Бессмысленный АВС

Цель этой заметки – показать, что распространенный алгоритм проведения ABC-анализа решает не ту задачу, для выполнения которой обычно используется. В связи с этим я предлагаю внести коррективы.

Как это делается

ABC-анализ проводится, точнее, должен проводиться для того, чтобы разделить клиентов фирмы на несколько категорий и дифференцировать работу с ними. То есть, чтобы отношения с этими клиентами были сообразны их вкладу в выручку/прибыль и прочие показатели жизнедеятельности компании-поставщика. Значит, ABC-анализ должен помочь выявить разницу во вкладе различных клиентов в благосостояние компании.

Как это сделать? Этому вопросу и посвящена заметка. Анализ многих тематических публикаций и встроенных в доступные CRM-системы инструментов позволяет сделать вывод о том, как этот анализ делается в большинстве компаний. Точнее, в большинстве компаний, где он вообще делается.

Итак, алгоритм анализа и сразу на примере компании «Высший морковный пилотаж», производящей и продающей морковь. Для простоты рассмотрим ABC-анализ только согласно критерию выручки, однако манипуляции и выводы будут аналогичными и для критерия прибыли, и для других показателей.

Шаг 1. Определяем пропорции

Например, мы решили, что:

- категория A – 70% от выручки,
- B – 20% от выручки,
- C – 10% от выручки.

Такие параметры используются по умолчанию во многих CRM-системах. В некоторых CRM-системах, кстати, не предусмотрена (!) возможность изменения этих параметров.

Шаг 2. Ранжируем клиентов и распределяем в группы в соответствии с выбранными пропорциями

Таблица 1. Ситуация первая: 10% клиентов создает 10% выручки

fofanov01.jpg

Почему это не работает

Так как клиентов у нашей компании не много, а особенности первой ситуации намеренно «выпячены», то, возможно, уже на этом этапе очевидно – ABC-анализ дает странный результат.

Мы включили в группу А очень много клиентов. Также наглядно видно, что ситуация далека от «20% клиентов создает 80% выручки». Это не просто придуманная мной методическая фигня. В реальности такое бывает чаще, чем можно себе представить.

Так почему же «сбоит» наш «абэцэ»? Потому что уже на первом этапе мы заложили в него получушь. Мы сделали это, введя произвольные параметры для наших клиентских групп.

Еще пример.

Таблица 2. Ситуация вторая: к одной категории относим очень разных клиентов

fofanov02.jpg

Видим, что «абэцэ» в одну группу относит «Склад №2» и двух его соседей, несмотря на то, что объемы «Склада №2» в разы больше. При этом оставшиеся семь клиентов отнесены к двум группам, хотя их объемы не сильно отличаются. Вполне возможно, что на протяжении большого периода они постоянно меняются друг с другом местами в рейтинге, совершая колебания вокруг примерно одинаковых «чисел».

Таким образом, применяя «абэцэ» так, как это предлагается некоторыми экспертами и CRM-системами, мы рискуем объединить в одну группу очень разных клиентов или, наоборот, разделить схожих клиентов на разные группы.

Как исправить этот недостаток? И вообще - сколько нужно выделить групп, чтобы сделать наш «абэцэ» эффективным инструментом?

Предлагаю свой вариант решения проблемы и жду его оценки критическим умом Сообщества.

Возможное решение

Давайте рассмотрим графическую модель первой и второй ситуации. Для этого расположим наших клиентов в двух осях: по одной оси – их ранг по выручке, по другой – размер этой выручки.

На рисунке 3 мы наглядно видим, что убывание выручки носит почти идеальный линейный характер, и все клиенты покупают примерно в одинаковом объеме.

Рис. 3

fofanov03.jpg

Таким образом, мы не можем отнести их к разным категориям. По крайней мере, наугад. Проведя анализ таким способом, мы получаем одну группу (выделенную синим цветом), хотя «классический» способ дает деление на три группы (выделенные красным цветом).

На рисунке 4 мы видим, что действительно можно выделить три группы, образующих разные типы тренда (выделены синим), однако это далеко не те же самые группы, что и при «классическом» анализе (красным).

Рис. 4. Видно три группы – но другие

fofanov04.jpg

В основе такого графического анализа лежит предположение, что сходство реальных объектов проявится в наблюдаемых графиках в виде определенных трендов. Такие тренды указывают, что определенное сходство между объектами есть, но они ничего не говорят о его природе.

Конечно, такой графический анализ не является единственно возможным. Более того, можно выбрать другие технологии и критерии для анализа и выделения подклассов внутри класса – и они дадут варианты подклассов, связанные настолько, насколько связаны между собой сами технологии и критерии.

Я лишь предложил один вариант, который лучше «классического» тем, что критерий для выделения – есть. Из этого следует, кстати, что число подклассов не обязательно равно трем. Подклассов может быть столько, сколько понадобится для решения наших задач.

Фото: pixabay.com

Расскажите коллегам:
Эта публикация была размещена на предыдущей версии сайта и перенесена на нынешнюю версию. После переноса некоторые элементы публикации могут отражаться некорректно. Если вы заметили погрешности верстки, сообщите, пожалуйста, по адресу correct@e-xecutive.ru
Комментарии
Менеджер, Пенза

Спасибо. Понял, что вводите критерий 'тренды'. Но сами тренды на основании чего выявлены?А вообще, АВС - это всего-навсего инструмент анализа, но результаты анализа являются инструментом принятия управленческого решения, но никак не само решение.

