Masarykova univerzita Ekonomicko‐správní fakulta 

Studijní obor: Podnikové hospodářství   

   

ANALÝZA ZISKOVOSTI ZÁKAZNÍKŮ KONKRÉTNÍHO PODNIKU 

  

Analysis of customer profitability in a particular enterprise   

Diplomová práce         

Vedoucí práce: Ing. Ladislav ŠIŠKA, Ph.D.          Autor: Jana MAJEROVÁ   

Brno, duben 2009  

 

Masarykova univerzita Ekonomicko‐správní fakulta 

 Katedra podnikového hospodářství 

 Akademický rok 2007/2008 

  

ZADÁNÍ  DIPLOMOVÉ  PRÁCE   Pro:      MAJEROVÁ  Jana  Obor:     Podnikové hospodářství  Název tématu:  ANALÝZA  ZISKOVOSTI  ZÁKAZNÍKŮ  KONKRÉTNÍHO 

PODNIKU Analysis of customer profitability in a particular enterprise 

  

Zásady pro vypracování  Problémová oblast: Ekonomické řízení, kalkulace, řízení ziskovosti, řízení vztahů se zákazníky.   Cíl práce: Rozebrat strukturu zákazníků konkrétního podniku z pohledu  jejich ekonomického přínosu  k celkovému  zisku  podniku  a  v návaznosti  na  to  doporučit  možná zdokonalení pro oblast obchodní politiky analyzovaného podniku a způsobu  jejího vyhodnocování.  Postup práce a použité metody: V teoretické části budou představeny poznatky a postupy, které dostupná literatura nabízí  pro  klasifikaci  zákazníků  a  vyhodnocení  jejich  ziskovosti.  V souvislosti  se ziskovostí bude věnována pozornost zejména otázce vhodného přiřazení nepřímých nákladů  jednotlivým  zákazníkům,  resp.  jejich  skupinám.  Vzhledem  ke  známým slabinám  tradičních  způsobů  alokace  nepřímých  nákladů  nezůstanou  stranou pozornosti  ani  metody  označované  v anglosaské  literatuře  přívlastky  „Activity     Based ‐“.  V praktické  části práce  bude  rozebrána  struktura  zákazníků  konkrétního podniku. Kromě  základních  věcných  charakteristik  zákazníků,  jakými  jsou  např.  místo 

podnikání,  celkový  naturální  objem  odebíraných  výkonů,  sortimentní  struktura, doba spolupráce s podnikem apod., bude  těžiště analýzy zaměřeno na ekonomické charakteristiky  zákazníků,  k nimž  se  bezpochyby  řadí  výše  fakturovaných  výnosů (očištěná  o  slevy,  rabaty,  skonta,  oportunitní  náklady  spojené  s pozdní  úhradou pohledávek  apod.),  distribučních  nákladů  a  nákladů    (přímých  i  nepřímých) spojených  se  získáním  a  udržením  konkrétních  zákazníků.  Celá  analýza  vyústí do identifikace  typických  skupin  zákazníků  a  vyhodnocení  jejich  přínosu  k zisku celého podniku. Z výsledků analýzy pak budou odvozena konkrétní doporučení pro analyzovaný podnik, na jaké zákaznické skupiny by se měl především orientovat, či jaké by měl stanovit  limity pro náklady spojené se získáním a udržením zákazníků z té které vytypované skupiny.  V  práci  se  uplatní  zejména  obecně  vědní  metody  analýzy  a  syntézy.  K  získání informací  pro  zpracování  praktické  části  se  využije  analýza  podnikových  dat o odběratelích  a  zakázkách  podniku  doplněná  strukturovanými  rozhovory s pracovníky  konkrétního  podniku.  Ze  specifických  vědních  metod  pak  budou uplatněny  především  statistické  metody  analýzy  vícerozměrných  dat  (korelační analýza, shluková analýza, či jiná metoda pro klasifikaci objektů).   Rozsah grafických prací:    Předpoklad cca 15 tabulek a grafů  Rozsah práce bez příloh:    60 – 70 stran  Seznam odborné literatury:  

• FIBÍROVÁ,  J.,  ŠOLJAKOVÁ,  L. Hodnotové  nástroje  řízení  a měření  výkonnosti podniku. Praha : ASPI, 2005. 263 s. ISBN 807357084X.  

• COKINS,  G.  Implementing  Activity‐Based  Costing  [online].  Montvale  (NJ)  : Institute  of  Management  Accountants,  2006.  37  s.  Dostupný  na  WWW: <https://www.imanet.org/secure/SMA%204T_final‐ImplActivityCosting.pdf >. 

• KAPLAN,  R.S.,  COOPER,  R..  The  Promise  and  Peril  of  Ingegrated  cost Systems. Harvard Business Review, Jul/Aug, 1998, Vol. 76, Issue 4, s. 109‐119. 

• KOTLER, P., KELLER, K. L. Marketing management. Praha: Grada, 2007. 788 s. ISBN 9788024713595.. 

• KRÁL,  B.  a  kol.  Manažerské  účetnictví.  Praha:  Management  Press,  2002. ISBN 8072610627. 

• STANĚK,  V.  Zvyšování  výkonnosti  procesním  řízením  nákladů.  Praha:  Grada, 2003. 236 s. ISBN 8024704560. 

 

 

 

 Vedoucí diplomové práce:    Ing. Ladislav Šiška, Ph.D.   Datum zadání diplomové práce:   7. 3. 2008   Termín  odevzdání  diplomové  práce  a  vložení  do  IS  je  uveden  v  platném harmonogramu akademického roku      …………………………………………    …………………………………………… 

vedoucí katedry            děkan    V Brně dne 7. 3. 2008  

Jméno a příjmení autora:  Jana Majerová Název diplomové práce:  Analýza ziskovosti zákazníků konkrétního podniku Název práce v angličtině:  Analysis  of  customer  profitability  in  a  particular 

enterprise Katedra:      podnikového hospodářství Vedoucí práce:    Ing. Ladislav Šiška, Ph.D. Rok obhajoby:    2009   Anotace  Úkolem  této diplomové práce  je přiblížit zjišťování ziskovosti zákazníků v podniku Starobrno,  a.  s.,  rozdělit  jeho  zákazníky  do  typických  skupin  a  analyzovat  jejich ziskovost.  V teoretické  části  práce  jsou  představeny  současné možnosti  zjišťování ziskovosti zákazníků s důrazem na způsoby alokace nepřímých nákladů. V praktické části  práce  jsou  zkoumáni  zákazníci  podniku.  Pomocí  shlukové  analýzy  jsou rozděleni do několika skupin, které jsou následně rozebrány z hlediska jejich přínosu k celkovému zisku podniku. Nakonec jsou zjištěné skutečnosti využity k doporučení sledovanému podniku.     Annotation  The goal of this diploma work is to explain surveying of customer profitability in the Starobrno, a. s. company, divide its customers into typical groups and analyse their profitability.  In  the  theoretical  part  of  the  work  there  are  brought  out  current possibilities  of  surveying  of  customer  profitability  with  the  accent  on  methods of indirect  costs  allocation. Enterprise’s  customers  are probed  in  the practical part of the work. By using  a  cluster  analysis  they  are divided  into  few groups  that are consequently  examined  for  their  contribution  to  the  total  company  profit.  Finally observed facts are used for recommendations to probed company.   Klíčová slova Activity Based Costing, ziskovost zákazníka, shluková analýza, rozdělení nepřímých nákladů   Keywords Activity  Based  Costing,  customer  profitability,  cluster  analysis,  indirect  costs allocation   

                              Prohlášení  Prohlašuji, že  jsem diplomovou práci Analýza ziskovosti zákazníků konkrétního podniku vypracovala  samostatně  pod  vedením  Ing.  Ladislava  Šišky,  Ph.D.  a  uvedla  v ní všechny  použité  literární  a  jiné  odborné  zdroje  v souladu  s právními  předpisy, vnitřními  předpisy  Masarykovy  univerzity  a  vnitřními  akty  řízení  Masarykovy univerzity a Ekonomicko‐správní fakulty MU.  V Brně dne 30. dubna 2009  

  vlas tnoruční  podpis  autora  

                              Poděkování  Na  tomto  místě  bych  ráda  poděkovala  Ing.  Ladislavu  Šiškovi,  Ph.D.  za  cenné připomínky  a  odborné  rady, kterými přispěl k vypracování  této diplomové práce. Dále  děkuji  Ing.  Janu  Sadeckému  ze  společnosti  Starobrno,  a.  s.  za  poskytnuté informace a konzultace, díky nimž mohla tato práce vzniknout.   

 

OBSAH  

Úvod ........................................................................................................................................11 1 Ziskoví a ztrátoví zákazníci............................................................................................12

1.1 Proč ziskovost zákazníků zjišťovat ......................................................................12 1.2 Kteří zákazníci jsou ziskoví ...................................................................................13

2 Způsob měření ziskovosti zákazníků ...........................................................................16 2.1 Principy alokace nákladů.......................................................................................16 2.2 Alokační fáze ...........................................................................................................16 2.3 Metody přiřazení nepřímých nákladů.................................................................18

2.3.1 Odečítací metoda ...........................................................................................19 2.3.2 Rozčítací metoda ............................................................................................19 2.3.3 Metoda kalkulace dělením ...........................................................................19 2.3.4 Metoda přirážková ........................................................................................20 2.3.5 Metoda Activity Based Costing ...................................................................21 2.3.6 Srovnání  tradičního  přístupu  alokace  nákladů  a  přístupu  Activity 

Based Costing..................................................................................................23 2.3.7 Výhody  a  nedostatky  tradičního  modelu  přiřazování  nákladů 

z pohledu metody ABC .................................................................................26 2.3.8 Využití metody ABC v praxi ........................................................................27

3 Rozdělení zákazníků do skupin ....................................................................................29 3.1 Shluková analýza dat .............................................................................................29

3.1.1 Metody shlukové analýzy ............................................................................29 3.1.2 Příprava datového souboru..........................................................................31 3.1.3 Určení počtu shluků ......................................................................................32 3.1.4 Software pro shlukovou analýzu.................................................................33

4 Představení společnosti Starobrno, a. s. .......................................................................34 4.1 Základní informace.................................................................................................34 4.2 Historie podniku.....................................................................................................35 4.3 Produkty...................................................................................................................36 4.4 Technologie..............................................................................................................37 4.5 Organizační struktura ............................................................................................37

4.5.1 Hlavní útvary podniku .................................................................................38 4.6 Finanční analýza .....................................................................................................39

4.6.1 Závěr finanční analýzy..................................................................................43 5  Ziskovost zákazníků společnosti Starobrno, a. s… ...……………………………….45  

5.1  Metody zjišťování ziskovosti zákazníků používané v podniku.………….…45 5.2  Struktura zákazníků….…………………………………………………………..45 

5.2.1  Rozdělení zákazníků uplatňované podnikem …………………………..45 5.3  Sledované údaje…………………………………………………………………...47 5.4  Identifikace typických skupin zákazníků………………………………………48 

5.4.1  Příprava dat………………………………………………………………….48 5.4.2  Rozdělení zákazníků do skupin…………………………………………...50 

 

5.4.3  Ziskovost nalezených skupin zákazníků…………………………………55 5.4.4  Shluková analýza pro podnikem používané skupiny…………………..57 5.4.5  Ziskovost podnikem používaných skupin zákazníků………………….59 

5.5  Doporučení pro sledovaný podnik……………………………………………..60 Závěr…………………………………………………………………………………………61 Použitá literatura ...................................................................................................................63 Seznam obrázků .....................................................................................................................65 Seznam tabulek ......................................................................................................................65 Příloha č. 1: Účetní výkazy spol. Starobrno , a. s. (v tis. Kč) za roky 2002 ‐ 2007 .........66 Příloha č. 2: Tabulka údajů o vybraných zákaznících   

     

11 

ÚVOD  V současné době panuje na trzích statků a služeb ve světě obecně velmi konkurenční prostředí. Nabídka  často  vysoce  převyšuje  poptávku. Aby  se  podnik  na  takovém trhu  dlouhodobě  prosadil  a  přežil,  musí  svou  kvalitativní  a  zejména  cenovou politiku přizpůsobovat ostatním nabízejícím. Pod tlakem na snižování cen se v první fázi podniky snažily razantně snižovat výrobní i režijní náklady. V dnešní době je ale prostor na  snižování nákladů v mnoha případech  často  již  téměř vyčerpán, což při neustávajícím cenovém tlaku vede následně i k snižování zisku.   Skutečnost,  že  jedni  zákazníci  přináší  podniku  vyšší  zisky  než  druzí,  je  mezi manažery  obecně  známa,  nebo  alespoň  tušena.  Ovšem  až  v posledních  letech nerostoucích prodejních cen a již těžko stlačitelných nákladů se pozornost vyspělých podniků obrací na detailní zjišťování ziskovosti zákazníků a  její vyčíslování.   Tyto informace  pak manažerům  slouží  zejména  k výběru  ziskovějších  cílových  skupin zákazníků.  Cílem  této  diplomové  práce  je  analýza  struktury  zákazníků  společnosti Starobrno, a. s.,  identifikace  typických  skupin  zákazníků  a  vyhodnocení  jejich přínosu  k zisku  celého  podniku.  Z toho  by  také  měla  být  následně  odvozena doporučení na zdokonalení odbytové politiky podniku.   Práce je rozdělena do dvou částí. První část seznamuje čtenáře s důvody ke sledování ziskovosti  zákazníků  v podnicích  a  s možnostmi  a  způsoby  jejího  měření.  Třetí kapitola  je  věnována  zejména  popisu  shlukové  analýzy,  která  byla  při  následné analýze použita. Čtvrtou kapitolou začíná druhá, praktická část práce. Je zde nejprve přiblížena společnost Starobrno, a. s., ve které byla ziskovost zákazníků zkoumána. Následuje  samotná analýza ziskovosti zákazníků, která následně ústí v doporučení sledovanému podniku.        

