Демченко Галина Анатольевна
старший преподаватель кафедры «Логистика и маркетинг в АПК»
Красноярский государственный аграрный университет,
г. Красноярск, Россия
E-mail: galina.demchenko.75@mail.ru
Systematization of controlling instruments in the wholesale trading company LLC "TricotageOptTorg"
Demchenko Galina Anatolievna
senior lecturer of “Logistics and Marketing in AIC department”
Krasnoyarsk state agrarian university,
Krasnoyarsk, Russia
В статье рассматривается актуальная проблема экономики - систематизация инструментов контроллинга. Представлен обзор изучения проблемы совершенствования системы контроллинга, которая представляет собой функцию управления компании, стремящейся к лидерству в современных условиях рынка. Однако и в теории, и на практике существуют различные мнения и представления о классификации инструментов контроллинга.
Ключевые слова: систематизация инструментов контроллинга, система контроллинга, структуру продаж, инструмент контроллинга.
The article deals with the actual problem of economics - systematization of controlling tools. An overview of the study of the problem of improving the controlling system, which is a management function of a company striving for leadership in the current market conditions, is presented. However, in theory and in practice, there are different opinions and ideas about the classification of controlling tools.
Key words: systematization of controlling tools, controlling system, sales structure, controlling tool.
Предприятию, внедряющему систему контроллинга, придется применить немало усилий для отбора и использования инструментов, в наибольшей степени отвечающих конкретным условиям его деятельности. По мере усложнения функций контроллинга, расширения охватываемого временного периода, более тесного его взаимодействия с управлением и усложнения самих хозяйственных систем стали применять все более сложные и инструменты [5,6]. Анализируя структуру продаж по ассортиментным группам (ассортиментной матрицы), можно сказать следующее:
1. Компания имеет фактический рост выручки в анализируемом периоде, средний прирост от года к году составил 21%, однако при учете открытия нового подразделения, фактический рост продуктивности продаж имеет менее выраженную положительную тенденцию.
2. Базовыми точками сбыта для компании являются три подразделения. Магазин на ул. 2-я Брянская наиболее доходный и совершает порядка 59% от общего объема продаж. Следовательно, необходим глубокий анализ причин столь ярко выраженного дисбаланса. При обнаружении конкурентных преимуществ подразделения, необходимо транслировать их на остальные филиалы.
3. Структура продаж по компании в целом и всем ее филиалам в отдельности, стабильная. Следовательно, при планировании продаж на будущий период можно закладывать существующее пропорциональное отношение между ассортиментными группами.
4. Стоит так же заметить, что устойчивая структура по общим ассортиментным группам вовсе не предполагает одинаковость спроса в номенклатурном уровне, следовательно, товары, популярные в одном магазине, могут быть невостребованными в другом. Это означает, что при введении новых позиций в ассортимент, необходимо «пробные» партии тестировать во всех филиалах.
5. Сезонность спроса, аналогично ассортименту, достаточно стабильная (повторяется от года к году в одинаковом виде). Пиковыми периодами по всем подразделениям является сезон июль – октябрь (порядка 43% от годовых продаж), в данный период увеличиваются объемы продаж как в денежном, так и в количественном выражении (следовательно, рост выручки не только за счет удорожания средней стоимости продажного товара, но и в реальном физическом объеме сбыта). Исходя из этого, рекламную и снабженческие функции компании необходимо активизировать в среднем за месяц до планируемых пиковых сезонов (рекламные кампании, не отпускать персонал в отпуск в этот период, приводить в порядок сайт компании и т.д.).
Была выдвинута гипотеза о том, что рост выручки обоснован ростом средней стоимости товара (покупка зимней одежды). Для подтверждения гипотезы, были проверены продажи в натуральном выражении (в шт). В результате были сделаны выводы о том, что динамика продажах в штуках имеет такую же сезонность, что и в деньгах, т.е. растет не только входящая денежная масса, но и сами продажи.
Модель прогнозирования продаж на основании имеющейся статистики будет иметь относительно высокую точность, поэтому применим анализ АВС-XYZ.
