ბინების გაყიდვა 

დავალება ABC და XYZ ანალიზზე. როგორ დაგეხმარებათ ერთობლივი ABC და XYZ ანალიზი ABC გაყიდვებში ბიზნეს მომხმარებელთა კატეგორიებში

არტემ ემანუელი

ABC ანალიზი ერთ-ერთი ყველაზე ხელმისაწვდომი მეთოდია მომხმარებლების მნიშვნელობის მიხედვით დაჯგუფებისთვის. უპირველეს ყოვლისა, ის სასარგებლოა იმ კომპანიებისთვის, სადაც სპეციალიზებულის მიერ მონაცემთა დამუშავების სირთულეები არსებობს პროგრამული უზრუნველყოფა. თუმცა, დამწყებთათვის, ვინც პირველად წააწყდა გაყიდვების ანალიზის აუცილებლობას ამ მეთოდის გამოყენებით, ეს ხშირად უამრავ კითხვას ბადებს. შევეცადოთ გაერკვნენ, კონკრეტულად რა იწვევს სირთულეებს და როგორ გადავლახოთ ისინი.

სწრაფი ანალიზი

ABC ანალიზი არის ერთ-ერთი მეთოდი კლიენტთა ბაზის ჯგუფად სხვადასხვა სპეციფიკური წონის მქონე ჯგუფებად, ამა თუ იმ კრიტერიუმების მიხედვით. ლიტერატურაში ყველაზე ხშირად შეგიძლიათ იპოვოთ ABC ანალიზის მაგალითები გაყიდვების თვალსაზრისით ფიზიკური თვალსაზრისით, ბრუნვა ან მოგება.

ABC ანალიზის ინტერპრეტაციის ერთ-ერთი ვარიანტია პარეტოს სქემა. ფაქტია, რომ ABC ანალიზი ემყარება პარეტოს პრინციპს, რაც ნიშნავს, რომ ძალისხმევის 20% იძლევა შედეგის 80%-ს, ხოლო დანარჩენი 80% მცდელობის მხოლოდ 20%-ს იძლევა. ამასთან, ABC ანალიზის ჩატარებისას კლიენტები, როგორც წესი, იყოფა არა ორ, არამედ სამ ჯგუფად: A - 75%, B - 20% და C - 5%. საიდან მოდის ეს ციფრები? "თავიდან." სინამდვილეში, ასეთი ჯგუფების რაოდენობა და მათ შორის პროცენტები შეიძლება იყოს თვითნებური, როგორც ამას ქვემოთ ვხედავთ.

განლაგების დიზაინერისთვის, რომელიც თავისი დარგის ექსპერტია, კლიენტის რეიტინგის ასეთი ტექნოლოგია სავსებით საკმარისია სიტუაციის ზოგადი შეფასებისთვის. კონკრეტული საწარმო. მაგრამ სპეციალისტისთვის, რომელიც ახლახან იწყებს თავის გაცნობას კონკრეტულ ბაზართან, უფრო ღრმა ანალიზი შეიძლება სასარგებლო იყოს. ჩვენ გვქონდა ამის გადამოწმების შესაძლებლობა საკუთარი გამოცდილებით. მოკლედ ავხსნათ ის სირთულეები, რაც ჩვენ და ჩვენს კოლეგებს შეგვხვდა ანალიზის ჩატარებისას ზემოთ აღწერილი მეთოდით.

პირველ რიგში, ჯგუფების "A", "B" და "C" დაფარვის პროცენტული თვითნებური ცვლილებით, იცვლება მათი შემადგენლობა,და ხშირად მნიშვნელოვანი გზით. როგორ მოვიქცეთ ამას, რა დასკვნები გამოვიტანოთ და რა რეკომენდაციები შევთავაზოთ საწარმოს, გაუგებარი ხდება. გარდა ამისა, თუ თქვენ იყენებთ ჯგუფებად დაყოფას „მომხმარებელთა მნიშვნელობის“ შესაფასებლად, ერთი შეხედვით, ძალიან რთულია იმის გაგება, თუ რატომ უნდა შეიტანოს „A“ ჯგუფმა 75% და არა, მაგალითად, 80%.

მეორეც, თუ მოცემულ პროცენტს გამოვიყენებთ კლიენტებისგან შემოსულობების დინამიკის გასაანალიზებლად დროთა განმავლობაში, შეიძლება აღმოჩნდეს, რომ ზოგიერთი ინდივიდუალური კლიენტი შესყიდვების (ან მოგების) იგივე სტაბილური მოცულობით იყოფა სხვადასხვა ჯგუფში, აღებული პერიოდის მიხედვით.

ასეთი სიტუაციის მაგალითი მოცემულია ცხრილების ჯგუფში No1. მასში ჩვენ ვუყურებთ ქსოვილის საცალო ვაჭრობის რეალურ მდგომარეობას და ვაძლევთ მისი ხუთი მომხმარებლის ანალიზს წელიწადში შესყიდვების მოცულობის თვალსაზრისით. ამავდროულად, ამ შემთხვევაში, ABC ანალიზის ჩატარებისას კლიენტებს „გავყოფთ“ 70:20:10 თანაფარდობით.

ცხრილების ჯგუფი No1

ა) ქსოვილის გაყიდვების მონაცემები დროთა განმავლობაში: მარტივი მომხმარებელთა სია


ბ) დინამიური ქსოვილის გაყიდვების მონაცემები: მომხმარებელთა რანჟირებული სია


გ) კლიენტების წინასწარი განაწილება ჯგუფებად

ჯგუფები 2000 წ(მეტრი) 2001 წ(მეტრი) 2002 წ(მეტრი)
A - 70% 2835 10 171 12 810
20% -ში 810 2906 3 660
C - 10% 405 1453 1830

რა პრობლემების წინაშე ვდგავართ ამ მაგალითში? პრობლემა პირველი:სიტუაციის დინამიკაში გაანალიზებით, შეუძლებელია კლიენტების ზუსტად მიკუთვნება ამა თუ იმ ჯგუფს. 2000 წლის მონაცემებით „კლიენტი #1“ აყალიბებს „A“ ჯგუფს, მაგრამ ასევე მონაწილეობს „B“ ჯგუფის წილში. მაგრამ მომდევნო ორი წლის განმავლობაში, კლიენტი #1, მეორე მხრივ, ძალიან მცირე წვლილს შეაქვს A ჯგუფში, თუმცა გაყიდვების პოზიტიურ ზრდას განიცდის. გაურკვეველია ვითარება „კლიენტ No2“-თანაც: პირველ წელს ის მოხვდება „B“ ჯგუფში, ხოლო მესამე წელს – „C“ ჯგუფში, თუმცა მისი შესყიდვების მოცულობა არ შეცვლილა.

რა თქმა უნდა, შეგიძლიათ ყურადღება მიაქციოთ იმას, რომ 2001 წელს კომპანიამ მიიღო ახალი კლიენტი - "კლიენტი No5", რამაც მნიშვნელოვნად იმოქმედა სიტუაციის გასწორებაზე. ამიტომ, შეგიძლიათ სცადოთ ჯგუფების „მიგრაციის“ პრობლემის გადაჭრა ძველი და ახალი მომხმარებლების ცალ-ცალკე გაანალიზებით, მაგრამ ესეც კი საშუალებას გაძლევთ გადაჭრათ არსებული პრობლემა მხოლოდ ნაწილობრივ.

პრობლემა ნომერი ორი: თუ ჩვენ, მაგალითად, უნდა გავაანალიზოთ მომხმარებლების ისტორია და გაყიდვების კუთხით, მოგების კუთხით და დებიტორული დავალიანების დაფარვის თვალსაზრისით, მაშინ ამას ვერ შევძლებთ. ამ მაგალითში შეუძლებელია კლიენტების ანალიზი ერთდროულად რამდენიმე პარამეტრით, თუმცა ასეთი მრავალვარიანტული ანალიზი არის კლიენტების კომპეტენტური ჯგუფებად დაყოფის არსი.

ამრიგად, კლიენტების რეიტინგის ვარიანტი დაფარვის ფიქსირებული პროცენტით, რომელიც ჩვენ აღვწერეთ, ოპტიმალურია, როდესაც საჭიროა კლიენტების ანალიზი ერთი პერიოდის განმავლობაში. მაგრამ დინამიკაში ინდიკატორების ანალიზი ამ შემთხვევაში რთულია.

როგორ გადავლახოთ ზემოთ აღწერილი სირთულეები? ეს შესაძლებელია, თუ ჯგუფებად დაყოფის საფუძველი იქნება მიღებული არა როგორც მოცემული პროცენტი, არამედ როგორც წარმოების ფიქსირებული მოცულობა ფიზიკური თვალსაზრისით. დავუბრუნდეთ ჩვენს მაგალითს. დავუშვათ, გვინდა A ჯგუფში შევიდეს მომხმარებლები, რომელთა წლიური შესყიდვის მოცულობა აღემატება 1000 მ-ს, B ჯგუფში შედის მომხმარებლები, რომლებსაც შესყიდვები აქვთ 100-დან 999 მ-მდე, ხოლო C ჯგუფში შედის მომხმარებლები, რომლებიც ყიდულობენ 100 მმ-ზე ნაკლებ ქსოვილს.

შემდეგ, 2000 წლის შედეგების მიხედვით, კლიენტი No1 შევა A ჯგუფში, No2 და No3 კლიენტები B ჯგუფში, ხოლო კლიენტი No4 - C ჯგუფში. როგორც ხედავთ, კლიენტების დაყოფის ამ ვარიანტმა ამოიღო პრობლემა მკაფიოდ განსაზღვრის შეუძლებლობის შესახებ, თუ რომელ ჯგუფს ეკუთვნის კლიენტი. ასევე, არ არსებობს კლიენტის ერთი ჯგუფიდან მეორეზე „გადასვლის“ პრობლემა გაყიდვების რეალური ცვლილების გარეშე. მაგრამ ჩნდება მთელი რიგი სხვა სირთულეები. 2001 წელს "A" ჯგუფში შედიოდნენ No1 და No5 კლიენტები, "B" ჯგუფში - No2, No3 და No4. 2002 წელს კლიენტები No4, No1 და No5 იყვნენ A ჯგუფში, ხოლო No3 და No2 კლიენტები B ჯგუფში. როგორ იმოქმედა ამან ჩვენი ჯგუფების პროცენტების განაწილებაზე? მონაცემები წარმოდგენილია No2 ცხრილში.

ცხრილი ნომერი 2. ქსოვილის გაყიდვების მონაცემები და მომხმარებელთა რეიტინგები ფიქსირებული შესყიდვების მოცულობების საფუძველზე

2000 წ 2001 წ 2002 წ
კლიენტი 1 3000 მაგრამ კლიენტი 5 10 000 მაგრამ კლიენტი 5 12 000 მაგრამ
კლიენტი 2 700 AT კლიენტი 1 3200 მაგრამ კლიენტი 1 3800 მაგრამ
კლიენტი 3 300 AT კლიენტი 2 700 AT კლიენტი 4 1000 მაგრამ
კლიენტი 4 50 FROM კლიენტი 3 450 AT კლიენტი 3 800 AT
კლიენტი 5 0 კლიენტი 4 180 AT კლიენტი 2 700 AT
სულ: 4050 14 530 18 300
პროცენტი პროცენტი პროცენტი
მაგრამ 74% მაგრამ 91% მაგრამ 92%
AT 25% AT 9% AT 8%
FROM 1%

ჯგუფების საზღვრების სახით შესყიდვების ფიქსირებული რაოდენობის შემოღებით, ჩვენ ვხედავთ, რამდენად მნიშვნელოვნად იცვლება თითოეული ჯგუფის წვლილი წლიდან წლამდე. ამავდროულად, ანალიზისთვის კრიტიკული იქნება შესყიდვების ძირითადი მოცულობების განსაზღვრა, რომლებიც საფუძვლად არის მიღებული მომხმარებლების ჯგუფებად დაყოფისთვის.

ღრმა ანალიზი

წინა ნაწილში აღწერილი მეთოდი კარგია მომხმარებელთა დინამიკის სწრაფი, ზედაპირული ანალიზისთვის. დავუშვათ, უნდა დავინახოთ, როგორ შეიცვალა მომხმარებელთა სტრუქტურა მოცემული პარამეტრის მიხედვით (მაგალითად, გაყიდვების მოცულობა) რამდენიმე წლის განმავლობაში. ჯერ ვაანალიზებთ გასულ წელსპირველი მეთოდის მიხედვით, ანუ ჯგუფური დაფარვის მითითებულ პროცენტზე დაყრდნობით (70:20:10). შემდეგ ვაანალიზებთ "A" ჯგუფს და ვირჩევთ გაყიდვების საბაზისო მოცულობას. ჩვენს შემთხვევაში, 2000 წელი იქნა აღებული, როგორც საბაზისო პერიოდი და მომხმარებელთა ზედაპირული ანალიზის საფუძველზე, მივედით დასკვნამდე, რომ გაყიდვების მოცულობა 1000 და 100 მეტრია.

და ბოლოს, ჩვენ ვახორციელებთ დანაყოფის გამოყენებას სასურველი პარამეტრის არჩეული კრიტიკული მნიშვნელობის გამოყენებით ყველა წლის განმავლობაში (მოცულ მაგალითში ეს არის გაყიდვების მოცულობა რეალურ პირობებში). ჩანს, რომ „ა“ ჯგუფმა მნიშვნელოვნად გაზარდა თავისი წვლილი კომპანიის გაყიდვებში.

სხვათა შორის, იგივე ანალიზი შეიძლება განხორციელდეს დამატებითი პარამეტრების "ახალი კლიენტი", "ძველი კლიენტი", "დაკარგული კლიენტი" და "დაბრუნებული კლიენტი" გათვალისწინებით. მაგრამ ამაზე ცოტა მოგვიანებით ვისაუბრებთ. ამასობაში, ვნახოთ, როგორ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ რეიტინგის ხარისხი, თუ გაამართლებთ კრიტიკული მნიშვნელობების არჩევანს.

ჩვენ გთავაზობთ ამ პრობლემის გადაჭრის ერთ-ერთ უმარტივეს და ინტუიციურ გზას - ჩვენ დავყოფთ კლიენტებს კვარტლების გამოყენებით. და ჩვენ ამას გავაკეთებთ კომპანიის 22 კლიენტის შემთხვევითი ნიმუშის მაგალითის გამოყენებით (მონაცემები წარმოდგენილია ცხრილების ჯგუფში No3).

ცხრილების ჯგუფი No3.

