АBC- и XYZ-анализ: проведение и оценка результативности. Редактирование и расчет модели АВС

Многие менеджеры, которые пытались внедрить модель калькуляции себестоимости ABC в крупных организациях, отказались от этой попытки из-за больших расходов и раздражения сотрудников. Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC-модели.

В теории ABC-модель (расчет себестоимости по видам деятельности, от англ. "activity-based costing" ) выглядит как отличный способ управления ограниченными ресурсами компании.

Рассмотрим альтернативный подход, который позволяет избежать трудностей, традиционно связанных с крупномасштабной реализацией ABC, и полагается на более обоснованные управленческие оценки, а не на опросы сотрудников.

Этот подход также предоставляет менеджерам гораздо более гибкую модель затрат, которая способна уловить сложности деятельности их компаний.

Почему ABC-модель считается сложной для внедрения?

Корни проблемы с ABC лежат в том, как люди традиционно строят модели ABC. Предположим, вы анализируете отдел обслуживания клиентов, который выполняет три вида деятельности: обработку заказов, обработку запросов и выполнение кредитных проверок. Общие расходы отдела (расходы на персонал, управление, ИТ, телекоммуникации и прочие постоянные расходы) составляют 560 000 д.е. Фактические (или расчетные) квартальные объемы работ по трем видам деятельности составляют 49 000 заказов, 1400 запросов и 2500 кредитных проверок.

Чтобы построить традиционную модель ABC для этого отдела, вы должны опросить сотрудников, чтобы оценить процентное соотношение времени, которое они тратят (или ожидают потратить) на три вида деятельности, а затем распределить расходы на отдел в соответствии со средним процентом, полученным вами от опроса.

Предположим, что сотрудники сообщают, что они тратят (или ожидают потратить) около 70% своего времени на заказы клиентов, 10% на запросы или жалобы и 20% на кредитные проверки. Это означает, что в соответствии с ABC каждый заказ требует 8 д.е. ресурсов, каждый запрос - 40 д.е., а каждая кредитная проверка - 44,80 д.е., как показано в таблице ниже.

Таблица 1. Выполнение ABC-калькуляции
традиционным способом.

Деятельность	% затрачиваемого времени	Распределенная стоимость, д.е.	Объем деятельности	Ставка драйвера затрат
Обработка заказов			49,000 заказов	8 д.е. за заказ
Обработка запросов				40 д.е. за запрос
Кредитные проверки			2,500 проверок	44.80 д.е. за кредитную проверку
Итого

Вооруженные этими цифрами, известными как ставки драйверов затрат (или коэффициенты распределения затрат, от англ. "cost-driver rates") , менеджеры могут распределять себестоимость ресурсов отдела на клиентов и продукты, которые используют ресурсы этого отдела.

Этот подход хорошо работает в ограниченных условиях, в которых он был первоначально применен, как правило, для одного отдела, завода или местоположения. Трудности возникают, когда вы пытаетесь использовать этот подход в больших масштабах на постоянной основе.

В рамках брокерского подразделения крупного банка процесс сбора данных для ABC потребовал, чтобы 70 000 сотрудников на более чем 100 объектах предоставили ежемесячные отчеты о распределении рабочего времени. Компания использовала 14 человек на полную ставку, чтобы управлять сбором, обработкой и отчетностью всех этих данных.

Большие издержки времени и финансовых затрат на создание и поддержание модели ABC в таком масштабе является серьезным препятствием для широкого внедрения модели в большинстве компаний. Поскольку внедренные управленческие системы обновляются редко (из-за затрат на повторное исследование), оценки затрат на процесс, продукт и клиента вскоре становятся неточными. Более того, люди тратят свое время на споры о точности ставок драйверов затрат, которые основаны на субъективных мнениях людей, а не на устранение недостатков, выявленных моделью: неэффективных процессов, убыточных продуктов и клиентов и избыточных мощностей.

Традиционные модели ABC также часто не учитывают сложность фактических операций.

Рассмотрим процесс «доставка заказа клиенту». Вместо того, чтобы использовать постоянный размер издержек на один заказ, компания может пожелать признать разницу в себестоимости между перевозкой заказа в полностью и не полностью загруженном грузовике, или между использованием ночного экспресса или коммерческого перевозчика.

Кроме того, заказ может быть введен в систему вручную или в электронном виде, и это может быть либо стандартная, либо ускоренная транзакция. Чтобы обеспечить учет значительной разницы в ресурсах, необходимых для различных механизмов доставки, в ABC-модель необходимо добавить новые виды деятельности, тем самым расширяя ее сложность.

По мере того, как расширяется перечень видов деятельности (чтобы отразить виды деятельности более подробно или чтобы расширить сферу охвата бизнес-модели), требования к компьютерным программам, используемым для хранения и обработки данных, возрастают.

Предположим, что компания имеет 150 видов деятельности в своей бизнес-модели ABC и распределяет затраты по этим видам деятельности примерно на 600 000 объектов затрат (продуктов и клиентов) и ежемесячно применяет модель в течение двух лет. Это потребует оценки, расчетов и хранения данных для более чем 2 миллиардов элементов.

Такой рост объемов привел к тому, что системы ABC уже к середине 2000-х годов превысили возможности обычных электронных таблиц, таких как Microsoft Excel, и даже многих специализированных пакетов ABC. Даже с учетом нынешних вычислительных мощностей системе может потребоваться несколько дней для обработки данных за один месяц.

Например, автоматизированной системе стоимостью 12 миллионов долларов, разработанной для американского производителя тентов и защитных конструкций Hendee Enterprises, в свое время потребовалось три дня, чтобы рассчитать расходы для своих 40 отделений, 150 видов деятельности, 10 000 заказов и 45 000 позиций.

Эти проблемы были очевидны для большинства компаний, применявших ABC. Но еще одна тонкая и более серьезная проблема возникает из самого процесса опроса сотрудников.

Когда люди оценивают, сколько времени они тратят на перечень возложенных на них задач, они неизменно сообщают о процентах, которые близки к 100. Немногие люди сообщают, что значительная часть их времени не используется.

Таким образом, ставки драйверов затрат рассчитываются исходя из того, что ресурсы работают на полную мощность. Но, как мы все знаем, операции часто выполняются со значительно меньшей эффективностью, чем это возможно Это означает, что оценочные ставки драйверов затрат обычно слишком высоки.

Модификация модели ABC, ориентированная на время.

Решение проблем с ABC заключается не в том, чтобы отказаться от концепции. ABC в конце концов помогла многим компаниям выявить важные возможности по оптимизации затрат и увеличению прибыли благодаря переоценке нерентабельных отношений с клиентами, улучшению бизнес-процессов, разработке более дешевых продуктов и формированию рационального ассортимента продукции. Потенциал ABC-модели в более широком масштабе предоставляет перспективную возможность для компаний.

Тем не менее, упрощение применения ABC возможно благодаря подходу, который называется ориентированным на время расчетом себестоимости по видам деятельности (TD ABC, от англ. "time-driven activity-based costing") , который успешно помог сотням компаниям, в том числе описанным далее.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители) оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом, вместо того, чтобы сначала рассчитать затраты по видам деятельности ресурсов, а затем - распределить их на продукты или клиентов.

Для каждой группы ресурсов требуется оценка только двух параметров:

• стоимость единицы времени на обеспечение (поставку) ресурса и
• стоимость единицы времени потребления ресурса продуктами, услугами и клиентами.

Этот подход обеспечивает более точные ставки драйверов затрат, позволяя оценивать единицу времени даже для сложных специализированных транзакций.

Пересмотренный подход предполагает, что менеджеры (непосредственные руководители), а не сотрудники, оценивают потребности в ресурсах, налагаемые каждой транзакцией, продуктом или клиентом.

Оценка затрат на единицу времени.

Вместо того, чтобы опрашивать сотрудников о том, как они проводят свое время, менеджеры сначала непосредственно оценивают практическую производительность ресурсов в процентах от теоретического потенциала. Существуют различные способы сделать это.

Как правило, вы можете просто предположить, что практическая полная производственная мощность составляет 80% - 85% от теоретической полной производительности. Поэтому, если работник (или машина) работает 40 часов в неделю, его практическая полная производительность составляет от 32 до 35 часов в неделю.

Как правило, менеджеры определяют более низкую ставку (например, 80%) для людей, что оставляет 20% времени на перерывы, приход и уход, общение и обучение. Для машин менеджеры могут выделять 15%-ный разброс теоретических и практических возможностей, позволяющий сократить время простоя из-за колебаний технического обслуживания, ремонта и планирования.

Более систематический подход, возможно, состоит в том, чтобы проанализировать прошлую деятельность и определить эталонный месяц с наибольшим количеством заказов, обрабатываемых без чрезмерных задержек, с приемлемым качеством, без сверхурочных часов или чрезмерного напряжения сотрудников.