12 

1  ZISKOVÍ A ZTRÁTOVÍ ZÁKAZNÍCI  „Kdo neumí mluvit v číslech, neví, o čem mluví.“ 

Lord William Thomson Kelvin   1.1  Proč ziskovost zákazníků zjišťovat  V dnešním  tržním  prostředí  se  silnou  konkurencí  nemohou  podniky  dlouhodobě existovat  bez  ziskových  zákazníků  a  není  zde  prostor  na  nesprávná  ekonomická rozhodnutí. Management podniku potřebuje vědět, kteří zákazníci  jsou ziskoví více a kteří  méně  nebo  jsou  dokonce  ztrátoví.  Kteří  zákazníci  generují  vyšší  náklady a proč a kteří, když o ně podnik přijde, mohou jeho výsledky dokonce vylepšit. Tyto informace  mohou  manažerům  pomoci  nalézt  místa  s potenciálem  ke  zlepšení. Mohou jim například pomoci při rozhodování o vynakládání zdrojů nebo plánování marketingových či dokonce strategických činností. Dále při rozhodování o stanovení ceny  a  souvisejících  podmínek,  hodnocení  úspěchu  organizace,  divize, manažerů, výrobku  či  služby  atd. Zjištění  ziskovosti  zákazníků  je  také důležitým podkladem pro CRM (Customer Relationship Management).   Tyto  informace  ovšem  nejsou  mezi  liniovými  manažery  běžně  známé. Manažeři často pracují s daty z finančního účetnictví, která příliš nepomáhají jejich ekonomicky správným  rozhodnutím,  přestože  mohou  intuitivně  cítit,  že  náklady  na  určitého zákazníka  jsou ve  skutečnosti  jiné a že  tento zákazník pravděpodobně nebude  tak ziskový nebo ztrátový,  jak vyplývá z tradičních kalkulací  [10]. Nedokáže‐li podnik identifikovat  zákazníky,  kteří  pro  něj  mají  největší  hodnotu,  mohou  všechna rozhodnutí nadělat více škody nežli užitku.  Podle Jamese V. Puttena ze společnosti American Express utrácejí nejlepší zákazníci mnohem  více  než  ostatní,  v poměru  16 : 1  v obchodech,  13 : 1  v restauracích,  12 : 1 v letecké dopravě a 5 : 1 v hotelech a motelech [4].  Také dobře známé pravidlo 20 : 80 říká, že 20 % nejlepších zákazníků vytváří až 80 % zisku  společnosti.  O  polovinu  tohoto  zisku  společnost  přichází  při  obsluze  30 % nejztrátovějších zákazníků  [4]. Proto by společnost mohla dosáhnout vyšších zisků, kdyby  se  zbavila  svých  nejztrátovějších  zákazníků.  Tyto  informace  také  dávají doporučení na které zákazníky se v budoucnu marketingově (ne)zaměřovat.  Studie  firmy  MAC  Group  průzkumem  zjistila,  že  obecně  20–40 %  výrobků  je neziskových  a  více  než  50 %  zákazníků  ztrátových.  Nejčastěji  pouhých  10–15 % zákazníků vytváří většinu zisku [4]. Proto jsou informace o ziskovosti podstatné pro rozhodnutí o tom, které aktivity by měly být rozšiřovány, které redukovány a které eliminovány. 

13 

Další  ukázkou  důležitosti  zjištění  informací  o  ziskovosti  jednotlivých  skupin zákazníků může  být  obrázek  č.  1,  vykazující  zkušenost  společnosti MBA Kontakt, spol.  s  r.  o.,  která  se  zabývá  zaváděním  změn  ke  zvyšování  výkonnosti  středně velkých  (100  až  600  zaměstnanců)  obchodních  a  výrobních  podniků  v českém prostředí.  

Obr. 1: Příklad kumulativní ziskovosti skupin v praxi 

 Pramen: [15]   1.2  Kteří zákazníci jsou ziskoví  Ziskoví  zákazníci  jsou  ti,  kteří  přináší  v průběhu  času  společnosti  příjmy,  které převyšují náklady vynaložené na získání, prodej a servis tomuto zákazníkovi. Důraz je kladen na dlouhodobý tok příjmů a nákladů, ne pouze na zisk z určité transakce. Ziskovost  zákazníka  by  měla  být  vyhodnocována  individuálně,  podle  tržního segmentu nebo distribučního kanálu.   Z analýzy  ziskovosti  zákazníků  většinou  vyplývá,  že  někteří  zákazníci  vytváří  jen minimální  zisk  nebo  jsou  dokonce  ztrátoví.  Do  této  skupiny  patří  zejména  noví zákazníci,  protože  marže  získané  z prodeje  prvních  výrobků  jsou  z počátku odčerpány vynaloženými náklady například na administrativu spojenou se získáním nového  zákazníka.  Při  rozhodování,  jak  dále  pokračovat  ve  spolupráci  se zákazníkem hraje  roli  i délka a perspektiva  spolupráce. Nově získaný nerentabilní zákazník může být pro  firmu velkým přínosem v dalších obdobích, kdy může růst objem  prodeje  a  docházet  k poklesu  nákladů  na  jeho  udržení.  Naopak  ztrátový zákazník, který je nerentabilní po dlouhou dobu, vyžaduje již zamyšlení pro budoucí jednání. Je tedy důležité zvažovat nejen krátkodobou ziskovost/ztrátovost zákazníka, ale pracovat s jeho celoživotní hodnotou.   

14 

Toho  si  jsou  dobře  vědomy  například  některé  bankovní  instituce,  které  využívají malé pružnosti klientů v přecházení mezi bankami. Například velmi výhodná  tzv. studentská  konta  jsou  pro  banky  pokud  ne  již  ztrátová,  tak  alespoň  negenerující žádné velké zisky. Banky ovšem vědí, že pokud si již jednou u nich klient – student zřídí účet, po skončení studia pravděpodobně nepřejde k jiné bance, ale stane se z něj ziskový  klient.  Ztráty,  které  přivodil  bance  jako  majitel  studentského  konta, postupně smaže svými poplatky a ve výsledku  je nakonec  jeho celoživotní hodnota pro banku velmi vysoká.   

Obr. 2: Analýza ziskovosti zákazníků 

 Pramen: [9]  Při hodnocení ziskovosti zákazníků lze využít obrázek č. 2. Na ose x jsou zachyceny náklady  na  zákazníka  spojené  s prodejem  tomuto  zákazníkovi.  Jedná  se o doprovodné služby  jako  jsou náklady spojené s dodávkou a  instalací, zaškolením, reklamou  apod.  Na  ose  y  se  poměřuje  velikost  marže  z prodeje  konkrétnímu zákazníkovi. Marží  se  zde  rozumí  rozdíl mezi  cenou  výkonu  (po  všech  slevách) a jeho výrobními variabilními náklady.  Obrázek ukazuje, že pro podnik nejvýhodnějšími zákazníky jsou ti z levého horního kvadrantu.  Tito  zákazníci  jsou  ti  nejziskovější. Generují marže  vysoce  převyšující náklady na prodej, které  jsou u nich poměrně nízké. Právě  z toho důvodu,  že  tito zákazníci  přinášejí  největší  zisky,  se  je  ale  pravděpodobně  bude  snažit  získat i konkurence. Aby si je podnik udržel i do budoucna, měl by této skupině věnovat co největší pozornost.  

15 

Pro  zákazníky  nacházející  se  v pravém  dolním  rohu  jsou  naopak  charakteristické velmi vysoké prodejní náklady, značně vyšší než poměrně nízká získaná marže. Tito zákazníci  jsou ztrátoví. Jsou nejméně výhodnou, ba dokonce nevýhodnou skupinou zákazníků. Podnik by se měl snažit přesunout tyto zákazníky do ziskovějších pozic nalevo a nahoru.  Ostatní zákazníci, kteří se pohybují na diagonále, nejsou ani nebezpečně ztrátoví, ale ani příliš ziskoví. Marže jsou u nich odčerpávány přibližně stejně vysokými náklady na  prodej. U  těchto  zákazníků může  podnik  dosahovat  zisku,  pokud mírně  zvýší marže nebo sníží prodejní náklady.  Snížení  nákladů  na  prodej  nemusí  a  nemělo  by  znamenat  snížení  hodnoty  pro zákazníka. Analýzou prováděných  činností a  jejich nákladů může podnik zjistit, že některé  činnosti  zákazníkovi  nepřináší  velkou  hodnotu,  ale  jsou  velmi  nákladné. Důvody velikosti  těchto nákladů mohou být například požadavky na nestandardní vlastnosti výrobku  či nepravidelnosti v dodávkách, vysoké požadavky na personál a podobně.  Analýza  například  může  ukázat,  že  komunikace  se  zákazníkem  je zbytečně  nákladná  a  podnik  ji může  změnit  například  z  formy osobního  prodeje na telefonický  způsob  nebo  některé  úkony  může  zákazník  provádět  sám.  Široké možnosti v tomto ohledu nabízí elektronická komunikace a internetový obchod.   Společnostem  většinou  nepřináší  největší  zisky  ti  největší  zákazníci,  považovaní za tzv.  klíčové  zákazníky. Ti  totiž  vyžadují  rozsáhlé  služby  a největší  slevy, kratší dodací  lhůty,  individuální parametry výrobků a další  faktory, které  často odčerpají většinu  marže  získané  z prodeje.  Malí  zákazníci  naproti  tomu  platí  plné  ceny a dostávají minimální  servis,  ovšem  jejich  ziskovost  zase  snižují vysoké  transakční náklady. Nejziskovějšími  zákazníky bývají většinou  zákazníci  střední velikosti  –  ti dostávají  dobrý  servis,  který  však  není  v poměru  k objemu  prodeje  tak  nákladný a platí  téměř  plné  ceny.  To  vysvětluje  soustředění  velkých  firem  právě  na  střední trhy.  

16 

2  ZPŮSOB MĚŘENÍ ZISKOVOSTI ZÁKAZNÍKŮ  V předchozím  textu  je  uvedeno,  proč  je  důležité  ziskovost  zákazníků  zjišťovat. Otázkou  zůstává,  jak  ji měřit.  Zisk  je  rozdílem mezi  výnosy  a  náklady.  Výnosy na zákazníka  lze  většinou  zjistit  jednoduše  z  vydaných  faktur.  Náklady  obsahují výrobní a distribuční náklady na výrobky a služby, ale i náklady na telefonní hovory zákazníkům, náklady na návštěvy u zákazníků, vánoční dárky, … zkrátka všechny náklady, které společnost vynaložila na služby individuálnímu zákazníkovi.   Přímé  náklady,  tzn.  takové,  které  bezprostředně  souvisí  s konkrétním  druhem výkonu a jsou přímo přiřaditelné objektu alokace, nebývá problém přiřadit. U těchto nákladů  lze  stanovit,  ke  kterému  objektu  alokace  se  vztahují  již  v okamžiku  jejich vynaložení. Sem  se  řadí  jednicové náklady a náklady  spotřebovávané v souvislosti s prováděním  výkonu,  jejichž  podíl  na  jednici  výkonu  lze  zjistit  pomocí  prostého dělení.   Složitější to však je u nepřímých nákladů, protože se neváží pouze k jednomu druhu výkonu, ale jsou společné několika druhům výkonů a musí tedy být rozvrženy podle určité metody.   2.1  Principy alokace nákladů  Základním  principem  alokace  nákladů  by  měl  být  příčinný  princip.  Někdy  se využívá  také  princip  únosnosti  a  princip  průměrování  [5].  Příčinný  princip vyjadřuje,  že  každý  výkon  by  měl  být  zatížen  jenom  takovými  náklady,  které příčinně  vyvolal. Není‐li možné  použít  tento  princip,  přicházejí  na  řadu  zbývající principy. Princip únosnosti vychází  z úvahy o  tom,  jakou výši nákladů  je  schopen výkon  unést  například  v prodejní  ceně.  Tento  princip  se  používá  například  při stanovení  a  obhajování  ceny.  Princip  průměrování  znamená,  že  se  náklady rozpočítají  prostým  dělením  na  jeden  výkon.  Tento  princip  je  možné  použít například při tvorbě výsledných kalkulací.   2.2  Alokační fáze∗  Jedna  z cest,  která  umožňuje  zpřesnit  pohled  na  příčinu  a  ovlivnitelnost  nákladů objektu, vychází z analýzy tzv. alokačních fází.  Těmi se rozumí dílčí části celkového procesu  přiřazování  nákladů  finálním  výkonům,  jejímž  cílem  je  vyjádřit  míru příčinné souvislosti mezi náklady a finálním výkonem. 

                                                 ∗ Zpracováno podle [4] 

17 

Tři alokační fáze: 1)  Cílem  první  fáze  alokace  je  přiřazení  přímých  nákladů  takovému  objektu 

alokace,  který  příčinně  vyvolal  jejich  vznik.  Objektem  alokace  může  být například  útvar  na  opravu  strojů,  dílčí  aktivita  tohoto  útvaru,  nebo  také zákazník. 

2)  Cílem  druhé  fáze  je  co  nejpřesnější  vyjádření  vztahu mezi  dílčími  objekty alokace a objektem, který vyvolal  jejich vznik. Tento objekt  je zprostředkující veličinou,  vyjadřující  souvislost  mezi  finálními  výkony  a  jeho  nepřímými náklady.  Fáze  probíhá  v postatě  přetříděním  nákladů  z jednoho  objektu na druhý. 

