Menu
Secara percuma
Pendaftaran
Rumah  /  Merancang kehamilan/ Analisis Avs pembelian pelanggan dalam perdagangan runcit. Contoh analisis ABC siap sedia dengan templat dalam Excel

Analisis ABC pembelian pelanggan dalam perdagangan runcit. Contoh analisis ABC siap sedia dengan templat dalam Excel

Tujuan menganalisis hasil aktiviti perusahaan adalah untuk mengenal pasti masalah, serta mencari cara dan arah untuk memeranginya. Rangkaian produk syarikat terdiri daripada banyak jawatan, setiap satunya termasuk beberapa jenis produk yang sama, berbeza dalam fungsi, warna dan ciri-ciri lain. Walau bagaimanapun, pengeluaran dan penjualan bukan semua item produk menjadi menguntungkan dan akhirnya membawa kadar keuntungan yang dirancang. Untuk mengutamakan antara produk dan membuat keputusan untuk mengecualikan satu atau produk lain daripada pelbagai, adalah perlu untuk menjalankan analisis jualan yang komprehensif. Salah satu kaedah analisis tersebut ialah analisis ABC.

Apakah analisis ABC

Analisis ABC ialah pembahagian rangkaian produk syarikat kepada tiga kumpulan, bergantung kepada kadar keuntungan yang dibawa oleh setiap daripada mereka.
Analisis ABC membolehkan anda membahagikan item produk kepada tiga kategori. Semasa analisis, lebih banyak kumpulan boleh dikenal pasti. Fungsi utama analisis ABC dibentangkan dalam Rajah 1.
Rajah 1. Fungsi analisis ABC Dalam proses analisis ABC, kumpulan ditetapkan dengan huruf Latin:
  1. A – keutamaan tinggi, iaitu kumpulan produk yang menjana peratusan terbesar pendapatan.
  2. B – keutamaan sederhana, iaitu kumpulan produk yang menjana peratusan pendapatan yang merupakan susunan magnitud yang lebih rendah daripada kumpulan keutamaan tinggi, tetapi membentuk sebahagian besar daripada keuntungan.
  3. C – keutamaan rendah, iaitu kumpulan produk yang membawa peratusan pendapatan terkecil.
Oleh itu, dengan membahagikan keseluruhan pelbagai kepada beberapa kumpulan, adalah mungkin untuk mengenal pasti produk paling laris, serta mengenal pasti sebab mengapa item produk daripada kumpulan keutamaan rendah tidak boleh dialihkan ke kumpulan pada tahap yang lebih tinggi.
Bercakap tentang menentukan sempadan kuantitatif kumpulan, dua ciri boleh dibezakan: bahagian hasil dan peratusan item. Sempadan kuantitatif yang paling biasa bagi setiap kumpulan ditunjukkan dalam Jadual 1.
Sempadan kuantitatif kumpulan produk
Nama kumpulan Bahagian hasil (%) Peratusan tajuk (%)
Kumpulan A 80 20
kumpulan B 15 30
Kumpulan C 5 50
Angka-angka yang digambarkan dalam jadual tidak menentukan sempadan setiap kumpulan dengan tegas. Di setiap perusahaan, penunjuk ini mungkin berbeza dalam had yang berbeza.
Proses analisis ABC boleh dibahagikan kepada beberapa peringkat:
  1. Memilih objek analisis.
    Pada peringkat ini, anda harus membuat keputusan mengenai objek. Memandangkan analisis ABC boleh menyesuaikan diri dengan mana-mana ciri yang mempunyai penilaian kuantitatif, adalah sangat penting untuk memilih apa sebenarnya yang akan dianalisis. Contohnya, pengguna, pembekal, kumpulan produk, item produk, perkhidmatan, dsb.
  2. Memilih parameter untuk analisis.
    Pada peringkat ini, anda harus memutuskan parameter yang berkaitan dengan analisis yang akan dijalankan. Parameter sedemikian boleh menjadi bahagian hasil, sebahagian daripada keuntungan, bahagian pasaran, bilangan unit jualan, volum jualan, dsb.
  3. Kedudukan objek analisis.
    Pada peringkat ini, objek analisis disusun mengikut tertib menurun.
  4. Pengagihan objek analisis kepada kumpulan.
    Pada peringkat ini, bahagian parameter yang dipilih untuk setiap kumpulan dikira, dan berdasarkan ini, kumpulan tepu dengan objek analisis.
Kandungan ekonomi analisis ABC ialah nilai tertinggi hasil aktiviti perusahaan dipengaruhi oleh kumpulan yang mengandungi bilangan item tatanama terkecil. Ini memberikan prinsip ketidakseimbangan yang wujud dalam analisis ABC.
Analisis ABC mempunyai kelebihan berikut:
  1. Kemudahan penggunaan.
  2. Keterlihatan penunjuk yang dianalisis.
  3. Ketepatan kriteria dan parameter yang dikira.
  4. Kenal pasti masalah utama dan cara untuk menyelesaikannya dengan cepat.
  5. Kemungkinan automasi setiap peringkat kaedah.
  6. Tidak memerlukan peralatan mahal atau kaedah tambahan untuk melaksanakan kaedah tersebut.
  7. Kepantasan menjalankan setiap peringkat kaedah.
Kelemahan analisis ABC termasuk:
  1. Beberapa kehalusan semasa membina rajah berstruktur kompleks.
  2. Beberapa kesilapan boleh membawa kepada kesimpulan yang salah.
Analisis ABC boleh digunakan bukan sahaja untuk menilai aktiviti semasa dan mencari peluang untuk memperbaikinya, tetapi juga untuk menganalisis keberkesanan melaksanakan satu set langkah yang ditetapkan dalam proses penarafan barangan ke dalam kumpulan.

Contoh analisis ABC

Sebagai contoh, mari kita jalankan analisis ABC jualan di syarikat N.
Syarikat N terlibat dalam pengeluaran alat ganti, terutamanya bekerja untuk memesan. Pelbagai termasuk kira-kira 5,000 item produk. Satu kumpulan nomenklatur "Roda berlian" dipilih sebagai objek analisis, yang mengandungi 29 unit produk. Sebagai data utama untuk analisis ABC, kunci kira-kira telah dijana untuk akaun 43 " Produk siap» untuk 2011 menggunakan 1C: program perakaunan. Laporan ini menunjukkan baki pada permulaan dan akhir tempoh serta pusing ganti untuk tempoh masa yang dipilih dalam konteks analitik untuk unit produk yang disertakan dalam kumpulan "Roda Berlian". Kunci kira-kira untuk akaun 43 bagi tahun 2011 dibentangkan dalam Jadual 1.
Kunci kira-kira pusing ganti
di bawah akaun 43 “Produk siap”
Unit tatanama Baki pada awal tempoh Perolehan untuk tempoh tersebut Baki pada akhir tempoh
Debit Kredit Debit Kredit Debit Kredit
Alm. bulatan AS 3510-01, 100x10x5 ASN 40/28

Kuantiti

 1 070,10 1 542,82 2 612,92
Alm. bulatan AS 3510-02, 100x10x5 ASN (40/28+28/20)

Kuantiti

 633,12 15 428,20

20,000

15 291,35

20,000

769,97
Alm. bulatan AS 3513-02, 100x9.5x5 ASN (40/28+28/20)

Kuantiti

 1 227,82 1 227,82
Alm. bulatan AS 3515-03, 150x10x5 ASN 60/40

Kuantiti

 10 062,08 10 062,08
Alm. bulatan AC 3515-05, 150x10x5 AC6 80/63

Kuantiti

 1 115,77 70 438,76 60 054,21 11 500,32
Alm. bulatan AC 3515-06, 150x10x5 AC6 100/80