ა) საწყისი მონაცემები: გაყიდვები მომხმარებლების მიერ

კლიენტი შესყიდვების მოცულობა (მეტრებში)
  1. კლიენტი 1
 30000
  1. კლიენტი 9
 7000
  1. კლიენტი 2
 5000
  1. კლიენტი 10
 3600
  1. კლიენტი 17
 2300
  1. კლიენტი 3
 1000
  1. კლიენტი 18
 860
  1. კლიენტი 11
 700
  1. კლიენტი 7
 680
  1. კლიენტი 21
 620
  1. კლიენტი 8
 590
  1. კლიენტი 16
 510
  1. კლიენტი 20
 470
  1. კლიენტი 19
 350
  1. კლიენტი 14
 320
  1. კლიენტი 4
 250
  1. კლიენტი 12
 200
  1. კლიენტი 6
 180
  1. კლიენტი 13
 170
  1. კლიენტი 16
 170
  1. კლიენტი 5
 140
  1. კლიენტი 15
 50
სულ 55160

ბ) ღირებულებების განაწილება


ინტუიციურად, შეგიძლიათ ვივარაუდოთ, რომ ზღვრული მნიშვნელობები იქნება 1000 და 10,000.

შევამოწმოთ. ჩვენ ვიანგარიშებთ ემისიებს ფორმულის გამოყენებით:

Outlier = "ზედა კვარტლი" + 1.5 * (ზედა კვარტლი - ქვედა კვარტლი) = 2093.75.

ანუ, ყველა რიცხვი, რომელიც აღემატება 2093,75-ს, არის გამოკვეთილი.

ამ შემთხვევაში, ჩვენ არ გვაინტერესებს ნაკლები ემისიები. პრაქტიკაში, ისინი ხშირად იგნორირებულია, რადგან:

ქვედა არჩევანი = ქვედა კვარტლი - 1,5 * (ზედა კვარტლი - ქვედა კვარტლი) = - 410.

გ) ჩვენ განვიხილავთ გაყიდვებს მომხმარებლებისთვის ყველაზე შორეულ ნიშნულებში



დ) კლიენტების საბოლოო განაწილება

ჯგუფი კლიენტი Გაყიდვების გაყიდვები ჯგუფის მიხედვით პროცენტი
მაგრამ კლიენტი 1 30000
30000 54%
AT კლიენტი 9 7000
კლიენტი 2 5000
კლიენტი 10 3600
კლიენტი 17 2300
17900 32%
FROM: კლიენტი 3 1000
კლიენტი 18 860
კლიენტი 11 700
კლიენტი 7 680
კლიენტი 21 620
კლიენტი 8 590
კლიენტი 16 510
კლიენტი 20 470
კლიენტი 19 350
კლიენტი 14 320
კლიენტი 4 250
კლიენტი 12 200
კლიენტი 6 180
კლიენტი 13 170
კლიენტი 16 170
კლიენტი 5 140
კლიენტი 15 50
7260 13%

რამდენიმე ახსნა გამოთვლებისთვის. მომხმარებელთა ზემოაღნიშნული სია დალაგებულია შესყიდვების მოცულობის შემცირებით. ამის შემდეგ, მოცემული ინდიკატორებისთვის განისაზღვრება: საშუალო მნიშვნელობა, მედიანა, ქვედა და ზედა კვარტლი. ყველა ეს გამოთვლა შეიძლება გაკეთდეს სტანდარტული QUARTILE და AVERAGE ფუნქციების გამოყენებით Microsoft Excel-ში.

თუ მოკლედ გადახედავთ სიიდან მნიშვნელობებს, შეგიძლიათ შემოგთავაზოთ მომხმარებლების ჯგუფებად დაყოფა შემდეგი პრინციპის მიხედვით:

  • ჯგუფი A - 10000 მ-დან,
  • ჯგუფი B - 1000-დან 9000-მდე,
  • ჯგუფი C - 999-დან და ქვემოთ.

ახლა ჩვენ ვითვლით არჩევანს და მივიღებთ, რომ კრიტიკული მნიშვნელობა ზედა არჩევანისთვის არის (დამრგვალებული) რიცხვი 2094. ამ გაანგარიშების წყალობით, ჩვენ შეგვიძლია პირველ რიგში გავყოთ მომხმარებლები ორ ჯგუფად: პირველი მოიცავს მათ, ვისი შესყიდვის მოცულობა აღემატება მითითებული მნიშვნელობა, მეორე - ის, ვისი მოცულობაც ქვემოთაა. ზემოთ მოყვანილ მაგალითში, პირველი ჯგუფი უზრუნველყოფს ყველა გაყიდვის 87%-ს ფიზიკური თვალსაზრისით (საერთო გაყიდვები შეადგენს 55,160 მეტრს, ხოლო პირველ ჯგუფს შეადგენს 47,900 მათგანი). გარდა ამისა, აღვნიშნავთ, რომ ეს მდგომარეობა დამახასიათებელია სასაქონლო ბაზრებზე და სახარჯო მასალების ბაზრებზე.

Ახლა რა? შემდგომი ანალიზის ჩატარება დამოკიდებულია მიზნებზე. ზოგადად, ორი გზაა გასავლელი. შეგიძლიათ პირველ ჯგუფს მიღებულ ჯგუფს უწოდოთ "A", ხოლო დანარჩენს, საჭიროების შემთხვევაში, კიდევ ორ ჯგუფად გაიყოთ - ეს უკვე სუბიექტური გადაწყვეტილებაა. და თქვენ კვლავ შეგიძლიათ გაანალიზოთ მიღებული ემისიები კვარტილების გამოყენებით, როგორც ჩვენ გავაკეთეთ. ზოგიერთ შემთხვევაში, ეს იძლევა ძალიან სასარგებლო მონაცემებს. მაგალითად, ჩვენს შემთხვევაში გამოიყო ერთი კლიენტი, რომლის გაყიდვების მოცულობა ძალიან განსხვავდება ყველა დანარჩენისგან (იხ. ცხრილები 3-C და 3-D).

ანალიზის შედეგების მიხედვით, ჩვენ ვხედავთ, რომ "A" ჯგუფში მხოლოდ ერთი კლიენტი შევიდა. თუ პრაქტიკაში ასეთ სიტუაციას ვაწყდებით, ყოველთვის ვცდილობთ გავიგოთ, საიდან გაჩნდა ასეთი კლიენტი, რომელიც 54%-მდე წვლილს უწევს გაყიდვებში და, ფაქტობრივად, მთელ ჯგუფს ქმნის. დასაწყისისთვის, ჩვენ გირჩევთ, მიმართოთ თავდაპირველ მონაცემებს და შეამოწმოთ, არის თუ არა შეცდომა.

მაგრამ ამ შემთხვევაში ყველაფერი უფრო ადვილია. ჩვენ მიერ აღებული სასაქონლო ბაზრის აქტივობის სპეციფიკა არის ის, რომ მას მართლაც ჰყავს მომხმარებელთა მცირე ჯგუფი, რაც არაპროპორციულად დიდ წვლილს იძლევა გაყიდვებში. გაითვალისწინეთ, რომ ამ შემთხვევაში საქმე გვაქვს კომპანიის 280 კლიენტისგან შემდგარ მცირე ნიმუშთან, მაგრამ სინამდვილეში არის 7 ისეთი დიდი მომხმარებელი, როგორიც A ჯგუფშია და ისინი 88 პროცენტიან წვლილს ახორციელებენ გაყიდვებში.

იმის გამო, რომ ანალიზი კვარტილებისა და აკლდამების გამოყენებით ეხმარება კლიენტების იდენტიფიცირებას, რომელთა გაყიდვების მოცულობა ძალიან განსხვავდება ზოგადი ჯგუფისგან, ხელახალი ანალიზი ამ მეთოდით საშუალებას გაძლევთ იდენტიფიციროთ კლიენტები, რომლებსაც ძალიან ფრთხილად უნდა მოეპყროთ. პრაქტიკაში, ჩვენ ხშირად ვაანალიზებთ კვარტილების გამოყენებას, რათა გამოვყოთ მომხმარებლები VIP-ების სპეციალურ ჯგუფში, რომელსაც ვამატებთ ტრადიციულ A, B და C-ს.

ახლა უფრო შორს წავიდეთ. დღემდე განვახორციელეთ ზოგადი ანალიზიმომხმარებლის წვლილი გაყიდვებში. ახლა განვიხილოთ კლიენტების ნიმუში სამი წლის განმავლობაში და გავაანალიზოთ ინდიკატორები დინამიკაში (მონაცემები წარმოდგენილია ცხრილების ჯგუფში No4).

ცხრილების ჯგუფი No4

ა) გაყიდვების მაჩვენებლები დინამიკაში, საწყისი მონაცემები

კლიენტი 2000 (მ) 2001 (მ) 2002 (მ)
კლიენტი 1 30000 35000 32000
კლიენტი 10 3600 2800
კლიენტი 11 700 650 8000
კლიენტი 12 200 600
კლიენტი 13 170 350 240
კლიენტი 14 320 2000 600
კლიენტი 15 50
კლიენტი 16 510 600 800
კლიენტი 16 170 4000 7000
კლიენტი 17 2300 500 410
კლიენტი 18 860 710 950
კლიენტი 19 350 1100 980
კლიენტი 2 5000 15000
კლიენტი 20 470 800 970
კლიენტი 21 620 250 270
კლიენტი 22 2500 3200
კლიენტი 23 520 680
კლიენტი 24 1700 2200
კლიენტი 25 150
კლიენტი 26 270 530
კლიენტი 27 40 150
კლიენტი 28 6800 9400
კლიენტი 29 380 570
კლიენტი 3 1000 460 980
კლიენტი 30 710
კლიენტი 4 250 350 410
კლიენტი 5 140 270 250
კლიენტი 6 180 560
კლიენტი 7 680 240 950
კლიენტი 8 590 280
კლიენტი 9 7000 6800 9400
სულ 55160 83030 84300

Შენიშვნა. როგორც ჩანს, აშკარაა შეუსაბამობა კლიენტთა დაჯგუფების მიხედვით, თუ ამას განვახორციელებთ ყოველი ცალკეული წლის კვარტილების ანალიზის საფუძველზე. 2000 წელს ნებისმიერი კლიენტი, რომლის შესყიდვების მოცულობა 3000 მ-ზე მეტია მოხვდება "B" ჯგუფში, ხოლო 2001 წელს - ისინი, ვისი გაყიდვების მოცულობა 4000 მ-ზე მეტია, მაგრამ ეს მხოლოდ ერთი შეხედვით.

დასაწყისისთვის, მოდით შევამოწმოთ მომხმარებლების ჯგუფებად დაყოფის ადეკვატურობა. ამისათვის ჩვენ განვახორციელებთ ზემოთ აღწერილ ანალიზს თითოეული წლისთვის ცალ-ცალკე.


ბ) კვარტილები და გარე ნიშნები: ანალიზი წლების მიხედვით


გ) რანჟირება ჯგუფების მიხედვით

კლიენტი 2000 წ ჯგუფი 2001 წ ჯგუფი 2002 წ ჯგუფი
კლიენტი 1 30000 მაგრამ 35000 მაგრამ 32000 მაგრამ
კლიენტი 9 7000 AT 6800 AT 9400 AT
კლიენტი 28 6800 AT 9400 AT
კლიენტი 11 700 FROM 650 FROM 8000 AT
კლიენტი 16 170 FROM 4000 AT 7000 AT
კლიენტი 22 2500 FROM 3200 FROM
კლიენტი 10 3600 AT 2800 FROM
კლიენტი 24 1700 FROM 2200 FROM
კლიენტი 19 350 FROM 1100 FROM 980 FROM
კლიენტი 3 1000 FROM 460 FROM 980 FROM
კლიენტი 20 470 FROM 800 FROM 970 FROM
კლიენტი 18 860 FROM 710 FROM 950 FROM
კლიენტი 7 680 FROM 240 FROM 950 FROM
კლიენტი 16 510 FROM 600 FROM 800 FROM
კლიენტი 23 520 FROM 680 FROM
კლიენტი 14 320 FROM 2000 FROM 600 FROM
კლიენტი 29 380 FROM 570 FROM
კლიენტი 6 180 FROM 560 FROM
კლიენტი 26 270 FROM 530 FROM
კლიენტი 17 2300 AT 500 FROM 410 FROM
კლიენტი 4 250 FROM 350 FROM 410 FROM
კლიენტი 21 620 FROM 250 FROM 270 FROM
კლიენტი 5 140 FROM 270 FROM 250 FROM
კლიენტი 13 170 FROM 350 FROM 240 FROM
კლიენტი 27 40 FROM 150 FROM
კლიენტი 2 5000 AT 15000 AT
კლიენტი 30 710 FROM
კლიენტი 12 200 FROM 600 FROM
კლიენტი 8 590 FROM 280 FROM
კლიენტი 25 150 FROM
კლიენტი 15 50 FROM

დ) თითოეული ჯგუფის წვლილი გაყიდვებში:

2000 წ 2001 წ 2002 წ
სულ გაყიდვები 55160 83030 84300
კლიენტების რაოდენობა 22 28 25
2507,273 2965,357 3372
ჯგუფი A
30000 35000 32000
54% 42% 38%
კლიენტების რაოდენობა 1 1 1
ყველა კლიენტის პროცენტში 5% 4% 4%
გაყიდვების საშუალო მოცულობა 1 კლიენტზე - - -
- - -
ვარიაციის კოეფიციენტი - - -
ჯგუფი B
ჯგუფის გაყიდვების მოცულობა წლის განმავლობაში 17900 32600 33800
მთლიანი გაყიდვების პროცენტში 32% 39% 40%
კლიენტების რაოდენობა 4 4 4
ყველა კლიენტის პროცენტში 18% 14% 16%
გაყიდვების საშუალო მოცულობა 1 კლიენტზე 4475 8150 8450
S (სტანდარტული გადახრა ამ ჯგუფში) 2012,254 4753,595 1170,47
ვარიაციის კოეფიციენტი 45% 58% 14%
ჯგუფი C
ჯგუფის გაყიდვების მოცულობა წლის განმავლობაში 7260 15430 18500
მთლიანი გაყიდვების პროცენტში 13% 19% 22%
კლიენტების რაოდენობა 17 23 20
ყველა კლიენტის პროცენტში 77% 82% 80%
გაყიდვების საშუალო მოცულობა 1 კლიენტზე 427,0588 670,8696 925
S (სტანდარტული გადახრა ამ ჯგუფში) 1013,346 613,4471 840,0407
ვარიაციის კოეფიციენტი 237% 91% 91%

რა გავაკეთეთ? ანალიზის თავდაპირველ მონაცემად, ჩვენ კვლავ მივიღეთ ქსოვილების რეალური გაყიდვები სამი წლის განმავლობაში. თუ შესყიდვის შესახებ ინფორმაცია არ არის ხელმისაწვდომი ზოგიერთი მომხმარებლისთვის კონკრეტული წლის განმავლობაში, ეს ნიშნავს, რომ მათ ამ პერიოდში არაფერი შეუძენიათ.

