Анализ структуры сбыта предприятий в контексте проблемы финансового планирования



Опубликовано в журнале "Маркетинг в России и за рубежом" №1 год - 2003


к.э.н., доцент Международного гуманитарно-экономического института,
редактор журнала «Маркетинг, реклама и сбыт» (г. Минск)

Система планирования и управления финансами предприятия является сложной и многогранной. И ее правильное построение во многом определяется тем, насколько хорошо изучены ключевые направления деятельности.

Анализ структуры сбыта имеет важное значение для любого бизнеса. Так, английский специалист в области финансового планирования Эвидсон Уормалд отмечает: «Погоня за объемом независимо от рентабельности часто бывает причиной неудач в условиях быстрого роста. Если используется калькуляция себестоимости по переменным издержкам, то возникает тенденция оценивать ситуацию с точки зрения «валовой», а не фактической прибыли. При этом забывают, что если продукция вносит недостаточный «вклад» в покрытие расходов и прибыль, то неизбежным результатом будут общие убытки» [5, с. 191].

Следует отметить, что если наблюдается тенденция к снижению продаж или прибыли, то одной из наиболее вероятных причин могут быть причины, связанные с наличием в производственной программе малоприбыльной продукции. В этих условиях в компании имеют место проблемные области. Одну из этих областей Э.Уормалд выделяет как: «Получение информации, отражающей те области, в которых необходимо принять меры: продажи, рентабельность, себестоимость и т.д. Необходим также детальный анализ как по видам выпускаемой продукции, так и по структурным подразделениям. Всегда полезен также анализ относительных показателей» [5, с. 193].

Анализ структуры сбыта играет важную роль при принятии решений в области финансового менеджмента, которые практически реализуются в соответствии с решениями в области товарной политики. В этой связи представляют практический интерес методы, с помощью которых данный анализ может быть осуществлен.

Методы анализа структуры сбыта предприятий

Работа с продуктом и производственной программой является одной из серьезных аспектов реализации товарной политики предприятий. При этом анализ продукта и программы как базис принятия решений может осуществляться по различным критериям. Наиболее важные критерии — экономические, и прежде всего финансовые цели предприятия.

Центральной задачей менеджеров и специалистов является забота о сохранении и развитии предприятия как социально-экономической системы. С позиций решения данной задачи наиболее важное значение имеет анализ продукта, и прежде всего аспекты, касающиеся его сбыта.

Анализ сбыта должен прежде всего показать абсолютное и относительное значение конкретных продуктов и их групп в рамках общего их объема, то есть структуру сбыта. Исходя из данных по сбыту могут приниматься решения по конкретным продуктам, касающиеся их развития в количественном и качественном отношении или снятия с производства. Исходя из данных по сбыту некоторые продукты, возможно, заслуживают исключения их из производственной программы.

Изучение сбыта может быть осуществлено с помощью различных способов. Автор предлагает к рассмотрению методы, разработанные им под руководством П.Я.Октябрьского на основе относительных метрик и кластерного анализа [4, c. 106—112]. Это нижеследующие методы: концентрационный анализ и анализ структурной близости.

Концентрационный анализ. Согласно методу концентрационного анализа продукция предприятия подразделяется на классы по выбранным критериям. Наиболее подходящими критериями являются вклады в общий сбыт и покрытие затрат. При этом расчет покрытия затрат осуществляется по следующей схеме (за определенный период): сбыт в штуках Х (умножить) на полученную цену — (минус) прямо относимые расходы на сбыт (сбыт в штуках Х штучную себестоимость производства) = (равняется) покрытие затрат по продукту [3].

