Kaubavaliku, klientide, tarnijate ja võlgnike “väljavaadete” analüüsimiseks kasutatakse ABC ja XYZ meetodeid (väga harva).

ABC analüüs põhineb tuntud Pareto printsiibil, mis ütleb: 20% pingutusest annab 80% tulemusest. See seadus on muudetud ja üksikasjalikult leidnud rakendust meie poolt kaalutavate meetodite väljatöötamisel.

ABC analüüs Excelis

ABC-meetod võimaldab sorteerida väärtuste loendi kolme rühma, millel on erinev mõju lõpptulemusele.

Tänu ABC analüüsile saab kasutaja:

• tõstke esile positsioonid, millel on kogutulemuses suurim "kaal";
• analüüsige tohutu nimekirja asemel ametikohtade rühmi;
• töötada ühe algoritmi järgi ühe rühma positsioonidega.

Loetletud väärtused pärast pealekandmist ABC meetod jagunevad kolme rühma:

1. A – tulemuse seisukohalt kõige olulisem (20% annab 80% tulemusest (nt tulust)).
2. B – tähtsuselt keskmine (30% - 15%).
3. C – kõige vähem oluline (50% - 5%).

Esitatud väärtused on valikulised. ABC-rühmade piiride määramise meetodid on erinevate näitajate analüüsimisel erinevad. Kuid kui avastatakse olulisi kõrvalekaldeid, tasub mõelda, mis on valesti.

ABC analüüsi kasutamise tingimused:

• analüüsitavatel objektidel on numbriline tunnus;
• analüüsi loend koosneb homogeensetest üksustest (te ei saa võrrelda pesumasinad ja lambipirnid, on need tooted väga erinevates hinnavahemikes);
• valiti kõige objektiivsemad väärtused (õigem on parameetrite järjestamine kuutulude kui päevatulude järgi).

Milliste väärtuste jaoks saab ABC-analüüsi tehnikat kasutada:

• tootevalik (analüüsime kasumit),
• kliendibaas (analüüsime tellimuste mahtu),
• tarnijabaas (analüüsime tarnemahtu),
• võlgnikud (analüüsime võla suurust).

Järjestusmeetod on väga lihtne. Kuid suurte andmemahtude kasutamine ilma eriprogrammideta on problemaatiline. Exceli tabel lihtsustab oluliselt ABC analüüsi.

Üldskeem:

1. Märkige analüüsi eesmärk. Määrake objekt (mida me analüüsime) ja parameeter (millise põhimõtte järgi sorteerime rühmadesse).
2. Sorteeri parameetrid kahanevas järjekorras.
3. Tehke kokkuvõtlikud andmed (parameetrid - tulu, võlasumma, tellimuste maht jne).
4. Leidke iga parameetri osakaal kogusummas.
5. Arvutage osakaal iga loendi väärtuse kumulatiivse kogusummana.
6. Leidke loendist väärtus, mille kumulatiivne osakaal on 80% lähedal. See on A-rühma alumine piir. Ülemine on nimekirjas esimene.
7. Leidke loendist väärtus, mille kumulatiivne osakaal on 95% lähedal (+15%). See on B-grupi alumine piir.
8. C jaoks – kõik allpool.
9. Loendage iga kategooria väärtuste arv ja loendis olevate üksuste koguarv.
10. Otsige kokku iga kategooria aktsiad.

Tootevaliku ABC analüüs Excelis

Koostame 2 veeru ja 15 reaga treeningtabeli. Sisestame tinglike kaupade nimetused ja aasta müügiandmed (rahas väljendatuna). Sortiment tuleb järjestada sissetulekute järgi (millised tooted toovad rohkem kasumit).

Nüüd oleme lõpetanud ABC analüüsi Exceli abil. Edasised kasutajatoimingud on saadud andmete praktikas rakendamine.

XYZ analüüs: näidisarvutus Excelis

Seda meetodit kasutatakse sageli lisaks ABC analüüsile. Kirjanduses on isegi kombineeritud termin ABC-XYZ analüüs.

Lühend XYZ peidab analüüsitava objekti prognoositavuse taset. Seda indikaatorit mõõdetakse tavaliselt variatsioonikoefitsiendiga, mis iseloomustab andmete hajumise mõõdet keskmise väärtuse ümber.

Variatsioonikoefitsient on suhteline näitaja, millel puuduvad kindlad mõõtühikud. Üsna informatiivne. Isegi omaette. AGA! Dünaamika trendid ja hooajalisus suurendavad oluliselt variatsioonikoefitsienti. Selle tulemusena väheneb prognoositavuse näitaja. Viga võib viia valede otsusteni. See on XYZ-meetodi tohutu puudus. Sellegipoolest…

Võimalikud analüüsiobjektid: müügimaht, tarnijate arv, tulud jne. Kõige sagedamini kasutatakse meetodit kaupade kindlaksmääramiseks, mille järele on stabiilne nõudlus.

XYZ analüüsi algoritm:

1. Iga tootekategooria nõudluse taseme variatsioonikoefitsiendi arvutamine. Analüütik hindab müügimahu protsentuaalset kõrvalekallet keskmisest väärtusest.
2. Sorteerimine tootevalik variatsioonikoefitsiendi järgi.
3. Ametikohtade liigitamine kolme rühma – X, Y või Z.