ცხრილი 4-B წარმოგიდგენთ მომხმარებელთა ანალიზის მონაცემებს კვარტილების მიხედვით და სპრედები თითოეული წლისთვის ცალ-ცალკე. რა შეიძლება ითქვას გაყიდვების დინამიკაზე ახალი, ძველი, დაკარგული და დაბრუნებული მომხმარებლების გაანალიზების გარეშე? თუ გადავხედავთ გაყიდვების მოცულობას, ჩვენ ვხედავთ მკვეთრ ზრდას 2001 წელს 2000 წელთან შედარებით და დაახლოებით იგივე დონეს 2002 წელს. მაგრამ თუ შევადარებთ ემისიებს No. 1 და No2 სამი წლის განმავლობაში, დავინახავთ, რომ მათი დინამიკა განსხვავდება საერთოსგან. გაყიდვების შესრულება. ეს მიუთითებს კომპანიის მომხმარებლების სტრუქტურაში მნიშვნელოვან ცვლილებებზე (პირველ და მესამე პერიოდებში No2 გამონაბოლქვი თითქმის ერთნაირია, მეორეში კი მკვეთრად იზრდება).

თუ თქვენ მუშაობთ მონაცემთა შედარებით მცირე დიაპაზონთან, როგორც ამ მაგალითში, ასეთი ტენდენცია ადვილად შესამჩნევია შეუიარაღებელი თვალით, თუნდაც კვარტილების დინამიკის გაანალიზების გარეშე. მაგრამ თუ თქვენი მომხმარებელთა სია ასობითაა, მაშინ შეგიძლიათ გამოიყენოთ მარტივი მიდგომა, რომელსაც ჩვენ გირჩევთ, სწრაფად შეაფასოთ შიდა ცვლილებები თქვენს მომხმარებელთა ბაზაში სხვადასხვა პერიოდის განმავლობაში.

მე-4-დ ცხრილის მონაცემები საინტერესოა უფრო დეტალურად განსახილველად. მისგან ვხედავთ, რომ ამ მაგალითისთვის მხოლოდ 1 კლიენტი შედის ჯგუფში "A". ეს არ არის ტიპიური სიტუაცია და, როგორც ადრე ავუხსენით, ის წარმოიშვა იმის გამო, რომ ჩვენ ვიყენებთ ნიმუშებს ნედლეულის საწარმოს რეალური მონაცემებიდან და ასევე ვაჯგუფებთ კლიენტებს ჯგუფებად გარე რეანალიზის გამოყენებით. თუ პრაქტიკაში ასეთი ვითარება წარმოიქმნება, მაშინ ასეთი კლიენტი (ან კლიენტების ძალიან მცირე რაოდენობა, რომლებიც მნიშვნელოვნად აღემატება ძირითადი ჯგუფის გაყიდვების მოცულობას) სასარგებლოა ცალკე განხილვა, რომელსაც ჩვენ დავუბრუნდებით.

გარდა ამისა, ცხრილიდან No4-D შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ "C" ჯგუფის წვლილი გაყიდვების მთლიან მოცულობაში თანდათან იზრდება, თუმცა ბოლო ორი წლის დინამიკა უმნიშვნელოა და მომხმარებელთა რაოდენობა არ იცვლება. . ამოდის და საშუალო ზომაშესყიდვები, თუმცა აქ ბოლო ორ პერიოდში ზრდა უმნიშვნელოა.

თუ გადავხედავთ სტანდარტული გადახრის მნიშვნელობებს და ვარიაციის კოეფიციენტს, შეგვიძლია დავასკვნათ, რომ 2002 წელს ჯგუფი "B" შესყიდვების თვალსაზრისით საკმაოდ ერთგვაროვანია, ხოლო 2001 წელს ჯგუფში გაყიდვების გავრცელება ყველაზე გამოხატულია. აქედან შეგვიძლია გამოვიტანოთ ორი დაშვება: ან გვაქვს საქმე მომხმარებელთა სხვადასხვა სეგმენტთან, ან გვაქვს საქმე ჩვენი კომპანიის განსხვავებულ შესრულებასთან მომხმარებელთა ამ ჯგუფთან. წინ რომ ვიხედოთ, ვიტყვით, რომ საბოლოო დასკვნის გამოსატანად საჭიროა ოდნავ განსხვავებული ანალიზის ჩატარება, რომელსაც მოგვიანებით განვიხილავთ.

C ჯგუფში სხვა სიტუაციაა. ამ ჯგუფში, არსებობს გაყიდვების მაჩვენებლების მნიშვნელოვანი ცვალებადობა. ერთის მხრივ, ეს შეიძლება მიუთითებდეს, რომ კლიენტების ჯგუფებად დაყოფა არასწორად ხდება. მაგრამ თუ ჩვენ დარწმუნებული ვართ რეიტინგის სისწორეში, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ამ სეგმენტის კლიენტები მნიშვნელოვნად განსხვავდებიან ერთმანეთისგან. გაყიდვებში მისი წვლილის დინამიკა დადებითია, მაგრამ ასეთი მკაფიო კავშირი არ არის მომხმარებელთა რაოდენობასთან.

ასე რომ, მომხმარებელთა ყველაზე სრულყოფილი ანალიზისთვის, სასარგებლოა ზემოთ აღწერილი სამივე მიდგომის გაერთიანება: პირველი ეფუძნება მოცემულ პროცენტულ წვლილს ჯგუფში, მეორე ეფუძნება მოცემულ წვლილს აბსოლუტურ მაჩვენებლებში, მესამე ეფუძნება განაწილების ანალიზზე კვარტილების გამოყენებით. დეტალების შესწავლის გარეშე, ჩვენ მხოლოდ ვიტყვით, რომ მომხმარებლების გაყოფის ბოლო ვარიანტი კარგად არის შესაფერისი მომხმარებელთა დინამიკის შედარებითი ანალიზისთვის, მაგრამ არ შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებლების ჯგუფებად კლასიფიკაციისთვის, რათა გამოიყენონ ისინი მომხმარებელთა "მნიშვნელობის" ინდიკატორებად.

გასათვალისწინებელია ის ფაქტი, რომ აუცილებელთა ხელახალი ანალიზი შეიძლება ჩამოყალიბდეს კლიენტთა ძალიან მცირე ჯგუფად. შემდეგ სასარგებლოა მისი ცალკე VIP ჯგუფში გამოყოფა და დარჩენილი ნაწილის გაყოფა ცოტა სხვანაირად. როგორც წესი, როდესაც outliers-ის ხელახალი ანალიზი იძლევა ძალიან ცოტა მომხმარებელთა ჯგუფს, გაყიდვების მიქსი იქნება ძალიან ჰეტეროგენული. ეს კლიენტები ცალკე უნდა განიხილებოდეს და გაანალიზდეს, რატომ წარმოიშვა ეს სიტუაცია. ძალიან ხშირად, ეს შეიძლება მიუთითებდეს, რომ კომპანია "გაიზარდა" ახალ ეტაპზე - მუშაობა ძალიან დიდ მომხმარებლებთან და ეს VIP ჯგუფი ძალიან განსხვავდება ყველა წარსული კლიენტისგან.

რა თქმა უნდა, შესაძლებელია სხვა ვარიანტებიც. ზოგადად, კიდევ ერთხელ, ეს ჯგუფი ცალკე უნდა განიხილებოდეს. მაშინ ამ ეტაპზე მხოლოდ ორი ძირითადი ჯგუფი გვექნება. პირველი არის ჯგუფი "A", რომელიც ჩვენ გამოვყავით პირველად ემისიების ანალიზის საფუძველზე. იმისათვის, რომ დარჩენილი „ქვედა“ ჯგუფი ორ ნაწილად დავყოთ, სასარგებლოა იმის დანახვა, თუ რა წვლილი შეაქვს უკვე გაყიდვებში. მზა ჯგუფი"მაგრამ". თუ ჯგუფი "A" იკავებს გაყიდვების სტრუქტურაში 70%-ზე მეტს, მაშინ სასარგებლოა დარჩენილი ჯგუფის დაშლა ისე, რომ მომხმარებლებმა "B" დაიკავონ 20-დან 25%-მდე.

აქ არის პრობლემა, რომელსაც ჯერ არ შევეხებით. ვთქვათ, თქვენ გაქვთ სია:

  • კლიენტი 1 – 800
  • კლიენტი 2 - 750
  • კლიენტი 3 – 600
  • კლიენტი 4 – 550
  • კლიენტი 5 – 500
  • კლიენტი 6 – 450
  • და ა.შ.

ასეთ ვითარებაში, კლიენტების თითოეულ წყვილს შორის სხვაობა ძალიან მცირეა. და თუ ვიტყვით, რომ კლიენტები 1-დან 3-მდე არის ჯგუფი "B", ხოლო ქვემოთ - "C", მაშინ განსხვავება 4 და 3 კლიენტს შორის არ იქნება ნათელი. რატომ არის მე-4 უკვე ჯგუფი "C" და მე-3 ასევე"? პრობლემა მართლაც სერიოზულია, რადგან ვარაუდობენ, რომ კლიენტების გაყოფა რაიმე მიზეზით ხდება. გარდა ამისა, კლიენტების ჯგუფებად დაყოფით თქვენ მათ განსხვავებულად მოექცევით და სხვადასხვა სამუშაო პირობებს შესთავაზებთ. სიტუაციიდან შესაძლო გამოსავალი არის ანალიზში მომხმარებლის დამატებითი მონაცემების შეყვანა. ზოგადად, ეს მონაცემები უნდა მოდიოდეს მარკეტინგის დეპარტამენტიდან და წარმოადგენდეს მომხმარებლების სეგმენტებად დაყოფის კრიტერიუმებს.

ეს მიდგომა ხშირად ასევე სასარგებლოა. როგორც დამატებით ორ კრიტერიუმს, შეგიძლიათ შეიყვანოთ თქვენი პროდუქტის კლიენტის მიერ მოხმარების პოტენციური მოცულობა (სავარაუდო პერიოდისთვის) და მისი ინდუსტრიის კუთვნილება. ეს ვარიანტი განსაკუთრებით კარგია, თუ ყიდით ნედლეულს ან სახარჯო მასალას, ანუ პროდუქტებს, რომლებსაც ერთი და იგივე კლიენტი მუდმივად იყენებს თავის წარმოებაში. შემდეგ კომპანიის მენეჯერებს შეუძლიათ შეაფასონ ამ კლიენტისთვის გაყიდვების სავარაუდო მოცულობები და, გარდა ამისა, მათ შეუძლიათ საკმაოდ ზუსტად მიუთითონ თავიანთი ინდუსტრია.

ამ ორი დამატებითი პარამეტრის დანერგვას აქვს შეზღუდვა: თუ გაყიდვების თითოეული მენეჯერი მუშაობს ასობით მომხმარებელთან, მაშინ ასეთი ინფორმაციის მოპოვება რთულია. ალტერნატიულად, შეგიძლიათ სთხოვოთ მათ მოგაწოდოთ პოტენციური გაყიდვების მონაცემები მხოლოდ იმ მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ ბევრის ყიდვა, მაგრამ სინამდვილეში თქვენგან ცოტას ყიდულობენ. მაგრამ ეს ოდნავ განსხვავებული ანალიზია.

სინამდვილეში, დიდია ალბათობა იმისა, რომ კლიენტების ჯგუფებად დაყოფის შემდეგ უკვე განხორციელებული გაყიდვების საფუძველზე - იქნება ეს მოგება, ბრუნვა ნაღდი ფულით თუ ნატურით - თქვენ აკეთებთ ერთ დიდ უზუსტობას. ბოლოს და ბოლოს, თქვენს მომხმარებლებს შორის არის ჯგუფი, რომელიც ყიდულობს თქვენგან ცოტას, მაგრამ ნამდვილად მოიხმარს ბევრს. ეს განსაკუთრებით ეხება იმ ინდუსტრიებს, სადაც პროდუქციის დიფერენციაციის შესაძლებლობები დაბალია, მაგალითად, იგივე ნედლეული.

რაც უფრო მაღალია ნედლეულის კომოდიზაციის ხარისხი, მით უფრო აქტუალურია პრობლემა. მაგალითად, თუ თქვენ ვაჭრობთ საქონელს, მაშინ ეს პრობლემა განსაკუთრებით მწვავეა. ამასთან დაკავშირებით, ჩვენ მაინც გირჩევთ ჩაატაროთ ისეთი ანალიზი, სადაც ანალიზის კრიტერიუმია რამდენად ფარავს თქვენი პროდუქტი კლიენტის საჭიროებებს. როგორც ამ ანალიზის ნაწილი, თითოეული მომხმარებლისთვის, თქვენ უნდა გამოთვალოთ თანაფარდობა, რომელიც მიიღება თქვენი პროდუქტის გაყიდვების მოცულობის გაყოფით მომხმარებელზე ამ პროდუქტის მთლიან საჭიროებაზე.

მაგალითი. ვთქვათ, ყიდით ქაღალდს სტამბებისთვის. თუ პრინტერს ყიდით წელიწადში 100 ტონა ქაღალდს და მათი მოთხოვნა წელიწადში 1000 ტონაა, მაშინ დაფარვის კოეფიციენტი არის 0.1. ანუ თქვენ აწვდით კლიენტს მისი პროდუქტის საჭიროებების 10%-ს. Რატომ არის, რომ? ღირს დაფიქრება. შესაძლოა, ეს კლიენტი არ წარმოადგენს კომპანიის მთავარ სამიზნე სეგმენტს (მაშინ ღირს ამ სეგმენტში შესვლის პერსპექტივების გაანალიზება), ან შესაძლოა ეს არის გაყიდვების სერვისის არაეფექტური მუშაობის მაჩვენებელი.

ძალიან ხშირად ასეთი ანალიზის ჩატარებისას ჩნდება პრობლემა - საიდან მივიღოთ მონაცემები მომხმარებელთა რეალური საჭიროებების შესახებ? მოკლე პასუხი ამ კითხვაზე არის ის, რომ თუ თქვენ გყავთ პროფესიონალები თქვენს გაყიდვების განყოფილებაში, მათ უნდა იცოდნენ თავიანთი მომხმარებლების რეალური საჭიროებები. Წერტილი.

შევაჯამოთ ზემოაღნიშნული. პირველ ეტაპზე ABC ანალიზიაუცილებელია შეფასების კრიტერიუმების შერჩევა. ეს შეიძლება იყოს ერთი მარტივი კრიტერიუმი (მაგალითად, მოგება) ან რაიმე განზოგადებული მაჩვენებელი. თქვენი გადასაწყვეტია, თუ რომელ კრიტერიუმებს დაეფუძნება ანალიზი. მაგრამ სწორედ ამაზე იქნება დამოკიდებული საბოლოო ანალიზის შედეგად გამოტანილი დასკვნების პრაქტიკული სარგებლიანობა.

