Чтобы грамотно управлять ассортиментом, торговому предприятию нужны три вещи: выгрузка из учетной системы, таблица Excel и ABC-анализ. С их помощью мы можем отсортировать все товарные позиции, выявить самые прибыльные и принять стратегическое решение без помощи бухгалтера. Рассказываем, как это работает.
Что нужно знать про ABC-анализ в продажах
Что это такое. ABC-анализ — это способ сегментирования базы данных по определенному признаку. Совершенно любой базы данных по совершенно любому признаку. Он помогает рационализировать базу для любой сферы деятельности компании от производства и продаж до эффективности сотрудников.
Представим, что у нас есть товарная номенклатура на 10 000+ позиций. С помощью ABC-анализа мы можем выделить группу приоритетных товаров, которые приносят нам больше всего выручки. Мы выгрузим базу из учетной системы, сегментируем товары в ней по степени важности и выделим основные, низкорентабельные и нерентабельные группы товаров и услуг. Так мы сможем грамотно управлять политикой закупок и запасов компании.
Для чего используют. Обычно ABC-анализ применяется для ранжирования и оптимизации ассортиментного портфеля. Но на деле этот принцип прекрасно работает со всеми базами, в отношении которых есть достаточное количество статических данных. Например, можно ранжировать:
- перечень поставщиков — по объему поставок
- базу данных покупателей — по активности сделок и прибыльности сотрудничества
- дебиторскую и кредиторскую задолженность — по кредиторам и должникам
- складские запасы — по срокам реализации, занимаемой на складе площади
- длительные периоды продаж и пр.
Какой принцип заложен. В основе ABC-анализа лежит закон Парето. В исходной форме он говорит, что 80% результата достигаются за счет 20% усилий. Соответственно, 20% результата требуют оставшихся 80% усилий. Применяем его к продажам:
«20% ассортимента приносят 80% выручки» или «20% клиентов приносят 80% продаж»
Закон Парето: 20% усилий дают 80% результата. В продажах работает тот же принцип: большую часть выручки нам генерирует пятая часть клиентов и всего 20% ассортимента
Еще есть XYZ-анализ. Он позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла. Часто оба вида анализа проводят вместе — для повышения точности показателей.
Характеристика групп А, В, С
Почему анализ называется АВС? Все просто: A, B и С — это сегменты, на которые мы будем делить нашу базу данных. Разберем на примере ассортимента.
Группа А. Товары-лидеры, занимают 20% ассортимента и генерируют 80% общей выручки.
Группа В. Товары-середняки, занимают 30% ассортимента и дают 15% общей выручки предприятия.
Группа С. Товары-аутсайдеры, занимают 50% ассортимента и приносят всего 5% общей выручки.
Выбранное соотношение в 20/30/50 и 80/15/5 является классическим, но исключительно верным по умолчанию. Их можно корректировать, учитывая объем ассортимента, количество товарных групп, специфику работы компании. В литературе мы находили и другие, более сложные способы расчета соотношения. Например, метод сумм, метод касательных или дифференциальный метод. Но их использование требует времени и навыков, мы предлагаем использовать классическое соотношение.
Обычно товары-лидеры приносят 80% выручки, занимая при этом 20% ассортимента. Это общий принцип, а не единственно верное значение. При необходимости соотношение долей в группах можно корректировать
Зачем это нужно? В классической модели управления ассортиментом мы должны сосредоточить свое внимание на наиболее успешных товарах — они приносят нам больше всего прибыли. Та часть ассортимента, которая генерирует меньше всего выручки, требует оптимизации. Чтобы предприятие было успешным, нам необходимо снижать накладные расходы на формирование и обслуживание менее успешных групп. Например, путем внедрения инструментов автоматизации.
Грамотная стратегия управления ассортиментом заставляет предприятие сосредоточить внимание на товарах, которые приносят больше всего прибыли — группа А. Товары группы В потенциально могут перейти в группу А, но пока не приносят достаточно выручки. Группа С требует тщательной проработки и оптимизации
АВС-анализ по нескольким факторам
В описанной модели все слишком поверхностно. В реальности на анализируемую совокупность влияет не один, а сразу несколько факторов. Например, на формирование товарной группы влияет не только выручка от продаж, но и доходность, сроки реализации, объем занимаемого на складе места. Учесть эти факторы поможет многомерный АВС-анализ. Из-за необходимости визуализации, рекомендуем не учитывать более 3 дополнительных факторов.
Допустим, мы решили сделать двухмерный АВС-анализ и разбить наш ассортимент на категории, учитывая выручку и прибыльность. Сначала мы проведем стандартный АВС-анализ по обоим критериям. Затем, мы объединим результаты и присвоим каждой полученной категории сразу 2 буквы — в зависимости от присвоено признака. У нас должно получиться 9 групп, у каждой из которых будет по 2 значения.