Rühmade klassifitseerimise kriteeriumid ja omadused:

1. “X” - 0-10% (variatsioonikoefitsient) – kõige stabiilsema nõudlusega kaubad.
2. “Y” - 10-25% - muutuva müügimahuga tooted.
3. “Z” - alates 25% - juhusliku nõudlusega kaubad.

Koostame koolitustabeli XYZ analüüsi läbiviimiseks.

Rühma “X” kuuluvad kaubad, mille nõudlus on kõige stabiilsem. Kuu keskmine müügimaht erineb vaid 7% (toode1) ja 9% (toode8). Kui neid esemeid on laos laos, peaks ettevõte tooted letti panema.

Grupi “Z” kaupade laoseisu saab vähendada. Või isegi läbi need pealkirjad ettetellimiseks.

Vanasõnad ei ilmu iseenesest... Vahel satud sellisesse analüütikadžunglisse, et käsi sirutab paratamatult viinakapi poole (ahjaa, me teame, et igas kontoris on üks).

Aga räägime natuke muust.

Jaekaubanduses, logistikas, lao- ja laohalduses on selline asi nagu ABC analüüs. Sellest on juba kirjutatud palju teoreetilisi publikatsioone. Ja kõik tundub olevat suhteliselt lihtne ja selge, aga kas see on tõesti nii?

Kui kategooriajuht või turundaja kaubandusvõrk Kui ta jõuab ABC analüüsi tegemise lähedale, tekib tal paratamatult terve hunnik küsimusi, kõhklusi ja kahtlusi. Just nendega töötame selles artiklis!

Teeme läbi toidupoekettide ABC analüüsi toimingute algoritmi, erandid reeglitest, millega tuleb arvestada, ning näitame Alkohoolsete jookide tootegrupi analüüsi läbiviimise näidet (jah, täpselt need pooleliitrised) .

Kui keegi kuuleb ABC analüüsist esimest korda, siis siin see on.

kuidas seda tehakse.

ABC analüüs- See on kõige levinum sortimendi uurimise meetod. See põhineb Pareto seadusel, mida kohaldatakse paljudes eluvaldkondades. Selle olemus jaemüügi jaoks on see, et 20% toodetest tagab 80% efektiivsuse ja ülejäänud 80% toodetest ainult 20%.

ABC analüüs on meetod, mille abil saate määrata iga toote panuse kaupluse käibesse ja kasumisse, jaotada tooted kategooriatesse tõhus juhtimine sortiment.
Selleks vajate:

1. Sorteeri kõik tooted valitud kriteeriumi järgi (näiteks käive).
2. Arvutage välja, mitu protsenti moodustab iga toote käibest kogukäibest tooterühma.
3. Arvutage kumulatiivne (või akumulatiivne) intress, lisades protsendi eelneva intressi summale.

Määratleme kategooriate piirid, mis peaksid üksteisest oluliselt erinema.

1. Koostame kumulatiivse kõvera.
2. Ühendame kõvera äärmised punktid sirgjoonega.
3. Leidke saadud sirgega paralleelse sirge puutepunkt. See punkt määrab kindlaks A-kategooria piirid, mille kvalitatiivse kriteeriumi akumulatsiooni iseloom on homogeenne.
4. Samamoodi ühendame A-kategooria piiripunkti ja kõvera äärmise punkti sirgjoonega.
5. Leiame saadud sirgega paralleelse sirge puutepunkti ja määrame B-kategooria piirid.

ABC analüüsi tegemisel tuleb esimese asjana kindlaks teha

Kuidas, miks ja milleks me seda kasutame?

1. Mis on analüüsi eesmärk?
2. Millised saavad olema analüüsi objektid?
3. Milliste kriteeriumide järgi?
4. Kui suur protsent on ABC analüüsi jaoks optimaalne?
5. Millise aja jooksul tuleks analüüs läbi viia? ja mis sagedusega?
6. Kuidas jagada tooteid A, B, C kategooriatesse?
7. Milline saab olema tõlgendus ja tegevused analüüsi tulemuste põhjal?

Analüüsi eesmärk oleneb olemasolevast probleemist või miks me seda üldse teeme? Igasugune analüüs aitab saavutada mingit eesmärki, ABC analüüs pole sugugi erand. Selge nägemus eesmärgist on juba pool turundustegevuse õnnestumisest.

Eesmärk ennustab, mida me suudame selle abil saavutada ABC rakendus seetõttu võib see erineda isegi olenevalt sellest, kes analüüsi läbi viib. Kategooriajuhid analüüsivad kõige sagedamini toodete müüki, kaupluste juhid käivet ja turundajad kaupade kaasamist klientide laekumisse.

Kõige populaarsemad eesmärgid on:

• tuvastada tooterühmad, mis toovad suurimat kasumit;
• optimeerida sortimenti;
• tõsta esile juhtivaid ja kõrvalisi tooteid;
• hallata laoseisu ja varusid;
• võrrelda näitajaid eelmise perioodiga, analüüsida muutusi.

Siin on vaja analüüsile läheneda üsna ettevaatlikult. Näiteks sortimendi optimeerimiseks ei anna kaupluse või keti kogu sortimendi analüüs praktiliselt midagi. Me ei saa ju poodi jätta ainult leiba, piima ja alkoholi, kuigi need rühmad saavad olema kõige populaarsemad. Kuid eraldi tootegrupi kontekstis saate hõlpsalt jälgida grupi C tooteid (käibe ja müügiarvu poolest autsaiderid), mis vajavad utiliseerimist.

