Экономический анализ хозяйственной деятельности предприятия, организации и его методы: на примере сети розничной торговли

Современные условия хозяйствования делают необходимой трансформацию методов управления торговыми сетями. Рост информационных потоков, усложнения информационной инфраструктуры (ИИ) все более аналитический характер управленческой деятельности торговых предприятий обуславливает применение инновационных методов и технологий экономического анализа деятельности предприятия, возможное при использовании информационных технологий.

Одним из общепринятых в мировой практике подходов к решению данной проблемы является модификация существующих и разработка новых методов и моделей экономического анализа, позволяющие получать более точные оценки результатов хозяйствования, выявлять оптимальные решения для достижения наибольшего экономического эффекта. При этом экономический анализ финансово-хозяйственный деятельности организации (предприятия) следует осуществлять в рамках систем поддержки принятия решений (СШТР).

Накопленный к настоящему времени опыт применения СППР в процессах принятия различных хозяйственных решений показал, что в целом общий подход не является идеальным. Поэтому необходимо разработать такой подход к проведению аналитических исследований, который позволит повысить обоснованность решений в условиях постоянного увеличения объема данных в компании по управлению финансово-хозяйственной деятельностью организации.

Целью данной работы является обобщение и адаптация опыта построения интеллектуального анализа данных с применением интегрированного и модифицированного АВС-XYZ-метода для совершенствования ИИ и повышения на этой основе эффективности деятельности сети розничных магазинов.

В современных экономических условиях, когда продукты и услуги все явственней становятся товаром, все большее число компаний соревнуется при помощи аналитики. В корпоративной информационной системе (КИС) простое накопление информации не приносит ожидаемого результата, вследствие чего вопросы стратегического развития компании остаются открытыми.

Решить эти проблемы и призваны системы Business Melligence (ВГ), реализующие идеи модифицированного ABC-XYZ-метода в существующем КИС.

Для полного анализа деятельности фирмы необходимо сконцентрироваться на наиболее значимых фактах, представленных предельно емко и интуитивно понятных управленческому звену. Система BI призвана объеди-нить и согласовать данные из всех имеющихся источников, чтобы руководители компаний, менеджеры и аналитики могли решать стратегические вопросы оптимизации бизнеса. Она порождает итерационный процесс бизнес-пользователя, включающий доступ к данным и их анализ, и тем самым проявление интуиции, формирование заключений, нахождение взаимосвязей, чтобы эффективно изменять предгфиятие в положительную сторону. Именно это обеспечивает переход на качественно новый уровень управления с полноценной отдачей от использования информационных технологий.

Впервые термин «business inteffigence» был введен в обращение аналитиками Gartner в конце 1980-х годов как пользователецентрический процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, ведущих к улучшенному и неформальному принятию решений. Позже, в 1996 г. появилось уточнение — «инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море дан-ньгх для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, — сегодня эти инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-интеллект (Business Intelligence))). Существует более обобщенное определение: Business Intelligence — это общий термин для всего спектра технологий, позволяющих использовать накопленные объемы данных с максимальной пользой для обоснованного принятия решений на всех уровнях.

Сегодня Business mtelligence — это не только отчетность, аналитика и доставка информации, но и такие компоненты архитектуры, как сбор данных, их интеграция, управление качеством данных. Разнообразие определений данного термина свидетельствует о том, что рассматриваемая категория динамична в своем развитии и находится на пути собственного становления.

Таким образом, BI определяет:

  • — процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;
  • — информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;
  • — знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.

Развитые системы интеллектуальной обработки данных имеют сложную архитектуру, которая охватывает как В1-инструменты, так и платформы хранилищ данных. В основе каждой BI-системы лежит бизнес-модель организации, которая описывает бизнес-процессы, основные сущности и ограничения. Разработчики данных систем, как правило, выделяют двух- либо трехуровневую архитектуру. Двухуровневая архитектура предполагает выделение компонентов доставки В1-ин-формации и компоненты В1-технологии.

Трехуровневая архитектура включает в себя хранилище данных, аналитический сервер и клиентский уровень. При работе данных систем BI данные из разных источников извлекаются, приводятся к единому виду, согласовываются между собой и интегрируются в корпоративном хранилище, после чего переводятся в понятную конечному пользователю форму. В процессе внедрения обязательно учитывается специфика компании, чтобы в итоге можно было получить объективную картину ее деятельности.

За перевод информации в бизнес-термины отвечает модель метаданных системы. Слой метаданных устанавливает связь между логическими понятиями, использующимися в экономике («прибыль», «рентабельность», «маржа», «объем продаж» и т.п.) и конкретными данными в физических таблицах хранилища. Таким образом, аналитик работает с понятными ему терминами, не углубляясь в технические подробности.

Производственная или операционная отчетность для массовой рассылки в первую очередь служит для массовой рассылки слож-ноорганизованных отчетов, таких, как отчеты по заказчикам. В то время как отчетность и специализированные средства запросов отвечают на вопросы типа «Что произошло?», «Когда и где это произошло?», средства аналитической обработки в режиме реального времени (OLAP) используются для ответа на вопрос: «Почему это произошло?», а также для выполнения анализа по сценарию «Что, если…?».

