ABC-анализ — это метод сегментирования данных по определённому признаку, основанный на принципе Парето. Согласно этому закону, 20% усилий приносят 80% результата. Например, 20% товаров могут обеспечивать 80% выручки, или 20% клиентов — генерировать 80% продаж.
Оставшиеся 80% данных также делятся в соотношении 20/80, что в итоге формирует три категории: А, В и С. Их доли в общем результате составляют примерно 80%, 16% и 4% соответственно.
Цель такого анализа — ранжирование информации и оптимизация работы на основе полученных результатов. Чаще всего его применяют к товарам, оценивая их долю в выручке, прибыли или маржинальности.
На примере товаров разделение по доле в выручке выглядит так: группа А даёт около 80% выручки, группа В — 16%, а группа С — 4%. К товарам категории А необходимо проявлять наибольшее внимание, обеспечивая их постоянное наличие и контролируя себестоимость.
Товары группы С требуют оптимизации: их ассортимент можно сокращать, если затраты на хранение превышают выгоду от продаж.
Порядок проведения анализа рассмотрим на примере компании «Стиль», которая продаёт товары на маркетплейсах. Для анализа можно использовать Excel или Google-таблицы.
Сначала выгружается база данных, желательно за год, с колонками «Номенклатура» и «Выручка». Товары сортируются по убыванию выручки, а внизу таблицы подсчитывается общая сумма.
Затем добавляется столбец «Доля в общей выручке». Для каждой позиции рассчитывается процент: выручка по товару делится на общую сумму и умножается на 100%.
Далее создаётся столбец с накопительной долей. Товары, суммарно дающие первые 80% выручки, относятся к группе А. Следующие 16% (от 80% до 96%) — к группе В, остальные — к группе С. На практике идеальные пропорции встречаются редко.
«При анализе становится понятно, что товары «Лонгслив», «Худи летнее», «Худи с капюшоном» и «Футболка полиэстер» наиболее популярны и дают 80% выручки», — отмечается в исследовании.
Товары группы В приносят 17% выручки, а суммарная доля остальных составляет 3%. Однако высокая доля в выручке не всегда означает большую прибыль. Поэтому иногда применяется двухмерный ABC-анализ.
Этот метод совмещает два критерия, например, выручку и прибыль. Данные ранжируются отдельно по каждому параметру, а затем все товары распределяются в матрицу из девяти ячеек (АА, АВ, АС, BA, BB, BC, CA, CB, CC).
«Для компании лучше, если большинство товаров сосредоточено в ячейках АА, АВ, ВА и ВВ. Это товары с хорошей прибыльностью», — поясняется в материале.
Товары в этих ячейках — зона роста. Их нужно наращивать или повышать их прибыльность. Позиции в «оранжевой» зоне (АС, ВС, СА, СВ) имеют незначительные доли, но могут поддерживаться для широкого ассортимента.
От товаров в группе СС обычно лучше избавиться, если только их продажа не стимулирует спрос на другие категории.
Для компании «Стиль» анализ показал, что самые выгодные товары — «Худи летнее», «Худи с капюшоном» и «Футболка полиэстер». «Лонгслив» же, имея наибольшую долю в продажах (39%), приносит лишь 9% прибыли, возможно, из-за высоких скидок или себестоимости.
«Футболка хлопок» оказалась в ячейке ВС. При выручке 9 000 рублей её прибыль составляет 5 000 рублей. Снижение цены могло бы увеличить объём продаж и перевести товар в категорию ВВ.
В категорию СС попали «Футболка с рисунком» и «Платье миди» — товары с высокой наценкой, но низким спросом. Компания может сфокусироваться на более перспективных позициях.
Такой анализ более трудоёмок, но позволяет принимать взвешенные решения. Стоит учитывать и сложности метода. Нельзя сравнивать неоднородные товары, например, дорогие станки и гвозди. Их нужно группировать по однородности.
Период анализа должен быть достаточно длинным, предпочтительно год, чтобы нивелировать сезонность. Новые товары анализировать сложно, поэтому их часто сразу относят к группе А.
На результаты могут влиять внешние факторы: перебои поставок, ошибки менеджеров или логистики. Если товар резко переместился из группы А в С, стоит искать причину не в его качестве, а в подобных обстоятельствах.
«ABC-анализ не совсем подходит для нашего ассортимента. Независимо от спроса, линейка оборудования должна быть полной», — сообщил Антон Варламов, начальник производства CWS-group.
«Зато мы используем этот анализ для оптимизации запасов. Какие-то комплектующие нужны очень часто, какие-то — реже. Запасы самой важной группы всегда поддерживаются на высоком уровне», — добавил он.
Основное преимущество метода — универсальность. Можно ранжировать что угодно: услуги, клиентов, каналы продаж или задолженность по различным признакам.
Провести анализ даже большой базы можно быстро с помощью таблиц и простых формул. Он помогает оптимизировать ресурсы, указывая, на чём сосредоточиться, а от чего отказаться.
Однако анализ опирается на данные. Если они неполны или недостоверны, результат будет искажён. Для качественного анализа необходима регулярная и точная отчётность.