ABC-анализ - метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться в сфере деятельности любого предприятия. В его основе лежит принцип Парето - 20 % всех товаров дают 80 % оборота. По отношению к ABC-анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20 % позиций позволяет на 80 % контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия и т. п.
ABC-анализ - анализ товарных запасов путём деления на три категории:
· А - наиболее ценные, 20 % - ассортимента; 80 % - продаж
· В - промежуточные, 30 % - ассортимента; 15 % - продаж
· С - наименее ценные, 50 % - ассортимента; 5 % - продаж
В зависимости от целей анализа может быть выделено произвольное количество групп. Чаще всего выделяют 3, реже 4-5 групп.
По сути, ABC-анализ - это ранжирование ассортимента по разным параметрам. Ранжировать таким образом можно и поставщиков, и складские запасы, и покупателей, и длительные периоды продаж - всё, что имеет достаточное количество статистических данных. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.
XYZ-анализ позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности в течение определенного временного цикла.
· Категория X - ресурсы характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 20 %.
· Категория Y - ресурсы характеризуются известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонными колебаниями) и средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации - от 20 до 50 %.
· Категория Z - потребление ресурсов нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая. Значение коэффициента вариации - свыше 50 % [1,2,3,4].
Таким образом, общая (годовая) матрица получается следующего вида:
Делать выводы по данным матрицам относительно ассортимента сложно, так как он отражает лишь верхний уровень иерархии. Расширять ассортимент, создавая новые ассортиментные группы, которые бы располагались в пустых квадрантах - неэффективно, так как внутри этих подгрупп все равно будут позиции с ярко-выраженным сезонным спросом. Следовательно, АВС-XYZ -анализ для принятия практических решений по изменению ассортимента, необходимо проводить в наименьших ассортиментных подгруппах. Так как данные расчетов достаточно сложно считать в таком количестве подгрупп (ни нижней ступени иерархии их 144), было принято решение воссоздать инструмент на базе программы 1С, чтобы использовать его результаты с наименьшим трудом.
Программа 1С частично имеет возможность проведения АВС - анализа, но стандартный инструмент не позволяет работать с иерархией, разными проектами, фиксированным периодом анализа и так далее. Для номенклатуры в 100 позиций использование стандартной функции программы было возможно, но при сложном и широком ассортименте необходимы специальные настройки, которые были реализованы на базе созданной конфигурации 1 С.
Инструмент анализа был "вшит" в программу 1С и может использоваться сотрудниками отдела маркетинга и закупок для оптимизации ассортимента и объемов закупок.
Процедура применения анализа достаточно проста. Устанавливаются все необходимые параметры (о которых было описано выше) и нажимается кнопка "Выполнить" в правом нижем углу. Затем, выбираем "Страница 2" и на ней будут представлены результаты.
Данные можно выгрузить в файл Excel, нажав "Выгрузить". Кнопка "Верх" означает переход к оценке следующего уровня ассортимента.
Как можно интерпретировать эти данные? Все подгруппы входят в категорию Z - следовательно, спрос на них вариабелен в течение года, можно сказать, что товар сезонный. Значит, надо понять характер его сезонности (в какие месяца надо больше закупать, а в какие - вообще не надо). Это можно сделать, построив кривую сезонности (например, рисунок 1). Затем, мы смотрим, что спрос распределяется следующим образом: наиболее популярны Теплые халаты "на молнии" - порядка 39% продаж, "запах" - 37% и "на пуговицах" - 24%. Следовательно, закупаемые товары должны быть в такой же пропорции. Планируя закупки товаров на будущий период, необходимо понимать, что за какой-то период (например март - апрель) прогнозируемые продажи выстраиваются по определенной структуре, значит, нужно понимать, что закупки должны быть так же пропорциональны. Понятно, что на основании одной матрицы (например по одному году) сложно сделать такой вывод, но если мы возьмем аналогичные матрицы за 3 года, то прогноз структуры продаж в подгруппе будет уже приближенным к справедливому.
