ABC analüüsimeetod põhineb põhimõttel klassifitseerida tooted vastavalt nende tähtsusele ettevõtte kasumile. Seda tüüpi analüüs on üks laoseisu optimeerimise meetodeid ja seda saab kasutada iga kaubandusettevõtte tegevusvaldkonnas.

ABC analüüs põhineb Pareto põhimõttel – 20% kõigist kaupadest toodab 80% käibest. Analüüsi üks peamisi ideid on see, et 20% positsioonide kontrollimine võimaldab teil kontrollida 80% tuludest.

ABC analüüsi kasutatakse laialdaselt selle mitmekülgsuse, tõhususe ja arusaadavuse tõttu. ABC analüüsi tulemusena hinnatakse tooteid vastavalt mõju astmele üldtulemusele.

Müügimahtusid analüüsitakse kahe parameetri järgi: müügimaht (müüdud kogus) ja saadud kasum (realiseeritud kaubamarginaal).

ABC analüüs põhineb Pareto reeglil, mille kohaselt 20% sortimendi artiklitest annab 80% kasumist.

ABC analüüs – varude analüüs kolme kategooriasse jagades:

A- kõige väärtuslikum, 20% laost; 80% müügist
IN— vahepealne, 30% varudest; 15% müügist
KOOS- kõige vähem väärtuslik, 50% varudest; 5% müügist

Toodete sortimendi analüüsi moodul arvutab ja näitab kategooriad igale valitud tootekategooria tooteartiklile. Arvutuse tulemuseks on tähe identifikaatori paigutamine kauba nimetuse vastas.

A-rühm- väga olulised tooted, mis peaksid alati sortimendis olemas olema. Kui analüüsis kasutati parameetrina müügimahtu, siis sellesse rühma kuuluvad müügiliidrid koguse järgi. Kui analüüsis kasutati parameetrina kaubanduslikku marginaali, siis sellesse rühma kuuluvad kõige kasumlikumad tooted.

B-rühm- keskmise tähtsusega kaubad.

Rühm C- kõige vähem olulised tooted on sortimendist väljaarvamise kandidaadid ja uued tooted.

Toote omandiõiguse arvutamine on toote hetkepositsiooni kindlaksmääramine, mis peegeldab selle toote praegust panust üldtulemusse.

Pärast grupi liikmelisuse arvutamist võib ettevõtte juhtkond otsustada sortimenti optimeerida.

Kui eesmärgiks on sortimenti vähendada, siis on põhiparameetriteks valitud müügimaht ja kasum.

Kui eesmärgiks on välja selgitada ja vähendada varude hoidmise kulusid, siis valitakse peamisteks parameetriteks käibekordaja, mittelikviidsete laovarude maht ja hõivatud laovõimsus.

Kui soovite uurida tasuvust, siis on põhiparameetriks valitud käibekordaja ja tasuvuse tase.

ABC analüüsi andmed aitavad teil teha teadlikke otsuseid tootevaliku optimeerimiseks.

ABC analüüsi eelised

Lihtsus.

Peamine eelis on kasutusmugavus. Mida lihtsam meetod, seda usaldusväärsem see on - see on aksioom. Lihtsat meetodit on lihtsam mõista ja seda on lihtsam analüüsiks kasutada.

Läbipaistvus.

Mida lihtsam, seda usaldusväärsem ja arusaadavam. ABC analüüsi meetod hõlmab suhteliselt lihtsaid arvutusi, mida on vajadusel lihtne kontrollida.

Mitmekülgsus.

Teine oluline eelis on selle peaaegu täielik mitmekülgsus. ABC meetodil saab analüüsida nii kaubakategooriasisest käivet kui ka tootekategooriaid endid ning nende panust kaubandusettevõtte tegevusse. Lisaks toodete järjestamisele saate analüüsida tarnijaid, et teha kindlaks tarnija panus kaupluse majandustulemusse.

Ressursi optimeerimine.

Optimeerimine on meetodi eesmärk. ABC analüüsi edukas kasutamine võimaldab vähendada ja vabastada tohutult aega ja rahalisi ressursse. See saavutatakse keskendudes töö kõige olulisematele elementidele.

