Коммерческий анализ: как сделать его наглядным и заставить работать

При анализе результатов работы и принятии коммерческих решений большинство торговых компаний использует одни и те же методы анализа: АВС – 90% компаний, XYZ – 30% компаний, АВС-XYZ – от 15 до 20% компаний. При этом отзывы руководителей об эффективности применения этих методов не всегда положительны. Проблем несколько:

1. Непонимание менеджментом компании сущности методов анализа.
2. Ошибки при подготовке данных.
3. Ошибки при проведении расчетов (в том числе трудности при работе с Excel).
4. Отсутствие понятных методов интерпретации результатов:
   • при оценке роли категорий,
   • при оценке вклада товаров в продажи,
   • при оценке поставщиков.

В итоге анализ проводится формально, а его результаты в работе не используются. Из моей практики – самая «научная» фраза, которую закупщик может сказать поставщику: «Ты не «проходишь по АВС-анализу» (результат), я тебя «выведу» (управленческое действие)».

Цель этой статьи – повысить эффективность применения результатов использования АВС и XYZ при управлении коммерческой деятельностью. Сначала давайте разберемся, что такое АВС и XYZ-анализ, почему они не работают и как об этом можно рассказать вашему сотруднику с гуманитарным образованием.

АВС-анализ

Данный вид анализа основан на правиле Парето (20% действий, товаров, поставщиков дают 80% результатов) и позволяет выделить группы, которые в наибольшей или наименьшей степени влияют на достижение результата. При объяснении сущности АВС-анализа на своих семинарах я иногда использую визуализацию (рисунок 1). Решение, на мой взгляд, удачное. Подготовленные слушатели получают от таких забавных картинок положительные эмоции, как от хорошего анекдота. Неподготовленные – лучше понимают, о чем идет речь: для получения результата значительно эффективней работать с сильными товарами – категорией «А». С категорией «С» много возни, а результат будет минимальным.

Популярный визуализированный ABC-анализ

Рис. 1.

Есть несколько простых правил повышения эффективности АВС-анализа:

• Перед применением АВС-анализа информацию надо «чистить».
• «Чистку информации» и проведение АВС-анализа надо автоматизировать.
• Параметры, используемые для АВС-анализа (товарооборот, доход, количество продаж в штуках и т.д.) должны рассчитываться быстро, лучше автоматически.
• Должен быть единый механизм интерпретации и использования результатов АВС-анализа.

XYZ-анализ

Данный вид анализа является вариантом корреляционных исследований и показывает, насколько стабильно и предсказуемо ведут себя показатели. Этот вид анализа может быть использован:

• Для определения приоритетных покупателей.
• Для управления продажами внутри товарной категории.
• При управлении отношениями с поставщиками.

Как видно на рисунке, приведенном ниже, для получения результата значительно эффективней работать со стабильными и надежными партнерами (категория «Х»).

Популярный визуализированный XYZ-анализ

Рис. 2.

Правила работы с информацией

1. Перед применением XYZ-анализа информацию надо «чистить», это знают все.
2. «Чистку информации» и проведение XYZ-анализа надо автоматизировать.
3. Параметры, используемые при XYZ-анализе, должны рассчитываться быстро, лучше автоматически.
4. При исследовании надо учитывать общие тенденции (SKU – категория, категория – магазин, магазин – сеть).
5. XYZ не является самостоятельным методом исследования. Этот вид анализа работает только в сочетании с другими.

Остановлюсь более подробно на пунктах №4 и №5. Как уже было сказано, XYZ-анализ показывает, насколько «предсказуемо» ведут себя продажи. Но представьте такую ситуацию: товарная категория с ярко выраженной сезонностью спроса, в период сезонного роста продаж показатели категории в целом по XYZ-анализу снижаются. И это правильно! Мы этого ожидаем. И тут неожиданно находится товар, который при резком росте продаж в категории ведет себя совершенно стабильно и «не растет», уверенно попадая в категорию Х. В данном случае стабильно низкий уровень – это тоже плохо.

Для исключения этого эффекта я предлагаю результаты расчета по отдельной составляющей (в приведенном примере – SKU) сравнивать с результатом анализа совокупности (товарной категории) и вести анализ на основе, допустим, модуля коэффициента отклонения коэффициента корреляции SKU от категории.