მაგალითად, სიტუაციებში, როდესაც გაყიდვების მენეჯერები იღებენ ბრუნვის ფიქსირებულ პროცენტს, ხოლო მოკლევადიანი მოგება მნიშვნელოვანია კომპანიისთვის, მენეჯერების მიერ კლიენტების მნიშვნელობის შეფასებები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს ორგანიზაციის მიზნებს. ხშირად ხდება, რომ მენეჯერისთვის მნიშვნელოვანია უბრალოდ რაც შეიძლება მეტი კონტრაქტის გაფორმება და ზეწოლა და ზეწოლა მოახდინოს მენეჯმენტზე, მოითხოვოს დაბალი ფასების შესაძლებლობა, გადავადება და ა.შ. დისკუსიის გარეშე, თუ რამდენად მისაღებია ეს სიტუაცია, აღვნიშნავთ, რომ ამ შემთხვევაში შესაძლოა სასარგებლო იყოს მომხმარებლების ანალიზი „მოგების“ კრიტერიუმზე დაყრდნობით. უპირველეს ყოვლისა, ეს დაგეხმარებათ უკეთ გავიგოთ, თუ რომელმა მომხმარებლებმა უნდა შეცვალონ დამოკიდებულება (მენეჯერების სუბიექტურ აზრზე დაყრდნობის გარეშე). მეორეც, მას შეუძლია შექმნას საფუძველი მენეჯერების ანაზღაურების წახალისების სქემის შემუშავებისთვის, რომელიც უკეთესად მოერგება ფირმის მიზნებს.

როგორც უკვე აღვნიშნეთ, მარკეტოლოგებს ასევე აქვთ შესაძლებლობა გამოიყენონ მომხმარებლის ღირებულების ზოგიერთი განუყოფელი კრიტერიუმი, რომელიც მოიცავს ყველა დანარჩენს. დავუშვათ, რომ თქვენ ერთდროულად უნდა გაითვალისწინოთ როგორც მოგება, ასევე ბრუნვა და დებიტორული დავალიანების დაფარვის სიჩქარე. ამისათვის, თითოეულ კრიტერიუმს მიანიჭეთ შეწონილი ფაქტორი და შეიტანეთ განზოგადებული მაჩვენებელი გამოთვლებისთვის.

Ვიწყებთ ანალიზის მეორე ეტაპზე, მნიშვნელოვანია იმის გაგება, თუ რისი მიღება გსურთ, როგორც გამომავალი. თუ მონაცემების ანალიზი გჭირდებათ ერთი პერიოდის განმავლობაში, მაშინ საკმარისია მარტივი პროცენტული მეთოდის გამოყენება. გამოიყენეთ ინდიკატორების განაწილების დამატებითი ანალიზი თითოეულ ჯგუფში თვითგამოკვლევისთვის, ეს საშუალებას მოგცემთ ნახოთ რამდენად კარგად არის არჩეული აქციების განაწილების პროცენტები.

როგორც არ უნდა იყოს, მხოლოდ ეს დაჯგუფება ნაკლებად სავარაუდოა, რომ მოგცეთ რაიმე მნიშვნელოვანი შედეგი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პრაქტიკაში. ამიტომ, ერთი პერიოდის ანალიზს უნდა დაემატოს იგივე ანალიზი მომხმარებელთა დაფარვის ხარისხით, ასევე შეფასებით ინდუსტრიისა და მენეჯერების კონტექსტში. შედეგად, მარტივი პროცენტული ანალიზი უნდა დაემატოს კიდევ სამი ან ოთხი.

ზოგადად, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ABC ანალიზის ფარგლებში არსებობს რამდენიმე საჭირო ტიპებირეიტინგში:

  • განზოგადებული ანალიზი, პროცენტული მეთოდი.თქვენ უყურებთ დაჯგუფების რამდენიმე ვარიანტს - 75%, 20%, 5%. 80, 15, 5. 70, 25, 5 და ა.შ. 80-მდე, 20. თითოეული ჯგუფის განაწილებისა და ცვალებადობის ანალიზი, ისევე როგორც საღი აზრი, გეტყვით, რომელი ვარიანტია ყველაზე შესაფერისი თქვენი სიტუაციისთვის. შედეგები დამაკმაყოფილებელია? მშვენიერია. მაშინ აღარ დაგჭირდებათ ამაზე დროის დახარჯვა. გჭირდებათ მონაცემთა უფრო ღრმა ანალიზი? Გაინძერი.
  • სცადეთ აკრეფა "ინდუსტრიის" პარამეტრი.ნახეთ, არის თუ არა დარგები, რომლებიც მხოლოდ "C" ჯგუფში მოხვდება? მხოლოდ "ა"-ში? ამაზე დაფიქრება ღირს. არ არსებობს ასეთი? არის თუ არა ყველა ინდუსტრია უხეშად თანაბრად განაწილებული? კარგად გამოარჩევთ საკუთარ თავს? გააკეთეთ ანალიზი თითოეული ინდუსტრიისთვის ცალკე.
  • შეგიძლიათ შეხვიდეთ ვარიანტი "მენეჯერი".არიან თუ არა მენეჯერები, რომელთა გაყიდვები მხოლოდ „C“ ჯგუფშია კონცენტრირებული? მხოლოდ "ა"-ში? განიხილეთ. არსებობს ასეთი დამოკიდებულება? ჩაატარეთ ანალიზი თითოეული მენეჯერისთვის ცალკე. გააკეთეთ მომხმარებლების იგივე დაჯგუფება ჯგუფებად ყველასთვის, რაც უკვე გააკეთეთ თითოეული ინდუსტრიისთვის. ეს დაგეხმარებათ შეამოწმოთ რამდენად შეესაბამება პრიორიტეტები, რომლებსაც მენეჯერები თავიანთ კლიენტებს უყენებენ კომპანიის მიზნებს.
  • ჯერ კიდევ არ არის საკმარისი მონაცემები? გააკეთეთ ყველა ეს ანალიზი მომხმარებელთა დაფარვის პროცენტისთვის.ამისათვის სთხოვეთ მენეჯერებს შეაფასონ მოცემული პერიოდის მომხმარებლები თქვენი მსგავსი პროდუქტის საჭიროების დონის მიხედვით. (ან გამოიყენეთ ხელმისაწვდომი მონაცემთა ბაზები).
  • თუ გსურთ იხილოთ მომხმარებლების დინამიკა, მაშინ პირველ რიგში გააკეთეთ ზემოთ ზოგადი ანალიზი თითოეული პერიოდისთვის.საშუალოების დინამიკა, მომხმარებელთა რაოდენობა, თითოეული ჯგუფის წვლილი და ვარიაციის კოეფიციენტი შეიძლება ბევრი რამ თქვას იმაზე, თუ როგორ იცვლება თქვენი გაყიდვები.
  • თუ გინდა ჩაღრმავდე ვარიაციული ანალიზიშეიძლება გაკეთდეს ვაჭრობისთვის და მენეჯერებისთვის, ან ვაჭრობისთვის და მენეჯერისთვის ერთად.მაგალითად, თქვენ შეძლებთ ნახოთ, რომ "X" ინდუსტრიის მომხმარებელთა უმრავლესობა არის "A" ჯგუფში. მაგრამ არიან კლიენტები ამ ინდუსტრიიდან, რომლებიც მოხვდებიან "C" ჯგუფში. იქნებ კონკრეტული ადამიანი მუშაობს მათთან?
  • არსებობს უფრო ლოგიკური მიდგომა - შექმენით დისტრიბუცია არა პროცენტული მეთოდის საფუძველზე, არამედ მოცემული ჯამის საფუძველზე ფიზიკური თვალსაზრისით გაყიდული პროდუქციის რაოდენობის ყველა პერიოდისთვის (შეგიძლიათ გამოიყენოთ მოცემული მნიშვნელობები ფულადი პირობებით, მაგრამ მათ აქვთ თავისი ნაკლი - თქვენ იტანჯებით ინფლაციის კორექტირებით, გაცვლითი კურსით და ა.შ.). აქ ირჩევთ კლიენტთა თითოეული ჯგუფისთვის გარკვეულ კრიტიკულ მნიშვნელობას, რომლის გადაჭარბება საშუალებას გაძლევთ მიაკუთვნოთ კლიენტი მოცემულ ჯგუფს.

ფრთხილად იყავით ზღვრების არჩევისას. მაგალითად, თუ კლიენტებს, რომლებიც წელიწადში 100-ზე მეტ ერთეულს ყიდიან A ჯგუფად, კლიენტებს, რომლებიც ყიდულობენ 10-დან 99 ერთეულს შორის B ჯგუფში და კლიენტებს, რომლებიც ყიდულობენ 10-ზე ნაკლებს ჯგუფში C ჯგუფში, კლასიფიცირებთ, შეიძლება საკმაოდ რთული იყოს. იმის ახსნა, თუ რატომ არის 99 ერთეული მოცულობის კლიენტი ჯგუფი "B", ხოლო 100 მოცულობით - უკვე "A".

Რა უნდა ვქნა? ეს არის გზა დასაწყებად. ანალიზის საფუძვლად აიღეთ პირველი განსახილველი პერიოდის მონაცემები (ანუ თუ გსურთ გააანალიზოთ გაყიდვები ხუთი წლის განმავლობაში - 2001, 2002, 2003, 2004 და 2005 წლებში - დაიწყეთ 2001 წლიდან). შეეცადეთ გააანალიზოთ ეს მონაცემები ზემოთ აღწერილი მეთოდების გამოყენებით (პროცენტები და კვარტლები). თქვენი მიზანია დაადგინოთ კრიტიკული პუნქტები მომხმარებლების ჯგუფებად დაყოფისთვის. გახსოვდეთ, რომ თუ იყენებთ კვარტილებს, ეს დაგეხმარებათ თქვენი მომხმარებლების ორ ჯგუფად გაყოფაში. სასარგებლოა ზედა ჯგუფის "A" დანიშვნა და დარჩენილი კლიენტების ხელით დაყოფა "B" და "C".

არის კიდევ ერთი ვარიანტი . შეხედეთ ღირებულებების თანმიმდევრობას, რომელიც განსაზღვრავს უმსხვილესი მომხმარებლის შესყიდვებს. დავუშვათ, ეს არის 567 300 ერთეული წარმოება. შემდეგი, შექმენით გაყიდვების საჩვენებელი ჰისტოგრამა. თუ არსებობს კლიენტების მინიმუმ 5-10% ერთიდაიგივე რიგის მოცულობით - ამ შემთხვევაში, 100,000-დან და ზემოთ, ეს იქნება ჯგუფი "A". შემდეგი, მოძებნეთ მომხმარებლები, რომელთა მოცულობა უფრო დაბალია. ამ შემთხვევაში ეს არის 10000-დან 99000-მდე, თუ ასეთი კლიენტების რაოდენობა 50-დან 80%-მდეა, თქვენ გაქვთ ჯგუფი „B“. დანარჩენი მომხმარებლები შეადგენენ "C" ჯგუფს.

  • კლიენტების ჯგუფებად დაყოფის კრიტიკული მნიშვნელობების განსაზღვრის შემდეგ, ანალიზი ყველა განსახილველი პერიოდისთვისდა თითოეული კლიენტისთვის მიუთითეთ ინდუსტრია და მენეჯერი, რომლებთანაც მუშაობენ. გარდა ამისა, შეიტანეთ კიდევ ერთი მახასიათებელი თითოეული კლიენტისთვის ყველა პერიოდისთვის: „ახალი კლიენტი“, „ძველი კლიენტი“, „დაკარგული კლიენტი“ (თუ ერთ-ერთი პერიოდის განმავლობაში მან არ გააკეთა ერთი შესყიდვა) და „დაბრუნებული კლიენტი“.

თითოეული პერიოდისთვის ასევე გამოთვალეთ შესყიდვების მთლიანი მოცულობა, საშუალო შესყიდვის მოცულობა, მომხმარებელთა რაოდენობა და ცვალებადობის კოეფიციენტი. იგივე გააკეთეთ თითოეული ჯგუფისთვის თითოეულ პერიოდში. ყველა აშკარა სირთულის მიუხედავად, თუნდაც ჩვეულებრივი Excel საოფისე პროგრამის გამოყენებისას, ამ ოპერაციებს არც ისე დიდი დრო სჭირდება. შედეგად, თქვენ უნდა მიიღოთ ცხრილის მსგავსი ცხრილი ნომერი 5.

ცხრილი ნომერი 5: შეჯამება (მაგალითი)

პროდუქტი 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2005 vs 2004
კადრები (წონა და ა.შ.)
უჯრედების საერთო რაოდენობა
ოთხშაბათი
ს
კოფ. ვარიაციები
კლიენტები ა
კადრები (წონა და ა.შ.)
რაოდენობა
მთლიანი წონის %
კლიენტების %
ოთხშაბათი
ს
კოფ. ვარიაციები
კლიენტები B
კადრები (წონა და ა.შ.)
რაოდენობა
% წონა
კლიენტების %
ოთხშაბათი
ს
კოფ. ვარიაციები
კლიენტები C
კადრები (წონა და ა.შ.)
რაოდენობა
% წონა
კლიენტების %
ოთხშაბათი
ს
კოფ. ვარიაციები
მომხმარებელთა დინამიკა
ახალი
ძველი
წავიდა
დინამიკა ა
ახალი ა
გაემგზავრა A (წინა წელს)
ძველი ა
დინამიკა B
ახალი შემოსული
გაემგზავრა B (წინა წელი)
უფროსი ვ
დინამიური C
ახალი C
გამგზავრებული C (წინა წელი)
ძველი C
ზრდა
CA
CB
BA
Შემოდგომა
AB
AC
ძვ.წ
უნიზმი
აა
BB
CC

ახსნა ცხრილისთვის:

1. ველში, რომელსაც აქ "კადრები" ჰქვია, მიუთითებთ ყველა მომხმარებლის შესყიდვების მოცულობას ფიზიკური თვალსაზრისით (ეს შეიძლება იყოს წარმოების ერთეულების რაოდენობა ცალი, ტონებში, კგ, მეტრში და ა.შ.)

2. ყოველი პერიოდისთვის მიუთითეთ მომხმარებელთა საერთო რაოდენობა, საშუალო შესყიდვის მოცულობა თითო მომხმარებელზე, სტანდარტული გადახრა და ვარიაციის კოეფიციენტი.

3. იგივე გააკეთეთ თითოეული ჯგუფისთვის ცალკე.

4. „დინამიკის“ ველებში მიუთითეთ კლიენტების მოძრაობა თითოეული ჯგუფისთვის (ამ ჯგუფში რამდენი კლიენტი მოვიდა, წავიდა, დაიკარგა ან დაბრუნდა). თუ სასურველია, ამ მონაცემებს შეიძლება დაემატოს ინფორმაცია გაყიდვების მოცულობის შესახებ. ეს მოგცემთ შესაძლებლობას ნახოთ, როგორ ინარჩუნებთ მომხმარებლებს.

5. ველებში „ზრდა“, „დაცემა“ და „სტაგნაცია“ მიუთითებთ მომხმარებელთა მოძრაობას ჯგუფიდან ჯგუფში. ამ შემთხვევაში განიხილება მხოლოდ ძველი მომხმარებლები შარშანდელთან შედარებით. აქ თქვენ მიიღებთ ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ როგორ იცვლება შესყიდვების მოცულობის დინამიკა იმ მომხმარებლების მიერ, რომლებიც თქვენთან დარჩებიან მინიმუმ ორი წლის განმავლობაში. სინამდვილეში, ეს ველები არის კლიენტების უფრო დეტალური ანალიზი, რომლებიც ქმნიან "ძველ" ველს "დინამიურ" ველებში.

