ABC и XYZ анализ продаж: понятие, примеры в Excel, использование в бизнесе | Calltouch.Блог

Abc анализ

Приведём пример проведения ABC-анализа клиентов по объему выручки. Порядок действий будет следующим:

Именно по накопленной доле необходимо группировать объекты. Руководствуясь принципом Парето, в первую группу попадут те элементы, у которых этот показатель будет до 80%, а во вторую — до 95%. Оставшиеся составят группу С. По желанию можно добавить цветовую индикацию различных групп для удобства работы с таблицей.

Полученный результат позволит разделить клиентов по доле в общей выручке на:

Полученный результат совершенно необязательно должен совпадать с фактическим размером компании. Типография за углом может заказывать товары несколько раз в месяц, а крупный холдинг размещать заказы время от времени. Имеет смысл проанализировать причины, по которым клиенты находятся в группе B и С.

Суммы покупки, от которых начинаются «крупные» клиенты также везде будут разными. Невозможно сравнивать в абсолютных цифрах, например, сферы оптовых и розничных продаж. Для них цифры могут различаться на порядок, например, 1 миллион и 15 тысяч рублей в каждому случае будут крупными.

LabelUp

Рекламное агентство с собственной платформой

Бесплатный бот для анализа блогеров и проверки накрутки в Instagram и YouTube

В каких ситуациях проводят abc-xyz-анализ

Некоторые маркетологи считают, что ABC-анализ желательно проводить постоянно, чтобы «фильтровать» товары и услуги, понимать, что пользуется популярностью, а что лучше оставить «за бортом». Как минимум, подобный анализ рекомендовано проводить раз в квартал, при подведении каких-либо итогов.

Также он может потребоваться при введении нового продукта: он не станет популярным сразу же, но желательно отслеживать «рост» спроса, а если его нет – то имеет смысл отказаться от новинки.

Другая ситуация: изменение производственных процессов. Компания внедрила экологичную упаковку, поставила новую аппаратуру, но продолжают поставлять старые пакеты и коробки. Иногда, особенно при наличии нескольких точек, отследить такие моменты непросто без видимых данных, которые показываются цифрами.

ABС-анализ подскажет:

1. Когда не стоит пытаться продать то, что не пользуется спросом – иногда можно реализовать такие товары с помощью рекламных акций и специальных скидок, но это не оправдывает себя, особенно в долгосрочной перспективе.
2. Когда не нужно вкладывать имеющиеся средства в какой-либо актив, будь то орудия производства, товары под дальнейшую реализацию или расширение ассортимента услуг.

Если нужно отследить «работу» позиций на протяжении определенного времени, то лучше всего подойдет смешанный ABC-XYZ-анализ. Специалисты говорят о комплексном подходе. Анализ достаточно прост, поскольку не требует никаких особенно сложных инструментов, проводится в обычном редакторе Excel.

Увеличьте прибыль в бизнесе с помощью автоворонок продаж

В ходе проверки выявляются:

• ресурсы – товары или материалы, которые лежат на складе и мало используются;
• ресурсы, которые должны всегда находиться на складе, потому что они необходимы постоянно и не «задерживаются»;
• неликвиды – в том числе, можно проанализировать, каким способом можно реализовать с оптимизацией затраты на хранение, складское обслуживание;
• возможности возвращения неликвидов в продажу – возможно, их реально добавить к каким-нибудь более популярным, по такому принципу продаются товары «купи товар и получи другой в подарок;
• возможности для более грамотного контроля за счет разделения на девять основных групп, по отношению к каждой можно будет использовать различные подходы стимуляции потребления и сбыта.

Анализ двойной, но дает представление о разных понятиях. Для начала рекомендовано проводить ABC-анализ, поскольку он дает комплексное представление о том, какие товары и услуги приносят максимальную отдачу.

XYZ-анализ предлагает понять, насколько стабилен спрос, стоит ли экспериментировать, если да, то в какой момент времени (в том числе, с учетом сезонного спроса).

