ABC анализ. Опять.

 

По поводу применения ABC анализа сломано немало копий и истрачено немало бумаги и дискового пространства. Так что в этой небольшой заметке мы не будем в очередной раз рассматривать технику проведения анализа и уж точно (чур меня!) не будем обсуждать достоинства и недостатки разных методик определения границ категорий. Вместо этого отойдем немного в сторону и обратим внимание на вопрос, который всегда остается в стороне — вопрос критерия оценки предмета анализа, критерия его классификации.

Как правило, авторы публикаций совершенно справедливо указывают, что выбор критерия определяется целью анализа и является предметом экспертной оценки. В качестве примеров называются объем продаж, объем закупки, прибыль, средний запас в деньгах или объемно-весовых показателях и т.д. и т.п. Я думаю, посидев, можно напридумывать кучу показателей.

 

Проблема состоит в том, что при серьезном подходе сплошь и рядом обнаруживается необходимость рассмотрения и учета нескольких критериев даже в рамках решения одной задачи.

 

Пример 1. Конфетки, бараночки.

 

Розничная торговля. Планирование поставок.

 

Критерий 1.

Прибыль, которую принес товар за рассматриваемый период. Тут особо комментировать нечего, ради этой самой прибыли мы и трудимся. Вопрос лишь в том, какие возможности имеет учетная система для вычисления этой прибыли. Будем считать, что любая система маржинальный доход считать умеет. Если же мы не в состоянии оценить даже маржу, придется довольствоваться хотя бы оборотом. «За неимением гербовой пишем на клозетной».

 

Критерий 2.

Частота покупок товара. Оно же по-научному - количество требований на поставку. То есть частота появления строчки этого товара в отгрузочных документах (накладной или кассовом чеке — неважно). То есть количество расходных транзакций. Как ни называй, по сути — это сколько раз данный продукт понадобился нашему клиенту за период вне зависимости от количества купленных единиц. Для нашего примера параметр очень важный — он определяет то, насколько мы утратим лояльность нашего клиента, если допустим отсутствие этого товара на полке. А значит мы понимаем, что данный параметр оказывает косвенное воздействие на первый в более-менее долгосрочной перспективе. С другой стороны, именно потому, что «косвенное» и «в долгосрочной перспективе» и в некотором «целом», никакой корреляции между первым и вторым параметрами нам обнаружить не удастся. Посему для нас это два разных параметра. Почему мы не учитываем количество купленных единиц товара? Мы просто не хотим попасть в ловушку. Дело в том, что у продукта часто проявляется свойство «характерной кратности потребления». И если за период продано 100 комплектов щеток стеклоочистителя и 400 колес для автомобиля ВАЗ-2101, это не значит, что колеса в 4 раза более востребованы, просто их покупают по 4 шт. И ловушка вторая — зависимость от системы учета. Мы могли те же самые щетки учитывать не по комплектам, а поштучно — тогда продажи составили бы 200 шт.

 

Критерий 3.

Количество проданных единиц товара за период. Используется нечасто по той причине, что в стандартной розничной торговле сильно коррелирует со вторым параметром. Именно поэтому иногда заменяет последний в анализе. Однако следует помнить, что в конкретной ситуации его применение в дополнение к первым двум может оказаться вполне оправданным.

 

Пример 2. Не так страшен черт, как его малютка.

 

Склад и его малю грузооборот.

 

Всем хочется, чтобы склад переваривал максимальный поток при минимальных затратах людей и техники. Параметры практически идентичны приведенным выше с поправкой на специфику функций подразделения, поэтому просто перечислим.

Критерий 1.

Объем грузопотока за период, выраженный в весовых или объемных единицах — в зависимости от того, какой параметр является более критичным. С этим критерием все понятно

Критерий 2.

Частота появления позиции в отгрузочном документе. Это важно, поскольку определяет с какой частотой комплектовщик бегает к определенной полке.

Критерий 3.

Иногда необходимо учитывать количество отгруженных единиц продукта (например, если солидную долю в комплектации занимает штучный отбор).

