе.
Универсальное деление. Первые успешные опыты по использованию ABCD-анализа приводят к желанию создать некую универсальную систему, которая бы оценивала все важные нам параметры объектов (например количество обращений, прибыль и оборот по позициям), чтобы получить таким образом универсальную матрицу управления этими объектами. И если провести три ABCD-анализа не составляет никакого труда, то вот придумать различные стратегии управления для 64 (= 4 х 4 х 4) или даже для 27 (= 3 х 3 х 3) групп, оказывается, уже не так просто.
Здесь надо вспомнить, что ABCD-анализ — это только инструмент, и обычно лучше иметь несколько удобных специализированных инструментов, нежели один неудобный — универсальный. Хотя перекрестный ABCD-анализ по двум параметрам действительно может эффективно использоваться таким образом.
Использование данных о продажах. Если вы строите ABCD-анализ по прибыли, полученной с позиций за отчетный период, и используете для этого данные о продажах за этот период, то делать это надо очень осторожно — дело в том, что хороший товар мог отсутствовать долгое время на остатках и в таком случае продажи по этой позиции покажут заниженный результат, в результате она может незаслуженно попасть в более низкую группу, и из-за применения в дальнейшем к данной позиции неправильного подхода, определяемого для этой группы, этот товар может навсегда остаться в данной группе. В таком случае лучше сначала восстанавливать неудовлетворенный спрос за отчетный период, прибавлять его к продажам — то есть удовлетворенному спросу и делать ABCD-анализ именно по этому суммарному спросу за отчетный период, а не по продажам.
Аналогичная ситуация возможна, когда мы осуществляем ценообразование исходя из ABCD-анализа: делаем больше наценку на слабопродающиеся позиции из группы C и меньше — на обычно ходовые товары-индикаторы из группы A. Понятно, что в таком случае мы легко можем замкнуть причинно-следственную связь: когда одни позиции продаются хорошо — т.к. они у нас дешевые, а другие — плохо, т.к. они у нас дорогие. Но поменяй мы ситуацию с их ценами — тут же изменится и ситуация со спросом на них.
Вывод группы C из складских позиций. Некоторые руководители, получив данные ABCD-анализа, принимают кардинальное решение избавиться от всей группы С, в которой оказывается больше половины позиций, но при этом они все вместе делают меньше 5% от общего результата.
Результаты ABCD-анализа действительно могут стать основанием для исключения "длинного хвоста" слабых позиций из складской номенклатуры — таких позиций, по которым постоянно поддерживается определенный остаток на складе компании. Но такое решение необходимо принимать на основании экономического обоснования данного действия, а не просто разделения позиций на группы. Более того, если мы каждый месяц будем исключать группу C из складской номенклатуры, то через некоторое время торговать уже будет просто нечем.
Использование на маленьких количествах объектов. ABCD-анализ — это инструмент, который позволяет нам работать с большим количеством объектов. На самом деле — это достаточно грубый и не всегда точный инструмент, но на большом массиве он — очень хорош. При этом не надо упираться в этот инструмент и пытаться применить к 20 позициям, которые выпускает ваш завод, — 20 позициями можно управлять по отдельности, к ним не нужно применять групповые политики и правила, с каждой из них можно поработать самостоятельно.
В такой ситуации ABCD-анализ не нужен и будет даже вреден, т.к. на небольшом ассортименте нам, наоборот, важно каждое различие между этими позициями. По этой же причине не надо проводить ABCD-анализ по каждой отдельной группе товаров — его надо проводить по всему справочнику товаров или в крайнем случае по ассортименту, управление которым выделено под отдельную штатную единицу.
Некоторые специалисты пугаются, что в таком случае целая группа номенклатурного справочника может оказаться в малозначимой группе. Ничего страшного в этом нет, значит, вся эта группа — малозначимая и ей не стоит уделять такого же внимания, какого требуют настоящие позиции группы A.
Автоматизация. Несложный расчет ABCD-анализа обычно легко реализуется в любой корпоративной информационной системе, поэтому возникает соблазн сразу "зашить" его туда. Однако не стоит спешить с этим. Дело в том, что по мере использования ABCD-анализа у вас может возникнуть желание изменить либо метод, либо его параметры, либо количество групп, на которые происходит деление, — в таком случае автоматизированный в корпоративной информационной системе ABCD-анализ скорее будет мешать, нежели помогать. A чтобы не делать его вручную, лучше воспользоваться готовыми алгоритмами, реализованными в файлах Excel, которые можно скачать по адресу http://upravlenie-zapasami.ru/excel/. В корпоративную же информационную систему следует "зашивать" те варианты ABCD-анализа, на которых вы остановитесь со временем. Пока же нужно попросить программистов сделать удобные заливки группы ABCD-анализа из файла Excel в информационную систему по коду объекта.
