ABC-Analyse So analysieren Sie die Effektivität eines Kundenstamms. ABC-Analyse im Marketing: So nutzen Sie sie in der Praxis richtig

Ich habe in letzter Zeit mehrere Artikel dem Thema Datengruppierung gewidmet. Dieser Abschnitt in der Statistik nimmt einen sehr wichtigen Platz ein, da allein mit Hilfe von Gruppierungen eine recht hochwertige Analyse durchgeführt werden kann.

Statistische Gruppierungen können auf verschiedene Arten erfolgen. Das wichtigste und häufig verwendete Prinzip ist die Aufteilung der Daten in Gruppen gleicher Größe und gleicher Intervalle sowie das bekannte Pareto-Prinzip, das der ebenso bekannten ABC-Analyse zugrunde liegt. Heute reden wir darüber ABC-Analyse.

Aus Sicht der strengen mathematischen Logik ist es schwierig, eine einfachere Methode als die ABC-Analyse zu finden (Durchschnittswerte und Indizes zählen nicht). Es ist wirklich trivial: Wir sortieren und teilen es in drei Gruppen ein (80 %, 15 % und 5 % oder so). Aus diesem Grund ist die ABC-Analyse eine der häufigsten praktische Methoden, und es wurde bereits millionenfach in der Praxis „erprobt“. Durch die wiederholte Anwendung der Methode in verschiedenen Situationen wurden ihre Stärken und Schwächen identifiziert. Heute werden wir darüber reden Vor- und Nachteile der ABC-Analyse.

Vorteile der ABC-Analyse

In der Literatur beschränkt sich die Beschreibung der ABC-Analyse in den allermeisten Fällen auf die Auflistung ihrer Vorteile. Ich werde noch nicht von der Tradition abweichen. Beginnen wir der Reihe nach.

1. Einfachheit. Der erste und wichtigste Vorteil ist die Benutzerfreundlichkeit. Wie einfachere Methode, desto zuverlässiger ist es - das ist ein Axiom. Aufgrund seiner Einfachheit lässt es sich leicht an unterschiedliche Situationen anpassen. Das Training erfordert auch nicht viel Zeit.
2. Transparenz. Dieser Vorteil ergibt sich aus der Einfachheit. Je einfacher, desto zuverlässiger, aber auch klarer. Jeder Stadium der Analyse kann überwacht und bei Bedarf korrigiert werden. Die Interpretation der Berechnungen bereitet keine Probleme. Komplexe statistische Methoden haben diesen Vorteil nicht.
3. Vielseitigkeit. Ein weiterer wichtiger Vorteil ist seine nahezu vollständige Vielseitigkeit. Mit der ABC-Methode können Sie Handelsumsätze, Geld, Getreideernte oder alles, was sich in seine Bestandteile zerlegen lässt, analysieren. Vor der ABC-Analyse sind alle gleich. Fast überall ist eine Priorität (Unterschied im Beitrag zum Gesamtergebnis) zu beobachten.
4. Automatisierung. Als es noch keine Computer gab, wurden alle Berechnungen auf Papier und im Kopf durchgeführt, bestenfalls auf einem Taschenrechner. Daher war die Durchführung einer Analyse mit aufwändigen Berechnungen verbunden. Jetzt hat dieses Problem seine Relevanz verloren. Für die ABC-Analyse stellt dies überhaupt kein Problem dar, da der Algorithmus recht streng ist. ist mit wenigen Tastendrücken möglich. Es gibt auch viele spezielle Programme, Makros und Anwendungen, die die Anzahl der Klicks auf einen reduzieren. Kurz gesagt, die ABC-Analyse ist jetzt schnell erledigt. Es ist nicht notwendig, zu wissen, wie man spaltenweise multipliziert und dividiert; schließlich können Sie Rechenschieber und Abakus vergessen.
5. Ressourcenoptimierung. Dies ist eigentlich der Zweck der Methode. Durch den erfolgreichen Einsatz der ABC-Analyse können Sie viel Zeit sparen und sparen Arbeitsressourcen. Dies wird durch die Konzentration der Arbeit auf das Wesentliche erreicht wichtige Elemente und umgekehrt werden Ressourcen für Komponenten mit niedrigerer Priorität eingespart.

Nachteile der ABC-Analyse

Jetzt gibt es einen Wermutstropfen. Nur weil eine Methode nützlich und weithin bekannt ist, heißt das nicht, dass sie überall eingesetzt werden kann, ohne dass Ihr Gehirn dafür benötigt wird. Die ABC-Analyse ist wie jede andere statistische Methode ein Werkzeug in den Händen des Analysten. Die Axt selbst schneidet nicht, das macht der Zimmermann. Sie müssen auch in der Lage sein, analytische Methoden anzuwenden und diese nicht herumzuspielen und alles um Sie herum zu zerstören. Über die Vorteile der jeweiligen Methode kann man sich auf Tausenden von Seiten informieren, man muss aber dennoch nach den Nachteilen und Fallstricken suchen. Da Mängel vorliegen, die nicht immer offensichtlich sind, werde ich näher darauf eingehen.

