Определение понятия «ABC-анализ»
Итальянский экономист Вильфредо Парето, в процессе своей научной деятельности, вывел правило, ставшее классическим, которое сформулировано следующим образом: «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают 20% результата».
Универсальность правила Парето заключается в том, что область его применения находится не только в экономической плоскости, а применимо к любым исследованиям, где необходимо понять, какой фактор, из многих, является основополагающим, а какие второстепенными.
Данное правило не является твёрдым законом, а является всего лишь эмпирическим наблюдением.
Трактовка этого правила – основной объём работы реализуется при использовании не всего набора инструментов, а только небольшой его части, поэтому, для рационализации усилий, необходимо вычислить эту составляющую, которая обеспечит 80% результата.
На основе правила Парето основан рейтинговый метод ранжирования данных и результатов, носящий название «ABC-анализ». Самые распространенные области применения данного вида анализа:
- Ассортиментные, товарные матрицы;
- Рабочая базы (клиенты, поставщики, дебиторы, кредиторы и так далее);
- Любые другие массивы, в которых есть значения, которые надо упорядочить и выделить основное ядро, составляющее основу массива (80%).
Плюсы и минусы ABC анализа
Плюсы |
Минусы |
При работе с большими массивами данных становится понятно, какую долю занимает та или иная категория, eё вес в общем массиве |
Результат ABC-анализа является весьма условным, полезность результатов весьма сомнительна |
Продуктивный контроль ресурсов и бизнес-процессов |
Непонятная, особенно для новичка, методика расчёта |
Область применения правила Парето не ограничивается экономикой или статистикой. Возможность использования в повседневной жизни |
Не оценивает сезонные колебания |
Для проведения анализа, нужна большая история событий и показателей, информационный ресурс, откуда будут браться данные для расчетов |
Последовательность действий при поведении анализа
Обычно, правило Парето оперирует A и B-группами с показателями доли 80% и 20%, соответственно. Но более распространенное представление получила модель, в которой производится разделение всего массива на группы A (доля - 80%), B (доля - 15%), C (доля - 5%).
Основная задача при проведении анализа - произвести деление массива на A, B, C – группы. После этого, учитывая, что группа А должна составлять около 80% (в единицах измерения), необходимо оценить, сколько процентов данных (от общего объёма данных) образуют группу A.
Если 20% от общего количества номенклатуры массива составляют группу A и являются долей (от общего результата) в районе 80%, то правило Парето соблюдено и, такая модель, может считаться эталонной и сбалансированной.
Последовательность выполнения ABC-анализа
В качестве примера возьмём некий информационный массив – например, данные о реализации сельскохозяйственной продукции за какой-то период некой сбытовой компанией
Требуется произвести закупку продукции, но заказать необходимо только «хиты» продаж, т.к. объём финансирования ограничен. Как понять, что необходимо заказывать? Какие позиции являются «локомотивами» продаж. В данном примере массив данных небольшой, однако, когда номенклатура анализируемого массива исчисляется десятками тысяч позиций, визуально определить невозможно, нужен расчет.
- Производится ранжирование номенклатуры по количественному выражению (тоннам, в данном случае), в порядке убывания (от большего к меньшему):
- Производится измерение персонального удельного веса (доли) каждой позиции в общем объёме:
- Измеряется удельный вес (в %) нарастающим итогом, для понимания, какие позиции образовывают 80% общего объема массива. Для этого последовательно складываются доли:
- Далее, список маркируется по группам:
- A (80%)
- B (15%),
- С (5%).
Группа A ограничивается порогом 76% (в данном примере, не добравшись до эталонной отметки в 80%). Следом, (в рамках доли = 15%), до 95%, находится группа B и в интервале 95%-100% находится группа С.
В результате структура реализации разделилась на следующие группы:
- Самая «продаваемая» группа - (А). Товары, чей суммарный объём продаж составляет основной продуктовый портфель, «локомотивные группы»;
- Средние «устойчивые» продажи (B). Товары, показывающие средние продажи по объему, «твёрдые середнячки»;
- Самые низкие продажи (С). Это товары с малым показателем продаж, низкой оборачиваемостью.
В результате проведенного анализа, появляется очевидная информация, какие продукты продаются более активно, а какие – менее, каким группам предпочтительнее отдавать приоритет, а каким - не стоит торопиться.
В рассматриваемом примере, группа A достаточно обширная, так бывает не всегда, всё зависит от количества номенклатуры и итоговых числовых показателей по ней. Для того, чтобы выявить основные «хиты продаж» группы A - необходимо произвести в ней ABC-анализ по вышеописанной методике.