Итак, попробуем что-нибудь с этим сделать. Для простоты и наглядности будем использовать Пример 1 и только два критерия — Доходность и Востребованность.

 

Вариант 1.

Предположим, мы уже умудрились сделать первую часть ABC анализа (сортировку по вносимой доле в результат) по каждому из критериев независимо. В результате для каждой товарной позиции мы получили ее место в рейтинге доходности и место в рейтинге востребованности. То есть каждая позиция может быть представлена в виде двумерного (в данном случае) вектора. Для наглядности нарисуем то, что получается:

 

Каждая точка — отдельная позиция, а у каждой позиции есть две координаты по разным измерениям.

Первым естественным побуждением будет объединить это безобразие в матрицу 3х3 и получить 9 категорий товара.

 

Подход с одной стороны подкупает своей простотой реализации. Но с другой... Мы получили 9 групп. А если исходно делалось ABCD? А если мы хотим скомбинировать с XYZ? Фактически мы дискредитируем саму идею классификации номенклатуры на несколько (3-4) групп.

Но данный подход, насколько можно судить, применяется на практике чаще всего (!).

 

Вариант 2.

Будем объединять получившиеся клеточки в более крупные. Например, так:

 

Тогда мы получим искомые несколько групп — красная, зеленая, синяя. Или, по традиции, A, B, C.

Плохо то, что в этом есть отчетливый волюнтаризм и некоторая утеря простого жизненного смысла.

 

Вариант 3.

 

Чисто интуитивно есть желание порезать картинку по-другому. Например, так:

А вот здесь уже появляется тот самый простой житейский смысл, без которого так неуютно человеку принимать решения. Если вспомнить школьный курс математики, те границы, которые мы тут провели от руки, описываются уравнением

 

1 = ax + by

 

То есть мы вводим некий третий синтетический критерий, включающий в себя (комбинирующий) исходные доходность и востребованность. В данном случае два, но кто нам мешает добавлять третий-четвертый? Причем мы не могли использовать исходные критерии, так как в общем случае они имеют совершенно разную природу и, следовательно, разные единицы измерений. Просто не удастся сравнить штуки, рубли и килограммы. А вот рейтинг позиции (безразмерная величина) на промежутке [0;1] уже вполне можно сравнивать. Осталось только определиться с величинами a и b, чтобы провести линии в нужном месте и под нужным углом.

Заметим, мы здесь нигде не используем исходные категории по первоначальным критериям, мы взяли только числа нарастающего итога.

Одно условие лежит на поверхности: поскольку мы имеем намерение по полученному синтетическому критерию провести стандартный ABC анализ, лучше сразу условиться, что a+b=1. Хотя это условие вовсе не обязательно, просто так уж нам привычнее — видеть значения в промежутке [0;1].

 

Второе условие — определиться с соотношением коэффициентов, оно же - угол наклона того забора, что мы рисуем. Мне в данном конкретном примере кажется, что доходность для меня важнее, чем востребованность, на 50%. Вот такая цифра с потолка. Главное, что мое мнение поддержали другие управленцы и акционеры в результате проведенной экспертной оценки.

 

Итак, наш синтетический критерий — рейтинг позиции в общей матрице =

0.6 * рейтинг_по_доходности + 0.4 * рейтинг_по_востребованности

 

Проведя ABCD анализ по введенному критерию, получаем такую картинку:

 

Каждой категории здесь соответствует свой цвет позиции. Каждая позиция получила единственную букву, хотя при оценке ее важности использованы два показателя. Опять же, по такой методике можно ввести и три, и четыре показателя, лишь бы это было оправданно с точки зрения здравого смысла.

 

Заключение.

 

Поскольку нет пределов совершенству, можно вспомнить про наше представление о позиции как о векторе и в качестве метрики использовать его длину:

Const = x²+y²

получим границы в виде дуги окружности

 

а можно к этому добавить и вес фактора:

Const = ax²+by²

получим границы в виде дуги эллипса.

 

В общем, метрик вектора можно придумать множество. Надо ли?