Еще интересным решением является подсвечивание разными цветами фона объектов из разных групп ABCD-анализа в документах и справочниках. Это позволяет дополнительно визуально контролировать ситуацию и фокусировать внимание на главном.
управляющий информацией "Избенка — ВкусВилл"
"Консультант", N 7, апрель 2013 г.
Актуальная версия заинтересовавшего Вас документа доступна только в коммерческой версии системы ГАРАНТ. Вы можете подать заявку на получение полного доступа к системе бесплатно на 3 дня.
Если вы являетесь пользователем интернет-версии системы ГАРАНТ, вы можете открыть этот документ прямо сейчас или запросить по Горячей линии в системе.
Как правильно делать АВСD-анализ
АВСD-анализ – это ранжирование выбранных для анализа объектов по степени их важности, которую мы оцениваем исходя из их вклада в общий результат по определённому показателю. Результатом анализа является разделение всех объектов на несколько групп таким образом, что самые важные попадают – в группу А, следующие по важности объекты – в группу В, ещё менее важные – в группу С. А группа D – используется для объединения объектов, которые: либо представляют наименьшую важность, либо вовсе исключаются из анализа за отсутствием какого-либо вклада в общие результаты. Причём использование группы D стало уже на столько распространённым при проведении АВСD-анализа, что это является первым доводом, чтобы называть данный метод исследования именно так. Но гораздо более существенным доводом оказывается лишняя путаница, из-за полного совпадения названия «АВС-анализ» с достаточно распространённой аббревиатурой совсем другого анализа Activity — Based Costing – расчёта себестоимости продукции через определение стоимости каждой работы, необходимой для получения данной продукции. Поэтому, чтобы в дальнейшем не создавать лишний повод для недоразумений, ранжирование каких-либо элементов будем называть АВСD˗анализом.
Как проводить АВСD-анализ
Есть несколько различных методов разделения объектов на три-четыре группы значимости. Эти методы достаточно сильно различаются, но их объединяет то, что вначале все объекты анализа сортируются по мере убывания сравниваемого параметра. Далее – возможны варианты.
Метод с фиксированными группами
Вы рассчитываете накопительный итог по всем объектам анализа начиная с самого первого – самого значимого объекта, и делите эти накопительные итоги на общий вклад всех объектов анализа. Таким образом вы получаете для каждого объекта анализа вклад его самого и всех более значимых объектов в общий результат. Далее вы выбираете некие фиксированные показатели, например 64 / 32 / 4, и обозначаете:
· первые К самых значимых объектов, которые дают 64% вклада в общий результат – группой А;
· следующие L объектов, которые дают ещё 32% – группой В;
· оставшиеся M позиций, которые дают оставшиеся 4% – группой С.
Деление может быть и другим, например 80 / 15 / 5 или 50 / 30 / 20 – суть метода от этого не меняется, хотя результаты – разумеется, будут достаточно разными.
+ Легко воспринимается и считается, а при нормальном выборе деления – даёт хороший результат.
– Хорошее деление в прошлом не всегда оказывается хорошим делением в будущем.
• Физического смысла данный метод никакого не имеет.
Парето-метод
Собственно, прообразом АВСD-анализа был знаменитый постулат Вильфредо Парето: он утверждал, что вне зависимости от времён, стран и политических систем 20% самых богатых людей всегда владели и владеют 80% всех богатств. Утверждал он это, не выводя никаких формул, просто эмпирически посчитав фактическое разделение богатства для разных эпох и стран. Но напрямую из этого выражения АВСD-анализ не следует – просто потому, что в результате такого деления мы получаем только две группы: группа А – 20% людей, имеющих 80% всех богатств, и группа С – соответственно, остальные 80% людей, обладающих оставшиеся 20% богатств. Более того – и сам постулат уже опровергнут нашей российской действительностью, где по оценкам 10% самых богатых людей обладают 90% всех богатств.
Но принцип – понятен и применим: нам надо получить такое разбиение на группы, когда сумма вклада части объектов в общий итог (накопительный итог) и доля количества этих объектов от общего числа объектов будет равна 100%:
N / S + O / V = 100%, где:
N – накопительный итог сравниваемых параметров первых О объектов;
S – общая сумма сравниваемых параметров всех V анализируемых объектов.