3)  Cílem  třetí  –  poslední  fáze  je  co  nejpřesnější  vyjádření  podílu  nepřímých nákladů připadajících na druh vyráběného nebo prováděného výkonu, popř. na jeho jednici. 

 

Obr. 3: Znázornění alokačních fází v podniku vyrábějícím pračky 

 Pramen: upraveno podle [5]  

18 

2.3  Metody přiřazení nepřímých nákladů  Od  poloviny  19.  století  do  70.  let  20.  století  bylo  ekonomické  prostředí  poměrně stabilní.  Poptávka  vysoce  převyšovala  nabídku,  podniky  proto  nebyly  nuceny inovovat  a  bojovat  o  zákazníky.  Životní  cykly  byly  dlouhé  a  sortiment  výrobků nepříliš široký. V této době byl tradiční způsob alokace nepřímých nákladů poměrně vyhovující,  jelikož  přímé  náklady  a  přímé mzdy  tvořily  většinovou  část  nákladů. Řízení nákladů se opíralo o zkušenosti a soustředilo se na zvyšování hospodárnosti.   Díky  tomu, že přibližně od 70.  let nabídka začala převyšovat poptávku, začaly být podniky  postupně  nuceny  vytvářet  produkty  diferencované,  šité  na  míru konkrétnímu zákazníkovi. Kvůli konkurenčnímu boji  je dnes potřeba zavádět nové výrobky  velmi  často,  využívat  různé  distribuční  kanály  a  zákazníkovi  poskytovat široké  spektrum  doplňkových  služeb.  Postupně  se  také  zlepšovaly  technologie, začala se používat výpočetní technika. Čím dál více se využívá technologický pokrok ke snížení náročnosti přímých vstupů, zejména přímé práce. Tam, kde se to vyplácí, jsou zaměstnanci nahrazováni stroji. Všechny  tyto aspekty vedou k tomu, že klesají přímé  náklady,  naopak  režijní  se  zvyšují.  Sem  patří  např.  náklady  na  informační a komunikační  technologie,  administrativu,  nákup,  prodej,  marketing,  vývoj a logistiku, které dnes tvoří třetinu, polovinu a někde i větší podíl nákladů. Proto  je důležité se správnou alokací nepřímých nákladů více zabývat.   

Obr. 4: Podíl režijních nákladů na celkových nákladech kdysi a dnes 

 Pramen: [10]     

19 

Metody alokace nepřímých nákladů: • ve  sdružených  výrobách  (Z  jednoho materiálu  vzniká  více  druhů  výrobků. 

Nelze  ovlivnit  jejich  vzájemný  poměr  nebo  jen  částečně.  Náklady  vznikají na sdružené výrobky společně a nelze je zjišťovat na jednotlivé druhy.): o odečítací metoda o rozčítací metoda o kombinace odečítání a rozčítání 

• v nesdružených  výrobách  (Takové  výroby,  kde  vzniká  více  druhů samostatných  výkonů,  z nichž  každý  je  vyroben  z jiného materiálu, má  jiný postup zpracování nebo vyžaduje jiné výrobní zařízení.): o metoda kalkulace dělením o metoda přirážková o metoda ABC (Activity Based Costing)   

2.3.1  Odečítací metoda  

Odečítací  (někdy  též nazývaná zůstatková) metoda  se hodí pro  sdruženou výrobu s jediným hlavním výkonem, který bývá doprovázen vznikem vedlejších produktů. Náklady na hlavní výrobek se zjistí tak, že se náklady na vedlejší produkty odečtou od celkových sdružených nákladů. Náklady vedlejších produktů jsou jejich prodejní ceny snížené o zisk zakalkulovaný v ceně nebo snížené o průměrný zisk celé výroby.   2.3.2  Rozčítací metoda  Rozčítací  metodu  je  možné  použít  ve  sdružené  výrobě  s několika  přibližně rovnocennými    výkony.  Kalkulace  jednotlivých  výrobků  se  odvozuje  z celkových sdružených nákladů podle zvolených poměrových čísel, například podle prodejních cen výrobků.   2.3.3  Metoda kalkulace dělením  U této metody jsou dvě možnosti: 

• kalkulace prostým dělením • kalkulace dělením s poměrovými čísly  

Metodu  kalkulace  prostým  dělením  je  možné  použít  u  podniků  vyrábějících podobné výrobky a při použití stejné jednotky výkonu. Její výhodou je jednoduchost. Nepřímé náklady  za určité  období  se,  jak název metody napovídá,  vydělí počtem kalkulačních jednic.  

20 

V případě podniků vyrábějících více druhů výkonů, které se od sebe odlišují pouze velikostí,  hmotností  či  jakostí,  je  možné  použít  metodu  kalkulace  dělení s poměrovými  čísly.  Poměrová  čísla  pak  vyjadřují  tuto  odlišnost  a  stanoví  se na základě objektivní měřitelné konstanty, např. spotřeba přímého materiálu na ten který druh výrobku.   2.3.4  Metoda přirážková  Nepřímé  náklady  se  rozvrhují  jednotlivým  výkonům  nepřímo,  pomocí  tzv. rozvrhové  základny. Rozvrhová  základna  zde  představuje  spojovací můstek mezi nepřímými  náklady  a jednicí  výkonu.  Rozvrhová  základna  by  měla  být  zvolena s ohledem na příčinnou souvislost mezi objektem alokace a rozvrhovanými náklady. Měla  by  být  dostatečně  velká,  aby  nedocházelo  k situacím,  kdy  drobná  výchylka v rozvrhové  základně  zapříčiní  velké  rozdíly  v přiřazení  nákladů  podle  ní rozvržených. Dále by měla být stálá v čase a co nejlépe a levně zjistitelná. V případě, kdy  jednoznačné  stanovení  rozvrhové  základny  není  možné,  lze  využít kvalifikovaného  odhadu  nebo  určitý  poměr  nákladové  náročnosti  jednotlivých výkonů.  Nejčastěji volené rozvrhové základny jsou hodiny práce pracovníka, strojové hodiny, množství zpracovávaného materiálu, objem výkonů [1].  Rozvrhová  základna  může  být  vyjádřena  peněžně  nebo  naturálně.  U  peněžních základen se vypočítá přirážka režijních nákladů v procentech ve vztahu ke zvolené peněžní základně (např. přímý materiál):  

100)(

×=peněžníRZNRNPP  

 PP……procento přirážky režijních nákladů NRN…nepřímé režijní náklady  RZ……rozvrhová základna (v Kč)  U  naturálních  základen  se  vypočítá  sazba  nepřímých  nákladů  v peněžních jednotkách na jednu naturální jednotku základny (např. jeden litr materiálu):  

100)(

×=naturálníRZNRNSNN  

 SNN…sazba nepřímých nákladů NRN…nepřímé režijní náklady  RZ……rozvrhová základna (v naturálních jednotkách) 

21 

Je možné použít sumační nebo diferencovanou metodu. Sumační metoda při alokaci znamená použití pouze jediné, univerzální rozvrhové základny pro všechny nepřímé náklady.  V praxi  se  v současnosti  uplatňuje  spíše  diferencovaná  metoda,  která používá různé rozvrhové základny pro alokaci různých skupin nepřímých nákladů kvůli zachování příčinného principu.  Velikost  nepřímých  nákladů  přiřazená  nákladovému  objektu  je  nejvýznamněji ovlivněna volbou rozvrhové základny, proto je nutné jejímu výběru věnovat velkou pozornost.    2.3.5  Metoda Activity Based Costing∗  Pro  zjišťování  ziskovosti  zákazníků  se  doporučuje  metoda  ABC.  Tato  byla rozpracována  v druhé  polovině  80.  let minulého  století,  kdy  již  z důvodu  nárůstu režijních  nákladů  nutných  k zajištění  pomocných,  obslužných,  informačních, kontrolních  a  strategických  aktivit  přestaly  postačovat  tradiční  metody  alokace nákladů. U  těchto  aktivit  je  obtížné  nalézt  funkční  vztah  a  závislost  na  změnách v objemu a struktuře finálních výkonů.  Existuje více různých definic ABC. Za všechny je uvedena tato: ABC je metodologie, která měří  náklady  a  výkonnost  nákladových  objektů,  aktivit  a zdrojů. Nákladové objekty spotřebovávají aktivity a aktivity spotřebovávají zdroje. Náklady zdrojů jsou přiřazeny aktivitám na základě jejich užití těchto zdrojů a náklady aktivit jsou znovu přiřazeny  nákladovým  objektům  (výstupům)  na základě  proporcionálního  užití těchto aktivit nákladovými objekty. ABC využívá kauzální vztahy mezi nákladovými objekty a aktivitami a mezi aktivitami a zdroji [3].  Nákladovými objekty se zde rozumí  jakékoliv subjekty, ke kterým si manažer přeje měřit  náklady. Např.  divize,  oddělení,  výrobní  řada  produktů,  produkt,  zákazník, region či jejich kombinace.         

                                                 ∗ V České  republice  se pro  tuto metodu používá označení alokace podle dílčích aktivit nebo podle dílčích  procesů,  velmi  často  se  také  přejímá  anglosaské  označení  ABC  (Activity  Based  Costing)          bez překladu. V německé literatuře je nazývána Aktivitätsorientierte Kalkulation.  

22 

Obr. 5: Alokace nákladů podle tradičního modelu  

 Pramen: upraveno podle [10]   

Obr. 6: Alokace nákladů podle modelu ABC 

 Pramen: upraveno podle [10]      

23 

Použití alokace podle Activity Based Costing   Postup použití alokace podle ABC se skládá ze 3 kroků [1]: 

1)  Nejprve  je  vynaložen  ekonomický  zdroj  –  nepřímý  náklad  –  přiřazen k jednotlivým  aktivitám.  Vztahová  veličina,  na  základě  které  se  přiřazení provádí se označuje  jako vztahová veličina nákladu (Cost Driver)∗. Vztahová veličina  nákladu  je  tedy měřítko  náročnosti  dané  aktivity  na  zdroje  (např. počet odpracovaných hodin). 

2)  Zjistí  se  celkové náklady na  jednotlivé aktivity, vymezí  se vztahová veličina aktivity  (Activity  Cost  Driver  ‐  ACD)∗∗  a  stanoví  se  náklady  na  jednotku aktivity.   Vztahová veličina aktivity  je  tedy měřítkem spotřeby dané aktivity na  vytvoření    výkonu  (počet  hodin  seřizování  stroje  apod.). Např.  náklady na jednu  hodinu  oprav  se  zjistí  jako  podíl  celkových  nákladů  na  opravy a údržbu a objem počtu hodin oprav. 

3)  Určí  se  náklady  na  předmět  alokace  (výkon,  služba,  zákazník)  na  základě nákladů  na  jednotku  aktivity  a  objemu  aktivity  vyžadované  předmětem alokace.  Náklady  na  jeden  finální  výkon  se  zjistí  jako  součin  nákladů na jednotku aktivity a objemu aktivit vyžadovaných výkonem. 

 Cílem  ABC  přístupu  je  reálnější  zobrazování  a  rozdělování  režijních  nákladů na nákladové  objekty  než  při  použití  tradičního  způsobu  alokace  podle  režijních přirážek. Tyto   přesnější  informace pomáhají  lépe  identifikovat  ziskové  a  ztrátové objekty a tím umožňují kvalifikovanější rozhodování manažerů.  ABC je základem pro ABM (Activity Based Management) – řízení na základě dílčích aktivit. ABM  je disciplína, která se zaměřuje na  řízení aktivit podnikových procesů jako na  cestu ke kontinuálnímu  zlepšování  jak hodnoty poskytované  zákazníkům, tak  zisku, který poskytnutím  této hodnoty vznikne. ABM využívá ABC  informace o nákladech a výsledky měření výkonnosti k ovlivňování chování managementu [3].    2.3.6  Srovnání  tradičního  přístupu  alokace  nákladů  a  přístupu 

Activity Based Costing  Tradiční  postup  se  může  ukázat  jako  příliš  zjednodušený  a  při  porovnání  jeho výsledků  s výsledky metody  ABC mohou  vzniknout  výrazné  rozdíly.  Při  použití režijních přirážek může například některý  zákazník  vypadat  jako  ziskový,  ačkoliv při použití přesnější metody ABC je zjištěno, že náklady na tento objekt jsou dokonce vyšší než prodejní cena.                                                    ∗ Terminologie není u všech autorů  sjednocená, používá  se  též název Resource Cost Driver  (RCD), Cost Driver zdrojů, příčina spotřeby zdrojů. ∗∗ Nazývaný též Cost Driver aktivity, příčina spotřeby činností. 