Kuantiti

 8 866,24 2 216,56 6 649,68
Alm. bulatan AC 3515-07, 150x10x5 AC20 125/100

Kuantiti

 12 998,52 42 648,80 55 647,32
Alm. bulatan AS 3515-14, 150x10x5 ASN 20/14

Kuantiti

 1 663,14 1 663,14
Alm. bulatan AS 3516-03, 150x6x5 ASN 60/40

Kuantiti

 3 958,96 3 958,96
Alm. bulatan AS 3520-01, 200x10x5 ASN 40/28

Kuantiti

 2 550,30 2 550,30
Alm. bulatan AS 3520-03, 200x10x5 ASN 60/40

Kuantiti

 21 444,20

20,000

749 273,47 732 788,28 37 929,39

29,000

Alm. bulatan AC 3520-04, 200x10x5 AC 6 63/50

Kuantiti

 388 764,38 349 527,08 39 237,30

30,000

Alm. bulatan AC 3520-05, 200x10x5 AC6 80/63

Kuantiti

 19 072,39

19,000

1 224 304,49 1 201 523,76 41 853,12

32,000

Alm. bulatan AC 3520-06, 200x10x5 AC6 100/80

Kuantiti

 7 456,68 703 885,79 711 342,47
Alm. bulatan AC 3520-07, 200x10x5 AC20 125/100

Kuantiti

 213 231,94 213 231,94
Alm. bulatan AC 3520-08, 200x10x5, AC20 160/125

Kuantiti

 67 098,72

39,000

1 432 125,75 1 487 172,33 12 052,14
Alm. bulatan AS 3521-03, 200x6x5 ASN 60/40

Kuantiti

 5 600,52 5 600,52
Alm. bulatan AC 3521-07, 200x6x5 AC20 125/100

Kuantiti

 6 160,04 6 160,04
Alm. bulatan AS 3525-03, 250x10x5 ASN 60/40

Kuantiti

 35 326,20 35 326,20
Alm. bulatan AS 3580-00, 80x10x5 ASN 28/20

Kuantiti

 6 248,90

10,000

6 248,90

10,000

Alm. bulatan AS 3580-03, 80x10x5 ASN 60/40 OS

Kuantiti

 10 880,99

18,000

10 880,99

18,000

Alm. bulatan AC 3580-05, 80x10x5 AC6 80/63

Kuantiti

 2 999,95 31 820,10 22 949,96 11 870,09

15,000

Alm. bulatan AC 3580-06, 80x10x5 AC6 100/80

Kuantiti

 35 474,60 26 571,00 8 903,60

10,000

Alm. bulatan AS 3581-10, 85x6x10 ASN 60/40

Kuantiti

 193 596,99 193 596,99
Alm. bulatan AC 3581-12, 85x6x10 AC 6 63/50

Kuantiti

 227 464,95 227 464,95
Alm. bulatan OS 100x6x5 AC6 80/63

Kuantiti

 3 203,75 3 203,75
Alm. bulatan OS 100x6x5 ASN (40/28+28/20)

Kuantiti

 1 483,76 1 483,76
Alm. bulatan OS 150x10x5 ASN 60/40

Kuantiti

 5 994,96 5 994,96
Alm. bulatan OS 80x6x5 ASN 28/20

Kuantiti

 4 928,70 4 928,70
Jumlah (jumlah) 186 843,57 5 385 203,28 5 357 193,36 214 853,49
Jumlah (kuantiti) 181,000 3818,000 3791,000 208,000

Debit menggambarkan resit, dan kredit mencerminkan pelupusan inventori. Untuk tujuan analisis ini, kami akan menganggap bahawa kos semua barang yang dihantar telah dibayar.
Tanpa pergi ke butiran pengeluaran dan penjualan setiap item dan menganalisis hanya penunjuk baki pada permulaan dan akhir tempoh dengan debit, anda boleh melihat bahawa baki barangan tidak terjual di gudang dalam terma kewangan meningkat sebanyak 1.15 kali berbanding dengan tahun sebelumnya. Fakta ini menunjukkan bahawa terdapat beberapa masalah dengan penjualan produk, pengenalpastian yang memerlukan kajian yang lebih terperinci tentang pelbagai.
Pemeriksaan awal kunci kira-kira menunjukkan terdapat beberapa barangan yang tidak dijual sejak tahun lepas. Barang-barang ini tidak dihasilkan dalam tempoh semasa, bagaimanapun, ia menduduki beberapa ruang di gudang. Juga, kos mereka tidak dilindungi, yang menjejaskan keuntungan keseluruhan secara negatif.
Marilah kita mengira bahagian barangan tersebut dalam jumlah volum produk kumpulan produk yang dianalisis. Untuk pengiraan, mari kita buat jadual 2.
Barang bertakung di gudang
Nama nomenklatur
unit 		Nilai kewangan
(gosok.) 		Ungkapan kuantitatif
(pcs.)
1227,82 2
3958,96 4
6160,04 4
6248,90 10
10880,99 18
3203,75 9
1483,76 4
Alm. bulatan OS 150x10x5 ASN 60/4 5994,96 6
4928,7 14
Jumlah 44087,88 71

Berdasarkan data yang diperolehi dalam Jadual 2, adalah mungkin untuk mengira bahagian barangan yang tidak mengaut keuntungan dari segi kuantitatif dan monetari:
Untuk pengiraan, anda boleh menggunakan baki pada awal dan akhir tahun 2011. Memandangkan objek analisis adalah jualan untuk tahun 2011, bahagian barangan bertakung di gudang akan dikira secara relatif kepada baki pada akhir tempoh.
Bahagian barangan bukan untung dari segi kuantitatif ialah 0.34 (71/208);
Bahagian barangan bukan untung dari segi kuantitatif ialah 0.21 (44087.88/214853.49);
Setelah membandingkan penunjuk yang diperoleh, kita boleh mengatakan bahawa bahagian barangan ini dalam jumlah kos semua barangan perusahaan adalah jauh lebih rendah daripada bahagian mereka dalam jumlah item produk. Ini menunjukkan bahawa barangan ini mengambil ruang di gudang, tetapi bahagian mereka dalam kemungkinan hasil tidak cukup besar.
Untuk analisis yang lebih mendalam tentang julat produk, kami akan memilih bahagian kos produk dalam jumlah kos sebagai parameter.
Untuk menjalankan analisis ABC mengenai bahagian kos barang dalam jumlah kos, perolehan pada kredit 43 akaun telah digunakan, iaitu, kos barang yang dihantar telah diperiksa. Berdasarkan data ini, item tatanama telah diisih daripada jualan tertinggi dari segi monetari kepada yang terendah.
Hasil daripada ranking ini, barangan tersebut dibahagikan kepada kumpulan A, B dan C. Laporan analisis ABC dibentangkan dalam Jadual 3.
Kedudukan julat
(dari segi kewangan, gosok.)
Unit tatanama Perolehan untuk tempoh tersebut
Debit Kredit
Kumpulan A
Alm. bulatan AS 3520-03, 200x10x5 ASN 60/40 749 273,47 1 487 172,33
Alm. bulatan AC 3520-04, 200x10x5 AC 6 63/50 388 764,38 1 201 523,76
Alm. bulatan AC 3520-05, 200x10x5 AC6 80/63 1 224 304,49 732 788,28
Alm. bulatan AC 3520-06, 200x10x5 AC6 100/80 703 885,79 711 342,47
Alm. bulatan AC 3520-07, 200x10x5 AC20 125/100 213 231,94 349 527,08
Jumlah 4 482 353,92
Kumpulan B
Alm. bulatan AC 3520-08, 200x10x5, AC20 160/125 1 432 125,75 227 464,95
Alm. bulatan AS 3521-03, 200x6x5 ASN 60/40 5 600,52 213 231,94
Alm. bulatan AC 3521-07, 200x6x5 AC20 125/100 193 596,99
Alm. bulatan AS 3525-03, 250x10x5 ASN 60/40 35 326,20 60 054,21
Alm. bulatan AS 3580-00, 80x10x5 ASN 28/20 55 647,32
Alm. bulatan AS 3580-03, 80x10x5 ASN 60/40 OS 35 326,20
Alm. bulatan AC 3580-05, 80x10x5 AC6 80/63 31 820,10 26 571,00
Alm. bulatan AC 3580-06, 80x10x5 AC6 100/80 35 474,60 22 949,96
Alm. bulatan AS 3581-10, 85x6x10 ASN 60/40 193 596,99 15 291,35
Alm. bulatan AC 3581-12, 85x6x10 AC 6 63/50 227 464,95 10 062,08
Jumlah 860 196
Kumpulan C
Alm. bulatan OS 100x6x5 AC6 80/63 5 600,52
Alm. bulatan OS 100x6x5 ASN (40/28+28/20) 2 550,30
Alm. bulatan OS 150x10x5 ASN 60/40 2 216,56
Alm. bulatan AS 3510-01, 100x10x5 ASN 40/28 1 542,82 2 612,92
Alm. bulatan OS 80x6x5 ASN 28/20 1 663,14
Alm. bulatan AS 3510-02, 100x10x5 ASN (40/28+28/20) 15 428,20
Alm. bulatan AS 3513-02, 100x9.5x5 ASN (40/28+28/20)
Alm. bulatan AS 3515-03, 150x10x5 ASN 60/40 10 062,08
Alm. bulatan AC 3515-05, 150x10x5 AC6 80/63 70 438,76
Alm. bulatan AC 3515-06, 150x10x5 AC6 100/80
Alm. bulatan AC 3515-07, 150x10x5 AC20 125/100 42 648,80
Alm. bulatan AS 3515-14, 150x10x5 ASN 20/14 1 663,14
Alm. bulatan AS 3516-03, 150x6x5 ASN 60/40
Alm. bulatan AS 3520-01, 200x10x5 ASN 40/28 2 550,30
Jumlah 14643,44
Jumlah untuk semua kumpulan 5 385 203,28 5 357 193,36

