ABC-анализ: 4 примера из разных сфер

Суть анализа – расположить группу лиц или объектов по степени выгодности для компании и поделить список на три части, чтобы затем работать отдельно с каждой из них. Анализировать можно практически все: от сотрудников, поставщиков и клиентов до продукта, сырья и торговых точек. 

Мы предлагаем вам два развернутых и два кратких примера того, как это делать. 

ABC-анализ для сегментирования покупателей

Суть

Цель – разбить клиентов на три группы в зависимости от того, кто принес компании больше денег.

Сначала идет составление списка покупателей, который будет начинаться самым прибыльным и заканчиваться самым невыгодным. Допустим, в нем 432 наименования. Тогда мы делим 432 на 100 и получаем 1% покупателей: 4,32. Затем умножаем 4,32 на 20%, и получается 86 или 87 клиентов (не столь важно, в какую сторону округлять).

Эти 86 человек – 20 % самых прибыльных клиентов. Первые в списке тех, кто приносит компании больше всего денег. Это – Категория A.

Затем 4,32 умножаем на 60 % и получаем 259 / 260. Это – те, кто принес среднее количество денег – Категория B. 

Последнее действие: снова умножить 4,32 на 20 %. В Категорию C также войдут 86 / 87 человек, но это будут самые невыгодные покупатели.

Пример. Фирма доставки третий месяц терпит убытки. Руководство уже давно определило 20–30 самых выгодных клиентов и пытается ориентироваться на них. Однако остальная клиентская база не проанализирована. В ней выделились те, кто часто обращается и заказывает доставку разных типов стройматериалов – однако в целом не приносит много денег.

Заметив это, руководство решило провести ABC анализ. Выяснилось, что самые «заметные» покупатели были в конце «B» и в начале «C». Менее заметные уже в первую покупку принести компании немалую сумму – но остались незамеченными, поэтому поднять up-sales и cross-sales с помощью них не удалось. 

Было принято решение менять стратегию работы с каждой отдельной Категорией.

ABC: работа с покупателями

Начинается работа с Категории А, так как к ней принадлежат обычно самые лояльные компании люди, терпимые к ее ошибкам и готовые протестировать новый продукт:

  • среди них выделяются те, кто лучше всего подойдет для скорейшего увеличения продаж. Подтолкнуть их к новой стадии сотрудничества поможет скидка, акция, подарок;
  • некоторые из них с каждым разом покупают все меньше – хотя продолжают оставаться в топе. Нельзя допустить, чтобы они перешли в Категорию B.

Что касается ее, то нужно выделить тех, кто ближе всего к переходу в «A», и работать прежде всего с ними. В «C» очень много мертвых клиентов. Однако менеджеры продолжают им звонить, и в итоге расходов на них больше, чем доходов.

Пример. Руководство фирмы доставки перебросило самых лучших менеджеров на обслуживание Категории A. В «B» были предложены скидки самым многообещающим клиентам, хотя уже вскоре стало очевидно, что здесь не обойтись без капитальных улучшений работы компании.

И все же, многие важные заказчики не проявили интерес к полученным электронным письмам – не переходили по ссылке или вообще не открывали их. Это значит, что потерь не удалось избежать.

Усложнение анализа: XYZ

При работе с Категориями выяснилось вот что: целесообразно было бы также поделить клиентскую базу в зависимости того, кто чаще обращается. Для этого тоже придуман инструмент.

Пользуемся им так же, как и ABC:

  • 20 % самых активных – Категория «X»;
  • 60 % людей со средней активностью – «Y»;
  • и последние 20% пассивных – «Z».

Причем теперь можно группировать покупателей еще продуманнее: выделять Категории AX (больше всего и чаще всего покупали), «AZ» (крупные, но редкие сделки), «CY» (мелкие, но частотные покупки) и т. д.

Пример. В фирме не понимали, почему некоторые люди из Категории B почти не воспринимали скидки, обещанные при крупном заказе. Выяснилось, что многие из них предпочитали небольшие, но частые заказы – то есть относились к Категории BX. Следственно, нужны были другие механизмы. 

Было принято решение предоставить 15 % скидку при повторном заказе в том же месяце – чтобы увеличить частотность. Прежде всего эту скидку рекламировали «AY», «AZ», «BZ». А вот «CY», «CZ» причислили к «мертвым клиентам», на которые не стоит тратить сил.

Как видим, основные достоинства ABC-анализа – простота и широкие возможности для применения результатов на практике. 

ABCD-анализ для сегментирования продукции

Суть

Еще один плюс данного анализа – универсальность. Можно брать для него не только клиентскую базу, но и товары и услуги.

Для этого выстраиваем в ряд все продукты. Первым будет тот, чья доля в общей прибыли от продаж будет самой большой среди других продуктов. (То есть мы сначала вычитаем из доходов расходы, а затем уже сопоставляем.) И дальше идет по убывающей.