ABC analüüsi puudused

ABC-analüüs, nagu iga teinegi statistiline meetod, ei ole tehisintellekt, mis mõtleb inimeste eest. ABC-analüüs on tööriist analüütiku käes. Pidev indikaatorite arvutamine tarnijate taotluste genereerimisel hoiatab töötajaid reitingute muutustest, kuid operaatori kohustus on otsustada, milliseid toiminguid on vaja teha.

Esimene puudus- See on ühemõõtmeline meetod. See meetod võimaldab teil luua reitingu kas toote panuse tuludesse või juurdehindlusesse või müükide arvu (käibesse). Sellest puudusest saab üle mitmemõõtmelise ABC analüüsi abil, kui rühmitamine toimub mitme näitaja järgi korraga.

Teine puudus tuleneb esimese puuduse ületamise meetodist. Mitme kriteeriumi alusel analüüsimiseks määratakse rühmad A, B ja C korraga mitme muutujaga. Selle tulemusena moodustub 2 indikaatorit. Võimalike rühmade arv on 9 (üheksa). Maksimaalse rühmade arvu määrab ABC rühmade võimalike kombinatsioonide arv vastavalt kahele näitajale (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC).

Kui element kuulub rühma CA, tähendab see, et esimese kriteeriumi järgi vastab see rühmale C, teise järgi - rühmale A. Kui element kuulub rühma AB, siis vastavalt esimesele kriteeriumile - A, vastavalt teisele - B jne. Nagu näha, võib kokku olla 9 gruppi. Kõrgeima prioriteediga positsioonid on AA rühmas, kõige vähem prioriteetsed SS-s. Kõigi rühmade tõlgendus ja sellega seoses tehtavad otsused sõltuvad täielikult andmete iseloomust ja analüüsi eesmärkidest. Kolme näitaja puhul ulatub rühmade arv juba 27-ni. Selliste arvutuste tõlgendamine ei ole juba nii lihtne ja nõuab otsuste tegemisel lisatoiminguid.

Kolmas puudus on kaupade hinnang sõltumata nende kvaliteediomadustest. Õigem oleks öelda, et tegemist on traditsioonilise analüütiku veaga. Kui hinnang arvutatakse suure sortimendi müügi põhjal, mis hõlmab mitut kaubamärki või erinevate tarbijaomadustega kaupa (piimatooted, liha, toidukaubad, leib jne). Kui näitajate arvutamisel kõik see kokku segada ja ABC-klassifikatsioon läbi viia, selgub, et igas rühmas on positsioone, mis on üksteisega täiesti võrreldamatud. Selle arvutuse korral pole rühmitamisel praktilist tähendust. Grupid tuvastatakse selleks, et neid saaks hallata, kuid kuidas hallata kaupu, mis on oma omadustelt täiesti erinevad?

Seetõttu tuleb enne ABC analüüsi läbiviimist jagada kaubad tootekategooriatesse, rühmadesse, mis on olemuselt sarnased.

Neljas puudus: kaupade hulgas võib olla mitte ainult neid, mis müüvad halvasti, vaid ka neid, mis ei müü üldse või mis müüakse kahjumiga. See tähendab, et kaubad, mis põhjustavad kahju halvemini kui rühm C. Selle jaoks lisatakse sageli teine ​​rühm - D. Selle tulemuseks on ABCD analüüs. Või siin on veel üks näide. A-gruppi kuulus 40-50% sortimendist, mida absoluutarvudes võib päris palju olla. Seejärel saame A-grupist valida grupi A+, kuhu kuuluvad parimad positsioonid.

Kolm rühma A, B ja C ei suuda alati andmeid kvalitatiivselt eraldada, seetõttu lisatakse sageli täiendavaid rühmi, mida klassikalises versioonis ette nähtud ei ole.

Viies miinus: hooajalisuse puudumine. See puudus kehtib kõigi statistilise analüüsi meetodite kohta. Sortimendi maatriksis muudatusi tehes püüab ettevõte mõjutada tulevast müüki. Ja kõik arvutused põhinevad varasematel andmetel.