Выполнение xyz-анализа

Порядок действий при проведении XYZ-анализа следующий:

1. Выбираем объект исследования и интересующий нас параметр.

2. Устанавливаем временные рамки исследуемого периода.

3. Вычисляем для каждого изучаемого объекта коэффициент вариации.

4. Ранжируем объекты по этому коэффициенту.

5. Делим все объекты на три категории:

   • Х: группа с устойчивым поведением (коэффициент вариации до 10 %);
   • Y: группа с изменчивым, но прогнозируемым поведением (коэффициент составляет 10–25 %);
   • Z: группа, совершающая сделки случайно и разово, с непредсказуемым спросом (коэффициент превышает 25 %).

Теперь можно делать XYZ-анализ базы клиентов в “Экселе”:

1. Наш объект анализа — клиентская база, а изучаемый параметр — суммарная стоимость покупок каждого клиента.

2. Период исследования — полгода (те самые, которые ранее рассматривались в ABC-анализе в “Экселе”).

3. Клиентов и их объёмы закупок вносим в таблицу, где каждый столбик соответствует одному месяцу.

Таблица № 6. Оформляем данные по клиентам и их суммарным закупкам в таблицу с месяцами.

Название заказчика	Выручка по заказчику
	январь	февраль	март	апрель	май	июнь	Итого за полгода
Клиент 14	635 363	640 322	643 950	639 801	645 354	647 811	3 852 601
Клиент 10	609 721	609 105	611 301	608 203	609 621	606 151	3 654 102
Клиент 13	482 954	484 201	485 601	484 302	485 106	483 241	2 905 405
Клиент 8	326 209	326 155	326 804	327 105	327 105	327 405	1 960 783
Клиент 4	101 847	189 701	150 638	102 545	176 300	180 475	901 506
Клиент 2	99 954	110 487	75 419	98 621	121 815	97 103	603 401
Клиент 9	88 406	88 422	88 732	88 305	88 834	88 905	531 604
Клиент 15	71 958	55 825	70 850	84 732	71 205	71 324	425 894
Клиент 1	64 607	64 687	64 857	64 899	64 938	64 957	388 945
Клиент 16			154 321	14 235		60 452	293 431
Клиент 3	35 604	49 526	42 989	45 902	40 923	40 989	257 932
Клиент 19	25 149	22 305	20 203	29 785	27 115	21 069	145 626
Клиент 6	23 405		35 452	28 653	21 877	21 877	131 265
Клиент 5	18 335	23 654	15 187	22 443	22 950	23 154	125 723
Клиент 7	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	124 200
Клиент 12	23 145	17 406	20 559	19 824	25 701	16 850	123 525
Клиент 18	19 207	13 405	14 036	24 483	18 207	19 905	109 243
Клиент 20	6 509	8 079	7 517	8 153	7 546	7 561	45 365
Клиент 17	6 125	5 987	2 198		5 498	3 950	23 758
Клиент 11	890	195	7 354	789		4 901	14 129
Итого	2 660 088	2 730 162	2 858 668	2 713 480	2 780 796	2 810 780	16 618 437

Как и при ABC-анализе в Excel, в нашем примере XYZ-анализа в таблицу вписывают всех клиентов и суммарную выручку от их покупок за каждый месяц.

1. Теперь нужно рассчитать коэффициент вариации, лежащий в пределах между 0 и 1. Формула довольно сложная, но можно воспользоваться специальной функцией Excel: если начинать вводить данные с третьей строки (а конкретно с ячейки В3-G3), то в пустом столбце надо набрать выражение =СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3), затем протянуть до последней строки и задать процентные значения табличным ячейкам. Получится коэффициент волатильности потребителя, выраженный в процентах:

2. Можно дополнительно вычислить в таблице средние объёмы продаж по каждому месяцу и заказчику, а также стандартное отклонение. Однако что касается результатов XYZ-анализа, то гораздо более важную роль в них играет коэффициент вариации. Проставьте его в строке напротив каждого покупателя.