Kriteeriumid. Jällegi tihedalt seotud analüüsi objekti ja eesmärgiga.
Kõige tavalisem:

• käive;
• tulud;
• kasumlikkus;
• müükide arv;
• kviitungite arv, kviitungite sisestamine - kaupade ostmise sagedus.

Protsent. Kahjuks ei vasta Pareto põhimõttega pakutud keskmised väärtused alati tegelikkusele. Tegelikkuses juhindub kategooriajuht või kaupluse juhataja protsendi määramisel ennekõike oma kogemusest, eesmärkidest ja analüüsikriteeriumidest ning tootegrupi, kaupluse või jaeketi sortimendi eripärast.
80-15-5,
70-20-10,
50-30-20,
ja isegi 40-40-20, see on kõik võimalikud variandid protsentides A-, B- ja C-kategooriad.
Lai levik viitab erinevatele olukordadele ja võimatusele keskenduda kategooriapiiride universaalsele suhtele. Nii saab suure jaeketi kategooriajuht endale lubada märkimisväärse hulga C-kategooria toodete sortimendist eemaldamist, tühjaks poeriiulid igal juhul ei jää. Teine asi on väikese 2-3 kauplusega jaeketi juht, kus 100-200 toote väljalaskmine mõjutab esitletava tootevaliku laiust halvasti.

Ajaperiood. Tihti on ABC analüüsi tegemine turundajate, kategooriaspetsialistide või kaupluse juhatajate tööaja kasutamise mõttes liiga kulukas ning sellise analüüsi tulemused ei jää tootemüügi tsüklilisuse tõttu pehmelt öeldes silma. nädalapäeva või hooaja järgi.

Näiteks võib kord poole aasta jooksul läbi viia kogu tootevaliku analüüsi, et analüüsida, millised tooted ja tooterühmad on kõige olulisemad ning mis on muutunud võrreldes eelmise perioodiga.

Kaupade analüüs igas tootegrupis toimub tavaliselt kord 2 kuu jooksul, võimalikud valikud kord 3 kuu jooksul. Kõik oleneb sortimendi suurusest ja võrguanalüütikute võimalustest.

Jagamine A, B, C kategooriatesse.
Analüüsimine kaubanduslik sortiment Poe turundaja võib kasutada üht kriteeriumi – näiteks toote või tootegrupi kasumlikkust, kuid saadud andmed ei ole alati piisavalt kasulikud.

Seetõttu kasutatakse ristanalüüsi mitme kriteeriumi järgi korraga. Jah, see lähenemine ei ole lihtne, kuid suurema hulga kriteeriumide kasutamine võimaldab olemasolevat olukorda paremini näha. Selle protsessi käigus on võimalik mitu võimalust:

1. Järjestikused kategooriatesse jagamine.

Tasub kasutada, kui tootegruppide valik on liiga suur. Esmalt analüüsitakse sortimenti esimese kriteeriumi (näiteks käive) järgi, seejärel analüüsitakse iga saadud kategooriat uuesti vastavalt teisele kriteeriumile (müükide arv) jne. Selle tulemusena saame alamkategooriad suhteliselt väikese loendiga toodetest, millega on mugav töötada.

2. Paralleelselt kategooriatesse jagamine.

Teostame ABC analüüsi üheaegselt (paralleelselt) mitme kriteeriumi järgi, luues kategooriaid nagu AA, BC jne...

Kasutades kahte kriteeriumi, näiteks sissetulek ja müükide arv, saame juba 9 kategooriat:

See lähenemine on keerulisem, annab suurema hulga tootekategooriaid, kuid võimaldab hankida iga kategooria kohta ulatuslikku teavet.

Näiteks kasutades 3 paralleelanalüüsi kriteeriumi, on AAA-d saanud tooted jaemüüja jaoks kõige olulisemad tooted. Need teenivad märkimisväärset tulu, sageli ostetakse ja teenivad tulu. See tähendab, et need peavad olema pidevalt kättesaadavad, katkematute varudega ja heade varudega.

ABA, BAA, AAB kategooria tooted on samuti üsna olulised ja nendega tuleks aktiivselt töötada. Näiteks kuulub toode tulude ja kasumlikkuse poolest kategooriasse A ning müügi osas B kategooriasse. Tasub leida selle jaoks riiulilt parim koht või viia läbi reklaamtegevusi ja pood saab märkimisväärset kasumit. Teine võimalus on tootegrupp, mille müügi ja kasumlikkuse osas on A-kategooria ning tulude osas B-kategooria. Selle kategooria tooteid võidakse muuta. hinnapoliitika, seega toob kaupade mõningane hinnatõus kaasa kaupluste tulude kasvu.

3.Kasutamine sünteetiline lähenemine kategooriate määratlemiseks.

Iga kriteeriumi jaoks määratakse kaalukoefitsient (WC), mis sõltub selle olulisusest analüüsi eesmärgil.
Näiteks analüüsi jaoks on Käive olulisem kui toote müükide arv ja müükide arv on olulisem kui laekumiste kanded.

Iga toote jaoks arvutatakse sünteetiline indikaator.

Järgmiseks on vaja saadud tulemused järjestada.

Selline lähenemine võimaldab iseloomustada iga klassifikaatoris sisalduvat tooteartiklit ühe numbriga ja läbi viia ABC analüüsi nii, nagu kasutataks ainult ühte kriteeriumi.