Для иллюстрации предлагаемого метода воспользуемся условными данными по структуре сбыта и покрытию затрат (см. табл. 1)

Таблица 1

Показатели структуры сбыта и покрытия затрат по продуктам

Товар

Сбыт, %

Покрытие затрат, %

1

24

20

2

18

13

3

9

15

4

5

9

5

15

10

6

14

7

7

8

14

8

7

12

Итого

100

100

Средняя величина критерия

12,5

12,5

Классификация осуществляется по следующему алгоритму:

I. Определяется пороговый коэффициент (Кn):

а) по каждому из критериев рассчитывается показатель вариации (В) как отношение размаха вариации к средней величине критерия:

б) определяется критерий с наибольшим значением показателя вариации. В нашем примере это критерий В1;

в) по критерию с наибольшим значением показателя вариации рассчитывается отношение минимального уровня к максимальному: 5/24 = 0,208.

По величине этого отношения определяется пороговый коэффициент. Если оно выше 0,5, то пороговый коэффициент равен рассчитанному отношению, если ниже — на уровне 0,5. В нашем примере пороговый коэффициент устанавливается на уровне 0,5 (Кn = 0,5). Он показывает, что классифицируемые объекты по всем критериям близки не менее чем на величину этого коэффициента.

II. Осуществляется оценка близости двух товаров по одному фактору. Индивидуальные коэффициенты близости (Ki) рассчитываются по формуле:

где Xi min, Xi max — минимальное и максимальное значение i-го фактора по двум товарам.

Рассчитаем Кi для товаров 1 и 2 по фактору доли сбыта:

III. Осуществляется расчет интегрального коэффициента близости двух товаров по двум критериям :

где П — знак произведения.

Найдем интегральный коэффициент близости для товаров 1 и 2:

Отметим, что между товарами, по которым индивидуальные коэффициенты ниже порогового, интегральные коэффициенты не рассчитываются, а эти товары не объединяются. Например, в нашем случае индивидуальный коэффициент по товарам 1 и 4 по фактору доли сбыта ниже 0,5: 5/24=0,208. По этим товарам расчет интегрального коэффициента нецелесообразен.

IV. Рассчитанные интегральные коэффициенты заключаются в таблицу (см. табл. 2)

Таблица 2

Интегральные коэффициенты близости между товарами

Товары 1 2 3 4 5 6 7
2 0,698            
3 0,658          
4 0,577        
5 0,559 0,801 0,632      
6 0,647 0,808    
7 0,911 0,634 0,617 0,535  
8 0,789 0,732 0,540 0,866

Определим те товары, у которых максимальные коэффициенты близости совпадают. Например, у товара 1 максимальный коэффициент с товаром 2 (0,698). Однако у товара 2 максимальный коэффициент не с товаром 1, а с товаром 5 (0,801). Поэтому товары 1 и 2 не объединяются. У товара 5 максимальный коэффициент с товаром 6 (0,808) и у товара 6 максимальный коэффициент с товаром 5. Товары 5 и 6 объединяются. Таким образом объединяются товары 3 и 7, 5 и 6.

V. Проведем вторичную группировку товаров по исходной информации в таблице 3.

Таблица 3

Структура сбыта (вторичная группировка)

Товар

Сбыт, %

Покрытие затрат, %

1

24

20

2

18

13

3 и 7

8,5 = (9 + 8)/ 2

14,5 = (15 +14)/ 2

4

5

9

5 и 6

14,5 = (15+14)/ 2

8,5 = (10 + 7)/ 2

8

7

12

Построим таблицу коэффициентов (таблица 4).

Таблица 4

Коэффициенты близости между товарами (вторичная группировка)

Товары 1 2 3 и 7 4 5 и 6
2 0,698        
3 и 7      
4 0,604    
5 и 6 0,725  
8 0,826 0,732

В результате вторичной группировки объединились товары 2, 5, 6, а также товары 3, 7 и 8.

Осуществим третичную группировку, используя информацию в таблице 5.