Tihti juhtub, et mõni ese langeb müügilt välja. See juhtub erinevatel põhjustel: tarnijal pole neid, hankeviga jne. Siis selgub, et toodet pole mõnda aega müüdud ja kogu müügimaht jääb potentsiaalsest võimalikust väiksemaks. Kui see on A-grupi positsioon, siis arvutustulemuste järgi võib see kergesti langeda B- või isegi C-rühma.

Viienda puuduse mõju vähendamiseks on soovitatav eemaldada arvutustest need perioodid, mil toode ei olnud saadaval, ning kasutada analüüsimiseks ka lühemaid perioode.

ABC analüüsil on teiste meetodite ees eelised, mis väljenduvad lihtsuses, mitmekülgsuses ja lihtsas teostamises.

Meetodi probleemid seisnevad ennekõike selles, et ABC rühmitamine ühe näitaja järgi ei sea alati õigesti prioriteete. Mitme muutujaga ABC analüüsi kasutamisel võib A-rühma elementide arv olla oluliselt suurem kui 20%. ABC-analüüs ei suuda tuvastada andmete kvaliteeti ja olemust, seda peab analüütik enne arvutuste tegemist tegema.

Ettevõtte tegevuse tulemuste analüüsi eesmärk on tuvastada probleeme, samuti leida võimalusi ja suundi nende vastu võitlemiseks. Ettevõtte tootevalik koosneb paljudest positsioonidest, millest igaüks sisaldab sama toote mitut sorti, mis erinevad funktsionaalsuse, värvi ja muude omaduste poolest. Kuid mitte kõigi tooteartiklite tootmine ja müük ei muutu kasumlikuks ja toob kokkuvõttes plaanitud kasumimäära. Toodete vahel prioriteediks seadmiseks ja teatud toodete valikust väljajätmise otsuse tegemiseks on vaja läbi viia põhjalik müügianalüüs. Üks sellise analüüsi meetodeid on ABC-analüüs.

Mis on ABC analüüs

1. A – kõrge prioriteediga, s.o tooterühmad, mis toodavad suurima osa tulust.
2. B – keskmise prioriteediga, s.o tooterühmad, mis toovad kõrge prioriteediga rühmadest suurusjärgu võrra väiksema tuluprotsendi, kuid moodustavad olulise osa kasumist.
3. C – madala prioriteediga ehk väikseima protsendi tulu toovad tootegrupid.

1. Analüüsiobjekti valimine.
   Selles etapis peaksite objekti üle otsustama. Kuna ABC-analüüs võib kohaneda iga tunnusega, millel on kvantitatiivne hinnang, on väga oluline valida, mida täpselt analüüsitakse. Näiteks tarbijad, tarnijad, tooterühmad, kaubaartiklid, teenused jne.
2. Analüüsi parameetri valimine.
   Selles etapis peaksite otsustama parameetri, mille suhtes analüüs tehakse. Selliseks parameetriks võib olla tulu osakaal, osa kasumist, turuosa, müügiühikute arv, müügimaht jne.
3. Analüüsiobjektide järjestus.
   Selles etapis sorteeritakse analüüsiobjektid kahanevas järjekorras.
4. Analüüsiobjektide jaotus rühmadesse.
   Selles etapis arvutatakse iga rühma jaoks valitud parameetri osakaal ja selle põhjal küllastatakse rühmad analüüsiobjektidega.

1. Kasutusmugavus.
2. Analüüsitud näitajate nähtavus.
3. Arvutatud kriteeriumide ja parameetrite täpsus.
4. Tuvastage kiiresti peamised probleemid ja nende lahendamise viisid.
5. Meetodi iga etapi automatiseerimise võimalus.
6. Ei nõua meetodi rakendamiseks kalleid seadmeid ega lisameetodeid.
7. Meetodi iga etapi läbiviimise kiirus.