Tõlgendus. ABC analüüsi tulemusi tuleks hoolikalt uurida, kiirustades otsuseid ei tohiks teha.
Klassikalise ABC analüüsi idee jääb igal juhul muutumatuks - kaupade jaotamine kategooriatesse edasiseks tööks. Analüüs võimaldab tuvastada tooteid, mis nõuavad turundajatelt, kategooriajuhtidelt ja juhtidelt maksimaalset tähelepanu oma kvalitatiivse mõju tõttu jaeketi tegevusele, piirates samas juhtimise ulatust vajaliku miinimumini.

A-kategooria arv on alati minimaalne, C-kategooria on maksimaalne. Samas on A-kategooria hoolduse ja sellega töötamise osas prioriteet. B-kategoorial on standardne teenindustase, C-kategooria - kui kaupa ei eemaldata valikust, on neil madalaim teenindus ja tähelepanu.

Asjad, mida meeles pidada, või erandid reeglitest

Reklaamkaubad. Kui ABC analüüsiks võetud perioodil toimusid teie jaeketis või eraldi kaupluses kampaaniad, siis kampaaniakaupade müügitulemused võivad analüüsi usaldusväärsust oluliselt mõjutada. Siinkohal on turundajal oluline otsustada, kas jätta kampaaniaga hõlmatud tooted analüüsiks olevast andmekogumist välja või teha nende osas olenevalt kampaania tingimustest teatud muudatus.

Luksuskaubad. Tooted, mis ei kuulu poe või keti põhisortimenti (müüakse vähem kui 2 korda nädalas või isegi palju harvemini), kuid müües võivad tuua märkimisväärset tulu. Neid saab lisada ABC analüüsi andmemassiivi, kus nad suure tõenäosusega langevad kategooriasse C. Kuid sellised tooted on poe sortimendi jaoks olulised, mis tähendab, et neid ei saa kuvada. Samas on madala müügisageduse tõttu sobimatu kaupluse laos ruumi eraldada luksuskaupadele, müügil on lihtsam korraldada nende oste.

Uued tooted. Igaüks saab sellest aru, ükskõik kui reklaamitakse uus toode, on selle müük esialgu oluliselt madalam kui tõestatud kaubamärkidel. Kuid samas on uued tooted igas poes lausa hädavajalikud. Siin on võimalikud lahendused.

Uusi tooteid analüüsi ei kaasata ja neid ei saa esimese paari müügikuu jooksul sortimendist eemaldada.

Kui uute toodete andmekogust väljajätmine on tehniliselt liiga keeruline, omistatakse neile märgistus “Uus” ning ABC analüüsi tulemuste tõlgendamisel selliseid tooteid ei vähendata.

Teine võimalus on lisada uued tooted automaatselt A-kategooriasse. Miks ta on halb? Asjaolu, et teatud kogus uued tooted kategoorias A, nihutab teised tooted pingereas madalamale.

Puuduvad tooted. Erinevatel põhjustel ei pruugi mõni toode olla poelettidel või laos. See tähendab, et seda sai põhimõtteliselt müüa ja nõudlus oli, kuid toote müügi analüüsimiseks andmed puuduvad. Seetõttu on ABC analüüsi tõlgendamisel kasulik teada kauba viimase poodi jõudmise kuupäeva.

Toome näite ABC analüüsi läbiviimisest.

Niisiis, analüüsi eesmärk- kaupade valik kampaaniateks, kaubagruppide valiku vähendamine.

Analüüsi objekt- alkoholigrupi põhisortiment kogu turustusvõrgu ulatuses.

Ajaperiood- 2 kuud.
Analüüs viiakse läbi paralleelse lähenemisviisi 2 abil kriteeriumid: Käive ja müükide arv. Nende kriteeriumide valik sõltub otseselt analüüsi eesmärgist. Jaeketi juhtidel oli vaja vähendada riiulitel ruumi võtvate toodete arvu, mis ei mõjutanud oluliselt kaubagrupi käivet tervikuna.

Põhisortimendi analüüs võimaldab saada täpsemaid andmeid ilma hooajalisi või mittesaadavaid tooteid arvesse võtmata.

Protsent.
Selle variandi puhul oleks optimaalne suhe vastavalt tootegrupi eripärale vastavalt valitud kriteeriumidele 75-95-100.
Alloleval ekraanipildil näeme igas A-, B- ja C-kategoorias sisalduvate tooteartiklite arvu ning kategooria protsentuaalset kogunäitaja arvu.

Kategooriate vaheliste suhete suurema selguse huvides vaadelge neid diagrammil.

Tõlgendus. Analüüsime saadud tulemusi.
Analüüs on võimalik nii tabeliandmete kui ka visualiseerimiste abil.

Esimene eesmärk on kampaaniate jaoks toodete valimine.
AA kategooria Käibe ja müükide arvu järgi langeb 162 tootepositsiooni, nagu on näha alloleval ekraanipildil.

Saame visualiseerida iga kategooria andmeid.

Näiteks kasutasime nüüd visualiseerimise koostamiseks järgmisi näitajaid:
horisontaaltelg - valitud perioodi müükide arv;
vertikaaltelg - valitud perioodi käive;
ringi läbimõõt - % valitud kategooria käibest. Sõltuvalt ABC analüüsi eesmärkidest on võimalikud ka muud graafiku koostamise võimalused.

Nagu näeme, on GreenDay Organic Life selles jaeketis AA kategoorias müügiliider märkimisväärse marginaaliga.