Menganalisis data yang diperoleh, kita boleh membuat kesimpulan berikut:
  1. Kumpulan A mengandungi 5 item, iaitu kira-kira 17% daripada jumlah bilangan item tatanama julat pelbagai yang dikaji. Walau bagaimanapun, bahagian hasil (pada kos) untuk kumpulan ini ialah 84% daripada jumlah jualan.
  2. Kumpulan B merangkumi 10 item, iaitu 35% daripada jumlah item dalam tatanama. Bahagian hasil (pada kos) untuk kumpulan ini menyumbang 16% daripada jumlah jualan.
  3. Kumpulan C terdiri daripada 14 item yang memberikan peratusan jualan terkecil. Selain itu, kumpulan ini termasuk 9 item produk yang telah berada di gudang sejak tahun lepas dan telah dihentikan dalam tempoh yang dianalisis.
Berdasarkan kesimpulan ini, cadangan berikut untuk mengoptimumkan kumpulan tatanama yang dikaji boleh dirumuskan:
  1. Mencari pelanggan baharu untuk produk dalam kumpulan B untuk meningkatkan jumlah jualan;
  2. Pengeluaran barang dalam kumpulan A, bukan untuk memesan, tetapi dengan tujuan untuk membentuk rizab tertentu di gudang untuk memenuhi keperluan pelanggan untuk barangan ini dalam masa yang sesingkat mungkin.
  3. Pengeluaran barang yang termasuk dalam kumpulan C secara eksklusif mengikut pesanan untuk mengelakkan pengumpulan baki produk yang tidak wajar di gudang.
  4. Jualan barang yang tertinggal di gudang pada harga yang lebih rendah untuk mengosongkan ruang gudang dan meningkatkan jumlah volum jualan.
Untuk mencari penyelesaian optimum untuk mengoptimumkan keseluruhan pelbagai, setiap kumpulan produk harus diperiksa dengan cara yang sama.
Memandangkan perkara di atas, kita boleh membuat kesimpulan bahawa analisis jualan ABC membantu mengenal pasti masalah yang berkaitan dengan pelbagai item, dan juga menyediakan pangkalan maklumat untuk menambah baik penawaran produk. Tetapi anda tidak seharusnya cuba meningkatkan prestasi anda dalam pelbagai bidang sekaligus. Kecekapan harus ditingkatkan secara beransur-ansur, menonjolkan prospek pembangunan keutamaan dan memfokuskan idea pemasaran dan kaedah pelaksanaannya kepada mereka.

Analisis ABC (Analisis ABC) ialah kaedah mengklasifikasikan (pemeringkatan) sumber syarikat mengikut parameter tertentu, paling kerap kepentingannya. Baca cara melakukan analisis abs, di mana ia digunakan dan apa kelebihannya.

Artikel ini tentang apa?:

Kemajuan saintifik dan gunaan dalam bidang ekonomi dan kewangan tidak berdiam diri dan menawarkan segala-galanya bilangan yang lebih besar kaedah dan teknik untuk mengoptimumkan pelbagai aspek perniagaan. Sepanjang dekad yang lalu, alatan pengurus telah diperkaya dengan kaedah penilaian "gembar-gembur" yang canggih berdasarkan rangkaian saraf dan data besar ("Data besar"). Tetapi kaedah tradisional masih relevan dan praktikal; Salah satu daripada ini kaedah klasik– Analisis ABC.

Intipati analisis ABC

Analisis ABC adalah berdasarkan peraturan 80/20 atau prinsip Pareto. Secara umum, peraturannya ialah hanya sebahagian kecil daripada usaha yang dihasilkan menghasilkan sebahagian besar kesan - 80 peratus daripada hasil dicapai hanya dengan 20% daripada tindakan. Bagi kami, ini bermakna hanya 20% pelanggan menjana 80% hasil, dan 20% produk menjana 80% hasil.

Barangan atau perkhidmatan mesti dibahagikan kepada kategori - A, B dan C. Kumpulan A biasanya diklasifikasikan sebagai aset yang memberikan tepat 80 peratus daripada hasilnya. Sebagai contoh, jika perlu untuk menyingkirkan stok kecairan rendah, maka barang dengan permintaan tinggi yang kerap akan dimasukkan ke dalam kumpulan A. Jika anda perlu mengagihkan had ke seluruh penghutang organisasi antara pelanggan – pembeli dengan volum pembelian yang tinggi secara konsisten dan membayar tepat pada masanya. Seterusnya, mari kita lihat semua kategori dengan lebih terperinci.

Muat turun dan gunakannya:

Bagaimana ia akan membantu: Peraturan ini memungkinkan untuk mengurangkan baki gudang barang, meningkatkan pusing ganti inventori dan, akibatnya, mengurangkan kos penyimpanan. Perancangan dijalankan berdasarkan analisis ABC.

Bagaimana ia akan membantu: Berguna untuk analisis ABC pelanggan, analisis prestasi sistem sedia ada diskaun dan bonus dan syarat jualan lain.

Kategori A

Pelanggan atau produk yang paling berharga dalam portfolio anda termasuk dalam Kategori A. Produk dalam kategori ini menjana bahagian terbesar hasil tanpa menggunakan bahagian (berkadar) yang sama besar daripada sumber syarikat. Kategori ini berkemungkinan besar terdiri daripada bilangan pelanggan atau produk pembuat wang yang sangat kecil.

Apa yang membentuk kategori ini ialah tema untuk kawalan yang teliti, pengurusan manual dan pendekatan individu apabila ia berkaitan dengan pelanggan. Kategori A juga membayangkan bahawa kehilangan pelanggan atau masalah dengan produk dalam kategori ini mempunyai kesan yang ketara kesan negatif pada perniagaan secara keseluruhan.

Kategori B

Produk atau pelanggan, yang disenaraikan dalam susunan menaik atau menurun, yang berada di tengah-tengah senarai kemungkinan besar termasuk dalam kategori B. Ramai orang tersilap percaya bahawa kita bercakap tentang sub-segmen produk, pelanggan, sumber yang menyumbang kepada keseluruhan "bakul", tetapi tidak cukup besar, jika kita bercakap tentang peranannya dalam hasil keseluruhan. Pendekatan ini tidak betul. Kategori B harus terlebih dahulu memasukkan sesuatu yang, di bawah syarat, usaha dan kos tertentu, boleh masuk ke dalam kategori A. Secara umum diterima bahawa kategori B dibentuk oleh jawatan yang memberikan sumbangan 15% seterusnya kepada keputusan keseluruhan selepas kategori A.