1. Mõned peensused keerukate struktureeritud diagrammide koostamisel.
2. Mõned vead võivad viia valede järeldusteni.

ABC analüüsi näide

1. A-rühmas on 5 eset, mis moodustab umbes 17% uuritava tootevaliku kaubaartiklite koguarvust. Selle grupi tulude osakaal (omahinnas) moodustab aga 84% kogumüügist.
2. B-rühma kuulub 10 artiklit, mis moodustab 35% nomenklatuuri kaupade koguarvust. Selle grupi tulude osakaal (omahinnas) moodustab 16% kogumüügist.
3. Rühm C koosneb 14 kaubast, mis annavad väikseima protsendi müügist. Veelgi enam, sellesse gruppi kuulub 9 tooteartiklit, mis on laos seisnud alates eelmisest aastast ja mille tootmine analüüsitud perioodil lõpetati.

1. B-grupi toodetele uute klientide otsimine müügimahtude suurendamiseks;
2. A-grupi kaupade tootmine mitte tellimustööna, vaid eesmärgiga moodustada laos teatud reserv, et rahuldada klientide vajadusi nende kaupade järele võimalikult lühikese aja jooksul.
3. C-gruppi kuuluvate kaupade tootmine eranditult eritellimusel vältimaks tootejääkide põhjendamatut kuhjumist ladudes.
4. Laopinna vabastamiseks ja kogu müügimahu suurendamiseks lattu jäetud kaupade müük alandatud hindadega.

See on tööriist, mis võimaldab teil uurida tootesortimenti, määrata toodete reitingut vastavalt kindlaksmääratud kriteeriumidele ja tuvastada see osa sortimendist, mis

mis annab maksimaalse efekti.
Sortimenti analüüsitakse tavaliselt kahe parameetri järgi: müügimaht (müüdud kogus) ja saadud kasum (realiseeritud kaubamarginaal). ABC analüüs põhineb Pareto reeglil, mille kohaselt 20% sortimendi artiklitest annab 80% kasumist.
Praktika näitab, et 10% sortimendi artiklitest (rühm A) moodustavad 80% käibest; 15% sortimendi artiklitest (grupp B) annavad 15% käibest; 75% sortimendi artiklitest (grupp C) moodustavad 5% käibest.
Seda arvesse võttes saab kogu kaubandusettevõtte sortimendi jagada olulisuse astme järgi rühmadesse.

• A-rühm - väga olulised tooted, mis peaksid alati sortimendis olema. Kui analüüsis kasutati parameetrina müügimahtu, siis sellesse rühma kuuluvad müügiliidrid koguse järgi. Kui analüüsis kasutati parameetrina kaubanduslikku marginaali, siis sellesse rühma kuuluvad kõige kasumlikumad tooted.
• Grupp B – keskmise tähtsusega kaubad.
• Rühm C - kõige vähem olulised tooted, need on sortimendist väljajätmise kandidaadid ja uued tooted.

ABC analüüsi esimene etapp on eesmärkide tuvastamine. Kui eesmärgiks on sortimenti vähendada, siis on põhiparameetriteks valitud müügimaht ja kasum. Kui eesmärgiks on välja selgitada ja vähendada varude hoidmise kulusid, siis valitakse peamisteks parameetriteks käibekordaja, mittelikviidsete laovarude maht ja hõivatud laovõimsus. Kui soovite uurida tasuvust, siis on põhiparameetriks valitud käibekordaja ja tasuvuse tase. ABC analüüsi andmed aitavad optimeerida tootevalikut.
Seda tüüpi analüüsi paljude eeliste juures on üks oluline puudus: see meetod ei võimalda hinnata kaupade nõudluse hooajalisi kõikumisi.

XYZ analüüs

XYZ analüüs on tööriist, mis võimaldab jagada tooteid vastavalt müügi stabiilsuse astmele ja tarbimise kõikumiste tasemele.
Selle analüüsi meetodiks on arvutada iga tooteartikli variatsioonikoefitsient või tarbimise kõikumine. See koefitsient näitab voolukiiruse kõrvalekallet keskmisest väärtusest ja seda väljendatakse protsentides.
Parameeter võib olla: müügimaht (kogus), müügisumma, realiseeritud kaubamarginaali suurus. XYZ-analüüsi tulemuseks on kaupade rühmitamine kolme kategooriasse, lähtudes nende käitumise stabiilsusest:

• Kategooria X, kuhu kuuluvad tooted, mille müük kõikub 5% kuni 15%. Need on kaubad, mida iseloomustab stabiilne tarbimistase ja kõrge prognoositavus.
• Kategooria Y, kuhu kuuluvad tooted, mille müük kõikub 15% kuni 50%. Need on tooted, mida iseloomustavad hooajalised kõikumised ja keskmised prognoosimisvõimalused.
• Z-kategooria, mis hõlmab tooteid, mille müügikõikumised on 50% või rohkem. Tegemist on ebaregulaarse tarbimise ja ettearvamatute kõikumistega kaupadega, mistõttu on nende nõudlust võimatu ennustada.