Enimmüüdud kaubamärgid on GreenDay ja MEDOFF. Töö selliste kaupade tarnijatega peaks olema väga hästi välja kujunenud, just nemad varustavad meid juhtivate kaupadega. Võimalik luua eriline paremad tingimused neile, lisaruumi riiulitel, reklaamitegevuste korraldamine jne.

Kuid me peame AA-kategooria kaupade reklaamide läbiviimist kohatuks, need kaubad lähevad hästi ka ilma reklaamita.

Sel juhul on parem planeerida AB kategooria promotsiooni, mis mõjutab oluliselt kaupluste käivet ja grupi toodete müügiarv suureneb reklaamitegevuse tulemusena.

Kategooria AB toodete valimise tulemused on näha alloleval joonisel.

Nagu näete, on kõige edukamad kampaaniad Gruusia konjakitele ja veinidele, samuti Klinkov kaubamärgiga konjakitele.

Meie analüüsi teine ​​eesmärk oli sortimendi optimeerimine ja müümata kaubast vabanemine . Tegeleme kategooria SS.
Siin lihtsustab visualiseerimine analüüsi veelgi. Nagu mäletame, võivad sellesse rühma kuuluda ka luksuskaubad. Näiteks alloleval pildil on Šoti viski hinnaga üle 800 UAH. pudeli kohta müüdi vaid 2 korda 2 kuu jooksul, kuid tõi märkimisväärset kasumit.

Kuid 2 telge pidi nulli kippuvad ja väikese ringi läbimõõduga tooted, mis üldkäivet kuidagi ei mõjuta, tuleks sortimendist eemaldada – neid ei müüda ja need võtavad ruumi vaid riiulitel. Näiteks pildil olevat veini “Päike klaasis” müüdi 2 kuu jooksul vaid 2 korda hinnaga 32 UAH. pudeli kohta ja seega ei mõjuta see kuidagi käivet.

Seega võimaldas ABC analüüs jaotada Alkohoolsete jookide tooterühma kuuluvad tooted 9 erinevasse kategooriasse ning töötada välja soovitused jaeketile sortimendi optimeerimiseks:

• Kategooria AA - juhtivad tooted, kõrgeima prioriteediga kategooria, tooted peavad alati olema laos, vajalik on hoolikas laoseisude kontroll;
• Kategooria AB - tooted, mis toovad kampaaniate ajal maksimaalse efektiivsuse;
• kategooriad VA, BB, BC, SV - keskmised tooted, keskmine laohalduse tase ja riiulipaigutus;
• Kategooria CC - autsaidertooted; vajalik on kategooria üksikasjalik analüüs ja kõige madalama jõudlusega toodete eemaldamine sortimendist.

ABC-analüüs võimaldab jagada suure nimekirja, näiteks tootesortimenti, kolme rühma, millel on oluliselt erinev mõju üldtulemusele (müügimahule).

Teisisõnu, ABC-analüüs võimaldab teil:

Valige positsioone, mis annavad koondtulemusse suurima panuse.

Analüüsige kolme rühma suure nimekirja asemel.

Töötage sarnasel viisilühe rühma positsioonidega.

Rühmad on tähistatud ladina tähtedega ABC:

A - kõige olulisem

B - keskmine tähtsus

C – kõige vähem oluline

Saate analüüsida (järjestada) mis tahes objekte, kui neil on numbriline tunnus.

Näiteks:

Sortiment müügimahu järgi

Kliendid tellimuste mahu järgi

Tarnijad tarnemahu järgi

Võlgnikud võlasumma järgi

Varud laopindade kaupa

On väga oluline, et igal konkreetsel juhul ei oleks vaja pead murda selle üle, millisesse gruppi toode liigitada (klient, tarnija vms). Selle eraldamise teostamiseks on olemas lihtne tehnika.

Tehnika põhineb Pareto põhimõte (20/80 põhimõte) , mille avastas Itaalia majandusteadlane Pareto 1897. aastal. Kõige rohkem üldine vaade see on sõnastatud järgmiselt: "20% pingutustest annab 80% tulemustest." Meie puhul: 20% sortimendist annab 80% tulust.

ABC grupi piirid

Rühmad peaksid olema ligikaudu järgmised (kasutades sortimendi analüüsi näidet):

A-rühm annab 80% tulu, sisaldab 20% esemed

B-grupp annab 15% tulu, sisaldab 30% esemed

Rühm C annab 5% tulu, sisaldab 50% esemed

Täpsustan igaks juhuks: gruppidesse jagamine toimub tulu suuruse järgi ja osa esemete arvust on see, milliseks osutub.

On selge, et suhtarvud (80%-15%-5%) mahus ja (20%-30%-50%) esemete arvus ei ole täpne loodusseadus, neid on mitu. meetodid ABC rühmade piiride määramiseks. Kuid kui määratud väärtustest on olulisi kõrvalekaldeid, peaksite olema ettevaatlik.

Näide.

Kliendibaasi analüüsides selgus, et A-gruppi, mis annab 80% tellimustest, on soovitatud 20% asemel vaid 5%. See tähendab, et kui sellest grupist lahkub üks või kaks klienti, siis toimub tulude järsk langus.

ABC analüüsi metoodika

Valige analüüsi eesmärk. Näiteks: sortimendi optimeerimine.

Valige analüüsiobjekt. Tooted või tooterühmad.

Valige parameeter (numbriline karakteristik), mille järgi jagame rühmadesse. Tulu.