Почему XYZ-анализ не является самостоятельным видом анализа? Потому что стабильность или нестабильность не может являться характеристикой того, приближает ли это нас к достижению цели. Например, стабильный уровень продаж не приближает нас к большому товарообороту, если эти продажи низкие. Поэтому на практике применяются комплексные виды анализа, самым распространенным из которых является ABC-XYZ.

Визуализация результатов АВС/XYZ-анализа

Логика анализа проста: стабильно высокий уровень товарооборота лучше, чем высокий и нестабильный, и не идет ни в какое сравнение с низким и нестабильным (рисунок 3). Совершенно очевиден и план развития – повышать доход и увеличивать стабильность.

Рис. 3.

Но сотрудникам будет значительно интереснее проводить анализ, если (по аналогии со знаменитой Бостонской матрицей) мы присвоим каждому варианту результатов анализа визуальный образ (рисунок 4). Например:

• АХ – колонна грузовиков с деньгами, много и постоянно.
• АZ – Дед Мороз. Притащит много, но когда? Раз в год?
• СХ – почтальон. Бегает часто, но приносит понемногу.
• CZ – попрошайка. Дает доход редко и нестабильно.

Рис. 4.

Такую методику анализа можно применить и к анализу отношений с поставщиками. Кроме того, можно проводить и управленческий анализ, например, оценка поставщика по параметрам доходность/проблемность (рисунок 5). В этом случае тоже понятно, к чему стремиться (векторы те же), но есть масса вариантов для интересных названий, которые различным параметрам можно присвоить по аналогии с той же Бостонской матрицей.

Рис. 5.

Эволюция методов анализа информации

Основные требования к системе анализа: достоверность, быстрота расчетов, эффективность применения результатов в управлении коммерческой деятельностью. Поэтому я разработал систему управленческого анализа. Наверно, название несколько помпезное. И на первом этапе, когда я о нем рассказывал, я просто перегружал слушателей.

Поэтому я предлагаю рассмотреть эволюцию развития методов анализа коммерческой информации. При этом, как и в основе любой эволюции, лежит лень, то есть ответ на вопрос, как делая меньше, получить больший результат. Прошу обратить внимание: вариант ничего не делать и ничего не получать не рассматривается. Как известно, ноль разделить на ноль = неопределенность.

Простейший вариант. Просто АВС по одному показателю (рисунок 6).

Стандартный вариант ABC-XYZ (рисунок 7).

Уже значительно лучше (рисунок 8). Важны не только доход и стабильность, но и товарооборот, который показывает, как клиент голосует за нас рублем. Больше информации! Но как принять управленческое решение по этой информации? Непонятно…

Оцифруем результаты анализа (А=3, В=2 и т.д., рисунок 9).Позволю себе предположить, что адекватно оценить 332 по трехбалльной шкале значительно легче, чем АВY. У меня лично такие записи вызывают «мозговой коллапс».

Как только у нас появились цифры, мы можем с ними работать. Простая сумма цифр дает рейтинг (рисунок 10). Мы движемся вверх по эволюционной цепочке. От АВХ мы перешли к 3+2+3=8.

А теперь надо заставить цифры работать на наши задачи. Главное понять, что для нас важнее. Товарооборот? Доход? Стабильность? Время весовых коэффициентов! В зависимости от того, какой коэффициент мы выставим – результат анализа будет разным. Стандартный вариант показан на рисунке 11.

Корректируя весовые коэффициенты, мы можем получить разные результаты анализа: с акцентом на товарооборот (рисунок 12), с акцентом на доход (рисунок 13).

Как видите, результаты анализа отличаются. Опытный руководитель, создав автоматизированную систему анализа коммерческой информации и правильно расставив весовые коэффициенты, может заставить своих сотрудников с минимальными затратами времени выполнять стоящие перед компанией задачи. Или создать красивые картинки и не пускать во двор «собак». Ваше решение может быть любым. Главное – не плывите по течению. Бизнес тем более эффективен, чем эффективнее ваши технологии и чем лучше ваш персонал понимает, что и зачем делает.