ABC-анализ продаж товаров в Excel

Рассмотрим простой пример ABC-анализа продаж товаров в Excel.

Такой анализ полезно проводить в торговых точках для сокращения или ротации ассортимента товарных категорий.

ВВОДНАЯ ЧАСТЬ

ABC-анализ — метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности.

В основе метода лежит принцип Парето, согласно которому 20 % всех товаров дают 80 % оборота.

Существуют различные варианты процентных соотношений категорий A, B, C:

80–15–5;

70–20–10;

50–30–20.

В нашем случае для анализа будем пользоваться последней классификацией: 50 % — А, 30 % — B, 20 % — С.

Принимая решение о ранжировании позиций на ABC-категории, часто нужно учитывать несколько факторов.

Такими факторами могут быть:

• продажи в рублях (наиболее очевидный фактор);
• продажи в закупочных ценах;
• маржинальная доходность (разница между продажами и суммой затрат на себестоимость, логистику и т. д.);
• габариты позиций — не самый очевидный фактор, однако, например, в магазине бытовой электроники на площади, которую занимают три телевизора, можно разместить целый стеллаж с мобильными телефонами и т. д.

ПРИМЕР ABC-АНАЛИЗА ПРОДАЖ В EXCEL ПО НЕСКОЛЬКИМ ФАКТОРАМ

Рассмотрим вариант ABC-анализа по двум факторам:

• продажи в рублях;
• доходность в рублях.

На первый взгляд, торговому предприятию важно максимизировать доходность, поэтому логично рассматривать только фактор доходности, но это не так.

Дело в том, что позиции, которые имеют большие продажи, могут служить для нас трафикогенерирующими, но при этом не быть самыми доходными. Их тоже нужно учитывать. Например, в заведениях быстрого питания наиболее доходными товарами будут безалкогольные напитки, однако нельзя оставить в ассортименте только их, потому что менее доходное, но с большими продажами основное блюдо будет генерировать трафик.

Исходя из сказанного, необходимо рассматривать продажи в рублях и доходность в рублях вместе.

На листе «Исходные данные» (см. «Сервис форм», код доступа — на с. 119) имеется выгрузка продаж и доходности позиций по магазинам за месяц. Построим из этой выгрузки сводную таблицу со средними показателями продаж и доходности позиций, отсортируем позиции по убыванию продаж (рис. 1). Среднее берется для того, чтобы учесть разную географию позиций. В реальном примере нам также следует разделить продажи позиций на количество дней с продажами или остатками, чтобы сравнить показатели с учетом количества дней их представленности в магазине.

Нас интересует вопрос, каким образом реализовать ABC-анализ для двух факторов.

Вариант 1: проводить раздельный ABC-анализ и присваивать каждой позиции две буквы по шкале продаж и доходности в рублях. Например, две АА будут говорить о высокодоходной позиции с большой долей в продажах, BC — о позиции со средней доходностью с низкими продажами.

Этот вариант приемлем, когда мы хотим рассмотреть небольшое количество факторов, однако он не дает ответа на вопрос, какой ассортимент выводить или ротировать. Например, непонятно, как выбирать между двумя товарами с рейтингом BC или CB.

Вариант 2: вывод интегрального показателя, в котором учитываем все рассматриваемые показатели.

Понятно, что мы не можем просто сложить продажи в рублях с доходностью в рублях и делать ABC-анализ по общей сумме, так как по умолчанию доходность — это только часть продаж, и при сложении мы будем учитывать продажи с большим весом.

На помощь в этом случае приходит нормирование показателя. Одним из способов нормирования является линейная нормировка. Ее формула выглядит так:

Нормированное значение = (Значение показателя – Минимум группы) / (Максимум группы – Минимум группы).

Чтобы нормировать показатель продаж конкретного товара, из значения продаж данного товара нужно вычесть минимум продаж группы и разделить полученное значение на разницу между максимумом и минимумом продаж группы.