   Таблица № 7. Заполняем ячейку с коэффициентом вариации для каждого клиента.

   Название заказчика	Выручка по заказчику							Средние продажи за месяц	Стандартное отклонение	Коэффициент вариации
   	январь	февраль	март	апрель	май	июнь	Итого за полгода
   Клиент 14	635 363	640 322	643 950	639 801	645 354	647 811	3 852 601	642 100	4482,4	1 %
   Клиент 10	609 721	609 105	611 301	608 203	609 621	606 151	3 654 102	609 017	1729,8	0 %
   Клиент 13	482 954	484 201	485 601	484 302	485 106	483 241	2 905 405	484 234	1025,6	0 %
   Клиент 8	326 209	326 155	326 804	327 105	327 105	327 405	1 960 783	326 797	513,3	0 %
   Клиент 4	101 847	189 701	150 638	102 545	176 300	180 475	901 506	150 251	39414,0	26 %
   Клиент 2	99 954	110 487	75 419	98 621	121 815	97 103	603 401	100 567	15482,0	15 %
   Клиент 9	88 406	88 422	88 732	88 305	88 834	88 905	531 604	88 601	253,6	0 %
   Клиент 15	71 958	55 825	70 850	84 732	71 205	71 324	425 894	70 982	9164,4	13 %
   Клиент 1	64 607	64 687	64 857	64 899	64 938	64 957	388 945	64 824	143,7	0 %
   Клиент 16			154 321	14 235		60 452	293 431	48 905	65542,2	134 %
   Клиент 3	35 604	49 526	42 989	45 902	40 923	40 989	257 932	42 989	4690,9	11 %
   Клиент 19	25 149	22 305	20 203	29 785	27 115	21 069	145 626	24 271	3739,8	15 %
   Клиент 6	23 405		35 452	28 653	21 877	21 877	131 265	21 877	11925,9	55 %
   Клиент 5	18 335	23 654	15 187	22 443	22 950	23 154	125 723	20 954	3419,0	16 %
   Клиент 7	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	124 200	20 700	0,0	0 %
   Клиент 12	23 145	17 406	20 559	19 824	25 701	16 850	123 525	20 588	3387,1	16 %
   Клиент 18	19 207	13 405	14 036	24 483	18 207	19 905	109 243	18 207	4092,1	22 %
   Клиент 20	6 509	8 079	7 517	8 153	7 546	7 561	45 365	7 561	587,8	8 %
   Клиент 17	6 125	5 987	2 198		5 498	3 950	23 758	3 960	2447,4	62 %
   Клиент 11	890	195	7 354	789		4 901	14 129	2 355	3042,4	129 %
   Итого	2 660 088	2 730 162	2 858 668	2 713 480	2 780 796	2 810 780	16 618 437	2 769 739

3. Теперь надо отсортировать таблицу по возрастанию коэффициентов. Заходим в пункт меню “Данные”, где выбираем “Сортировку” и затем “По возрастанию”. Всех покупателей разбиваем на три группы: X — это те, чьи коэффициенты не превышают 10 %, Z — клиенты с коэффициентами выше 25 % и Y — все прочие. При небольшом количестве объектов можно перераспределить их по таблице вручную, без сортировки.

   Таблица № 8. Делим всех клиентов на группы по коэффициенту вариации.

