АBC- и XYZ-анализ: проведение и оценка результативности. Чем хорош xyz анализ для маркетолога

  • Big Data ,
  • Алгоритмы ,
  • Визуализация данных
  • XYZ–анализ - одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.

    XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

    Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с .
    Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

    Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.

    Цель - проанализировать поведение каждого товара за определенный период для управления товарным ассортиментом.

    Критерием для анализа может выступать количество проданного товара за определенный период, спрос на товар, количество покупок.

    Этапы проведения XYZ–анализа



    При выборе показателей коэффициентов стоит использовать здравый смысл и знание своей товарной группы или ассортимента сети в целом.
    • Категория Х, в которую попадают товары с минимальным колебанием продаж, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования до 0,1-0,2.
    • Категория Y, в которую попадают товары со средним колебанием продаж от 0,2 до 0,6, с сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
    • Категория Z, в которую попадают товары с резкими колебаниями продаж от 0,6 и выше, с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

    Для проведения XYZ анализа обязательно нужно помнить о сезонности продаж для определенных товаров. Элементарный пример - это мороженое, которое отличается высокой стабильностью продаж в жаркую часть года, и абсолютно нестабильными в холодную.

    Учет столь многих факторов требует автоматизации проведения анализа. На этот момент существует уже достаточно большое количество систем, которые значительно упрощают работу аналитика или категорийного менеджера.

    Для примера XYZ анализа предлагаем проведенное нами исследование с помощью сервиса BI Datawiz.io .
    для сети супермаркетов из 11 магазинов по торговой группе “Молоко и молочные продукты”. Целью было выделить категории товаров для управления ассортиментом и выработать общие рекомендации по формированию заказа для каждой категории.

    Большая часть товаров, которые входят в группу “Молоко и молочные продукты”, продаются постоянно, часто закупаются впрок в супермаркетах на выходные. Потому выбран временной интервал - неделя.

    Проводить анализ группы будем за последние полгода.

    Мы знаем что в целом товарная группа “Молоко и молочная продукция” одна из самых часто продаваемых в любом супермаркете. Это дает нам возможность выделить достаточно равномерные категории с такими коэффициентом вариации:

    В разрезе товарной группы “Молоко и молочная продукция”, проведенный анализ выделил категорию Х из 123 товаров.

    В таблице ниже специально выделены два товара, которые при большой разнице в количестве продаж имеют одинаковый коэффициент вариации, т.е. одинаковую стабильность продаж. Это стоит учитывать, одинаково стабильными могут быть как товар с 18 продажами за полгода, так и с несколькими тысячами продаж.

    Построение визуализации, как на скрине ниже, дает нам возможность провести анализ товаров из категории Х и выделить лидеров продаж - это пастеризованное молоко нескольких марок. На такие товары стоит ориентироваться в первую очередь при организации поставок, их пропажа на полках может привести к значительным потерям в продажах, в то время как отсутствие непопулярного товара покупатели могут и не заметить.

    Что-бы более наглядно показать стабильность продаж, приводим графики продаж отдельных товаров из каждой категории Х, Y и Z.

    Так выглядит график продаж товара группы Х. Как видно, колебания продаж в невелики.

    Так выглядит график продаж товара категории Y.

    Так выглядит график продаж для товара этой категории. Как видим, в последние 2 месяца было 2 неожиданных роста продаж товара и снова резкое падение.

    Как еще можно использовать XYZ анализ?

    Стабильность продаж товаров важный показатель эффективности работы торговой сети и каждого магазина.

    Применим XYZ анализ для определения проблемных магазинов сети. Используем данные той же товарной группы “Молоко и молочные продукты” за полгода, она всегда отличается высокими показателями и стабильностью продаж.

    Построим визуализацию данных по каждому магазину торговой сети с такими показателями:
    по горизонтали - оборот каждого магазина за выбранный период;
    по вертикали - коэффициент вариации;
    диаметр точки - средний чек.

    Как видим, коэффициент вариации продаж товарной группы “Молоко и молочные продукты” для большинства магазинов сети, кроме одного, не выше 0,15. Лучший оборот и средний чек показывают магазины №1 и №2.

    А вот магазин №7 отличается низким оборотом и высоким коэффициентом вариации. Продажи не стабильны, более чем в 2 раза сравнивая с другими магазинами торговой сети. Важно определить причины такого разрыва и принять меры для эффективной работы этого магазина.

    Как применять результаты анализа?

    Выделяют два подхода к управлению товарным ассортиментом, так называемые “американскую” и “японскую” системы управления запасами товаров.

    “Американская” или традиционная система управления предполагает ограничение рисков с использованием максимизации запасов товарного ассортимента, формализацию и настройку всех процессов анализа ассортимента и складских запасов “раз и навсегда”.

    Четкое выполнение всех процедур дает возможность эффективного управления. Менеджеры торговой сети стараются максимально обезопасить себя от перебоев и проблем с поставками, нерегулярного спроса на товары формируя достаточный запас.

    Такая система управления требует значительных материальных вложений и постоянного анализа товарных запасов, но уменьшает риски для ассортимента магазина или сети.

    “Японская” система управления запасами - это минимизация, оптимизация и автоматизация. Система более гибкая и не такая стандартизированная в сравнении с “американской”.

    Предполагает точный прогноз покупательского поведения, прогноз продаж товаров, и организацию на его основе системы Автозаказа, четкость в управлении всей системой заказа и доставки, надежных поставщиков, доставку “точно в срок”.

    Торговая сеть строит свои отношения с поставщиками на доверии и делегировании части обязанностей. Товарный запас рассматривается в японской системе, как показатель недоверия к поставщику.