24 

Příklad na porovnání ziskovosti zákazníků při použití různých metod  Podnik Kostkárna,  s.  r.  o.  vyrábí  2  druhy  sad  dřevěných  hracích  kostek.  Přírodní a barvené. Přímé výrobní náklady na výrobu sady nebarvených  ‐ přírodních kostek jsou 60 Kč, na výrobu barvených 85 Kč. Pro zjednodušení  se uvažuje výrobní  režie zanedbatelně nízká. Oba druhy kostek  jsou prodávány za  stejnou  standardní  cenu 200 Kč/sada.  Celkové  režijní  náklady  jsou  ve  výši  130 140 Kč.  Podnik  má  tři odběratele:  zákazník  Duncan  Toys,  zákazník  Pultanela  a  zákazník  Hračkářství  ‐Kryšpín Kašpárek. Každý z nich odebírá různá množství obou druhů kostek. Někteří zákazníci  požadují množstevní  slevy,  proto  se  liší  skutečné  prodejní  ceny.  Údaje o zákaznících jsou uvedeny v tabulce č. 1:  

Tabulka 1: Příklad – údaje o zákaznících  

   Kryšpín Kašpárek Pultanela Duncan ToysPočet prodaných přírodních kostek  150 270 800Počet prodaných barevných kostek  70 130 450Skutečná prodejní cena  200,00 Kč 190,00 Kč 150,00 KčVýnosy z prodeje za skutečné ceny   44 000 Kč 76 000 Kč 187 500 KčVýr. náklady na přír. kostky (60 Kč/kus)   9 000 Kč 16 200 Kč 48 000 KčVýr. náklady na barv. kostky (85 Kč/kus)   5 950 Kč 11 050 Kč 38 250 KčObchodní marže   29 050 Kč 48 750 Kč 101 250 KčPramen: autorka v MS Excel  Metoda alokace prostým dělením Režijní náklady na sadu =   celkové  náklady  na  všechny  režie  /  celkový  počet 

prodaných kusů Režijní náklady na sadu =  130 140 / 1 870  =  69,59 Kč  

Tabulka 2: Příklad – metoda prostým dělením  

Metoda prostým dělením   Kryšpín Kašpárek Pultanela  Duncan Toys Režie   15 311 Kč 27 837 Kč 86 992 KčZisk/ztráta na zákazníka  13 739 Kč 20 913 Kč 14 258 KčZisk/ztráta na kus   62,45 Kč 52,28 Kč 11,41 KčPramen: autorka v MS Excel  Metoda alokace režijní přirážkou Rozvrhová základna: celkové výrobní náklady na přírodní kostky  Procento  režijní  přirážky  =  (celkové  náklady  na  všechny  režie  /  celkové  výrobní 

náklady na přírodní kostky) * 100 Procento režijní přirážky =  (130 140 / 73 020) * 100  =  177,79 %     

25 

Tabulka 3: Příklad – metoda režijní přirážky 

Metoda režijní přirážky   Kryšpín Kašpárek Pultanela  Duncan Toys Režie   16 001 Kč 28 801 Kč  85 338 KčZisk/ztráta na zákazníka  13 049 Kč 19 949 Kč  15 912 KčZisk/ztráta na kus   59,31 Kč 49,87 Kč  12,73 KčPramen: autorka v MS Excel  Metoda alokace ABC Pro  metodu  ABC  je  nutné  sledovat  jednotlivé  aktivity  spojené  s prodejem.  Bylo zjištěno, že vyřízení objednávky  stojí 300 Kč, návštěva prodejce 1 000 Kč a náklady na   1  km  ujetý  v souvislosti  s dodávkou  stojí  12 Kč.  Doplňkové  informace  jsou uvedeny v tabulce č. 4:  

Tabulka 4: Příklad – doplňkové údaje o zákaznících  

  Kryšpín Kašpárek Pultanela  Duncan Toys Počet objednávek                         10                         15                          40 Počet návštěv prodejců                          2                          4                           6 Počet dodávek                         10                         30                          60 Počet km ujetých kvůli 1 dodávce                      12                       30                      120 Pramen: autorka v MS Excel  

Tabulka 5: Příklad – metoda ABC  

Metoda ABC  Kryšpín Kašpárek Pultanela  Duncan Toys Náklady na vyřízení objednávek   3 000 Kč 4 500 Kč  12 000 KčNáklady na návštěvy prodejců   2 000 Kč 4 000 Kč  6 000 KčNáklady na přepravu   1 440 Kč 10 800 Kč  86 400 KčProdejní náklady celkem   6 440 Kč 19 300 Kč  104 400 KčZisk/ztráta na zákazníka  22 610 Kč 29 450 Kč  ‐3 150 KčZisk/ztráta na kus   102,77 Kč 73,63 Kč  ‐2,52 KčPramen: autorka v MS Excel  Je  možné  vidět,  že  rozdílné  metody  analýzy  dávají  různé  výsledky.  První  dvě metody  patřící  do  tradičních  postupů  říkají,  že  by  bylo  výhodné  zaměřit  se na středně  velkého  odběratele  Pultanelu,  který  přináší  nejvyšší  zisk  v absolutní hodnotě, přičemž další dva odběratelé přináší přibližně stejný zisk a podnik si je má také  ponechat.  Metodou  ABC  se  také  došlo  k závěru,  že  nejvyšší  zisky  přináší odběratel  Pultanela,  ovšem  z pohledu  ziskovosti  by Kostkárna,  s.  r.  o.  největšímu odběrateli Duncan Toys měla přestat dodávat, jelikož je dokonce ztrátový.   Postup  alokace,  který  je  zvolen,  zásadním  způsobem  ovlivňuje následně  obdržené výsledky. Na těchto výsledcích pak závisí rozhodování managementu o tvorbě cen, o tom, které produkty vyrábět a komu je prodávat.  

26 

2.3.7  Výhody a nedostatky tradičního modelu přiřazování nákladů z pohledu metody ABC  Hlavními  nedostatky  tradičního  způsobu  přiřazování  nákladů  z pohledu  metody ABC jsou [10]: 

• poskytují  zkreslené  údaje  o  nákladech  na  výrobky  a  služby  (vychází z finančně‐daňových pravidel), 

• nezohledňují režijní náklady málo závislé na objemu, • poskytují málo detailní  informace o nákladech například pro benchmarking 

a target costing, • neposkytují  manažerům  informace  pro  jejich  sebevzdělávání  a  zlepšování 

(informace jsou často příliš finanční, příliš agregovaná – vyhovují finančnímu a daňovému účelu, nikoli manažerskému), 

• málo  podporují  strategická  rozhodnutí  (neidentifikují  náklady  na  procesy, na zákazníky, na trhy, na distribuční kanály, na kontrakty apod., shromažďují náklady po střediscích). 

 Naproti tomu výhodami tradičního modelu alokace vůči metodě ABC jsou [10]: 

• umožňují přidávání organizačních  jednotek a sazeb ve snaze  lépe vystihnout procesy a činnosti, 

• model  je v systémech organizace zaběhaný,  je součástí informačního systému organizace a jde o relativně rychlé a tedy levné řešení, 

• model je velmi jednoduchý, nevyžaduje sběr dodatečných dat, většinou jen už evidované přímé náklady a tím je tedy opět levný. 

 V souvislosti se zmiňovanou levností tradičních metod  je však potřeba si uvědomit, že podniku se primárně nejedná o cenu modelu ale o maximalizaci využití zdrojů. Celkový  efekt proto může být  s levným modelem  často podstatně nákladnější než po nákladném zavedení ABC modelu.  Nový pohled na náklady aktivit metodou ABC umožňuje porovnat jejich nákladovou náročnost s jejich přínosy,  čímž se vytváří  tlak na eliminaci aktivit bez přínosového efektu nebo se zápornou přidanou hodnotou.  V případě  nekomplikované  hromadné  výroby  je  možné,  že  informační  přínos metody procesní alokace nemusí převýšit náklady vynaložené na její implementaci.  Nevýhodou metody ABC  stejně  jako  tradičních metod  je  jejich  statický  charakter. Vyjadřuje velikost nákladů na nákladový objekt pouze při konkrétním objemu a šíři výkonů.  Neukazuje,  jak  by  se  změnily  náklady  například  na  počet  návštěv u zákazníků, pokud by se zvýšil objem jimi nakupovaných výrobků.   

27 

2.3.8  Využití metody ABC v praxi   Využití  ABC  metody  přináší  největší  efekt  v odvětvích  se  širokým  sortimentem poskytovaných výkonů, jejichž realizace je poměrně náročná na náklady pomocných avšak  nutných  procesů.  Největší  zkušenosti  s její  aplikací  jsou  v současné  době ve zpracovatelském  průmyslu  s heterogenní  výrobou  a  montážní  technologií. Metoda  se  však  relativně  široce  aplikuje  i  v nevýrobních  odvětvích,  např. v obchodních firmách, bankovnictví, pojišťovnictví a dopravě [5].   Jelikož  je metoda velice náročná na  rozsah zjišťování dat, používá  se v praxi  často jenom  na  ty  procesy,  u  nichž  tradiční  postupy  umožňují  největší  odchylky od skutečnosti. Z tohoto hlediska je možné sem zařadit aktivity, jejichž náklady jsou nepřímo  úměrné  k objemu  finální  produkce.  Typický  je  tento  vztah  pro  tyto  čtyři typy činností [5]: 

• logistické  operace,  zajišťující  hlavně  zásobovací  a  prodejní  fázi  reprodukce (objednávky  materiálu,  provádění  vstupní  kontroly,  zavážení  do  výroby, vnitropodniková doprava, balení,  expedice, projednávání zakázkové náplně, doprava zákazníkům – včetně informační podpory těchto činností), 

• operace zajišťující rovnováhu mezi zdroji a jejich užitím (operativní plánování a dispečerské řízení zásobování, výroby a odbytu), 

• operace zajišťující provádění změn (seřizování strojů, náklady na konstrukční a technologickou přípravu), 

• operace  zajišťující  kontrolu  jakosti  prováděných  výkonů  (kontrola  kvality, vyřizování reklamací na vstupu i výstupu, výdaje na opravy zmetků). 

 Kromě možnosti zjišťovat ziskovost jednotlivých zákazníků tato metoda přináší také lepší  informace  pro  rozhodování  o  cenách  produkce  a  jejich  obhajobu  před zákazníkem. Dále poskytuje podklady pro rozhodování mezi tím, zda něco vyrábět nebo  nakupovat  od  dodavatele,  protože  nabízí  informace  o  skutečné  nákladové náročnosti jednotlivých procesů a činností.   Metoda  není  vhodná  pro  použití  tam,  kde  jsou  pracovníci  zainteresovaní na množství a kvalitě měřených dílčích aktivit a při stanovení úkolů, na jejichž plnění závisí výše odměn. Přirozená snaha  těchto pracovníků obhájit přínos svých útvarů k celopodnikovým  výsledkům  vede  spolu  s jejich  informačním  monopolem na reálnost  dat  o  příslušné  aktivitě  k prokazování  velkých  objemů  provedených aktivit,  ke  snaze  přesunovat  náklady  mezi  aktivitami  a  k dalším  účelovým manipulacím,  které  zpravidla  znehodnotí  vypovídací  schopnost  informací vycházejících  z těchto  dat,  a  tím  samozřejmě  i  možnost  jejich  využití  pro  jiné účely [5].  Přes  všechny  nesporné  výhody  této  metody  u  nás  v jejím  využití  zaostáváme za zeměmi na západ od našich hranic [10]. 

28 

Systémy poskytující informace o ziskovosti zákazníků  V současné  době  již  mnoho  používaných  ERP  systémů  (Enterprise  Resource Planning)  podporuje  zjišťování  nákladů  pomocí  metody  ABC  a  také  dokáže vyhodnocovat  ziskovost  na  jednotlivé  zákazníky.  V České  republice  jsou nejpoužívanějšími ERP systémy [18] s možností měření ziskovosti zákazníků Helios, Vario  a Microsoft  Dynamics  NAV.  Ve  světě  [18]  jsou  to  zejména  systémy  SAP, Oracle, Sage. 

29 

3  ROZDĚLENÍ ZÁKAZNÍKŮ DO SKUPIN  Má‐li  podnik  více  odběratelů,  je  užitečné  je  rozdělit  do  skupin  podle  ziskovosti. Podle tohoto rozdělení pak mohou být vytvořena doporučení pro management, jako například na které zákaznické skupiny by se měl orientovat, nebo jak vysoké by měly být  stanoveny  limity  pro  náklady,  které  jsou  spojeny  se  získáním  a  udržením zákazníků  z dané  skupiny.  Zákazníky  je  možné  roztřídit  například  do  těchto  ziskových vrstev [4]:  

• platinoví zákazníci (nejziskovější), • zlatí zákazníci (ziskoví), • železní zákazníci (nízká ziskovost, ale z různých důvodů žádoucí), • olovění zákazníci (neziskoví a nežádoucí). 

 Společnost by se měla snažit zbavit olověných zákazníků nebo z nich učinit ziskové zákazníky tak, že sníží náklady na jejich obsluhování nebo zvýší prodejní ceny. Zlaté zákazníky by se měla zároveň pokusit posunout do platinových a železné do zlatých. Zákazníci by tedy měli být rozděleni podle toho,  jakou pozornost by  jim společnost měla  věnovat,  zda  se  vyplatí  o  ně  usilovat,  udržovat  si  je  či  zda  jim  nevěnovat pozornost žádnou.  K rozdělení zákazníků do skupin je možné využít statistických metod se souhrnným názvem shluková analýza.   

3.1  Shluková analýza dat∗  Shluková analýza  je zastřešující název pro skupinu metod, které umožňují seskupit zadané objekty do shluků, nebo vytvořit hierarchii shluků objektů. Cílem shlukové analýzy  je  rozdělit  vstupní  data  do  skupin  (shluků)  podle  podobnosti  svých vlastností  tak,  aby  si  dva  objekty  v jednom  shluku  byly  více  podobné,  než  dva objekty  z různých  shluků.  Provedením  analýzy  dostaneme  z jedné  nesourodé skupiny  dat  několik menších  stejnorodých  skupin.  Na  vstupu  analýzy  neexistují informace o skupinách a někdy ani o tom, kolik skupin by v datech mělo být [7].   3.1.1  Metody shlukové analýzy  Shluková  analýza  zahrnuje  mnoho  technik.  Nejčastěji  se  dělí  na  hierarchické a nehierarchické∗∗ [17]. 

                                                 ∗ V anglické literatuře označováno  Cluster Analysis ∗∗  Označení  nehierarchických  metod  se  v literaturách  liší.  V  [7]  je  používán  také  pojem  metody rozkladu (partitioning). 