Zweiter Nachteil ergibt sich aus dem Ersten und aus der Art und Weise, es zu überwinden. Wie ich gerade bemerkt habe, sollte die Priorität von Elementen eines mehrdimensionalen Objekts anhand mehrerer Indikatoren gleichzeitig berücksichtigt werden. Dazu werden die Gruppen A, B und C durch mehrere Variablen gleichzeitig bestimmt. Wenn wir also zwei Indikatoren verwenden, beträgt die Anzahl der möglichen Gruppen neun. Die maximale Gruppenanzahl wird durch die Anzahl möglicher Kombinationen von ABC-Gruppen nach zwei Indikatoren (AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB, CC) bestimmt. So sieht es schematisch im Bild aus.

Jede Zelle ist eine Gruppe in der zweidimensionalen ABC-Analyse. Fällt ein Element in die Gruppe CA, dann bedeutet dies, dass es nach dem ersten Kriterium der Gruppe C entspricht, nach dem zweiten - der Gruppe A. Fällt das Element in die Gruppe AB, dann nach dem ersten Kriterium - A, entsprechend zum zweiten - B und so weiter. Wie Sie sehen, kann es insgesamt neun Gruppen geben. Die Positionen mit der höchsten Priorität befinden sich in der AA-Gruppe, die mit der niedrigsten Priorität in der SS. Die Interpretation aller Gruppen und die diesbezüglich getroffenen Entscheidungen hängen vollständig von der Art der Daten und den Zielen der Analyse ab. Bei drei Indikatoren erreicht die Gruppenzahl bereits 27 (drei gewürfelt ergibt siebenundzwanzig).

Es ist nicht immer praktisch, eine solche Bezeichnung zu verwenden (insbesondere wenn es 3 oder mehr Gruppen gibt), und dann wird die Buchstabenkombination durch eine bestimmte (eindimensionale) Bewertung ersetzt. Beispielsweise werden alle Gruppen, in denen der Buchstabe A vorkommt (AA, AB, AC, BA, CA), durch eine Gesamtbewertung von A ersetzt. Offensichtlich werden die Gruppen A im ersten und zweiten Merkmal nicht immer vollständig übereinstimmen. Damit umfasst die allgemeine aggregierte Gruppe A nicht mehr 20 % der berüchtigten Prioritätstitel, die 80 % des Ergebnisses ausmachen, sondern deutlich mehr. Beispielsweise kann die konsolidierte Gruppe A (bestehend aus AA, AB, AC, BA, CA) 1/3 aller Positionen umfassen. Das ist noch nichts. Aber was wäre, wenn die Hälfte aller Elemente? Wie Sie sehen, kann sich die 20/80-Regel in eine 50/80-Regel verwandeln, was nicht mehr so ​​glücklich klingt, und die Verwaltung von 50 % der Elemente ist nicht mehr so ​​einfach wie 20 %.

Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben, sonst können Sie über diese Abstraktionen völlig traurig werden. Es gibt eine Reihe von Produkten. Wie üblich ist es notwendig, die Lagerkosten zu senken, damit der Umsatz nicht leidet. Ein inkompetenter Analyst wird sofort eine ABC-Analyse des Einkommens durchführen und sagen, dass wir Gruppe B und C sicher reduzieren können, Gruppe A jedoch in Ruhe lassen. Das hat ihm das Lehrbuch gesagt. Die Realität ist jedoch eine heimtückische Sache. Stellen wir uns vor, dass das Geschäft sowohl teure, häufig nachgefragte Produkte (aus Gruppe A) als auch billige, unbeliebte Produkte (aus Gruppe C) verkauft. Ein Käufer kommt wegen eines teuren Mantels (Gruppe A) und möchte Ersatzknöpfe, einen Flicken für die Zukunft und neue schöne Schnürsenkel für Turnschuhe kaufen (Gruppe C). Zum Beispiel ist ein Mantel auf Lager (Gruppe A sollte es immer sein), aber nach dem Rat unseres Analysten fielen einige Artikel aus Gruppe C heraus, da der Lagerbestand für sie reduziert wurde. Dadurch sieht der Käufer den Mantel, kann aber keine Knöpfe und Schnürsenkel kaufen. Jetzt muss er in ein anderes Geschäft gehen – das ist eine große Frustration. Diese Situation wird als schlechter Kundenservice bezeichnet, wenn der Kunde nicht in der Lage ist, alles zu kaufen, was er braucht. Kurz gesagt, er flippt aus und verlässt den Laden, ohne überhaupt etwas gekauft zu haben. Warum einen Mantel mitnehmen, wenn man ihn woanders kaufen kann, wo es Knöpfe und Schnürsenkel gibt? Es stellt sich also heraus, dass aufgrund des Mangels an Waren der Gruppe C der Umsatz der Gruppe A zurückgeht.