    Эти две модели управления дуалистичны, но в наших реалиях оптимально срабатывает их объединение и разработка универсальных решений.

    На основе этих систем управления проанализируем желаемые подходы к работе с каждой категорией:

    Категория Х. Товары с самой высокой стабильностью спроса и продаж.
    Это упрощает поставки - мы всегда знаем сколько этого товара продастся и сколько еще его необходимо заказать.
    В случае категории Х - минимизация наш вариант! Запас на складе должен быть для восполнения разницы между продажей и заказом. Предполагается не минимизация запасов, а минимизация управленческих усилий, настраивание точных поставок “срок в срок”.

    Категория Y. Сезонные колебания, устойчивый рост или снижение - типичные характеристики спроса на эти позиции, значит нужен запас. Главным для этой категории стоит вопрос оптимизации уровня запаса, для обеспечения необходимого уровня обслуживания покупателей при минимуме затрат на создание и поддержание запаса.

    Категория Z. Сюда относятся товары, не имеющие ни тенденций, ни постоянства в продажах. Прогноз продаж для них невозможен и нецелесообразен, а значит оптимизационный подход к управлению запасами не вариант. Выбор остается между минимизацией (до исключения товаров из ассортимента) или максимизацией (если позволяют финансовые возможности) запасов категории Z.

    При анализе ассортимента с помощью XYZ категорий важно помнить, что это один из целого комплекса методов, который можно использовать как по отдельности, так и в комплексе. О совмещенных видах анализа читайте в следующих публикациях от



    Голубков Е.П.,
    заслуженный деятель науки РФ,
    д. э. н., профессор АНХ при Правительстве РФ

    Рассмотрены методические вопросы проведения ABC- и XYZ- анализа и совмещения результатов этих двух видов анализа. Указаны области применения ABC- и XYZ-анализа, отмечены их достоинства и недостатки.

    1. Методические рекомендации по проведению ABC-анализа
    ABC -анализ - это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А - наиболее ценные, В - промежуточные, С - наименее ценные(1).

    ABC -анализ вне зависимости от сферы его применения (производственные предприятия, торговые оптовые или розничные предприятия) проводится в следующей последовательности.

    1. Выбор объекта анализа (определяем, что будем анализировать - ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов). Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам.

    2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта, - средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.

    Найти единственный параметр, однозначно отражающий позицию анализируемых товаров, представляет сложную задачу. Этот выбор зависит от целого ряда факторов: типа предприятия, скорости товарооборота, сезонности спроса и др. Вследствие этого эмпирическим путем можно попробовать использовать различные параметры и даже выделить группы ABC на основе последовательного применения нескольких параметров, скажем, количества отгруженных заказов, дохода, количества единиц продаж. В итоге могут быть выделены интегральные группы A , B , C . Предварительно весь возможный набор параметров анализа для выбора наиболее предпочтительных из их числа может быть проранжирован по их важности. Например, в работе приводятся следующие аргументы в пользу выбора параметров оценки. В аптеке могут за месяц купить 100 упаковок БАД марки X и 150 упаковок БАД марки Y .

    (1) Аббревиатура ABC имеет и другое толкование: АВС - activity based costing - операционно-ориентированный учет затрат. В российской терминологии - функционально-стоимостной анализ. Главным объектом управления в этом подходе признаются не организационно-производственные системы, а операции, выполняемые ими.

    Казалось бы, надо ориентироваться на Y , так как их куплено больше. Однако 150 упаковок БАД марки Y было куплено всего 6 покупателями - 5 человек купили по 10 штук и один - 100 упаковок. БАД марки X купили 10 человек - по 10 упаковок каждый.

    Если ориентироваться на штуки как значимый параметр, то можно легко ошибиться при планировании закупок. Ведь этот один клиент (который купил сразу 100 БАД Y ) мог и не появиться, и вероятность того, что в следующем временном промежутке появится такой же клиент с таким же количеством купленного, очень низка. Вывод: нельзя ориентироваться только на количество упаковок. Ориентация же на факт продажи гарантирует бoльшую точность при закупках.

    В цитируемой работе предложена двухфакторная модель АВС -анализа, в которой в качестве параметров используются прибыль и количество фактов продаж. Прибыли отдано предпочтение по сравнению с товарооборотом главным образом из-за того, что продается множество товаров с различной наценкой, соответственно, и приносимый доход (прибыль) разный. Затем каждой товарной позиции присваивается лишь один индекс. Первая буква индекса - индекс, присвоенный по прибыли; вторая - индекс, присвоенный по количеству фактов продаж.

    4. Определение групп А , В и С .
    Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

    • определить величину параметра (скажем, объема продаж) для выбранных единиц объекта анализа (например, для каждой ассортиментной позиции выбранной ассортиментной группы);
    • рассчитать величину параметра для выбранных единиц накопительным итогом путем прибавления величины параметра к сумме предыдущих оценок, то есть определить долю параметра в суммарной оценке;
    • присвоить названия групп выбранным объектам.
    • Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы значений параметров.
    • Группа В - следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80% от общей суммы значений параметров.
    • Группа С - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100% от общей суммы значений параметров.

    Иногда указываются другие процентные отношения, например группа A - 15% запасов, B - 20%, C - 65%.

    В качестве развития идеи классического ABC -анализа в работе предложено ввести четвертую группу - неликвидов, невостребованную продукцию, которая не приносит дохода и замораживает оборотные средства предприятия.

    Более глубокие математические подходы к выделению групп A , B , C рассмотрены в работах .

    Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с оценками на основе других параметров. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Например, АВС -анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получите 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже является привлекательным для клиента и товарооборота компании. При создании методики АВС -анализа использовался принцип выдающегося экономиста Парето, названный в последующем его именем. Занимаясь изучением экономической жизни Италии, Парето в 1906 г. высказал мнение, что 80% благосостояния итальянского общества контролируется 20% общественного капитала. По отношению к ABC -анализу принцип Парето может звучать так: надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать ресурсы, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия, либо его клиентура, либо ассортиментные позиции торгового предприятия, либо складские запасы и т. д.

    Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем вы зарабатываете деньги. Аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда тратятся деньги.

    В то же время важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.

    Частота проведения АВС -анализа зависит от целого ряда факторов, и прежде всего от продолжительности жизненного цикла товара данной торговой группы, сезонности продаж, влияния факторов внешней среды. Частота проведения выбирается индивидуально для каждой торговой группы. В частности, для торговых предприятий в относительно стабильных условиях внешней среды АВС -анализ может проводиться один раз в первый рабочий день нового месяца, следующего за анализируемым периодом. АВС -анализ необходимо проводить за период, равный 1 или 2 месяцам, что позволит сглаживать в какой-то мере колебания сезонности, недопоставок и т. п.

    Данные можно брать не за последний месяц, а за последние полгода, учитывая таким путемвлияние факторов, выходящих за рамки одного месяца. В то же время при более редком проведении АВС -анализа, скажем ежеквартальном, можно упустить какие-то важные факторы и, например, остаться в сезон без выгодного товара.

    Группе А необходимо уделять особое внимание, постоянно использовать процедуры контроля (мониторинга) и планирования. Небольшие изменения показателей рентабельности, оборачиваемости, цен для этой группы могут привести к значимым изменениям в финансовых показателях предприятия. Вследствие этого возможен ежедневный мониторинг товаров группы A , особенно когда отлажена технология проведения такого анализа.

    Что касается групп В и С , то каждый день поассортиментно данные позиции анализировать не имеет смысла. Однако для создания видимости разнообразия ассортимента желательно иметь в наличии несколько ассортиментных позиций по каждой группе.

    Результаты ABC -анализа для отдельных категорий анализа целесообразно дополнить анализом «объем продаж - вклад в покрытие затрат (выручка с продаж за вычетом всех переменных издержек)» . Этот анализ может проводиться для оценки эффективности как отдельных рыночных сегментов, так и торговых предприятий, закупающих товары у производителей.

    2. Методические рекомендации по проведению XYZ-анализа
    Данный анализ позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса.

    В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров.

    где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i- й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов.

    Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

    XYZ -анализ проводится в следующей последовательности.

    1. Определение объекта анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.

    2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и др.

    Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Товарные запасы - результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. В любом случае выбор параметра для анализа лучше проводить экспериментальным путем, сравнивая результаты, полученные при применении различных параметров.

    Первые два шага XYZ -анализа совпадают с этими же шагами для ABC -анализа.

    3. Определение периода и количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.

    Периодичность анализа для каждого предприятия сугубо индивидуальна. Периодичность XYZ -анализа должна быть больше срока от момента заказа товара до его получения заказчиком. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Если для питерской сети компаний «Мойдодыр» для анализа брались продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z . А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X , и Y . В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные .

    Другой пример. Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи - тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки «Абсолют» (которую заказывают один раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то при таком периоде 99% ассортимента магазина попадет в категорию Z , 1% - в категорию Y . Выходит, можно сделать вывод о работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. Поэтому в данном случае целесообразно проводить анализ по ежемесячным продажам.

    Особенностями обладает анализ продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т. п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше, чем квартал, просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z . Используя XYZ - анализ, надо помнить о надежности полученных результатов, которая возрастает при увеличении используемого объема информации. Исходя из этого, число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

    Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Предприятие информировано о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар переходит в категорию Z . В этом случае целесообразно действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.

    Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, более правильным и эффективным действием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каждого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент. В результате мы получим объем продаж товара без учета сезонных колебаний. Сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если прогнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Теперь можно проводить XYZ -анализ по полученным данным. Из приведенного в табл. 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12% .

    4. По приведенной формуле определяется коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

    5. Группирование объектов анализа в соответствии с возрастанием коэффициента вариации параметров.

    6. Определение групп X , Y и Z . Табличное и/или графическое представление полученных результатов (рис. 1 и табл. 3).

    В классическом варианте XYZ -анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

    В то же время следует отметить, что эмпирически с учетом специфики сферы применения данного метода, объектов и параметров анализа возможно установление других градаций категорий X , Y , Z . Например, для категории X может быть выбран диапазон 0-15%, для категории Y - 16-50%, а для категории Z - 51-100%.

    XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады. Любая закупка связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т. д.), а также с прямыми рисками, например списанием товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия.

    Применя XYZ -анализ в отношении своих клиентов, можно строить прогноз продаж на будущие периоды, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженных различным всплескам заказов) клиентов, а также проводить мероприятия по переводу клиентов из групп Y , Z в группу X .

    Таким образом, применение XYZ -анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и точность прогнозирования продаж. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.

    3. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа
    Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения - это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами из одного файла в другой. Лучше из XYZ в АВС , так как фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

    В результате данного совмещения по двум показателям - степень влияния на конечный результат (АВС ) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ ) - получаем 9 групп объектов анализа (рис. 2).

    В табл. 4 дается характеристика товаров и отдельных позиций ассортиментной политики для разных клеточек совмещенной матрицы.

    Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо, чтобы они постоянно были в наличии. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ -анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

    Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

    Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и, как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

    Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью продаж. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п. .

    Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ -анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.

    По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

    По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании возможностей.

    В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет убытки. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся.

    В табл. 5 представлен пример совмещения результатов ABC- и XYZ -анализа.

    Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории AX должны обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в категорию CZ , можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с товарами группы AZ , вы рискуете понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ , то он, отработав год, научится нажимать клавиши на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ , то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг .

    Итак, использование совмещенного АВС- и XYZ -анализа позволит:

    • повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
    • повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
    • выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров, хранящихся на складе;
    • перераспределить усилия персонала в зависимости от его квалификации и имеющегося опыта.

    К достоинствам рассмотренных методов анализа можно отнести следующее.

    1. ABC -анализ позволяет просто и наглядно изучать большую совокупность экономических данных. Данный метод анализа получил большое развитие благодаря своей универсальности и эффективности. Он может применяться как в деятельности оптовых и розничных торговых предприятий, так и в деятельности организаций - производителей товаров и услуг.
    2. Результаты ABC -анализа позволяют в дальнейшем рационализировать деятельность по управлению ассортиментом. Проще и легче контролировать и поддерживать ассортимент 20 позиций, чем 100. Тем более когда эти 20 позиций дают 80% прибыли. В результате необходимо лишь вести, скажем, ежедневный ассортиментный и количественный контроль наличия товаров, относящихся к группе А . В то же время выявляются не только прибыльные товары, но и товары, пользующиеся повышенным спросом, зачастую дешевые.
    3. АВС -анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, позволяет рационально решать вопросы управления запасами.
    4. Регулярное сравнение нового и старого ABC -индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) товар двигался. Результатом этой классификации является возможность увидеть, какие товары пользуются все большей популярностью (находятся в стадии роста по этапам жизненного цикла товара), а какие - в фазе упадка.
    5. Применение ABC -анализа помогает решать задачи сегментирования потребителей, изучения спроса, выбора эффективных маркетинговых инструментов, рационального использования труда сотрудников.

    В то же время можно отметить следующие недостатки данных методов.

    1. Возможность попадания в группу С товаров-новинок. Возникают трудности в случае динамично меняющейся ситуации, например при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ -анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z .
    2. XYZ -анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
    3. На сегментах рынка, на которых разброс значений ежедневных продаж в течение месяца может составлять 50% и более, применение XYZ -анализа может оказаться бесполезным, поскольку все товары попадут в категорию Z .
    4. Как ABC -анализ, так и XYZ -анализ ориентированы на их использование в относительно стабильных условиях внешней среды. Кризисные явления, существенные изменения курса валют, изменение конкурентной ситуации и др. резко уменьшают прогнозную ценность полученных результатов.

    Особенно это касается XYZ -анализа, поскольку даже в стабильной ситуации делать прогнозные выводы на основе данных для 3-5 временных периодов надо с большой осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

    Несмотря на отмеченные недостатки ABC- и XYZ -анализ являются современным инструментом маркетинга, совместное применение которых с другими методами анализа помогает решать вопросы ассортиментной и ценовой политики, выбора рыночных сегментов и каналов сбыта, управления запасами, повышения эффективности использования инструментов маркетинговых коммуникаций.

    Литература
    1. АВС -анализ // http://www.abc-analysis.ru/
    2. Афанасьев С.В. Метод треугольника в FBC-анализе / С.В. Афанасьев //Маркетинг в России и за рубежом. - 2007. - № 2.
    3. Бодряков Роман . Семинар на тему ABC и XYZ / Роман Бодряков // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
    4. Бодряков Роман. ABC- и XYZ -анализ: составление и анализ итоговой матрицы / Роман Бодряков // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
    5. Двухфакторный АВС -анализ по методике П.В. Грека // Remedium.ru/
    6. Дибб С. Практическое руководство по маркетинговому планированию / С. Дибб, Л. Симкин, Дж. Брэдли. - СПб.: Питер, 2001.
    7. Облаков П.О. К статье «Метод треугольника в FBC-анализе» / П.О. Облаков // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - № 2.
    8. Хамлова Ольга. АВС -анализ: методика проведения / Ольга Хамлова // Управление компанией. - 2006. - № 10.
    9. http://www.sf-online.ru/
    10. XYZ-анализ (сценарий) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/

    Также по этой теме.


    Принятие решений относительно товарного запаса имеет целью поддержание оптимальной величины запаса. Малые запасы - это риск несвоевременного выполнения заказов потребителей, и, как следствие, недовольство потребителей. Большой запас - большие расходы на его содержание. Как найти компромисс? Таким компромиссом может быть принятие на основе ABC-XYZ анализа решения относительно распределения товаров на три группы, в зависимости от того, какие доходы приносят и каким спросом пользуются товары, и установка различных стандартов обслуживания для каждой из них.

    Данный метод используется не только в управлении запасами при селективном отборе важнейших видов товаров, а также для выявления найрентабельнішої продукции, наиболее ценных для предприятия поставщиков и клиентов, наиболее весомых элементов затрат, наиболее эффективных направлений капиталовложений.

    ABC-XYZ анализ - это сочетание двух методов анализа ABC - анализа и XYZ - анализа.

    АВС-анализ состоит в выявлении и оценке незначительного числа количественных величин, которые являются самыми ценными и имеют наибольший удельный вес в общей совокупности стоимостных показателей.

    ABC - анализ - метод анализа, благодаря которому совокупность объектов (товаров, продуктов (изделий), материалов, клиентов, поставщиков, работников, рынков сбыта) распределяется согласно выбранных критериев (издержки, прибыль, товарооборот) на три группы - А, В, с с целью концентрации ресурсов на критическом меньшинстве, оставляя вне поля зрения тривиальную большинство.

