Интервал безубыточности и текущая себестоимость товаров

Многие специалисты знакомы с термином «точка безубыточности», пример которой изображён на графике ниже. Точкой безубыточности обычно называют такой объём производства или закупки продукции, когда все расходы уже компенсируются доходом, полученным от реализации, а при увеличении этого объёма -- предприятие начнёт получать прибыль.

Как мы видим из данного примера этой классической схемы, при количестве закупки или производства менее 500 единиц, компания будет нести убытки. Таким образом, мы понимаем, что нет смысла закупать или производить меньшее количество, если мы стремимся построить прибыльный бизнес.

Однако если бы всё было именно так, как нарисовано на данном графике, то все старались бы купить или произвести, как можно больше -- ведь это означало бы всегда бóльшую прибыль. Но в реальной жизни во многих компаниях уже столкнулись с этим на практике или поняли интуитивно, что покупать или производить слишком много -- тоже плохо. То есть, по факту имеется и вторая точка безубыточности -- это такой объём производства или закупки продукции, когда все расходы ещё компенсируются доходом, полученным от реализации, но при увеличении этого объёма -- предприятие уже начнёт терпеть убытки.

Таким образом, мы понимаем, что реальный график прибыли -- вовсе не устремлён прямым лучом в светлое будущее, а является кривой, которая, в конце концов, перестаёт расти, а затем и снижается до нуля -- той самой «второй точки безубыточности». При дальнейшем же росте количества закупки или к производства -- прибыль оказывается, вообще, ниже нуля, как и в случае слишком малого объёма закупки или производства.

За счёт чего же график прибыли может так себя вести? Постоянные издержки на то и постоянные, что не зависят от объёма производства или закупки. Доход в зависимости от объёма -- действительно, будет линейно расти. Переменные издержки -- и так растут вместе с объёмом. Поэтому надо добавить ещё один вид издержек -- затраты на хранение и обслуживание замороженных в запасы денег, которые будут тоже расти вместе с объёмом, но быстрее, чем он. А связано это с тем, что, чем позже будет продана очередная единица запасов, тем больше мы понесём таких затрат на её хранение и замороженные в неё деньги в течении всего времени хранения.

Как мы видим, при учёте затрат на хранение, наша первая точка безубыточности смещается вправо с 500 к 800 единицам. Но кроме неё появляется ещё одна -- та самая вторая точка безубыточности -- в районе 1600 единиц. То есть, закупать или производить больше этого количества -- заведомо убыточно для компании!.. Таким образом, надо говорить уже не о точке, а об интервале безубыточности -- на  котором, все расходы предприятия ещё компенсируются доходом, полученным от реализации, но при выходе объёма производства или закупки за рамки этого интервала -- предприятие уже начнёт терпеть убытки.

И тут сразу же появляется вопрос, а при каком значении на этом интервале безубыточности прибыль будет максимальной? Исходя из графика, приведённого выше, может показаться, что оптимальный заказ должен составлять 1200 единиц, при которых график абсолютной прибыли -- достигает максимума в 76 рублей. Однако надо понимать, что это было бы верным ответом только в случае одной разовой сделки. Но обычно нас интересует не общая прибыль от одной сделки, а максимальная прибыль в единицу времени от следующих друг за другом сделок!.. И, если мы можем получить прибыль в 76 рублей за 12 месяцев, вместо 72 рублей за 11 месяцев, то нас заинтересует именно второй вариант. Оптимальный же объём к заказу или к производству рассчитывается по модификации Разгуляева (2003 год) всем известной формулы Вильсона (1916 год):

P -- оптимизированный объём одной партии [рублей];

D -- постоянные издержки на производство или заказ одной партии продукции от поставщика [рублей];

C -- ожидаемый спрос на продукцию поставщика в ценах себестоимости [рублей за период];

Z -- потери от замораживания денежных средств в запасы [процентов за тот же период];

H -- только переменные затраты и только на хранение всей продукции на складе [рублей за тот же период];

O -- среднедневной остаток склада в ценах себестоимости за тот же период [рублей].