Чтобы правильно проанализировать указанные показатели, все эти комбинации следует снова разделить на 3 группы — как при классическом АБЦ-анализе. Методик группировки много. Мы не любим усложнять и выбираем стандартную: относим к группе А только товары АА, к группе В — АВ, ВВ, ВА. А оставшиеся отнесем к группе С. Получим примерно классическое соотношение. 
Используемые комбинации и примеры соотношений будут зависеть от целей нашего анализа, специфики компании, объемов ассортимента и прочих особенностей. В зависимости от этого мы сможем составить группировки и по другим признакам.
Проблемы АВС-анализа
Анализ неоднородной продукции. Если мы сформировали однородный ассортимент, все просто. А если мы продаем неоднородные товары, которые отличаются по стоимости, обороту и приносимой прибыли? Используя классический АВС-анализ, мы получим искаженные данные — принимать на его основе решения по управлению ассортиментом некорректно. Например, если мы проанализируем выручку, то наиболее важными нам покажутся самые дорогие товары. Но это не значит, что они чаще других продаются и приносят больше всего прибыли.
✓ Решение. Разбивка номенклатуры на однородные группы и выполнение аналитики по каждой из них. Сделайте исключение из этих групп наименований и продаж для товаров на заказ, оптовых разовых поставок и пр. Сделки по ним априори приведут товары в группу А. Однако это произойдет в обход органического розничного спроса, их популярность в будущем не гарантируется.
Анализ данных за неоднородный период. Спрос обладает сезонностью в самых неочевидных нишах. Если мы проведем анализ только за квартал или полугодие, есть риск получить некорректные результаты. Например, проведем анализ летом и исключим из ассортимента результаты, которые хорошо продаются зимой.
✓ Решение. ABC-анализ годовых показателей. Дополнительно можно проанализировать пики продаж и отдельно каждый квартал, чтобы управлять ассортиментом в соответствии с сезоном.
Анализ новинок. ABC-анализ строится на основе имеющейся статистики. По новинкам статистика продаж и выручки скорее всего отсутствует.
✓ Решение. Проводить в отношении новинок политику наибольшего благоприятствования. Мы по умолчанию отнесем эту группу товаров в категорию А, чтобы сосредоточить на их продвижении максимум внимания.
Перебои с поставками. Бывает, что товары-лидеры выпадают из ассортимента — подводят поставщики. Если товара долго не было на полках, его статистика продаж упадет и будет ниже, чем могла бы быть. Мы можем несправедливо отнести его в группы В или С и даже отказаться от закупок.
✓ Решение. Не учитывать в анализе периоды, в течение которых конкретная позиция была в дефиците. Для этого переходите от общих годовых цифр к систематическому анализу более коротких периодов. Например, проведению поквартального или даже помесячного ABC-анализа.
Алгоритм проведения АВС-анализа
1. Задаем цель. Зачем нам вообще проводить анализ ассортимента, чего мы хотим добиться что будем делать с результатами? Возможно, оптимизация ассортимента, прирост выручки, повышение рентабельности и пр.
2. Задаем объект. Фиксируем, что именно будем исследовать. Например, весь ассортимент компании, конкретную товарную группу, подгруппу, клиентскую базу, список поставщиков и пр.
3. Задаем признак. Это параметр, по которому будем анализировать наш объект. Допустим, мы анализируем ассортимент. Значит, нашим параметром может быть объем продаж, выручка, чистый доход компании, рентабельность, сроки реализации, объем на складе и пр.
4. Собираем объекты в рейтинг. Принцип рейтинга — по убыванию признака. Например, мы анализируем товарную группу по признаку выручки. Первым будет товар, который приносит больше всего выручки. Затем меньше, затем еще меньше и так по убыванию до конца.
5. Считаем долю признака для каждого объекта. Суммируем общий показатель по признакам и вычисляем долю признака в общей сумме для каждой позиции в списке. Например, если товар «Р» принес 50 000, а общая сумма выручки 14 000 000, доля этого товара в выручке составит:
50 000 ÷ 14 000 000 * 100 = 0,35%
6. Вычисляем долю накопительным итогом. Ее можно рассчитать путем прибавления параметра к сумме предыдущих параметров. Например, для третьей позиции в списке, доля накопительным итогом составит:
(% 1-й позиции) + (% 2-й позиции) + (% 3-й позиции)
Для последней строки размер доли нарастающим итогом должен составить 100%.
7. Прописываем группы А, В, и С. Выделяем в списке товаров позицию, доля по нарастающему итогу которой приближена к 80%. Этот товар будет закрывать группу А, в нее войдут все товары выше по списку. По тому же принципу сегментируем на группы оставшиеся товары. К группе В относим все товары в сегменте от нижней позиции группы А до позиции, которая приближена к 95% накопленного итога. Остаток относим к категории С.