Кроме этого, чтобы получить больше чем две группы, нам необходимо разбить каждую из получившихся групп на подгруппы – и делать мы это будем по тому же принципу. Соответственно, в конечную группу А попадут только лучшие из изначальной группы А, в конечную группу С попадут только худшие из изначальной группы С, а группу В мы сформируем за счёт «худших из лучших» и «лучших из худших» – понятно, что у них наиболее схожие значения анализируемого параметра. Дополнительно заметим, что в зависимости от количества объектов, включённых в анализ, – будет меняться и деление на группы, при этом у нас обычно есть много объектов, у которых анализируемый показатель равен нулю. То есть включение такого объекта в анализ никак не повлияет на общий результат, долю накопительного итога от которого мы ищем, но при этом повлияет на долю позиций, участвующих в этом накопительном итоге. То есть, включая такие позиции, мы можем искусственно увеличивать группы А и В за счёт группы С. Чтобы такого не происходило, мы изначально все объекты, у которых анализируемый показатель меньше или равен нулю, отнесём ещё до начала анализа – в группу D , и в дальнейшем анализе они уже участвовать не будут.
+ Деление на группы получается зависящим от самих данных.
– Сложнее реализуется расчёт.
• Физический смыл точек деления – соотношения, в котором происходит разделение на группы – указывают на степень неоднородности нашего ассортимента.
Метод касательных
Этот метод приобрёл своё название от геометрической интерпретации метода, когда мы строим кривую накопительного итога, а потом проводим к ней касательные. Однако обычно для расчёта используется аналитическая интерпретация данного метода. Деление, как и в случае с Парето-методом, происходит последовательное – сначала на две группы, а потом каждую из получившихся групп делят ещё раз на две. Причём точно также мы изначально убираем из анализа в группу D – все объекты с отрицательным или нулевым значением сравниваемого параметра. Делим же на группы мы так: считаем среднее арифметическое сравниваемых параметров по всем объектам анализа, – и в результате одна группа позиций у нас оказываются выше этого среднего, а другая – ниже. Затем мы повторяем деление с каждой из получившихся групп, и результат преобразуем в три группы, как это делали в Парето-методе.
+ Деление на группы получается зависящим от самих данных. Аналитическая интерпретация – легко воспринимается и легко реализуется.
• Физический смыл точек деления – позиции группы А приращивают измеряемый параметр быстрее, чем растёт их количество, а позиции группы C – наоборот. Кроме этого точки деления указывают на степень неоднородности нашего ассортимента.
Сравнение методов
Мы имеем три совершенно разных вида анализа – и хотя часто они могут делить позиции на группы примерно одинаково, однако это вовсе не правило, и мы легко можем предложить такие данные, на которых вышеперечисленные деления будут сильно отличаться. Как мы видим по плюсам и минусам каждого метода – самой лучшей является аналитическая интерпретация метода касательных. Не рассмотренные же в данной статье методы АВСD-анализа не стоят нашего внимания, так как создавались они обычно: либо ради того, чтобы потешить чьё-то самолюбие именным названием такого метода, либо ради «научной новизны» в какой-либо «научной» работе.
Применение АВСD-анализа
Самый распространённый вопрос по АВСD-анализу на форумах звучит обычно так: «Сделали АВСD-анализ – что дальше?» Многие специалисты, ухватив несложную механику расчёта, забывают за ней, собственно, цель своих изысканий – в результате и рождаются такие вопросы, на которые даже не знаешь, что и ответить… В ответ на шквал этих вопросов один очень уважаемый мной эксперт даже разместил на своём сайте целую серию заметок, которую кратко назвал «Анти-АВС»: http://scm-book.ru/antiABC – я очень советую ознакомиться с этим текстом всем, кто ищет, альтернативу повсеместному АВСD-анализу, ну а мы продолжим там, где остановились. Как же так получается, что специалисты, сумевшие провести АВСD-анализ, не знают, что делать дальше с уже получившимися результатами? При этом только на вскидку можно сразу сказать, что АВСD-анализ позволяет:
· выделять небольшое количество самых значимых объектов для сосредоточения внимания именно на них;
· более эффективно использовать имеющиеся временные и человеческие ресурсы для получения лучшего общего результата;
· производить управление несколькими группами сходных по некоторому признаку объектов, а не самими объектами, которых может быть многие тысячи;
· быстро анализировать текущую ситуацию в малознакомой ситуации и выявлять не эффективные объекты управления с помощью перекрёстного АВСD-анализа – проведения АВСD-анализа для:
o одних и тех же объектов анализа – что будем делить на группы,
o но различных параметров сравнения – по какому признаку будем делить на группы.