   Название заказчика	Выручка по заказчику							Средние продажи за месяц	Стандартное отклонение	Коэффициент вариации	XYZ-группа
   	январь	февраль	март	апрель	май	июнь	Итого за полгода
   Клиент 14	635 363	640 322	643 950	639 801	645 354	647 811	3 852 601	642 100	4482,4	0,7 %	Х
   Клиент 10	609 721	609 105	611 301	608 203	609 621	606 151	3 654 102	609 017	1729,8	0,3 %	Х
   Клиент 13	482 954	484 201	485 601	484 302	485 106	483 241	2 905 405	484 234	1025,6	0,2 %	Х
   Клиент 8	326 209	326 155	326 804	327 105	327 105	327 405	1 960 783	326 797	513,3	0,2 %	Х
   Клиент 4	101 847	189 701	150 638	102 545	176 300	180 475	901 506	150 251	39414,0	26,2 %	Z
   Клиент 2	99 954	110 487	75 419	98 621	121 815	97 103	603 401	100 567	15482,0	15,4 %	Y
   Клиент 9	88 406	88 422	88 732	88 305	88 834	88 905	531 604	88 601	253,6	0,3 %	X
   Клиент 15	71 958	55 825	70 850	84 732	71 205	71 324	425 894	70 982	9164,4	12,9 %	Y
   Клиент 1	64 607	64 687	64 857	64 899	64 938	64 957	388 945	64 824	143,7	0,2 %	X
   Клиент 16			154 321	14 235		60 452	293 431	48 905	65542,2	134,0 %	Z
   Клиент 3	35 604	49 526	42 989	45 902	40 923	40 989	257 932	42 989	4690,9	10,9 %	Y
   Клиент 19	25 149	22 305	20 203	29 785	27 115	21 069	145 626	24 271	3739,8	15,4 %	Y
   Клиент 6	23 405		35 452	28 653	21 877	21 877	131 265	21 877	11925,9	54,5 %	Z
   Клиент 5	18 335	23 654	15 187	22 443	22 950	23 154	125 723	20 954	3419,0	16,3 %	Y
   Клиент 7	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	20 700	124 200	20 700	0,0	0,0 %	X
   Клиент 12	23 145	17 406	20 559	19 824	25 701	16 850	123 525	20 588	3387,1	16,5 %	Y
   Клиент 18	19 207	13 405	14 036	24 483	18 207	19 905	109 243	18 207	4092,1	22,5 %	Y
   Клиент 20	6 509	8 079	7 517	8 153	7 546	7 561	45 365	7 561	587,8	7,8 %	X
   Клиент 17	6 125	5 987	2 198		5 498	3 950	23 758	3 960	2447,4	61,8 %	Z
   Клиент 11	890	195	7 354	789		4 901	14 129	2 355	3042,4	129,2 %	Z
   Итого	2 660 088	2 730 162	2 858 668	2 713 480	2 780 796	2 810 780	16 618 437	2 769 739

4. Можно подводить итоги XYZ-анализа базы покупателей. Группу X составляют те, кто стабильно делают покупки у вас. В данном случае таковых набралось восемь. В группу Y входят семь клиентов, чей спрос колеблется. Оставшаяся группа — 5 клиентов из 20 — это Z: их спрос невозможно предсказать, так как он не закономерен, а обусловлен случайными факторами. Вывод: большая часть клиентов фирмы ведёт себя прогнозируемо или стабильно в том, что касается покупок.

Совмещение авс- и xyz-анализа

Совмещение методов ABC- и XYZ-анализа даёт руководителю эффективный и разносторонний инструмент. Суть этого комплексного метода заключается в составлении матрицы ABC- и XYZ-анализа — сводной таблицы для классификации анализируемых объектов по девяти категориям.

Таблица № 9. Оценка объектов по тенденции увеличения выгоды для бизнеса (XYZ) и их финансовой привлекательности (ABC).

AX: Надёжность и потребительская стоимость высоки (так как продукт потребляют стабильно)	AY: Потребительская стоимость высокая, надёжность средняя (продукт потребляется нестабильно)	AZ: Потребительская стоимость высока, прогноз надёжности низок (продукт потребляется под влиянием случайных факторов)
BX: Потребительская стоимость средняя, надёжность по прогнозу средняя (потребление стабильно)	BY: Средние показатели прогнозируемой надёжности и потребительской стоимости (продукт потребляется нестабильно)	BZ: Прогнозируется низкая надёжность при высокой потребительской стоимости (потребление стохастично)
CX: Надёжность высокая, потребительская стоимость низкая (потребление стабильно)	CY: Средние значения надёжности, потребительская стоимость невысока (потребление нестабильно)	CZ: Прогнозируемая надёжность и потребительская стоимость низкие (продукт потребляется стохастично)

Таким образом, при всех преимуществах ABC-анализа (универсальности, автоматизации, простоте) важно соблюдать ряд требований. Когда цель, объекты и параметры анализа заданы некорректно, а особенности бизнеса не учтены (например, сезонность потребления, неоднородность ассортимента), толку от анализа не будет. И, конечно, следует позаботиться о качестве информации: правильно собрать исходные данные, разбить целевую аудиторию на однородные группы и выбрать такие параметры, которые действительно характеризуют изучаемое явление.