Давайте подставим значения из нашего примера в эту формулу и получим величину оптимального заказа, при которой прибыль в единицу времени -- будет максимальной:

Сравним результат с рассмотренными ранее случаями, чтобы удостовериться в его оптимальности:

• 76 рублей / 12 месяцев = 6,33 рубля в месяц;
• 72 рубля / 11 месяцев = 6,55 рубля в месяц;
• 73,90 рубля / 11,18 месяца = 6,61 рубля в месяц -- явно самый лучший вариант!

Однако эта формула работает только в момент заказа и для расчёта использует планируемую скорость продаж. Однако, как в оптовой, так и в розничной торговле, запасы товаров должны стать объектом непрерывного мониторинга, ибо от изменения их объёмов зависит эффективность деятельности торговой организации. И в случае, если фактическая скорость реализации отличается от плановой, то ожидаемый срок реализации оставшихся запасов может выйти за рамки второй точки безубыточности. То есть, продолжение реализации этих запасов по текущей схеме может привести  компанию к убыткам от реализации рассматриваемого товара.

И если на этапах стратегического и тактического уровней управления запасами эта задача, по крайней мере, методологически решена, то на оперативном уровне проблема мониторинга является крайне острой! Ведь, в силу различных обстоятельств, запасы товаров  могут превратиться из актива фирмы в их пассив, значительно увеличивающий расходы на обеспечение её деятельности и, следовательно, снижающие эффективность работы фирмы.

Но прежде, чем мы сможем заняться «более высокими материями», необходимо обсудить, что для этого обязательно понадобится сделать до всяких расчётов. Снижение затрат на хранение товаров требует тщательно налаженного учёта операционной деятельности магазина, причём не только в разрезе бухгалтерского учёта, который обычно у субъектов торговли хорошо организован, и иногда даже компьютеризирован, но и на более низком уровне -- на уровне движения товаров через магазин. Именно на этом уровне легче определить тренды ситуаций по каждой товарной позиции.

Используя XYZ-анализ можно выявить группы товаров неравномерного спроса -- именно за этими товарами нужен особый, практически непрерывный, пригляд. А если при этом ещё и выделить группы товаров дорогостоящих и с невысокой торговой наценкой, то мы достаточно хорошо очертим «зону риска», то есть набор тех товаров, издержки от торговли которыми требуют особого внимания.

Если предварительно или совместно с вышеупомянутым анализом провести ABCD-анализ по стоимости текущих запасов, то можно выделить группу товаров, доля которых в стоимости запасов высока, а характер расхода характеризуется невысокой или слабой  степенью прогнозирования, нестабильностью, то есть, позиции, которые относятся к группам Y или даже Z в проведённом XYZ-анализе.

Кстати, так как инструменты анализа: ABCD, XYZ и другие -- будут регулярно использоваться, то их необходимо включить в инструментарий  информационно-компьютерной системы управленческого учёта и анализа коммерческой деятельности. В этом случае они дадут возможность достижения именно оперативного мониторинга ситуации с запасами, так как, будут встроены в реальный технологический процесс, а специалист, принимающий решение, будет иметь возможность работать с реальными данными в оперативном  режиме, в отличие от обычно используемого аналитиками-товароведами Microsoft Excel.

Слежение за оборотом товара, скоростью исчерпания запасов должно стать важным элементом в повышении эффективности торговли, так как закупка товара сопровождается высокими затратами на логистику.  К этому добавляются  затраты на хранение, издержки, связанные со списанием потерь и снижением цен продажи товара. Мониторинг продаж и издержек строится на основе тактического прогнозирования. В таком случае функция полных затрат, которые понесёт компания, будет равна для каждого отдельного товара:

V -- ожидаемая выгода от реализации товара;

N -- наценка;

C_j -- прогнозируемое потребление товара в день j;

K -- момент когда, при прогнозируемых остатках закончиться текущий запас;

D -- издержки на появления данного товара у компании;

S -- функция затрат на содержание;

O₀ -- количество оставшегося сейчас товара;

Соответственно, во всех случаях, когда ожидаемые полные затраты начинают превышать ожидаемый доход от продажи по позиции -- надо принимать решение по исправлению ситуации. Если же полные затраты, уже понесённые на текущий день, превысили ожидаемый доход от продажи по позиции, то эту ситуацию надо констатировать и разбираться с причинами, а делать это можно с помощью мониторинга текущей себестоимости товара.