Какой бы подход вы ни выбрали, важно не уделять чрезмерное внимание небольшим ошибкам и отклонениям. Целевое значение должно быть приблизительно правильным, скажем, в пределах от 5% до 10% от фактического значения, а не идеально точным. Если оценка практической производительности грубо ошибочна, то запуск системы ABC, ориентированной на время, рано или поздно приведет к ошибке.

Вернемся к нашему примеру. Давайте предположим, что в отделе обслуживания клиентов работает 28 торговых представителей по 8 часов в день. Поэтому теоретически каждый сотрудник отдела работает около 10 560 минут в месяц или 31 680 минут в квартал. Таким образом, практическая производительность (около 80% от теоретической) составляет около 25 000 минут за квартал на одного сотрудника или всего 700 000 минут. Поскольку мы уже знаем себестоимость обеспечения производственной мощности (560 000 д.е. на накладные расходы), теперь мы можем рассчитать себестоимость 1 минуты обеспечения производственной мощности - 0,80 д.е.

Емкость большинства ресурсов измеряется с точки зрения доступности по времени, но этот подход к ABC также может учитывать ресурсы, производительность которых измеряется в других единицах. Например, емкость склада или транспортного средства будет измеряться предоставленным пространством, в то время как объем памяти компьютера будет измеряться в гигабайтах. В этих ситуациях менеджер будет вычислять себестоимость единицы ресурсов на основе соответствующего показателя емкости, такого как стоимость за кубический метр или стоимость за гигабайт.

Оценка единицы времени деятельности.

Вычислив себестоимость единицы времени, менеджеры определяют время, которое требуется на выполнение каждого вида деятельности. Эти цифры можно получить путем собеседований с сотрудниками или путем непосредственного наблюдения. Нет необходимости проводить опросы, хотя в крупных организациях опросы могут помочь.

Важно подчеркнуть, однако, что вопрос заключается не в процентном соотношении времени, которое сотрудник тратит на выполнение какой-либо работы (скажем, на обработку заказов), но в том, сколько времени требуется на выполнение одной единицы этой работы (т.е. время, необходимое для обработки одного заказа).

Напомним еще раз, точность не критична; достаточно грубой точности. В нашем примере предположим, что менеджеры определяют, что для обработки заказа требуется 8 минут, 44 минуты - для обработки запроса и 50 минут - на проверку кредита.

Расчет ставок драйверов затрат.

Теперь ставки драйверов затрат можно рассчитать путем умножения двух входящих параметров, которые мы только что определили. Для нашего отдела обслуживания клиентов мы получаем ставку драйвера в размере:

• 6,40 д.е. (8 * 0,80 д.е.) для обработки заказов клиентов,
• 35,20 д.е. (44 * 0,80 д.е.) для обработки запросов и
• 40 д.е. (50 * 0,80 д.е.) для выполнения кредитных проверок.

После того, как вы рассчитали эти стандартные ставки, вы можете применять их в режиме реального времени, чтобы распределять расходы на отдельных клиентов по мере совершения транзакций. Эти ставки затрат могут также использоваться при обсуждении с клиентами ценообразования нового бизнеса.

Обратите внимание, что эти ставки ниже, чем те, которые оцениваются с использованием традиционных методов ABC (см. таблицу 1. «Выполнение ABC-калькуляции традиционным способом» ). Причина этого различия становится очевидной, когда мы пересчитываем ежеквартальную стоимость выполнения работ по обслуживанию клиентов.

В таблице 2 анализ TD ABC показывает, что только 83% практической производительности (578 600 из 700 000 минут) ресурсов использовались в течение квартала для продуктивной работы, и, следовательно, только около 83% от общих расходов в размере 560 000 долл. США были распределены на клиентов или продукты в течение этого периода.

Это связано с техническим недостатком традиционной модели ABC, о котором мы упоминали ранее. Он заключается в том, что опрошенные сотрудники реагируют так, как будто их практическая производительность всегда используется почти полностью.

Таблица 2. Влияние практической производительности
на АBC-анализ, ориентированный на время.

Деятельность	Единица времени (минуты)	Количество	Итого, минут	Итого, затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого

В случае с нашим отделом обслуживания клиентов традиционный опрос ABC показал распределение на 70%, 10% и 20% времени сотрудников, выполняющих три вида деятельности отдела. Но в то время как это распределение отражало то, как сотрудники проводили свое рабочее время, полностью игнорировался тот факт, что их общее рабочее время было значительно меньше, чем их практическая производительность в 32 часа на одного человека в неделю.

Калькуляция себестоимости ресурсов на единицу времени заставляет компанию учитывать практическую производственную мощность ее ресурсов, позволяя драйверам затрат ABC предоставлять более точные сигналы о стоимости и лежащей в основе эффективности ее процессов.

Затраты на анализ и отчетность системы TD ABC.

Ориентированная на время модель ABC позволяет менеджерам постоянно сообщать о своих расходах таким образом, чтобы выявлять как затраты на основную деятельность бизнеса, так и время, затрачиваемое на них. В нашем примере с отделом обслуживания клиентов отчет TD ABC будет похож на таблицу, представленную ниже.

Таблица 3. Отчет модели TD ABC.

Деятельность		Единица времени	Общее время (в минутах)	Ставка драйвера затрат, д.е.	Итого, распределенные затраты
Обработка заказов
Обработка запросов
Кредитные проверки
Итого, использованная произв. мощность
Итого, обеспеченная произв. мощность
Неиспользованная произв. мощность

Обратите внимание, что в отчете подчеркивается разница между обеспеченной производительностью (как количеством, так и стоимостью) и использованной производительностью. Руководители могут проанализировать стоимость неиспользуемого потенциала и рассмотреть возможности того, как можно снизить затраты на обеспечение неиспользуемых ресурсов в последующие периоды; они могут отслеживать эти виды деятельности с течением времени.

В некоторых случаях эта информация может спасти компании, которые рассматривают возможность сокращения ненужных инвестиций в увеличение производительности. Например, вице-президент компании Lewis-Goetz, производителя шлангов и ремней из Питтсбурга, выяснил благодаря своей модели TD АВС, что один из его заводов работал только на 27% мощности.

Вместо того, чтобы пытаться снизить численность персонала завода, он решил сохранить способность выполнить крупный контракт, который он, как и ожидал, выиграл в этом году. В противном случае ему бы потребовалось создавать под него новые мощности.

Обновление модели TD ABC.

Менеджеры могут легко обновлять свои модели TD ABC, чтобы отражать изменения операционных условий. Чтобы добавить больше видов деятельности в отдел, им не нужно заново опрашивать персонал; они могут просто оценить единицу времени, необходимую для каждого нового вида деятельности.

Менеджеры также могут легко обновлять ставки драйверов затрат. Два фактора могут привести к изменению этих ставок.

Во-первых , изменения цен на ресурсы влияют на стоимость единицы времени обеспечения ресурса. Например, если работники получают 8%-ное увеличение заработной платы, стоимость ресурсов в нашем примере увеличивается с 0,80 д.е. до 0,864 д.е. в минуту. Если выполняется замена оборудования или новое оборудование добавляются в бизнес-процесс, стоимость ресурсов изменяется, чтобы отразить изменение операционных расходов, связанных с внедрением нового оборудования.

Второй фактор , который может привести к изменению ставки драйвера затрат, - это изменение эффективности деятельности. Программы качества, непрерывные усилия по его улучшению, реинжиниринг или внедрение новых технологий могут позволить выполнять одну и ту же деятельность за меньшее время или с меньшим количеством ресурсов.

После того, как было осуществлено постоянное, устойчивое улучшение процесса, аналитик ABC пересчитывает оценки единиц времени (и, следовательно, требования к ресурсам), чтобы отразить улучшения процесса.

Например, если отдел обслуживания клиентов получает новую систему баз данных, сотрудники могут выполнить стандартную проверку кредита за 20 минут, а не на 50 минут. Чтобы учесть это улучшение, просто измените единицу времени на 20 минут, и новая ставка драйвера затрат автоматически станет равной 16 д.е. за проверку кредита (по сравнению с 40 д.е.). Разумеется, вам нужно добавить стоимость затрат на покупку новой системы баз данных, обновив стоимость за единицу времени, поэтому окончательная цифра может быть несколько выше, чем 16 д.е.

Обновляя модель ABC на основе событий, а не календаря (один раз в квартал или ежегодно), вы получаете гораздо более точное отражение текущих условий. В любое время, когда аналитики узнают о значительном изменении затрат на предоставленные ресурсы или практическом потенциале этих ресурсов или об изменении ресурсов, необходимых для выполнения этой деятельности, они должны обновить параметры модели TD ABC.

Уравнения времени для сложных случаев.