Как, зачем и для чего мы будем его использовать?

Важно ответить на такие вопросы:

1. Какая цель анализа?
2. Что будет объектами анализа?
3. По каким критериям?
4. Какое процентное соотношение будет оптимальным для АВС анализа?
5. За какой временной период стоит проводить анализ? и с какой частотой?
6. Как разделить товары на А, В, С категории?
7. Какая будет интерпретация и действия на основе результатов анализа?

Пройдемся по пунктам.

Цель анализа зависит от существующей проблемы или, а зачем мы вообще его проводим? Любая аналитика служит для достижения какой-то цели, АВС анализ отнюдь не исключение. Четкое видение цели уже половина успеха маркетинговой активности.

Цель прогнозирует чего мы можем достичь с помощью применения АВС анализа, поэтому может отличатся даже в зависимости от того кто анализ проводит. Категорийные менеджеры чаще всего анализируют продаж товаров, управляющих магазинами — оборот, маркетологи — вхождение товаров в чеки покупателей.

Самые популярные цели это:

• определить группы товаров, приносящие наибольшую прибыль;
• оптимизировать ассортимент;
• выделить товары-лидеры и аутсайдеры;
• управлять запасами и поставками;
• сравнить показатели с предыдущим периодом, проанализировать изменения.

Достичь цели можно используя разные

Объекты анализа

. Ими могут выступать — поставки, складские запасы, товарный ассортимент отдельного магазина или всей торговой сети, товары, которые входят в определенную товарную группу или категорию.

Тут необходимо достаточно осторожно подходить к анализу. Например, для оптимизации ассортимента, анализ по всему ассортименту магазина или сети не даст практически ничего. Ведь не можем мы оставить в магазине только хлеб, молоко и алкоголь, хотя эти группы и будут самыми популярными.

Критерии. Опять же тесно связаны с объектом и целью анализа.Самые распространенные:

• оборот;
• выручка;
• доходность;
• количество продаж;
• количество чеков, вхождение в чеки — частота покупок товаров.

Выбор всего одного критерия для анализа существенно ограничивает достоверность результатов. Как правило, используют два-три критерия и проводят кросс-анализ, о чем более подробно расскажем ниже.

Процентное соотношение. К сожалению, усредненные значения предлагаемые принципом Парето не всегда соответствуют действительности. В реальности категорийный менеджер или управляющий магазином при определении процентного соотношения руководствуется, в первую очередь, своим опытом, целями и критерими анализа, спецификой ассортимента товарной группы, магазина или ритейл сети.

80-15-5,70-20-10,50-30-20,и даже 40-40-20, это все возможные варианты процентных соотношений категорий А, В и С.Широкий разброс указывает на разнообразие ситуаций и невозможность ориентации на универсальное соотношение границ категорий.

Так, категорийщик большой торговой сети может позволить себе вывести из ассортимента значительное количество товаров категории С, полки магазина в любом случае пустовать не будут. Другое дело управляющий небольшой торговой сетью из 2-3 магазинов, где выведение 100-200 товаров губительно скажется на широте представленого ассортимента.

Временной период. Часто проводить АВС анализ слишком затратно по использованию рабочего времени маркетологов, категорийщиков или управляющих магазинами, да и результаты такого анализа будут мягко говоря не очевидны из-за цикличности продаж товаров по дням недели или сезонам.

Например, анализ всего товарного ассортимента можно проводить раз в полгода, чтобы проанализировать какие товары и группы товаров самые важные и что изменилось по сравнению с прошлым периодом.