  • «A» – 20 % товаров и услуг, начиная с самой прибыльной.
  • «B» – 60 %, которые начинаются за последний членом Категории A.
  • «C» – 20 % самых невыгодных.
  • «D» – те, что не приносят прибыли (затраты не окупаются даже при наличии продаж). 

Пример. Аудиторская компания несет убытки. Проблема в том, что есть много видов аудита (юридический, кадровый, производственный и т. д.), и каждому заказчику нужен один определенный или их сочетание. Из-за этого приходится постоянно изменять пакет услуг. 

После ABCD-анализа стало ясно видно, что многие пакеты, которые считали относящимися к Категории А из-за частоты заказов, на самом деле оказались гораздо ниже. Они требуют много подготовки и проверяющих, при этом оплата идет за частичную проверку (например, налоговых выплат) и могла бы быть больше.

ABC: работа с продуктом

По итогам анализа был выделен настоящий перечень услуг, входящих в «A». Большинство из них не предполагало сложного комбинирования видов аутсорсинга. 

Было решено направить усилия рекламы именно на них – настаивать на проведении полной аудиторской проверки и разбивать ее только лишь в случае с самыми важными клиентами, которые выделены тем же ABC-анализом.

Оказалось и несколько неликвидных продуктов («D»), от которых пришлось отказаться. 

Также было замечено, что некоторые виды вообще не востребованы. Например, производственный аудит – пакеты, включающие его, были в Категории C. Выяснилось, что в целом по региону есть не так много предприятий, занятых производством, а не торговлей, и все они предпочитают государственный или внутренний аудит.

Усложнение анализа: XYZ

Можно обойтись той же схемой:

X – 20 % услуг, которые чаще всего заказывают;

Y – 60 % со средним показателем;

Z – 20 % c неудовлетворительным результатом.

А можно ее усложнить, взяв за основу анализа колебание продаж определенной услуги.

Допустим, для подсчета берется сезон (зима, весна, лето, осень). Нужно сложить количество заказов с каждого сезона и поделить его на общее число слагаемых: 7 + 12 + 15 + 11 / 4 = 11,25. Так мы получили среднее арифметическое. 

Затем складываются та пара слагаемых, разница которой будет больше, чем у любой другой пары: 7 + 15 = 22. Делим это число на 11,25, и получаем 0,51. Умножаем на 100 %, получается 51 %. Так мы получили процент колебания продаж. 

Чем он меньше – тем стабильнее продукт. Тем, естественно, и лучше. Естественно, с учетом рекламной кампании процент будет расти. Но и до нее он должен продаваться не на катастрофически опасном уровне.

Классификация: «X» – от 0 до 20 %, «Y» – от 20 до 80 %, «Z» – от 80 до 100 %.

Пример. Проведя анализ, в аудит-компании поняли: есть значительная часть пакетов из Категории B, где колебание достигает 80 %. Выяснилось, что берут их только тогда, когда на них идет значительная скидка за приобретение предыдущего пакета – то есть они несамостоятельны.

В то же время людей, которые отвечают за пакет с колебанием 80%, можно было бы не держать постоянно в штате и нанимать от случая к случаю. 

ABC-анализ для других сфер

Разберем еще два примера.

Поставщики

Строительство воздухоопорных сооружений требует покупки разных стройматериалов: оболочки для купола, металлических креплений, анкерной системы, напорно-обогревательных установок. Фирма, которая этим занимается, вынуждена иметь дело с разными поставщиками.

Последняя сделка едва ли не вывела ее счета в минус, так как оборудование и стройматериалы стоили слишком дорого. 

Было предложено провести ABC-анализ поставщиков – перечислить их. Откроет список тот, которому компания за последний год заплатила больше всего. Параллельно будет составлен другой список. Первым в нем будет тот, кто за тот же период поставлял компании больше всего оборудования. 

Затем оба списка делят по принципу 20/60/20, который описан выше.

Результаты показали, что многие поставщики, на которых ушло много денег, на самом деле предоставили не так уж много стройматериалов. И основная причина – их территориальная удаленность, которая вынуждает больше тратить на доставку. Это стало толчком для кардинальных изменений в политике фирмы.

Сотрудники

Колл-центр открылся несколько месяцев назад, и сейчас становится понятно, как показывает себя каждый менеджер по продажам. Теперь у руководства есть новые задачи. Оно намерено дать предыдущему руководителю отдела другую должность, а нового взять из числа менеджеров.

Предыдущий РОП оценивал разговоры менеджеров через CRM-систему и выставлял баллы, которые влияли на финальную зарплату. Было решено, что те сотрудники, которые получали меньше всего штрафов за ошибки, должны претендовать на должность РОПа.

Чтобы определить их, был применен ABC-анализ – 20 % работников с наименьшими штрафами возглавили общий список. Это 4 человека. 

Однако тот, кто ошибался меньше всего, не обладал при этом лидерскими качествами. Зато третий по счету в списке не раз проявлял твердость воли и инициативность на собраниях и решениях корпоративных проблем. Было решено назначит его.

Примеры можно продолжать. ABC-анализ гибко подстроится под любые условия и любую нишу. А как вы хотели бы использовать его?