Торговые предприятия часто сталкиваются с ситуацией, когда склад вроде бы полон, а от поступающих заказов приходится отказываться, поскольку нужные клиентам товары в данный момент отсутствуют. Один раз постоянный клиент столкнется с такой ситуацией, а в другой раз уже может не прийти. Из-за срыва сделок выгодные постоянные клиенты могут уйти к другому поставщику, и эти потери, скорее всего, скажутся на бизнесе. Причина возникновения таких ситуаций – в недостаточно эффективном управлении ассортиментом и в отсутствии дифференциации в работе с различными клиентами. Для решения этих задач существуют специальные методики, которые востребованы сейчас российскими предприятиями.
Учитывая это, разработчики массовых систем автоматизации управления встраивают соответствующие функции в свои программные продукты. Так, например, в новой редакции (10.1) конфигурации «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0» реализованы механизмы, обеспечивающие поддержку принятия решений по оптимизации управления ассортиментом и взаимоотношениями с клиентами.
АВС-анализ и его автоматизация
Одним из наиболее популярных инструментов классификации различных ресурсов по степени их важности является так называемый АВС-анализ. В соответствии с ним объекты (клиенты, товары) по значению выбранного показателя (выручки, прибыли, числа продаж и т.д.) разделяются на 3 класса - А, В и С. К классу A относят те объекты, которые в совокупности приносят основную (65-70%) часть выручки (прибыли). В класс B - выделяют среднюю группу (20-25%), а в класс C - всех остальных. Как правило оказывается, что класс А - относительно небольшой, а в класс C попадает максимальное число объектов.
В конфигурацию «Управление торговлей» встроены специальные отчеты для проведения АВС-анализа покупателей и товаров. Пороговые значения и показатели (выручка, прибыль, число продаж и т.д.) для построения АВС-таблицы пользователь может выбрать по своему усмотрению. В результате подобной классификации выделяются те объекты, на работу с которыми следует обратить особое внимание (класс А), «середнячки» (класс B) и малоперспективные (класс C).
По результатам проведения ABC-анализа программа автоматически расставляет метки «важности» клиентов, которые, при необходимости, могут быть изменены пользователем вручную и использованы в дальнейшей работе с ними. Например, если менеджер отдела сбыта видит, что обрабатываемый им заказ поступил от клиента с наивысшим статусом (класс A), то он должен отнестись к контролю его исполнения наиболее внимательно. Классификация клиентов позволяет также принимать решения по дифференциации предоставляемых им скидок, максимальным размерам кредита, проценту необходимой предоплаты, установке специальных бонусов и т.д.
Полученное в результате проведения АВС-анализа деление товаров на классы важно для организации планирования и учета. Работа с товарами класса А требует тщательного планирования, постоянного (возможно, даже ежедневного) и скрупулезного учета и контроля, поскольку они являются основными в бизнесе фирмы. Для товаров класса B достаточно обычного, но все же индивидуального планирования и учета. В отношении же товаров класса C можно применять упрощенные методы.
ABC-классификация товаров создает основу для пересмотра закупочно-сбытовой политики. Часто оказывается, что от закупки и продажи ряда товаров, попавших в класс С, можно отказаться. Однако здесь нужен дополнительный анализ, поскольку некоторые из них могут быть все-таки необходимы для поддержания ассортимента. Возможна и такая ситуация, когда в классы B или C попадают некоторые новые, перспективные товары. В этом случае следует продумать, какие нужны мероприятия для их более энергичного продвижения.
Опыт показывает, что классификация товаров по степени важности часто позволяет существенно улучшить управление запасами. В результате снижается риск срыва поставок и недополучения прибыли из-за вынужденного отказа клиентам. Положительный эффект проявляется также в высвобождении значительных оборотных средств за счет сокращения или отказа от закупок «мертвых» товаров.
Анализ стабильности закупок
Еще одним инструментом оптимизации торгово-закупочной деятельности является так называемый XYZ-анализ. Он предназначен для классификации клиентов или товаров предприятия в зависимости от стабильности их закупок. Объекты (клиенты или товары) разделяются на 3 блока - X,Y и Z, исходя из значения вариации выбранного показателя (выручка, прибыль, количество покупок и др.) за определенный период времени. Коэффициент вариации показывает, насколько стабильными были закупки за выбранный период.
К блоку Х обычно относят объекты, коэффициент вариации которых не превышает 20%, к блоку Y - с вариацией от 20 до 50%, а к блоку Z – от 50% и выше. По объектам блока Х можно прогнозировать сбыт с достаточно высокой степенью вероятности (не менее 90%). По объектам блока Y точность прогнозирования средняя, с вероятностью от 70% до 90%. В блоке Z прогнозирование очень затруднено, сбыт крайне не регулярен. Конечно, все приведенные оценки относительны и отражают лишь общие тенденции.
В конфигурации «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0» функции XYZ-анализа клиентов и товаров реализуются специальными отчетами и обработками. Параметры деления на блоки задаются пользователем по своему усмотрению. Анализ может производиться по вариации величины прибыли, суммы выручки (по отгрузке), количеству продаж, количеству проданных товаров, интервалу между расходными документами. По результатам расчетов клиентам автоматически присваиваются метки блоков, к которым они отнесены. Однако у пользователя имеется возможность переопределить отнесение объекта к блоку.
Если регулярно проводить XYZ-анализ применительно ко всей совокупности клиентов и товаров, то можно проследить динамику их перемещения из одной категории в другую. Это позволит, например, понять, почему постоянный клиент стал делать закупки реже и переместился из блока X в блок Y. Ожидает ли он дополнительных скидок или не доволен обслуживанием?
Таким образом, современные системы автоматизации управления предоставляют руководству предприятий все более разнообразные методы поддержки принятия эффективных управленческих решений.
Евгений Шуремов,
профессор Финансовой академии
при
Правительстве РФ, д.э.н.
«Экономика и жизнь» №05, 06 февраля
2004г
Начать дискуссию