Рисунок 1. – Данные анализа АВС-XYZ и сезонности.
Применяя этот метод, можно делать закупки более точными по отношению к спросу, так как прогноз будет строиться не по каждой отдельно взятой позиции, а по группе в целом, следовательно, ассортимент будет сбалансирован. Более того, такой анализ помогает при планировании ввода новых товаров. Допустим, мы закупаем новый халат на молнии, согласно ЖЦТ (жизненный цикл товара), новым позициям в ассортименте должно уделяться не более 5%, следовательно, имея данные по структуре подгруппы, можно сделать вывод о том, какое количество нового товара необходимо ввести, чтобы ассортиментная группа была сбалансирована.
Оборачиваемость запасов показывает, сколько раз за анализируемый период организация использовала средний имеющийся остаток запасов. Данный показатель характеризует качество запасов и эффективность управления ими, позволяет выявить остатки неиспользуемых, устаревших или некондиционных запасов. Важность показателя связна с тем, что прибыль возникает при каждом "обороте" запасов (т.е. использовании в производстве, операционном цикле).
Оборачиваемость запасов рассчитывается как отношение себестоимость продаж к среднегодовому остатку запасов.
Оборачиваемость запасов (коэффициент) = Себестоимость продаж / Среднегодовой остаток запасов
Наряду с коэффициентом оборачиваемости часто рассчитывают показатель оборачиваемости в днях. В данном случае это означает, на сколько дней работы предприятия хватит имеющихся запасов.
Оборачиваемость запасов в днях = 365 / Коэффициент оборачиваемости запасов.
Референтного показателя оборачиваемости не существует, хороший уровень для конкретной компании определяется в зависимости от ряда факторов. В целом, необходимо стремится к росту показателя, но есть предел, переходя который высокая оборачиваемость становится нерентабельной. Для компании ООО "ТрикотажОптТорг" серьезным ограничением является два фактора: первое - это территориальная удаленность большинства поставщиков (заказывая маленькими партиями для высокой оборачиваемости, мы теряем экономию на доставке); второе - это минимальные пороги отгрузок с некоторыми поставщиками (ниже определенного уровня заказа мы отпуститься не можем). Так же из-за большого количества позиций в ассортименте, легче по каждой заказывать партии покрупнее, чтобы успеть заказать все группы. Другими словами, допустим, согласно расчетам, для хорошей оборачиваемости, необходимо делать 20 закупок в год, но если по каждой позиции делать 20 закупок, то у менеджеров не хватит времени, следовательно, с этой позиции, партии приходится укрупнять, что делает показатель оборачиваемости ниже.
Самый простой вывод, который можно сделать по показателю оборачиваемости - это уровень запасов, если показатель совсем низкий (<1,5), то запасы на складах явно излишни. Следовательно, либо отдел закупок совершил ошибку при заказах поставщикам, либо отдел сбыта не правильно работает с товаром (возможно, он не выложен в зале или находится в месте, которое плохо просматривается потребителем).
Показатель лучше всего рассматривать в динамике, но о
критических значениях может сказать и фактический показатель, поэтому по
компании анализ был проведен за 2015 год по всем подразделениям.
Анализировались все товарные группы (в иерархии). Там, где значение
коэффициента отсутствует - продаж не было, либо есть ошибки в ведении
программного учета (например, товары перемещали из группы в группу). Данные для
анализа были взяты с 1С в розничных ценах, так как объемы товара на складе и в
реализации должен быть согласован.
Рисунок 2 – Показатели оборачиваемости по номенклатурным группам.
Далее проанализируем оборачиваемость более подробно, для этого рассмотрим оборот в днях и месяцах. Этот показатель иллюстрирует на какой период в среднем, хватит имеющихся на складах запасов для обеспечения спроса. Другими словами, во сколько раз запасы превышают продажи.
Так же для иллюстрации, в таблице ниже приведены
индикаторы оборачиваемости по товарным группам. Зеленым выделены товары, с
высокой оборачиваемостью (относительно общей оборачиваемости по компании; от
4,2 - 6,0); желтым - средней оборачиваемости (0т 2,41 - 4,2) и красным - с
низкой оборачиваемостью (от 0,61 - 2,41).
