Trademark. Как бренд-менеджеры делают это - [111]
ABC-анализ – простая и эффективная методика сравнения аналогичных параметров, получившая в маркетинге самое широкое распространение.
Контрольные вопросы к главе 33 не предусмотрены.
Практикум к главе 33 не предусмотрен.
Глава 34. XYZ-анализ
Восьмое марта выдумали импотенты. Как можно вспоминать о женщине один раз в году?
Анна Ахматова, русская и советская поэтесса XX в.
Если ABC-анализ обеспечивает сравнение объемов, то XYZ-анализ позволяет сравнить равномерность. Равномерность отгрузок влияет на величину необходимого страхового запаса. А значит, на оборачиваемость и, как следствие, на величину требуемого оборотного капитала.
Диапазон областей применения XYZ-анализа несколько меньше, чем ABC-анализа. Ведь ранжирование по степени постоянства в жизни встречается реже, чем ранжирование по величине. Но для ранжирования клиентов компании и отдельных артикулов (или товарных групп) по «плавности» отгрузок XYZ-анализ применяется наравне с ABC-анализом.
Суть XYZ-анализа: определяется отклонение от среднего либо запланированного значения на протяжении какого-то значительного периода. Чем меньше отклонение, тем выше статус. XYZ-анализ может наглядно показать ситуацию при отклонении продаж от плана.
Как и в случае применения любого другого математического метода обработки статистических данных, важно корректно ставить задачу. Во-первых, правильно определить периоды сравнения. В норме берется период, соответствующий минимальному отчетному периоду, на которые разбит план продаж компании. В абсолютном большинстве оптовых компаний это месяц. Но в зависимости от свойств товара это может быть и квартал, а может быть и неделя. Во-вторых, сравнивать нужно подобное с подобным. Почти у всех товаров, даже не относящихся к категории сезонных, есть свои периоды высоких и низких продаж. Сравнивать продажи одного и того же товара за декабрь и июнь некорректно. Да и на что может указать вам такое сравнение? Вот сравнить месяц к месяцу показатели продаж разных лет – другое дело. Или сравнить отклонения плана продаж клиента с фактически выполненным по каждому месяцу. Сразу видно, у кого планы расходятся с фактом и насколько.
При XYZ-анализе высчитывается среднеквадратическое отклонение за весь анализируемый период. Поскольку отклонения могут быть как в большую, так и в меньшую сторону, простое суммирование привело бы к искажению картины отклонения, так как плюсы компенсировались бы минусами.
Ниже приводится пример оценки стабильности относительно плана продаж клиента ИП «Хороший» (табл. 34.1). Это, безусловно, образцово-показательный клиент – его среднеквадратическое отклонение фактических продаж за год составило всего 4 %. Но обратите внимание: если взять не сумму среднеквадратических отклонений, а просто сумму отклонений и также отнести ее к сумме продаж за год, результат составит и вовсе фантастический показатель – 1 %. Это не отражает реальную картину. Получается, если клиент должен в одном месяце заплатить 50 тыс. р. и в другом 50 тыс. р., а заплатил в итоге 0 р. в первом и 100 тыс. р. во втором, среднее отклонение от плана платежей у него – 0 %. Разве такой клиент – идеальный плательщик? А вот среднеквадратическое отклонение – 71 %. Оно гораздо правдивее отражает показатель стабильности, а точнее, нестабильности платежей такого клиента.
Таблица 34.1. Пример оценки стабильности относительно плана продаж клиента
В ABC-анализе нет жесткой привязки категорий к доле в общем целом. И все же чаще всего принимают группу А равной 50 % общего результата, а группу B – следующей за группой A с 30 %. В XYZ такими наиболее распространенными границами являются: группа X – отклонение не более 10 %, группа Y – от 10 до 25 %, группа Z – хуже 25 %.
После получения процентного отношения разницы к прошлому результату или к прогнозу по всем клиентам или артикула проранжируйте колонку с процентами по убыванию. Вся группа X окажется наверху, а группа Z – внизу списка.
Скорее всего, группа X будет состоять преимущественно из клиентов, в ABC-анализе вошедших в группы A и B. Это закономерно. Чем больше количество продаж, тем меньше вероятное отклонение. Если вы подкинете монетку два раза, вероятность выпадения один раз орла, а второй раз решки не выше, чем двух орлов или двух решек подряд. Но если вы подкинете монетку 10 тыс. раз, результат гарантированно будет близок к делению количества орлов и решек поровну. Поэтому крупному клиенту, продающему большое количество единиц вашего товара, проще дать более точный прогноз продаж, чем мелкому.
Широкое распространение получил смешанный ABC–XYZ-анализ. Обычно его представляют в виде матрицы, где по одной оси откладывают группы ABC, а по другой – XYZ. Результат двух анализов сопоставляют, после чего разносят клиентов или артикулы по соответствующим ячейкам. В ячейку AX попадут самые ценные клиенты вашей компании (и вашей марки). В ячейку CZ – такие, которые, вероятно, служат для вашей компании объектом безвозмездных затрат, а не источником заработка (табл. 34.2).
Таблица 34.2. ABC–XYZ-анализ
