АВС-анализ

В маркетинге часто встречается проблема эффективного распределения ресурсов компании по клиентским группам или по товарной номенклатуре. Поэтому необходимо проводить анализ структуры клиентской базы и структуры продаж.

Если в компании клиентская база достаточно велика (свыше 100 покупателей), то возникает задача по распределению времени и ресурсов на продвижение, которые должны быть затрачены так. чтобы компания получила максимум результата.

Аналогичная проблема возникает в ситуации, когда компания предлагает покупателям большой ассортимент продукции (свыше 100 позиций), тогда для оптимального решения задач снабжения, ценообразования и формирования складских запасов необходим инструмент, позволяющий выявить приоритетные группы в массиве данных.

Для решения описанных задач применяется так называемый АВС-анализ, который позволяет классифицировать ресурсы компании по степени их важности. Этот метод очень прост и эффективен.

В основе АВС-анализа лежит закон Парето, известный как правило «20 на 80».

Вильфредо Парето (1848-1923 )- итальянский экономист и социолог, исследовал сложившиеся закономерности распределения доходов в обществе. Парето установил, что большая часть богатства принадлежит меньшей части населения, причем количественное соотношение этой пропорции довольно постоянной в большинстве случаев составляет20 на 80, т. е. около 20% домохозяйств государстве владеют около 80% общественного богатства.

Согласно этому правилу (хотя строгих доказательств этого правила нет, оно скорее эмпирическое, чем научно-обосновано), отдача от вкладываемых ресурсов неравномерна, поэтому можно считать, что из всех приложенных усилий только 20% обеспечивает 80% результата.

Для маркетинга это правило звучит более конкретно:

• Около 20% всех товаров дают примерно 80% совокупного оборота (или прибыли); ^

• Около 20% клиентов обеспечивают примерно 80% совокупного объема продаж (или 1 прибыли).

Суть АВС-анализа состоит в разбиении массива клиентов на 3 группы: группу А, группу В и группу С. Каждая из этих групп объединяет в себе довольно однородную совокупность. При этом сами группы значительно различаются между собой.

Категория А - наиболее ценная для предприятия группа клиентов, которая требует постоянного и скрупулезного учета и контроля, так как более интенсивная работа с данной группой может оказать влияние на 75% оборота всего предприятия.

Категория В - менее важная для предприятия группа клиентов, которая дает как I правило, 20% оборота предприятия.

Категория С - малоценная для предприятия группа, так как она дает примерно 5% оборота всего предприятия.

Анализу подвергается несколько параметров:

• численность выявленных групп А, В и С;

• состав клиентов (или товаров), входящих в каждую из групп А, В и С;

• доли численности клиентов( или товаров) в каждой из групп Л,В и С в общей численности клиентов (или товаров).

АВС-анализ фиксирует уже сложившиеся соотношения в составе клиентской базы или в товарном ассортименте. Как и бухгалтерский баланс, АВС-анализ подобен мгновенному фото. Для того чтобы увидеть динамику параметров, необходимо проводить АВС-анализ за несколько временных периодов.

Кроме того, весьма показательным является сравнение результатов АВС-анализа клиентской базы по прибыльности продаж. То же относится и к АВС-анализу товарного ассортимента.

Таким образом, результаты АВС-анализа служат своего рода индикатором уровня активности сбыта и сбалансированности товарного ассортимента.

Рассмотрим более подробно применение АВС-анализа для изучения структуры клиентской базы компании.

Алгоритм построения АВС-анализа

1. Сформировать данные об объеме продаж, приходящемся на каждого клиента.

2. Проранжировать результаты в порядке убывания величины объема продаж.

3. Рассчитать удельный вес объема продаж, приходящегося на каждого клиента, в общем объеме продаж.

4. Рассчитать удельный вес объема продаж, приходящегося на каждого клиента, нарастающим итогом.

5. Рассчитать удельный вес численности клиентов нарастающим итогом.

6. Сформировать группы А, В и С.

7. Сформировать сводную таблицу результатов.

Рассмотрим подробнее каждый пункт этого алгоритма.

Шаг 1. Сформировать данные об объеме продаж, приходящиеся на каждого клиента.

1.1.Выбор временного интервала для АВС-анализа.

АВС-анализ наиболее показателен при использовании данных за большие промежутки времени, например квартал, полугодие, год. Чаще всего в качестве временного промежутка используется календарный год. В любом случае при выборе интервала необходимо учитывать несколько моментов:

• сезонные колебания спроса, т.с. временной интервал для АВС-анализа должен содержать все фазы сезонной волны;

• частоту покупок продолжительность временного интервала для АВС-анализа должна превышать средний интервал покупки. Если товар покупается клиентами обычно I раз в квартал, то, делая АВС-анализ за месяц, вы рискуете получить некорректные результаты Лучше в этом случае проводить АВС-анализ как минимум за полугодие.

1.2 Формирование исходных данных для авс-анализа .

Формирование исходных данных для АВС-анализа сопряжено с определенными трудностями, которые связаны с особенностями бухучета, формирования налогооблагаемой базы и учетной политики на современных предприятиях.

Основные проблемы идентификации клиентов связанны с несколькими причинами:

• очень часто одна и та же компания-клиент производит закупки от имени нескольких юридических или физических лиц: например компании «Стройка», «Стройка-плюс», «Стройка-склад», «Стройка-сервис» вполне могут быть одним и тем же покупателем;

• оплата может приходить как по кассс, так и по безналичному расчету;

• клиенты могут переименоваться в течение года;

• кроме того доля корректировок зависит от культуры и дисциплины ввода исходных данных в учетных программах. Клиент «ЧП Чекалов» может быть введен в базу данных как «ЧП Чикалов», «ЧП Чкалов» и даже «ЧП Чюкалов» (да простят нам господа Чекаловы).

Поэтому необходимо очень тщательно подойти к просмотру отчетов о реализации, полученных компьютерными программами по автоматизации бухучета.

В итоге после всех сверок и корректировок мы должны получить корректный список клиентов и объемы их закупок за исследуемый временной интервал.

1.3.Форма результата.

В итоге на этом этапе мы получим форму, заполненную по образцу табл. 3.3.1.

таблица 3.3.1. форма представления результатов итогам шага 1

№	Наименование клиента	Объем продаж, тыс. грн.
1	Клиент Q	350
2	Клиент R	2180
3	Клиент Y	1100
4	Клиент T	380
5	Клиент F	7400
6	Клиент P	580
7	Клиент N	3300
8	Клиент Y	50
9	Клиент W	360
10	Клиент K	19920
11	Клиент X	4250
12	Клиент D	1280
13	Клиент JR	350
14	Клиент ZU	87200
15	Клиент IG	140
16	Клиент PJ	180
17	Клиент FO	19400
18	Клиент VF	260
19	Клиент QD	530
20	Клиент RH	13800
21	Клиент TP	310
22	Клиент VD	41000
23	Клиент XC	1050
24	Клиент MG	5900
25	Клиент DC	900
26	Клиент OH	5900
27	Клиент TG	14700
28	Клиент PP	155
29	Клиент BY	8250
30	Клиент DR	1800
	ИТОГО	242975