8. Анализируем результаты. Зачем мы это все делали? Чтобы структурировать информацию и сделать правильные выводы в отношении объекта анализа. Мы можем наглядно увидеть конкретные проблемы в нашем ассортименте, выделить приоритетные группы товаров, определить самые ценные позиции. Когда мы видим данные в трех разных категориях, нам будет легче распределить ресурсы более стратегически, чем если бы пытаться разобраться в массе необработанных данных.
Обратите внимание: ABC-анализ — инструмент сегментации базы данных. Он лишь помогает поделить товары (клиентов, поставщиков) на группы по приоритету. Выводы и стратегические решения вы принимаете самостоятельно. Как и в любой другой модели аналитики.
Пример ABC-анализа продаж продукции в Excel
Анализ легко сделать в обычной табличке. Вам потребуется выгрузка статистики по объекту анализа, данные по признакам и компьютер с Excel. Последний сильно упростит нашу задачу — не придется высчитывать доли вручную. Итак, используя приведенный выше алгоритм, делаем анализ.
1. Выгружаем данные для анализа. Обычно их берут в учетной системе. Чтобы не усложнять пример ABC-анализа номенклатурой в 15 000 позиций, возьмем 10 условных товаров и объем продаж в рублях по ним. Тут же суммируем общую сумму продаж и выводим их отдельной строкой. Для этого прописываем отдельную строку «Итого» и задаем формулу, которая будет это суммировать.
2. Добавляем к таблице 2 столбца: «%» — доля в общей выручке и группа — для конечной классификации. Для столбца «%» задаем формулу, которая будет считать долю каждой позиции в общей структуре выручки:
Товар х 100 / Итого
Чтобы не прописывать формулу для каждой ячейки отдельно, протягиваем формулу на все ячейки соответствующего столбца. Чтобы в этот момент ячейка «Итого» осталась на месте, ее нужно сначала закрепить. Для этого по правилам экселя в формулу нужно добавить значок $ — он применяется при закреплении. В нашей таблицы пример закрепления выглядит вот так: $C$17 
3. Когда мы получим значение долей, можем сделать сортировку. Для этого используем фильтры экселя. Выделяем таблицу → задаем фильтр. 
4. Фильтр задан → сортируем значения в столбце по убыванию, от большего к меньшему. 
5. Делаем группировку. Чтобы не создавать отдельного столбца нарастающим итогом, мы можем просто последовательно выделять одну ячейку за другой, пока общая сумма не приблизится к нашему классическому соотношению в 80%. В нашем примере мы выделили группу А, общая сумма долей накопительным итогом составила 76,9%. 
6. По тому же принципу определяем позиции, которые относятся к группам В и С. Напомним, общая доля накопительным итогом в структуре выручки у них должна быть приближена к 15% и 5% соответственно. Вот как выглядит наш итоговый результат. 
Преимущества и недостатки ABC-анализа
| + | – |
| Простота принципа — можно сегментировать базу данных с минимальными навыками работы в экселе | Примерность — ранжирование данных в базе с помощью АВС-анализа следует использовать для более глубокого исследования и сегментации. Итоговые данные являются примерными и могут не отражать всесторонней картины |
| Универсальность — метод легко применяется для анализа ассортиментной базы, выручки, клиентов, поставщиков и других объектов по разному набору признаков | Одномерность — ABC-анализ довольно простой аналитический метод и не позволяет группировать сложные многомерные объекты |
| Скорость — при наличии экселя и базовых навыков его использования, сегментировать даже большую базу можно за 15 минут | Поверхностность — анализ не учитывает группы позиций с отрицательным значением. Например, группы товаров, по которым вместо прибыли мы получили убытки. На практике для получения корректных результатов нам необходимо трансформировать метод в ABCD-анализ |
| Надежность результата — обусловлена принципом Парето. С небольшими отклонениями он работает и соблюдается в любой сфере деятельности торгового предприятия | Влияние внешних факторов — сезонности, неравномерности спроса, влияния конкуренции, падения у потребителей покупательной способности. В описанной модели аналитики эти факторы не учитываются |
Коротко: как использовать ABC-анализ в бизнесе
- ABC-анализ помогает предпринимателю быстро и без особых сложностей сегментировать любую базу данных. Например, поделить номенклатуру товаров на 3 группы по приоритету и объемам приносимой выручки
- Данные ABC-анализа можно использовать для принятия стратегических решений. С его помощью мы можем выделить группы товаров, которые нужно продавать активнее. А еще увидим группы, ассортимент по которым нужно оптимизировать
- ABC-анализ является примерным инструментом сегментации. Используя полученные с его помощью категории, мы можем проводить по ним более глубокую аналитику и отслеживание с помощью профильных инструментов
- ABC-анализ имеет много минусов. Например, он не позволяет учитывать сезонность, неоднородную структуру товаров или периоды перебоев с поставками. Но эти проблемы можно решать
- Чтобы провести ABC-анализ, предпринимателю нужна база данных, таблица эксель и навыки работы с ней. Работа даже с большой номенклатурой не займет больше 15 минут