До сих пор мы полагались на важное упрощающее предположение о том, что все заказы или транзакции определенного типа одинаковы и требуют того же количества времени для обработки. Но время от времени TD ABC не требует такого упрощения. Модель может учитывать всю сложность реальных операций путем включения в нее уравнений времени ("time equations") .

Эта новая возможность позволяет модели отражать то, как характеристики деятельности влияют время работы. Уравнения времени значительно упрощают процесс оценки и дают гораздо более точную модель затрат, чем это было бы возможно с использованием традиционных методов ABC.

Ключевая идея заключается в том, что, хотя транзакции могут усложняться, менеджеры обычно могут определить, что их усложняет. Переменные, которые влияют на большинство таких действий, часто могут быть точно определены и, как правило, уже записаны в информационных системах компании.

Чтобы привести пример, предположим, что менеджер анализирует процесс упаковки химиката перед отгрузкой. В этой ситуации сложность возникает из-за потенциальной потребности в специальной упаковке и дополнительной потребности в воздушной перевозке.

Предположим, что если химикат уже упакован образом, который соответствует стандартным требованиям, для подготовки его к отправке требуется 0,5 минуты. Однако, менеджер определяет, как из опыта, так и из нескольких наблюдений, что если предмет требует новой упаковки, что для получения новой упаковки потребуются дополнительные 6,5 минут. И если предмет должен быть отправлен воздушным транспортом, сотруднику потребуется около 2 минут, упаковать его в контейнер.

Эта информация позволяет менеджеру оценить время, необходимое для процесса упаковки:

Время упаковки = 0,5 + 6,5 [если требуется специальная упаковка] + 2 [при доставке по воздуху]

Системы ERP многих компаний уже хранят данные о заказе, упаковке, методе распределения и других характеристиках. Эти данные, относящиеся к заказу и транзакции, позволяют быстро определить конкретные временные требования для любого конкретного заказа, используя расчет, подобный приведенному выше.

Благодаря этому расширению, модель TD ABC может учитывать более сложные условия бизнеса, в отличии от традиционной системы ABC, которая, вероятно, должна была рассматривать каждый вариант процесса как отдельную деятельность.

Рассмотрим пример с корпорацией Hunter (это не настоящее название компании), крупного, международного дистрибьютора научных продуктов, 27 отделений которой обрабатывают более миллиона заказов каждый месяц, чтобы доставить до 300 000 различных товарных единиц 25 000 клиентов.

Старая модель ABC требовала, чтобы сотрудники отдела онлайн-продаж (продавцы, обрабатывающие телефонные и интернет-заказы, а не имеющие дело с клиентами лицом к лицу) каждый месяц оценивали процентное соотношение времени, которое они тратят на три вида деятельности: ввод данных о новом клиенте, создание заказа и срочное выполнение заказа.

Благодаря методу TD ABC, команда аналитиков смогла сгруппировать эти три деятельности в единый процесс, названный внутренним заказом клиента. Команда узнала, что для ввода основной информации о заказе требовалось около 5 минут, плюс 3 минуты для каждой позиции и еще 10 минут, если требовалось срочное выполнение заказа. Если клиент был новым, требовалось еще 15 минут для добавления клиента в компьютерной системе компании.

Следуя описанному выше подходу, предыдущая модель из трех подпроцессов была заменена единым временным уравнением:

Время внутреннего заказа клиента =
5 + (3 * количество позиций)
+ 15 [если новый клиент]
+ 10 [если срочный заказ]

Это было просто реализовать, поскольку ERP-система уже отслеживала количество позиций для каждого заказа и включала поля, которые определяли, был ли это срочный заказ и был ли клиент новым. Модель умножила расчетное время процесса продаж на ставку драйвера затрат отдела, чтобы получить стоимость обработки каждого заказа. Теперь компания могла получить более точную и тонкую оценку своих затрат, одновременно уменьшив сложность процесса сбора и анализа данных. После этого компания Hunter внедрила ориентированную на время модель TD ABC во всех своих бизнес-направлениях. Результаты были впечатляющими:

• Компания сократила количество отслеживаемых видов деятельности с 1200 до 200 процессов.
• У менеджеров появилась возможность усложнять модель , просто добавляя новые элементы в уравнения времени, что снизило нагрузку на систему учета.
• Оценки затрат теперь основывались на фактических характеристиках заказа и прямых наблюдениях за временем обработки заказов, а не на субъективных оценках того, где и как люди проводят свое время.
• Новую модель оказалось легче проверить. Компания может распределить общее время, то есть общее абсолютное время, потраченное на все виды деятельности, отслеживаемые за определенный период, - на другие показатели ресурсов. Например, если общее время процесса меньше времени, указанного в калькуляции, то менеджеры знают, что некоторые из их расчетных значений времени слишком низки или что люди не работают в полную силу. Эта проверка сложна при использовании традиционной ABC-модели, которая основана на предполагаемых пропорциях затраченного времени и редко включает свободное время или неиспользуемое время.
• Для модели сопровождения модели TD ABC, требовалось два человека, которые работали два дня в месяц, чтобы загружать, вычислять, проверять и сообщать результаты. Для старой модели требовалась команда из десяти человек и три недели времени на ту же работу. Сотрудники теперь тратили время, извлекая прибыль из информации, а не просто обновляя и поддерживая модель.

Опыт компании Hunter повторить не трудно. Модели TD ABC можно легко применять и настраивать для других заводов и компаний отрасли, потому что используемые ими процессы схожи.

Способность модели TD ABC определять и сообщать о сложных процессах простым способом также предоставляет мощный инструмент переговоров, когда дело касается клиентов.

За последние годы модель ABC позволила менеджерам понять, что не все доходы являются хорошими доходами, и не все клиенты являются прибыльными клиентами.

К сожалению, трудности внедрения и поддержания традиционных систем ABC некоторое время не позволяли им использовать свои модели в каких-либо значительных масштабах. TD ABC преодолела эти трудности, предложив прозрачную масштабируемую методологию, которую легко реализовать и обновить.

Голубков Е.П.,
заслуженный деятель науки РФ,
д. э. н., профессор АНХ при Правительстве РФ

Рассмотрены методические вопросы проведения ABC- и XYZ- анализа и совмещения результатов этих двух видов анализа. Указаны области применения ABC- и XYZ-анализа, отмечены их достоинства и недостатки.

1. Методические рекомендации по проведению ABC-анализа
ABC -анализ - это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А - наиболее ценные, В - промежуточные, С - наименее ценные(1).

ABC -анализ вне зависимости от сферы его применения (производственные предприятия, торговые оптовые или розничные предприятия) проводится в следующей последовательности.

1. Выбор объекта анализа (определяем, что будем анализировать - ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов). Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта, - средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.

Найти единственный параметр, однозначно отражающий позицию анализируемых товаров, представляет сложную задачу. Этот выбор зависит от целого ряда факторов: типа предприятия, скорости товарооборота, сезонности спроса и др. Вследствие этого эмпирическим путем можно попробовать использовать различные параметры и даже выделить группы ABC на основе последовательного применения нескольких параметров, скажем, количества отгруженных заказов, дохода, количества единиц продаж. В итоге могут быть выделены интегральные группы A , B , C . Предварительно весь возможный набор параметров анализа для выбора наиболее предпочтительных из их числа может быть проранжирован по их важности. Например, в работе приводятся следующие аргументы в пользу выбора параметров оценки. В аптеке могут за месяц купить 100 упаковок БАД марки X и 150 упаковок БАД марки Y .

(1) Аббревиатура ABC имеет и другое толкование: АВС - activity based costing - операционно-ориентированный учет затрат. В российской терминологии - функционально-стоимостной анализ. Главным объектом управления в этом подходе признаются не организационно-производственные системы, а операции, выполняемые ими.

Казалось бы, надо ориентироваться на Y , так как их куплено больше. Однако 150 упаковок БАД марки Y было куплено всего 6 покупателями - 5 человек купили по 10 штук и один - 100 упаковок. БАД марки X купили 10 человек - по 10 упаковок каждый.

Если ориентироваться на штуки как значимый параметр, то можно легко ошибиться при планировании закупок. Ведь этот один клиент (который купил сразу 100 БАД Y ) мог и не появиться, и вероятность того, что в следующем временном промежутке появится такой же клиент с таким же количеством купленного, очень низка. Вывод: нельзя ориентироваться только на количество упаковок. Ориентация же на факт продажи гарантирует бoльшую точность при закупках.

В цитируемой работе предложена двухфакторная модель АВС -анализа, в которой в качестве параметров используются прибыль и количество фактов продаж. Прибыли отдано предпочтение по сравнению с товарооборотом главным образом из-за того, что продается множество товаров с различной наценкой, соответственно, и приносимый доход (прибыль) разный. Затем каждой товарной позиции присваивается лишь один индекс. Первая буква индекса - индекс, присвоенный по прибыли; вторая - индекс, присвоенный по количеству фактов продаж.