Sorteeri loend parameetrite järgi kahanevas järjekorras. Järjestage tooted tulude kahanevas järjekorras.

Arvutage iga loendiüksuse parameetri osakaal kogusummas. (Tootetulu) / (tulu summa) * 100%.

Arvutage iga loendiüksuse kumulatiivne osakaal. Näiteks kümnenda toote puhul: (1. toote osa)+ (2. toote osa)+...+ (10. toote osa). Viimase toote puhul on kumulatiivne osakaal 100%.

Leidke loendi positsioon, mille kumulatiivne osakaal on kõige lähemal 80%. See on rühma A alumine piir. A rühma ülemine piir on loendis esimene koht.

Leidke loendi positsioon, kus kumulatiivne osakaal on kõige lähemal 95% (80%+15%). See on B-grupi alumine piir.

Lisage analüüsimiseks loendisse homogeensed positsioonid. Pole mõtet lisada ühte loendisse külmikuid, mille hind on alates 10 000 rubla. ja pistikupesad maksavad 20 rubla.

Valige õiged parameetrite väärtused. Näiteks igakuised tulusummad annavad objektiivsema pildi kui päevased tulusummad.

Analüüsi läbiviimine regulaarselt ja perioodiliselt valides õige perioodi.

Tehnika on üsna lihtne, kuid väga töömahukas. Ideaalne tööriist ABC analüüsiks on Excel.

Näide sortimendi arvutamise ABC analüüsist Excelis samm-sammult

Näitame näitega, kuidas see toimib ABC analüüsi tehnika. Võtame 30 tingimusliku toote sortimendi.

Analüüsi eesmärk on optimeerida sortimenti.

Analüüsi objektiks on kaubad.

Parameeter, mille järgi jagame rühmadesse, on tulu.

Toodete loend sorteeriti tulude kahanevas järjekorras.

Arvutasime kõigi kaupade tulude kogusumma.

Arvutasime iga toote tulu osa kogutulust.

Arvutasime iga toote osakaalu tekkepõhiselt.

Leidsime toote, mille kumulatiivne osakaal on kõige lähemal 80%-le. See on rühma A alumine piir. A rühma ülemine piir on loendis esimene koht.

Leidsime toote, mille kumulatiivne osakaal on kõige lähemal 95%-le (80%+15%). See on B-grupi alumine piir.

Kõik allpool on grupp C.

Lugesime igas rühmas kokku tootenimetuste arvu. A - 7, B - 10, C - 13.

Meie näites on toodete koguarv 30.

Arvutasime välja tootenimede arvu osakaalu igas rühmas. A - 23,3%, B - 33,3%, C - 43,3%.

A-rühm - 80% tulu, 20% esemed

B-grupp - 15% tulu, 30% esemed

Rühm C - 5% tulu, 50% esemed

Meie näite toodete loendi jaoks:

A-rühm - 79% tulu, 23.3% esemed

B-grupp - 16% tulu, 33.3% esemed

Rühm C - 5% tulu, 43.3% esemed

ABC analüüs põhineb Pareto 80/20 reeglil. Seda reeglit saab tõlgendada igaks elu- ja ärijuhtumiks. Paljud inimesed püüavad elada selle põhimõtte järgi, visates kõrvale 80% ebavajalikust ja hoolitsedes 20% olulise eest. Mõnel on selles osas isegi edu. Ja nii saab Pareto reeglit tõlgendada järgmiselt:

• 80% ajast veedate koosolekul arutledes ja 20% ajast otsuste tegemisel.
• 20% klientidest teenib 80% tuludest
• 20% sortimendist toob 80% kasumist

See suhe kehtib peaaegu igas olukorras, kus 20% on oluline ja 80% pole oluline. Kauplemisel on järgmine jaotus:

• A - kõige väärtuslikum, 20% sortimendist; 80% - müük
• B - vahepealne, 30% - sortiment; 15% - müük
• C - kõige vähem väärtuslik, 50% - sortiment; 5% - müük

Pidage meeles, et te ei saa tooteid rühmast C eemaldada! Jääte lihtsalt tulust ilma. Kasum moodustub igast tootest, kogu sortimendi müügist. Seda, mis teil on rühmas C, ei tohiks kustutada, vaid peaksite sortimenti vahetama või lisama tootemaatriksisse uusi tooteid, kui tingimused seda võimaldavad. ABC arvutatakse ümber sõltuvalt müügist, et saaksite müüki kontrollida.

Müügi kvaliteedikontrolliks ja nõrkade positsioonide otsimiseks kauba maatriks, ABC analüüsi tuleks teha mitte kogu tootemaatriksi, vaid toote klassifikaatori kohta. Kui teil pole klassifikaatorit, soovitan tungivalt see välja töötada. Saate analüüsida tooterühmi, toote alarühmi ja tootetüüpe. Näiteks võib kogu tootemaatriksi ulatuses C-kategooriasse kuuluv toode sattuda oma toote alamkategoorias A-kategooriasse. Sel juhul on vaja pöörata tähelepanu selle alamkategooria rühmale C, välja selgitada madala müügi põhjused ja teha selle toote kohta otsus. Kui toote kujul oleval tootel on rühm A, kuid rühma C pole üldse olemas, on järeldus väga lihtne, peate seda tüüpi toodete valikut laiendama.

ABC analüüsi arvutamine

Nüüd näitan teile, kuidas saate Excelis luua automaatse ABC-analüüsi arvutuse. See tehnika Töötasin selle välja 2005. aastal ja kasutan seda siiani.