Kategori C

Bagaimana ia akan membantu: Maksimumkan keuntungan dengan menguruskan inventori dan elakkan menyimpan wang dalam stok.

Bagaimana ia akan membantu: mengenal pasti dan menghapuskan lebihan inventori, melaksanakan sistem untuk memantau dan mengoptimumkan inventori.

Penggunaan kaedah abs untuk analisis rizab

Analisis ABC ialah alat yang sangat baik untuk kawalan inventori. Penggunaannya berguna dalam menentukan unit storan yang mempunyai kesan paling besar terhadap kos gudang. Ia juga menyediakan asas untuk merangka strategi pengurusan inventori.

Pada asasnya, setiap produk dalam gudang (atau unit penyimpanan untuk bahan mentah dan bahan) menjana kos - setiap lokasi penyimpanan memerlukan wang: sewa untuk ruang palet, kos untuk kemudahan awam, upah kakitangan gudang, susut nilai peralatan gudang, dll. Oleh itu, adalah penting untuk memastikan sumber kos ini terkawal.

Penggunaan analisis ABC dalam pengurusan inventori adalah berdasarkan prinsip yang sama seperti pembahagian pelanggan atau produk. Kami menilai barang yang disimpan atau kumpulan produk mengikut parameter yang diminati dan memperuntukkannya ke dalam kumpulan mengikut sumbangannya kepada hasil keseluruhan untuk parameter yang dipilih. Parameter untuk analisis sedemikian ditentukan oleh matlamat:

  • jika matlamatnya adalah untuk mengurangkan penggunaan ruang gudang, maka adalah perlu untuk menyusun kategori produk mengikut bilangan ruang palet yang diduduki;
  • jika terdapat keperluan untuk menganggarkan pusing ganti barang, maka penghantaran kepada pelanggan harus diambil sebagai parameter;
  • maklumat tentang rizab bahan mentah yang paling cepat digunakan boleh menjadi sangat berguna apabila topik "diskaun volum" mula muncul dalam isu perolehan dan kemudian kami menganalisis perolehan rizab bahan mentah dengan parameter "penghantaran (isu, hapus kira) kepada pengeluaran.”

Dalam analisis ABC, tiada ambang standard untuk menentukan produk mana yang termasuk dalam kategori mana. Nilai ambang kategori, serta parameter, mesti ditentukan secara khusus untuk tugas analisis. Malah bilangan kategori boleh lebih daripada tiga. Walau bagaimanapun, asas untuk mencipta kategori masih menggunakan prinsip yang sama seperti untuk menganalisis pelanggan/produk.

  1. Kategori A ialah kategori produk yang paling bernilai.
  2. Kategori B lebih besar sedikit dan mengandungi produk yang kurang nilainya.
  3. Kategori C ialah yang terbesar, dengan sumbangan terkecil kepada jumlah nilai parameter yang dianalisis.

Berikut ialah contoh beberapa penunjuk ambang untuk kategori A:

  • 20% daripada produk, menyumbang 70–80% daripada penghantaran tahunan kepada pelanggan;
  • 20% daripada julat bahan mentah dan bekalan, yang menyumbang 70–80% daripada penghantaran tahunan kepada pengeluaran;
  • 20% daripada pembekal bahan mentah dan bahan, yang menyumbang 70–80% daripada jumlah pembelian tahunan.

Perkadaran tradisional untuk kategori - 80/15/5 - juga boleh digunakan untuk menilai inventori, tetapi ini bukan aksiom seperti yang dinyatakan di atas.



Golubkov E.P.,
Saintis yang dihormati Persekutuan Rusia,
d.e. Sc., Profesor Akademi Ekonomi di bawah Kerajaan Persekutuan Rusia

Isu metodologi menjalankan analisis ABC dan XYZ dan menggabungkan keputusan kedua-dua jenis analisis ini dipertimbangkan. Bidang aplikasi analisis ABC dan XYZ ditunjukkan, kelebihan dan kekurangannya diperhatikan.

1. Cadangan kaedah pada analisis ABC
ABC-analisis ialah analisis kepelbagaian, volum jualan kepada pelbagai kumpulan pengguna, dan inventori dengan membahagikannya kepada tiga kategori (kelas), yang berbeza dari segi kepentingan dan sumbangannya kepada perolehan atau keuntungan perusahaan: A- yang paling berharga, DALAM- pertengahan, DENGAN- paling tidak bernilai(1).

ABC- analisis tanpa mengira skop penggunaannya ( perusahaan pembuatan, berniaga secara borong atau perniagaan runcit) dijalankan mengikut urutan berikut.

1. Pemilihan objek analisis (kami menentukan perkara yang akan kami analisis - kumpulan pelbagai/subkumpulan, rangkaian produk secara keseluruhan, pembekal, pelanggan). Adalah mungkin untuk memperincikan bidang analisis mengikut saluran jualan dan segmen pasaran.

2. Penentuan parameter yang mana objek akan dianalisis - inventori purata, gosok.; jumlah jualan, gosok.; pendapatan, sapu.; bilangan unit jualan, pcs.; bilangan pesanan, pcs., dll.

Mencari satu parameter yang secara unik mencerminkan kedudukan barangan yang dianalisis adalah tugas yang sukar. Pilihan ini bergantung pada beberapa faktor: jenis perusahaan, kadar pusing ganti, permintaan bermusim, dsb. Akibatnya, secara empirik anda boleh cuba menggunakan parameter yang berbeza dan juga mengenal pasti kumpulan ABC berdasarkan aplikasi berurutan beberapa parameter, katakan, bilangan pesanan yang dihantar, pendapatan, bilangan unit jualan. Hasilnya, kumpulan integral boleh dibezakan A, B, C. Sebelum ini, keseluruhan set parameter analisis yang mungkin boleh disusun mengikut kepentingannya untuk memilih yang paling disukai. Sebagai contoh, kertas itu menyediakan hujah berikut yang memihak kepada pilihan parameter penilaian. Di sebuah farmasi mereka boleh membeli 100 pakej makanan tambahan jenama itu dalam sebulan X dan 150 pakej jenama makanan tambahan Y.

(1) Singkatan ABC mempunyai tafsiran lain: ABC - pengekosan berasaskan aktiviti- perakaunan kos berorientasikan operasi. Dalam terminologi Rusia - analisis kos fungsian. Objektif utama pengurusan dalam pendekatan ini bukanlah sistem organisasi dan pengeluaran, tetapi operasi yang dilakukan oleh mereka.

Nampaknya kita perlu fokus Y, kerana lebih banyak daripada mereka telah dibeli. Walau bagaimanapun, 150 pakej makanan tambahan jenama Y telah dibeli oleh 6 pelanggan sahaja - 5 orang membeli 10 keping dan seorang membeli 100 pek. Jenama makanan tambahan X 10 orang membeli 10 pek setiap satu.

Jika anda menumpukan pada kepingan sebagai parameter penting, anda boleh membuat kesilapan dengan mudah semasa merancang pembelian. Lagipun, pelanggan yang satu ini (yang membeli 100 suplemen makanan sekaligus Y) mungkin tidak muncul, dan kemungkinan pelanggan yang sama dengan jumlah pembelian yang sama akan muncul dalam tempoh masa seterusnya adalah sangat rendah. Kesimpulan: anda tidak boleh fokus hanya pada bilangan pakej. Memberi tumpuan kepada fakta jualan menjamin ketepatan yang lebih tinggi dalam pembelian.

Karya yang dipetik mencadangkan model dua faktor ABC-analisis, di mana keuntungan dan bilangan fakta jualan digunakan sebagai parameter. Keuntungan diberi keutamaan berbanding perolehan, terutamanya disebabkan oleh fakta bahawa banyak barangan dijual pada markup yang berbeza, dan sewajarnya, pendapatan (keuntungan) yang dijana adalah berbeza. Kemudian setiap item produk diberikan hanya satu indeks. Huruf pertama indeks ialah indeks yang diberikan oleh keuntungan; yang kedua ialah indeks yang ditetapkan mengikut bilangan fakta jualan.