Теперь 100% реализации будет назначен суммарный оборот по группе A, в количественном выражении. Анализ группы A примет следующий вид:
Анализ показал, что самые продаваемые культуры – культуры категории A-A, их и необходимо закупать больше. Это группа с максимальной скоростью оборота, с точки зрения продаж.
Такие же действия целесообразно произвести также в группе B и C. На вершине рейтинга каждой группы находятся позиции, готовые, при малейшем изменении итоговых результатом, перейти в вышестоящую группу. И наоборот, например, позиция с рейтингом B-C – первый кандидат на переход в подгруппу C-A.
Практическое обоснование результатов анализа
Как определить, является ли сбыт, в рамках вышеуказанной задачи, сбалансированным, соответствующим формуле правила Парето?
Тезисно, в упрощенном варианте правило звучит так - «20% номенклатуры должны дать 80% реализации». В нашем случае, количество позиций товарного портфеля (наименования сельскохозяйственных культур) равняется 11.
Категория A (то есть 80% от общего объёма) - составляет 7 позиций, что соответствует 63,6%. В данном случае, модель сбыта считается несбалансированной, отдел продаж должен поработать над ней, так как 80% объема должны достигаться не 7 наименованиями, а всего 2-3 (20% от 11 позиций).
Применительно к нашему исследованию – в примере отсутствуют группы-лидеры; практически вся номенклатура продаётся равномерно. Необходимо развивать первые три товарные группы, концентрировать внимание на них, выводить в лидеры продаж. В результате таких действий, структура сбытовой модели изменится, достигнув требуемого баланса. Произойдёт переход некоторых позиций из A-группы в B-группу, а из B-группы – в C-группу.
В результате подобной реформации, продажи три товарных группы «Картофель», «Морковь», «Огурцы» суммарно будут составлять 80% общего объёма, являясь лишь 20% от общего продуктового портфеля. В таком случае, по Парето, - данная сбытовая модель будет сбалансирована и для того, чтобы сделать основной объем реализации, не необходимо будет прикладывать усилия для продажи 7 товарных групп, достаточно будет сосредоточить внимание на тройке ведущих, а остальные развивать параллельно, увеличивая итоговый результат.
Определение понятия «XYZ-анализ»
Эта разновидность рейтингового анализа помогает систематизировать продукт, основываясь на усредненном показателе стабильности реализации и отклонениях от него.
Процессуально, определяются коэффициенты варьирования для анализируемых признаков, характеризуется соотношение фактического значения и среднеарифметического (эталонного) за рассматриваемый период.
XYZ-анализ позволяет вычислить и рассчитать разницу в значениях опытных объектов (товарный портфель, клиентская база и др.) за рассматриваемые временные периоды, их отклонения от «эталонного» показателя.
В результате, возможно сделать заключение о динамике (продаж, например), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, произвести систематизацию.
Последовательность проведения XYZ-анализа
Имеются некие данные продаж продукта за определенный период времени. Требуется понять, какие группы товара наиболее стабильны в продажах, в какие продукты следует вкладывать инвестиции, покупая их в первую очередь.
- Высчитывается коэффициент вариации. Посчитать возможно несколькими способами. Первый – математически, вручную. По ряду данных (например, «Картофель») высчитывается среднее арифметическое значение. В нашем случае, несложно посчитать значение по данному продукту, равное 247. Дальше, находится величина отклонения ежемесячного значения реализации от «эталонного» 247, в процентах. Например, для января отклонение от эталона составит: 1-(240/247) = 2,83%. Также высчитывается значение для остальных месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения и есть искомая величина итогового коэффициента вариации по продукту (например, «Картофель», 2,97% по полугодию).
- Программно, в «Экселе», эти действия производятся с помощью функций. Для вычисления «эталонного» значения по ряду данных применяем функцию СТАНДОТКЛОНП. Синтаксис приведён на графическом фрагменте решения данной задачи, ниже. Таким же способом считаем коэффициент вариации для других продуктов.
- Полученные коэффициенты вариаций ранжируются от меньшего значения к большему. В группе X находятся объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% - стабильные продажи, возможно более адекватно спрогнозировать их реализацию. Если отклонение составит от 10% до 25 % — это группа Y. Реализацию продуктов этой группы сложнее спрогнозировать, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность продукта). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием каких-либо тенденций и показывает коэффициент вариации более 25 %. Синтаксис эксель-формулы приведён в примере ниже:
В практике, продажи и доходность испытывают на себе воздействия многих факторов: сезонность, частоту цикла поставок, изменения ценообразования, маркетинговые активности, прочие факторы. Все это, с различными последствиями, резонирует в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять в случае, если рассматриваемый период времени достаточно продолжительный. Величина оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно меньше (в разы) длительности анализируемого временного отрезка.