Sõbrad, kellel pole aega allpool kirjutatut lugeda ja mõista, soovitan alla laadida valmis mall ABC-analüüs (boonus ABC-analüüsile – XYZ-analüüs) Kõik, mida pead tegema, on oma andmed asendada

Iga müügianalüüsi jaoks on vaja võtta mitu ajaperioodi, vähemalt kolm. Näiteks kolm kuud, kolm aastat, kolm nädalat. Mida rohkem perioode, seda täpsem on tulemus. Ja nii võtame millegi kolm müügiperioodi ja saame järgmise plaadi:

Nüüd peame välja selgitama, kui palju müüdi kõigi perioodide kohta, paljud panevad lihtsalt summa, kuid me kasutame funktsiooni = INTERMEDIATE TOTAL (9; seadke väärtuste vahemik alates esimesest väärtusest kuni perioodi lõpuni leht). Kus 9 tähendab liitmisfunktsiooni numbrit. Asetame selle valemi teie märgi kohale. Sest Kauba kogus võib varieeruda. See juhtub järgmiselt.

Nüüd peate arvutama iga toote osakaalu müügi kogusummadest, noh, siin on see lihtne. Jagame iga toote kogusumma kogu sortimendi kogusummaga:

Järgmisena sorteerime kogu tabeli veeru “kokku”, andmed kahanevas järjekorras. Seejärel loome teise veeru “Kumulatiivsed summad” valemiga = INTERMEDIATE TOTAL(9; (väärtuste vahemik), kus lahtri jagamise ülemine väärtus fikseeritakse klahvi F4 vajutamisega, alumine väärtus on lahtri viimane rida. raamat)

See on praktiliselt kõik! Nüüd saame sisestada ABC; selleks peame sisestama valemi:

IF(I3>0,8;"C";IF(I3>0,5;"B";"A"))

Kus I3 on ​​kumulatiivne veerg.

Nüüd, kui määrate filtri, saate filtreerida klassifikaatorit ja kõik arvutused arvutatakse automaatselt ning te ei pea iga tooterühma jaoks uusi tabeleid tegema. Mugav, usaldusväärne ja praktiline.

Järgmises artiklis räägin teile XYZ analüüsist ja selle ühendamisest ABC analüüsiga.

Kallid sõbrad!

Kes vajab kõigi valemitega valmis malli, soovitan see sümboolse tasu eest alla laadida (boonus ABC analüüsile – XYZ analüüs ühes vormis) Kõik, mida pead tegema, on sisestada oma andmed.Laadige sümboolse tasu eest alla ABC ja XYZ mall.

ABC analüüs on meetod, mis võimaldab liigitada ettevõtte ressursse nende tähtsuse järgi. See põhineb Pareto põhimõttel, selle seaduse kohaselt määrab 20% mis tahes kaubamassiivi elementide arvust 80% selle koguväärtusest. Seoses ABC analüüsiga võib Pareto reegel kõlada nii: 20% positsioonide usaldusväärne juhtimine võimaldab 80% kontrolli süsteemi üle, olgu selleks siis tooraine ja komponentide laoseisud või ettevõtte tootevalik vms.

ABC analüüs – varude analüüs kolme kategooriasse jagades:

· A – kõige väärtuslikum (75%);

· B - vaheühend (20%);

· C – kõige vähem väärtuslik (5%).

Sisuliselt on ABC analüüs sortimendi järjestamine erinevate parameetrite järgi. Nii saate järjestada tarnijaid, laovarusid, ostjaid ja pikki müügiperioode – kõike seda, millel on piisav hulk statistilisi andmeid. ABC analüüsi tulemuseks on objektide rühmitamine vastavalt sellele, kui suur on mõju üldtulemusele.

ABC analüüs põhineb tasakaalustamatuse printsiibil, mille käigus koostatakse graafik kumulatiivse efekti sõltuvusest elementide arvust. Seda graafikut nimetatakse Pareto kõveraks, Lorenzi kõveraks või ABC kõveraks. Analüüsi tulemuste põhjal järjestatakse ja rühmitatakse sortimendi artiklid sõltuvalt nende panuse suurusest kogumõjusse. Logistikas kasutatakse ABC analüüsi tavaliselt teatud kaupade tarnemahtude ja konkreetse tootevaliku päringute sageduse jälgimiseks, samuti klientide järjestamiseks nende tehtud tellimuste arvu või mahu järgi.

Algoritm ABC jaoks - sortimendi analüüs

Esimene samm: määratlege sortimendi analüüsi objekt.

Sortimendi analüüsi objektiks võib olla tootekategooria, rühm, alamrühm, tooteartikkel, klient (for hulgikaubandus), võlgnik, tarnija jne.

Sortimendi analüüsi läbiviimisel sortimendi haldamise eesmärgil on mõttekas valida analüüsiobjektiks tooteartikkel (sortimendiartikkel), mis võimaldab läbimüüki detailselt analüüsida; ning analüüsida sortimendi struktuuri – tootekategooriat.

Teine samm: määrake parameeter, mille järgi sortimenti analüüsitakse.

See võib olla müügimaht (väärtuses või füüsilises mõttes), brutotulu, keskmine laovaru (väärtuses või füüsilises mõttes), tellimuste arv (näiteks klientide analüüsimisel), tellimuste maht jne.