30 

Hierarchické metody  Hlavním  představitelem  hierarchického  shlukování  je  metoda  aglomerativního shlukování  (postupné  shlukování  objektů).  Nejprve  se  z každého  objektu  vytvoří shluk (všechny shluky mají velikost  jedna, tzn. obsahují pouze  jeden objekt). Potom jsou  ze  všech  shluků  vybrány  ty  dva,  které  se  sobě  nejvíce  podobají,  a  spojí  se do jednoho. Tímto postupem  jsou vytvářeny stále větší a větší shluky, uvnitř nichž jsou  si objekty  stále méně podobné. Takto  se postupuje až do okamžiku, kdy  jsou všechny  objekty  zařazeny  v jediném  velkém  shluku. Takový proces  shlukování  se obvykle znázorňuje jako stromový graf neboli dendrogram.  

Obr. 7: Ukázka dendrogramu 

 Pramen: autorka  Hierarchickou  analýzu  je možné  provádět  na  objektech  i  na  proměnných,  tzn.  je možné  nalézt  skupiny  proměnných,  které  jsou  si  podobné  (podobné  ve  smyslu vzdálenosti,  nikoli  ve  smyslu  korelace).  Metoda  aglomerativního  shlukování  se používá většinou pouze na malé datové  soubory, protože u velkých  souborů bývá výpočet  značně  náročný.  Velmi  často  se  ale  využívá  v přípravné  fázi  shlukové analýzy,  kdy  není  znám  počet  optimálních  shluků.  Právě  tento  údaj  totiž  lze z hierarchické analýzy poměrně přesně určit (více v kapitole 3.1.3).    Nehierarchické metody  Vstupem  nehierarchických  metod  musí  být  údaj  o  počtu  shluků,  které  mají  být v datech nalezeny. Přiřazení objektů ke shlukům je jednoznačné, nebo se počítá míra příslušnosti  jednotlivých  objektů  ke  shlukům.  Jednoznačné  přiřazení  lze  získat například metodou k‐průměrů∗.  Ta se používá tehdy, když jsou v datovém souboru obsaženy pouze kvantitativní proměnné.  Metoda k‐průměrů pracuje tak, že opakovaně střídá fázi výpočtu středů jednotlivých shluků a  fázi zařazení objektů do  shluku. Úplně na začátku  je analytikem zvoleno 

                                                 ∗ Anglicky K‐means Clustering 

31 

k počátečních  středů  shluků  (centroidů).  To  lze  provést  například  náhodným výběrem  ze  vstupních  dat  nebo  zvolením  prvních  k objektů  souboru.  Potom  se zkoumají  vzdálenosti  každého  objektu  od  každého  středu  shluku  tak,  že  se pro každou takovou dvojici spočítá (nejčastěji) euklidovská vzdálenost:  

( ) ( ) ji

m

ljliljiE xxD xxxx −=−= ∑

=1

2,  

 kde  DE……………Euklidovská vzdálenost 

xi, xj …………vektor proměnných objektu i,j m…………….počet proměnných l………………konkrétní pořadí proměnné xil, xjl…………konkrétní hodnota i‐tého,j‐tého objektu l‐té proměnné 

 Všechny objekty se zařadí k tomu shluku, k jehož středu mají nejblíže. Následně  je pro  každý  shluk  stanoven  nový  střed  jako  aritmetický  průměr  všech  objektů  již zařazených do  shluku. Opět  se zkoumají vzdálenosti každého objektu od každého nového  středu  shluku. Pokud  je objekt blíž k  centroidu  jiného  shluku,  je přesunut do tohoto shluku. Celý tento postup se opakuje dokud dochází k přesunům objektů mezi shluky.  Metoda  k‐průměrů  je  vhodná  pro  datové  soubory  s velkým  počtem  objektů.  Její největší nevýhodou je potřeba určení počtu shluků předem.    3.1.2  Příprava datového souboru  Předzpracování  dat  spočívá  zejména  v posouzení,  které  proměnné  objektů popřípadě  s jakými  vahami mají  být  zahrnuty  do  analýzy.  Významné  proměnné budou  ty, podle  kterých  by měly  být  objekty  rozlišeny,  nebo  ty, podle  kterých  se objekty nejvíce liší. Ze statistického hlediska je vhodné, aby v souboru zůstaly pouze proměnné statisticky nezávislé [8].   Závislost proměnných lze určit pomocí Pearsonova korelačního koeficientu. Jedná se o parametrický  statistický  test, který zjišťuje,  jak  těsný  je vztah proměnných  (např. do 0,2  je vztah zanedbatelný, 0,2‐0,4  je nepříliš  těsný vztah, 0,4‐0,7  je středně  těsný vztah, 0,7‐0,9  je velmi těsný vztah a více než 0,9  je extrémně těsný vztah) a jaký má směr (kladný nebo záporný) [14]. Korelační koeficient lze spočítat dle vzorce [2]:  

∑ ∑∑

−−

−−=

22 )()(

))((),(

YYXX

YYXXYX

ii

iiρ  

 

32 

kde  v čitateli  je  kovariance  (střední  hodnota  součinu  odchylek  obou  náhodných veličin  X,Y  od  jejich  středních  hodnot),  ve  jmenovateli  odmocnina  ze  součinu rozptylů.  Korelační  koeficient  dosahuje  hodnot  od  –1  do  1,  přičemž  pokud  ρ  =  0,  jsou proměnné lineárně nezávislé.  Je‐li ρ = 1, jsou proměnné kladně korelované, obdobně pokud ρ = ‐1, jsou proměnné záporně korelované.   Pokud  nejsou  všechny  proměnné  stejného  typu,  je  vhodné  je  standardizovat. Standardizace dat znamená přiřazení vhodné důležitosti všem proměnným zdrojové matice.  Po  provedení  standardizace  je  možné  pomocí  vah  přiřadit  proměnným potřebnou důležitost. Data by měla být také škálována, aby byla uvedena ve stejném měřítku [7].  Výsledek  shlukování  bude  také  ovlivněn  tím,  zda  soubor  dat  obsahuje  odlehlé objekty  (objekty  velmi  odlišné  od  ostatních).  Takovéto  objekty  budou  tvořit samostatné shluky.   3.1.3  Určení počtu shluků  Pro  metodu  k‐průměrů  je  nutné  předem  zadat  počet  shluků.  Pokud  neexistuje představa  o  tom,  kolik  shluků  by  chtěl  analytik  získat,  je  jednou  z možností provedení  analýzy  vícekrát,  s různými  počty  požadovaných  shluků.  Potom  se vyberou  ty  výsledky,  které  nejlépe  odpovídají  datovému  souboru  a  které  mají reálnou interpretaci.   Další  jednoduchou  možností,  jak  zjistit  optimální  počet  shluků,  je  využití hierarchického aglomerativního shlukování použitého na náhodný výběr z datového souboru.  Náhodný  výběr  několika  případů  snižuje  časovou  náročnost  analýzy a zajišťuje přehlednost vytvořeného dendrogramu  (obrázek  č. 8), který  je výstupem tohoto postupu.  Červená  čára představuje  řez  stromem, po  jehož provedení by  se dendrogram  rozpadl  na  4  podstromy  ‐  shluky.  Čára  se  dělá  zpravidla  tam,  kde existuje  velká  vzdálenost  od  spojení  objektů  k dalšímu  spojení  (a  tedy  i  velká odlišnost mezi objekty shluků).          

33 

Obr.  8:  Určení  optimálního  počtu  shluků  pomocí  hierarchického  aglomerativního shlukování 

 Pramen: autorka  Optimální  počet  shluků  by  neměl  být  příliš  velký,  aby  byl  dostatečně  přehledný. V praxi se jen zřídka hledá více než deset shluků [17]. Dále by měly být respektovány přirozené shluky.   Interpretace  výsledků  a  jejich  posouzení  z hlediska  praktické  využitelnosti  je  poslední, avšak velmi důležitou etapou shlukové analýzy.   3.1.4  Software pro shlukovou analýzu  Pro  využití  shlukové  analýzy  jsou  velkým  pomocníkem  softwarové  nástroje, bez kterých by zejména u velkých datových souborů bylo provedení ne‐li nemožné, pak  velice  náročné.  V současné  době  umožňuje  shlukovou  analýzu  například programy Statistica, S‐Plus, SPSS, STATGRAPHICS.   

34 

4  PŘEDSTAVENÍ SPOLEČNOSTI STAROBRNO, A. S.  Tato  diplomová  práce  má  za  cíl  analyzovat  ziskovost  zákazníků  konkrétního podniku. Podnikem, ke kterému se vztahují veškerá data v této kapitole  je pivovar   Starobrno, a. s.   4.1  Základní informace   Společnost Starobrno, a. s.  je akciovou společností se sídlem v Brně na ulici Hlinky 160/12.  Zde  je  umístěna  kromě  administrativní  části  i  vlastní  výroba  piva,  což  je hlavní činnost podniku. Identifikační číslo  je 46346911. Do obchodního rejstříku byl podnik  zapsán  30.  dubna  1992,  ovšem  jeho  historie  je  mnohem  delší  (více  dále v kapitole  4.2).  Základní  kapitál  je  zcela  splacen  a  již  se  od  roku  2003  nemění a zůstává  ve  výši  758 599  tisíc  Kč  [12].  Průměrný  přepočtený  počet  zaměstnanců společnosti  Starobrno,  a.  s.  se  v posledních  letech  pohybuje  okolo  400  s klesajícím trendem.  Nejvyšším  orgánem  společnosti  Starobrno,  a.  s.  je  valná  hromada.  Statutárním orgánem  je  tříčlenné  představenstvo,  které  řídí  činnost  společnosti  a  jedná  jejím jménem.  Členové  představenstva  jsou  voleni  na  tři  roky  a  odvoláváni  kontrolním orgánem společnosti – dozorčí radou.  Podnik je členem nadnárodní skupiny pivovarů Heineken. Společnost Starobrno, a. s. vlastní  kromě  stejnojmenného  pivovaru  v Brně  také  pivovar  Hostan  ve  Znojmě. V současné době má na českém trhu s pivem více než pětiprocentní podíl, což ji řadí mezi  největší  pivovarnické  skupiny  v zemi.  Nejlepší  pozice  má  pivovar  tradičně v regionu  jižní Moravy,  kde  ovládá  čtvrtinu  trhu,  přímo  v Brně  dokonce  více  než polovinu.  Pivo  je  ovšem  vyráběno  i  na  export,  který  rok  od  roku  stoupá. Nejvýznamnějšími  exportními  trhy  jsou  Švédsko,  Německo,  Rakousko  a  Velká Británie.  Vývoz  na  Slovensko  byl  v roce  2004  nahrazen  licenční  výrobou  piva Starobrno ve  společnosti Heineken Slovensko. Povědomí o značkách  je  společností prohlubováno častými marketingovými aktivitami [16].  Hlavní  činností podniku  je  výroba piva. V obchodním  rejstříku  jsou  však  zapsány i další předměty podnikání [12]:  

• obchodní živnost ‐ koupě zboží za účelem jeho dalšího prodeje a prodej • pivovarnictví a sladovnictví • pronájem průmyslového zboží • silniční motorová doprava nákladní • vedení účetnictví • organizační a ekonomické poradenství • zprostředkovatelská činnost 

35 

• čištění pivního potrubí a výčepního zařízení • poskytování software • zámečnictví • pronájem motorových vozidel • management • poskytování kancelářských služeb • marketing • hostinská činnost • výroba nápojů 

  4.2  Historie podniku∗  Historie vaření piva má v českých zemích tradici sahající až do středověku. Nejinak je tomu i v Brně. Zde se začalo vyrábět již před více než 750 lety, za vlády Václava I.      Od 14. století byl brněnský pivovar dlouhá staletí součástí cisterciáckého kláštera.  Velkého rozmachu pivovarnictví v našich zemích došlo ve druhé polovině 19. století. V této  době  se  poslední  majitelé  klášterního  pivovaru  rozhodli  postavit  nový moderní pivovar. Již tehdy se pivovaru říkalo Starobrněnský a pivo bylo známé jako Starobrněnské.  Po  skončení  druhé  světové  války,  během  níž  byl  značně  poškozen,  byl  pivovar znárodněn.  V druhé  polovině  20.  let  byl  několikrát  modernizován.  Poslední významnou  etapou  byla  výstavba  cylindrokónických  tanků,  která  byla  zahájena               v roce 1995. Na počátku 90.  let působil pivovar pod obchodním  jménem Starobrno, státní podnik. Poté byl přetransformován na akciovou společnost.  Novodobá historie pivovaru začíná v roce 1994, kdy se Starobrno, a. s. stala součástí rakouského koncernu BBAG. Investice do výroby si od té doby vyžádaly zhruba půl miliardy  korun.  Dalších  více  než  sto  milionů  pak  Rakušané  investovali do autodopravy  a  informační  sítě. V devadesátých  letech  obecně  se podniku příliš nedařilo,  v letech  1994  až  1999  dokonce  dosáhl  ztráty,  což  bylo  způsobeno  velmi nízkými  cenami,  pod  hranicí  rentability.  Proto  došlo  k opuštění  trhu  levných  piv a k výraznému  zdražení  zbývajících  značek.  Opuštění  cenové  války  Starobrnu přineslo pokles výstavu (objemu produkce), ale zároveň přechod do černých čísel.  Na  počátku  3.  tisíciletí  se  pivovaru  dařilo  rok  od  roku  lépe.  Zvyšoval  se  výstav, export  i  hospodářské  výsledky. V roce  2001  se  společnost  sloučila  se  znojemským pivovarem Hostan, který  tak zanikl a stal se pak  její součástí. Pivovar  tak reagoval na aktivity  svých  konkurentů.  Spojení mu  přineslo  rozšíření  trhu,  distribuční  sítě a také  možnost  oslovit  více  odběratelů.  V roce  2003  získal  nizozemský  koncern                                                  ∗ Zpracováno dle [13] 