4. Definisi kumpulan A, DALAM Dan DENGAN.
Untuk menentukan sama ada objek yang dipilih tergolong dalam kumpulan, anda mesti:

  • tentukan nilai parameter (katakan, volum jualan) untuk unit pilihan objek analisis (contohnya, untuk setiap kedudukan pelbagai kumpulan pelbagai yang dipilih);
  • kira nilai parameter untuk unit yang dipilih sebagai jumlah kumulatif dengan menambah nilai parameter kepada jumlah anggaran sebelumnya, iaitu, tentukan bahagian parameter dalam jumlah anggaran;
  • berikan nama kumpulan kepada objek yang dipilih.
  • Kumpulan A- objek, jumlah saham dengan jumlah kumulatif yang merupakan 50% pertama daripada jumlah nilai parameter.
  • Kumpulan DALAM- mengikut kumpulan A objek, jumlah saham dengan jumlah kumulatif yang berjulat antara 50 hingga 80% daripada jumlah keseluruhan nilai parameter.
  • Kumpulan DENGAN- objek yang tinggal, jumlah syer dengan jumlah kumulatif yang berjulat antara 80 hingga 100% daripada jumlah keseluruhan nilai parameter.

Kadangkala peratusan lain ditentukan, seperti kumpulan A- 15% daripada rizab, B- 20%, C- 65%.

Sebagai perkembangan idea klasik ABC- analisis dalam kerja dicadangkan untuk memperkenalkan kumpulan keempat - aset tidak cair, produk tidak dituntut yang tidak menjana pendapatan dan membekukan modal kerja perusahaan.

Pendekatan matematik yang lebih mendalam untuk mengenal pasti kumpulan A, B, C dibincangkan dalam karya.

Setelah mengumpulkan produk mengikut satu parameter, bandingkan hasil yang diperoleh dengan anggaran berdasarkan parameter lain. Kumpulan DENGAN boleh menjana 20% daripada hasil, menyumbang 50% daripada inventori, dan menduduki 80% daripada ruang gudang. Sebagai contoh, ABC-analisis produk mengikut volum jualan menunjukkan produk yang menyediakan 80% daripada perolehan syarikat. Analisis produk yang sama, tetapi dengan bilangan unit (atau bilangan pesanan untuk mereka) dan sebagai hasilnya anda akan mendapat 20% daripada barangan yang dibeli oleh 80% pelanggan, dan ini sudah menarik untuk pelanggan dan syarikat perolehan. Apabila mencipta metodologi ABC-analisis menggunakan prinsip pakar ekonomi terkemuka Pareto, kemudian dinamakan sempena namanya. Semasa mengkaji kehidupan ekonomi Itali, Pareto pada tahun 1906 menyatakan pendapat bahawa 80% daripada kekayaan masyarakat Itali dikawal oleh 20% daripada modal sosial. Berhubung dengan ABC-analisis, prinsip Pareto mungkin berbunyi seperti ini: kawalan yang boleh dipercayai terhadap 20% jawatan membolehkan anda mengawal 80% sumber, sama ada stok bahan mentah dan komponen, atau rangkaian produk perusahaan, atau pelanggannya, atau pelbagai kedudukan perusahaan perdagangan, atau stok gudang, dsb.

Keputusan yang sama boleh digunakan semasa merancang penempatan barang di gudang atau di tingkat jualan kedai. Menganalisis produk mengikut pendapatan akan menunjukkan kepada anda tempat anda menjana wang. Analisis kos yang serupa akan membolehkan anda memahami di mana wang itu dibelanjakan.

Pada masa yang sama, adalah penting untuk diingat bahawa pengurangan produk kumpulan yang tidak dipertimbangkan DENGAN(20% daripada pendapatan syarikat) akan membawa kepada fakta bahawa selepas beberapa waktu baki barangan diedarkan mengikut undang-undang yang sama, tetapi hasil keseluruhan aktiviti anda untuk syarikat mungkin berkurangan sebanyak 50%.

Kekerapan ABC- analisis bergantung pada beberapa faktor, dan lebih-lebih lagi pada tempoh kitaran hidup barangan kumpulan perdagangan tertentu, jualan bermusim, pengaruh faktor persekitaran luaran. Kekerapan acara dipilih secara individu untuk setiap kumpulan dagangan. Khususnya, untuk perusahaan perdagangan dalam keadaan persekitaran yang agak stabil ABC-analisis boleh dijalankan sekali pada hari bekerja pertama bulan baharu selepas tempoh yang dianalisis. ABC-analisis mesti dijalankan dalam tempoh 1 atau 2 bulan, yang akan membolehkan sedikit sebanyak turun naik dalam musim, kekurangan, dsb.

Data boleh diambil bukan untuk bulan lepas, tetapi untuk enam bulan terakhir, dengan mengambil kira dengan cara ini pengaruh faktor yang melampaui satu bulan. Pada masa yang sama, dengan kurang kerap ABC- analisis, katakan, setiap suku tahun, anda boleh terlepas beberapa faktor penting dan, sebagai contoh, dibiarkan tanpa produk yang menguntungkan semasa musim.

kepada kumpulan A adalah perlu untuk memberi perhatian khusus dan sentiasa menggunakan kawalan (pemantauan) dan prosedur perancangan. Perubahan kecil dalam keuntungan, perolehan dan harga untuk kumpulan ini boleh membawa kepada perubahan ketara dalam penunjuk kewangan perusahaan. Akibatnya, pemantauan harian produk kumpulan adalah mungkin A, terutamanya apabila teknologi untuk menjalankan analisis sedemikian telah diwujudkan.

Berkenaan kumpulan DALAM Dan DENGAN, maka tidak masuk akal untuk menganalisis kedudukan ini setiap hari secara pelbagai. Walau bagaimanapun, untuk mencipta rupa kepelbagaian dalam pelbagai, adalah dinasihatkan untuk menyediakan beberapa item pelbagai untuk setiap kumpulan.

Keputusan ABC-analisis untuk kategori individu Adalah dinasihatkan untuk menambah analisis dengan analisis " volum jualan - sumbangan untuk menampung kos (hasil jualan tolak semua kos berubah)". Analisis ini boleh dijalankan untuk menilai keberkesanan kedua-dua segmen pasaran individu dan perusahaan perdagangan yang membeli barangan daripada pengilang.

2. Garis panduan untuk menjalankan analisis XYZ
Analisis ini membolehkan pengelasan barangan berdasarkan perbandingan kestabilan volum jualannya. Tujuan analisis adalah untuk meramalkan kestabilan objek kajian tertentu, contohnya, kestabilan jualan jenis barang tertentu, turun naik dalam tahap permintaan.

Pada intinya XYZ-analisis melibatkan penentuan pekali variasi (ν) untuk parameter yang dianalisis. Pekali variasi ialah nisbah sisihan piawai kepada nilai min aritmetik bagi parameter yang diukur.

di mana xi - nilai parameter untuk objek yang dinilai untuk saya- tempoh ke-; - nilai purata parameter untuk objek analisis yang dianalisis; n- bilangan tempoh.

Maknanya punca kuasa dua adalah tidak lebih daripada sisihan piawai bagi siri variasi. Semakin besar nilai sisihan piawai, semakin jauh nilai yang dianalisis adalah daripada min aritmetik. Jika sisihan piawai dalam analisis jualan satu produk ialah 15, dan satu lagi produk ialah 30, ini bermakna jualan bulanan dalam kes pertama lebih hampir kepada purata bulanan dan lebih stabil daripada yang kedua. Jika sisihan piawai ialah 20, maka dengan min aritmetik 100 dan 100,000 ia akan mempunyai makna yang berbeza dengan ketara. Oleh itu, apabila membandingkan siri variasi antara satu sama lain, pekali variasi digunakan. Pekali variasi 20 dan 0.2% menjelaskan bahawa dalam kes kedua, nilai parameter yang dianalisis berbeza dengan ketara kurang daripada nilai min aritmetik.