Анализ товаров в каждой товарной группе, как правило, проводится раз в 2 месяца, возможны варианты раз в 3 месяца. Все зависит от величины ассортимента и возможностей аналитиков сети.

Разделение на А, В, С категории. Анализируя торговый ассортимент магазина маркетолог может использовать 1 критерий — например, доходность товара или товарной группы, но полученные данные не всегда достаточно полезны.

Поэтому применяется кросс анализ сразу по нескольким критериям. Да, такой подход не прост, но использование большего числа критериев позволяет лучше увидеть существующую ситуацию. При проведении возможны несколько вариантов действий:

1. Последовательное разделение на категории.

Стоит использовать если ассортимент товарной группы слишком большой. Сначала ассортимент анализируется по первому критерию (например, обороту), далее каждая полученная категория анализируются снова уже по второму критерию (количеству продаж) и т.д. В результате мы получаем подкатегории с относительно небольшим перечнем товаров, с которыми удобно работать.

2. Параллельное разделение на категории.

Проводим АВС анализ одновременно(параллельно) по нескольним критериям создавая категории вида АА, ВС и т.п…

Используя 2 критерия, скажем Доход и Количество продаж, получаем уже 9 категорий:

Используем 3 критерия — 27 категорий. Для примера:

Такой подход более сложен, дает большие по количеству товаров категории, но позволяет получить обширную информацию о каждой категории.

Например, используя 3 критерия для параллельного анализа, товары получившие ААА это самые важные товары для ритейлера. Они приносят значительный доход, часто покупаются, приносят выручку. А значит должны постоянно быть в наличии, с бесперебойными поставками и хорошим запасом.

Товары категорий АВА, ВАА, ААВ так же достаточно важны и с ними стоит активно работать. Например, товар входит в категорию А по выручке и доходности, и в категорию В по продажам. Стоит найти ему лучшее место на полке, или провести промоактивность и магазин получит значительную прибыль.

Еще вариант, товарная группа с категорией А по количеству продаж и доходности, и с категорией В по выручке. Для товаров в этой категории возможен пересмотр ценовой политики, так незначительное увеличение цены товаров приведет к увеличению выручки магазина.

А вот от категории товаров ССС стоит точно избавляться.

3. Использование синтетического подхода к определению категорий.

Для каждого критерия определяется весовой коэффициент (ВК), в зависимости от его значимости для цели анализа. Например, для анализа Оборот более важен чем Количество продаж товара, а Количество продаж важнее Вхождения в чеки.

Для каждого товара производится расчет синтетического показателя.

Далее, необходимо провести ранжировку полученных результатов.

Этот подход дает возможность одним числом охарактеризовать каждую товарную позицию, включенную в классификацию, и провести АВС-анализ как если бы использовался всего один критерий.

Интерпретация. Результаты АВС анализа должны быть внимательно изучены, не стоит принимать поспешных решений.Идея классического АВС анализа в любом случае остается неизменной — распределение товаров по категориям для дальнейшей работы.

Численность категория А всегда минимальна, категории С — максимальна. В тоже время категория А приоритетна в плане обслуживания и работы с ней. Категория В имеет стандартный уровень обслуживания, категория С — если товары не выводятся из ассортимента, то имеют найменьший уровень обслуживания и внимания.

Приведем пример по проведению авс анализа.

В сети супермаркетов из 17 магазинов существовали определенные проблемы с товарной группой “Алкогольные напитки”. Товары этой группы хорошо продавались и приносили доход, но занимали значительное полочное пространство магазинов. Также, требовалось определить марки и отдельные товары для планирования осенних промо-акций. Мы провели АВС анализ с помощью сервиса

Итак, цель анализа — выбор товаров для промо-акций, сокращение ассортимента товарной группы.

Объект анализа — основной ассортимент группы “Алкоголь” по всей торговой сети.