Рабочие места систем Business Intelligence предоставляют конечному пользователю реальные условия самообслуживания. Несмотря на то, что большинство систем Business Intelligence стремятся соответствовать запросам пользователей в плане самообслуживания, они все же накладывают много ограничений, таких, как фиксированные модели данных, невозможность добавления новых параметров в процессе работы, ограниченный доступ к производственным данным.

Средства управляемого поиска в Business Intelligence поддерживают анализ и оперативные нерегламентированные запросы. Средства OLAP, оперативные запросы и отчетность прекрасно работают, если запрос сформулирован точно; но могут возникнуть трудности, когда пользователь не знает точно, какая информация ему понадобится и как сформулировать наилучшим образом запросы для сбора необходимой информации. В таких случаях лучше, если торговый представитель может ввести несколько ключевых слов для поиска подходящих параметров для данного клиента в базе данных, затем использовать графический интерфейс для углубленного просмотра информации.

Таким образом, подобные системы обеспечивают бизнес существенными преимуществами:

  • — возможность прогноза развития компании;
  • — глубокий анализ рынков и потребностей клиентов;
  • — свободу представления отчетов, их наглядность;
  • — возможность своевременной реакции на изменение состояния рынка;
  • — оказание персонализированных услуг клиентам.

Аналитические возможности технологий OLAP повышают пользу информации, позволяя организации более эффективно ее использовать. Однако несмотря на все преимущества OLAP-анализа он не позволяет проводить глубокую аналитическую работу, направленную на выявление скрытых закономерностей среди анализируемых показателей. Поэтому необходимо использовать интеллектуальный анализа данных с применением интегрированного и модифицированного ABC-XYZ-анализа для определения значимости и коли-чества узлов каждого уровня дерева. Это позволит определить категорийному менеджеру уровни приоритетов в управлении категориями, а также динамику их движения.

Рассмотрим применение ABC-XYZ-анали-за для сети розничных магазинов ООО «НТС».

Из матрицы следует, что товары, попавшие в группу CcZz, характеризуются неизменно низкой важностью и неизменно низкой стабильностью, при этом группа представлена 31 номенклатурной позицией: товары под кодами 53, 60, 62, 65-67, 81, 82, 84, 85, 87-90, 95, 97-101, 103, 105, 107-111,113-117, — в то время как в других группах их число не превышает 12. Все это свидетельствует о несбалансированном ассортименте.

Товары, находящиеся в группе CcZz, вносят малый вклад в товарооборот и имеют значительные колебания в продажах. Необходимо тщательно их проанализировать перед тем, как принять решение о выводе из ассортимента. Возможно, это товары, впервые введенные в оборот, следовательно, они требуют постоянного мониторинга продаж и построения при помощи сводных диаграмм графиков, отражающих их динамику.

Если это товары, давно пребывающие в ассортиментной матрице, то именно их необходимо выводить из ассортимента магазина. Такие товары привозятся в основном под заказ и не должны занимать складских помещений — их следует выставлять в торговом зале.

Результаты матрицы свидетельствуют, что в анализируемом периоде уменьшилась величина выручки по всем представленным группам. Об этом свидетельствуют как снижение величины выручки от реализации, так и отсутствие наименований товаров в матрице по столбцам Ab, Ac, Bb, Вс, которые характеризуются положительной тенденцией увеличения доли более прибыльных товаров.

Необходимо обратить внимание на товары групп АаХх, ВаХх, АаХу — они обеспечивают основной оборот магазина, и для потребителей важно обеспечение их наличия. Катего-рийный менеджер может прогнозировать продажи товаров данной группы, необходимо предусмотреть также резервного поставщика. Страховой запас по некоторым товарам может быть невысоким. Однако к минимальному запасу необходимо добавить 10 % для устранения последствий колебания спроса, в частности, для товаров, относящихся к подгруппе Ху, Yx. Вешгчину товарооборота по подгруппам AaZy, BaZx, AaZz, BaZy, BaZz невозможно спрогнозировать — колебания спроса довольно значительны. По ним молено предусмотреть резервных поставщиков, главное требование к которым состоит в оперативности поставки.

В отношении данного товара необходим постоянный контроль за их остатками, что повышает требования к квалификации специалиста. Товар под кодом 21 в группе СаХх пользуется неизменно устойчивым спросом. Однако если доля в обороте снизилась с уровня высокой важности до самой низкой, то необходимо более детально проанализировать причины перехода в данную группу и перевести: его в категорию Вс.

Анализ ABC-XYZ будет корректен при условии, если остатки по товару не были равны нулю, так как это является основной причиной высоких колебаний величины продаж. Поэтому рекомендуется перед проведением анализа по показателю выручка проанализировать наличие остатков в анализируемом периоде. Созданный инструментарий в ООО «НТС» позволяет провести данного рода анализ.

Хотелось бы отметить, что при работе с группой CcZz категорийному менеджеру (прежде чем принять решение о выводе товаров из ассортимента) необходимо проанализировать товары по следующим критериям.