XYZ-analisis dijalankan mengikut urutan berikut.

1. Definisi objek analisis: pelanggan, pembekal, kumpulan produk/subkumpulan, item produk, dsb.

2. Penentuan parameter yang mana objek akan dianalisis: inventori purata, gosok.; jumlah jualan, gosok.; pendapatan, sapu.; bilangan unit jualan, pcs.; bilangan pesanan, pcs., dll.

Selalunya, nilai jualan digunakan untuk analisis. Inventori adalah hasil daripada banyak faktor. Stok dalam gudang boleh bergantung dengan ketara pada kekerapan penghantaran yang ditetapkan, pada saiz kumpulan minimum atau maksimum yang disediakan oleh pembekal, pada ketersediaan ruang gudang. Walau apa pun, pilihan parameter untuk analisis sebaiknya dilakukan secara eksperimen, membandingkan keputusan yang diperoleh apabila menggunakan parameter yang berbeza.

Dua langkah pertama XYZ-analisis bertepatan dengan langkah yang sama untuk ABC-analisis.

3. Penentuan tempoh dan bilangan tempoh untuk analisis akan dijalankan: minggu, dekad, bulan, suku/musim, setengah tahun, tahun.

Kekerapan analisis untuk setiap perusahaan adalah individu semata-mata. Berkala XYZ-analisis hendaklah lebih lama daripada tempoh dari saat produk ditempah sehingga diterima oleh pelanggan. Lebih banyak bilangan tempoh, lebih banyak petunjuk hasilnya. Jika bagi rangkaian syarikat St. Petersburg "Moidodyr" jualan bulanan diambil untuk analisis, maka hampir semua produk jatuh ke dalam kategori Z. Tetapi apabila mengkaji angka untuk suku itu, semuanya jatuh ke tempatnya, dan X, Dan Y. Akibatnya, syarikat itu meninggalkan rancangan bulanan dan beralih kepada rancangan suku tahunan.

Contoh lain. Analisis jualan susu dan roti di kedai runcit boleh dijalankan berdasarkan jumlah jualan setiap minggu. Penghantaran dibuat setiap hari, jualan juga. Tetapi jika kita membandingkan jualan susu dan vodka Absolut (yang dipesan sebulan sekali dan menjual 1 botol setiap 2 minggu), maka dalam tempoh ini 99% daripada pelbagai kedai akan termasuk dalam kategori Z, 1% - dalam kategori Y. Ternyata kita boleh membuat kesimpulan bahawa kerja masuk keadaan yang melampau dalam pasaran yang tidak dapat diramalkan. Oleh itu, dalam kes ini, adalah dinasihatkan untuk menganalisis jualan bulanan.

Analisis jualan dan inventori dalam perdagangan syarikat perkakas rumah, bahan binaan, alat ganti untuk kereta, dsb. Rancangan kewangan dalam syarikat, ia selalunya disediakan selama sebulan, tetapi ufuk perancangan yang sebenarnya perlu adalah selama enam bulan. Menganalisis data dengan tempoh yang lebih pendek daripada satu perempat adalah tidak masuk akal. Semua produk termasuk dalam kategori Z. menggunakan XYZ- analisis, kita mesti ingat kebolehpercayaan keputusan yang diperolehi, yang meningkat dengan peningkatan jumlah maklumat yang digunakan. Berdasarkan ini, bilangan tempoh yang dikaji hendaklah sekurang-kurangnya tiga.

Kemusim boleh mempengaruhi hasil pengiraan. Berikut ialah kes biasa. Perusahaan dimaklumkan tentang peningkatan permintaan bermusim, stok barang yang diperlukan dibeli atau dihasilkan. Tetapi disebabkan lonjakan jualan, produk itu bergerak ke dalam kategori Z. Dalam kes ini, adalah dinasihatkan untuk bertindak seperti semasa melancarkan produk baharu: bandingkan sisihan jualan untuk tempoh yang dianalisis daripada ramalan. Dalam kes ini, ketepatan perancangan dinilai.

Untuk menganalisis data mengenai produk yang mempunyai turun naik bermusim yang ketara, adalah lebih tepat dan tindakan yang berkesan akan terdapat pemisahan komponen bermusim daripada data sebenar. Semua produk syarikat mesti dibahagikan kepada kumpulan yang mempunyai dinamik jualan bermusim yang serupa. Kemudian, bagi setiap kumpulan, anda perlu menentukan arah aliran bermusim dan mengira pekali bermusim bagi setiap aliran bermusim. Pekali ini ditentukan dengan membahagikan nilai jualan setiap bulan dengan purata nilai jualan untuk keseluruhan tempoh (mengikut trend bermusim). Kemudian anda perlu membahagikan nilai jualan sebenar dengan pekali bermusim. Akibatnya, kami akan mendapat volum jualan produk tidak termasuk turun naik bermusim. Aliran bermusim ialah nilai ramalan jualan untuk bulan tertentu. Jika ramalan tidak digunakan, maka anda perlu mengambil purata jualan pada bulan ini untuk tiga tahun sebelumnya. Sekarang anda boleh melaksanakan XYZ-analisis berdasarkan data yang diterima. Daripada apa yang diberikan dalam jadual. 2 contoh menunjukkan bahawa selepas mengecualikan faktor bermusim daripada jualan produk 1, pekali variasi menurun kepada 12%.

4. Dengan menggunakan formula di atas, pekali variasi ditentukan untuk setiap objek analisis.

5. Pengumpulan objek analisis mengikut peningkatan dalam pekali variasi parameter.

6. Definisi kumpulan X, Y Dan Z. Jadual dan/atau persembahan grafik keputusan yang diperolehi (Rajah 1 dan Jadual 3).

Dalam versi klasik XYZ- analisis apabila mengoptimumkan julat barangan untuk kategori X termasuk produk yang dicirikan oleh volum jualan yang stabil, turun naik kecil dalam jualan mereka dan ketepatan ramalan yang tinggi. Pekali nilai variasi adalah antara 0 hingga 10%.

Pada masa yang sama, perlu diingatkan bahawa secara empirik, dengan mengambil kira spesifik skop penggunaan kaedah ini, objek dan parameter analisis, adalah mungkin untuk menubuhkan penggredan kategori lain. X, Y, Z. Sebagai contoh, untuk kategori X julat 0-15% boleh dipilih, untuk kategori Y- 16-50%, dan untuk kategori Z- 51-100%.

XYZ-analisis adalah menarik minat pengedar dan pengilang dengan gudang mereka sendiri. Sebarang pembelian dikaitkan dengan kos yang besar untuk syarikat (logistik, penyimpanan, dsb.), serta dengan risiko langsung, contohnya, hapus kira barangan disebabkan tarikh luputnya. Mengekalkan pembelian yang tepat dan seimbang adalah keutamaan bagi kedua-dua perusahaan borong dan runcit.

Memohon XYZ-analisis berhubung dengan pelanggan anda, anda boleh membina ramalan jualan untuk tempoh masa hadapan, membangunkan program khas untuk pelanggan setia tetap (tidak tertakluk kepada pelbagai lonjakan pesanan) pelanggan, serta menjalankan aktiviti untuk memindahkan pelanggan dari kumpulan Y, Z kepada kumpulan X.

Oleh itu, permohonan XYZ-analisis membolehkan anda membahagikan keseluruhan pelbagai kepada kumpulan bergantung pada kestabilan jualan. Berdasarkan keputusan yang diperoleh, adalah dinasihatkan untuk menjalankan kerja untuk mengenal pasti dan menghapuskan sebab utama yang mempengaruhi kestabilan dan ketepatan ramalan jualan. Dalam analisis komprehensif pengurusan sumber komoditi, gabungan hasil yang paling produktif ABC- Dan XYZ-analisis.

3. Menggabungkan hasil analisis ABC dan XYZ
Untuk menggabungkan hasil yang diperoleh, kami membina matriks gabungan. Pilihan gabungan yang paling mudah ialah mengisih kedua-dua fail dengan hasil analisis mengikut medan indeks, kemudian salin lajur dengan kumpulan dari satu fail ke fail yang lain. Terbaik daripada XYZ V ABC, memandangkan nilai sebenar bahagian perolehan objek mempunyai makna yang lebih praktikal daripada pekali variasi.