Sortimendi analüüsi läbiviimisel valitakse sortimendi analüüsi eesmärgil kõige sagedamini kaks parameetrit (tunnust): käive füüsilises mõttes ja tulu. Sel juhul viiakse analüüs läbi iga kategooria kategooria piires. End-to-end analüüsi tegemisel tuleb käivet võtta väärtuses. Pole mõtet võrrelda kilogrammiseid pudeleid ja liitriseid tükke.

Kahe kriteeriumi, eelkõige käibe ja tulu alusel sortimendi analüüsi läbiviimine võimaldab mõista, millised tooted on tarbijate seas kõige/vähem populaarsed ja mis kasu need on jaemüüjale.

Mitme tunnuse (kahe või enama) valimisel tehakse analüüs iga tunnuse kohta eraldi ja seejärel kombineeritakse tulemused. Näiteks sortimendi analüüsimisel määratakse grupid (ABC) esmalt käibe ja seejärel kasumlikkuse järgi. Seejärel viiakse läbi kombinatsioon ja iga positsiooni iseloomustatakse kahe tähega (näiteks BC - sortimendi nimi on käibe poolest B-grupis ja kasumlikkuse osas C-grupis).

Sortimendi struktuuri analüüsimisel valitakse sortimendi analüüsi tunnuseks kategooria tasuvus. Klientide analüüsimisel valitakse tunnusteks tellimuste maht ja tellimuste arv.

Kolmas samm: valitud indikaatori koguväärtuse määramine.

Iga positsiooni näitaja on vaja kokku võtta. Müügianalüüsi tegemisel (sortimendi haldamise eesmärgil) määrame iga kategooria (grupi) käibe koguväärtuse füüsilises arvestuses ja koguväärtuse brutopalk iga kategooria (rühma) kohta.

Sortimendi struktuuri analüüsimisel võtame kokku kõigi kategooriate käibe (väärtuse) ja brutotulu väärtused.

Neljas samm: iga positsiooni osakaalu määramine üldtulemuses.

Müügi analüüsimisel määrame iga positsiooni käibe ja tulu osakaalu iga kategooria (tooterühma) nende parameetrite koguväärtusest.

Sortimendi analüüsimisel (kategooria mõju määramine koondtulemusele) määrame iga kategooria käibe (väärtuse mõttes) ja brutotulu osakaalu.

Viies samm: sortimendi analüüsi objektide sortimine iga kauba osakaalu kahanevas järjekorras.

Positsioonid järjestatakse (sortimendi analüüs, kategooriad, kliendid, tarnijad, laoseisud) valitud atribuudi osakaalu järgi kahanevas järjekorras.

Nii näiteks reastame müügianalüüsi tegemisel (sortimenti analüüsimise eesmärgil) igas kategoorias käibe osakaalu järgi (füüsilises mõttes) nii, et mida suurem on konkreetse positsiooni osakaal kogusummas. käive, seda kõrgemal see positsioon kategooria sees loendis paikneb. Järgmisel iteratsioonil, kui koostame grupid tasuvuse järgi, on positsiooni positsioon nimekirjas seda kõrgem, mida suurem on brutotulu osakaal.

Kuues samm: osakaalu arvutamine koos sortimendi analüüsi tulemuse akumuleerimisega.

Osakaalu arvutame sortimendi analüüsi tulemusi akumuleerides. Selle sortimenti analüüsides omistatakse esimesele positsioonile neljandas etapis määratud aktsia väärtus, teisele positsioonile neljandas etapis määratud selle positsiooni osakaalu ja eelmise positsiooni akumuleeritud tulemuse summa, kolmandale positsioonile määratakse selle positsiooni osakaalu summa, mis määratakse kindlaks neljandas etapis, ja teiste positsioonide akumuleeritud tulemus jne. See tähendab, et üldjuhul on akumuleeritud tulemus võrdne positsiooniosa ja eelmise positsiooni akumuleeritud tulemuse summaga.

Esimesel positsioonil eelmist ei ole, mistõttu on selle akumuleeritud osa võrdne aktsia endaga.

Viimase positsiooni puhul peaks akumuleeritud osakaal olema võrdne 100%ga, kuna lõpuks liidasime kõik aktsiad kokku.

Selgitame, et kui võtta arvesse sortimendi analüüsi iga kategooria sees, siis määrame iga kategooria akumuleeritud tulemuse, mitte sortimendi lõppanalüüsi.

Seitsmes samm: sortimendi analüüsi maatriksi rühmade arvu ja rühmade piiride määramine.

See samm on algoritmiliselt kõige keerulisem, kuid samal ajal üks olulisemaid. See määrab esiteks partitsioonirühmade arvu ja teiseks nende rühmade piirid. Nii et näiteks grupp, kellele me selle või teise kauba (sortimendi nimetus) määrame, sõltub esiteks selle edasisest saatusest (kas see jäetakse sortimenti või jäetakse välja) ja teiseks selle reservide viisist. juhitakse.

Jaotusrühmade arv võib teoreetiliselt varieeruda vahemikus 2 kuni n, kus n on uuritavate positsioonide arv. Praktikas kasutatakse sageli jaotust 3, harvem 4 rühmaks.

Grupi piirid määratakse sageli järgmisel tasemel (kui otsustate jagada kolmeks rühmaks).

Kaheksas samm: positsiooni määramine valitud rühmale.

Kogunenud osakaalu ja valitud piiride põhjal määrame iga positsiooni sortimendi analüüsi maatriksi ühte või teise rühma.