    Для каждой группы (класса) А, В, С разрабатываются и определяются оптимальные управленческие решения.

    Распределение по классам принято делать согласно принципу Парето. Принцип Парето (правило 80/20, закон "важной меньшинства") утверждает, что для многих событий, 80% последствий следует из 20% причин. Таким образом, управление этими 20% причин даст нам возможность на 80% управлять ситуацией. Вильфредо Парето был итальянским экономистом, который в 1906 году обнаружил, что 80% итальянских земель принадлежит 20% населения. Варианты формулировки принципа Парето в деятельности предприятий могут быть следующие:

    - 80% прибыли приносят 20% товаров;

    - 80% дохода приносят 20% клиентов;

    - 80% дохода поступает в результате 20% затраченного времени;

    - 80% прибыли компании приносят 20% сотрудников;

    - 80% общей стоимости запасов приходится на 20% наименований от общего объема единиц запаса.

    Принцип Парето в общем подтверждает дисбаланс между причинами и следствиями, а пропорция 80:20 является лишь приблизительным средним значением этого дисбаланса. Следует также заметить, что поскольку 80% касается следствия, а 20% причины (то есть различных вещей), то их сумма не должна равняться 100%, а может быть как меньше, так и больше. Например, установлено, что в 1989 г. 20% самых богатых людей контролировали 82,7% мирового дохода.

    Существует значительное количество рекомендаций по установлению рациональной границы между классами. По сути, эта граница зависит от отрасли, рынка и специфики работы предприятия. Например, если классифицировать товары предприятия за их доходностью, то чаще всего подходящим является такое распределение:

    Класс А - 20% товаров, которые приносят 70% прибыли;

    Класс В - 30% товаров, которые приносят 25% прибыли;

    Класс С - 50% товаров, которые приносят 5% прибыли.

    В то же время существует два подхода к вопросу, какие проценты считать фиксированными. Первый принимает фиксированными те, что касаются прибыли, а второй - те, что касается количества товарных позиций.

    Деление на классы осуществляется по следующим этапам:

    1. Определение объектов анализа (например, перечень наименований товаров).

    2. Определение параметра (критерия), по которым будут анализироваться объекты (например, прибыль).

    3. Сортировка объектов в порядке убывания значения параметра (прибыли).

    4. Определение классов А, В, С Для этого необходимо:

    Определить долю параметра (прибыли) от общей суммы параметров (доходов) выбранных объектов;

    Присвоить класс выбранным объектам с соответствующими значениями процентов.

    Существует несколько недостатков данного метода. Первый недостаток - вследствие случайности в продаже товары могут мигрировать из группы в группу. Товар группы А, попав случайно в группу В, потеряет необходимое внимание, и вследствие этого со временем может переместиться в группу С и даже быть удаленным. Второй недостаток - не учет связи между товарами при принятии решения об их изъятии. Подразумевается, что потребитель вследствие отсутствия товара С, не купит другой товар, находящийся в группе А или В. Необоснованное изъятие товаров из класса С может привести к отсутствию выбора и наличии товара одной или двух марок.

    Для того, чтобы учесть фактор случайности продажи, применяют ХУ2 - анализ.

    XYZ - анализ - метод, который осуществляет оценку стабильности определенных объектов или процессов (например, стабильность продаж товаров, стабильность поведения покупателей, стабильность эффективности работников и тому подобное). Например, ХУ2 - анализ позволяет группировать товары предприятия в зависимости от спроса на них в течение определенного промежутка времени.

    Алгоритм осуществления ХУ2 - анализа состоит из следующих этапов:

    1. Определение коэффициентов вариации показателей продаж товаров по определенным периодам.

    2. Группировка товаров в соответствии с возрастанием коэффициента вариации.

    Группа X - товары, характеризующиеся стабильным спросом (размером продаж), высокая возможность верного прогнозирования продаж. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

    Группа B - товары, имеющие некоторые колебания продаж, характеризуются средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 11 до 25%.

    Группа Z - товары с нерегулярным и нестабильным спросом, слабая точность прогнозирования продаж. Значение коэффициента вариации находится в интервале -26%.

    Коэффициент вариации - относительная величина, служащая для характеристики колебания (изменчивости признака) и рассчитывается по формуле:

    где о - среднее квадратическое отклонение, которое рассчитывается по формуле:

    x - среднее арифметическое значение рассчитывается по формуле:

    где хі - i-тое значение статистического ряда (например, объем продаж товара в определенном месяце) ;

    n - количество значений в статистическом ряде (например, количество месяцев, анализируются).

    Следует также учитывать, что значение коэффициента вариации для разных товаров может отличаться по следующим причинам: сезонность продаж, тренд, акции, дефицит и тому подобное.

    Для принятия более обоснованных решений, XYZ - анализ часто применяют одновременно с ABC - анализом. Совмещенный ABC-XYZ - анализ в результате группирует товары на 9 классов (рис. 9.2):

    Рис. 9.2. Классификация товаров предприятия за их доходностью методом АВС-ХУZ анализа

    Можно утверждать, что товары из группы АХ - безусловные лидеры, а из группы С2 - кандидаты на исключение из ассортимента. Товары категории X стоит всегда закупать в количестве, равном прогнозируемому продажи (АХ - несколько больше прогнозируемого количества, а товары категории 2, в частности В2 и С2, часто целесообразно реализовывать (поставлять) по предварительному заказу.

    Другой подход - это классифицировать товары (товарные запасы) предприятия по их стоимости.

    Для этого необходимо: установить стоимость каждого товара (по закупочным ценам); найти общую сумму расходов на приобретение товаров;

    Разделить товары на группы А, В, С в зависимости от их удельного веса в общих затратах на приобретение.

    Наиболее распространенной является такая классификация:

    Класс А - наиболее дорогие и элитные товары, на долю которых приходится примерно 7580 % общей стоимости запасов, но они составляют лишь 10-20 % общего количества товаров, находящихся на хранении.

    Класс - средние по стоимости товары. их доля в общей сумме запасов составляет примерно 10-15 %, но в количественном отношении эти запасы составляют 30-40 % продукции, которая хранится.

    Класс С - самые дешевые товары. Они составляют 5-10 % от общей стоимости изделий, хранящихся, и 40-50 % от общего объема хранения.

    Исходя из этого, для каждого из трех классов товаров закладывается различная степень детализации во время планирования и контроля запасов.

    Таким же образом можно определить ключевые задачи для системы складирования.

    Продукция класса А - это ассортимент дорогой продукции и на ее закупку расходуется основная часть средств. Наименование продукции А в отличие от наименований продукции В и С подлежат более тщательному физическому контролю и складированию и по мере возможности в более надежных местах, а точность запасов подлежит более частым проверкам. Для А-продукции необходимо проводить следующие мероприятия: более точный анализ цен закупок;

    Детальный анализ структуры затрат; всеобъемлющий анализ рынка, получение нескольких предложений от поставщиков, работа с надежными поставщиками;

    Более жесткие переговоры по поводу закупочных цен;

    Более тщательная подготовка заказов на поставки;

    Регулярный контроль запасов; более точное определение страховых запасов и прочее.

    Продукция класса В - это такой ассортимент продукции, который характеризуются среди-ньовартісними величинами. В зависимости от их значимости с ними стоит работать или как с А-продукцией, или как с С-продукцией.

    Продукция класса С - это большое количество наименований продукции, характеризующаяся низкой стоимостью. Главная задача рационализации состоит в снижении затрат на оформление заказов и складирования. С этой целью можно проводить такие мероприятия:

    Упрощение оформления заказов (сводные заказ, применение простых формулировок заказов, телефонные заказы), большие партии заказов,

    Упрощенный контроль заказов, установление более высокого уровня страховых запасов,

    Упрощенный складской учет и тому подобное.

    Концентрация усилий на A - продукции не должна означать, что В - или С-продукция остаются совсем без внимания. Однако их экономическое влияние не будет столь решающим, как А-класса.

    При управлении материальными запасами также важно знать спрос на продукцию (потребность потребления материалов, запасов). Для этого тоже используется XYZ - анализ, который осуществляет дифференциацию ассортимента в зависимости от равномерности спроса (потребления) и точности прогнозирования.

    Результатом совместного проведения анализа ABC и XYZ является матрица, состоящая из девяти различных классов (рис. 9.3).

    Рис. 9.3. Классификация запасов предприятия по их стоимости методом АВС-ХУZ анализа

    Понятно, что потребность в Х-запасам характеризуется высочайшим уровнем точности прогнозирования и нормирования; В-запасы - средним уровнем точности. Потребность в 2-запасах очень трудно спрогнозировать. Исходя из этого можно прийти к выводам относительно рекомендуемой величины запасов (объема оборотных средств, которые замораживаются в них): в первом случае объемы запасов являются минимальными; во втором - в определенные периоды запасы должны быть высокими; в третьем - постоянные запасы создавать вообще нецелесообразно.

    Объединение данных о соотношении количества и стоимости запасов АВС-анализа с данными о соотношении количества и равномерности потребления ХУ2 - анализа позволяет получить ценные инструменты планирования, контроля и управления для системы снабжения в целом и управления запасами в частности.

    Товары класса А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечить их постоянное наличие. Общепринятой является практика, когда по товарам класса А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование ХУ2-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными запасами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

    Для товаров группы АХ и ВХ характерным является высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Потребление товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

    Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность потребления, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

    Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью потребления. Попытка обеспечить гарантированное наличие товаров данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас предприятия значительно увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к складу предприятия (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру предприятия и тому подобное.

    Товары группы С составляют большую часть ассортимента компании. Применение XYZ - анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.

    По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

    По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.

    В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. д. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или товарные запасы, которые трудно реализуются, от которых предприятие несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть остатки товаров, которые обычно относятся к категории "стоков".

    Итак, на основе матрицы ABC-XYZ необходимо определить мероприятия по управлению запасами:

    Для товарных позиций, входящих в группы АХ, AY и AZ, следует выработать индивидуальные технологии управления запасами. Например, следует рассчитать оптимальный размер заказа и рассмотреть возможность применения технологии доставки "точно в срок";

    Товарные позиции группы AZ следует контролировать ежедневно. Очевидно, что в связи с большими колебаниями спроса здесь необходимо предусмотреть страховой запас;

    Управление запасами по позициям, входящим в группы ВХ, BY и BZ, может осуществляться как по одинаковым, так и по индивидуальным технологиям (как по срокам планирования, так и средствами доставки);

    Планирование запасов по товарным позициям, входящим в группы СХ, CY и CZ, может осуществляться на более длительный период, например на квартал, с еженедельной (или ежемесячной) проверкой наличия запаса на складе.

    Использование совмещенного ABC и XYZ - анализов позволит:

    - повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;

    - повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;

    Выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров, хранящихся на складе.

    Пример осуществления ЛБС-ХУ2 анализа подробно рассмотрен в задаче 9.3 пособия.