ერთი და იგივე ცხრილების დამზადება შესაძლებელია ცალ-ცალკე მრეწველობისა და მენეჯერებისთვის, ასევე ორივესთვის ერთდროულად. მათ გარდა, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ნებისმიერი მაკრო და მიკრო ინდიკატორი, რომელიც თქვენთვის შესაფერისია - მომხმარებელთა გეოგრაფიიდან დაწყებული პროდუქციის მიზნობრივი გამოყენების ხარისხამდე. გარდა ამისა, სასარგებლოა მომხმარებლის გაშუქების ანალიზი ყოველი წლისთვის. აქ მხოლოდ ის არის, რომ "A" ჯგუფის კლიენტები იქნებიან ისინი, ვისაც აქვს მინიმალური დაფარვის კოეფიციენტი, რადგან სწორედ მათ უნდა მიექცეს დიდი ყურადღება. ფაქტობრივად, სასარგებლოა შემდგომი ქმედებების ერთობლივი განხორციელება გაყიდვების განყოფილების უფროსისა და მარკეტინგის დეპარტამენტის ხელმძღვანელის მიერ.

ასე რომ, მიღებული მონაცემებიდან შეიძლება გამოვიტანოთ დასკვნები მომხმარებელთა სეგმენტაციის წიგნიერების შესახებ ან მოძებნოთ სეგმენტაციისთვის ერთმანეთის მსგავსი მომხმარებლების ჯგუფები. გარდა ამისა, შეგიძლიათ დაათვალიეროთ კომპანიის ეფექტურობა დარგის, გეოგრაფიის და ნებისმიერი სხვა მახასიათებლის მიხედვით, ასევე ჩაატაროთ ერთობლივი ანალიზი. ჯგუფების ცალკეული ანალიზი საშუალებას მოგცემთ გაიგოთ მსხვილი, საშუალო და მცირე მომხმარებლების დინამიკა, ხოლო ახალი და ძველის ანალიზი დაგეხმარებათ დაინახოთ რა ხდება უფრო რეალური სურათი. შესაძლო გამოთვლების ლოგიკას ვაძლევთ სხვა მაგალითში (ცხრილების ჯგუფი No6).

ცხრილი No6

ა) გაყიდვების შემაჯამებელი ცხრილი დინამიკაში, დაყოფილი ინდუსტრიების, მენეჯერებისა და მომხმარებელთა კატეგორიების მიხედვით

კლიენტი მრეწველობა მენეჯერი 2004 2005 NDOR ABC 04-05
1 1 m1 194 800 ნ -ა
2 1 m1 80 500 ნ -ბ
3 1 m1 16 500 37 400 ო BB
4 2 m1 25 19 325 ო CB
5 2 m1 10 000 18 750 ო BB
6 2 მ2 16 800 18 500 ო BB
7 3 მ2 4 000 17 875 ო CB
8 3 მ3 1 125 17 825 ო CB
9 3 მ3 17 000 ნ -ბ
10 4 მ3 25 16 900 ო CB
11 4 მ3 400 14 700 ო CB
12 4 მ2 10 004 12 150 ო BB
13 5 მ4 400 10 500 ო CB
14 5 მ4 10 400 ნ -ბ
15 5 მ4 50 9 775 ო CB
16 6 მ4 9 500 ნ -ბ
17 6 m1 1 500 დ C-
18 6 მ2 1 100 6 350 ო CC
19 7 მ3 575 6 000 ო CC
20 7 მ4 5 000 ნ -C
21 7 m1 5 900 4 650 ო CC
22 7 მ2 6 750 4 000 ო CC
23 7 მ3 4 000 ნ -C

ახსნა-განმარტებები.

  • პირველ სვეტში, სერიული ნომრების ნაცვლად, ჩაწერეთ კლიენტების სახელები, მეორეში - იმ ინდუსტრიის დასახელება, რომელსაც კლიენტი ეკუთვნის, მესამეში - მენეჯერის სახელი, რომელიც მუშაობს ამ კლიენტთან.
  • მეოთხე და მეხუთე სვეტები ამ შემთხვევაში ენიჭება ბრუნვის ღირებულებას ფიზიკური თვალსაზრისით შესაბამისი პერიოდისთვის.
  • აღნიშვნები მეექვსე სვეტში: N - ახალი კლიენტი (ახალი), D - დაკარგული კლიენტი (გაქრა), O - ძველი კლიენტი (ძველი), R - დაბრუნებული კლიენტი (დაბრუნდა).
  • მეშვიდე სვეტი არის კლიენტების დინამიკა ორი წლის განმავლობაში ჯგუფების მიხედვით.

ბ) დარგების შედარებითი ანალიზი:

(ასახავს კლიენტების რაოდენობას თითოეულ ჯგუფში თითოეული ინდუსტრიისთვის)


გ) მენეჯერების მუშაობის შედარებითი ანალიზი:

(ასახავს თითოეული ჯგუფის კლიენტების რაოდენობას თითოეული მენეჯერისთვის)

m1 მ2 მ3 მ4
A-1
B-4 3-ზე 4-ზე 2-ში
C-1 C-2 C-2 C-3

დ) კომბინირებული ანალიზი მენეჯერებისა და ინდუსტრიების მიერ:

(ასახავს კლიენტთა რომელი ჯგუფი ჰყავს მოცემულ მენეჯერს მოცემულ ინდუსტრიაში)

  • მენეჯერების მიერ
მენეჯერი ნ ო დ რ
m1 2 4 1
მ2 5
მ3 2 4
მ4 3 2

როგორც ზემოთ მოყვანილ მაგალითში ჩანს, კიდევ სამი განაწილების მიღება შესაძლებელია ცხრილში 6-A მონაცემებიდან. ამ ინფორმაციას შეგიძლიათ დაამატოთ არა მხოლოდ კლიენტების რაოდენობა, არამედ ჯგუფებად დაყოფილი კლიენტების რაოდენობა. ვთქვათ, მომხმარებლის "C" დაკარგვა გაცილებით ნაკლებია, ვიდრე "A" მომხმარებლის დაკარგვა. იგივეა მიმზიდველობა: თუ მენეჯერმა მოიზიდა კლიენტი „A“ ჯგუფში, ეს ბევრად უკეთესია, ვიდრე „C“ ჯგუფში.

არსებითი საკითხია კლიენტების მიგრაცია ჯგუფებს შორის. კერძოდ, სასარგებლოა იმის დანახვა, თუ როგორ ზრდიან მენეჯერები მომხმარებელთა დაფარვას. თუ კლიენტი "C" ჯგუფში იყო და "A" ჯგუფში მოხვდა, მენეჯერმა კარგად გაართვა თავი. მაგრამ ეს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ გაიზარდა მომხმარებელთა დაფარვის კოეფიციენტი.

მაგალითი. 2004 წელს მომხმარებელმა თქვენგან იყიდა 100 ერთეული და იყო C ჯგუფში და მისი მოთხოვნა იყო 1000 მეტრი. მომდევნო წელს მან დაიწყო თქვენგან 1000 ერთეული პროდუქციის ყიდვა და მოხვდა "A" ჯგუფში, მაგრამ ამავე დროს მისი მოთხოვნა გაიზარდა 10000 ერთეულამდე. საუბრობს თუ არა გაყიდვების ზრდა კლიენტთან ეფექტურ მუშაობაზე, დიდი კითხვაა. სავარაუდოდ, მან უფრო მეტის ყიდვა დაიწყო მენეჯერის კარგი მუშაობის გამო.

Სხვა რა? ამ ანალიზის შედეგები შეიძლება გამოყენებულ იქნას კონკრეტული მიზნების დასაყენებლად თითოეული მომხმარებლის შეკავების მენეჯერისთვის სხვადასხვა ჯგუფში, დაკარგული მომხმარებლების მოზიდვისა და დასაბრუნებლად. ასევე, ეს ამოცანები შეიძლება დაზუსტდეს ინდუსტრიების, რეგიონების და ა.შ. მსგავსი მიდგომა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მენეჯერებს შორის კლიენტების განაწილებისთვის. შესაძლოა აღმოაჩინოთ, რომ ამა თუ იმ მენეჯერს აქვს დაბალი ეფექტურობა X ინდუსტრიაში, მაგრამ ძალიან მაღალი მაჩვენებლები Z ინდუსტრიაში. ან ერთი მენეჯერი "მუშაობს" ახალი მომხმარებლების მოზიდვაზე, რომლებიც სწრაფად ტოვებენ, ხოლო მეორე - ძველის შენარჩუნებაზე, მაგრამ არ იზიდავს ახალს.

ასეა თუ ისე, ვიმედოვნებთ, რომ აქ აღწერილი მეთოდოლოგიური მიდგომა გამოგადგებათ.

ან ნებისმიერი სხვა, რომელიც მიიღება როგორც ბაზა.

მეოთხედი- ზღვარი გაზომილი ინდიკატორის შკალაზე, რომელიც გამოყოფს სუბიექტების 25%-ს მთლიანი ნიმუშიდან. არსებობს სამი მეოთხედი: Q1 - პირველი 25%, Q2 - 50% (მედიანი), Q3 - 75%.

თუ გსურთ, შეგიძლიათ შეასრულოთ მონაცემთა გაფანტვის სტანდარტული ანალიზი, მაგრამ უფრო მეტი ამის შესახებ ქვემოთ.

იგი გამოითვლება როგორც სტანდარტული გადახრა გაყოფილი საშუალო გადახრაზე.

სანამ ანალიზს გააგრძელებთ, უნდა დაადგინოთ მისი მიზანი, რა სახის ინფორმაციის მიღება გსურთ. შემდეგ ჩვენ განვსაზღვრავთ რა სახის მონაცემების ანალიზს აპირებთ (ანალიზის ობიექტი). ანალიზის ობიექტი შეიძლება იყოს:

  1. სასაქონლო ჯგუფები;
  2. მყიდველები;
  3. მომწოდებლები;
  4. გაყიდვების მენეჯერები.

შემდეგი მნიშვნელოვანი პუნქტია იმ პარამეტრების განსაზღვრა, რომლითაც განხორციელდება ანალიზი. ყოველივე ამის შემდეგ, ანალიზის ზემოთ ჩამოთვლილ თითოეულ ობიექტს აქვს აღწერისა და გაზომვის სხვადასხვა პარამეტრი.

როგორც კი დაასრულებთ ზემოთ მოცემულ ნაბიჯებს, მზად ხართ თქვენი ანალიზის დასაწყებად. სისტემა აანალიზებს არჩეულ პარამეტრს თქვენ მიერ მითითებული პერიოდისთვის ინფო ბაზაში დაგროვილი მონაცემების მიხედვით. ამ ანალიზის საფუძველზე მომავალში აშენდება ABC კლასიფიკაცია.

როგორ გავაკეთოთ ABC ანალიზი?

  1. განსაზღვრეთ ანალიზის მიზანი

    წარმატების კრიტერიუმების განსაზღვრა. ABC ანალიზი შეიძლება ემსახურებოდეს ერთ-ერთ ორ მთავარ მიზანს: შეამციროს შესყიდვის ხარჯები ან გაზარდოს ფულადი სახსრების ნაკადი, რომ ჰქონდეს სწორი პროდუქტები წარმოებისთვის ან უშუალოდ მომხმარებლებისთვის გასაყიდად.

  2. შეაგროვეთ მონაცემები ანალიზისთვის

    სტანდარტული ბუღალტრული აღრიცხვის ყველაზე გავრცელებული მონაცემი არის წლიური ღირებულება თითო ნივთზე, შეკვეთის ყველა ხარჯისა და ტრანსპორტირების ხარჯების ჩათვლით, თუ მათი ადვილად გამოთვლა შესაძლებელია.

  3. დაალაგეთ აქციები მნიშვნელობის მიხედვით კლებადობით

    მინიმუმ, თითოეული ინვენტარის პუნქტის რანჟირება ღირებულების მიხედვით.

  4. გამოთვალეთ მთლიანი ეფექტი

    ელექტრონული ანგარიში ითვლის ინვენტარიზაციის ერთეულების სიის კუმულაციურ გავლენას წლიური ღირებულების მთლიან წლიურ მარაგზე გაყოფით და შემდეგ ამ თანხის დამატებით დახარჯულ მთლიან პროცენტზე.

  5. დაყავით აქციები კატეგორიებად

    თქვენ შეიძლება ვერ მიიღოთ ზუსტი 80/20 თანაფარდობა, რასაც პარეტოს პრინციპი მოითხოვს. ფოკუსირება დიდ სურათზე და ნუ მიისწრაფვით ზუსტი 80/20 წესისკენ. მიზანია მოიძებნოს სფეროები, სადაც კონტრაქტების ხელახალი მოლაპარაკება, მომწოდებლების კონსოლიდაცია, მეთოდოლოგიის შეცვლა ან ელექტრონული შესყიდვების განხორციელება შეიძლება გამოიწვიოს მნიშვნელოვანი ხარჯების დაზოგვა ან მეტი ინვენტარი.

  6. გაანალიზეთ პროდუქტები კატეგორიებში და მიიღეთ გადაწყვეტილებები შესაბამისად

    ამ ნაბიჯის გასაღები არის დაკვირვება და თვალთვალი. მას შემდეგ, რაც სტრატეგიული ხარჯების მენეჯმენტი განხორციელდება კატეგორიის საფუძველზე, პერიოდული მიმოხილვა გადამწყვეტია გადაწყვეტილების წარმატების ან წარუმატებლობის მონიტორინგისთვის.

თქვენი კარგი სამუშაოს გაგზავნა ცოდნის ბაზაში მარტივია. გამოიყენეთ ქვემოთ მოცემული ფორმა

სტუდენტები, კურსდამთავრებულები, ახალგაზრდა მეცნიერები, რომლებიც იყენებენ ცოდნის ბაზას სწავლასა და მუშაობაში, ძალიან მადლობლები იქნებიან თქვენი.

გამოქვეყნდა http://www.allbest.ru/

რუსეთის ფედერაციის განათლებისა და მეცნიერების სამინისტრო

უმაღლესი პროფესიული განათლების ფედერალური სახელმწიფო საბიუჯეტო საგანმანათლებლო დაწესებულება ურალის სახელმწიფო ეკონომიკის უნივერსიტეტი

კურსის მუშაობა

დისციპლინაში "კომერციული საქმიანობის ორგანიზება"

თემაზე: "ABC და XYZ ანალიზი"

დასრულებული:

სტუდენტი მაკეევი ა.ს.

სპეციალობა: კომერცია

სამეცნიერო მრჩეველი: ლუნევი ვ.გ.