Временной период — 2 месяца. Анализ будет проводится с помощью паралельного подхода по 2 критериям: Оборот и Количество продаж. Выбор именно этих критериев напрямую зависит от цели анализа. Управляющим торговой сети нужно было сократить количество товаров занимающих место на полках и не значительно влияющих на оборот товарной группы в целом.

Анализ по основному ассортименту позволит нам получить более точные данные без учета сезонных или же отсутствующих в продаже товаров.

Процентное соотношение.Оптимальным в данном варианте будет соотношение 75-95-100 по выбранным критериям из-за специфики товарной группы. На скриншоте ниже видим количество товарных позиций, которые входят в каждую категорию А, В и С и процентную часть категории от общего показателя.

Для большей наглядности соотношения категорий рассмотрим их на диаграмме.

Как видим, категория А как по обороту, так и по количеству продаж самая малочисленная, категория С самая большая — есть откуда брать товары для сокращения.

Интерпретация. Проанализируем полученные результаты.Анализ возможен как с помощью табличных данных, так и с помощью визуализаций.

Первая цель — Выбор товаров для проведения промоакций.В категория АА по Обороту и Количеству продаж попадают 162 позиций товаров, как видно на скрине ниже.

Мы можем визуализировать данные по каждой категории.

Например, сейчас для построения визуализации мы использовали такие показатели:горизонтальная ось — количество продаж за выбранный период;вертикальная ось — оборот за выбранный период;диаметр круга — % от оборота выбранной категории. Возможны и другие варианты построения графика в зависимости от целей АВС анализа.

Как видим со значительным отрывом в категории АА лидирует GreenDay Organic Life по продажам в этой торговой сети.

Самые продающиеся марки это GreenDay и MEDOFF. Работа с поставщиками таких товаров должна быть очень хорошо налажена, именно они поставляют нам товары лидеры. Возможно создание специальных лучших условий для них, дополнительного места на полках, организации промоактивности и т.п.

Но, мы считаем нецелесообразным проводить промо-акции для товаров категории АА, эти товары и без акции отлично продаются.

В данном случае продвижение лучше запланировать для категории АВ, которая значительно влияет на оборот магазинов, а количество продаж товаров группы вырастет в результате промоактивности.

Результаты выбора товаров категории АВ видим на рисунке ниже.

Как видно наиболее удачным будет провести промоакции для грузинских коньяков и вин, а также коньяков марки «Клинков».

Второй целью нашего анализа была оптимизация ассортимента и избавление от непродающихся товаров. Разберемся с категорией СС.Тут визуализация еще более упрощает анализ. Как помним, в эту группу могут попасть и элитные товары.

А вот товары по 2 осям стремящиеся к нулю и с малым диаметром круга, никак не влияющие на общий оборот стоит удалять из ассортимента — они не продаются и только занимают место на полках. Как пример, на рисунке вино «Солнце в бокале» — продалось всего 2 раза за 2 месяца по 32 грн. за бутылку а значит и никак не влияет на оборот.

Таким образом, АВС анализ позволил нам распределить товары входящие в товарную группу Алкогольных напитков на 9 разных категорий и выработать рекомендации для торговой сети по оптимизации ассортимента:

• категория АА — товары-лидеры, категория наивысшего приоритета, товары постоянно должны быть в наличии, необходим тщательный контроль уровня запасов;
• категория АВ — товары которые принесут максимальную эффективность при проведении промоакций;
• категории ВА, ВВ, ВС, СВ — товары-середнячки, средний уровень управления запасами и размещением на полках;
• категория СС — товары-аутсайдеры, необходим детальный анализ категории и выведение из ассортимента самых низкоэффективных товаров.

Работа выполнена, можно и отметить! Тем более мы теперь в курсе горячительных трендов.

Шаг 2. анализируем эффективность каждой группы клиентов.

Обычно всех покупателей компании можно разбить на несколько сегментов. В начале процедуры ABC-анализа оценивают доли каждого из этих сегментов в общей прибыли фирмы и лишь после этого переходят к анализу отдельных клиентов внутри сегментов.