4. Определение групп А , В и С .
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

• определить величину параметра (скажем, объема продаж) для выбранных единиц объекта анализа (например, для каждой ассортиментной позиции выбранной ассортиментной группы);
• рассчитать величину параметра для выбранных единиц накопительным итогом путем прибавления величины параметра к сумме предыдущих оценок, то есть определить долю параметра в суммарной оценке;
• присвоить названия групп выбранным объектам.

• Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы значений параметров.
• Группа В - следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80% от общей суммы значений параметров.
• Группа С - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100% от общей суммы значений параметров.

Иногда указываются другие процентные отношения, например группа A - 15% запасов, B - 20%, C - 65%.

В качестве развития идеи классического ABC -анализа в работе предложено ввести четвертую группу - неликвидов, невостребованную продукцию, которая не приносит дохода и замораживает оборотные средства предприятия.

Более глубокие математические подходы к выделению групп A , B , C рассмотрены в работах .

Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с оценками на основе других параметров. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Например, АВС -анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получите 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже является привлекательным для клиента и товарооборота компании. При создании методики АВС -анализа использовался принцип выдающегося экономиста Парето, названный в последующем его именем. Занимаясь изучением экономической жизни Италии, Парето в 1906 г. высказал мнение, что 80% благосостояния итальянского общества контролируется 20% общественного капитала. По отношению к ABC -анализу принцип Парето может звучать так: надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать ресурсы, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия, либо его клиентура, либо ассортиментные позиции торгового предприятия, либо складские запасы и т. д.

Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем вы зарабатываете деньги. Аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда тратятся деньги.

В то же время важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.

Частота проведения АВС -анализа зависит от целого ряда факторов, и прежде всего от продолжительности жизненного цикла товара данной торговой группы, сезонности продаж, влияния факторов внешней среды. Частота проведения выбирается индивидуально для каждой торговой группы. В частности, для торговых предприятий в относительно стабильных условиях внешней среды АВС -анализ может проводиться один раз в первый рабочий день нового месяца, следующего за анализируемым периодом. АВС -анализ необходимо проводить за период, равный 1 или 2 месяцам, что позволит сглаживать в какой-то мере колебания сезонности, недопоставок и т. п.

Данные можно брать не за последний месяц, а за последние полгода, учитывая таким путемвлияние факторов, выходящих за рамки одного месяца. В то же время при более редком проведении АВС -анализа, скажем ежеквартальном, можно упустить какие-то важные факторы и, например, остаться в сезон без выгодного товара.

Группе А необходимо уделять особое внимание, постоянно использовать процедуры контроля (мониторинга) и планирования. Небольшие изменения показателей рентабельности, оборачиваемости, цен для этой группы могут привести к значимым изменениям в финансовых показателях предприятия. Вследствие этого возможен ежедневный мониторинг товаров группы A , особенно когда отлажена технология проведения такого анализа.

Что касается групп В и С , то каждый день поассортиментно данные позиции анализировать не имеет смысла. Однако для создания видимости разнообразия ассортимента желательно иметь в наличии несколько ассортиментных позиций по каждой группе.

Результаты ABC -анализа для отдельных категорий анализа целесообразно дополнить анализом «объем продаж - вклад в покрытие затрат (выручка с продаж за вычетом всех переменных издержек)» . Этот анализ может проводиться для оценки эффективности как отдельных рыночных сегментов, так и торговых предприятий, закупающих товары у производителей.

2. Методические рекомендации по проведению XYZ-анализа
Данный анализ позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса.

В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров.

где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i- й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов.

Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

XYZ -анализ проводится в следующей последовательности.

1. Определение объекта анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и др.

Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Товарные запасы - результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. В любом случае выбор параметра для анализа лучше проводить экспериментальным путем, сравнивая результаты, полученные при применении различных параметров.

Первые два шага XYZ -анализа совпадают с этими же шагами для ABC -анализа.

3. Определение периода и количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.

Периодичность анализа для каждого предприятия сугубо индивидуальна. Периодичность XYZ -анализа должна быть больше срока от момента заказа товара до его получения заказчиком. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Если для питерской сети компаний «Мойдодыр» для анализа брались продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z . А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X , и Y . В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные .

Другой пример. Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи - тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки «Абсолют» (которую заказывают один раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то при таком периоде 99% ассортимента магазина попадет в категорию Z , 1% - в категорию Y . Выходит, можно сделать вывод о работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. Поэтому в данном случае целесообразно проводить анализ по ежемесячным продажам.

Особенностями обладает анализ продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т. п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше, чем квартал, просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z . Используя XYZ - анализ, надо помнить о надежности полученных результатов, которая возрастает при увеличении используемого объема информации. Исходя из этого, число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Предприятие информировано о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар переходит в категорию Z . В этом случае целесообразно действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, более правильным и эффективным действием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каждого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент. В результате мы получим объем продаж товара без учета сезонных колебаний. Сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если прогнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Теперь можно проводить XYZ -анализ по полученным данным. Из приведенного в табл. 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12% .

4. По приведенной формуле определяется коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

5. Группирование объектов анализа в соответствии с возрастанием коэффициента вариации параметров.

6. Определение групп X , Y и Z . Табличное и/или графическое представление полученных результатов (рис. 1 и табл. 3).

В классическом варианте XYZ -анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

В то же время следует отметить, что эмпирически с учетом специфики сферы применения данного метода, объектов и параметров анализа возможно установление других градаций категорий X , Y , Z . Например, для категории X может быть выбран диапазон 0-15%, для категории Y - 16-50%, а для категории Z - 51-100%.

XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады. Любая закупка связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т. д.), а также с прямыми рисками, например списанием товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия.

Применя XYZ -анализ в отношении своих клиентов, можно строить прогноз продаж на будущие периоды, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженных различным всплескам заказов) клиентов, а также проводить мероприятия по переводу клиентов из групп Y , Z в группу X .

Таким образом, применение XYZ -анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и точность прогнозирования продаж. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.

3. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа
Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения - это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами из одного файла в другой. Лучше из XYZ в АВС , так как фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

В результате данного совмещения по двум показателям - степень влияния на конечный результат (АВС ) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ ) - получаем 9 групп объектов анализа (рис. 2).

В табл. 4 дается характеристика товаров и отдельных позиций ассортиментной политики для разных клеточек совмещенной матрицы.

Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо, чтобы они постоянно были в наличии. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ -анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и, как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью продаж. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п. .

Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ -анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.

По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании возможностей.

В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет убытки. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся.

В табл. 5 представлен пример совмещения результатов ABC- и XYZ -анализа.

Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории AX должны обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в категорию CZ , можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с товарами группы AZ , вы рискуете понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ , то он, отработав год, научится нажимать клавиши на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ , то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг .

Итак, использование совмещенного АВС- и XYZ -анализа позволит:

• повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
• повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
• выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров, хранящихся на складе;
• перераспределить усилия персонала в зависимости от его квалификации и имеющегося опыта.

К достоинствам рассмотренных методов анализа можно отнести следующее.

1. ABC -анализ позволяет просто и наглядно изучать большую совокупность экономических данных. Данный метод анализа получил большое развитие благодаря своей универсальности и эффективности. Он может применяться как в деятельности оптовых и розничных торговых предприятий, так и в деятельности организаций - производителей товаров и услуг.
2. Результаты ABC -анализа позволяют в дальнейшем рационализировать деятельность по управлению ассортиментом. Проще и легче контролировать и поддерживать ассортимент 20 позиций, чем 100. Тем более когда эти 20 позиций дают 80% прибыли. В результате необходимо лишь вести, скажем, ежедневный ассортиментный и количественный контроль наличия товаров, относящихся к группе А . В то же время выявляются не только прибыльные товары, но и товары, пользующиеся повышенным спросом, зачастую дешевые.
3. АВС -анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, позволяет рационально решать вопросы управления запасами.
4. Регулярное сравнение нового и старого ABC -индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) товар двигался. Результатом этой классификации является возможность увидеть, какие товары пользуются все большей популярностью (находятся в стадии роста по этапам жизненного цикла товара), а какие - в фазе упадка.
5. Применение ABC -анализа помогает решать задачи сегментирования потребителей, изучения спроса, выбора эффективных маркетинговых инструментов, рационального использования труда сотрудников.

В то же время можно отметить следующие недостатки данных методов.

1. Возможность попадания в группу С товаров-новинок. Возникают трудности в случае динамично меняющейся ситуации, например при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ -анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z .
2. XYZ -анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
3. На сегментах рынка, на которых разброс значений ежедневных продаж в течение месяца может составлять 50% и более, применение XYZ -анализа может оказаться бесполезным, поскольку все товары попадут в категорию Z .
4. Как ABC -анализ, так и XYZ -анализ ориентированы на их использование в относительно стабильных условиях внешней среды. Кризисные явления, существенные изменения курса валют, изменение конкурентной ситуации и др. резко уменьшают прогнозную ценность полученных результатов.

