Занятие 9. АВС - анализ, методика проведения
XYZ анализа компании
Методика проведения АВС анализа
Идея метода АВС анализа строится на основании принципа Парето: «за большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин», в настоящий момент более известного как «правило - 20 на 80».
Данный метод анализа получил большое развитие, благодаря своей универсальности и эффективности. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.
Первый шаг: Определить объекты анализа
Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.
Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта
Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт. и т.п.
Третий шаг: Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.
Четвертый шаг: Определение групп А, В и С.
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:
1. Рассчитать долю параметра от общей суммы параметров выбранных объектов
2. Рассчитать эту долю с накопительным итогом.
3. Присвоить значения групп выбранным объектам.
Рекомендуемое распределение: Группа А – объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет первые 50 % от общей суммы параметров. Группа В – следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 50 % до 80 % от общей суммы параметров.
Группа С – оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых, составляет от 80 % до 100 % от общей суммы параметров.
Общие рекомендации:
Настоятельно рекомендую творчески подойти определению объектов и параметров анализа. Не бойтесь экспериментировать. Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с другими параметрами. Группа С может приносить Вам 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада.
Пример
АВС анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота Компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате Вы получите 20% товаров покупаемые 80% клиентов, а это уже привлекательность товара для клиента и товарооборот Компании. Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем Вы зарабатываете деньги, аналогичный анализ по затратам позволит понять куда Вы их тратите.
Если Вы занимаетесь продажей кафельной плитки или одежды, и Вам сложно собрать данные по номенклатурным позициям, сделайте анализ по коллекция, а затем внутри коллекции..
Важно: Помните, непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.
| Матрица ABC-распределения товарных групп | Общая статистика ABC-распределения | Гистограмма ABC-распределения | ||||||||||||||||||||||||
| № п/п | Группа | Продажи за 2007 г. | ABC-анализ |   
| Доля продаж | Количество тов.групп | Сумма продаж |
| ||||||||||||||||||
| n | % | товаров | всего | доля | наращен.итог | группа | всего | доля | н.итог | всего | доля | н.итог | ||||||||||||||
| 2,08% | Товарная группа 1 | 9 930 954 | 29,19% | 29,19% | A | A | 50% общ.суммы | 4,2% | 4,2% | 15 264 450 | 44,9% | 44,9% | ||||||||||||||
| 4,17% | Товарная группа 2 | 5 333 496 | 15,68% | 44,87% | A | |||||||||||||||||||||
| 6,25% | Товарная группа 7 | 2 229 750 | 6,55% | 51,43% | B | B | 30% общ.суммы | 18,8% | 22,9% | 11 434 621 | 33,6% | 78,5% | ||||||||||||||
| 8,33% | Товарная группа 18 | 1 738 947 | 5,11% | 56,54% | B | |||||||||||||||||||||
| 10,42% | Товарная группа 5 | 1 671 191 | 4,91% | 61,45% | B | C | 20% общ.суммы | 77,1% | 100,0% | 7 319 673 | 21,5% | 100,0% | ||||||||||||||
| 12,50% | Товарная группа 4 | 1 570 030 | 4,62% | 66,06% | B | |||||||||||||||||||||
| 14,58% | Товарная группа 13 | 1 204 160 | 3,54% | 69,60% | B | ИТОГО | 3 сегмента | 100,0% | - | 34 018 744 | 100,0% | - | ||||||||||||||
| 16,67% | Товарная группа 11 | 1 082 733 | 3,18% | 72,79% | B | |||||||||||||||||||||
| 18,75% | Товарная группа 20 | 658 712 | 1,94% | 74,72% | B | |||||||||||||||||||||
| 20,83% | Товарная группа 22 | 649 660 | 1,91% | 76,63% | B | Кривая Лоренца | Индекс Джини G = | 72% | Динамика индекса Джини в 2005-2007 гг. | |||||||||||||||||
| 22,92% | Товарная группа 15 | 629 438 | 1,85% | 78,48% | B | 
|
| |||||||||||||||||||
| 25,00% | Товарная группа 14 | 627 046 | 1,84% | 80,33% | C | |||||||||||||||||||||