36 

Heineken většinu akcií koncernu BBAG, čímž se Starobrno, a. s. začlenilo do největší pivovarnické  skupiny  v Evropě  a  čtvrté  největší  v celosvětovém  měřítku.  To znamenalo  zlepšení  v oblasti  marketingu,  prodeje  a  distribuce.  V  roce  2005 společnost  převedla  veškerou  svou  tuzemskou  výrobu  piva  do  Brna,  protože nechtěla  investovat  miliony  korun  do  obnovy  zastaralé  technologie  ve  Znojmě. V roce 2006 bylo uvedeno do provozu zákaznické call centrum. V témž  roce přešel pivovar  na  nový  typ  lahví.  S výdělkem  roku  2006  se  pivovar  dostal  do  trojice největších tuzemských výrobců nápojů. V roce 2007 byl překonán rekord ve výstavu piva z roku 1973. Od roku 2008 platí nová společná organizační struktura společností Krušovice  a  Starobrno,  která umožnila pracovníkům  obou  firem  operovat na  trhu jako jednotný tým, který nabízí kombinované portfolio značek Krušovice, Starobrno, Hostan, Heineken a dalších importovaných pivních značek.   4.3  Produkty∗  Výrobní program  se v průběhu  času měnil. V současné době  je ve  stálém portfoliu společnosti mnoho pivních značek.  Jsou  to zejména piva z produktové řady značky Starobrno  (Ležák,  Medium,  Svatováclavské,  Tradiční,  Černé,  Řezák,  Osma a nealkoholické  pivo  Fríí)  dále  produktová  řada  značky  Hostan.  Pivovar  vyrábí speciální  piva  se  značkou  Baron  Trenck,  Červený  Drak  a  Black  Drak,  licenčně vyráběné prémiové pivo Zlatý Bažant a dováží koncernové značky piva Heineken, Amstel, Murphy´s a Edelweiss. Kromě piva podnik vyrábí i nealkoholické limonády ZULU kola a ZULU citron. Zvláštní značkou  je vyráběná pivní pálenka BierBrand. Starobrno,  a.  s.  kromě  těchto  nápojů  jednorázově  uvádí  na  trh  pivní  rarity  (např. Zelené pivo na Zelený čtvrtek, vánoční speciály).  

Obr. 9: Výběr ze sortimentu 

  Pramen: Starobrno, a. s.  Výstav piva i objem prodeje se každoročně zvyšuje, v roce 2007 dosáhl objem prodeje 981 000 hl piva a prodej ostatních nápojů 132 000 hl.   

                                                 ∗ Zpracováno dle [16] 

37 

4.4  Technologie∗  Pivovar Starobrno každoročně vynakládá vysoké  investice do zlepšování výrobních technologií.  Na  rozsáhlou  modernizaci  cylindrokónických  tanků  navazuje rekonstrukce varny, zahájená v roce 2007. Díky moderním technologiím i dodržování tradičních  receptur  a  umění  zdejších  sládků  jsou  piva  společnosti  Starobrno,  a.  s. špičkové kvality, o čemž svědčí i každoročně četná prestižní ocenění (např. 1. místo v soutěži Zlatý pohár PIVEX 2007 pro Hostan Hradní, 1. místo v soutěži České pivo 2007 pro Starobrno Medium v kategorii světlých ležáků atd.).  Ruku  v  ruce  s investicemi  do  moderních  výrobních  technologií  jde  také  péče o ochranu  životního  prostředí,  které  není  společnosti  lhostejné.  V roce  2005  byl sepsán dokument o enviromentální politice Starobrno, a. s., který stanovil ukazatele pro činnosti v oblasti životního prostředí.   4.5  Organizační struktura 

 Organizační struktura  je zakotvena v organizačním řádu společnosti Starobrno, a. s. Zjednodušené organizační schéma podniku je vidět na obrázku č. 10.  

Obr. 10: Základní organizační schéma společnosti Starobrno, a. s. 

 Pramen: autorka  Kromě  vedoucích  pracovníků  úseků  uvedených  na  obrázku  generálnímu  řediteli podléhá  také  exportní  ředitel  se  svým úsekem,  který  je  však  společný  a  centrálně řízený pro více koncernových pivovarů a není organizačně přiřazen přímo podniku Starobrno,  a.  s.  Podobně  je  tomu  i  na  nižších  úrovních  řízení  –  některé  činnosti vykonávají podnikoví zaměstnanci pro více pivovarů ve skupině nebo naopak nejsou přímo  zaměstnanci  společnosti  Starobrno,  a.  s.,  ale  sesterského  pivovaru a spolupracují  s ní.  Proto  podnik  formálně  nemá  např.  oddělení  CRM  (Customer Relationship Management), ačkoliv prakticky  jej využívá. Pro celou skupinu včetně 

                                                 ∗ Zpracováno dle [16] 

38 

společnosti Starobrno, a. s.  je centrálně zajišťována také  logistika apod. Organizační struktura se vyvíjí v čase podle aktuálních potřeb podniku [19].   4.5.1  Hlavní útvary podniku∗  Generální ředitel Generální  ředitel  je  odpovědný  za  hospodaření  se  svěřeným  majetkem  a  jeho ochranu  a  za  celkový  chod  společnosti.  Zastupuje  společnost  navenek.  Jsou  mu podřízeny  všechny  útvary  společnosti  a  jeho  příkazy  jsou  závazné  pro  všechny zaměstnance podniku.   Sales Pod obchodní úsek spadá oddělení nákupu a prodeje výrobků a zboží s regionálními obchodními  zástupci,  obchodní  marketing,  zákaznický  servis,  technický  servis (sklady),  několik  distribučních  center  a  call  centrum. Obchodní  ředitel mimo  jiné odpovídá  za  obchodní  politiku  společnosti,  optimální  využití  obchodních  kapacit, za prodejní akce, přípravu obchodních smluv.   Marketing Do práce úseku marketingu patří provádění průzkumů trhu a jejich analýzy, návrhy marketingových  akcí,  propagace  společnosti,  vývoj  brand  designu,  předmětů podpory  prodeje  a  reklamních  předmětů,  zajišťování  vývoje  a  dodávek  nových druhů  obalů. Dále  tvorba marketingového  finančního plánu,  organizace, příprava, realizace a vyhodnocování propagačních akcí atd.   Human Resources  Tento  úsek  zajišťuje  komplexní  personální  a mzdovou  agendu  společnosti,  včetně péče o profesní rozvoj zaměstnanců. Mimo jiné také zajišťuje kolektivní vyjednávání s odborovými organizacemi ve Starobrno, a. s.  Finance Na  finančním  úseku  se  plánuje,  kontroluje  a  analyzuje  finanční  hospodaření podniku,  dále  se  zde  provádí  tvorba  výkazů,  inventury,  zpracovávají  se  roční závěrky.  Organizačně  sem  patří  kromě  účtáren  a  controllingu  také  oddělení informačních technologií, právní oddělení a podnikoví auditoři.   Supply Chain Pod úsek dodavatelského řetězce organizačně spadá výrobní oddělení včetně balení a údržby, dále oddělení laboratoří, technické oddělení a oddělení nákupu (suroviny, materiál). Dále sem patří oddělení kontrolující kvalitu výrobků společnosti.                                                    ∗ Zpracováno dle [19] 

39 

Public Relations Tento úsek zajišťuje a odpovídá za  šíření dobrého  jména  společnosti a komunikaci s médii,  za  bezproblémovou  komunikaci  uvnitř  podniku  a  spolupráci  s pivovary v koncernu, za výjezdní akce pivovaru.   4.6  Finanční analýza∗  Finanční analýza  společnosti Starobrno, a.  s. byla provedena za období  let 2002 až 2007, tedy za 6  let. Rozvahu a výkaz zisku a ztráty za tyto roky  lze nalézt v příloze číslo 1 této práce.  Ve zkoumaném období si česká ekonomika vedla velmi dobře, HDP postupně rostl a inflace  byla mírná. Nezaměstnanost  postupně  klesala. V odvětví pivovarnictví  je na trhu  tradičně  velká  konkurence,  která  nedovolovala  příliš  zvyšovat  cenu. Na druhou  stranu  se  zvyšovala  cena vstupů. Ve  sledovaných  letech  spotřeba piva na osobu za začátku ještě mírně rostla, ke konci již stagnovala.    Horizontální a vertikální analýza aktiv  Z horizontální a vertikální analýzy aktiv je vidět, že se jedná o velký podnik. Celková bilanční suma ve všech letech přesahovala  jednu miliardu Kč a měla rostoucí trend. Základní kapitál  společnosti byl  zcela  splacen. Ze  struktury  aktiv  je patrné,  že  jde o výrobní  podnik. Dlouhodobý majetek měl  nejvyšší  podíl  na  celkových  aktivech. Oběžná  aktiva  ve  všech  letech  kromě  roku  2005  mohutně  rostla,  zejména  kvůli nárůstu pohledávek a peněz na účtech. Zásoby podniku byly stále poměrně vysoké, jednalo se ale převážně o zásoby materiálu, což svědčí o  tom, že podniku se dařilo své výrobky prodávat a že nevyráběl na sklad. V posledních letech rostly krátkodobé pohledávky.  Částečně  to  bylo  způsobeno  prudkým  nárůstem  krátkodobých poskytnutých  záloh  od  roku  2004,  které  vznikly  kvůli  změně metodiky  účtování vratných  lahví. Ovšem výrazně  rostly  i pohledávky z obchodních vztahů,  což bylo pravděpodobně  způsobeno  zvětšujícím  se  objemem  prodejů  i  prodlužující  se průměrnou  dobou  splatnosti  u  pohledávek  podniku.  Velký  podíl  na  celkových aktivech  má  časové  rozlišení,  ovšem  jeho  výše  je  poměrně  stabilní,  z čehož  lze usoudit,  že  podnik  má  pravděpodobně  velké  množství  majetku  pořízeného na leasing.  Ve všech  sledovaných  letech  došlo  v podniku  k velkým  investicím, zejména v oblasti výroby, které byly vždy hrazeny z vlastních zdrojů.     

                                                 ∗ Převzato z [5] a doplněno o rok 2007.  

40 

Horizontální a vertikální analýza pasiv  Růst celkové sumy pasiv byl způsoben zejména růstem zisku a rezerv i cizích zdrojů –  závazků.  Stabilní  byl  podíl  vlastního  kapitálu  na  celkových  pasivech,  mezi 73 a 80 %, což ukazuje na konzervativní strategii podniku. Ta  je výhodná z hlediska stability podniku, ovšem toto financování může být zbytečně drahé. Je ovšem nutné si  uvědomit,  že  podnik měl  většinu majetku  v nejméně  likvidní  formě,  proto  by zvýšení financování přes cizí zdroje mohlo ohrozit jeho solventnost. Výše základního kapitálu  se  neměnila. Hospodářský  výsledek  se  ve všech  letech  zvyšoval,  výrazně v letech  2003  a  2004.  Podíl  cizích  zdrojů  na  krytí  podniku  kolísal.  Velký  pokles v roce 2003 souvisel se splacením 60 mil. Kč úvěru. Krátkodobé závazky vykazovaly rostoucí trend. Rostl význam dohadných účtů pasivních, u kterých by bylo dobré se zajímat proč, zda nešlo o skryté rezervy. Bankovních úvěrů podnik použil naposledy v roce 2002, od té doby si od banky vůbec nepůjčoval.   Horizontální a vertikální analýza výkazů zisku a ztráty  Celkové  výnosy,  stejně  jako  celkové  náklady  ve  sledovaném  období  rostly.  Také na skladbě tržeb  je dobře vidět, že podnik má výrobní charakter. Důležitou součástí podniku  byl  nicméně  také  prodej  zboží.  Vlastní  výkony  výrazně  rostly  každým rokem,  ovšem  v  některých  letech  rostla  výkonová  spotřeba  ještě  rychleji  – konkurence  nedovolila  zdvihat  ceny  ale  materiálové  vstupy  zdražovaly.  Přidaná hodnota  byla  poměrně  vysoká,  kolem  36 %  a  stabilní.  Osobní  náklady  rostly ve stejném poměru k výnosům, tzn. podniku se dařilo držet mzdy na uzdě. Provozní hospodářský  výsledek  rostl  každým  rokem,  hospodářský  výsledek  finanční a mimořádný byl zanedbatelný. Celkový HV za účetní období vyjadřuje v podstatě ukazatel ROS. Měl velmi slušnou úroveň, mezi 8 a 11 %.  