Um die Anzahl solcher Situationen zu reduzieren, sollten Sie sicherstellen, dass die am häufigsten nachgefragten (nicht einkommensgenerierenden, sondern nachgefragten) Produkte immer auf Lager sind. Dies erhöht die Servicequalität, also den Grad der Nachfragebefriedigung, und entmutigt die Kunden in Zukunft nicht. Für diese Zwecke ist eine Durchführung erforderlich ABC-Analyse nach Kaufhäufigkeit(Sie können die Anzahl der Rechnungen oder Wareneingänge analysieren). Anschließend werden mithilfe bekannter Algorithmen die Gruppen A, B und C ausgewählt. Gruppe A enthält die am häufigsten nachgefragten Elemente; diese sollten immer verfügbar sein. Dann gibt es die Gruppen B und C, die eine niedrigere Priorität haben. Wenn wir hier hinzufügen ABC-Analyse nach Einkommen, dann werden wir Erfolg haben multivariate ABC-Analyse nach zwei Indikatoren: Einkommen und Häufigkeit der Einkäufe. Um den Lagerbestand zu verwalten, können Sie eine Kombination aus zwei Buchstaben verwenden oder diese wie oben gezeigt durch eine Gesamtbewertung ersetzen. Dann umfasst die konsolidierte Gruppe A alle Produkte, die das maximale Einkommen bringen und/oder am häufigsten nachgefragt werden. Glauben Sie mir, die Anzahl der Werte in Gruppe A wird deutlich über 20 % liegen. Was als nächstes zu tun ist, ist die dritte Sache. Aber ich hoffe, der Punkt ist klar.

Dritter Nachteil– das ist die Trennung von Daten unabhängig von ihren qualitativen Merkmalen. Es ist wahrscheinlich richtiger zu sagen, dass dies ein Mangel des Analytikers und nicht der Methode ist, aber dennoch sollte die ABC-Analyse bei Vorliegen eines solchen Problems auch äußerst vorsichtig eingesetzt werden. Stellen wir uns vor, wir analysieren den Verkauf eines großen Sortiments, das mehrere Marken oder Waren mit unterschiedlichen Verbrauchereigenschaften (Turnschuhe, Stifte, Brot, Türen, Räder usw.) umfasst. Wenn man das alles vermischt und eine ABC-Klassifizierung durchführt, stellt sich heraus, dass es in jeder Gruppe Positionen gibt, die miteinander völlig unvergleichbar sind und nichts gemeinsam haben. In diesem Fall hat die Gruppierung keine praktische Bedeutung. Gruppen werden identifiziert, damit sie verwaltet werden können, aber wie kann man Güter verwalten, die sich in ihren Eigenschaften völlig unterscheiden? Daher wäre es eine gute Idee, die Daten vor der ABC-Analyse in Gruppen aufzuteilen, die ihrer Natur nach mehr oder weniger ähnlich sind. Hier kann eine solche Analogie gezogen werden. Es gibt 2 Wassermelonen und 3 Kirschen. Wenn man sie addiert, erhält man 5... was? Nichts. Kirschen und Wassermelonen zu stapeln ist idiotisch. So ist es auch in der ABC-Analyse. Für einen unvernünftigen Analysten könnten sowohl Gurken als auch Zahnpasta in Gruppe A fallen. Eine solche Vermischung sollte vermieden werden – sie werden lachen. Obwohl es sich bei der Finanzanalyse lediglich um die Bestimmung der Lokomotive handelt, die den Hauptumsatz generiert, kann sie auf diese Weise analysiert werden. Es hängt alles vom Ziel ab.

Vierter Nachteil, was zwar nicht immer vorkommt, aber dennoch wissenswert ist. Um auf das Beispiel mit dem Sortiment zurückzukommen, ist zu beachten, dass es unter den Waren nicht nur solche geben kann, die sich schlecht verkaufen, sondern auch solche, die gar nicht oder mit Verlust verkauft werden. Das heißt, Güter, die einen schlimmeren Schaden verursachen als Gruppe C. Dazu wird oft noch eine weitere Gruppe hinzugefügt – D. Daraus ergibt sich eine ABCD-Analyse. Oder hier ist ein anderes Beispiel. Gruppe A umfasste 40-50 % des Sortiments, was in absoluten Zahlen ziemlich viel sein kann. Dann können wir aus Gruppe A die Gruppe A+ auswählen, die die allerbesten Positionen enthält.

Den drei Gruppen A, B und C gelingt es nicht immer, die Daten qualitativ zu trennen, daher kommen oft noch weitere Gruppen hinzu, die in der klassischen Variante nicht vorgesehen sind.

