(1‒5) были предложены одинаковые значения роста/снижения показателей. Во второй группе сценариев (7‒11) было заложено 20 %-ное падение выручки и 10 %-ный рост переменных затрат: исходим из неизменности объема продаж в количественном выражении, однако для его обеспечения потребовалось 20 %-ное снижение цены, а закупочные цены у поставщиков, напротив, возросли на 10 %. Для третьего фактора – постоянных затрат – заложен рост по уже использованной шкале от 2 до 20 %.

В результате выход из зоны прибыли наблюдается в сценариях 1, 9, 10 и 11. Иными словами, если 15 % просадки по каждому фактору компания выдерживает, то 20 %-ное снижение выручки, сопровождающееся одновременным 20 %-ным ростом затрат (сценарий 1), бизнес-модель компании не выдерживает. Для группы сценариев 7‒11 зона убытков возникает при росте постоянных затрат свыше 10 % (при этом очевидно, что барьерное значение находится на уровне 7,5 %).

3.5. Как повысить операционную эффективность компании: рационируем ассортимент с помощью ABC–XYZ-HML-анализа

Опрос финансовых директоров, проведенный исследовательским центром компании Deloitte в феврале‒марте 2019 г., выявил довольно высокие ожидания рецессии в России в ближайшие 18 месяцев: 58 % респондентов высказались за ожидания рецессии, 34 % с ними не согласились[71]. Таким образом, перевес мнений тех, кто ожидает рецессию, – почти 70 %. В этих условиях вероятного замедления экономики, в том числе и мировой, опрошенными специалистами были сформулированы определенные защитные меры (рис. 3.29).

Самые популярные меры, по сути, направлены на повышение стабильности выручки. К их числу относятся: увеличение клиентской базы (за счет географии или новых сегментов рынка) – 56 %, укрепление текущей клиентской базы (например, программы лояльности) – 46 %, повышенное внимание к наиболее высокомаржинальным клиентам – 42 %, повышенное внимание к маркетинговой стратегии – 37 %.

При этом каждая из выделенных мер обладает крайне высоким процентом в планах реализации. Понимание того, что продает компания, какие продукты (услуги) следует продавать, а от каких имеет смысл отказаться с точки зрения их влияния на экономику бизнеса и финансовые результаты, является важнейшей задачей современной аналитики.

В этом разделе мной представлена авторская методика рационирования ассортимента, построенная на использовании знакомых инструментов АВС – XYZ-анализа и существенно расширяющая их функционал.

Методы, скрывающиеся за аббревиатурой АВС – XYZ, стали уже классикой современной аналитики. Однако возможности данного инструмента, управленческие решения, принимаемые на его основе, можно существенно расширить, дополнив его анализом маржинальности. Для этого мной предложена аббревиатура HML, позволяющая выделить высокомаржинальные (High Margin, H), среднемаржинальные (Medium Margin, M) и низкомаржинальные (Low Margin, L) продукты.

Целью такого анализа является рационирование ассортимента, который реализует компания, исключение из его состава плохо продаваемых и низкомаржинальных позиций. Отталкиваясь от результатов ABC–XYZ-HML-анализа, можно не только обеспечить рост маржинальности бизнеса, но и повысить оборачиваемость запасов, снизить инвестиции в чистый оборотный капитал, увеличить величину свободного денежного потока компании (FCFF) и, как следствие, стоимость бизнеса.

Раскроем возможности данного инструмента, являющегося, по сути, сочетанием трех методов анализа. Так, в соответствии с принципами АВС-анализа[72] объекты разбиваются на три группы по определенному показателю. Число групп при проведении АВС-анализа в принципе может быть любым, но наибольшее распространение получило деление именно на три группы, чем и обусловлено название метода (ABC-Analysіs). Группа А включает незначительное число объектов с высоким уровнем удельного веса по выбранному показателю. Группа В – среднее число объектов со средним уровнем удельного веса по выбранному показателю. Группа С – большое число объектов с незначительной величиной удельного веса по выбранному показателю. Границы разбиения групп могут варьироваться: 80–15–5(%), 75–20–5(%), 65–30–5(%) и др. (рис. 3.30). Единый вариант разнесения на группы в аналитической практике отсутствует, однако базовым можно назвать вариант 80–15–5 %.

В соответствии с ним на позиции, входящие в группу А (наиболее значимые), может приходиться 80 % общего объема выручки от реализации продукции, при этом доля этой продукции в общем количестве номенклатуры, как правило, не превышает 20 %. На позиции, входящие в группу В (средняя значимость), – 15 %, на позиции, входящие в группу С (малая значимость), – 5 % общей выручки от реализации продукции. В результате подобного ранжирования появляется возможность определить, каким статьям необходимо уделять повышенное внимание ввиду их особой значимости для формирования совокупной выручки: прежде всего, позициям, входящим в группу А и, в несколько меньшей степени, в группу В. В группу С включают все остальные позиции с низкой долей в совокупной выручке. Они не играют значимой роли в формировании финансовых результатов компании и могут рассматриваться как приоритетные для пересмотра ассортимента.

Отмечу, что перечень используемых в рамках анализа групп может быть расширен, о чем упоминалось выше. Вот один из возможных вариантов:

● A – 80 %;

● В – 15 %;

● С – 4 %;

● D – 1 %;

● Е – 0 %.

Количество выделяемых для анализа групп во многом зависит от количества продаваемой номенклатуры: чем ее больше, тем более обоснованно введение дополнительных групп для анализа.

Алгоритм проведения АВС-анализа предполагает следующую последовательность действий.

1. На основе результатов продаж составляем реестр продукции по всем номенклатурным позициям с отражением объема полученной от их реализации выручки. По каждой позиции определяется ее удельный вес в совокупной выручке (табл. 69).

Суммарно долевое распределение статей должно быть равным 100 %. В противном случае следует говорить о наличии ошибки в расчете или недостаточной корректности принятых к анализу данных.

2. По результатам проведенного долевого распределения осуществляется ранжирование анализируемых позиций в порядке убывания их удельного веса.

3. Проводится расчет доли, занимаемой реализуемой продукцией в совокупной выручке накопительным итогом.

4. На основании принятых границ распределения (80–15–5(%), 75–20–5(%), 65–30–5(%) и т. д.) осуществляется разнесение статей по группам АВС: например, при достижении величины накопительного итога 80 % заканчивается группа А и начинается группа В, при достижении накопительного итога 95 % (80 + 15) заканчивается группа В, остальные статьи относят в группу С (рис. 3.36).

Подобного рода анализ можно проводить помесячно, а можно накопительным образом, используя для этого определенный временной период (квартал, полугодие, год и т. д. с ежемесячной детализацией). Именно последний вариант проведения АВС-анализа представляется наиболее ценным, поскольку позволяет совместить полученный результат с результатами XYZ-анализа, для проведения которого важна временна́я ретроспектива.

Ниже приведена информация о результатах продажи по 50 наименованиям продуктов за 15 месяцев, определена доля в продажах каждого продукта в целом за исследуемый период (табл. 71).

Отталкиваясь от логики описанного выше алгоритма АВС-анализа, проведем ранжирование продуктов в порядке убывания их удельного веса, оценим долю в продажах накопительным итогом и определим группу для каждого продукта (табл. 72).

В рамках приведенного примера используем вариант распределения 80–15–5(%) по группам АВС.

При всех многочисленных преимуществах метода АВС