Таблица № 1. Оформляем в виде таблицы долю каждого заказчика в финансовых результатах фирмы.

Как правило, при проведении ABC-анализа в “Экселе” у компаний набирается всего 2–4 сегмента аудитории. Это немного. Вся информация представлена очень наглядно, поэтому оценивать эффективность клиентов несложно. Расчёт вклада сегмента в общую выручку и маржинальную прибыль от продаж даёт руководителю бизнеса весьма полезный материал для выводов.

В вышеприведённом примере второй сегмент самый результативный: он обеспечивает фирме 32 % от маржинальной прибыли, хотя выручка от него составляет почти 24 %. Поэтому данный сегмент наиболее приоритетный. Следует уделить внимание и первому сегменту: его доля в маржинальном доходе мала (всего 22 %), однако он приносит больше всего выручки. Четвёртый же сегмент вызывает некоторую тревогу своим низким маржинальным доходом

Шаг 3. анализируем сегменты аудитории по каждому параметру индивидуально.

Ранжируем получившиеся группы по ABC:

Таблица № 2. Выделяем диапазоны каждого сегмента по ABC

ABC-анализ по каждому показателю продаж располагают на отдельном листе в Excel. Разберём анализ параметра “Выручка” в “Экселе”. Порядок действий:

1. Создать и наполнить таблицу.

2. Отсортировать объекты по убыванию показателя (выручки).

3. Вычислить общую сумму продаж.

4. Определить доли каждого потребителя в этой сумме. В ABC-анализе это делается по следующей формуле:

   Доля потребителя = (Выручка по клиенту) / (Общая сумма выручки) * 100 %.

5. Вычислить нарастающий итог доли каждого клиента, начав с самых крупных значений. Получится нечто вроде: клиент 14 — доля равна 29,89 %, клиент 10 — 26,55 %, клиент 13 — 6,09 %. Для этих трёх покупателей сосчитаем накопительный итог: сложим три их доли в процентах и получим 62,53 %.

6. Распределить клиентов по матрице ABC. Сначала найдём покупателя, чья доля в выручке накопительным итогом близка к 80 % (с этого значения начинается категория А); затем — того, чья доля ближе к 95 % (отсюда начинается категория B). Всех прочих отнесём к категории C. Выделяем ячейки цветом: клиентов категории A — зелёным, C — красным, а B — жёлтым.

Таблица № 3. Так выглядит таблица ABC-анализа после выполнения шага 3.

Шаг 5. анализируем клиентов по всему набору показателей.

Чтобы было удобнее и нагляднее, создадим новую таблицу и занесём туда результаты прошлых шагов ABC-анализа — клиентов по группам. Взглянув на получившиеся данные, легко сделать выводы о ситуации с продажами и принимать управленческие решения.

В нашем примере таблица ясно демонстрирует, что наиболее прибыльными для фирмы являются клиенты 8 и 14: у них самые высокие выручка и маржинальная прибыль. Десятый клиент тоже приносит компании много выручки и дохода, но посредством сделок на мелкие суммы: он всё время делает покупки, но понемногу.

То есть если учесть временной аспект, то расходы на каждую сделку с этим клиентом выше, чем у первых двух. Если бы в нашем распоряжении были данные о маржинальной прибыли с учётом всех временных затрат работников компании по каждой сделке, то клиент 10 вообще выпал бы из категории А. Недостатки системы учёта часто искажают результаты ABC-анализа.

Таблица № 5. Итоговая оценка клиентов по всему комплексу параметров АВС.

Некоторые клиенты (2, 4, 13) занимают место в категории А по выручке и в категории В — по маржинальному доходу. Возможно, эти клиенты получают особые скидки или бесплатный сервис в избыточном количестве. При этом клиент 15, наоборот, по маржинальной прибыли оказался в категории А, а по выручке — только в категории В.

Итоговая ABC-матрица показывает, что показатели как минимум половины всей клиентской базы очень пессимистичны: выручка и доход от этих покупателей составляют менее 5 %.