Таблица 5

Структура сбыта товаров (третичная группировка)

Товар Сбыт, % Покрытие затрат, %
1 24 20
2, 5, 6 16,25 = (18 + 14,5)/ 2 10,75 = (13 + 8,5)/ 2
3, 7, 8 7,75 = (8,5 + 7)/ 2 13,25 = (14,5 + 12)/ 2
4 5 9

У нас образовалась окончательная группировка товаров: 1 группа — товар 1; 2 группа — товары 2, 5 и 6; 3 группа — товары 3, 7 и 8; 4 группа — товар 4. Группа 1 имеет наиболее высокую долю сбыта и большой вклад в покрытие затрат. Вторая и третья группы состоят из товаров, средний вклад которых в сбыт и покрытие затрат ниже, но также достаточно высок. Товар 4 имеет низкий вклад как в сбыт, так и в покрытие затрат. Этот товар может быть исключен из производственной программы, если только он в результате связей между другими товарами не дает позитивного результата.

Концентрационный анализ был проведен для продукции ОАО «Речицадрев», реализуемой в пределах Беларуси. Для анализа в расчет принимались показатели структуры сбыта и покрытия затрат (см. табл. 6)

Таблица 6

Показатели структуры сбыта и покрытия затрат по видам мебели
на ОАО «Речицадрев» за 2001 год

Вид продукции Сбыт, % Покрытие затрат, %
Kухонный набор «Узнаж-3» 4,8 13,8
Kухонный набор «Узнаж-3» (кашированный) 0,6 4
Kухонный набор «Реченька» 18,0 18,9
Kухонный набор «Реченька 5Д2» 13,0 5,6
Набор для детской «Пионер» 5,5 4,2
Диван угловой (тонированный) 0,6 0,7
Kухонный набор «Веста» 1,4 1,4
Шкаф однодверный (модульная система) 6,6 1,2
Шкаф двухдверный (модульная система) 0,6 0,5
Тумба с дверями (модульная система) 2,7 0,6
Стол письменный Р.58 3,4 2,1
Тумба Р.13.02.01 1,3 1,7
Шкаф Р23.01 (из набора «Мара») 1,3 7,5
Набор корпусной мебели «Рогинь-2» 14,6 18,5
Прихожая «Уют-2» 3,9 1,9
Набор мебели «Лутава-4» 14,0 11,0
Стол компьютерный 1,8 1,0
Набор «Модуль» 5,9 5,4
Итого 100 100
Средняя величина критерия 5,56 5,56

Структура сбыта и покрытия затрат после окончательной группировки приведена в таблице 7.

Таблица 7

Структура сбыта и покрытия затрат после окончательной группировки

Группа товаров Число товаров, входящих в группу Сбыт, % Средняя величина сбыта, % в группе товаров Покрытие затрат, % Средняя величина покрытия затрат, % в группе товаров

Первая

  1. Kухонный набор «Узнаж-3»
1 4,8 4,8 13,8 13,8

Вторая

  1. Kухонный набор «Узнаж-3» (кашированный)
1 0,6 0,6 4 4

Третья

  1. Kухонный набор «Реченька»
  2. Набор корпусной мебели «Рогинь-2»
  3. Набор мебели «Лутава-4»
3 46,6 15,53 48,4 16,13

Четвертая

  1. Kухонный набор «Реченька 5Д2»
1 13,0 13,0 5,6 5,6

Пятая

  1. Набор для детской «Пионер»
  2. Набор «Модуль»
2 11,4 5,7 9,6 4,8

 

Шестая

  1. Диван угловой (тонированный)
  2. Шкаф двухдверный (модульная система)
2 1,2 0,6 1,2 0,6

 

Седьмая

  1. Kухонный набор «Веста»
  2. Тумба Р.13.02.01
  3. Стол компьютерный
3 4,5 1,5 4,1 1,36

 

Восьмая

  1. Шкаф однодверный (модульная система)
  2. Стол письменный Р.58
  3. Прихожая «Уют-2»
3 13,9 4,63 5,2 1,73

Девятая

  1. Тумба с дверями (модульная система)
1 2,7 2,7 0,6 0,6

Десятая

  1. Шкаф Р23.01 (из набора «Мара»)
1 1,3 1,3 7,5 7,5

По получившимся группам товаров можно сделать следующие выводы.