Kombineeritud ABC/XYZ analüüs

ABC ja XYZ analüüside kombinatsioon toob esile vaieldamatud liidrid (rühm AX) ja autsaiderid (CZ). Mõlemad meetodid täiendavad üksteist hästi. Kui ABC analüüs võimaldab hinnata iga toote panust müügistruktuuri, siis XYZ analüüs võimaldab hinnata müügihüppeid ja selle ebastabiilsust. Soovitatav on teha kombineeritud analüüs, kus ABC analüüsis kasutatakse kahte parameetrit – müügimahtu ja kasumit.
Kokku saadakse sellise mitmemõõtmelise kombineeritud analüüsi läbiviimisel 27 tooterühma. Sellise analüüsi tulemuste põhjal saab optimeerida sortimenti, hinnata kaubagruppide tasuvust, hinnata logistikat, hinnata hulgimüügiettevõtte kliente.

Kombineeritud ABC ja XYZ analüüside eelised

Kasutades kombineeritud ABC ja XYZ analüüsid sellel on mitmeid olulisi eeliseid, sealhulgas järgmised:
- kaubaressursihaldussüsteemi efektiivsuse tõstmine;
- kõrge kasumlikkusega kaupade osakaalu suurendamine sortimendipoliitika põhimõtteid rikkumata;
- võtmekaupade väljaselgitamine ja põhjused, mis mõjutavad laos hoitavate kaupade hulka;
- personali jõupingutuste ümberjaotamine sõltuvalt kvalifikatsioonist ja kogemustest.

ABC- ja XYZ-analüüsi indikaatorite moodustamine

Enne ABC ja XYZ analüüside näitajate kombineerimist on vaja läbi viia kaupade ABC analüüs saadud tulu summa või müüdud toodete arvu järgi teatud arvestusperioodi, näiteks aasta, kohta.
Seejärel tehakse nende kaupade XYZ-analüüs sama perioodi kohta, näiteks aasta igakuiste müükide arvu järgi. Pärast seda tulemused kombineeritakse.
Kombineerides määratakse üheksa tooterühma:

Üheksa tooterühma tuvastamine kombineeritud ABC ja XYZ analüüsi abil

ABC-analüüs on uurimisobjektide (ressursid, kaubad jne) klassifikatsioon nende panuse astme järgi üldtulemusse. Analüüs põhineb Pareto põhimõttel, mis ütleb, et 20% pingutustest annab 80% tulemustest. Seetõttu jagab traditsiooniline ABC analüüs uurimisobjektid kolme kategooriasse:

A – 80% tulemusest (~20% esemetest)

B – 15% tulemusest (~30% esemetest)

C – 5% tulemusest (~50% esemetest)

Erijuhtudel võivad kategooriate piirid ja arv erineda olenevalt analüüsi eesmärkidest või ettevõtte tegevuse spetsiifikast.

Juhtimise seisukohalt peetakse ABC analüüsi lihtsaks, kuid usaldusväärseks vahendiks hetkeolukorrast ülevaate saamiseks. Analüüsi eesmärk on välja selgitada, milline valdkond või toode vajab enim tähelepanu. ABC analüüsi abil saate:

• eralda oluline ebaolulisest;
• teha kindlaks täiustuste lähtekohad;
• vältida raiskavaid jõupingutusi;
• suurendada kasumlikkust;
• tuvastada sarnasused ja standardid.

2. Kus kasutatakse ABC analüüsi?

Analüüsitehnika on väga lihtne ja universaalne, mistõttu seda kasutatakse laialdaselt erinevates tööstusharudes ja tegevusalades. Kõige sagedamini seostatakse ABC-analüüsi sortimendi analüüsiga turunduses, logistikas ja varude juhtimises.