| 27,08% | Товарная группа 21 | 578 260 | 1,70% | 82,03% | C | |||||||||||||||||||||
| 29,17% | Товарная группа 37 | 567 752 | 1,67% | 83,70% | C | |||||||||||||||||||||
| 31,25% | Товарная группа 25 | 480 911 | 1,41% | 85,11% | C | |||||||||||||||||||||
| 33,33% | Товарная группа 38 | 454 066 | 1,33% | 86,44% | C | |||||||||||||||||||||
| 35,42% | Товарная группа 17 | 443 370 | 1,30% | 87,75% | C | |||||||||||||||||||||
| 37,50% | Товарная группа 29 | 417 569 | 1,23% | 88,97% | C | |||||||||||||||||||||
| 39,58% | Товарная группа 26 | 381 785 | 1,12% | 90,10% | C | |||||||||||||||||||||
| 41,67% | Товарная группа 28 | 371 450 | 1,09% | 91,19% | C | |||||||||||||||||||||
| 43,75% | Товарная группа 58 | 340 250 | 1,00% | 92,19% | C | |||||||||||||||||||||
| 45,83% | Товарная группа 42 | 318 329 | 0,94% | 93,12% | C | |||||||||||||||||||||
| 47,92% | Товарная группа 41 | 276 068 | 0,81% | 93,94% | C | |||||||||||||||||||||
| 50,00% | Товарная группа 33 | 176 752 | 0,52% | 94,46% | C | |||||||||||||||||||||
| 52,08% | Товарная группа 56 | 162 840 | 0,48% | 94,93% | C | |||||||||||||||||||||
| 54,17% | Товарная группа 54 | 161 318 | 0,47% | 95,41% | C | |||||||||||||||||||||
| 56,25% | Товарная группа 72 | 147 630 | 0,43% | 95,84% | C | |||||||||||||||||||||
| 58,33% | Товарная группа 39 | 136 335 | 0,40% | 96,24% | C | |||||||||||||||||||||
| 60,42% | Товарная группа 61 | 131 323 | 0,39% | 96,63% | C | |||||||||||||||||||||
| 62,50% | Товарная группа 30 | 109 629 | 0,32% | 96,95% | C | |||||||||||||||||||||
| 64,58% | Товарная группа 67 | 85 414 | 0,25% | 97,20% | C | |||||||||||||||||||||
| 66,67% | Товарная группа 79 | 85 288 | 0,25% | 97,45% | C | |||||||||||||||||||||
| 68,75% | Товарная группа 23 | 83 781 | 0,25% | 97,70% | C | |||||||||||||||||||||
| 70,83% | Товарная группа 76 | 83 575 | 0,25% | 97,95% | C | |||||||||||||||||||||
| 72,92% | Товарная группа 74 | 80 020 | 0,24% | 98,18% | C | Значения индекса Джини: | 2005 г. | ####### | 2006 г. | ##### | 2007 г. | 72,34% | ||||||||||||||
| ИТОГО | 34 018 744 | 100% | - | ABC-анализ, проведенный по результатам продаж товарной номенклатуры в 2005-2007 гг., показал умеренное расслоение сегментов A, B и C с незначительной тенденцией к ее дальнейшему увеличению. |
Методика проведения XYZ анализа
Основная идея XYZ анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации).
Формула для расчета коэффициента вариации:
, где
хi — значение параметра по оцениваемому объекту за i- тый период,
х — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,
n — число периодов.
Первый шаг: Определить объекты анализа
Клиент, Поставщик, Товарная группа/подгруппа, Номенклатурная единица, и т.п.
Второй шаг: Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта
Средний товарный запас, руб.; Объем продаж, руб.; Доход, руб.; Количество единиц продаж, шт.; Количество заказов, шт., и т.п.
Третий шаг: Определить период и количество периодов, по которым будет проводиться анализ. Неделя, Декада, Месяц, Квартал/Сезон, Полугодие.
Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше чем горизонт планирования принятый в Вашей компании.
Например: Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки Абсолют (которую заказывают раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то результат будет менее показательный. При таком периоде 99% ассортимента магазина попадут в категорию «Z», 1% в категорию «Y», и какой можно сделать вывод? Вы работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке? В данном случае оптимально будет провести анализ по ежемесячным продажам.
Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого объекта анализа.
Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.
Шестой шаг: Определение групп X, Y и Z.
Рекомендуемое распределение:
Группа X – объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%.
Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10% - 25%.
Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25%.