    В статье подробно рассмотрим и разберем на практике XYZ анализ продаж.

    XYZ анализ. Определение

    XYZ анализ ­(англ. XYZ- analysis ) – метод классификации ресурсов компании по трем группам на основе их изменчивости (устойчивости). Объектами применения XYZ-анализа могут выступать различные экономические показатели компании: объем продаж, выручка, материальные затраты, количество поставщиков и т.д. Одним из самых распространенных направлений применения данного метода является определение товаров, которые имеют устойчивый спрос (объемы продаж), сезонный и случайный. Это позволяет произвести оптимизацию складских запасов и высвободить дополнительные ресурсы.

    XYZ анализ ассортимента продукции. Формула

    XYZ-анализ ассортимента заключается в группировке товаров по трем группам на основе изменчивости их продаж за прошлые периоды. Для проведения анализа необходимо осуществить следующий последовательный алгоритм.

    На первом этапе осуществляется расчет коэффициента вариации объема продаж (уровня спроса) по каждой товарной группе. Изменчивость продаж оценивается с помощью коэффициента вариации. Формула расчета коэффициента вариации представляет собой отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию объема продаж. Формула имеет следующий вид:

    σ – стандартное отклонение объема продаж;

    x i – объем продаж в период в i-й период;

    n – количество рассматриваемых периодов продаж товаров;

    х * – среднеарифметическое значение продаж товаров.

    Смысл коэффициента вариации заключается в оценке процентного отклонения объема продаж от среднего значения. Чем больше показатель вариации, тем менее устойчив объем продаж данного вида товара.

    На втором этапе производится сортировка ассортимента продукции по значению коэффициента вариации и классификация товаров по трем группам – XYZ на основе значений коэффициента вариации. В таблице ниже показан критерий оценки и экономическое описание для различных групп товаров.

    Видео-урок: «Оценка продаж. Пример XYZ-анализа в Excel»

    Пример XYZ анализа объемов продаж продукции в Excel

    Для того чтобы лучше понять смысл XYZ анализа рассмотрим реальный пример. В нашем случае есть магазин сотовых телефонов и имеются объем продаж различных марок. Для корректного применения анализа необходимо, чтобы период продаж рассмотрения был не менее 4 месяцев.

    Ассортимент и объем продаж продукции

    Коэффициент вариации объемов продаж =СТАНДОТКЛОН(B5:G5)/СРЗНАЧ(B5:G5)

    Расчет коэффициента вариации продаж товаров

    Сейчас необходимо классифицировать товары в группу – «X»,»Y» или «Z». Для этого напишем формулу определяющую класс товара, и воспользуемся встроенной формулой «ЕСЛИ» в Excel. Формула будет иметь следующий вид:

    Группа товара =ЕСЛИ(H5<10%;»X»;ЕСЛИ(H5<25%;»Y»;»Z»))

    Группировка продукции по классам XYZ в Excel

    Чтобы было наглядно видно структуру устойчивости продаж необходимо провести группировку по классам: главное меню Excel → «Данные» → «Сортировка».

    Резюме

    Метод XYZ анализа позволяет прогнозировать устойчивость спроса на продукции, объемы продаж и запасов. Использование метода высвобождает дополнительные ресурсы компании и оптимизирует их бизнес-процессы.

    В предыдущей статье (АВС-анализ. Как и зачем его применять в аптеке) обсуждалась тема сегментации товаров по степени важности, степени вклада в общий результат. Продолжая тему сегментации товаров в этой публикации рассмотрим XYZ-анализ. Для каких целей и задач используется этот анализ, какие решения на его основе будут приниматься – об этом и пойдет речь далее.

    Итак, XYZ-анализ позволяет разделить товары на группы в связи со стабильностью их поведения. В результате группу X образуют товары самые стабильные, с предсказуемыми продажами, а соответственно относительно легко планируемыми поставками.

    Группа Y – стабильность потребления средняя, соответственно товар требует к себе большего внимания, точность прогнозирования продаж уменьшается. Результат – планировать поставки сложней. Больше вероятности допущения неликвидов или дефицита.

    И, наконец, товары группы Z – точность прогнозирования еще меньше, нестабильность в поведении товаров выше. В некоторых случаях спрогнозировать спрос просто является нереальной задачей.

    После того, как все товары поделены на группы, мы начинаем вырабатывать стандарты по управлению запасами. Мы определяем уровень дефицита, который будет являться для нашей аптеки нормой.

    Итак, как проводится XYZ-анализ. Как и в предыдущих статьях на тему управления запасами, рассмотрим алгоритм на конкретном примере.

    Первый этап – сбор данных о продажах товара (Таблица 1). Данные формируем в натуральном выражении. Если мы будем использовать объем продаж в денежном выражении, негативно скажется инфляция, и результаты мы получим некорректные.

    При сборе данных мы должны отталкиваться от частоты проведения анализа и соответственно количества периодов, которые будем включать в анализ. В общем случае (безотносительно к деятельности аптеки) частота проведения XYZ-анализа зависит от товаров, с которыми работает компания. Так, чем дороже товары (например, сложная бытовая техника), тем соответственно реже он продается, так как цикл принятия решения о покупке будет длительный. В таком случае анализ стоит проводить раз в пол года или реже, так как один и тот же товар при частом проведении анализа в разные периоды будет попадать в различные группы (X, Y, Z). Кроме того, частота проведения XYZ-анализа зависит от жизненного цикла товаров. Чем короче цикл, тем чаще надо проводить анализ. В начале жизненного цикла товар ведет себя нестабильно. Когда наблюдается пик спроса, товар более стабилен, а на спаде (в конце жизненного цикла), опять проявляется большая нестабильность продаж (Рисунок 1). Так же на частоту проведения анализа влияет наличие сезонности.