Nt, sortimendi analüüs saab teha ühe kaubamärgi, tooterühma toodete või kogu ettevõtte toodete loendi kontekstis.

Saab analüüsida kliente või tarbijagruppe ostude summa, tarbimise sageduse, ostetud esemete arvu jne järgi.

Tarnija analüüs saab teostada ka tarnete koguse, pakutavate kaupade arvu, tarnete sageduse ja ajastuse järgi.

Tootmises ABC analüüsi abil uurida toorainet näiteks selle kulud toodetud kaupade osas või vastupidi - tooteanalüüs kõige ressursimahukamate materjalide jaoks.

Samuti saate ABC-analüüsi abil hinnata osakondade toimimist ja üldiselt tööjõuressursse.

Võib liigitada võlgnikud ja võlausaldajad võla suuruse või viivitatud päevade järgi.

Saab analüüsida investeeringuid või mis tahes kulud ja eelarvedühesõnaga saate analüüsida kõiki arvulisi näitajaid, mida saab klassifitseerida.

3. Kirjeldus ja üldised järeldused ABC analüüsirühmade jaoks

Ressursside klassifitseerimine nende panuse järgi tulemusse eeldab kõrgeima reitingu koostamist rühmade kaupa. Niisiis, vaatame läbi iga rühma tähenduse:

A-rühm– ettevõtte vedurid, ressursid, mis toovad maksimaalset kasumit või müüki. Selle grupi ühe või mitme elemendi efektiivsuse/müügi järsu languse korral kannab ettevõte suuri kahjusid, seetõttu nõuavad A-grupi nimetused juhilt kõige suuremat tähelepanu - ranget kontrolli ja jälgimist, otsinguid ja rühma iga uuritud elemendi tugevuste säilitamine.

Kui räägime ühe A-grupi toote reklaamürituste prognoosimisest, siis tavaliselt annavad sellised tooted kõige vähem kasvu võrreldes teiste tootevalikus olevate kaupadega.

B-rühm- need on ressursid, mis annavad piisava panuse üldtulemusse, et mitte mõelda nende väljajätmisele, ja samal ajal on vead selliste ressursside haldamisel vähem märgatavad. Selliseid ressursse nimetatakse sageli "rahalehmadeks" madalate kulude ja nõutavate investeeringute ning suhtelise stabiilsuse tõttu lühiajalises perspektiivis.

Ühe B-grupi kauba reklaamürituste prognoosimisel tuleb arvestada, et selle grupi müügikasv on kordades suurem kui A-grupi kaupadel. Harvad erandid võivad olla seotud väga madala kvaliteediga omadused.

Rühm C– tavaliselt tõmbavad selle grupi ressursid ettevõtte alla või ei too tulu ja on enamasti välistatud, samas on selle segmendi nimetustes juhtimisvead ettevõtte jaoks kõige vähem märgatavad. Seda gruppi analüüsides tuleb olla väga tähelepanelik ja ennekõike mõistma väikese panuse põhjuseid, eelkõige võib sortimenti tulla just tooteid.

See on kõige ohtlikum positsioonide grupp reklaamürituste prognoosimisel, kuna müügikasv võib olla kümneid kordi suurem kui A-grupi kaupadel või olla sama madal. Ostjate eelistusi mõjutavate kvalitatiivsete omaduste võrdlus võib olla väga kasulik.

4. Kuidas teha ABC analüüsi – tootevaliku analüüsi näide

Tootevaliku analüüsimiseks vajame esmast infot – müügistatistikat. See müügistatistika sisaldab soovituslikke nõudeid:

1. ABC analüüsis on soovitatav võrrelda samasse rühma kuuluvaid tooteid või tooteid, mis on oma kvaliteediomadustelt sarnased (meie näites on selleks 1–2-liitrine hele õlu).

2. Teave kõigi toodete kohta peaks olema sama perioodi kohta, eelistatavalt selle kordne - nädal, kuu, veerand (meie näites nädal).