Hasil daripada gabungan dua penunjuk ini - tahap pengaruh pada hasil akhir ( ABC) dan kestabilan/kebolehramalan keputusan ini ( XYZ) - kita mendapat 9 kumpulan objek analisis (Rajah 2).

Dalam jadual Rajah 4 memberikan ciri-ciri barang dan item individu bagi dasar pelbagai untuk sel yang berbeza bagi matriks gabungan.

Kumpulan produk A Dan DALAM menyediakan perolehan utama syarikat. Oleh itu, adalah perlu bahawa mereka sentiasa tersedia. Ia adalah amalan yang diterima umum apabila, untuk barangan dalam kumpulan A lebihan stok keselamatan dicipta, dan untuk barangan kumpulan DALAM- mencukupi. Penggunaan XYZ- analisis membolehkan anda membangunkan dasar pelbagai yang lebih tepat dan dengan itu mengurangkan jumlah inventori.

Kumpulan produk OH Dan VX dibezakan oleh perolehan dan kestabilan yang tinggi. Adalah perlu untuk memastikan ketersediaan barang yang berterusan, tetapi untuk ini tidak perlu membuat stok keselamatan yang berlebihan. Penggunaan barangan dalam kumpulan ini adalah stabil dan diramalkan dengan baik.

Kumpulan produk AY Dan OLEH dengan perolehan yang tinggi, mereka mempunyai kestabilan jualan yang tidak mencukupi, dan, akibatnya, untuk memastikan ketersediaan berterusan mereka, adalah perlu untuk meningkatkan stok keselamatan.

Kumpulan produk AZ Dan BZ dengan perolehan yang tinggi, mereka dicirikan oleh kebolehramalan jualan yang rendah. Percubaan untuk memastikan ketersediaan terjamin untuk semua barangan dalam kumpulan tertentu hanya melalui inventori keselamatan yang berlebihan akan membawa kepada fakta bahawa purata inventori syarikat akan meningkat dengan ketara. Sistem pesanan untuk produk dalam kumpulan ini harus disemak. Sesetengah barangan perlu dipindahkan ke sistem pesanan dengan jumlah pesanan yang tetap (jumlah), untuk sesetengah barangan adalah perlu untuk memastikan penghantaran yang lebih kerap, pilih pembekal yang terletak berhampiran dengan gudang anda (dan dengan itu mengurangkan jumlah inventori keselamatan), meningkatkan kekerapan kawalan, amanahkan kerja dengan kumpulan produk ini kepada pengurus syarikat yang paling berpengalaman, dsb.

Kumpulan produk DENGAN membentuk sehingga 80% daripada rangkaian produk syarikat. Permohonan XYZ-analisis membolehkan anda mengurangkan banyak masa yang diluangkan oleh pengurus untuk mengurus dan memantau produk kumpulan ini.

Mengikut kumpulan produk CX Anda boleh menggunakan sistem pesanan dengan kekerapan berterusan dan mengurangkan inventori keselamatan.

Mengikut kumpulan produk C.Y. anda boleh bertukar kepada sistem dengan jumlah tetap (jumlah) pesanan, tetapi pada masa yang sama mencipta stok keselamatan berdasarkan keupayaan sedia ada syarikat.

Kepada kumpulan produk CZ semua barangan baru, barangan permintaan spontan, dibekalkan mengikut pesanan, dll. Sebahagian daripada barangan ini boleh dikeluarkan tanpa rasa sakit daripada pelbagai, dan bahagian lain perlu dipantau dengan kerap, kerana ia adalah daripada barangan kumpulan ini. timbul produk tidak cair atau sukar dijual inventori, yang mana syarikat mengalami kerugian. Ia adalah perlu untuk mengeluarkan daripada pelbagai sisa barang yang diambil atas pesanan atau tidak lagi dihasilkan.

Dalam jadual Rajah 5 menunjukkan contoh gabungan keputusan ABC- Dan XYZ-analisis.

Matriks analisis gabungan juga boleh digunakan untuk merasionalkan penggunaan buruh pekerja. Kategori produk AX mesti diservis oleh pekerja yang paling berpengalaman dan berkelayakan, dan kumpulan produk yang termasuk dalam kategori tersebut CZ, boleh dipercayai kepada pemula. Ia akan menjadi mudah bagi mereka untuk bekerja dengan kategori di mana pesanan berlaku kurang kerap, toleransi untuk penyelewengan adalah lebih tinggi dan hanya jumlah yang dibelanjakan untuk item produk tertentu bagi setiap item adalah terhad. tempoh tertentu. Jika anda mengupah pekerja baru dan tidak berpengalaman, maka tetapkan dia untuk bekerja dengan produk kumpulan AZ, anda berisiko mengalami kerugian dalam tempoh dia mendapat pengalaman yang diperlukan. Jika kamu amanahkan dia dengan barang kumpulan CX, kemudian, selepas bekerja selama setahun, dia akan belajar menekan kekunci pada komputer dan menghantar permohonan kepada pembekal. Jika kamu amanahkan dia dengan barang kumpulan CZ, maka dia akan cepat mendapat pengalaman, dan syarikat itu tidak akan menderita banyak daripada eksperimennya, dan anda tidak perlu mengawal setiap langkahnya.

Jadi, menggunakan gabungan ABC- Dan XYZ-analisis akan membolehkan:

  • meningkatkan kecekapan sistem pengurusan sumber komoditi;
  • meningkatkan bahagian barangan yang sangat menguntungkan tanpa melanggar prinsip dasar pelbagai;
  • mengenal pasti produk utama dan sebab yang mempengaruhi bilangan barang yang disimpan di dalam gudang;
  • mengagihkan semula usaha kakitangan bergantung kepada kelayakan dan pengalaman mereka.

KEPADA merit Kaedah analisis yang dipertimbangkan termasuk yang berikut.

  1. ABC-analisis membolehkan anda mengkaji dengan mudah dan jelas satu set data ekonomi yang besar. Kaedah ini analisis telah menerima perkembangan yang hebat kerana serba boleh dan kecekapannya. Ia boleh digunakan dalam kedua-dua aktiviti perusahaan perdagangan borong dan runcit, dan dalam aktiviti organisasi yang menghasilkan barangan dan perkhidmatan.
  2. Keputusan ABC-analisis membolehkan kami merasionalkan lagi aktiviti pengurusan pelbagai. Ia adalah lebih mudah dan lebih mudah untuk mengawal dan mengekalkan pelbagai 20 kedudukan daripada 100. Terutama apabila 20 kedudukan ini memberikan 80% daripada keuntungan. Akibatnya, hanya perlu menjalankan, katakan, pelbagai harian dan kawalan kuantitatif ketersediaan barang milik kumpulan itu. A. Pada masa yang sama, bukan sahaja produk yang menguntungkan dikenal pasti, tetapi juga produk yang mendapat permintaan tinggi, selalunya murah.
  3. ABC-analisis membolehkan anda membuat penilaian yang agak cepat, tetapi pada masa yang sama berkesan terhadap keadaan hal ehwal di gudang, dan membolehkan anda menyelesaikan isu pengurusan inventori secara rasional.
  4. Perbandingan biasa yang baru dan lama ABC-indeks membolehkan anda melihat berapa banyak kedudukan (naik atau turun klasifikasi) produk yang dipindahkan. Hasil klasifikasi ini ialah keupayaan untuk melihat produk yang semakin popular (berada dalam peringkat pertumbuhan mengikut peringkat kitaran hayat produk), dan yang berada dalam fasa penurunan.
  5. Permohonan ABC-analisis membantu menyelesaikan masalah membahagikan pengguna, mengkaji permintaan, memilih alat pemasaran yang berkesan, dan penggunaan tenaga pekerja secara rasional.

Pada masa yang sama, perkara berikut boleh diperhatikan kecacatan kaedah-kaedah ini.

