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.

Для анализа ассортимента товаров, «перспективности» клиентов, поставщиков, дебиторов применяются методы ABC и XYZ (очень редко).

В основе ABC-анализа – известный принцип Парето, который гласит: 20% усилий дает 80% результата. Преобразованный и детализированный, данный закон нашел применение в разработке рассматриваемых нами методов.

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

  • выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
  • анализировать группы позиций вместо огромного списка;
  • работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

  1. А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
  2. В – средние по важности (30% - 15%).
  3. С – наименее важные (50% - 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

  • анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
  • список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
  • выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

  • товарный ассортимент (анализируем прибыль),
  • клиентская база (анализируем объем заказов),
  • база поставщиков (анализируем объем поставок),
  • дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

  1. Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
  2. Выполнить сортировку параметров по убыванию.
  3. Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
  4. Найти долю каждого параметра в общей сумме.
  5. Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
  6. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
  7. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
  8. Для С – все, что ниже.
  9. Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
  10. Найти доли каждой категории в общем количестве.


АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

Составим учебную таблицу с 2 столбцами и 15 строками. Внесем наименования условных товаров и данные о продажах за год (в денежном выражении). Необходимо ранжировать ассортимент по доходу (какие товары дают больше прибыли).

Вот мы и закончили АВС-анализ с помощью средств Excel. Дальнейшие действия пользователя – применение полученных данных на практике.

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

Данный метод нередко применяют в дополнение к АВС-анализу. В литературе даже встречается объединенный термин АВС-XYZ-анализ.

За аббревиатурой XYZ скрывается уровень прогнозируемости анализируемого объекта. Этот показатель принято измерять коэффициентом вариации, который характеризует меру разброса данных вокруг средней величины.

Коэффициент вариации – относительный показатель, не имеющий конкретных единиц измерения. Достаточно информативный. Даже сам по себе. НО! Тенденция, сезонность в динамике значительно увеличивают коэффициент вариации. В результате понижается показатель прогнозируемости. Ошибка может повлечь неправильные решения. Это огромный минус XYZ-метода. Тем не менее…

Возможные объекты для анализа: объем продаж, число поставщиков, выручка и т.п. Чаще всего метод применяется для определения товаров, на которые есть устойчивый спрос.

Алгоритм XYZ-анализа:

  1. Расчет коэффициента вариации уровня спроса для каждой товарной категории. Аналитик оценивает процентное отклонение объема продаж от среднего значения.
  2. Сортировка товарного ассортимента по коэффициенту вариации.
  3. Классификация позиций по трем группам – X, Y или Z.

Критерии для классификации и характеристика групп:

  1. «Х» - 0-10% (коэффициент вариации) – товары с самым устойчивым спросом.
  2. «Y» - 10-25% - товары с изменчивым объемом продаж.
  3. «Z» - от 25% - товары, имеющие случайный спрос.

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.




В группу «Х» попали товары, которые имеют самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется всего на 7% (товар1) и 9% (товар8). Если есть запасы этих позиций на складе, компании следует выложить продукцию на прилавок.

Запасы товаров из группы «Z» можно сократить. Или вообще перейти по этим наименованиям на предварительный заказ.

Все знают, что торговля зачастую представляет собой перепродажу, т.е. закупку товара и последующую его реализацию. Если вы можете заранее запастись товаром, спрос на который будет держаться на высоком уровне, то ваша торговля будет успешной. В противном же случае вы потратите массу денег на продукцию с низким спросом. Так, актуальные запасы компенсируют присущую торговому бизнесу неопределённость и приносят неплохой доход.

Сделать выводы относительно будущего состояния спроса покупателей на тот или иной товар позволяет XYZ-анализ. Никто не станет спорить, что всегда выгоднее закупаться теми товарами, на которые есть постоянный спрос и не тратить при этом бюджет на продукт, актуальность которого лишь временна. Что ж, давайте разберёмся, в чём заключается преимущество XYZ-анализа, как он связан с ABC-анализом и можно ли произвести его на дому при помощи офисных программ (типа Excel).

Что такое XYZ-анализ?

В сравнении с ABC (см. ), XYZ-анализ подразумевает деление всего имеющегося в наличии ассортимента на условные группы, главное различие которых – предсказуемость спроса. В то время как ABC-анализ определяет самый продаваемый товар, XYZ-анализ может показать равномерность спроса на всю продукцию.