ეკატერინბურგი 2014 წელი

თავი I. თეორიული მასალა

1.1 როგორ მუშაობს ABC ანალიზი

1.2 როგორ მუშაობს XYZ ანალიზი

1.3 ABC და XYZ ანალიზის ურთიერთქმედება

თავი II. Პრაქტიკული სამუშაო

2.1 ABC ანალიზის გამოყენება ასორტიმენტის პოზიციებზე

2.2 XYZ ანალიზის გამოყენება ასორტიმენტზე

2.3 ABC-XYZ ანალიზის მატრიცის აგება

დასკვნა

გამოყენებული წყაროების სია

თავი I. თეორიული მასალა

გაყიდვებისა და ხარჯების აღრიცხვის ტრადიციულმა გზებმა შეიძლება დააბნიოს მენეჯერები და აიძულოს ისინი მიიღონ სწორი გადაწყვეტილებები. საწარმოში ასეთი პრობლემების თავიდან ასაცილებლად, არ არსებობს პროდუქციის ფასთან დაკავშირებული გადაწყვეტილების მიღების არც ისე რთული გზა - ABC ანალიზი.

მაშასადამე, ABC-ის მიერ გადაჭრილი პირველი ამოცანა არის ადეკვატური დანახარჯების დადგენა პროდუქტის ერთეულზე და, შესაბამისად, ადეკვატური ფასები. თუმცა, ABC-ის სწორი გამოყენებაც კი არ იძლევა გარანტიას კომპანიის ავტომატური ლიდერობის ბაზარზე. ხშირ შემთხვევაში, ABC სცილდება ბუღალტრული აღრიცხვის კონცეფციას და ხდება ხარჯების მართვის მეთოდი, რომელიც ხელს უწყობს გარკვეული აქტივობების ხარჯების მამოძრავებელზე ზემოქმედებას. ABC-ის საფუძველზე მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები მიიღება ბაზრის სეგმენტაციისა და პროდუქციის ხაზების გაფართოების, მომხმარებლებთან ურთიერთობის ახალი ფორმების დამყარებისა და ბიზნეს პროცესების გაუმჯობესებაზე. XYZ კარგად ურთიერთქმედებს ABC ანალიზთან. ზე სწორი გამოყენება, ამ ორი კომპონენტის ერთობლიობა იძლევა ნათელ სურათს პროდუქციის რეალიზაციასთან დაკავშირებული ყველა პროცესის შესახებ და ასტიმულირებს საწარმოში სწორი გადაწყვეტილებების მიღებას. ფასების მართვის სტატისტიკის გაყიდვები

კომპანიის საქონლის მაღალი ხარისხის მართვა გულისხმობს ყოველდღიურ დეტალურ ანალიზს გაყიდვების სტატისტიკის, საქონლის მარაგების, არალიკვიდური აქტივების და ა.შ.

თუ ყურადღებით გაანალიზებთ ასეთ სტატისტიკას თითოეული ინდივიდუალური პროდუქტისთვის, მაშინ უბრალოდ არ იქნება საკმარისი სამუშაო დრო ამისათვის. ამიტომ ყოველთვის ჩნდება კითხვა, რომელი პროდუქტებია საჭირო ყოველდღიურად გაანალიზებას და რომელი პროდუქტების შემოწმება კვირაში ერთხელ ან თუნდაც თვეში ერთხელ.

ABC-XYZ ანალიზი იძლევა პასუხებს ამ და ბევრ სხვა კითხვაზე.

ABC-ანალიზის მეთოდი გულისხმობს თითოეული პროდუქტის ჯგუფისთვის მისი როლისა და ადგილის განსაზღვრას ვაჭრობაში და ტექნოლოგიურ პროცესში, პროდუქციის ჯგუფების სპეციფიკური მახასიათებლებისა და მომხმარებლებისთვის მათი მნიშვნელობის ხარისხზე დაყრდნობით.

ABC და XYZ ანალიზის მეთოდების უპირატესობაა სიმარტივე, სიზუსტე და სიცხადე, ავტომატიზაციის შესაძლებლობა. ორივე მეთოდის უარყოფითი მხარე ის არის, რომ ისინი არ იძლევიან საშუალებას უზრუნველყონ დასკვნების სისწორე რთული, ცუდად სტრუქტურირებული პროდუქციის ასორტიმენტის აგებისას.

1.1 როგორ მუშაობს ABC ანალიზი

ABC ანალიზის იდეა ემყარება პარეტოს პრინციპს, რომელიც ფორმულირებულია შემდეგნაირად: ”ძალისხმევის 20% იძლევა შედეგის 80%-ს, ხოლო დანარჩენი 80% იძლევა შედეგის მხოლოდ 20%-ს”, ანუ 20. ყველა საქონლის % იძლევა ბრუნვის 80%-ს. ამ წესის გამოყენება ნებისმიერი სავაჭრო კომპანიის საქონელზე, შეგიძლიათ გადადგათ ძალიან მარტივი ნაბიჯი ლოგისტიკის განსახორციელებლად.

ABC ანალიზი არის მეთოდი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ კლასიფიცირება ინვენტარიკომპანიები მათი მნიშვნელობის მიხედვით სამ კატეგორიად დაყოფით. კლასიკური საზღვრები შემდეგია:

A - ყველაზე ღირებული, 20% - ინვენტარი; 80% - გაყიდვები;

B - შუალედური, 30% - ინვენტარი; 15% - გაყიდვები;

C - ყველაზე ნაკლებად ღირებული, 50% - ინვენტარი; 5% - გაყიდვები.

ABC ანალიზის ჩატარების პროცედურა შემდეგია:

1. ობიექტისა და პარამეტრის არჩევა (ატრიბუტი რომელზედაც ჩავატარებთ ანალიზს). როგორც წესი, ABC ანალიზის ობიექტებია პროდუქტის ჯგუფები, პროდუქტის კატეგორიები ან პროდუქტის ელემენტები. თითოეულ ამ ობიექტს აქვს სხვადასხვა საზომი პარამეტრი: გაყიდვების მოცულობა, როგორც ფულადი, ასევე რაოდენობრივი თვალსაზრისით, შემოსავალი (ფულადი თვალსაზრისით), ინვენტარი, ბრუნვა და ა.შ.

3. A, B და C ჯგუფების შერჩევა. ამისთვის საჭიროა:

* ჯგუფის მნიშვნელობების მინიჭება არჩეულ ობიექტებს.

1.2 როგორ მუშაობს XYZ ანალიზი

XYZ- ანალიზი არის მათემატიკური და სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ და იწინასწარმეტყველოთ გარკვეული ტიპის საქონლის გაყიდვების სტაბილურობა და გარკვეული საქონლის მოხმარების დონის რყევები.

XYZ- ანალიზის მიზანია საქონლის დაყოფა ჯგუფებად, რაც დამოკიდებულია მოთხოვნის ერთგვაროვნებაზე და პროგნოზირების სიზუსტეზე.

XYZ ანალიზის მეთოდი მსგავსია ABC ანალიზისა და ეფუძნება იმავე პრინციპს - საქონელი იყოფა სამად ჯგუფები X,Yდა Z, ცვალებადობის კოეფიციენტის მნიშვნელობაზე დაფუძნებული გარკვეული პერიოდის განმავლობაში. ეს ანალიზი ყოფს ობიექტებს რამდენიმე პერიოდის განმავლობაში გამოთვლილი საშუალოდან გადახრის ხარისხის მიხედვით.

რაც უფრო მცირეა ცვალებადობის კოეფიციენტის მნიშვნელობა, მით უფრო ზუსტია პროგნოზი. რაც უფრო სტაბილურია მოთხოვნა პროდუქტზე, მით უფრო ადვილია მისი მართვა და, შესაბამისად, რაც უფრო დაბალია საქონლის მარაგის საჭიროება, მით უფრო ადვილია პროდუქტის გადაადგილების დაგეგმვა. ამრიგად, ჩნდება დამატებითი მასალამიიღოს გადაწყვეტილებები მაღაზიის ასორტიმენტის მატრიცაში საქონლის არსებობის შესახებ.

XYZ- ანალიზის ეტაპები:

1. ანალიზის ობიექტის (ჯგუფი, კატეგორია, პოზიცია) და პარამეტრის შერჩევა, რომლითაც მოხდება ობიექტების შედარება (მაგ. თვეში გაყიდვები). როგორც წესი, XYZ ანალიზის ობიექტებია პროდუქტის კატეგორია ან პროდუქტის ელემენტი. ანალიზი ეფუძნება გაყიდვების პერიოდს მინიმუმ სამი თვის განმავლობაში.

2. იმ პერიოდების განსაზღვრა, რომლებზეც ჩატარდება ანალიზი: კვირა, ათწლეული, თვე, მეოთხედი/სეზონი, წელიწადნახევარი, წელიწადი. რაც უფრო გრძელია პერიოდი, მით უკეთესი, მით უფრო ზუსტი იქნება ანალიზის შედეგი. თუ პროდუქტს აქვს თვეზე მეტი ბრუნვა, მაშინ საჭიროა ვადის აღება მინიმუმ სამჯერ მეტი ბრუნვისა.

არსებობს XYZ ანალიზის რამდენიმე სახეობა, როგორიცაა დაგეგმილი მონაცემების ანალიზი ფაქტობრივი მონაცემებით, რაც უფრო ზუსტ % გადახრას იძლევა პროგნოზისგან. ძალიან ხშირად, XYZ ანალიზი ტარდება ABC ანალიზთან ერთად, რაც საშუალებას გაძლევთ აირჩიოთ უფრო ზუსტი ჯგუფები მათი თვისებების მიხედვით.

ცვალებადობის კოეფიციენტი არის სტანდარტული გადახრის თანაფარდობა გაზომილი რესურსის მნიშვნელობების საშუალო არითმეტიკასთან.

გამოითვლება ფორმულის მიხედვით:

სადაც: - ცვალებადობის კოეფიციენტი

Სტანდარტული გადახრა

საშუალო არითმეტიკული

სტატისტიკური სერიის I-ე მნიშვნელობა

მნიშვნელობების რაოდენობა სტატიკური სერიაში

1.3 ABC და XYZ ანალიზის ურთიერთქმედება

2. იმის დადგენა, თუ რომელი ობიექტები მიეკუთვნება X, Y და Z ჯგუფს.

ამრიგად, ABC ანალიზის მნიშვნელობა არის განსაზღვროს კონკრეტული პროდუქტის წვლილი საბოლოო შედეგში (ყველაზე ხშირად კომპანიის მთლიან მოგებაში).

XYZ- ანალიზის მნიშვნელობა არის გაყიდვების სტაბილურობის შესწავლა, გადახრების, ნახტომების, პროდუქციის გაყიდვის არასტაბილურობის შესწავლა.

რა თქმა უნდა, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ თითოეული ტიპის ანალიზი ცალ-ცალკე, მაგრამ ეს არ მოგცემთ კომპანიის ასორტიმენტის მატრიცის სრულ სურათს, ამიტომ რეკომენდებულია ორივე ტიპის ანალიზის გამოყენება კომბინაციაში, ძლიერი და სუსტი პროდუქტების იდენტიფიცირების მიზნით, გაყიდვების სტაბილურობა. და კომპანიის ძირითადი პროდუქტები.

XYZ ანალიზი ძალიან კარგია ABC ანალიზთან ერთად - ეს არის მაღაზიის ასორტიმენტში აბსოლუტური ლიდერებისა და აუტსაიდერების იდენტიფიცირება.

ABC-XYZ ანალიზი საშუალებას გაძლევთ დაყოთ გაყიდვების მონაცემები 9 ჯგუფად, რაც დამოკიდებულია კომპანიის შემოსავალში (ABC) და შესყიდვების სიხშირეზე (XYZ).

ამ ორი ტიპის ანალიზის ჩატარების შემდეგ, შედგენილია საბოლოო მატრიცა, რომლის შეფასება საშუალებას გაძლევთ ოპტიმალურად ჩამოაყალიბოთ მარაგი საწყობში (ცხრილი 1).

მაგალითად, უჯრედი AX უნდა შეიცავდეს პოზიციებს, რომლებიც ენიჭება A ჯგუფს ABC მეთოდის მიხედვით კლასიფიცირებისას და X ჯგუფს XYZ მეთოდის მიხედვით კლასიფიცირებისას. ეს კლასიფიკაცია ამარტივებს მუშაობას ასორტიმენტის დაგეგმვისა და ფორმირებისას.

ცხრილი 1

მატრიცა ABC და XYZ

თავი II. Პრაქტიკული სამუშაო

2.1 ABC ანალიზის გამოყენება ასორტიმენტის პოზიციებზე

1. ანალიზის მიზანი: მარაგის მთლიანი მოცულობის შემცირება მათი შენარჩუნების ღირებულების შემცირების მიზნით და რესურსების გამოშვება დიაპაზონის გასაფართოებლად.

2. მართვის ობიექტი არის ასორტიმენტის ცალკეული პუნქტი.

3. ასორტიმენტის A, B და C ჯგუფებად დიფერენცირების ნიშანი არის ცალკეული საქონლის წლიური გაყიდვების წილი გაყიდვების მთლიან მოცულობაში.

4. ასორტიმენტის ცალკეული ნივთების წილის გამოთვლა მთლიან გაყიდვებში.

მაგიდა 2

პროდუქტის წილის გაანგარიშება მთლიან გაყიდვებში

Პროდუქტის სახელი

ბარი "მარსი"

ბარი "ირმის გზა"

ბარი "ნესკვიკი"

ბარი "Twix"

ბუნტი რძიანი

საღეჭი რეზინა "ბუმერი"

საღეჭი რეზინა "დიროლი"

საღეჭი რეზინა "მინტონი"

საღეჭი რეზინა "სუპერ"

კეტჩუპი "ბულგარული"

კეტჩუპი "მონარქი"

Kinder Surprise

ყავა "არაბიკა" დაფქული

სიმინდის ფანტელები შაქრით

ნუდლი "დოშირაკი"

ნუში შოკოლადში

ბრინჯი გრძელი

ბრინჯი მრგვალი

შეფუთული გრანულირებული შაქარი

ვაფლის ნამცხვარი

თეა აჰმადი

ინდური ჩაი

ჩუპა ჩუპს

შოკოლადი "ალენკა"

შოკოლადი "ინსპირაცია"

შოკოლადი "Delight"

შოკოლადი "Belltower" გაზიანი

შოკოლადი "ყავა რძით"

შოკოლადი "დათვი კლუბი"

შოკოლადი "ნესკვიკი"

შოკოლადი "ნესტლე კლასიკი"

შოკოლადი "მოგზაურობა"

შოკოლადი "რეტრო"

შოკოლადი "რუსული"

შოკოლადი "რუსული"

შოკოლადი "პუშკინის ზღაპრები"

შოკოლადი "სუდარუშკა"

შოკოლადი არაქისთან ერთად

შოკოლადი ქოქოსით

შოკოლადის სასმელი "ნესკვიკი"

5. ასორტიმენტის ჯგუფების დახარისხება მთლიან გაყიდვებში წილის კლებადობით (ცხრილი 3).