Отсюда мы делаем важный вывод, что необходимо изначально определиться с целями проведения АВСD-анализа, и тогда никакой проблемы с интерпретацией и использованием его результатов – уже не будет. Более того – сам АВСD-анализ только выиграет благодаря уже осмысленному выбору объектов и параметров анализа.
Предостережения
В конце статьи хотелось бы дать несколько предостережений всем, кто только осваивает или уже во всю использует АВСD-анализ в своей работе.
Универсальное деление. Первые успешные опыты по использованию АВСD-анализа приводят к желанию создать некую универсальную систему, которая бы оценивала все важные нам параметры объектов, например: количество обращений, прибыль и оборот по позициям – чтобы получить таким образом универсальную матрицу управления этими объектами. И если провести три АВСD-анализа – не составляет никакого труда, то вот уже придумать различные стратегии управления для 64 (= 4 · 4 · 4) или даже для 27 (= 3 · 3 · 3) групп – оказывается уже не так просто. Здесь надо вспомнить, что АВСD-анализ – это только инструмент, и обычно лучше иметь несколько удобных специализированных инструментов, нежели один не удобный – универсальный. Хотя перекрёстный АВСD˗анализ по двум параметрам – действительно, может эффективно использоваться таким образом.
Использование данных о продажах. Если вы строите АВСD-анализ по прибыли, полученной с позиций за отчётный период, и используете для этого данные о продажах за этот период, то делать это надо очень осторожно – дело в том, что хороший товар мог отсутствовать долгое время на остатках, и в таком случае, продажи по этой позиции покажут заниженный результат, в результате она может незаслуженно попасть в более низкую группу, и из-за применения в дальнейшем к данной позиции неправильного подхода, определяемого для этой группы, этот товар может навсегда остаться в данной группе. В таком случае лучше сначала восстанавливать неудовлетворённый спрос за отчётный период, прибавлять его к продажам – то есть удовлетворённому спросу, и делать АВСD-анализ именно по этому суммарному спросу за отчётный период, а не по продажам. Аналогичная ситуация возможна, когда мы осуществляем ценообразование исходя из АВСD-анализа: делаем больше наценку на слабопродающиеся позиции из группы С, и меньше – на обычно ходовые товары-индикаторы из группы А. Понятно, что в таком случае, мы легко можем замкнуть причинно-следственную связь: когда одни позиции продаются хорошо – так как они у нас дешёвые, а другие продаются плохо – так как они у нас дорогие, но поменяй мы ситуацию с их ценами – тут же бы изменится и ситуация со спросом на них.
Вывод группы С из складских позиций. Некоторые руководители, получив данные АВСD-анализа, принимают кардинальное решение избавиться от всей группы С, в которой оказывается больше половины позиций, но при этом они все вместе делают меньше 5% от общего результата. Результаты АВСD-анализа, действительно, могут стать основанием для исключения «длинного хвоста» слабых позиций из складской номенклатуры – таких позиций, по которым постоянно поддерживается определённый остаток на складе компании. Но такое решение необходимо принимать на основании экономического обоснования данного действия, а не, просто, разделения позиций на группы. Более того, если мы каждый месяц будем исключать группу С из складской номенклатуры, то через некоторое время – торговать уже будет, просто, не чем.
Использование на маленьких количествах объектов. АВСD-анализ – это инструмент, который позволяет нам работать с большим количеством объектов. На самом деле – это достаточно грубый и не всегда точный инструмент, но на большом массиве он – очень хорош. При этом не надо упираться в этот инструмент и пытаться применить к двадцати позициям, которые выпускает ваш завод – двадцатью позициями можно управлять по отдельности, к ним не нужно применять групповые политики и правила, с каждой из них – можно поработать самостоятельно. В такой ситуации АВСD-анализ – не нужен, и будет даже вреден, так как на небольшом ассортименте нам, наоборот, важно каждое различие между этими позициями. По этой же причине не надо проводить АВСD˗анализ по каждой отдельной группе товаров – его надо проводить по всему справочнику товаров или в, крайнем случае, по ассортименту, управление которым выделено под отдельную штатную единицу. Некоторые специалисты пугаются, что в таком случае целая группа номенклатурного справочника может оказаться в малозначимой группе – ничего страшного в этом нет, значит, вся эта группа – малозначимая, и ей не стоит уделять такого же внимания, какого требуют настоящие позиции группы А.