Особенно это касается XYZ -анализа, поскольку даже в стабильной ситуации делать прогнозные выводы на основе данных для 3-5 временных периодов надо с большой осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

Несмотря на отмеченные недостатки ABC- и XYZ -анализ являются современным инструментом маркетинга, совместное применение которых с другими методами анализа помогает решать вопросы ассортиментной и ценовой политики, выбора рыночных сегментов и каналов сбыта, управления запасами, повышения эффективности использования инструментов маркетинговых коммуникаций.

Литература
1. АВС -анализ // http://www.abc-analysis.ru/
2. Афанасьев С.В. Метод треугольника в FBC-анализе / С.В. Афанасьев //Маркетинг в России и за рубежом. - 2007. - № 2.
3. Бодряков Роман . Семинар на тему ABC и XYZ / Роман Бодряков // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
4. Бодряков Роман. ABC- и XYZ -анализ: составление и анализ итоговой матрицы / Роман Бодряков // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
5. Двухфакторный АВС -анализ по методике П.В. Грека // Remedium.ru/
6. Дибб С. Практическое руководство по маркетинговому планированию / С. Дибб, Л. Симкин, Дж. Брэдли. - СПб.: Питер, 2001.
7. Облаков П.О. К статье «Метод треугольника в FBC-анализе» / П.О. Облаков // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - № 2.
8. Хамлова Ольга. АВС -анализ: методика проведения / Ольга Хамлова // Управление компанией. - 2006. - № 10.
9. http://www.sf-online.ru/
10. XYZ-анализ (сценарий) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/

Также по этой теме.

Оценочные модели ассортимента (АВС-гнапю и XΎΖ-анализ продукции)

При оценке ассортимента часто используется ABC -анализ. Его цель – выявить направление ассортиментной политики. ABC -анализ базируется на гипотезе о принципе Парето, сформулированной итальянским экономистом Вильфредо Парето, а именно на том, что:

• 20% набора ассортимента обеспечивают около 80% эффективного сбыта;
• 20% ошибок в ассортименте обусловливают 80% потерь эффективности сбыта;
• 20% клиентов приносят 80% оборота или прибыли.

При анализе товарной политики предприятия в продукции

фирмы выделяются блоки А, В, С, соответствующие определенным ассортиментным позициям, которые позволяют довести долю покрытия фиксированных затрат и доходов производителя соответственно до 80, 90 и 100%. После этого производитель проводит политику сокращения блока С, чтобы уменьшить малопроизводительные затраты и диверсифицировать блок А, уменьшая тем самым опасность оказаться в зависимости от результатов продвижения одного-двух товаров.

Для проведения ABC -анализа построим табл. 5.2.

В графе 2 табл. 5.2 записываются названия продуктов в порядке убывания объемов продаж, приходящихся на каждый из них (графа 5).

В графе 3 записывается доля каждого продукта, вычисляемая в процентах от общего количества (100%). Так, если фирма продает 10 продуктов, то доля каждого из них в общем количестве составит 10%, если 20 продуктов, то 5% и т.д.

В графе 6 вычисляется доля (в процентах), которую составляет объем продаж каждого продукта в общем объеме продаж фирмы. Так, объем продаж Продукта 1 в общем объеме продаж фирмы для примера, приведенного в табл. 5.2, составляет

(400 000/1 000 000) 100 = 40%.

Объем продаж Продукта 10 составляет

(6000/1 000 000) 100 = 0,6%.

Таблица 5.2

ABC -анализ продукции

	Названия продуктов	Доля каждого в общем числе, %	Доля нарастающим итогом, %	Объем продаж	Доля от общего объема продаж, %	Доля нарастающим итогом, %	Группа продуктов
	Продукт 1
	Продукт 2
	Продукт 3
	Продукт 4
	Продукт 5
	Продукт 6
	Продукт 7
	Продукт 8
	Продукт 9
	Продукт 10

В графах 4 и 7 вычисляются доли в процентах нарастающим итогом на основе данных граф 3 и 6 соответственно. С помощью двух горизонтальных линий, одна из которых проводится после цифры 20, а другая – после цифры 50 в графе 4, общее число продуктов фирмы делится па три группы, обозначаемые соответственно буквами А, В, С.

В соответствии с принятым принципом деления в группу Л попадают 20% продуктов, которые обеспечивают наибольшие объемы продаж, в сумме составляющие около 80% оборота фирмы. Именно на этой группе реализуется правило Парето (соотношение 20:80).

В группы В и С входят продукты, которые совместно обеспечивают около 20% общего оборота.

Для примера, рассмотренного в табл. 5.2, в группу А входят продукты, обеспечивающие 75% от общего объема продаж, в группу В – 20%, в группу С – 5%. Таким образом, к группе А относятся основные продукты, требующие повышенного внимания, так как от них зависит жизнь и развитие компании.

Нужно посмотреть, какие продукты входят в группу В, составляющую 30% в ассортименте фирмы, достаточно ли уделяется внимания их развитию, есть ли среди них наиболее перспективные с точки зрения повышения объема продаж и перевода их в группу А и т.д.

Необходимо разобраться с продуктами, входящими в группу С, составляющую 50% в ассортименте фирмы. Среди них могут быть устаревшие или не соответствующие спросу, которые необходимо снять с производства, совершенно новые продукты, которые следует развивать, а также перспективные продукты, находящиеся на этапе роста, которым не уделяется должного внимания.

В группу С могут также попасть так называемые товары для ассортимента, которые не приносят прибыли, но должны быть в ассортименте.

В процессе анализа строится кривая концентрации Лоренца. По оси абсцисс в порядке убывания их доли в общем объеме продаж располагаются ассортиментные группы, а по оси ординат – размер товарооборота. Ассортиментные группы подразделяются на три блока по выбранным критериям (продажа, прибыль, издержки). Блоки А, В, С соответствуют большому (ассортиментные группы 1–4), среднему (5–7) и небольшому вкладу в общий сбыт (8–20). Выделив подобные ассортиментные блоки, фирма должна проводить политику сокращения или исключения блока С, чтобы сократить малопроизводительные затраты и диверсифицировать блок Л, уменьшая риск оказаться в зависимости от результатов продвижения небольшого числа товаров (рис. 5.11).

Опираясь на пример использования ABC -анализа для оценки важности ассортиментных групп, можно выделить следующее:

• 1) упорядочение ассортиментных групп но их значимости и важности (в последовательности убывания значимости);
• 2) оценка атрибутов по ABC -принципу:
  • – первые 15% относятся к Л группе (очень важные, обязательно должны быть в наличии, имеют большое значение для эффективности сбыта);
  • – следующие 20% относятся к группе В (важные, значительные, желательно включать в сбытовую сферу);
  • – остальные 65% относятся к группе С (менее важные, незначительные, необязательные);

Рис. 5.11. ABC -анализ ассортиментных групп товара

• 3) проверка распределения времени на реализацию ассортиментных групп в соответствии с важностью решения задачи:
  • – 65% времени для реализации группы А ассортимента;
  • – 20% времени для группы В;
  • – 15% времени для группы С;
• 4) проведение корректирующих мероприятий с целью последовательной ориентации на A -атрибуты.

Слабым местом ABC -анализа является поиск объективных критериев оценки ассортимента исследуемого товара, которые имеют решающее значение для достижения результата. Данная проблема решается относительно просто для количественно измеримых ассортиментных групп. Для качественных ассортиментных групп необходимо использовать другие методы, например, экспертный метод, методы ранжирования, балльной оценки и др.

Одним из путей оптимизации категорийного подхода является проведение АВС -анализа внутри категории. Можно привести пример проблемно-ориентированного АВС -анализа категории лечебной косметики в рамках проекта "Лаборатории красоты" компании ЗАО "Л"Ореаль". Взяв за минимальный исследуемый период три месяца, работающие в ней эксперты распределили бренды лечебной косметики по трем группам (A , В и С) на основе их вклада в общий товарооборот всей категории за данный квартал (табл. 5.3).

Проанализировав данные табл. 5.3, мы можем сделать вывод, что в последнем квартале 2011 г. три марки из 26 (12%) обеспечивают больше 50% товарооборота всей категории, а 16 марок (64%) приносят только 20% выручки. Явная "раздутость" группы С требует глубокого анализа необходимости присутствия всех попавших в нее брендов в общем

Таблица 5.3

АВС

	Оборот, окт. 11, руб.	Оборот, ноя. 11, руб.	Оборот, лек. 11, руб.		Доля в обороте, %	Доля в обороте с накопительным итогом, %
ЛЯ РОШ ПОЗЕ
ФИТОСОЛЬБА
БИОДЕРМА
НОРМЛЛИС
ЭКСФОЛИАК
БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ
ИНГРИД МИ Л ЛЕТ

ассортименте категории. Однако было бы ошибочно сразу убрать из ассортимента все марки с низкими показателями доли в товарообороте. Специфика отрасли, частое обновление ассортимента, регулярное появление новинок, влияние рекламных акций на уровень продаж не позволяют ABC -анализу быть полностью объективным.