Поскольку целью торговой организации является прибыль, а цена товара определяется рыночной ситуацией, то разность между ценой и себестоимостью товара -- всеми затратами на приобретение, доставку, хранение, продажу -- является показателем, за которым лицу принимающему решения, необходимо внимательно следить. А если учитывать повышающуюся, ввиду растущих затрат на содержание запасов, себестоимость, то получаемая текущая себестоимость товара превращается в один из значимых показателей в руках лица принимающего решения. А разность между ценой и текущей себестоимостью товара становится индикатором необходимости принятия того или иного решения.

Кроме этого, ситуация на рынках меняется стремительно: моральный износ товаров ввиду технологического прогресса приводит к тому, что товар может чуть ли не мгновенно из категории востребованного перескочить в категорию неликвида. Да и цены в условиях конкурентной борьбы на рынке и нестабильности стоимости иностранных валют могут серьёзно изменяться. И даже при сохранении постоянной цены товара на рынке, из-за издержек хранения, текущая себестоимость товара постоянно растёт, и лицо принимающее решение должно иметь информацию о ситуации с объёмами запасов, и издержках, связанных с их закупкой и хранением. Если разница между ценой и текущей себестоимостью какого-либо товара слишком резко уменьшается по любой причине, и становится ясным, что весь остаток с положительной прибылью реализовать при сохранении статуса-кво не получится, то необходимо срочно принимать решение по таким товарам. Ко всему прочему, в практике необходимо учитывать сроки годности товара и моральный износ. Всё это налагает особую ответственность на лицо принимающее решение. А помочь ему в этом может оперативный инструмент -- система показателей, два из которых: текущая себестоимость товаров и интервал безубыточности, рассмотрены в данной работе.

При этом рассчитывать их по всем позициям не обязательно: в обойму объектов наблюдения могут не включаться те товары, которые потребляются равномерно -- группа X из XYZ-анализа, или имеются в незначительных объёмах -- группы С и D из ABCD-анализа по стоимости текущих запасов. Таким образом, в множество объектов мониторинга включаются только те, по которым будет необходимо получать текущую информацию для лиц принимающих решения.

Может возникнуть вопрос: если в компании функционирует информационная компьютерная система торгового процесса, то почему  не поставить вопрос о мониторинге по всей товарной номенклатуре? Можно конечно, но вряд ли имеет смысл проводить  детальный мониторинг по всем товарам, если даже в небольшой компании насчитываются тысячи и десятки тысяч товарных позиций. Ведение базы данных информационной компьютерной системы такой фирмы требует немалых ресурсов. Ведь, для расчётов, используемых в рамках информационной компьютерной системы, необходимо в базе данных нормативно-справочной информации иметь атрибуты, значения которых отражают затраты на хранение товара. А также другие данные для расчёта текущей себестоимости товара -- показателя, вычисляемого, как сумма затрат на приобретение, доставку, хранение, реализацию товара и другие сопутствующие издержки, приведенная к единице товара.

Поэтому, по нашему мнению, следует сосредоточиться на товарных позициях, попавших, при перекрёстном ABCD-XYZ-анализе в группы: AY, AZ, BY и BZ. Если учитывать средние численные параметры данных анализов, то в эти 4 группы из 12 возможных вряд ли попадёт более четверти товарной номенклатуры. При этом надо, конечно, учитывать также то обстоятельство, что для товаров со слабо прогнозируемыми продажами, необходимы достаточно изощрённые методы планирования пополнения запасов и, следовательно, отсутствие информационной компьютерной системы делает задачу практически невыполнимой.

Артамонов И.М., Разгуляев В.Ю.