Генеральный директор, Тольятти
Глазков Михаил пишет:АВС - это всего-навсего инструмент анализа
Золотые слова.Стоит начать считать АВС не по реальному объему продаж, а по 'потенциальному объему потребления клиента' - картина сильно изменится. Например компания ИП Корейко по объему покупки моркови попадает в группу А, а ОАО 'Геркулес' не вылезает из С. Но при этом Корейко плотно сидит только на нашем продукте, а Геркулес имеет общий объем закупок моркови - 10 Корейковых, но у него пять поставщиков и мы у них на пятом месте по объему поставки. Из-за плохого уровня обслуживания, например. Стоит перевести их на остаточный принцип обслуживания (как это иногда рекомендуется сделать по клиентам группы С) - вуаля, поставщиков станет четверо.
Руководитель проекта, Москва

Добрый день, коллеги!Разговор идет о методе или о том, что автоматизация процесса расчета (используя не корректный алгоритм) дает абсурдный материал для анализа?!Что мешает считать именно долю выручки каждого клиента в общем объеме выручки?! Задача для студента 3 курса. И считать в динамике по средней скользящей. А если сделать комбинацию из нескольких показателей (объем выбытия, количество отгрузок и т.п), что даст более точный материал для анализа.

Консультант, Санкт-Петербург

Корректная группировка делается методами кластерного анализа. Совсем не обязательно вводить новый термин - тренд. [b]Юрий Полозов,[/b] Вы хорошо проиллюстрировали главный недостаток классического АВС-анализа. АВС основан на результатах продаж прошлого периода, но не учитывает потенциала, прогноза.

Генеральный директор, Вологда
Сергей Кручинецкий пишет:Вы хорошо проиллюстрировали главный недостаток классического АВС-анализа. АВС основан на результатах продаж прошлого периода, но не учитывает потенциала, прогноза.
Вообще-то, хотел показать, что даже по прошлому периоду...
Юрий Полозов пишет:Стоит начать считать АВС не по реальному объему продаж, а по 'потенциальному объему потребления клиента' - картина сильно изменится.
даже по выбранному для анализа сложившемуся релаьному объему продаж...можно получить выводы. тренд, если угодно.для этого нет смысла наугад ставить категории и критерии их выделения.
Генеральный директор, Вологда
Глазков Михаил пишет:Но сами тренды на основании чего выявлены?
на основании графического анализа, в основе которого положил, что рельаные закономерности проявятся графически в виде некоторых тенденций:- скопление в резко отдельных областях- группирование вдоль прямойВ математику (обоснование) не буду вдаваться - давно не читал учебники :D ;) вдруг без подготовки слова перепутаю - репутации - конец ;) В принципе необяхательно график строить - все можно сделать программно или эксельно... Главное видеть цель...А так получается, что тысячи (миллионы??) человек каждый день делают какую-то абракадабру, принимают на ее основе выводы (что этим дадим скидки и отсрочки, а этим - фиг)... плюс к этому у многих абракадабра АВТОМАТИЗИРОВАНА в сиэрэме!!! ппц :D :D :D
Аналитик, Санкт-Петербург

Прежде всего любая кластеризация используется [I]вынужденно[/I] только в случае большого множества объектов. Поэтому примеры в статье немного неудачны, при десятке объектов любые группировки бессмысленны. А уж тем более сам эмпирический принцип Парето (ABC background), который работает именно на больших множествах, да и то с оговорками.Если кому-то интересно, [URL=http://scm-book.ru/antiABC]здесь[/URL] есть еще кучка критики ABC.

Генеральный директор, Вологда
Станислав Архипов пишет:Прежде всего любая кластеризация используется вынужденно только в случае большого множества объектов.
нет мне оправданья. кроме того только, что число объектов уменьшено для упрощения примера... ;) в целом, правда, тоже не соглашусь: кластеризация, сделанная не на основе причинно-следственной модели, а на основе статистических методов нуждается в дальнейшей проверке на прочность. небольшое число объектов просто снижает вероятность того, что выявленный тренд будет иметь смысл...в любом случае, рад поговорить с квантовым коллегой... если есть косяки и корявости - сочту за честь принять наказание от Вас.
Генеральный директор, Вологда
Станислав Архипов пишет:Если кому-то интересно, здесь есть еще кучка критики ABC.
спасибо за материал. респект.
Владимир Левановский Владимир Левановский Нач. отдела, зам. руководителя, Санкт-Петербург

Спасибо. Очень дельная статья.

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Треть профессионалов не доверяют своему руководству

Специалисты меньше, чем руководители и директора, склонны к доверию.

Зарплатные ожидания IT-специалистов превышают возможности работодателей в 1,5-2 раза

Общий рост зарплат в IT-сфере за первые 9 месяцев 2023 года составил 15-20%.

Россияне стали меньше тревожиться из-за работы

Год назад уровень тревожности россиян по поводу различных возможных проблем на работе был выше.

Уровень счастья напрямую влияет на продуктивность большинства россиян

При этом почти каждый четвертый респондент считает, что их руководитель ничего не делает для счастья сотрудников.