Fünfter Nachteil bezieht sich auf alle Methoden der statistischen Analyse in Bezug auf die Qualität, Zuverlässigkeit und Relevanz von Daten. Es wäre möglich, diesen Punkt nicht zu markieren, aber ich werde trotzdem innehalten und die Aufmerksamkeit derjenigen auf sich ziehen, die, wenn sie die Abkürzung ABC sehen, freudig in die Hände klatschen und rufen: „Ich weiß, was ABC-Analyse ist.“ Trotz seiner Einfachheit versteht nicht jeder den Zusammenhang zwischen den Ausgangsdaten und den Schlussfolgerungen klar. Allgemeine Empfehlungen Hier wird es nicht sein, da in diesem Punkt alles rein individuell ist. Alle Daten können ihre Probleme haben. Aber ich werde ein paar Beispiele zur Analyse des Waren- und Verkaufsangebots geben.

Wie Sie wissen, erfolgt die Umsatzanalyse über einen bestimmten Zeitraum. Die Ergebnisse und Schlussfolgerungen werden in die Zukunft übertragen unter der Annahme, dass sich die Muster und die Struktur der Verkäufe nicht ändern werden. In den meisten Fällen passiert genau das. Es kommt jedoch auch vor, dass sich die Verkaufsdynamik plötzlich ändert, beispielsweise im Zusammenhang mit der Saisonalität. Nehmen wir an, wir haben eine ABC-Umsatzanalyse für das 1. Quartal des Jahres durchgeführt. Wir haben einige Ergebnisse erhalten. Zu Gruppe C gehören Produkte, die sich im Winter schlecht verkaufen, im Sommer aber einen Anstieg verzeichnen. Wenn Sie nicht darüber nachdenken, wird Gruppe C den Ergebnissen der Analyse zufolge über einen Mindestbestand verfügen (das sind die Regeln für eine effektive Bestandsverwaltung), und wenn warme Tage kommen, werden die Salden schnell auf Null zurückgesetzt . Es stellt sich heraus, dass ABC-Analysedaten für Winterzeit entspricht nicht der Sommer-ABC-Gruppierung. Die Situation kann auch umgekehrt sein. Wir haben das Lager mit Badehosen und Sonnencremes gefüllt, aber aus irgendeinem Grund möchte niemand diese im Winter kaufen. Die Moral ist, dass die Verkaufsstruktur möglicherweise nicht konstant ist und diese Tatsache bei der Durchführung einer ABC-Analyse des Sortiments berücksichtigt werden sollte.

Ein weiteres Beispiel ist der Verkauf. Es kommt häufig vor, dass einige Artikel aus dem Verkauf fallen. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen: Der Lieferant hat es nicht, ein Beschaffungsfehler usw. Dann stellt sich heraus, dass das Produkt seit einiger Zeit nicht mehr verkauft wurde und die Gesamtverkaufsmenge geringer sein wird als potenziell möglich. Wenn es sich um eine Position aus Gruppe A handelt, kann sie laut Berechnungsergebnissen leicht in Gruppe B oder sogar C fallen. Die Folgen eines solchen Fehlers können sehr empfindlich sein. Das Problem wird dadurch gelöst, dass die Zeiträume, in denen die Waren nicht verfügbar waren, aus den Berechnungen ausgeschlossen werden. Dies lässt sich leicht bewerkstelligen, indem man für einen kürzeren Zeitraum (vom Jahresumsatz zum Monatsumsatz oder von monatlich zum wöchentlichen Umsatz usw.) vom Gesamtumsatz zum Durchschnittsumsatz übergeht, ohne die Gesamtlänge des analysierten Zeitraums zu ändern. Dann können Zeiträume mit Fehlbeständen (Mangel) einfach aus der Berechnung entfernt werden, so dass nur die Zeit übrig bleibt, in der das Produkt im Lager war und verkauft wurde. Die Vertriebsstruktur wird glaubwürdiger.

Im Allgemeinen empfiehlt es sich, vor der Durchführung einer Analyse lediglich zu prüfen, wie gut die Daten den analysierten Prozess oder das analysierte Phänomen widerspiegeln. Dieser Punkt kann sicher auf alle statistischen Methoden ausgedehnt werden.

Höchstwahrscheinlich wäre es möglich, mehr zu finden schwache Seiten ABC-Analyse, aber hier ist, woran ich mich bisher erinnere.

Somit hat die ABC-Analyse große Vorteile, die sich in ihrer Einfachheit, Vielseitigkeit und einfachen Implementierung ausdrücken.

Aus negative Punkte Zunächst ist zu beachten, dass die ABC-Gruppierung nach einem Indikator nicht immer zu einer korrekten Priorisierung führt. Bei Verwendung der multivariaten ABC-Analyse kann die Anzahl der Elemente in Gruppe A deutlich mehr als 20 % betragen. Die ABC-Analyse kann die Qualität und Art der Daten nicht erkennen; dies muss vom Analysten durchgeführt werden, bevor er Berechnungen durchführt.

Das ist wahrscheinlich alles, was ich Ihnen zu diesem Thema sagen wollte.

Nachdruck und erneute Veröffentlichung des Artikels zusammen mit diesem Text, Angabe des Autors und Links dazu sind willkommen!