К тому же некоторые марки могут выполнять определенные функции внутри категории (как целые категории внутри общего ассортимента), быть удобными или уникальными, придавать имиджевую ценность торговой точке. Даже проведя АВС -анализ но дополнительному показателю – доле прибыли, которую каждая марка обеспечивает внутри всей категории, сложно получить четкое решение по оптимизации ассортимента.

Дополнительным инструментом в таком случае может являться XYZ -анализ, где за единицу взяты также отдельные марки внутри категории. Он позволит анализировать и прогнозировать стабильность продаж, а также колебания уровня потребительского спроса на товары отдельных брендов. Чем стабильнее спрос на определенную марку, тем легче управлять продукцией, тем ниже потребность в товарных запасах, тем легче планировать движение продуктов. Таким образом, можно получить дополнительный аналитический материал для принятия решения о пребывании этой марки в категории.

При данном виде анализа выделяются также три группы товаров (в примере – товарных марок) на основе коэффициента вариации, т.е. отклонения от среднего значения продаж. Для товаров группы X коэффициент вариации не должен превышать 10%, что означает, что для них характерна стабильностью продаж и, как следствие, большие возможности прогноза продаж. Категория F определяется коэффициентом вариации от 10 до 25%, т.е. товары данной категории имеют средние показатели колебания спроса. Для товаров, относящихся к группе Z, характерно нерегулярное потребление, поэтому коэффициент вариации превышает 25%. Прогноз на такие группы товаров неточен, так как это либо новые товары, недавно поступившие в продажу, либо уникальные, особенные товары, подверженные сезонному спросу.

На примере рассмотрим уровень стабильности спроса па бренды лечебной косметики, представленные в этой категории в проектах "Лаборатории красоты" компания ЗАО "Л"Ореаль". Для этого рассчитаем коэффициент вариации по формуле

где – товарооборот по одной марке за один месяц, – средний товарооборот по этой марке, п – количество месяцев.

За расчетный период возьмем также последний квартал 2007 г. в аптеках Москвы и Московской области (табл. 5.4). Как видно из полученных результатов, шесть марок: Vichy, Licrac, Uriagc, La Roche-Posay, Galenic, Klorane – пользуются постоянным спросом, основная масса брендов имеет средние показатели колебания спроса, что может обусловливаться различными факторами (перебоями в поставках, проведением акций по стимулированию спроса, сезонными колебаниями и др.). Результаты λΎΖ-анализа также не являются единственно достоверными и достаточными для принятия решения о выводе и сохранении в ассортиментной матрице тех или иных товаров, так как на уровень колебания продаж влияет огромное количество факторов. Однако бренды, относящиеся к категории Z, особенно если их вклад в общий товарооборот категории невелик, требуют серьезного анализа. Для того чтобы нарисовать более наглядную картину товорооборота каждой марки и соответствующего ей уровня колебания спроса, можно совместить результаты ЛВС и ΖΎΖ-анализа. Вследствие подобного совмещения выделяются девять групп объектов анализа по двум критериям: степени влияния на товарооборот (ABC -анализ) и стабильности/прогнозируемости результата (XΎΖ -анализ).

С результатами анализа марок лечебной косметики, полученными в результате реализации совместного проекта ЗАО "Л"Ореаль" и ЗАО "Аптеки 36,6", можно ознакомиться в табл. 5.5.

На основе результатов, отраженных в табл. 5.5, можно видеть, что получилось пять групп из девяти возможных, остальные четыре группы марок в ассортименте "Лабораторий красоты" отсутствуют. Далее строят матрицу совмещенного анализа, чтобы наглядно отразить полученные группы ассортимента, их величину по отношению ко всему ассортименту категории, а также чтобы стало видно, каковы в целом тенденции ассортимента "Лабораторий красоты" (рис. 5.12).

Таблица 5.4

XYZ -анализ брендов лечебной косметики в "Лабораториях красоты" Москвы и Московской области (IV квартал 2011 г.)

Наименование	Оборот, окт 11, руб.	Оборот, ноя. 11, руб.	Оборот, лек. 11, руб.	Общий товарооборот за IV квартал, руб.	Среднее значение	Коэффициент вариации, %
ЛЯ ΡΟΙΙΙ ПОЗЕ
ФИТОСОЛЬБА
БИОДЕРМА
НОРМАЛИС
ЭКСФОЛИАК
БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ

Таблица 5.5

Совмещенный АВС и XFZ-анализ брендов лечебной косметики (IV квартал 2007 г.)

Наименование	Общий товарооборот за IV квартал, руб.	Доля в обороте, %		Коэффициент вариации, %		Совмещение
ЛЯ РОШ ПОЗЕ
ФИТОСОЛЬБА
БИОДЕРМА
НОРМАЛИС
БОТЭ ОСЕАН
ПЯТЬ МИРОВ
ЭКСФОЛИАК
ИНГРИД МИЛЛЕТ

Рис. 5.12.

Опираясь на данную матрицу, можно сделать выводы, что в целом в ассортименте "Лабораторий красоты" бренды равномерно распределяются по уровню стабильности спроса и объему товарооборота с тенденцией к объединению одинаковых уровней по этим двум показателям (маркам, приносящим большую выручку, свойственна большая степень стабильности спроса, средние по вкладу в товарооборот марки характеризуются средним показателем стабильности продаж, а бренды, сильно колеблющиеся по своему показателю спроса, приносят также нестабильный и малый товарооборот). Отсутствие брендов в группе СХ означает, что в ассортименте "Лабораторий красоты" нет таких марок, которые приносили бы пусть небольшой, но зато стабильный доход. Заполнить эту нишу можно не только путем расширения ассортимента категории и добавления новых марок. Одним из других способов может стать снижение наценки на некоторые бренды из группы нестабильно продающихся (например, CY и CZ), что будет способствовать повышению стабильности их продаж. Пробел в группе AZ свидетельствует о том, что в ассортименте нет явно выраженных сезонных брендов, которые продавались бы нерегулярно, но зато приносили бы большую прибыль. В этом случае можно прибегнуть к увеличению числа сезонных промоакций, которые стимулировали бы перевод в эту группу брендов из других категорий. Однако, несмотря на достаточно равномерное распределение брендов по анализируемым показателям, основную массу составляют марки с малым вкладом в общий результат и средним уровнем колебания спроса (группа CY составляет 50% от всей категории). Имеет смысл перевести часть ассортимента из группы CY в группу В Y, т.е. стимулировать оборот по маркам, попавшим в группу CY, чтобы средняя во всех отношениях категория BY составляла основную часть всего ассортимента, была бы его своеобразным остовом. В случае если при всех принятых мерах группа марок CZ останется неизменной (никакие бренды не перейдут в соседние категории), необходимо будет рассмотреть вопрос о выведении из ассортимента этих брендов.

В общем случае товарный ассортимент характеризуется:

• широтой (количеством ассортиментных групп);
• глубиной (количеством позиций в каждой ассортиментной группе);
• сопоставимостью (соотношением между предлагаемыми ассортиментными группами с точки зрения общности потребителей, конечного использования, каналов распределения и цен);
• полнотой (способностью набора товаров однородной группы удовлетворять одинаковые потребности и количеством разновидностей и наименований товаров однородной группы и (или) подгруппы);
• устойчивостью (способностью набора товаров удовлетворять спрос на одни и те же товары);
• новизной (способностью набора товаров удовлетворять изменившиеся потребности за счет новой продукции).

Для оценки ассортимента в целях расчета коэффициентов при формировании ассортимента используют действительные, т.е. фактические свойства и базовые показатели (принятые за основу для сравнения).

1. Коэффициент широты (), который выражается как отношение действительного количества видов и наименований товаров однородных и разнородных групп к базовому:

где действительная широта – количество групп, видов и наименований товаров, имеющихся в наличии (д); – базовое количество видов и наименований товаров однородных и разнородных групп.

2. Коэффициент полноты ()

где и – действительный и базовый показатели полноты однородной группы товаров.

Действительный показатель полноты () характеризуется фактическим количеством видов и наименований товаров однородной группы, базовый () – регламентируемым и планируемым количеством товаров, а коэффициент полноты () – отношением действительного показателя полноты к базовому.

3. Коэффициент устойчивости ()

где – количество устойчивости ассортимента товаров в определенный период; а – число разновидностей товаров, предусмотренных разработанным ассортиментным перечнем; п – количество проверок.