ცხრილი 3

ABC ანალიზი

Პროდუქტის სახელი

პროდუქტის წლიური გაყიდვების მოცულობა, ათასი რუბლი

პროდუქტის წილი მთლიან გაყიდვებში, %

პროდუქციის რაოდენობა ასორტიმენტში ზრდადი თანმიმდევრობით, ასორტიმენტის მთლიანი რაოდენობის პროცენტულად

პროდუქტის წილი დარიცხვის საფუძველზე (OY ღერძი),%

ხსნადი ყავა "Nescafe Classic"

საღეჭი რეზინა "დიროლი"

ბარი "Twix"

ხსნადი ყავა "Nescafe Gold"

ბარი "მარსი"

ბუნტი რძიანი

შეფუთული გრანულირებული შაქარი

ყავა "არაბიკა" დაფქული

საღეჭი რეზინა "სტიმოროლი"

ნუდლი "დოშირაკი"

ბრინჯი გრძელი

ბარი "ნესკვიკი"

საღეჭი რეზინა "ბუმერი"

ბარი "ირმის გზა"

შოკოლადი "რუსული"

შოკოლადი "ალენკა"

საღეჭი რეზინა "სუპერ"

ბრინჯი მრგვალი

შოკოლადი "რუსული"

შოკოლადი "ნესტლე კლასიკი"

შოკოლადის სასმელი "ნესკვიკი"

საღეჭი რეზინა "მინტონი"

შოკოლადი "რეტრო"

შოკოლადი "დათვი კლუბი"

შოკოლადი "Alpen Gold" თხილით და ქიშმიშით

კეტჩუპი "ბულგარული"

თეა აჰმადი

ჩუპა ჩუპს

სიმინდის ფანტელები შაქრით

შოკოლადი "ყავა რძით"

Kinder Surprise

შოკოლადი "პუშკინის ზღაპრები"

შოკოლადი "ინსპირაცია"

ნუში შოკოლადში

შოკოლადი "Delight"

კეტჩუპი "მონარქი"

შოკოლადი "ნესკვიკი"

შოკოლადი ქოქოსით

ვაფლის ნამცხვარი

შოკოლადი "მოგზაურობა"

ინდური ჩაი

შოკოლადი არაქისთან ერთად

მომენტალური გულაშის წვნიანი

შოკოლადი "Belltower" გაზიანი

შოკოლადი "სუდარუშკა"

შოკოლადის ჰაერი თეთრი გაზიანი

6. ასორტიმენტის დაყოფა A, B და C ჯგუფებად (ცხრილი 4).

ცხრილი 4

ასორტიმენტის A, B და C ჯგუფების პროცენტი

2.2 XYZ ანალიზის გამოყენება ასორტიმენტზე

1. ასორტიმენტის ცალკეულ პროდუქტებზე მოთხოვნის ცვალებადობის კოეფიციენტების გამოთვლა.

2. ასორტიმენტის პოზიციების დახარისხება ცვალებადობის კოეფიციენტის მნიშვნელობის ზრდის მიხედვით (ცხრილი 5).

3. გაანალიზებული ასორტიმენტის დაყოფა X, Y და Z ჯგუფებად (მე-5 ცხრილის მე-5 სვეტი).

ცხრილი 5

კომპანიის პროდუქცია განლაგებულია განხორციელების ვარიაციის კოეფიციენტის ზრდის მიხედვით

Პროდუქტის სახელი

ვარიაციის კოეფიციენტი

შეკვეთილი სიის რიგის ნომერი

შეკვეთილი სიის ასორტიმენტის რაოდენობა კუმულაციური ჯამით პროცენტულად სულასორტიმენტის პოზიციები (OX ღერძი)

ჯგუფი (X,Y ან Z)

შოკოლადი "რუსული"

ხსნადი ყავა "Nescafe Gold"

ხსნადი ყავა "Nescafe Classic"

ბარი "Twix"

შოკოლადი "ალენკა"

შეფუთული გრანულირებული შაქარი

ყავა "არაბიკა" დაფქული

შოკოლადი "ინსპირაცია"

ბუნტი რძიანი

ბრინჯი გრძელი

სიმინდის ფანტელები შაქრით

შოკოლადი "ნესკვიკი"

ჩუპა ჩუპს

თეა აჰმადი

საღეჭი რეზინა "სუპერ"

შოკოლადი "პუშკინის ზღაპრები"

კეტჩუპი "ბულგარული"

შოკოლადი "რუსული"

ინდური ჩაი

შოკოლადი "რეტრო"

საღეჭი რეზინა "დიროლი"

შოკოლადი "ყავა რძით"

ბარი "მარსი"

საღეჭი რეზინა "მინტონი"

შოკოლადის სასმელი "ნესკვიკი"

საღეჭი რეზინა "ბუმერი"

შოკოლადი "Delight"

ნუდლი "დოშირაკი"

შოკოლადი "Alpen Gold" თხილით და ქიშმიშით

შოკოლადი "დათვი კლუბი"

შოკოლადი ქოქოსით

მომენტალური გულაშის წვნიანი

საღეჭი რეზინა "სტიმოროლი"

Kinder Surprise

ნუში შოკოლადში

ბარი "ირმის გზა"

ბრინჯი მრგვალი

კეტჩუპი "მონარქი"

ბარი "ნესკვიკი"

ვაფლის ნამცხვარი

შოკოლადი "მოგზაურობა"

შოკოლადი "Belltower" გაზიანი

შოკოლადი "სუდარუშკა"

შოკოლადი "ნესტლე კლასიკი"

შოკოლადი არაქისთან ერთად

შოკოლადის ჰაერი თეთრი გაზიანი

2.3 ABC-XYZ ანალიზის მატრიცის აგება

წინადადებები მარაგის მართვის სისტემებისთვის AX, AY, AZ ჯგუფების სასაქონლო ნივთებისთვის, ასევე B და C ჯგუფის.

Შენიშვნა. პოზიციის ნომრები ჩაწერილია მატრიცის უჯრედებში.

ცხრილი 6

ABC-XYZ მატრიცა

(4, 5, 16, 17, 18, 23, 25, 26)

(10, 22, 32, 44)

(6, 8, 33, 38, 42, 43, 50)

(19, 29, 31, 34, 39)

(12, 13, 15, 27, 30, 35, 37, 45, 49)

(11, 14, 21, 28, 36, 41, 46, 47, 48)

AX ჯგუფში შემავალი პოზიციებისთვის უნდა გამოთვალოთ ოპტიმალური ზომაშეუკვეთეთ და გაითვალისწინეთ დროული ტექნოლოგიის გამოყენება, AZ ჯგუფის ნივთები ყოველდღიურად უნდა იყოს მონიტორინგი. ცხადია, მოთხოვნის დიდი რყევების გამო აქ აუცილებელია სადაზღვევო მარაგის უზრუნველყოფა.

BX, BY, BZ ჯგუფებში შემავალი ნივთების მარაგის მართვა შეიძლება განხორციელდეს როგორც ერთიდაიგივე, ისე ინდივიდუალური ტექნოლოგიების გამოყენებით (როგორც დაგეგმვის თარიღების, ასევე მიწოდების მეთოდების თვალსაზრისით).

CX, CY, CZ ჯგუფებში შემავალი სასაქონლო ნივთების ინვენტარიზაციის დაგეგმვა შეიძლება განხორციელდეს უფრო ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში, მაგალითად, კვარტალში, საწყობში მარაგის ხელმისაწვდომობის ყოველდღიური ან ყოველთვიური შემოწმებით.

დასკვნა

ABC და XYZ ანალიზის გამოყენება ასორტიმენტის პოზიციაზე რთული არ აღმოჩნდა. საწარმოში ანალიზის გამოყენება მნიშვნელოვნად შეამცირებს ხარჯებს და გაზრდის მოგებას. მაგრამ არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ ანალიზი არ გამოიწვევს ბაზრის ლიდერებს. მხოლოდ მეწარმეს შეუძლია, არასტანდარტული გადაწყვეტილებების მიღებით, გახდეს აბსოლუტური ლიდერი.

ABC და XYZ ანალიზის მეთოდების უპირატესობაა სიმარტივე, სიზუსტე და სიცხადე, ავტომატიზაციის შესაძლებლობა. სწორად გამოყენების შემთხვევაში, ამ ორი კომპონენტის კომბინაცია იძლევა ნათელ სურათს პროდუქციის გაყიდვასთან დაკავშირებული ყველა პროცესის შესახებ და ასტიმულირებს საწარმოში სწორი გადაწყვეტილებების მიღებას.

ABC- და XYZ- ანალიზი არის თანამედროვე მარკეტინგული ინსტრუმენტი, ერთობლივი განაცხადირომელიც ანალიზის სხვა მეთოდებთან ერთად ხელს უწყობს ასორტიმენტისა და საფასო პოლიტიკის, ბაზრის სეგმენტების და სადისტრიბუციო არხების არჩევის, მარაგის მენეჯმენტის და მარკეტინგული კომუნიკაციების ინსტრუმენტების გამოყენების ეფექტურობის ამაღლებას.

გამოყენებული წყაროების სია

1. ABC ანალიზი // http://www.abc-analysis.ru/

2. სტერლიგოვა ა.ნ., „ინვენტარის მართვა ფართო სპექტრის. სად დავიწყოთ? ”, ჟურნალი LogInfo 12.2003 წ

3. ბოდრიაკოვი რომან. სემინარი ABC და XYZ / რომან ბოდრიაკოვი // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm

4. ბუზუკოვა ე.ა. გაყიდვების ასორტიმენტისა და სტაბილურობის ანალიზი ABC-ანალიზისა და XYZ-ანალიზის გამოყენებით. [ელექტრონული რესურსი] - წვდომის რეჟიმი. -- URL: http://zakup.vl.ru/files/avs_i_huz_analizi.pdf

5. ბოდრიაკოვი რ.ე. ABC და XYZ: -- საბოლოო მატრიცის შედგენა და ანალიზი. [ელექტრონული რესურსი] - წვდომის რეჟიმი. -- URL: http://www.rombcons.ru/logistik2.htm

მასპინძლობს Allbest.ru-ზე

...

მსგავსი დოკუმენტები

    აუდიო რეკლამაში პროდუქტის განვითარების ხელშეწყობის თეორიული ასპექტების შესწავლა. კონკურენტების სარეკლამო პროდუქტის ანალიზი. კომპანია "Malibu-travel"-ის შესახებ ინფორმაციის შეგროვება, წინადადებები თემატურ პროგრამაში მიმართვის მოკლე და განლაგების შემუშავებისთვის.

    საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 10/10/2011

    საწყობის საქმიანობის ანალიზი მიწოდების ჯაჭვის ფოკუსურ წერტილში. პროგრამული პროდუქტის "1C: Enterprise" გამოყენების ეფექტურობის გაუმჯობესება. მარაგის მართვა საწყობის სისტემაში ABC-XYZ ანალიზის გამოყენებით. კომპანიის ეკონომიკური მახასიათებლები.

    საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 02/09/2015

    „მარკეტინგის ანალიზის“ ცნების შესწავლა, მისი როლის განსაზღვრა მენეჯერული გადაწყვეტილებების მიღებაში. საინფორმაციო ბაზის განსაზღვრა და მეთოდების გადახედვა. ჰოლდინგი მარკეტინგული ანალიზისასაწყობო კომპლექსის მშენებლობის პროექტის განხორციელების აქტუალობა.

    ნაშრომი, დამატებულია 12/07/2011

    მარკეტინგული ანალიზის მეთოდები და მიზნები. მარკეტინგის ბიუჯეტის ეკონომიკური დასაბუთება. საქონლის კონკურენტუნარიანობის ანალიზი. საინვესტიციო გადაწყვეტილების მიღების სტრატეგიის შეფასება. მარკეტინგული საქმიანობის კონკურენტუნარიანობის ანალიზის მეთოდოლოგია.

    რეზიუმე, დამატებულია 02/03/2010

    ეტაპები ცხოვრების ციკლიპროდუქტი, კომპანიის სარეკლამო სტრატეგია მის სხვადასხვა ეტაპზე. Მარკეტინგული კვლევაშპს ევროსეტი. ბაზრისა და მისი საჭიროებების ანალიზი. მარკეტინგული ინსტრუმენტების ფორმირება. მარკეტინგის გარე ძალების ანალიზი.

    საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 05/03/2015

    ლოგისტიკის კონცეფციის გამოყენება საწარმოს ინვენტარის მართვაში. აქციების ეკონომიკური არსი და მათი კლასიფიკაცია. მარაგების ფორმირებისა და შენარჩუნების ხარჯების სტრუქტურა. ABC-ანალიზის და XYZ-ანალიზის პრაქტიკული გამოყენების შინაარსი და ფარგლები.

    ლექცია, დამატებულია 06/01/2009

    გაყიდვების ხელშეწყობის როლი და მნიშვნელობა სისტემაში სავაჭრო მენეჯერი. ბაზრის განვითარება ახალი პროდუქტებით. სერვისის პოპულარიზაციის მენეჯმენტი. გაყიდვების ხელშეწყობის დაგეგმვის ტექნოლოგია. საწარმოში მარკეტინგული სერვისის სტრუქტურა. ბაზრისა და მისი სეგმენტების ანალიზი.

    საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 15/05/2011

    თეორიული საფუძველიბაზრის კვლევა ახალი პროდუქტისთვის. ახალი პროდუქტის შემუშავებასთან დაკავშირებული პრობლემები. მარკეტინგული სამსახურის ადგილი საქონლის შექმნასა და რეალიზაციაში. ახალი საქონლის მიერ ბაზრის განვითარების პრაქტიკული ასპექტები კომპანია "ასკონის" მაგალითზე.

    საკურსო ნაშრომი, დამატებულია 02/05/2009

    პროდუქტის კონკურენტუნარიანობის კონცეფცია. პროდუქტის კონკურენტული უპირატესობის ფაქტორები. ხორცისა და ხორცპროდუქტების ბაზარზე არსებული მდგომარეობის ანალიზი. კომპანიისთვის SWOT ანალიზის ჩატარება Faber Lex-ის მაგალითზე. მარკეტინგული ტესტი მრეწველობისა და საქმიანობის სფეროებში.

    ტესტი, დამატებულია 09/25/2013

    შერჩეული პროდუქტის მარკეტინგული გარემო. გამოკვლეული პროდუქტის SWOT ანალიზი. საქონლის ძირითადი სამომხმარებლო თვისებები. პროდუქტის ბაზარზე პოპულარიზაციის მიზნები და მისი ფასი. საწარმო „სამსუნგ ელექტრონიქსის“ მარკეტინგული სამსახურის ისტორია და აღწერა.

ABC- და XYZ- ანალიზი ტარდება კომპანიის გაყიდვების ანალიზის მიზნით, რათა შეიქმნას და გამოავლინოს მკაფიო ლიდერები და აუტსაიდერები ყველა პროდუქტის ჯგუფს შორის, რათა შეცვალოს მისი ასორტიმენტის პოლიტიკა. მაგრამ ის ასევე შეიძლება განხორციელდეს ბრუნვის, მოგების, შრომის ინტენსივობის, მატერიალური ხარჯების თვალსაზრისით და თუნდაც ისეთი პარამეტრების თვალსაზრისით, როგორიცაა ხმაურის იმუნიტეტი, სიჩქარე, ენერგიის მოხმარება და ა.შ.