3. Kui müügikohti on mitu, siis tuleb võrrelda ainult neid kaupu, mida müüakse samades punktides või mis on keskmise müügiga poe kohta (kui võrrelda 100 kaupluses esitletava toote müüki samaväärse toote müügiga, on ainult 50 poe riiulitel, võite teha vale järelduse iga toote panuse kohta üldtulemusse)

ABC analüüsi saab üles ehitada müügile kvantitatiivselt või kaalutult, kui soovid vastata küsimusele – milline kaupadest koormab tarneahelat kõige rohkem? Kuid omanikku, juhti või turundajat huvitab rohkem küsimus: millised tooted toovad kõige rohkem raha sisse? Vastus sellele küsimusele on analüüs tulude või ärikasumite järgi; meie näites teeme analüüsi müügi (tulu) summa järgi:

Saadud tabelis peame sorteerima müügisumma kahanevas järjekorras:

Seejärel teeme selle kõrval olevasse veergu summa kumulatiivse summaga müügisumma osade kaupa, st toote müügiosakaalule liidame kõigi sellest kõrgemal olevate toodete osakaalude summa.

Lõpuks grupeerime positsioonid kehtestatud reegli alusel ABC-kategooriatesse - kõik positsioonid, mis on müügiosakute kumulatiivse kogusumma veerus vahemikus 0% kuni 80%, on määratud A-rühma, positsioonid 80% kuni 95 % on rühm B, 95 % kuni 100 % - rühm C:

Tegelikult sellega ABC analüüsi konstrueerimine lõpebki, siis tuleb teha vaid järeldused)

ABC analüüs Excelis

5. ABC eelised ja puudused

Igal analüüsimeetodil on oma plussid ja miinused, ABC-analüüs pole erand.

Eelised:

1. Lihtsus. Kiire ehitus, lihtne õppimine

2. Läbipaistvus. Meetodi lihtsus võimaldab teil järgida analüüsi loogikat ja tõlgendada arvutusi mis tahes aruandes.

3. Mitmekülgsus. Üldtulemusesse panuse määra saab analüüsida peaaegu igas tegevusvaldkonnas, mida tuleb hinnata.

ABC analüüsi puudused:

1. Momentum. On ainult üks puudus, kuid see on piisavalt märkimisväärne, et ükski analüütik ei tohiks seda unustada. ABC analüüs kajastab struktuuri ainult praegusel hetkel, vaikimisi eeldatakse analüüsis, et selline struktuur jääb ka tulevikus, kuid võib olla kaks olukorda, mida ABC ei suuda adekvaatselt seletada:

1. olukord. Toote müük võib kõikuda näiteks tarnekatkestuste, ümberhindluste või reklaamitegevuse tõttu, mille tulemusena võime alahinnata sellise toote panust üldtulemusse või vastupidi, ülehinnata ja sellest tulenevalt , tehke valesid järeldusi. Sellised hüpped on reeglina lühiajalised ja neid saab vaadelda läbi uuritava perioodi kõikumiste analüüsi, seetõttu kasutatakse XYZ analüüsi, mis sarnaselt ABC analüüsiga rühmitab tooted, kuid mitte nende järgi. panust tulemusesse, vaid vastavalt nende ühtsusele müügile

2. olukord. Analüüs ühes kardinaalselt vastupidise hooajalisusega kaubagrupis, mille kõikumised on palju laiemad kui uuritav periood, millest lähtuvalt ABC üles ehitatakse. Näiteks juhtusite analüüsima samas rühmas mandariine ja jäätist, olenevalt aastaajast, mil analüüs tehakse - toote müügi osakaal ja sellest tulenevalt ka selle panus üldtulemusse erinevad ja talvel võite teha eksliku järelduse jäätise ja suvel - mandariini kohta. Loomulikult aitab selliseid olukordi vältida ka oma omadustelt sarnaste analüüsitoodete valimine, kui see on mingil põhjusel võimatu, siis tuleb järeldustes arvestada iga kauba lisaparameetrina hooajalisust.

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, grupp, alagrupp, tooteartikkel, klient (hulgikaubanduses), 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 läbiviimisel (sortimendi haldamise eesmärgil) määrame iga kategooria (grupi) kaupa käibe koguväärtuse füüsilises arvestuses ja iga kategooria (grupi) brutotulu koguväärtuse.

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.