  1. Предприятиям, производящим продукцию с низкими процентами сбыта и покрытия затрат, надо отказаться от производства данной продукции. На ОАО «Речицадрев» такими изделиями являются кухонный набор «Узнаж-3» (кашированный), диван угловой (тонированный), шкаф двухдверный (модульная система), кухонный набор «Веста», тумба Р.13.02.01, стол компьютерный, тумба с дверями (модульная система). Их можно не снимать с производства, если они в связи с другими товарами будут иметь хороший сбыт.
  2. Условно вторая группа самая многочисленная. В нее вошли шесть групп товаров (первая, четвертая, пятая, восьмая, десятая), в которых изделия имеют средние показатели по сбыту и по покрытию затрат. Для первой и десятой групп, то есть для кухонного набора «Узнаж-3» и шкафа Р23.01 (из набора «Мара»), необходимо разработать стратегию дифференцирования, основанную на техническом превосходстве, качестве продукции, комплексном обслуживании клиентов.
  3. В третью группу вошли товары, занимающие выгодную позицию на рынке. Поэтому политика предприятия на данном этапе — укрепление положения на рынке. Однако специалистам по маркетингу необходимо четко следить за спросом на данную продукцию. При его падении проводится анализ всех имеющихся на рынке продуктов с целью изучения их реализации.
  4. Для четвертой и пятой групп товаров необходимо провести комплексный анализ причин низкого покрытия затрат, а затем разработать стратегию нахождения баланса между приспособлением к индивидуальным желаниям потребителей и требованиями оптимальной организации производства.

Анализ структурной близости. Анализ динамики сбыта должен отражать отклонения от плановых величин и показателей за прошлые периоды. Информативность этих показателей снижается из-за структурных влияний. Поэтому автор предлагает использовать для анализа динамики сбыта коэффициент структурных отклонений [1, c. 137—141]. Возьмем для иллюстрации расчета этого коэффициента информацию в таблице 8.

Таблица 8

Показатели структуры сбыта

Товар Сбыт плановый, % Сбыт фактический, %
1 25 24
2 19 18
3 7 9
4 5
5 12 15
6 15 14
7 16 8
8 6 7
Итого 100 100

Интегральный коэффициент структурной близости рекомендуется рассчитывать по формуле:

где Yi min, Yi max — минимальный и максимальный удельный вес i-го товара в общем сбыте товаров, %;

n — число i-х продуктов.

Индивидуальные коэффициенты структурной близости рекомендуется рассчитывать по формуле:

где Yi min, Yi max — минимальный и максимальный удельный вес i-го товара в общем сбыте (среди значений по плану и факту или отчетного и базисного периодов), в %.

Расчет индивидуальных коэффициентов структурной близости приведен в таблице 9.

Таблица 9

Расчет индивидуальных коэффициентов структурной близости

  Товары
1 2 3 4 5 6 7 8
Расчет 24/ 25 18/ 19 7/ 9 0/ 5 12/ 15 14/ 15 8/ 16 6/ 7
Kстр. 0,96 0,947 0,778 0,0 0,8 0,933 0,5 0,857

Как видно из таблицы 8, наибольшее отклонение от плана наблюдается по товарам 4 и 7.

Рассчитаем интегральный коэффициент для нашего примера:

Таким образом, план по структуре сбыта выполнен на 72,2%. Недовыполнение составило 27,8%.

Предложенный коэффициент имеет преимущество, так как может быть рассчитан по всем товарам в плановом (или предыдущем) и отчетном периодах. Так, товар4 не входит в структуру сбыта по плану, однако его вклад в сбыт по факту учитывается. Кроме того, коэффициент структурной близости можно определить, рассчитывая структуру в фактических ценах.

Анализ структурной близости был проведен на ОАО «Речицадрев». Для этого анализа использовалась следующая информация (см. табл. 10).