Оптимальное значение коэффициента устойчивости ассортимента товаров в розничном магазине на протяжении квартала должно быть не ниже:

где Н – число новых ассортиментных позиций, – действительный показатель широты ассортимента.

5. Для определения структуры используется относительный показатель структуры (Q ) отдельных товаров (і ):

где – количество отдельного товара в натуральном или денежном выражении; – суммарное количество всех товаров, имеющихся в наличии в натуральном или денежном выражении.

8. Коэффициент глубины () – отношение действительной глубины к базовой.

где действительная глубина () – количество торговых марок и (или) модификаций, или товарных артикулов, имеющихся в наличии; базовая глубина () – количество торговых марок и (или) модификаций, или товарных артикулов, предлагаемых на рынке либо потенциально возможных для выпуска и принятых за основу для сравнения.

На предприятиях постоянно должна проводиться работа по формированию спроса и его адаптации путем активного включения товаров в предлагаемый ассортимент или изъятия из него. При этом методология ассортиментного планирования включает в себя:

• разработку стратегии с учетом концепции позиционирования;
• разработку структуры ассортимента с ориентацией на предпочтения покупателей и способа принятия решений о покупке (взаимосвязей между категориями);
• разработку базового ассортиментного плана на основе сбора данных по каждой товарной позиции и ее детального описания по четко определенным переменным;
• адаптацию плана к локальным условиям посредством мониторинга и корректировки ассортимента.

Выводы

1. Создание базового ассортимента предприятия включает в себя создание исходного массива данных; сравнение ассортимента предприятия с рынком, а также сравнение с ним валовой прибыли по каждой товарной позиции; добавление быстро растущих позиций; тестирование полноты ассортимента и добавление товарных позиций с устойчивым спросом и уникальными характеристиками; обеспечение необходимой глубины ассортимента; исключение дублирующих позиций на основе уникальности продукта и лояльности к бренду; сезонную корректировку ассортимента.

Планирование структуры ассортимента тесно связано с его развитием, с ассортиментной структурой спроса и товарного предложения.

• 2. Категорийный менеджмент предполагает разделение всего ассортимента на товарные категории с учетом психологических аспектов совершения покупок, ответственность одного сотрудника за весь цикл движения категории, рассмотрение каждой товарной категории как мини-предприятия в рамках компании со своим бюджетом, ценообразованием, политикой закупок и т.п.
• 3. При сравнении традиционной системы закупок розничного магазина с управлением ассортиментом но товарным категориям выясняется, что главной проблемой в традиционной системе является оторванность процесса закупок товаров от их дальнейшей реализации.
• 4. Продолжительность жизненного цикла и отдельных его фаз зависит как от самого товара, так и от конкретного рынка. Жизненный цикл одного и того же товара на разных рынках различен, он может быть продлен средствами маркетинга.
• 5. Благодаря ABC -анализу за продолжительный период можно узнать, что представляет собой эволюция объема продаж каждого из продуктов, выпускаемых фирмой, и на основе этого принимать эффективные решения по товарному ассортименту.

Применение методики Activity-based costing (ABC) позволяет выполнять анализ себестоимости и рентабельности банковских продуктов за счет представления данных о структуре затрат по бизнес-процессам банка. Но применение данной методики является весьма сложным и трудоемким процессом, в связи чем, несмотря на все выгоды от такого подхода к распределению затрат, далеко не все берутся за его внедрения на практике. Однако современные специализированные информационные технологии и решения позволяют сделать процесс использования ABC методики доступным и эффективным.

Активный рост рынка кредитных услуг в России в середине последнего десятилетия обуславливал нацеленность банков на активную экспансию и рост. Это позволяло отчасти закрывать глаза на внутреннюю эффективность бизнес-процессов. Сегодня управление операционными затратами в банках, и, в частности, оптимизация существующей линейки кредитных продуктов является одной из первоочередных задач банковского бизнеса.

В поиске путей оптимизации затрат многие банки испытывают значительные трудности. Классические методики, повсеместно применяемые в банках (например, управленческая отчетность, системы контроллинга) позволяют лишь понять общий уровень затрат постатейно, контролировать исполнение платежей и, в редких случаях, оценить прибыльность на уровне направлений бизнеса. Они не позволяют проводить анализ себестоимости и рентабельности по банковским продуктам, в том числе кредитным.

Решить эти задачи позволяет методика функционально-стоимостного анализа (ФСА), или иначе - Activity-Based-Costing (ABC). Данная методика появилась в 80-х годах прошлого века в стенах Гарвардского университета. Суть ее заключается в отнесении затрат на продукты (генераторы прибыли) через бизнес-процессы, потребляемые данными продуктами (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Распределение затрат при Activity-Based-Costing

Применительно к банкам это означает следующее. Каждое подразделение является носителем затрат, а сотрудники используют ресурсы этих подразделений в процессе создания продуктов для конечных потребителей. В итоге банковские продукты являются результатом выполнения совокупности определенных бизнес-процессов. Распределение производится на базе так называемых драйверов затрат. Так, наиболее типичным драйвером, является рабочее время, затрачиваемое сотрудниками подразделения на выполнение определенной операции.

Применение методики АВС для анализа кредитных продуктов позволяет:

• контролировать динамику себестоимости и рентабельности кредитных продуктов в разрезе точек продаж;
• анализировать структуру себестоимости в разрезе статей затрат, бизнес-процессов и центров затрат;
• целенаправленно оптимизировать бизнес-процессы банка с целью снижения с\с кредитных продуктов;
• принимать обоснованные решения по управлению продуктовым портфелем, процентной и тарифной политикой;
• контролировать рост административных и управленческих расходов за счет формирования нормативов затрат;
• повысить мотивацию подразделений на «добровольную оптимизацию» затрат за счет понимания, как их расходы влияют на прибыльность продуктов и финансовый результат;
• повысить качество и точность планирования, и бюджетного управления за счет использования нормативов затрат, привязанных к результатам деятельности (продуктам).

Получение данных о себестоимости кредитных продуктов и ее детальной структуре в результате применения методики АВС дает возможность ответить на множество вопросов, актуальных для банковского бизнеса:

• является ли рентабельной выдача кредитных карт через удаленные дополнительные офисы?
• как сократить затраты на выдачу автокредита?
• какие административно-хозяйственные расходы необходимо запланировать для поддержки ожидаемого роста выдачи кредитов на 20%?
• как повлияет обновление в отделении компьютерного парка на рентабельность розничных кредитных продуктов?
• оправдано ли увеличение штата управления розничного кредитования на 30% в следующем году, если планируется открыть 10 новых отделений?

Необходимость автоматизации АВС модели

Для успешного применения АВС — необходима тщательно проработанная методика, учитывающая специфику российского банковского бизнеса.

При разработке методики проводится обследование подразделений с целью выявления и классификации их бизнес-процессов. Для каждого бизнес-процесса определяются получатели расходов - ими могут быть банковские продукты либо процессы других подразделений. Наконец, для каждого процесса необходимо корректно определить наиболее подходящий «драйвер затрат» и задать правила распределения. Параллельно необходимо преодолеть множество «узких мест», как, например: циклическое списание затрат или возможность сбора данных по драйверам. В конце необходимо свести результаты разработки в единую АВС-модель банка и провести ее верификацию на отсутствие ошибок, «хвостов» или зависших сумм. Эта непростая работа требует участия специалистов, которые имеют значительные методические наработки и успешный опыт внедрения АВС в российских банках.

Но разработанная методология - это только половина успеха. Вторым ключевым элементом применения АВС является автоматизация разработанной модели на базе специализированной ИТ-платформы.

Как правило, разработка самой модели АВС производится в MS Excel, поскольку это наиболее привычный и доступный инструмент для описания финансовой логики. Однако полный эффект от применения технологии АВС достигается за счет регулярного (например, ежемесячного) сопоставления затрат и себестоимости банковских продуктов по разным периодам и анализа их динамики. В данном случае возможности использования MS Excel для расчета АВС-модели на постоянной основе весьма ограничены. Это связано с высокой сложностью поддержки и изменения модели, сложностью контроля данных, отсутствием интеграции с источниками данных, трудоемким процессом формирования отчетов произвольного вида, низкой скоростью пересчета и прочими традиционными ограничениями данного инструмента. В результате, разработанная АВС-модель требует высоких трудозатрат на эксплуатацию и поддержку, что может отрицательно повлиять на баланс между ценностью получаемой информации и затратами на ее получение.

Данных недостатков лишены специализированные ИТ-платформы, специально предназначенные для решения задач автоматизации анализа АВС.

Специализированные ИТ-системы для решения задач АВС анализа

На сегодняшний день существует большое многообразие корпоративных информационных систем, решающих как комплексные, так и отдельные функциональные задачи компании.