  1. Kemungkinan menyertai kumpulan DENGAN produk baru. Kesukaran timbul dalam kes situasi yang berubah secara dinamik, sebagai contoh, apabila memperkenalkan produk baru ke pasaran (analog yang syarikat itu belum berdagang) atau pemerolehan sekali sahaja beberapa item produk. Apabila bilangan jualan produk baharu meningkat setiap minggu, XYZ-analisis tidak akan menghasilkan apa-apa, produk pasti akan jatuh ke dalam kumpulan "tidak stabil". Z.
  2. XYZ-analisis tidak bermakna dan untuk perusahaan yang bekerja mengikut pesanan, mereka tidak memerlukan ramalan sedemikian.
  3. Dalam segmen pasaran di mana sebaran nilai jualan harian dalam tempoh sebulan boleh menjadi 50% atau lebih, penggunaan XYZ-analisis mungkin tidak berguna, kerana semua produk akan termasuk dalam kategori Z.
  4. Bagaimana ABC- analisis dan XYZ-analisis tertumpu kepada penggunaannya dalam keadaan persekitaran yang agak stabil. Peristiwa krisis, perubahan ketara dalam kadar pertukaran, perubahan dalam situasi persaingan, dsb. secara mendadak mengurangkan nilai ramalan keputusan yang diperolehi.

Ini adalah benar terutamanya XYZ- analisis, walaupun dalam keadaan stabil, membuat kesimpulan ramalan berdasarkan data untuk 3-5 tempoh masa mesti dilakukan dengan sangat berhati-hati. Ia juga harus diakui bahawa nilai sebenar bahagian perolehan objek mempunyai makna yang lebih praktikal daripada pekali variasi.

Walaupun terdapat kekurangan yang dinyatakan ABC- Dan XYZ-analisis adalah instrumen moden pemasaran, kegunaan bersama yang, bersama-sama dengan kaedah analisis lain, membantu menyelesaikan isu pelbagai dan dasar penetapan harga, pemilihan segmen pasaran dan saluran jualan, pengurusan inventori, dan meningkatkan kecekapan menggunakan alat komunikasi pemasaran.

kesusasteraan
1. ABC-analisis // http://www.abc-analysis.ru/
2. Afanasyev S.V. Kaedah segitiga dalam analisis FBC / S.V. Afanasyev //Pemasaran di Rusia dan di luar negara. - 2007. - No. 2.
3. Bodryakov Roman. Seminar mengenai ABC dan XYZ / Roman Bodryakov // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
4. Bodryakov Roman. ABC- Dan XYZ-analisis: kompilasi dan analisis matriks akhir / Roman Bodryakov // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
5. Dua faktor ABC-analisis mengikut kaedah P.V. Greek // Remedium.ru/
6. Dibb S. Panduan praktikal untuk perancangan pemasaran / S. Dibb, L. Simkin, J. Bradley. - St. Petersburg: Peter, 2001.
7. Oblakov P.O. Kepada artikel "Kaedah segitiga dalam analisis FBC" / P.O. Oblakov // Pemasaran di Rusia dan di luar negara. - 2008. - No. 2.
8. Khamlova Olga. ABC-analisis: metodologi / Olga Khamlova // Pengurusan syarikat. - 2006. - No. 10.
9. http://www.sf-online.ru/
10. Analisis XYZ (senario) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/

Juga mengenai topik ini.


Analisis ABC XYZ Pertama sekali, anda perlu tahu: apakah itu? Sebagai permulaan, perlu diperhatikan bahawa kedua-dua analisis ini digunakan dalam pelbagai struktur perniagaan, contohnya, restoran, pusat membeli belah, syarikat alkohol, dsb.

Kedua-dua pembantu pengiraan ini membantu menentukan kawasan masalah perusahaan, merancang tindakan, menaikkan harga barangan yang dalam permintaan tepat pada masanya, dan melindungi syarikat daripada kesilapan masa depan. Jadi, ABC XYZ?

Analisis ABC ialah proses mengklasifikasikan barangan dan sumber sesebuah perusahaan kepada kumpulan mengikut tahap kepentingannya. Analisis ini menggunakan prinsip Pareto yang terkenal. Prinsip ini adalah berdasarkan aksiom: 20% daripada jumlah produk menghasilkan 80% daripada perolehan. Khususnya, kepada analisis ABC peraturan ini boleh digunakan seperti ini: kawalan kualiti tinggi 20% daripada sumber perusahaan membawa 80% daripada kawalan keseluruhan sistem, secara amnya, ini boleh menjadi produk, peralatan, bahan mentah, dll. Apakah kaedah analisis ini diperlukan dan bagaimana ia digunakan?

Contohnya, di restoran atau kafe makanan segera Analisis ABC paling kerap digunakan; ia diperlukan untuk "menyisih semuanya" dan menentukan bahagian produk dalam perolehan perusahaan dan mengira peratusan bahagian produk dalam keuntungan restoran. Jadual khas dipaparkan di mana anda mesti memasukkan: bilangan jualan produk sebulan (enam bulan, tahun), kos produk dan harga jualan. Menggunakan formula tertentu, adalah perlu untuk memesan produk pada skala dari min hingga maks. Kemudian, menggunakan formula ini, tentukan bahagian produk dalam perolehan dan peratusan bahagian produk dalam keuntungan perusahaan. Selepas ini, jadual akan memberikan kami data setiap produk dan skala kepentingannya dari segi perolehan dan penyertaan keuntungan. Skala itu dipanggil "Jumlah Terkumpul", dibina dari 1 hingga 100. Jika kumpulan pelbagai pada skala ini jatuh dalam julat dari 1 hingga 50, maka ia adalah kumpulan A, jika dalam julat 50-80, maka produk itu adalah dalam kumpulan B, tetapi dalam kumpulan C ialah produk yang terletak dalam julat 80 hingga 100. Produk yang berada dalam kumpulan A dan B mempunyai perolehan yang besar dan membawa peratusan keuntungan yang baik kepada syarikat, tetapi kategori yang berada dalam kumpulan C harus diusahakan, untuk meningkatkan permintaan dan perolehan, atau menarik balik mereka daripada jualan. Mengikut statistik, kategori yang telah berada dalam kumpulan C selama lebih daripada enam bulan disingkirkan.

Analisis XYZ ialah klasifikasi inventori. Ramalan penggunaan, corak perubahan dan keperluan inventori. Algoritma analisis khusus dibina, termasuk pengiraan pekali variasi, pengumpulan dari min hingga maks, pengedaran ke dalam kumpulan XYZ dan memaparkan keputusan pada graf.

Selalunya, kaedah ini digunakan dalam perusahaan besar di mana terdapat gudang dan pusat logistik, yang mana XYZ menjalankan penyelidikan dan menilai logistik dan pelanggan syarikat.

Apa yang termasuk dalam kumpulanX, Y, Z?

Kumpulan X termasuk item stok utama dengan pekali variasi urutan statistik penghantaran sebanyak 25%. Ini adalah sumber yang konsisten dengan jumlah penggunaan yang stabil, memerlukan ramalan yang tepat dalam perbelanjaan.

Dalam kumpulan Y terdapat item produk yang sama dengan dan mempunyai julat statistik penghantaran 25-50%. Dalam kumpulan sumber ini, adalah perlu untuk menentukan keperluan untuk mereka ini boleh menjadi produk bermusim (bir, air).

Kumpulan Z membawa rizab siri statistik dengan lebih daripada 50%. Kumpulan ini dicirikan oleh penggunaan sumber yang tidak teratur dan ramalan yang tidak tepat. Jika anda menggabungkan analisis ABC XYZ, ia akan menunjukkan lebih banyak lagi jadual yang tepat kadar penggunaan dan kadar penghantaran.

Analisis ABC XYZ berfungsi paling baik secara berpasangan untuk penilaian yang lebih tepat tentang kecekapan perusahaan. Ini adalah senjata dalaman syarikat yang paling berkuasa dengan memasangnya di teras perniagaan, anda boleh mengenal pasti perkara utama, menjimatkan sumber penting perusahaan dan menangkap singa.