Чтобы провести полноценный и точный XYZ-анализ, нужно составить подробный перечень товаров, находящихся на реализации, а так же собрать информацию об объёмах продаж. Полученные данные нужно занести в таблицу Microsoft Office Excel и найти коэффициент вариации для каждой позиции при помощи стандартных инструментов программы (формулы для вычисления см. ниже). Затем список сортируется по степени роста коэффициентов и разделяется на три группы – X, Y, Z.

Коэффициент вариации колеблется между 0 и 1. В состав группы X входят те товары, спрос на которые находится между 0 и 0,1.

Группа Y – для товаров с коэффициентом 0,1-0,25.

Все остальные товары (с коэффициентом выше 0,25) относятся к группе Z.

Подробный разбор

Итак, в категории X находится продукция с наименьшими показателями коэффициента вариации (КВ). Иными словами, спрос на такие товары практически не изменяется с течением времени. Объём их продаж спрогнозировать очень просто. Исходя из текущих показателей продаж, можно быть смело уверенным, что в следующем месяцы объёмы (а соответственно и доход) будет тем же.

Категорию Y занимают товары с так называемым «сезонным» спросом. Их востребованность регулярно изменяется, но не существенно и с течением времени всё возвращается. Спрос на эту группу товаров можно спрогнозировать примерно (опираясь на внешние факторы).

Наконец, в категории Z собраны товары с самым непредсказуемым спросом, который практически невозможно предугадать. Если в текущем месяцы вы реализовали n единиц такого товара, то в следующем можете продать как в двое больше, так и вообще ни одной. С такой продукцией весьма сложно иметь дело и, во избежание убытков, лучше проредить её ассортимент.

Таблица для ABC/ XYZ-анализа

Вы можете углубить свои познания об ассортименте и повысить эффективность своего предприятия, если используете методику совместного анализа (ABC и XYZ). Для этого вам нужно составить матрицу ассортимента, с помощью которой вы сможете выявить самые неликвидные и самые актуальные товары. Что для этого нужно? Предварительно проведите ABC и XYZ-анализ вашего ассортимента.

После этого создайте таблицу 3 на 3 клетки (9 в общей сложности). Получившиеся столбцы подпишите последовательно как A, B и C, а строки – X, Y, и Z.

Затем пройдитесь по списку ваших товаров и распределите их по ячейкам в зависимости от степени их влияния на общий доход (показатели ABC-анализа) и по прогнозируемости спроса (показатели XYZ-анализа). В соответствии с этими результатами вы сможете сформировать оптимальный ассортимент для своего магазина.

В ячейке AX будут находиться товары с наиболее стабильным спросом и приносящие максимум дохода. Это ниша лидеров рынка. Также заострите своё внимание на ячейках BX и AY (то есть, весь верхний левый угол таблицы).

В ячейках BY и CY будут расположены товары, имеющий некоторый потенциал, но нуждающиеся в активном маркетинговом продвижении. Наконец, станут отчётливо видны самые непредсказуемые в плане спроса и невыгодные в плане реализации товары. Они займут позиции BZ и CZ. Вы можете исследовать причины их непопулярности и, по возможности, вмешаться. Может быть, причина заключается в завышенных ценах или других факторах. Зачастую, от таких товаров нужно просто отказаться.

Как провести XYZ-анализ?

XYZ-анализ включает в себя несколько обязательных этапов, несоблюдение которых приведёт к неточным результатам и искажённой картине ожидаемой прибыли. Итак:

1. Выберете объект. Пусть это будут продукты питания, например.

2. Установите параметр – кол-во реализованных за месяц единиц продукции.

3. Определитесь с периодом. Больше всего для анализа подходят данные за год. Чем больше период, тем точнее будут результаты анализа.

4. Вычисление коэффициента вариации для каждой позиции из списка. КВ – это величина, наглядно показывающая различия между месячными продажами определённой продукции и среднестатистическими показателями продаж за взятый период времени.

Произвести ABC/XYZ-анализ можно в таблице Excel, использовав при этом следующие формулы:

Уловные обозначения:

V – коэффициент вариации.

σ – среднее квадратическое отклонение.

x с чертой – средний показатель объёма продаж за всё время.

x i - объём продаж определённого продукта за i период.

n – количество анализируемых промежутков времени (по количеству месяцев).

После вычисления КВ для каждого анализируемого товара, вам нужно будет только отсортировать их по мере роста коэффициента и разделить на категории, как это описывалось выше.

Если V больше 0,1, но не превышает 0,25 – группа Y;

XYZ-анализ на примере продуктового магазина

В качестве наглядного примере произведём конкретный ABC/XYZ-анализ ассортимента магазина продуктов питания. Разделим товары на соответствующие подгруппы: алкогольная продукция, мясная продукция, хлебобулочные изделия, кондитерские изделия, молочная продукция, консервы, замороженные продукты.