41 

Poměrové ukazatele, finanční páka, ekonomická přidaná hodnota  

Tabulka 6: Poměrové ukazatele, finanční páka, ekonomická přidaná hodnota 

Ukazatel  Způsob výpočtu  2002  2003  2004  2005  2006  2007 Rentabilita       ROE  HV po zdanění/VK  0,075 0,118 0,122  0,107  0,107 0,134ROA  HV po zdanění/CA  0,059 0,095 0,093  0,083  0,081 0,134ROS  HV po zdanění/T  0,068 0,105 0,107  0,091  0,085 0,099Čisté ziskové rozpětí  HV po zdanění/V  0,066 0,103 0,104  0,088  0,083 0,096Aktivita       Obrat aktiv  T/CA  0,866 0,908 0,868  0,917  0,945 0,986Doba obratu zásob (d)  zásoby/denní tržby  30 32 29  23  23 21Doba obratu pohl. (d)  krátkodobé pohl./denní tržby  35,73 30,84 34,09  38,85  41,53 36,47Podíl pers.n. na obratu  os. N/T  0,141 0,130 0,133  0,140  0,137 0,129Podíl pers.n. na celk.n.  os. N/CN  0,145 0,142 0,144  0,148  0,145 0,139Obrat na zam. (tis. Kč)  T/počet zaměstnanců  2 263 2 582 2 767  2 853  3 147 3 664Prům.roč.mzda(tis.Kč)   mzdové n./počet zaměstnanců  228 244 268  291  315 344Zadluženost       Míra celkové zadluž.  CZ/CA  0,212 0,191 0,239  0,223  0,250 0,270Míra zadluženosti VK  CZ/VK  0,270 0,236 0,314  0,287  0,333 0,369Úrokové krytí  (zisk před zd.+N.úrok)/N.úrok 13,0 110,3 ‐  ‐  ‐ ‐Likvidita       Běžná lik. (1. stupně)  oběžná likv. A/krátk. pas.  0,113 0,339 0,520  0,450  0,577 0,633Krátkodobá lik. (2. st.)  (likv. A+kr. pohl.)/kr. pas.  0,670 0,807 0,914  0,960  1,068 1,031Dlouhodobá lik. (3. st.)  (likv. A+kr.pohl.+zásoby)/kr.P  1,137 1,300 1,250  1,267  1,337 1,260Finanční páka  A/VK  1,272 1,238 1,314  1,287  1,333 1,369Index finanční páky  ROE/ROA  1,183 1,228 1,093  0,956  0,919 0,999

EVA (tis. Kč) (nopat/c ‐wacc)*c=(prov. HV/P ‐ wacc)*P  ‐148 ‐57 ‐60  ‐33  ‐32 ‐19

Pramen: autorka v MS Excel  Výše  ROE  byla  vyšší  než  bezrizikové  investice,  ale  ve  srovnání  s ostatními zpracovatelskými  podniky  téměř  poloviční.  V posledním  roce  se  ji  ale  podařilo částečně zvýšit. Ukazatel ROA je zajímavý zejména pro investory. Jeho hodnota byla mírně vyšší než úroková míra bankovních úvěrů, což je pozitivní. Ukazatel ROS říká, že  1 Kč  tržeb  přinese  od  7  do  10  haléřů  zisku  ve  sledovaných  letech,  což  je  opět poměrně slušný výkon.   Obrat celkových aktiv byl příliš nízký, ale pomalu rostl. Naopak dobrých výsledků dosahovala  doba  obratu  zásob,  která  klesla  v posledním  roce  až  na  21  dní. Doba obratu  pohledávek  se  držela  na  relativně  ještě  poměrně  slušné  úrovni.  Podíl personálních nákladů na obratu  i na celkových nákladech byl stabilní, což  je dobrý vývoj.  Výborně  lze  hodnotit  bez  výjimky  rostoucí  trend  obratu  na  jednoho pracovníka,  což bylo způsobeno  rostoucím objemem výroby  i mírným  snižováním počtu zaměstnanců. Průměrná mzda ve sledovaném období rostla, což  je v souladu s makroekonomickými daty a byla vyšší než průměrná mzda v hospodářství. 

42 

Míra celkové zadluženosti vykazovala ve sledovaných letech kolísavý trend, ke konci mírně  rostla.  Z pohledu  věřitelů  je  stále  na  velmi  slušné,  nízké  úrovni.  Je  ovšem možné, že pokud by se zvýšila zadluženost, mohla by vzrůst i nízká rentabilita – to bylo  zkoumáno pomocí  finanční páky  (níže). Míra  zadluženosti vlastního kapitálu kopírovala  trend  celkové  zadluženosti.  Úrokové  krytí  vykazovalo  vynikající výsledky proto, že se podnik zcela zbavil bankovních úvěrů.  Běžná  likvidita, která  říká  jak  je podnik schopen platit právě splatné závazky, měla rostoucí  trend a několikrát převyšovala doporučenou hodnotu, která  je 0,2. Podnik neměl problémy své závazky platit. Ukazatele krátkodobé  likvidity vykazoval  také pozitivní  rostoucí  trend. Dlouhodobá  likvidita  sice  nedosahovala  doporučovaných hodnot  (2  až  2,5  [11]),  ale  přesto  by  podnik  neměl mít  problémy  se  solventností, jelikož měl velké množství peněz na bankovním účtu a tak již nemusely být vázány v pohledávkách a zásobách.   Hodnota  finanční páky měla kolísavý  trend, který však směřoval vzhůru. Ukazatel ROE byl kromě posledního  roku vždy vyšší než ROA. Z toho vyplývá, že v těchto letech působila finanční páka kladně, tedy se zvyšováním poměru cizího kapitálu se zvyšovalo ROE. V posledním  roce  se hodnoty ROE  a ROA vyrovnaly  a pokud by podnik  i  nadále  zvyšoval  financování  přes  cizí  zdroje,  již  by  to  nepůsobilo na zvyšování ROE.  Pro  zajímavost  je  uveden  i  ukazatel  ekonomické  přidané  hodnoty  (EVA).  K jeho vyčíslení  bylo  použito  výpočtu  alternativních  nákladů  podle  stavebnicového modelu,  který  používá  také  české ministerstvo  průmyslu  a  obchodu.  Z výsledků ukazatele EVA plyne, že ačkoliv se  jeho hodnota postupně zvyšovala, podnik stále ztrácel  hodnotu  a  jeho  ekonomický  zisk  byl  záporný.  Výsledek  je  nutné  brát s rezervou, jelikož je hodně ovlivněn způsobem výpočtu alternativních nákladů.    Bonitní model  K rychlé  komplexní  analýze  podniku  byl  použit Quick  test  podle  Petra  Kralicka. Jednotlivé  ukazatele  jsou  ohodnoceny  známkami  od  0  do  4,  přičemž  4  je  nejlepší výsledek.          

43 

Tabulka 7: Quick test 

Quick Test  Způsob výpočtu  2002  2003  2004  2005  2006  2007 R1‐ kapitálová síla  VK/CA  0,786 0,808 0,761  0,777  0,750 0,730R1 známka    4 4 4  4  4 4R2 ‐ zadlužení  (Dluhy‐peněž. prostř.)/pr. CF  1,566 0,519 0,562  0,731  0,587 0,516R2 známka    4 4 4  4  4 4R3 ‐ ROA  Zisk před zdaněním/CA  0,053 0,095 0,114  0,118  0,115 0,131R3 známka    1 2 2  2  2 3R4 – finan. výkonnost  provozní CF/ provozní výnosy 0,137 0,226 0,222  0,179  0,189 0,198R4 známka    4 4 4  4  4 4Pramen: autorka v MS Excel  Z Quick  testu  je patrné,  že  finanční  stabilita podniku  (R1  + R2)  byla  na  vynikající úrovni.  V této  oblasti  lze  očekávat  i  do  budoucna  výborné  výsledky.  Výnosová situace  podniku  byla  také  v části  finanční  výkonnosti  výborná,  ovšem  spornější situace byla u ukazatele ROA počítaného ze zisku před zdaněním. Z vývoje  tohoto ukazatele je vidět, že podniku se, ač pomalu, daří tuto rentabilitu zvyšovat.    4.6.1  Závěr finanční analýzy  Rychlý bonitní model, který zohledňuje několik hledisek naráz, ukazuje na výborné celkové  zdraví  podniku  a  předpovídá,  že  podnik  ani  v budoucnu  nebude  mít vážnější  problémy.  Z důkladnější  analýzy  sledovaného  podniku  však  vyplývá několik dalších skutečností. 

• V prvé  řadě  je  to poměrně výrazný nárůst pohledávek z obchodních vztahů v posledních  letech  způsobený  zejména  prodlužující  se  průměrnou  dobou obratu pohledávek. Tento  trend byl nebezpečný, ovšem v posledním  roce se jej podniku povedlo mírně zvrátit.  

• Pozitivně  lze  hodnotit,  že  podnik  stále  investoval  do  nového  výrobního vybavení.  Za zvážení  by  stály  také  investice  do  software,  který  postupně zastarával a nebyl příliš obnovován.  

• Na  vývoji  hospodářského  výsledku  se  ukázalo,  že  podniku  se  velmi  dařilo zvýšit  zisk,  pravděpodobně  díky  implementaci  systémů  od  rakouského vlastníka v prvních třech letech sledovaného období.  

• Stav zásob vlastní  činnosti naznačuje, že podnik nevyráběl na sklad, ale  své výrobky se mu dařilo prodávat. 

• Výše ukazatele ROE byla vyšší než bezrizikové investice a pomalu rostla, ale ve srovnání s ostatními zpracovatelskými podniky byla stále příliš nízká.  

• Naproti tomu ukazatele zadluženosti vykazovaly poměrně nízké hodnoty, což souvisí  s konzervativní  strategií  financování  podniku.  Ovšem  je  třeba  vzít v úvahu,  že podnik má většinu majetku v nejméně  likvidní  formě, proto by další zvýšení financování přes cizí zdroje mohlo ohrozit jeho solventnost.  

 

44 

Celkově se zejména v posledním sledovaném roce podniku vedlo velmi dobře. Aby v budoucnu  dosahoval  ještě  lepších  výsledků, měl  by  se  snažit  dále  snížit  dobu obratu  pohledávek,  která  souvisí  s nižší  dlouhodobou  likviditou  i  s nízkou rentabilitou. Ke zvýšení rentability by také přispěla analýza ziskovosti zákazníků a následné zaměření  se  podniku  na  ty  zákazníky,  které  přináší  podniku  zisk.  Také  by  bylo  dobré analyzovat možnosti zvýšení prodeje zboží, které přinášelo vysoké marže. 

63 

POUŽITÁ LITERATURA    Monografie a skripta  [1]  FIBÍROVÁ,  J.,  ŠOLJAKOVÁ,  L. Hodnotové  nástroje  řízení  a měření  výkonnosti 

podniku. 1. vyd. Praha: ASPI, 2005. 263 s. ISBN 80‐7357‐084‐X.  [2]  HINDLS,  R.  a  kolektiv,  Statistika  pro  ekonomy.  8.  vyd.  Praha  :  Professional 

Publishing, 2007. 415 s. ISBN 978‐80‐8694‐643‐6.   [3]  KAPLAN,  R.S.,  COOPER,  R.,  Glossary  of  Activity‐Based  Management  Terms, 

2000. Consortium for Advanced Manufactoring – International (CAM‐I).  [4]  KOTLER, P., KELLER, K. L. Marketing management. 1. vyd. Praha : Grada, 2007. 

788 s. ISBN 978‐80‐2471‐359‐5.   [5]  KRÁL, B. a kol. Manažerské účetnictví. 1. vyd. Praha : Management Press, 2002. 

547 s. ISBN 80‐7261‐062‐7.  [6]  MAJEROVÁ, J. Finanční analýza konkrétního podniku. Brno, 2008. 15 s. Seminární 

práce do předmětu Finanční management.  [7]  MELOUN, M., MILITKÝ,  J.,  Statistická  analýza  experimentálních  dat.  2.  vyd. 

Praha : Academia, 2004. 953 s. ISBN 80‐2001‐254‐0.  [8]  ŘEZANKOVÁ,  H.,  HÚSEK,  D.,  SNÁŠEL,  V.  Shluková  analýza  dat.  1.  vyd. 

Příbram : Professional Publishing, 2004. 169 s. ISBN 978‐80‐8694‐626‐9.  [9]  SHAPIRO, B., RANGAN, K., MORIARTY, R., ROSS, E., Manage Customers for 

Profits (Not Just Sales) 1. vyd. Harvard Business Review, 1987.  [10]  STANĚK, V.  Zvyšování  výkonnosti  procesním  řízením  nákladů.  1.  vyd.  Praha  : 

Grada, 2003. 236 s. ISBN 80‐2470‐456‐0.  [11]  SUCHÁNEK, P., Finanční management. 1. vyd. Brno  : Masarykova univerzita, 

2007. 128 s. Distanční studijní opora. ISBN 978‐80‐2104‐277‐3.   

 

 

 

64 

Internetové zdroje  [12]  Justice.cz  [databáze  online].  Praha  :  Ministerstvo  spravedlnosti  ČR,  c2009,       

[cit. 2008‐12‐03]. Obchodní rejstřík, dostupné z URL <http://portal.justice.cz/justice2/uvod/uvod.aspx>.  

[13]  KODEKA,  M.,  Historie  pivovaru  Starobrno  [online].  c1999,  [cit.  2008‐08‐15], dostupné z URL <http://www.pivovary.info/prehled/starobrno/starobrno_h.htm>. 

 [14]  KUČERA,  R.,  ABZ.cz  Slovník  cizích  slov  [online].  c2005,  [cit.  2009‐04‐02], 

dostupné  z URL  <http://slovnik‐cizich‐slov.abz.cz/web.php/slovo/pearsonuv‐korelacni‐koeficient>. 

 [15]  STANĚK,  V.,  Poznejte  zákazníky,  kteří  rozhodují  o  vašem  podnikání  [online].       

[cit. 2009‐03‐28], dostupné z URL        <http://www.mbakontakt.cz/texty/poznejte‐zakazniky.pdf>.  

 [16]  STAROBRNO,  A.  S.,  O  společnosti  Starobrno,  a.  s.  [online].  c2009,                      

[cit. 2009‐03‐28], dostupné z URL < http://www.starobrno.cz/doc/cms/21/>.   [17]  STATSOFT CR S.R.O., Segmentace návštěvníků webových stránek [online]. c2004, 

[cit. 2009‐03‐28], dostupné z URL <http://www.statsoft.cz/page/index2.php?pg=navigace&id=254>. 

 [18]  ŠKAPA, R., Podnikové informační systémy [online]. Brno, 2008, [cit. 2008‐08‐15], 

prezentace k přednášce z předmětu Systémy řízení podniku. Dostupné z URL <https://is.muni.cz/auth/el/1456/jaro2008/PHSYRP/um/5484805/SyrpII2008.pdf?fakulta=1456;obdobi=3664;kod=PHSYRP>.  