    Рисунок 1 – Жизненный цикл товара и стабильность его поведения


    Но поскольку в нашем случае речь все-таки идет о фармацевтическом розничном бизнесе, то и периодичность проведения подробнее рассмотрим для аптеки. Основная доля товаров (лекарственных средств) продается весьма стабильно, значит, нет необходимости пересматривать результаты анализа. Другая часть ассортимента – например, медицинские приборы – обладают меньшей стабильностью. Если аптека активно расширяет ассортиментную матрицу, то стоит чаще проводить XYZ-анализ, так как ситуация в стабильности при увеличении количества позиций в ассортименте будет ухудшаться. Учитывая сезонность некоторых лекарственных препаратов, стоит согласовывать сезонность с периодичностью проведения анализа (зимний сезон, летний сезон и т.д.). Итак, проводим анализ как минимум два раза в год: в сезон и не в сезон.

    В качестве примера рассмотрим проведение XYZ – анализа за три месяца, поскольку нас сейчас интересует сам алгоритм (Таблица 1).

    Второй этап – нахождение отклонения от среднего значения. Графически это можно приставить следующим образом (Рисунок 2):


    Где σ — среднее квадратичное отклонение

    x – среднее значение за n периодов

    n – количество периодов

    Возвращаясь к нашему примеру, мы рассчитываем среднее квадратичное отклонение (Таблица 2).

    Таблица 2 – Расчет среднего квадратичного отклонения


    Если для проведения XYZ-анализа вы используете стандартное приложение Microsoft Office Excel, то для расчета среднего квадратичного отклонения проще использовать функцию: СТАНДОТКЛОНПА(x 1 😡 n).

    Если просто найти отклонение от среднего значения, мы не сможем определить его стабильность, так как отклонение от среднего значения в 100 единиц при среднем спросе в 1000 единиц менее серьезное, чем отклонение в 500 единиц при том же среднем спросе (Рисунок 3).

    Рисунок 3 – Отклонение от среднего спроса



    Теперь остается разделить товары на группы по стабильности. Для этого необходимо отсортировать столбец «Коэффициент вариации» по возрастанию. В результате в начале списка получаем товары с наименьшим коэффициентом вариации, а, следовательно, самые стабильные (Таблица 4).

    Остается определить границы групп, то есть, какие товары будут относиться к группе X, какие соответственно Y и Z. В различных источниках можно найти массу рекомендаций, при каких коэффициентах вариации определяем границы групп. Но на практике целесообразно граница групп определять самостоятельно, так как у каждой аптеки своя специфика. Технология определения групп такая же, что и в ABC – анализе, то есть графический метод. Для этого необходимо построить график. Ось X — товары. Ось Y – коэффициент вариации (Рисунок 4).

    Рисунок 4 – Определение границ групп


    Технология определения групп X, Y и Z:

    Соединяем крайние точки графика и проводим касательную до первой выступающей точки графика (Рисунок 5). Точка графика при пересечении с прямой является границей группы X. В нашем примере в группу X будут входить первые 4-е товара.

    Рисунок 5 – Определение границы группы X


    В таблице 5 представлена сводная таблица с результатами анализа.

    Итак, выводы:

    Для товаров группы X точность прогнозирования высокая, уровень страхового запаса будет относительно невысокий, так как разброс спроса здесь невелик. И при этом отсутствует необходимость ежедневного контроля наличия товара. То есть можно проверять наличие товара через определенные промежутки времени (например, один раз в неделю), то есть управлять запасами, используя фиксированный период времени и пересчитывая размер партии (подробности о технологиях управления запасами – в дальнейших публикациях). Можем позволить себе высокий уровень бездефицитности.

    Группа Y . Точность прогнозирования ниже, уровень страхового запаса будет повышаться, так как спрос проявляет большую нестабильность. Контролировать наличие товара надо более тщательно, вплоть до ежедневного контроля, что бы не допустить серьезного дефицита. Соответственно надо применять технологии управления запасами, которые предусматривают постоянный контроль уровня запаса. Содержать большой запас дорого, поэтому допустимый уровень дефицита увеличивается.

    Группа Z . Точность прогнозирования крайне низкая. Проблемы при управлении запасами заключаются в том, что размер страхового запаса становится крайне высоким. Для его поддержания необходимо большое количество денежных средств, которые при таком подходе будут заморожены в товарном запасе. В этой группе допускается более высокий дефицит, так как потери из-за дефицита могут быть меньше, чем из-за замороженных денежных средств в товарном запасе. Кроме этого здесь могут применяться следующие технологии. Во-первых – доставка под заказ. Распространяется на дорогостоящие лекарственные средства при внесении частичной предоплаты. Во-вторых — выбор поставщиков, которые обеспечат быструю реакцию. Как известно точность прогнозирования тем выше, чем короче горизонт прогнозирования. Поэтому и поставщик по этой группе товаров должен обладать быстрой реакцией. Еще один момент не стоит забывать. Если товар в Вашей аптеке дефицитный, то есть этот дефицит допускается по тем или иным причинам, то он будет проявлять большую нестабильность. Поэтому если Вам удается ликвидировать дефицит, товар из группы Z может перейти и в группу X.

    В следующей статье мы продолжим беседу об анализах товарного запаса и разработаем конкретные стратегии к каждой товарной группе по ABC и XYZ – анализам. Именно объединение ABC и XYZ – анализов и является отправной точкой при разработке стратегии управления запасами.




    Поделиться