Классифицируя информационные системы, их можно разделить на 4 уровня (см. рисунок 2). Аналитические системы находятся на вершине иерархии, они предназначены для решения задач стратегического и тактического контуров управления. Пользователи подобных систем - это топ-менеджмент, руководители подразделений, административные и финансовые подразделения.

Рисунок 2. Классификация информационных систем

Аналитические системы включают в себя 2 группы инструментов:

1. Системы управления эффективностью бизнеса, или Enterprise Performance Management (EPM).
   Это инструменты для решения специализированных задач стратегического и тактического управления, таких как: бюджетирование и планирование, консолидация финансовой отчетности, стратегическое планирование и управление на базе сбалансированной системы показателей, моделирование и оптимизация прибыльности.
2. Системы бизнес-анализа, или Business Intelligence (BI).
   Они предназначены для формирования отчетности и анализа информации с целью мониторинга и фокусирования внимания менеджеров и бизнес-аналитиков на ключевых показателях эффективности бизнеса. Включают в себя инструменты для формирования финансовой, регламентированной и управленческой отчетности, различные панели индикаторов, отображающие состояние показателей эффективности (графики, диаграммы, карты, «спидометры», «светофоры»), инструментарий для построения пользовательских аналитических отчетов «на лету», обеспечивают интеграцию с приложениями MS Office, предоставляют среду для анализа и извлечения знаний на базе продвинутых математических моделей.

Инструмент, необходимый для решения задач функционально-стоимостного анализа, должен предоставлять среду для настройки АВС-модели с учетом ее специфики, возможностей сценарного моделирования и интеграции с источниками данных. Также он должен содержать мощный модуль визуализации результатов - отчеты в виде таблиц, диаграмм, карт. Система для реализации технологии АВС должна включать в себя элементы обеих групп.

На сегодняшний день на рынке ИТ-платформ существует ряд специализированных систем для решения задач АВС анализа. Одной из наиболее функциональных и современных систем является Oracle Hyperion Profitability and Cost Management и дальнейшее рассмотрение автоматизации модели АВС будет рассмотрено на базе этого инструмента.

Комплексная автоматизация процесса применения технологии АВС

Логически работу с АВС-моделью в специализированной аналитической системе можно разделить на три основных блока. Сначала выполняется сбор необходимых данных, затем производится редактирование и расчет АВС-модели, после этого формируются отчеты различного вида и производится анализ результатов расчета (см. рисунок).

Рисунок 3. Функциональная архитектура системы

Рассмотрим эти блоки более подробно.

1. Сбор данных за период

Ввод данных в АВС-модель может осуществляться двумя способами.

1. Автоматическая загрузка данных. Для этого предназначен специализированный модуль интеграции, который позволяет выполнять загрузку данных из любых источников, например, таких как: структурированные файлы, базы данных, АБС, локальные приложения, собственные разработки и прочие системы. Также данный инструмент позволяет автоматически осуществлять обработку данных - агрегацию, меппинг, расчеты и корректировки - по заданным алгоритмам в зависимости от специфики хранимых данных в их источниках.
2. Заполнение данных сотрудниками путем ручного ввода. Это критически необходимо, поскольку, как правило, далеко не все требуемые для расчета АВС-модели данные хранятся в корпоративных информационных системах и базах данных системах. Такие данные (например, данные по использованию фонда рабочего времени) вводятся сотрудниками подразделений банка вручную в преднастроенных формах (см. рисунок).

Рисунок 4. Ручной ввод данных по фонду рабочего времени

Процесс ввода данных в формы реализован на базе современного Web-интерфейса. Данная технология позволяет получать доступ к Системе с любого компьютера, подключенного к корпоративной сети или к сети Интернет. Также эта технология не требует установки какого-либо программного обеспечения на локальных компьютерах, что значительно упрощает и ускоряет процесс подключения пользователей к работе с АВС-моделью, в том числе территориально удаленных.

Другим значительным преимуществом является то, что система выступает в качестве единого источника достоверных данных. Пользователи физически работают с единой базой данных. Введенные ими данные сразу попадают в АВС-модель и становятся доступными для расчета и построения отчетов. Это позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на сбор данных с разных подразделений и их агрегацию их в единую базу.

Контроль качества данных

Система позволяет автоматически контролировать качество и корректность вводимых или загружаемых в АВС-модель данных, что позволяет быстро идентифицировать ошибки и избежать риска неверных результатов расчета АВС.

С одной стороны, исходные данные, полученные путем ручного ввода или загрузки, могут содержать ошибки. Например, при ручном внесении данных в формы было введено отрицательное значение драйвера фонда рабочего времени. Система позволяет выявлять подобного рода ошибки за счет цветовой индикации ошибочных данных.

С другой стороны, также проводится автоматический контроль качества данных при загрузке из внешних источников. Например, если для значения не указана статья затрат или другой обязательный параметр, данные не будут загружены в Систему, и будет сформирован отчет об ошибках загрузки.

Соблюдение регламента сбора данных

Для расчета модели необходимо собрать большой объем данных. Источником этих данных являются различные сотрудники банка, зачастую расположенные удаленно и использующие различные системы. Необходим удобный инструмент отслеживания процесса наполнения АВС-модели исходными данными для расчета. Такие инструменты есть в системе. Один из способов представления результатов мониторинга - карта с цветовой индикацией (см. рисунок). При этом автоматически отслеживается согласованность введенных данных.

Рисунок 5. Мониторинг ввода данных по подразделениям

2. Редактирование и расчет модели АВС

Одним из главных преимуществ применения специализированной ИТ-системы для автоматизации методики АВС является наличие наглядного, удобного и простого набора инструментов для поддержки и расчета модели банка. Данный инструментарий позволяет эффективно выполнять следующие задачи:

• редактирование справочников АВС-модели: статьи затрат, организационная структура, бизнес-процессы, драйверы распределения, методы аллокации, перечень кредитных продуктов и т.д.
• редактирование логики АВС-модели - настройка последовательности бизнес-процессов и привязка драйверов распределения;
• выверка АВС-модели, например, на предмет зависших сумм, неиспользованных драйверов или образовавшихся тупиковых хвостов модели;
• изменение АВС-модели и периода в период и сценарное моделирование, с помощью которого можно проверить влияние возможных изменений в бизнес-процессах или в алгоритмах распределения;
• расчет АВС-модели - как комплексно, так и по стадиям модели. В основе системы находится мощный OLAP-сервер, позволяющий проводить сложные расчеты и многоуровневые распределения с высокой производительностью.

Инструменты и интерфейс управления АВС моделью в системе специально сделан максимально простым и наглядным. Это позволяет без труда редактировать и рассчитывать модель бизнес-пользователями без привлечения ИТ-специалистов.

3. Анализ и отчетность

На базе данных рассчитанной АВС-модели пользователи могут визуально анализировать структуру себестоимости кредитных продуктов по всей цепочке распределения затрат и строить любые отчеты.

Одним из ключевых инструментов анализа является интерактивная трассировка структуры себестоимости. Данное средство дает возможность увидеть всю цепочку распределения затрат, начиная с расходов подразделений, через бизнес-процессы, до конкретных продуктов. Например, с помощью трассировки можно увидеть, какие именно процессы вносят вклад в себестоимость кредитного продукта и в каких долях. Аналогичным образом можно увидеть, из чего сложились затраты, относящиеся к бизнес-процессу.

На основе подобного анализа можно анализировать всю цепочку затрат, выявлять наиболее эффективные пути снижения себестоимости и точки оптимизации бизнес-процессов.

Рисунок 6. Структура себестоимости продукта

Кроме интерактивной трассировки в Системе доступны отчеты любого вида: таблицы, графики, диаграммы, индикаторы.

Наиболее часто используемые отчеты преднастроены в Системе. Кроме того, имеется инструментарий для создания отчетов произвольного вида. Интерфейс настройки отчетов прост и не требует от пользователя каких-либо специальных знаний.

Рассмотрим в качестве примера отчет о сравнении величины себестоимости по линейке кредитных продуктов в разных филиалах банка (см. рисунок).

Рисунок 7. Сравнение себестоимости кредитных продуктов

Как видно из диаграммы, себестоимость одних и тех же кредитных продуктов в разных дополнительных фисах банка различается. Выявленные существенные отклонения могут дать повод для дальнейшего анализа причин высокой себестоимости.

Отчеты просматриваются через web-интерфейс и могут быть доступны широкому кругу пользователей, включая топ-менеджмент, руководителей и аналитиков кредитного отдела, и прочих лиц, заинтересованных в анализе себестоимости кредитных продуктов и управлении.

Заключение

Методика АВС предоставляет широкие возможности для анализа себестоимости и рентабельности кредитных продуктов и управления этими показателями. Но использование данной технологии на регулярной основе весьма ограниченно без применения современных ИТ-инструментов. Помимо устранения технологических ограничений специализированная система дает визуально наглядное, гибкое и удобное средство для реализации АВС-модели банка.