 

 Podnikové směrnice  [19]  Organizační řád Starobrno, a. s., vnitropodniková směrnice č. 05/2008.  [20]  Výroční zprávy podniku Starobrno, a. s. za roky 2002 až 2007. 

65 

SEZNAM OBRÁZKŮ   Obr. 1: Příklad kumulativní ziskovosti skupin v praxi ....................................................13 Obr. 2: Analýza ziskovosti zákazníků ................................................................................14 Obr. 3: Znázornění alokačních fází v podniku vyrábějícím pračky ...............................17 Obr. 4: Podíl režijních nákladů na celkových nákladech kdysi a dnes..........................18 Obr. 5: Alokace nákladů podle tradičního modelu ..........................................................22 Obr. 6: Alokace nákladů podle modelu ABC ....................................................................22 Obr. 7: Ukázka dendrogramu ..............................................................................................30 Obr. 8: Určení optimálního počtu shluků pomocí hierarchického aglomerativního 

shlukování.......................................................................................................................33 Obr. 9: Výběr ze sortimentu .................................................................................................36 Obr. 10: Základní organizační schéma společnosti Starobrno, a. s.................................37 Obr. 11: Dendrogram pro celý gastro segment…………………………………………..51 Obr. 12: Průměry shluků ‐ gastro segment…………………………………………….…52 Obr. 13: Dendrogram pro celý retail segment……………………………………………53 Obr. 14: Průměry shluků ‐ retail segment………………………………………………..54 Obr. 15: Ziskovost zákazníků dle nalezených shluků…………………………………..56 Obr. 16: Průměry shluků ‐ podnikem používané skupiny……………………………..57 Obr. 17: Ziskovost zákazníků dle obchodních kanálů včetně členění na shluky…….59    

SEZNAM TABULEK   Tabulka 1: Příklad – údaje o zákaznících ...........................................................................24 Tabulka 2: Příklad – metoda prostým dělením .................................................................24 Tabulka 3: Příklad – metoda režijní přirážky ....................................................................25 Tabulka 4: Příklad – doplňkové údaje o zákaznících .......................................................25 Tabulka 5: Příklad – metoda ABC .......................................................................................25 Tabulka 6: Poměrové ukazatele, finanční páka, ekonomická přidaná hodnota...........41 Tabulka 7: Quick test .............................................................................................................43        

 

Příloha č. 1: Účetní výkazy společnosti Starobrno  , a. s. (v tis. Kč) za roky 2002 ‐ 2007∗  Rozvaha, aktiva (netto)  

text ozn. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Aktiva celkem 1 094 613 1 155 225 1 309 776 1 271 961 1 329 202 1 419 783 Pohledávky za upsaný ZK A 0 0 0 0 0 0 Dlouhodobý majetek B 744 674 726 880 752 682 761 453 740 186 751 206 Dlouhodobý nehmotný majetek B I 12 222 8 901 10 122 8 158 5 606 4 178 Nehmotné výsledky výzkumu a vývoje B I 2 0 0 0 0 0 0 SW B I 3 10 823 7 967 9 860 6 792 4 024 4 178 Ocenitelná práva B I 4 839 550 262 0 0 0 Nedokončený DNM B I 7 560 384 0 307 722 0 Poskytnuté zálohy na DNM B I 8 0 0 0 1 059 860 0 DHM B II 732 452 717 979 742 555 753 295 734 580 747 028 Pozemky B II 1 74 771 74 638 74 625 74 625 73 803 73 451 Stavby B II 2 268 248 277 295 274 454 268 938 265 067 253 404 SMV B II 3 348 681 344 430 386 040 356 181 378 413 357 148 Jiný DHM B II 6 154 234 234 234 234 234 Nedokončený DHM B II 7 35 907 14 672 4 680 31 199 11 272 33 414 Poskytnuté zálohy na DHM B II 8 1 688 3 948 0 19 836 3 749 27 575 Oceňovací rozdíl k nabytému majetku B II 9 3 003 2 762 2 522 2 282 2 042 1 802 Dlouhodobý finanční majetek B III 0 0 5 0 0 0 Podíly v ovládaných a řízených osobách B III 1 0 0 0 0 0 0 Podíly v UCE jednotkách pod podst. vlivem B III 2 0 0 0 0 0 0 Ostatní dlouhodobé CP a podíly B III 3 0 0 5 0 0 0 Oběžná aktiva C 191 249 248 026 338 931 309 857 391 546 446 814 Zásoby C I 77 651 93 323 90 444 74 806 78 618 80 598 Materiál C I 1 48 189 56 063 52 010 41 303 46 604 48 012 Nedokončená výroba a polotovary C I 2 16 239 18 818 18 104 12 694 12 459 17 423 Výrobky C I 3 7 472 9 206 9 613 9 357 9 756 6 406 Zboží C I 5 5 550 6 579 10 717 11 452 9 799 8 757 Poskytnuté zálohy na zásoby 201 2 657 0 0 0 0 Dlouhodobé pohledávky C II 2 005 1 866 2 378 1 111 1 902 4 050 Pohledávky z obchodních vztahů C II 1 2 005 1 866 2 378 1 111 1 902 4 050 Krátkodobé pohledávky C III 92 822 88 593 106 218 124 209 142 868 139 831 Pohledávky z obchodních vztahů C III 1 88 762 86 902 80 669 96 024 107 927 111 284 Stát - daňové pohledávky C III 6 2 169 30 98 4 2 260 Krátkodobé poskytnuté zálohy C III 7 0 0 23 848 25 605 33 063 26 181 Dohadné účty aktivní C III 8 677 686 628 1 449 1 181 1 205 Jiné pohledávky C III 9 1 214 975 975 1 127 695 901 Krátkodobý finanční majetek C IV 18 771 64 244 139 891 109 731 168 158 222 335 Peníze C IV 1 2 687 1 391 4 106 9 296 7 249 2 717 Účty v bankách C IV 2 16 084 62 853 135 785 100 435 160 909 219 618 Časové rozlišení D 158 690 180 319 218 163 200 651 197 470 221 763 Náklady příštích období D I 1 158 690 180 162 217 928 200 266 197 275 221 732 Příjmy příštích období D I 3 0 157 235 385 195 31

                                                 ∗ Převzato z [20] a graficky upraveno 

 

Rozvaha, pasiva  

text ozn. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Pasiva celkem 1 094 613 1 155 225 1 309 776 1 271 961 1 329 202 1 419 783 Vlastní kapitál A 860 514 933 402 996 559 988 436 996 905 1 036 827 Základní kapitál A I 757 611 758 599 758 599 758 599 758 599 758 599 Základní kapitál A I 1 758 599 758 599 758 599 758 599 758 599 758 599 Vlastní akcie a vlastní obchodní podíly A I 2 -988 0 0 0 0 0 Kapitálové fondy A II 5 5 5 5 5 5 Ostatní kapitálové fondy A II 2 13 13 13 13 13 13 Oceňovací rozdíly z přecenění maj. a závazků A II 3 -8 -8 -8 -8 -8 -8 Rezervní fondy, nedělitel. f. a ost. f. ze zisku A III 35 336 38 580 44 072 50 161 55 444 60 799 Zákonný rezervní fond/nedělitelný fond A III 1 35 336 38 580 44 072 50 161 55 444 60 799 HV minulých let A IV 2 676 26 388 72 097 74 004 75 770 78 885 Nerozdělený zisk minulých let A IV 1 2 676 26 388 72 097 74 004 75 770 78 885 HV běžného uce. období A V 64 886 109 830 121 786 105 667 107 087 138 539 Cizí zdroje B 232 332 220 172 312 434 283 487 332 297 382 935 Rezervy B I 6 071 30 874 27 704 16 368 20 594 14 613 Ostatní rezervy B I 4 6 071 30 874 27 704 16 368 20 594 14 613 Dlouhodobé závazky B II 0 0 15 541 23 412 20 354 17 048 Odložený daňový závazek B II 10 0 0 15 541 23 412 20 354 17 048 Krátkodobé závazky B III 166 478 189 298 269 189 243 707 291 349 351 274 Závazky z obchodních vztahů B III 1 130 396 131 781 130 416 102 622 95 133 135 853 Závazky ke společníkům B III 4 133 0 1 762 3 943 5 599 3 930 Závazky k zaměstancům B III 5 5 793 6 104 6 635 6 751 6 905 1 147 Závazky ze SZ a ZP B III 6 3 152 3 452 3 963 3 903 4 142 5 251 Stát - daňové závazky a dotace B III 7 22 964 30 986 55 809 56 441 61 919 46 415 Závazky k podnikům s rozhodujícím vlivem 1 192 909 0 0 0 0 Krátkodobé přijaté zálohy B III 8 0 0 54 152 46 137 77 515 112 773 Dohadné účty pasivní B III 10 1 336 15 560 16 191 23 653 40 097 43 052 Jiné závazky B III 11 1 512 506 261 257 39 2 853 Bankovní úvěry a výpomoci B IV 59 783 0 0 0 0 0 Běžné bankovní úvěry B IV 2 59 783 0 0 0 0 0 Časové rozlišení C I 1 767 1 651 783 38 0 21 Výdaje příštích období C I 1 1 767 1 608 783 38 0 1 Výnosy příštích období C I 2 0 43 0 0 0 20   

 

Výkaz zisku a ztráty  

text ozn. 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Tržby za prodej zboží I 100 005 107 315 146 421 150 687 142 815 158 493 Náklady vynaložené na prod. zboží A. 86 085 91 538 110909 106 079 107853 114 988 Obchodní marže + 13 920 15 777 35 512 44 608 34 962 43 505 Výkony II 844 667 945 519 990 638 1 010 723 1 115 407 1 244 580 Tržby za prodej vlastních výrobků a služeb II 1 848 162 941 171 990 935 1 016 202 1 112 948 1 241 110 ZS zásob vlastní činnosti II 2 -3 497 4 348 -297 -5 479 167 1 472 Aktivace II 3 2 0 0 0 2 292 1 998 Výkonová spotřeba B. 519 379 561 421 606 252 623 281 668 942 782 690 Spotřeba materiálu a energie B. 1 264 759 282 223 292064 278 017 301 407 331 122 Služby B. 2 254 620 279 198 314188 345 264 367 535 451 568 Přidaná hodnota + 339 208 399 875 419 898 432 050 481 427 505 395 Osobní náklady C. 133 270 136 063 150 929 163 566 172 000 181 233 Mzdové náklady C. 1 95 733 98 887 110288 118 869 125 824 131 564 Odměny členům orgánů spol. a družstva C. 2 2 316 780 0 0 0 0 Náklady na SZ a ZP C. 3 33 889 34 945 39140 42 212 43 562 47 923 Sociální náklady C. 4 1 332 1 451 1501 2 485 2 614 1 746 Daně a poplatky D. 1 266 1 542 1692 2 367 6 263 3 532 Odpisy DNM a DHM E. 129 445 115 758 120624 125 801 129 540 122 769 Tržby z prodeje DM a materiálu III 14 477 8 530 9 427 15 153 21 827 13 998 Tržby z prodeje DM III 1 14 477 2 550 1 140 5 120 12 598 8 604 Tržby z prodeje materiálu III 2 0 5 980 8 287 10 033 9 229 5 394 ZC prod. DM a materiálu F. 18 332 8 666 6 673 7 565 23 237 4 134 ZC prod. DM F. 1 18 332 1 377 566 1 822 6 930 1 218 Prodaný materiál F. 2 0 7 289 6107 5 743 16 307 2 916 ZS rezerv a OP v pr. o. a kompl. N. příšť. obd. G. 12 797 30 951 2939 3 631 -2 553 13 944 Ostatní provozní výnosy IV 4 841 3 368 11 765 24 689 11 109 14 994 Ostatní provozní náklady H. 13 414 7 492 12868 19 861 34 410 25 859 Provozní HV * 50 002 111 301 145 365 149 101 151 466 182 916 Tržby z prodeje CP a podílů VI 0 1 192 0 0 0 0 Prodané CP a podíly J. 0 988 0 0 0 0 Výnosy z DFM VII 44 122 3 30 0 0 Výnosy z ostatních dlouhodobých CP a podílů VII 2 44 122 3 30 0 0 ZS rezerv a opr. pol. ve finanční oblasti M. 1 339 0 0 5 0 0 Výnosové úroky X 133 114 969 1 379 1 776 4 436 Nákladové úroky N. 4 905 1 004 0 0 0 0 Ostatní fin. výnosy XI 3 724 1 289 5 603 4 701 2 133 3 713 Ostatní fin. náklady O. 2 988 4 006 3 992 5 117 3 054 4 509 Finanční HV * -2 653 -3 281 2 583 988 855 3 640 Daň z příjmu za běžnou činnost Q. -6 475 -130 27 029 44 422 45 234 48 017 - splatná Q. 1 0 -130 24 601 36 551 48 291 51 323 - odložená Q. 2 -6 475 0 2 428 7 871 -3 057 -3 306 HV za běžnou činnost ** 53 824 108 150 120 919 105 667 107 087 138 539 Mimořádné výnosy XIII 11 705 1 680 1 454 0 0 0 Mimořádné náklady R. 643 0 180 0 0 0 Daň z příjmu z mimořádné činnosti S. 0 0 407 0 0 0 - splatná S. 1 0 0 407 0 0 0 - odložená S. 2 0 0 0 0 0 0 Mimořádný HV * 11 062 1 680 867 0 0 0 HV za účetní období *** 64 886 109 830 121 786 105 667 107 087 138 539 HV před zdaněním **** 58 411 109 700 149 222 150 089 152 321 186 556