Произведя ABC-анализ, мы выясним, что группу A занимают молочные продукты и алкоголь – выручка магазина держится преимущественно на них. Группа B стала нишей для хлебобулочных и мясных изделий, в то время как в группе C нашлось место замороженным продуктам и консервам. Они продаются куда реже остальных и, следовательно, несут существенно меньше прибыли.

Проведём относительно того же ассортимента процедуру XYZ-анализа, чтобы выяснить продукты со стабильным и непредвиденным спросом. Здесь в категорию X попадает алкогольная и мясная продукция, пользующаяся неиссякаемым спросом. Категория Y представлена молочными, замороженной и хлебобулочной продукцией. Прогнозировать спрос на эти товары несколько сложнее. Самые непредсказуемые товары (категория Z) – кондитерские изделия и консервы.

Применив к полученным данным метод сдвоенного анализа (таблица 3х3), можно сделать вывод, что максимальное внимание следует уделить мясной, алкогольной и молочной продукцией, поскольку именно эти группы товаров приносят большую долю всей прибыли и стабильно пользуются спросом.

Советы по обращению с продукцией и разных групп

Итак, у вас есть таблица из девяти ячеек, с полностью распределённым ассортиментом. Ниже приведены некоторые советы относительно дальнейших действий с каждой группой товаров.

1. Продукция, занявшая столбцы A и B, обеспечивает ваше предприятие основным товарооборотом и приносит максимальную прибыль. Эти товары категорически не рекомендуется выводить из производства и/или продажи. Они должны быть всегда в наличии. В противном случае, вы лишитесь значительной доли прибыли и расположения клиентов, которые попросту обратятся в другой магазин или фирму.

2. Товары категории C требуют систематического контроля. Если вы не располагаете достаточным временем для тщательного планирования своего бизнеса, то можете уделять этим товарам минимум внимания.

3. В строке X будут представлены самые стабильно продаваемые продукты. Опираясь на результаты XYZ-анализа и количество реализованного в прошлом месяце товара, вы можете смело произвести или закупить ровно столько же единиц продукции. Можете быть уверены, что всё будет раскуплено. Добейтесь того, чтобы на вашем складе всегда имелся некоторый запас продукции данной категории.

4. Строка Y – зона товаров с колеблющимся спросом. Изучите данные товары на предмет подчинения сезонному спросу и делайте на них ставку непосредственно перед повышением. В остальное время можно значительно снизить объёмы закупок или темпы производства.

5. Товары, занявшие строчку Z, практически не поддаются прогнозированию, спрос на них падает и повышается вне зависимости от каких-либо обстоятельств. Поэтому, будет разумно запастись некоторым количеством «на всякий случай», а так же не держать его на складе, а предоставлять завоз при непосредственном заказе или при появлении спроса.

О товарах смежных групп

1. Продукция, разместившаяся в ячейках AX и AY, обеспечивает наиболее оптимальное соотношение ликвидности и прибыльности. Освободите большую часть бюджета на закупку товаров именно этой категории, снизив расходы на группу CZ, например.

2. Товары, находящиеся в ячейке BY, так же нуждаются в некотором запасе. Стоит обеспечить наличие их на складе.

3. В ячейках AZ и BZ картина несколько меняется. Данные товары неплохо продаются, но спрос весьма переменчив и не поддаётся прогнозированию. Чтобы не потерять потенциальный доход, но при этом не понести убытков, переведите данную группу на особую систему заказов. К примеру, вы можете завозить их довольно часто, но малыми группами, регулируя объёмы сбыта. Важно поручить работу с данной продукцией наиболее опытному менеджеру.

4. Страховые запасы товаров из ячейки CX следует снизить относительно прошлых показателей. Что касается CY, то этими товарами следует запасаться только при наличии свободных денежных средств.

Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латин-ского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матри-ца, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе

Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле-ние ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц .

XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.

Математический инструментарий

Для лучшего понимания данного метода ана-лиза и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.

Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда :

Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.

Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежеме-сячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Вторая формула - это коэффициент вариации :

Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном слу-чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.

Идея анализа

Основная идея XYZ-анализа состоит в группи-ровании объектов по однородности анализи-руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.

В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.

Очень важно правильно определить перио-дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от-грузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио-дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.

Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек) , позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:

СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1 . Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из пе-риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе-риодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводит-ся анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.

Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.

  • В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
  • В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
  • В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании.

Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие

Объем продаж, штук Средние Стандартное Коэффициент XYZ
Товар Июль Август 1 Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь продажи отклонение вариации
за месяц
Товар 1 90 120 120 180 250 200 160,0 55,1 34% Z
Товар 2 150 164 154 152 148 169 156,2 7,7 5% X
Товар 3 250 222 255 286 262 288 260,5 22,5 9% X
Товар 4 800 858 774 752 792 761 789,5 34,8 4% X
Товар 5 100 92 102 101 130 ПО 105,8 12,0 11% Y
Товар 6 0 272 267 324 262 271 279,2 22,7 8% X
Товар 7 1500 1401 1721 1320 1692 1604 1539,7 146,8 10% X
Товар 8 0 272 267 324 262 271 232,7 106,1 46% Z
Товар 9 4000 4550 4753 4704 4434 4766 4534,5 266,5 6% X
Товар 10 200 120 90 140 150 160 143,3 34,0 24% Y

Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.

Учет сезонных колебаний.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про-стое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания - это только одна из причин нестабильности.

Более правильным и эффективным дейст-вием 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 каж-дого 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 то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.

Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про-гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент ра-вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон-ных колебаний получается путем деления фак-тических данных за месяц на сезонный коэф-фициент этого месяца.

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 устра-нению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.

Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:

Товар Объем продаж, штук Средние Стандартное Коэффициент
Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь продажи отклонение вариации
за месяц
Товар 1, фактические данные 90 120 120 180 250 200 160,0 55,1 34%
Расчетный сезонный тренд 100 120 150 200 220 180 161,7 42,6 26%
Сезонный коэффициент 0,62 0,74 0,93 1,24 1,36 1,11 1,0 0,3 26%
Товар 1, без учета сезонных колебаний 146 162 129 146 184 180 157,6 19,5 12%

Совмещение ABC и XYZ анализов.

Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от-груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.

АХ AY AZ
ВХ BY BZ
СХ CY CZ
  • Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами 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 стаби-лен и хорошо прогнозируется.
  • Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
  • Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных 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% ассор-тимента 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. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт-ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки 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.

Преимущества совмещенного метода.

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 квалификации и имеющегося опыта.

И это далеко не полный перечень преиму-ществ, которые реализуются благодаря ис-пользованию описанного совмещенного метода.

«Приветствую, читатель Дневника маркетолога. Давно не было статей на тему аналитики в маркетинге, пора исправляться. Известный факт, что основная доля торговли приходится на перепродажу какого-либо товара. И как следствие, для осуществления этой самой торговли необходимо иметь запас товара в достаточном количестве для обеспечения спроса. Как же понять какой товар будет пользоваться спросом в ближайшей перспективе? Для этого существует XYZ анализ.»

Все мы прекрасно понимаем, что для ускорения процесса торговли и быстрого удовлетворения запросов клиентов, достаточный запас товара должен быть на складе. И что самое главное, достаточным запасом должен быть обеспечен именно ходовой товар. Неликвиды держать экономически не целесообразно. Как выбрать правильный товар? Естественно, подвергнуть весь ассортимент компании тотальному анализу. А начать можно с xyz анализа.

Сущность XYZ анализа.

Под XYZ анализом понимается классификация товарных запасов компании в зависимости от спроса на них в ближайшей временной перспективе. Другими словами, этот анализ дает понимание, сколько и каких товаров держать на складе для бесперебойных продаж в ближайшем времени.

Данный анализ позволяет разделить всю имеющуюся ассортиментную матрицу на определенные группы, отличающиеся предсказуемостью спроса. Если с помощью ABC-анализа мы определяем наиболее продаваемые позиции, то XYZ позволяет отобразить равномерность распределения спроса.

По сути, XYZ анализ – это отличный инструмент маркетолога для анализа динамики продаж, а так же выявления проблемных зон в ассортиментной матрице с большим количеством ассортимента.

Важно помнить один единственный момент. Отдельно взятый XYZ анализ не дает понимания общей картины мира. Данные, полученные с его помощью, лишь закладываются в основу для проведения дальнейшей аналитики товарной группы.

Алгоритм проведения XYZ анализа

Любой анализ, проводимый в компании, соответствует определенному алгоритму. XYZ не исключение. Что же необходимо сделать?

  1. Необходим полный список продаваемого ассортимента
  2. Объем продаж по каждой позиции
  3. Расчет коэффициента вариации
  4. Распределение по группам в зависимости от рассчитанного коэффициента
  5. Проведение совместного ABC-XYZ-анализа

Давайте разберем каждый пункт этого алгоритма более подробно.

Список продаваемого ассортимента. Думаю, что для первого пункта не требуется каких-либо подробных разъяснений, тут все понятно, нужен список ассортимента, который мы будем анализировать.

Попозиционный объем продаж. Здесь необходимо учесть, один единственный момент – это период. Больше всего для проведения XYZ анализа подходят данные за год. Однако, чем больше период, тем точнее и правильнее будут результаты анализа. Есть и минимум, который составляет три месяца.

Расчет коэффициента вариации. Коэффициент вариации (КВ) - это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений товара. А если нормальным языком, то КВ наглядно показывает различия между месячными продажами определённого товара и среднестатистическими показателями продаж за анализируемый период времени.

Расчет коэффициента осуществляется по формуле:

  • V – коэффициент вариации.
  • σ – среднее квадратичное отклонение.
  • x с чертой – средний показатель объёма продаж за весь период.
  • xi - объём продаж определённого товара за i период.
  • n – количество анализируемых временных интервалов (например, количество месяцев)

Маленькое уточнение. Подлинное значение коэффициента вариации для различных групп товаров может отличаться в зависимости от следующих причин:

  • сезонность продаж,
  • тренд (мода),
  • маркетинговые акции,
  • дефицит и многое другое.

Распределение по группам в зависимости от коэффициента. Как уже отмечалось ранее, категории в XYZ анализе проставляются на основе рассчитанного коэффициента вариации. На текущий момент, в практике, принято следующее распределение:

Категория X - отражает стабильность величины спроса с незначительными колебаниями в их расходе и довольно высокой точностью прогнозирования. Значение коэффициента вариации в данной категории находится в интервале от 0 до 10 %. Другими словами, если какой-либо товар попал в данную категорию, на следующий месяц можно смело заказывать количество, равное объему продаж предыдущего месяца. Товар из данной категории должен быть на складе всегда.

Категория Y - выделяет товар, подверженный серьезным колебаниям, например, сезонностью, и обладающий средними возможностями для прогнозирования. Значение коэффициента вариации в категории Y равно от 10 до 25 %. Анализируя товар из данной категории xyz анализа, стоит обязательно обратить внимание на сезонный фактор. В другое время можно значительно снизить темпы производства или объем закупок.

Категория Z - потребление товара нерегулярно, какие-либо четко выраженные тенденции отсутствуют, точность прогноза минимальна. Значение коэффициента вариации - выше 25 %. Товар из этой категории практически не поддается прогнозированию, так как сложно выявить факторы повышения и понижения спроса. Иметь на складе такой товар можно, но в совсем малых количествах, так «на всякий случай». Идеальным вариантом для товара из категории Z будет отлаженная логистика со склада поставщика в случае появления спроса.

Совместное проведение ABC и XYZ анализа. Уже упоминал о том, что сам по себе xyz анализ не дает четкого понимания об объемах закупки товара или его будущих продаж (исключение составляет лишь товар из категории X). В связи, с чем этот анализ рекомендуется проводить совместно с ABC анализом, своего рода сдвоенный анализ. Однако об этом я опубликую отдельную статью, так как там есть свои нюансы. Чтобы не пропустить выход статьи, рекомендую подписаться на обновления блога. А пока предлагаю перейти к примеру расчета xyz анализа.

Пример расчета xyz анализ в Excel

Предлагаю пойти по озвученному выше алгоритму, так будет и понятнее и нагляднее. Пример xyz анализа рассмотрим на конкретной товарной группе – автомобильное масло. Динамика продаж добавлена за 12 месяцев. Рассчитать коэффициент вариации в Excel можно по следующей формуле:

СТАНДОТКЛОНПА(B3:M3)/(СУММ(B3:M3)/СЧЁТЕСЛИ(B3:M3;>0))

И картинку для наглядности (можно увеличить в новом окне):

Теперь на основе рассчитанного коэффициента вариации распределяем товар по группам (X, Y, Z). При небольшом количестве товара это действие можно совершить вручную. Однако если позиций довольно много, лучше использовать формулу ЕСЛИ (увеличить в новом окне).

Как видим, сложного в расчете ничего нет – главное это знать, что откуда берется и какие формулы для этого использовать. На всякий случай наглядный пример расчета разместил на блоге и скачать его можно в шаблонах маркетолога.

В конечном итоге, у нас получаются данные для дальнейшего анализа товарной группы и построения модели прогнозирования будущего спроса, однако это уже совсем другая история, о которой поведаю в другой раз. Остались вопросы? Тогда прошу в комментарии.