  • Во-первых, является ли марка имиджевой. Если да, то удаление не всегда оправданно. Часто имиджевые марки служат индикатором хорошего ассортимента магазина с точки зрения покупателя.
  • Во-вторых, входит ли марка в корзину наиболее привлекательных покупателей.

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно проводить анализ структуры чеков, стоимость покупок которых превышает средний показатель по магазину. Необходимо также проверить на наличие аналогичной марки из групп «А» и «В», схожей по свойствам и цене. И последнее — надо определить долю товара в прибыли. Проводится ABC-XYZ-анализ по товарообороту и по прибыли (учет двух факторов). Для упрощения вместо прибыли возможен анализ по величине торговой наценки. Менее прибыльные ПОЗИЦИИ сокращаются в первую очередь. Одним из недостатков внедренной системы, как упоминалось ранее, считается отсутствие данных по этому показателю.

Всё сказанное позволяет сделать вывод о том, что применение предложенного интегрированного модифицированного АВС-XYZ-подхода, а также его углубление с использованием методов классификации от-дельных видов продукции Data Mining позволят выделить приоритеты в их управлении на основе применения разработанной матрицы управления. Это, в свою очередь, поможет составить ассортиментные матршгы, наи-более полно отвечающие требованиям потребителей.

Внедрение современных информационных технологий зачастую связано со значительными инвестициями и, соответственно, с необходимостью обоснования их эффективности. С другой стороны, чтобы планировать ИТ-бюджет на основе реальных коммерческих показателей, надо четко видеть основные статьи расходов и факторы, которые их формируют.

Для определения стоимостной оценки издержек на создание и использование разработки будет использована методика совокупной стоимости владения. Совокупная стоимость владения (ССВ) — это модель, помогающая понять и оценить прямые и косвенные затраты, связанные с владением и использованием компонентов информационных технологий в течение их жизненного цикла. Подсчет ССВ будет осуществляться с разделением затрат по годам на 5 лет (время жизни системы) и оценкой дисконтированных затрат с учетом рисков.

Прогнозируемый экономический эффект (результат) будет достигнут по следующим факторам:

  • — высвобождение средств за счет снижения остатков продукции на складах;
  • — прирост прибыли за счёт увеличения объемов продаж;
  • — прирост денежных средств за счет применения грамотной политики скидок и маркетинговых акций;
  • — увеличение прибыли за счет вывода убыточных товаров;
  • — высвобождение денежных средств за счет сокращения трудоемких аналитических работ и затрат на их проведение и создания консолидированной отчетности;
  • — высвобождение средств за счет оптимизации кредиторской задолженности.

Проведенные расчеты позволяют сделать вывод о том, что инвестиции во внедрение системы интеллектуального анализа данных на ООО «НТС» окупятся за 7,5 месяцев, и предприятие начнет получать прибыль. Внедрение системы позволит предприятию снизить затраты на выполнение трудоемких аналитических работ и создание консолидированной отчетности, а также оптимизировать кредиторскую задолженность, что увеличит сроки использования денежных средств.

Увеличение прибыли от реализации товаров будет обеспечено за счет снижения остатков продукции на складах, вывода убыточных товаров, применения эффективных маркетинговых компаний и правил выкладки. Управленческий персонал сможет принимать грамотные, основанные на обширных статистических данных управленческие решения.

Концепция инструментального обеспечения комплексного анализа финансово-хозяйственной деятельности организации заключается в совместном использовании традиционных и инновационных методов. Отличительной особенностью инновационных методов многомерного и интеллектуального анализа является возможность агрегирования и детализации экономических показателей. Она позволяет более точно оценить экономическую ситуацию организации, выявить тенденции и неявные закономерности развития хозяйственных процессов, повысить обоснованность управленческих решений, выработать наиболее правильные рекомендации для категорийного менеджера по управлению товарными категориями, а также разработать эффективную стратегию по каждой из них.

Применение матричного метода анализа экономических объектов, суть которого заключается в сочетании модифицированного ABC-XYZ-метода, а также его углубление с использованием методов классификации отдельных видов продукции Data Mining. Метод позволяет выделить приоритеты в управлении на основе применения разработанной матрицы управления. Использование данного инструментария позволит составить ассортиментные матрицы, наиболее полно отвечающие требованиям потребителей.

Использование инструментария внедренной системы в сети розничных магазинов позволит получить такие экономические эффекты, как высвобождение средств за счет снижения остатков продукции на складах, прирост прибыли за счёт увеличения объемов продаж; прирост денежных средств за счет применения грамотной политики скидок и маркетинговых акций, увеличение прибыли за счет вывода убыточных товаров, высвобождение денежных средств за счет сокращения трудоемких аналитических работ и затрат на их проведение и создание консолидагрованной отчетности, высвобождение средств за счет опттгмизации кредиторской задолженности.

Таким образом, на примере данный статьи вы можете убедиться в чрезвычайной важности проведения экономического анализа хозяйственной деятельности предприятия.

Читайте также:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *