2 Практическая часть
В практической части курсовой работы выполним ABC-анализ на примере задания, предоставляемого для выполнения на стажировках от АО «Альфа-Банк» [2.6].
Задание: Определить с помощью ABC-анализа пять офисов с наибольшей суммой продаж кредитных карт (КК).
Отсортируйте данные по убыванию для удобства при ABC-анализе.
Рассчитайте долю продаж по каждому офису.
Доля накопительная рассчитывается, как сумма предыдущих долей.
В поле Группа нужно указать:
А, если Доля накопительная до 80%;
В, если Доля накопительная от 80% до 95%;
С, если Доля накопительная от 95% до 100%.
Посчитать количество офисов и сумму КК по группам.
Для анализа представлен Excel-файл, представленный на Рисунке 2. Он включает в себя такие столбцы как дивизиональная организация (ДО) и сумма кредитных карт (КК) за квартал.
Рисунок 2 — Фрагмент таблицы исходных данных для анализа
Сделаем задания по пунктам: 1-3 задания являются предобработкой данных для дальнейшего ABC-анализа, указанного в пункте 4 и отчетности, указанной в пункте 5.
2.1 ABC-анализ
Анализ затруднителен, если данные будут варьироваться от меньшего к большему, поэтому следует поставить узел «Сортировка», который отсортирует сумму КК по убыванию. Таким образом, автоматически выполняется одна из задач — определить пять лучших офисов по продажам КК.
Чтобы вычислить процентную долю продаж, необходима такая переменная как сумма всех КК по всем отделениям. Для этого используется группировка, ее настройки представлены на Рисунке 3.
Рисунок 3 — Группировка суммы КК
В результате мы получили сумму всех КК по всем ДО. Однако мы не сможем использовать ее для вычислений, поскольку выходной порт представлен в табличном варианте. Проблема решается просто — используем порт «Таблица в переменные» и получим на выходе переменный порт с результатом, представленным на Рисунке 4.
Рисунок 4 — Результат группировки в виде переменной
Теперь мы можем перейти к вычислению долей продаж по каждому отделению. Это математическое вычисление выполняется с помощью компонента «Калькулятор», его настройки представлены на Рисунке 5. В калькулятор вводится формула (1.1) из теоретической части.
Рисунок 5 — Настройки калькулятора для вычисления доли
Далее необходимо рассчитать долю накопительную, также в процентах. Как сказано в задании, это сумма предыдущих долей, т.е. при убывании суммы КК накопительная доля возрастает. Для решения этой задачи снова воспользуемся калькулятором. Для расчета будет использоваться формула (1.2) из теоретической части. Ее ввод в калькулятор представлен на Рисунке 6.
Рисунок 6 — Вычисление накопительной доли
Таким образом, мы получили результаты, представленные на Рисунке 7. Данные готовы к распределению по группам.
Рисунок 7 — Фрагмент таблицы результатов обработки данных
Распределение данных по группам можно осуществить с помощью калькулятора: в нем необходимо проставить условия, по которым офисам будет присвоена группа — A, B или C. Формула, написанная в калькуляторе, представлена на Рисунке 8.
Рисунок 8 — Формула распределения по группам
После выполнения мы получаем группы для каждого ДО, результат представлен на Рисунке 9. Очевидно, что офисы с наибольшими продажами будут иметь рейтинг А, а с самыми низкими — С.
Рисунок 9 — Фрагмент таблицы с распределенными по группам данными
Данные готовы. Все, что осталось сделать — визуализировать результат. Конечный результат удобнее всего будет представить на OLAP-кубе, так как для выполнения последней части задания нужна многомерная визуализация.
После входа в визуализатор нужно настроить параметры для отображения отчёта. В строках укажем группу, а в столбцах — четыре интересующих нас показателя: количество офисов, сумму КК, процент офисов и процент КК.
Количество офисов и сумму КК мы можем сразу подставить в таблицу, и куб автоматически посчитает общее количество офисов и общее количество продаж по всем трем группам (Рисунок 10).
Рисунок 10 — Подстановка первых двух фактов
Табличные данные проще анализировать с помощью визуализаторов, поэтому построим диаграммы по количеству офисов (Рисунок 11) и сумме продаж (Рисунок 12).
Рисунок 11 — Столбчатая диаграмма по количеству офисов
Рисунок 12 — Столбчатая диаграмма по сумме продаж
Сравнивая эти диаграммы, можно отметить, что количество офисов и их продажи обратно пропорциональны — наименьшее количество офисов (72 в группе А) дает наибольшее количество продаж (32735 в группе А). В таком случае следует ожидать, что итоговый результат, представленный на OLAP-кубе, покажет идентичную закономерность.
Оставшиеся два факта — процент офисов и процент продаж кредитных карт — нужно добавить как новые вычисляемые факты. Формула для вычисления процента офисов представлена на Рисунке 13, а для вычисления процента КК — на Рисунке 14.
Рисунок 13 — Формула для процента офисов
Рисунок 14 — Формула процента карт
OLAP-куб с результатами ABC-анализа готов. Результаты представлены на Рисунке 14.
Рисунок 15 — OLAP-куб результатов ABC-анализа
Анализ показал, что принцип Парето работает: в группе А меньше 20% офисов, однако именно на них приходится 80% продаж. И наоборот: около половины дивизиональных отделений находится в группе С, однако их суммарный процент продаж крайне мал — всего 5%. Такая же закономерность выявлена при сравнении офисов и их продаж на столбчатых диаграммах. Эту статистику можно использовать для принятия решений по дальнейшей работе с офисами с низкими продажами.
В качестве примера рассмотрим последние пять офисов из списка (Рисунок 16):
Рисунок 16 — Фрагмент таблицы с последними пятью офисами
Кредитно-кассовые офисы (ККО), представленные на Рисунке 15, показывают самые низкие продажи за квартал (8,00). Квартальный отчет не считается основанием для закрытия офиса, однако систематически низкие продажи в течение года потребуют принятия решения. Например, ККО в Санкт-Петербурге (строки 373, 375, 376) можно закрыть в связи с наличием в городе большого количества отделений. Однако ККО Нижний Тагил (строка 372) — единственный офис в своем городе, поэтому его закрытие влечёт потерю бизнеса банка в регионе. Для увеличения количества продаж можно провести ряд мероприятий:
переезд отделения в другой район с бо́льшей проходимостью;
проведение промо-акций и рекламных кампаний с целью привлечения клиентов;
обзвон действующей клиентской базы сотрудниками отделения с предложением продуктов;
выездные мероприятия на территорию организаций, получающих заработную плату на карты банка, с целью предложения продуктов и услуг.