Das Hauptziel eines jeden Unternehmens ist die Gewinnsteigerung. Dazu können Sie zusätzliche Mittel investieren und das Arbeitsvolumen erhöhen, neue Geräte anschaffen oder Software und verbessern Herstellungsprozess, aber du kannst am meisten gehen auf einfache Weise und machen Sie das Beste aus dem, was Sie bereits haben.

Mit der ABC-Analyse – einer wirtschaftlich sinnvollen Methode zur Einstufung von Rohstoffen, Vorräten und anderen für das Unternehmen wichtigen „Objekten“ können Sie Ressourcen rationalisieren und dementsprechend die Arbeit des Unternehmens optimieren. Durch die Anwendung der Ergebnisse der ABC-Analyse können Sie das Logistikniveau des Unternehmens erhöhen und dadurch Risiken minimieren, Kosten senken und Gewinne steigern.

ABC-Analyse: Ziele und Handlungsprinzip

Die ABC-Analyse basiert auf dem Pareto-Gesetz oder, wie es auch genannt wird, der 20/80-Regel. Nach diesem Gesetz erwirtschaften 20 % der verkauften Waren 80 % des Einkommens und 20 % der Ressourcen des Unternehmens 80 % des Gesamtumsatzes.

Dank der ABC-Analyse können Sie nachvollziehen, welche Ressourcen für die zukünftige Verwendung am besten vorrätig sind und welche bei Bedarf sofort gekauft werden sollten, welche Warenmengen erhöht und welche reduziert werden sollten und auf welche Lieferanten man sich verlassen sollte und auf welche man sich nicht verlassen sollte. Mit anderen Worten: Es können die Produkte mit der höchsten/am wenigsten Rentabilität, die Lieferanten mit der größten/am wenigsten Erfolgsaussicht, die Lagerbestände mit der höchsten/am wenigsten Rentabilität usw. berechnet werden.

Während des Analyseprozesses werden die untersuchten Güter/Ressourcen in 3 Gruppen (seltener 4-5) eingeteilt.

• Gruppe A. Dazu gehören genau die 20 % der Güter/Ressourcen, die 80 % des Einkommens bringen/80 % des Umsatzes bringen.
• Gruppe B. Dazu gehören 30 % der Güter/Ressourcen, die 15 % des Einkommens generieren/15 % des Umsatzes erwirtschaften.
• Gruppe C. Es umfasst die restlichen 50 % der Güter/Ressourcen, die etwa 5 % des Einkommens generieren/etwa 5 % des Umsatzes liefern.

Jede Warengruppe (Rohstoffe, Komponenten etc.) kann nach einem oder mehreren Kriterien untersucht werden. Die Hauptsache ist, alles schrittweise zu erledigen. Wenn Sie beispielsweise Produkte recherchieren möchten, können Sie diese zunächst nach Rentabilität und dann nach Rentabilität ordnen. In diesem Fall gibt es statt drei Gruppen neun: AA, AB, AC, VA, BB, BC, SA, SV, SS. Wenn das Unternehmen außerdem in der Lage ist, eine große Menge an Informationen zu verarbeiten, ist es möglich, die Waren nach Umsatz zu sortieren und sie so in 27 Gruppen einzuteilen.

Das Verfahren zur Analyse der Produktpalette

Die ABC-Analyse des Sortiments erfolgt in mehreren Schritten. Betrachten wir den Ablauf seiner Umsetzung anhand eines konkreten Beispiels.
Zunächst ist es notwendig, das zu analysierende Objekt und die Parameter zu bestimmen, anhand derer es untersucht werden soll. Am häufigsten sind die Objekte der ABC-Analyse Ressourcen, Lieferanten, Bestände, einzelne Produkte und Produktgruppen. Sie werden auf Rentabilität, Rentabilität, Umsatz, Marktfähigkeit usw. untersucht.

ABC-Sortimentsanalyse anhand eines Beispiels.

Nehmen wir an, wir müssen die Produktpalette erkunden Handelsunternehmen im Hinblick auf die Rentabilität. Produktgruppe: Spaghetti verschiedener Hersteller.

Wir berechnen den Jahresumsatz in Rubel als Produkt aus den Kosten des 1. Produktpakets und dem Jahresumsatz in quantitativer Hinsicht.

Tabelle 1.

Der nächste Schritt ist das Ranking – die Verteilung der untersuchten Objekte in absteigender Reihenfolge und der Anteil des analysierten Parameters wird periodengerecht berechnet.

Wir berechnen den Jahresumsatz periodengerecht als Summe des berechneten Parameters und aller vorherigen.

Tabelle 2. ABC-Sortimentsanalyse. Beispiel

Schließlich werden die Objekte in drei Gruppen eingeteilt: A, B und C.

Gruppe A umfasst 20 % der Güter, die etwa 75 % des Einkommens generieren. Gruppe B umfasst 30 % der Güter, die etwa 20 % des Einkommens generieren. Zur Gruppe C gehören 50 % der Güter, die etwas mehr als 5 % des Einkommens einbringen.

Tisch 3. ABC-Sortimentsanalyse. Beispiel

Am Ende der Analyse werden Schlussfolgerungen gezogen und Maßnahmen ergriffen.

In unserem Beispiel umfasste Kategorie A Spaghetti der Hersteller Nr. 7 und Nr. 6. Daher sollten Sie Spaghetti dieser Marken kaufen die größte Zahl. Einerseits können Sie den Kauf von Spaghetti der Gruppe C komplett ablehnen, da die Einnahmen daraus minimal sind. Andererseits ist es für Käufer oft wichtig, eine Wahl zu haben, und deshalb Beste Option Kaufen Sie immer noch Spaghetti dieser Marken, jedoch in der minimal zulässigen Menge.

Mit der ABC-Analyse können Sie eine große Liste, beispielsweise ein Produktsortiment, in drei Gruppen aufteilen, die deutlich unterschiedliche Auswirkungen auf das Gesamtergebnis (Umsatzvolumen) haben.

Mit anderen Worten: Die ABC-Analyse ermöglicht Ihnen:

Wählen Positionen, die den größten Beitrag zum Gesamtergebnis leisten.

Analysieren Sie drei Gruppen statt einer großen Liste.

Arbeiten Sie auf ähnliche Weise mit den Positionen einer Gruppe.

Gruppen werden benannt mit lateinischen Buchstaben ABC:

A – das Wichtigste

B – mittlere Bedeutung

C – am wenigsten wichtig

Sie können beliebige Objekte analysieren (rankingen), wenn sie eine numerische Eigenschaft haben.

Zum Beispiel:

Sortiment nach Verkaufsvolumen

Kunden nach Bestellvolumen

Lieferanten nach Liefervolumen

Schuldner nach Schuldenbetrag

Bestand nach Lagerbereich

Es ist sehr wichtig, dass Sie sich nicht im Einzelfall den Kopf darüber zerbrechen müssen, in welche Gruppe das Produkt eingeteilt werden soll (Kunde, Lieferant usw.). Essen einfache Technik, der diese Aufteilung durchführt.

Die Technik basiert auf Pareto-Prinzip (20/80-Prinzip) , 1897 vom italienischen Ökonomen Pareto entdeckt. In den meisten Gesamtansicht es ist wie folgt formuliert: „20 % der Bemühungen führen zu 80 % der Ergebnisse.“ In unserem Fall: 20 % des Sortiments sorgen für 80 % des Umsatzes.

ABC-Gruppengrenzen

Die Gruppen sollten ungefähr wie folgt aussehen (am Beispiel der Sortimentsanalyse):

Gruppe A gibt 80% Einnahmen, enthält 20% Artikel

Gruppe B gibt 15% Einnahmen, enthält 30% Artikel

Gruppe C gibt 5% Einnahmen, enthält 50% Artikel

Lassen Sie mich für alle Fälle klarstellen: Die Einteilung in Gruppen erfolgt nach der Höhe des Umsatzes, und der Anteil an der Anzahl der Artikel ist beliebig.

Es ist klar, dass die Verhältnisse (80 %-15 %-5 %) im Volumen und (20 %-30 %-50 %) in der Anzahl der Artikel kein exaktes Naturgesetz sind; es gibt mehrere Methoden zur Bestimmung der Grenzen von ABC-Gruppen. Kommt es jedoch zu erheblichen Abweichungen von den angegebenen Werten, ist Vorsicht geboten.

Beispiel.

Bei der Analyse des Kundenstamms stellte sich heraus, dass Gruppe A, die 80 % der Bestellungen ausführt, nur 5 % der Kunden umfasst, statt der empfohlenen 20 %. Das heißt, wenn ein oder zwei Kunden diese Gruppe verlassen, kommt es zu einem starken Umsatzrückgang.

Methodik für die ABC-Analyse

Wählen Sie den Zweck der Analyse aus. Zum Beispiel: Sortimentsoptimierung.

Wählen Sie das Analyseobjekt aus. Produkte oder Produktgruppen.

Wählen Sie einen Parameter (numerisches Merkmal) aus, nach dem wir in Gruppen einteilen. Einnahmen.

Sortieren Sie die Liste nach Parametern in absteigender Reihenfolge. Ordnen Sie die Produkte in absteigender Reihenfolge des Umsatzes an.

Berechnen Sie den Anteil des Parameters jedes Listenelements an der Gesamtsumme. (Produktumsatz) / (Umsatzbetrag) * 100 %.

Berechnen Sie den kumulierten Anteil für jedes Listenelement. Zum Beispiel für das zehnte Produkt: (Anteil des 1. Produkts)+ (Anteil des 2. Produkts)+...+(Anteil des 10. Produkts). Für das letzte Produkt beträgt der kumulierte Anteil 100 %.

Finden Sie die Listenposition, bei der der kumulierte Anteil am nächsten bei 80 % liegt. Dies ist die Untergrenze von Gruppe A. Die Obergrenze von Gruppe A ist die erste Position in der Liste.

Finden Sie die Listenposition, bei der der kumulierte Anteil am nächsten bei 95 % liegt (80 % + 15 %). Dies wird die untere Grenze der Gruppe B sein.

Zur Analyse in die Liste aufnehmen homogene Positionen. Es macht keinen Sinn, Kühlschränke ab 10.000 Rubel in eine Liste aufzunehmen. und Steckdosen kosten 20 Rubel.

Wählen Sie die richtigen Parameterwerte aus. Beispielsweise liefern monatliche Umsatzbeträge ein objektiveres Bild als tägliche Umsatzbeträge.

Führen Sie eine Analyse durch regelmäßig und periodisch durch die Wahl des richtigen Zeitraums.

Die Technik ist recht einfach, aber sehr arbeitsintensiv. Das ideale Werkzeug für die ABC-Analyse ist Excel.

Beispiel einer ABC-Analyse der Sortimentsberechnung in Excel Schritt für Schritt

Lassen Sie uns anhand eines Beispiels zeigen, wie es funktioniert ABC-Analysetechnik. Nehmen wir ein Sortiment von 30 bedingten Produkten.

Ziel der Analyse ist die Optimierung des Sortiments.

Gegenstand der Analyse sind Güter.

Der Parameter, nach dem wir die Gruppen einteilen, ist der Umsatz.

Die Liste der Produkte wurde in absteigender Reihenfolge nach Umsatz sortiert.

Wir haben den Gesamtumsatz aller Waren berechnet.

Wir haben für jedes Produkt den Umsatzanteil am Gesamtumsatz berechnet.

Wir haben den Anteil für jedes Produkt periodengerecht berechnet.

Wir haben ein Produkt gefunden, bei dem der kumulierte Anteil am nächsten bei 80 % liegt. Dies ist die Untergrenze von Gruppe A. Die Obergrenze von Gruppe A ist die erste Position in der Liste.

Wir haben ein Produkt gefunden, dessen kumulativer Anteil am nächsten bei 95 % liegt (80 % + 15 %). Dies ist die untere Grenze der Gruppe B.

Alles darunter ist Gruppe C.

Wir haben die Anzahl der Produktnamen in jeder Gruppe gezählt. A – 7, B – 10, C – 13.

Die Gesamtzahl der Produkte in unserem Beispiel beträgt 30.

Wir haben den Anteil der Produktnamen in jeder Gruppe berechnet. A – 23,3 %, B – 33,3 %, C – 43,3 %.

Gruppe A - 80% Einnahmen, 20% Artikel

Gruppe B - 15% Einnahmen, 30% Artikel

Gruppe C - 5% Einnahmen, 50% Artikel

Für die Produktliste aus unserem Beispiel:

Gruppe A - 79% Einnahmen, 23.3% Artikel

Gruppe B - 16% Einnahmen, 33.3% Artikel

Gruppe C - 5% Einnahmen, 43.3% Artikel

ABC-Analyse

ABC-Analyse- eine Methode, mit der Sie die Ressourcen eines Unternehmens nach ihrer Bedeutung klassifizieren können. Diese Analyse ist eine der Rationalisierungsmethoden und kann im Tätigkeitsbereich jedes Unternehmens angewendet werden. Es basiert auf dem Pareto-Prinzip – 20 % aller Waren erwirtschaften 80 % des Umsatzes. In Bezug auf die ABC-Analyse könnte die Pareto-Regel so klingen: Eine zuverlässige Kontrolle von 20 % der Positionen ermöglicht eine 80 %ige Kontrolle des Systems, sei es die Bestände an Rohstoffen und Komponenten oder die Produktpalette des Unternehmens usw. Oftmals ABC-Analyse Verwirrt mit ABC-Methode, ABC als aktivitätsbasierte Kostenrechnung entschlüsseln, was grundsätzlich falsch ist.

ABC-Analyse – Analyse des Lagerbestands durch Einteilung in drei Kategorien:

• A – das wertvollste, 20 % – Inventar; 80 % - Umsatz
• B – Mittelstufe, 30 % – Lagerbestand; 15 % - Umsatz
• C – am wenigsten wertvoll, 50 % – Inventar; 5% - Umsatz

Abhängig vom Zweck der Analyse können beliebig viele Gruppen identifiziert werden. Am häufigsten sind es 3, seltener 4-5 Gruppen.

Im Wesentlichen handelt es sich bei der ABC-Analyse um die Einstufung eines Sortiments nach verschiedenen Parametern. Auf diese Weise können Sie Lieferanten, Lagerbestände, Käufer und lange Verkaufsperioden bewerten – alles, was über ausreichende statistische Daten verfügt. Das Ergebnis der ABC-Analyse ist die Gruppierung von Objekten nach dem Grad ihres Einflusses auf das Gesamtergebnis.

Die ABC-Analyse basiert auf dem Ungleichgewichtsprinzip, bei dem ein Diagramm der Abhängigkeit des kumulativen Effekts von der Anzahl der Elemente erstellt wird. Dieser Graph wird Pareto-Kurve, Lorenz-Kurve oder ABC-Kurve genannt. Basierend auf den Ergebnissen der Analyse werden Sortimentsartikel nach der Größe ihres Beitrags zum Gesamteffekt gereiht und gruppiert. In der Logistik wird die ABC-Analyse üblicherweise verwendet, um das Versandvolumen bestimmter Artikel und die Häufigkeit von Anfragen für ein bestimmtes Produktsortiment zu verfolgen sowie um Kunden nach der Anzahl oder dem Volumen der von ihnen aufgegebenen Bestellungen zu ordnen.

Verfahren zur ABC-Analyse

1. Wir ermitteln den Zweck der Analyse (Warum benötigen Sie diese Analyse eigentlich?).
2. Basierend auf den Ergebnissen der Analyse legen wir Maßnahmen fest (was machen wir mit den erhaltenen Ergebnissen?).
3. Wir wählen den Analysegegenstand (was werden wir analysieren?) und den Analyseparameter (nach welchen Kriterien werden wir analysieren?) aus. Typischerweise sind die Objekte der ABC-Analyse Lieferanten, Produktgruppen, Produktkategorien und Produktpositionen. Jedes dieser Objekte hat verschiedene Parameter Beschreibungen und Messungen: Verkaufsvolumen (in monetärer oder quantitativer Hinsicht), Einkommen (in monetärer Hinsicht), Lagerbestand, Umsatz usw.
4. Wir erstellen eine Bewertungsliste der Objekte in absteigender Reihenfolge des Parameterwerts.
5. Wir berechnen den Anteil des Parameters aus der Gesamtsumme der Parameter mit einer kumulierten Summe. Der Anteil mit einer kumulierten Summe wird berechnet, indem der Parameter zur Summe der vorherigen Parameter addiert wird.
6. Wir wählen die Gruppen A, B und C aus: Wir weisen den ausgewählten Objekten Gruppenwerte zu.

Es gibt etwa zehn Methoden zur Identifizierung von Gruppen. Die am besten anwendbaren davon sind: die empirische Methode, die Summenmethode und die Tangentenmethode. IN empirische Methode Die Aufteilung erfolgt im klassischen Verhältnis 80/15/5. Bei der Summenmethode werden die Anteile der Objekte und deren Gesamtanteil am Ergebnis aufsummiert – der Wert der Summe liegt somit im Bereich von 0 bis 200 %. Die Gruppen werden wie folgt unterschieden: Gruppe A – 100 %, B – 45 %, C – der Rest. Die Vorteile der Methode liegen in der größeren Flexibilität. Die flexibelste Methode ist die Tangentenmethode, bei der eine Tangente an die ABC-Kurve gezogen wird, die zuerst Gruppe A und dann C trennt.

Die Nachfragewahrscheinlichkeiten für die materiellen Ressourcen A, B und C unterliegen unterschiedlichen Gesetzmäßigkeiten. Es wurde festgestellt, dass in den meisten Industrie- und Handelsunternehmen Etwa 75 % des Verkaufsvolumens bestehen aus nur etwa 10 % der Artikel im Produktsortiment (Gruppe A), 20 % der Kosten – 25 % der Artikel (Gruppe B), 5 % der Kosten - 65 % der Artikel (Gruppe C). Es gibt viele Möglichkeiten, Gruppen in der ABC-Analyse zu identifizieren.

Die ABC-Methode wird häufig bei der Planung und Sortimentsbildung auf verschiedenen Ebenen flexibler Logistiksysteme, in Produktionssystemen, Versorgungs- und Vertriebssystemen eingesetzt.

Bei der Verschiebung der Grenzen von ABC-Gruppen (80/15/5) raten Experten zur Vorsicht, denn in der Praxis werden meist die Unterteilungen 80 %, 15 % und 5 % verwendet. Wenn Sie die Grenzen verschieben, könnte ein externer Zuhörer (oder ein Experte) aufgrund der von Ihnen bereitgestellten Indikatoren falsche Schlussfolgerungen ziehen, beispielsweise für die Gruppe „C“. Da seine Erwartungen bezüglich der Gruppe „C“ = 5 % nicht mit den von Ihnen geänderten Regeln für die Gruppenauswahl übereinstimmen.

siehe auch

Literatur

• Sterligova A. N., „Bestandsverwaltung einer breiten Produktpalette. Wo soll ich anfangen?“, LogInfo-Magazin vom 12.2003
• Andrey Fisher, „Methoden zur Identifizierung von Gruppen in der ABC-Analyse“, Zeitschrift Logistics and Management, Nr. 1-2008

Links

Wikimedia-Stiftung. 2010.

Sehen Sie, was „ABC-Analyse“ in anderen Wörterbüchern ist:

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