რა თქმა უნდა, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ თითოეული ტიპის ანალიზი ცალ-ცალკე, მაგრამ ეს არ მოგცემთ სრულ სურათს, ამიტომ რეკომენდებულია ამ ანალიზების კომბინაციით გამოყენება, ძლიერი და სუსტი პროდუქტების, გაყიდვების სტაბილურობისა და კომპანიისთვის ძირითადი პროდუქტების იდენტიფიცირების მიზნით. .

ექსპერტები ასევე ამბობენ, რომ ინტეგრირებული ABC(XYZ)-ანალიზი მხოლოდ გადაწყვეტილების მიღების მხარდაჭერის საშუალებაა. მატრიცის აგება არ დაყოფს საქონელს "ცუდად" და "კარგად", არ გამოავლენს საქონელს, რომელიც ექვემდებარება დაუყოვნებლივ ამოღებას გაყიდულთა სიიდან. ყოველთვის საჭიროა დამატებითი ანალიზი.

AX კატეგორია, მისი ფინანსური მნიშვნელობისა და პროგნოზირებადობის გათვალისწინებით, უნდა დაექვემდებაროს მკაცრ სტანდარტებს, რასაც განსაკუთრებული ყურადღება უნდა მიექცეს. საქონლის ამ ჯგუფისთვის რეკომენდებულია ნაშთების ყოველდღიური შემოწმება ახალი პარტიებისთვის მკაფიო კალენდრის (თარიღის) ან სტატისტიკური (საწყობში დარჩენილი მარაგის მოცულობის მიხედვით) შეკვეთის წერტილის დაყენებით.

ეს იმაზე მეტყველებს, რომ პროდუქტის მარკეტინგული ღირებულების შესწავლის გარეშე, მიმწოდებელთან ურთიერთობის პოლიტიკის ცოდნის გარეშე, შეუძლებელია პროდუქტის გატანის შესახებ გადაწყვეტილების მიღება.

მიუხედავად ამისა, ინტეგრირებული ანალიზის სარგებელი უდაოა. ის ემსახურება როგორც ინვენტარის მართვის საფუძველს, საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ "შეკვეთის წერტილი".

AX კატეგორიას უნდა მოემსახურონ ყველაზე გამოცდილი და კვალიფიციური თანამშრომლები, ხოლო საქონლის ჯგუფი, რომელიც მოხვდა CZ „გალიაში“ შეიძლება ენდობოდეს დამწყებთათვის. მათთვის ადვილი იქნება იმ კატეგორიასთან მუშაობა, სადაც შეკვეთები ნაკლებად ხშირია, გადახრების ტოლერანტობა უფრო მაღალია და მკაცრად შეზღუდულია მხოლოდ მოცემულ სათაურზე დახარჯული თანხა გარკვეული პერიოდის განმავლობაში.

ABC(XYZ)-ანალიზის შედეგების ხილვადობა საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ იგი, როგორც არგუმენტი მენეჯერებთან კომუნიკაციაში, რათა აიძულოთ ისინი გარკვეული მოქმედებებისკენ.

მომსახურების დონის დიფერენცირება VIP და სტანდარტული კლიენტებისთვის (პროცედურა, რომელსაც ბევრი რუსული კომპანიებიახლა იწყება) არის ინტეგრირებული ABC(XYZ) ანალიზის გამოყენების კიდევ ერთი გზა.

დასაბუთება;ტექსტი-შეწევა:1.0სმ;ხაზი-სიმაღლე:ნორმალური">

ABC-ანალიზის მნიშვნელობა არის განსაზღვროს კონკრეტული პროდუქტის წვლილი საბოლოო შედეგში (ყველაზე ხშირად კომპანიის მთლიან მოგებაში ან ინვენტარის ღირებულებაში).

ABC ანალიზი ემყარება პარეტოს პრინციპს, რაც ნიშნავს, რომ ძალისხმევის 20% იძლევა შედეგის 80%-ს, ხოლო დანარჩენი 80% მცდელობის მხოლოდ 20%-ს იძლევა.

ABC ანალიზის დროს ჯგუფების რაოდენობა შეიძლება იყოს ნებისმიერი, მაგრამ ყველაზე გავრცელებულია განხილული მოსახლეობის დაყოფა სამ ჯგუფად: A, B და C (75:20:5) (შეიძლება განსხვავებული იყოს, მაგრამ ამ საზღვრებში) , რაც დასახელების მეთოდის (ABC-Analysis) მიზეზია.

normal"> ჯგუფი A - ობიექტების მცირე რაოდენობა ხვედრითი სიმძიმის მაღალი დონით შერჩეული ინდიკატორის მიხედვით.

ჯგუფი B - არჩეული ინდიკატორისთვის სპეციფიური სიმძიმის საშუალო დონის მქონე ობიექტების საშუალო რაოდენობა.

ჯგუფი C - ობიექტების დიდი რაოდენობა შერჩეული ინდიკატორის მცირე წილით.

კატეგორიზაციის ეს გზა გვაფიქრებინებს, რომ თქვენ უნდა დააკვირდეთ A კლასის ძვირადღირებულ ინვენტარს, შეგიძლიათ ნაკლებად თვალყური ადევნოთ B კლასის ობიექტების სტატუსს და ნაკლებად იზრუნოთ C კლასზე.

XYZ- ანალიზის მნიშვნელობა არის გაყიდვების სტაბილურობის შესწავლა, გადახრების, ნახტომების, პროდუქციის გაყიდვის არასტაბილურობის შესწავლა.

XYZ- ანალიზის მიზანია საქონლის დიფერენცირება (ნომენკლატურა) ჯგუფების მიხედვით, რაც დამოკიდებულია მოთხოვნის ერთგვაროვნებაზე და პროგნოზირების სიზუსტეზე.

Y ჯგუფისთვის დაშვებულია უფრო მნიშვნელოვანი გადახრები.

უხეშად რომ ვთქვათ, რაც უფრო მცირეა სხვაობა რეალურ გაყიდვებს შორის ერთეულ პერიოდზე (მაგალითად, კვირაში) და გაყიდვების საშუალო არითმეტიკურს შორის მთელი პერიოდის განმავლობაში (მაგალითად, კვარტალში), მით უფრო პროგნოზირებადი იქნება პროდუქტის გაყიდვები შემდგომ პერიოდში.

ან შეგიძლიათ განასხვავოთ შემდეგი გრადაცია: ნომენკლატურის ელემენტები (დასავლურ ტერმინოლოგიით, SKU - საფონდო შენახვის ერთეული) ვარიაციის კოეფიციენტით 0-დან 10%-მდე მიეკუთვნება X კატეგორიას, 10-დან 25%-მდე - Y კატეგორიაში, დანარჩენი - კატეგორიაში Z. თუმცა, ეს არის სავარაუდო განაწილება.

ABC-XYZ ანალიზი საშუალებას გაძლევთ დაყოთ გაყიდვების მონაცემები 9 ჯგუფად, რაც დამოკიდებულია კომპანიის შემოსავალში (ABC) და შესყიდვების სიხშირეზე (XYZ). ეს კლასიფიკაცია ამარტივებს მუშაობას ასორტიმენტის დაგეგმვისა და ფორმირებისას.

ამ მეთოდის დანერგვა ხელს უწყობს დაკარგული გაყიდვების რაოდენობის შემცირებას, საქონლის ჭარბი რაოდენობის შემცირებას, მარაგებთან დაკავშირებული მთლიანი ხარჯების მინიმუმამდე შემცირებას.

A და B ჯგუფების საქონელი უზრუნველყოფს კომპანიის ძირითად ბრუნვას. ამიტომ აუცილებელია მათი მუდმივი ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფა. ზოგადად მიღებული პრაქტიკაა, როდესაც იქმნება ჭარბი უსაფრთხოების მარაგი A ჯგუფის საქონელზე და საკმარისია B ჯგუფის საქონელზე. XYZ- ანალიზის გამოყენება საშუალებას გაძლევთ დაარეგულიროთ ინვენტარის მართვის სისტემა და ამით შეამციროთ მთლიანი ინვენტარი.

AX და BX ჯგუფების პროდუქტები გამოირჩევა მაღალი ბრუნვითა და სტაბილურობით. აუცილებელია საქონლის მუდმივი ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფა, მაგრამ ამისთვის არ არის აუცილებელი უსაფრთხოების ჭარბი მარაგის შექმნა. ამ ჯგუფის საქონლის მოხმარება სტაბილურია და კარგად არის პროგნოზირებული.

მაღალი ბრუნვის მქონე AY და BY ჯგუფების საქონელს აქვს არასაკმარისი მოხმარების სტაბილურობა და, შედეგად, მუდმივი ხელმისაწვდომობის უზრუნველსაყოფად, აუცილებელია უსაფრთხოების მარაგის გაზრდა.

AZ და BZ ჯგუფების საქონელი მაღალი ბრუნვით ხასიათდება მოხმარების დაბალი პროგნოზირებადობით. მოცემული ჯგუფის ყველა პროდუქტის გარანტირებული ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფის მცდელობა მხოლოდ ჭარბი უსაფრთხოების მარაგით გამოიწვევს კომპანიის საშუალო მარაგის მნიშვნელოვან ზრდას. ამ ჯგუფის საქონელზე უნდა გადაიხედოს შეკვეთის სისტემა. ზოგიერთი საქონელი უნდა გადავიდეს შეკვეთების სისტემაში მუდმივი შეკვეთის ოდენობით (მოცულობით), ზოგიერთი საქონლისთვის აუცილებელია უფრო ხშირი მიწოდების უზრუნველყოფა, თქვენს საწყობთან ახლოს მდებარე მომწოდებლების არჩევა (და ამით სადაზღვევო მარაგის ოდენობის შემცირება). კონტროლის სიხშირის გაზრდა, საქონლის ამ ჯგუფის მუშაობა კომპანიის ყველაზე გამოცდილ მენეჯერს და ა.შ.

C ჯგუფის პროდუქცია კომპანიის ასორტიმენტის 80%-მდეა. XYZ ანალიზის გამოყენებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად შეამციროს დრო, რომელსაც მენეჯერი ხარჯავს ამ ჯგუფის საქონლის მართვასა და კონტროლზე.

CX ჯგუფის საქონელზე შეგიძლიათ გამოიყენოთ შეკვეთების სისტემა მუდმივი სიხშირით და შეამციროთ სადაზღვევო ინვენტარი.

CY ჯგუფის საქონელზე შეგიძლიათ გადახვიდეთ სისტემაზე შეკვეთის მუდმივი ოდენობით (მოცულობით), მაგრამ ამავდროულად შექმნათ სადაზღვევო მარაგი კომპანიის ფინანსურ შესაძლებლობებზე დაყრდნობით.

CZ პროდუქციის ჯგუფში შედის ყველა ახალი პროდუქტი, შეკვეთით მიწოდებული სპონტანური მოთხოვნის საქონელი და ა.შ. ამ პროდუქტების ზოგიერთი ნაწილი შეიძლება უსაფრთხოდ ამოღებულ იქნეს ასორტიმენტიდან, ხოლო მეორე ნაწილი უნდა იყოს რეგულარული მონიტორინგი, რადგან სწორედ ამ ჯგუფის პროდუქტებიდან ჩნდება არალიკვიდური ან ძნელად გასაყიდი მარაგი, საიდანაც კომპანია ზარალდება. აუცილებელია ასორტიმენტიდან ამოღებული საქონლის ნაშთები შეკვეთით აღებული ან აღარ წარმოებული, ანუ საქონელი, რომელიც ჩვეულებრივ მიეკუთვნება მარაგების კატეგორიას.

ამ მეთოდების უპირატესობებია: სიმარტივე, სიცხადე და სიზუსტე, რაც საშუალებას გაძლევთ სწორად განსაზღვროთ ძირითადი პრობლემები მათი ეფექტური გადაწყვეტისთვის. ასევე, ამ ტიპის ანალიზი შეიძლება საკმაოდ მარტივად იყოს ავტომატიზირებული.

XYZ ანალიზის გამოყენებისას, გასათვალისწინებელია რამდენიმე მნიშვნელოვანი შეზღუდვა. უპირველეს ყოვლისა, გამოყენებული მონაცემების მოცულობის მოთხოვნა. რაც მეტია, მით უფრო სანდო იქნება შედეგები. შესწავლილი პერიოდების რაოდენობა უნდა იყოს მინიმუმ სამი.

შეუძლებელი იქნება სტატისტიკური მეთოდების გამოყენება დინამიურად ცვალებადი სიტუაციის შემთხვევაში, მაგალითად, როდესაც ბაზარზე შემოდის ახალი პროდუქტი (რომლის ანალოგები კომპანიას ჯერ არ გაუკეთებია) ან რაიმე საქონლის ერთჯერადი შესყიდვისას. ნივთები.

როდესაც სიახლის გაყიდვების რაოდენობა ყოველკვირეულად იზრდება, XYZ ანალიზი არაფერს მოგვცემს, პროდუქტი აუცილებლად მოხვდება "არასტაბილურ" Z ჯგუფში.

ასევე, XYZ უაზროა და შეკვეთით მომუშავე საწარმოებისთვის ან კომპანიებისთვის, მათ უბრალოდ არ სჭირდებათ ასეთი პროგნოზები.

ანალიზის სიხშირე თითოეული კომპანიისთვის ინდივიდუალური საკითხია. მაგრამ სასურველია მათი ჩატარება სეზონში ერთხელ მაინც. სეზონურობამ შეიძლება სერიოზულად იმოქმედოს გამოთვლების შედეგზე.

გარდა ამისა, არის მთელი ბაზრის სეგმენტები, სადაც XYZ ანალიზის გამოყენება სრულიად უსარგებლო იქნება - ექსპრეს გადახდის ბარათების გაყიდვა და კავშირის კონტრაქტები. პრაქტიკა გვიჩვენებს, რომ ყოველდღიური გაყიდვების ღირებულებების გავრცელება თვის განმავლობაში აქ შეიძლება იყოს 50% -მდე.

ინვენტარი მრავალი ფაქტორის შედეგია. საწყობში მარაგი შეიძლება მნიშვნელოვნად იყოს დამოკიდებული მიწოდების დადგენილ სიხშირეზე, მიმწოდებლის მიერ მოწოდებული მინიმალური ან მაქსიმალური ლოტის ზომაზე, შენახვის ადგილის ხელმისაწვდომობაზე. ხშირად საჭიროა იმის გარკვევა, თუ როგორ მოხვდა პროდუქტი ამა თუ იმ კატეგორიაში. თქვენ უნდა დაიწყოთ გაყიდვების ანალიზით და მხოლოდ ამის შემდეგ გადადით ოპტიმალურ ინვენტარზე.

პატივისცემით, ახალგაზრდა ანალიტიკოსი