Рисунок 3 – Оборачиваемость в днях и месяцах по номенклатурным группам.
Однако, для сокращения запасов необходимо точно знать, по каким наименованиям необходимо это делать, поэтому подобный анализ был проведен по всей товарной иерархии.
Чем опасны запасы? Во-первых, в них заморожены финансовые ресурсы, значит, денег на закупку новых партий может оказаться недостаточно. Фактически, в компании они есть, но в виде товара.
Во-вторых, часть товара, лежащего на складе, может быть неликвидом (не продается более года), в некоторых случаях дальнейшее содержание товара не рентабельно, легче продать его ниже закупочной цены и высвободить как место на складе, так и финансовые средства. Так как товара на остатках много, «вычленить» неликвид очень сложно и товар будет висеть на складе годами.
В-третьих, имея большие запасы, компания рискует потерять возможность их продажи в будущих периодах, так как вмешивается такое понятие как мода. Даже если большая часть ассортимента не подвержена тенденциям на рынке, все равно будут позиции, которые на следующий сезон уже не будут продаваться в силу изменений в потребительском спросе.
Выявленные проблемы:
1. В компании налицо излишние запасы.
Причины:
- невысокая оборачиваемость
- невнятная процедура закупок.
2. Проблемы учета ассортимента в 1С (пробелы и проч.): отсутствует полноценный учет всех ассортиментных единиц товаров в связи с неаккуратным заполнением базы данных..
3. Неавтоматизированная система планирования закупок и отсутствие оптимизации размеров закупок и запасов (предоставляемый отчет не полный).
4. График закупок не показывает, по какому критерию определяется размер закупок, в какой день и кого будет осуществляться закупка.
5. Прогнозирование размеров закупок имеет большую величину ошибки, что привело к увеличению запасов в тройном размере, в среднем.
6. Поставки несистемны: осуществляются разными партиями и часто - маленькими партиями (буквально по 10 шт.), что увеличивает ряд логистических издержек на оформление/приемку и т.д.
7. Не вполне сформирована процедура и мотивация продавцов на реализацию высокомаржинальных товаров.
8. Существует переменчивый, точнее - произвольный характер закрепления каждой позиции товара за конкретной группой.
9. Не в полной мере отрегулирован мониторинг поведения покупателей в торговом зале при комплектации своего заказа - товар может оказаться в непредвиденных ячейках.
10. Анализ предварительных данных бухучета позволяет сказать, что существует проблема неполного учета логистических издержек.
Библиографический список:
1. Корпоративная логистика.300 ответов на вопросы профессионалов/ Под общей и научн. редакцией В.И.Сергеева. – М.: Инфра – М, 2004.-976 с.
2. Бауэрсокс Д.Д., Клосс Д.Д. Логистика: интегрированная цепь поставок / Пер. c англ. - М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 2001. - 640 с.
3. Неруш Ю.М. Логистика: Учебник. Изд. 4-е перераб и дополн.- М.: ТК Велби, Проспект. 2006. – 520с.
4. Дыбская В. В., Зайцев, Е. И., Сергеев, В. И., Стерлигова, А. Н. Логистика: Учебник / Дыбская В. В., Зайцев Е. И., Сергеев В. И., Стерлигова А. Н.; под ред. В. И. Сергеева. – М. : Эксмо, 2008. – 944 с. – (Полный курс МВА).
5. Лукиных В.Ф. Методология управления многоуровневой региональной логистической системой / В.Ф.Лукиных; Красноярск, 2010. – 292 с.
6. Швалов П.Г. Основы управления логистической инфраструктурой городской агломерации / П.Г. Швалов // Известия Иркутской государственной экономической академии. – 2014. – № 3 (95). – С. 37-45.
Материал размещен
кафедрой «Логистика и маркетинг в АПК» Красноярского ГАУ
Источник:
материалы XIV Международной
научно-практической конференции «Логистика – Евразийский мост» ЛЕМ - 2019