Таблица 10

Показатели структуры сбыта продукции за 2001 год на ОАО «Речицадрев»

Вид мебели

Сбыт, %

План

Факт

Kухонный набор «Узнаж-3»

19

4,8

Kухонный набор «Узнаж-3» (кашированный)

11,6

0,6

Kухонный набор «Реченька»

14,2

18,0

Kухонный набор «Реченька 5Д2»

5,2

13,0

Набор для детской «Пионер»

3,5

5,5

Диван угловой (тонированный)

0,6

0,6

Kухонный набор «Веста»

2,3

1,4

Шкаф однодверный (модульная система)

1,7

6,6

Шкаф двухдверный (модульная система)

0,9

0,6

Тумба с дверями (модульная система)

1,0

2,7

Стол письменный Р.58

2,6

3,4

Тумба Р.13.02.01

2,2

1,3

Шкаф Р23.01 (из набора «Мара»)

0,7

1,3

Набор корпусной мебели «Рогинь-2»

10,7

14,6

Прихожая «Уют-2»

4,5

3,9

Набор мебели «Лутава-4»

14,7

14,0

Стол компьютерный

1,6

1,8

Набор «Модуль»

3,0

5,9

Итого

100

100

Рассчитанный по данным таблицы 11 коэффициент составил 0,62. Это значит, что в анализируемом периоде план по структуре продукции ОАО «Речицадрев» выполнен на 62,0% (недовыполнение составило 38,0%).

Предложенные нами методы анализа структуры сбыта имеют следующие особенности:

1) просты в реализации;

2) для их реализации можно использовать фактические цены;

3) являются достаточно информативными.

Указанные особенности предложенных нами способов анализа дают, по мнению автора, возможность их применения предприятиями, функционирующими как на национальном, так и на международном рынке. При этом при работе на международном рынке компания может использовать информацию по сбыту, которую предоставляют представители — служащие отдела сбыта, а также самостоятельные представите ли. Ниже приводятся образцы бланков, активно используемых на предприятиях западных стран (см. табл. 11 и 12) [6, c. 160—162].

Образцы бланков контроля за работой продавцов или представителей

Таблица 11

  1. По каждому товару и по продавцам

Наименование товара или группы товаров ...

Месяц

Представители (продавцы)

Сумма

А

Б

В

Г

...

...

...

1

2

3

               
1-й квартал                

4

5

6

               
1-е полугодие                
                 
До конца года                

Таблица 12

  1. Представители по товарам

Представитель / страна ........................

Месяц

Группа товаров

Сумма

1

2

3

4

5

6

1

2

3

             
1-й квартал              

4

5

6

             
1-е полугодие              
               
До конца года              

Анализ структуры сбыта при работе компаний на национальном и международном рынке целесообразно проводить с использованием предложенных методов с целью оптимизации производственной программы и контроля за выполнением планов сбыта, что является важным аспектом финансового менеджмента.

Литература

  1. Акулич М.В., Косоковская П.В. Анализ структуры сбыта продукции предприятия // Труды БГТУ. Сер. 6. Экономика и управление. — 2000. — Вып. 8. — С. 185 — 192.
  2. Акулич М.В. Методы анализа структуры сбыта предприятия // Маркетинг, реклама и сбыт. — 2002. — № 2. — С. 47—58.
  3. Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг: Учебное пособие: Пер. с нем. А.М.Макарова / Под ред. И.С.Минко. — М.: Высшая школа, 1995.
  4. Октябрьский П.Я., Акулич М.В. Способ реализации кластер-анализа на основе относительных метрик // Вестник Санкт-Петербургского ун-та. Сер. 5. Экономика. — 1992. — № 26. — С. 106 — 112.
  5. Финансовое планирование и контроль: Пер. с англ. / Под ред. М.А.Поукока и А.Х.Тейлора. — М.: ИНФРА-М, 1996. — 480 с.
  6. Хойер В. Как делать бизнес в Европе / Вступит. слово Ю.В.Пискулова. — М.: Прогресс, 1992. — С. 253.

Также по этой теме: