Меню Рубрики

Как построить график xyz анализа

В статье мы расскажем вам что такое ABC анализ и XYZ анализ, его применение в бизнесе, как можно их провести при помощи офисной программы Ms Excel.

Логистические и маркетинговые подразделения многих компаний применяют в своей работе инструменты, которые помогают выстроить ведение бизнеса наилучшим образом. К таким механизмам относится ABC XYZ анализ. Применяя их для оптимизации процессов, протекающих в компании, вам не потребуется нанимать специалистов. Вы сможете сами выстроить наиболее подходящую для вас стратегию развития компании.

Такой анализ применяется в разных областях, например, при анализировании базы данных клиентов, для улучшения подбора товаров, для улучшения продаж и т. д.

В основе ABC анализа лежит идея Парето. Он утверждал, что вкладывая 20 % вы можете получить 80. На это стоит обратить внимание и двигаться в правильном направлении.

При использовании такого анализа анализируемые объекты условно делятся на 3 вида:

  1. A — самые важные элементы, которые составляют 20% от всех и от которых вы получаете 80% результата.
  2. B – средние элементы. К ним мы относим 30% от общей массы, и они могут принести вам 15% прибыли.
  3. С — остальные элементы. Оставшиеся 50%, которые приносят только 5%.

Распределять по группам таким образом можно все, что вы хотите проанализировать: поставщиков, складские запасы, покупателей, продажи и т. д. Анализируемые элементы должны содержать данные статистики.

Вывод ABC анализа — разделение анализируемых элементов на группы по степени влияния на работу бизнеса.

Цель ABC анализа — разделение объектов по приносимым ими результатов.

То есть с помощью него можно определить уровень продаж определенных товаров или услуг, дать анализ поведения клиентов. С помощью него можно сгруппировать товары по количеству продаж, посмотреть от чего зависит уровень продаж в разное время.

ABC анализ помогает определить товары, которые приносят максимальную прибыль, а XYZ анализ даст вам информацию об их спросе.

Специалисты используют ABC XYZ анализ для анализирования прибыли, просматривая различные факторы, которые влияют на нее.

Просматриваются все виды товаров и услуг. Также можно проанализировать сколько клиенты заказывают. Здесь необходимо просмотреть базу клиентов.

Для анализирования объема поставок, анализируется база данных поставщиков. С помощью таких видов анализа вы можете просмотреть дебиторскую задолженность и тех, кто вам должен и какие суммы.

С помощью данных видов анализа вы можете узнать кто приносит вам больше прибыли и платит чаще других.

Анализируя клиентскую базу данных с помощью ABC анализа, вы можете условно разделить всех клиентов на 3 группы: A, B, C. То есть на больших, средних и малых соответственно.

При этом нет единого правила, по которому можно произвести условное разделение. Все зависит от самого бизнеса и его объемов продаж. Так например для малого бизнеса к крупным клиентам можно отнести тех, которые приносят вашей компании примерно 150 тыс. рублей. При этом для крупных компаний с такой суммой клиент отнесется к категории C, а в категории А будет список клиентов, которые приносят компании миллионы.

Применяя к этой же клиенткой базе XYZ анализ, вы сможете увидеть кто из клиентов чаще совершает покупки, а кто купил товар или услугу у вас всего лишь один раз.

За счет применения abc анализа вы можете определить количество целевой аудитории в ваших продажах. Все виды торговли (оптовая, розничная) включают в себя несколько этапов сделки. Процесс покупки товаров или услуг можно представить в виде воронки продаж. Она выглядит как перевернутый конус, разделенный на уровни.

Каждый уровень говорит о статусе клиентов по отношению к продавцу. Например, самый верх конуса (большая часть) потенциальные клиенты, далее идут те, кто обратился в компанию, затем те, которые хотят купить, далее клиенты обсуждающие стоимость и наконец самый пик воронки — покупатели, купившие товар или услугу.

ABC анализ помогает вам увидеть сколько клиентов приобрели у вас товар, каким образом они узнали о вашей продукции и компании, кто помог им совершить покупку из ваших сотрудников и т. п.

Так как вы видите все наглядно, то сможете выбрать правильную стратегию развития бизнеса, промотивировать сотрудников, проанализировать их работу и сделать правильные выводы.

После проведения ABC XYZ вы сможете понять на каких клиентов вам стоит обратить внимание. В приоритете у вас должны быть покупатели, которые приносят вам большую прибыль, причем постоянно, а не единоразово. Чтобы поддержать достигнутый уровень получения прибыли от них, вам следует провести ряд мероприятий.

Ваша работа будет ориентирована на разные группы потенциальных клиентов. Как правило, к самой прибыльной группе относится малое количество клиентов. С ними вам необходимо выстроить маркетинговые отношения.

С теми клиентами, которые приобретают ваши товары или услуги, но редко, вы должны поддерживать постоянные контакты. Это необходимо, так как вы можете потерять их.

Для клиентов, которые совершают большие покупки, но не понятна причина, по которой это произошло, вы должны расширить ассортимент и понять потребность клиентов.

Чтобы провести ABC анализ необходимо выполнить ряд шагов. Он проводится в несколько этапов, которые необходимо выполнять друг за другом.

Перечислим этапы, которые вам необходимо сделать:

  • у анализа должна быть цель, поставьте ее;
  • выберите объекты исследования;
  • выберите показатель, по которому будете делить выбранные объекты;
  • дайте оценку всем объектам по выбранному показателю;
  • рассортируйте объекты по убыванию значения показателя;
  • выявите долю значения показателя каждого объекта;
  • распределите объекты по долям значений показателя нарастающим итогом;
  • разбейте все объекты на три группы: А, B, C. К группе А относятся те, у которых нарастающий итог от 0 до 80%, у кого 80-95% — это клиенты группы В, свыше 95% группа С;
  • вычислите число клиентов, относящихся к каждой группе.

Приведем пример ABC анализа. Для его проведения используем офисную программу MS Excel.

Например, вам необходимо проанализировать ваших клиентов относительно прибыли которую они вам приносят.

  1. Создадим таблицу в Excel с двумя столбцами: наименование клиента и выручка в руб. Возьмем 15 клиентов.
  2. Отсортируем клиентов по убыванию выручки. Для этого необходимо выбрать вкладку Данные — Сортировка.
  3. Теперь нам необходимо вычислить долю от общей прибыли. Для этого пропишем формулу в ячейке С3 = B2/$B$17 и для ячеек этого столбца выберем процентный формат ячеек.
  4. Следующим шагом рассчитаем накопительную долю для каждого клиента. Для первого клиента накопительная доля будет равна доле, для последующих же она будет вычисляться как сумма его доли и предыдущего клиента. То есть для Клиента 8 в ячейке D3 будет прописана формула = С3+D2. Протянем эту формулу на оставшиеся ячейки. Таким образом у вас получится список клиентов выстроенных по возрастанию процентного соотношения.
  5. Теперь вы с легкостью можете распределить данный список на категории A, B и С.
  6. Далее для каждой группы клиентов определим долю от общей выручки и процент от общего числа клиентов.

Для того чтобы узнать долю выручки, необходимо сумму выручки по группе разделить на общую сумму выручки и выбрать процентный формат данных для ячейки.

Чтобы найти долю от общего числа клиентов, необходимо разделить количество человек, относящихся к группе на 15, так как мы для анализа взяли 15 клиентов. Выберем также процентный формат ячеек.

Таким образом у нас получилось, что 33% наших клиентов принося нам максимум прибыли более 80%, 27% клиентов приносят нам 15% выручки и 40% приносят нам 6% выручки.

Наши показатели немного отличаются от теории Парето, но не стоит считать наши вычисления ошибкой. Практика показывает, чем больше аудитории мы берем для анализа тем ближе наши показатели к показателям прописанным Парето.

В данном случае мы привели пример АВС анализа, который касается анализа прибыли компании. Вы же можете его проводить и для других областей, например, для анализа ассортимента товара.

Проведение данного вида анализа, как и предыдущего, можно разделить на этапы:

  1. необходимо выбрать элементы и показатели для анализа,
  2. выбрать временной промежуток, которое вы хотите проанализировать,
  3. вычислить коэффициент вариации каждого анализируемого элемента,
  4. распределить элементы в зависимости от показателя вариации,
  5. разделить элементы на 3 группы: X, Y, Z.

К категории X относятся элементы с показателями вариации 0-10%. Таких клиентов можно охарактеризовать как устойчивых.

Категория Y — показатели вариации 10-25%. Эти клиенты изменчивы, но их поведение можно спрогнозировать.

Категория Z — вариация от 25% и выше. Сюда относятся случайные клиенты, которые приобрели товар один раз по потребности.

Данные для XYZ анализа должны быть статистического характера. Приведем пример XYZ анализа. Для этого воспользуемся офисной программой MS Excel.

На первом этапе XYZ анализа в Excel необходимо выбрать данные для анализа и создать таблицу. Например, проанализируем тех же клиентов, что и при ABC анализе, за полгода сотрудничества. Для этого возьмем данных выручки разбитые по месяцам.

Далее рассчитаем по каждому клиенту средние продажи за месяц и стандартное отклонение. Для вычисления среднего значения применим формулу в ячейке I3 =СРЗНАЧ(B3:G3).

Для того, чтобы найти стандартное отклонение воспользуемся формулой J3 = СТАНДОТКЛОН(B3:G3). Затем протяните формулы на оставшиеся ячейки.

Теперь можно рассчитать вариацию каждого клиента. Для расчета вариации применяется сложная формула. Но с помощью встроенных формул Excel рассчитать данный показатель можно быстро.

Введем в ячейку K3 формулу = СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3). Протянем формулу и выберем процентный формат ячеек.

Теперь вам становится видна вариация по каждому клиенту. Разделите их на группы X, Y, Z по ранее указанным критериям.

К группе X относятся клиенты с вариативностью от 0 до 10%, к категории Y от 10 до 25%, к категории Z от 25% и выше. Если большой список клиентов для анализа, то можно изначально отсортировать таблицу по возрастанию и указать категории.

Так как мы проводим анализ на примере 15 клиентов, то пропишем значения категорий вручную. У вас получится примерно так.

Из анализа видно, что у компании из рассмотренных 15 клиентов 8 характеризуются постоянным спросом и покупками товаров, их поведение можно легко спрогнозировать. К категории Y с колеблющимся спросом относятся 2 клиента. И к категории Z относится 5 клиентов. Это те люди, поведение которых сложно спрогнозировать. Их покупки скорее всего были вызваны срочными потребностями и носили единоразовый характер.

Проанализировав эти показатели, можно сказать, что в целом поведение клиентов стабильно и прогнозируемо.

Мы проанализировали клиентов по прибыльности, которую они приносят компании. Точно также вы можете произвести XYZ анализ ассортимента.

Зачастую маркетологи и логисты используют два вида анализа совмещенно. Это наилучший инструмент для анализа бизнес-процессов компании.

В таком случае создается единая таблица, содержащая данные по ABC анализу продаж и XYZ анализу, и каждому объекту исследования присваивается одна из 9 категорий:

  • AX — означает наивысшую потребительскую стоимость, стабильное приобретение товаров и хорошую прогнозируемость,
  • AY — высокая потребительская стоимость, но нестабильное приобретение и средняя степень прогнозирования,
  • AZ — высокая потребительская стоимость, спонтанные покупки и невозможно спрогнозировать,
  • BX — средняя потребительская стоимость, стабильное приобретение товаров и хорошая прогнозируемость,
  • BY — средняя потребительская стоимость, но нестабильное приобретение и средняя степень прогнозирования,
  • BZ — средняя потребительская стоимость, спонтанные покупки и невозможно спрогнозировать,
  • CX — низкая потребительская стоимость, стабильное приобретение товаров и хорошая прогнозируемость,
  • CY — низкая потребительская стоимость, но нестабильное приобретение и средняя степень прогнозирования,
  • CZ — низкая потребительская стоимость, спонтанные покупки и невозможно спрогнозировать.

Приведем пример ABC XYZ анализа. Возьмем ранее рассмотренный пример и создадим в табличном процессоре новую таблицу с указанием категорий с ABC анализа и XYZ анализа. В отдельный столбец поместим категории совмещенные.

Рядом с совмещенной таблице создадим новую и распределим клиентов по необходимым категориям.

Сделаем вывод по последней таблице. Самыми прибыльными для компании являются клиенты, которые стоят на позициях AX. Кроме прибыльности, они производят покупки стабильно, что позволяет сделать прогноз. К такой категории относятся клиенты с номерами 8, 12, 10, 11.

Стоит обратить свое внимание на клиентов под номера 15 и 13. Поработать также можно с клиентами 1, 6, 5, 7. Остальные клиенты не принесут вам много прибыли. Вы можете даже не затрачивать на них время.

Приведем таблицу, в которой наглядно видно, к какому типу относится тот или иной клиент и стоит ли затрачивать на него свое время.

X Y Z
A Большой стабильный доход Большой предсказуемый доход Большой нерегулярный доход
B Средний стабильныйдоход Средний предзнакуемый доход Средний нерегулярный доход
C Маленький стабильный доход Маленький предсказуемый доход Маленький нерегулярный доход
Читайте также:  Медкнижка какие анализы сдавать 2017

Проведение совмещенного анализа позволяет понять в каком направлении стоит двигаться как в отношениях с клиентами, так и с анализируемыми ресурсами. С помощью него вы сможете откорректировать ассортимент предлагаемых товаров и услуг, выпуская то, что пользуется спросом и принесет вам больше прибыли.

Плюсом применения совмещенного анализа является то, что он может дать характеристику многих бизнес-процессам компании, касающихся как продажи товаров и услуг, так и управлением персонала.

источник

Маркетинг » XYZ-анализ: теория, практика и особенности

XYZ-анализ представляет инструмент, который позволяет разделить ассортимент на группы, в зависимости от стабильности продаж и колебаний спроса на продукцию. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например, стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса и др. Этот вид анализа вместе с ABC-анализом позволяет создать итоговую матрицу и оптимизировать складской запас или структуру ассортимента. Для лучшего понимания этого метода необходимо вспомнить несколько статистических формул [1].

Во-первых, это формула среднеквадратического отклонения вариационного ряда:

Величина среднеквадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения. Этот показатель широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Второй показатель, который необходимо знать – это коэффициент вариации. Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Например, среднеквадратическое отклонение, равное 100, может иметь как товар со среднемесячными продажами в 200 шт., так и 20 тыс. штук. В первом слу­чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом — 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы. Коэффициент вариации равен отношению среднеквадратического отклонения к среднему значению показателя.

После проведения анализа, мы сможем разделить ассортимент на три группы, в зависимости от их коэффициента вариации. Иными словами, группы формируются исходя из величины изменения анализируемого показателя и имеют следующие обозначения:

  • Группа Х (отклонение от 0% до 10%). К этой группе относятся товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования,
  • Группа Y (изменение от 10% до 25%). Эта группа товаров, характеризуется сезонными колебаниями и средними возможностями прогнозирования,
  • Группа Z (отклонение выше 25%). Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому точно спрогнозировать их спрос невозможно.

Как и в ситуации с АВС-анализом, не существует единственно определенных границ Групп X, Y, Z. Помимо приведенных выше показателей могут использоваться и другие значения. Для Группы Х отклонение возможно до 15%, для Группы Y – от 15% до 50% и для Группы Z – от 50% и выше. Многое зависит от особенностей функционирования каждой конкретной компании, сезонности и текущих рыночных условий. Поэтому, для аналитика необходимо установление тех границ групп, которые лучшим образом помогут охарактеризовать категории, подвергающиеся анализу.

Говоря о методологии XYZ-анализа необходимо выделить шесть последовательных этапов. Давайте рассмотрим их подробнее.

  • На первом этапе происходит определение объекта анализа. (Это может быть клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.)
  • Второй шаг – определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада (выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения).
  • В-третьих, необходимо определить период (количество периодов), по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Период анализа для каждого предприятия индивидуален. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио­дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров. Важно также учитывать, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты.
  • Рассчитываем коэффициент вариации по каждому товару. Хорошо, что сегодня этот процесс почти полностью автоматизирован и этот показатель можно очень быстро рассчитать в Excel, используя формулу:

= СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

  • Формирование группX,Y,Z, исходя из полученных величин коэффициента вариации.
  • Анализ полученных данных и подготовка выводов по результатам анализа.

В качестве 7 шага можно добавить объединение результатов XYZ и ABC анализа и формирование объединенной матрицы.

Для совмещения результатов анализа, необходимо сначала провести АВС-анализ за весь учетный период, например, за год. После этого осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например, по ежемесячным продажам за год). После этого происходит совмещение результатов и построение объединенной матрицы, состоящей из 9 подгрупп:

Построение итоговой матрицы помогает пересмотреть политику управления ассортиментом. В итоге, мы сможем точнее прогнозировать продажи каждого вида товара, сформировать необходимый складской запас. А значит, мы сведем ситуации, когда происходит затоваривание или нехватка товара к минимуму, что приведет к увеличению продаж. Но вернемся к полученным группам итоговой матрицы:

  1. Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать их постоянное наличие. Обще­принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за­пас, а по товарам группы В — достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас;
  2. Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, при том, что расход товаров этой группы стаби­лен и хорошо прогнозируется. Поэтому создание избыточного страхового запаса необязательно;
  3. Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес­печить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас;
  4. Товары группы AZ и BZ при высоком това­рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро­ванное наличие по всем товарам данной груп­пы только за счет избыточного страхового то­варного запаса приведет к росту избыточного страхового запаса и затовариванию. По товарам данном группы рекомендуется пересмотреть принципы их реализации. Например, можно реализовывать товары данной группы только под заказ или найти поставщиков, которые смогут поставить товар к вам на склад в кратчайшие сроки и т.д. Эти меры помогут снизить размер товарного запаса и избежать затоваривания;
  5. 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 потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории неликвидов (стоков);
  6. 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.

Мы убедились, что при помощи объединения ABC и XYZ анализа можно получить более полные данные для анализа. К другим преимуществам такого совмещения можно отнести:

  • Возможность повысить эффективность системы управления товарными запасами и ассортиментом,
  • Выявление ключевых товаров по различным параметрам для компании и изучение периодичности спроса на них,
  • Возможность увеличить долю высоко прибыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики,
  • Перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Главной особенностью этого анализа является завышение коэффициента вариации при наличии сезонности. Мы понимаем, что при резком увеличении продаж, будет увеличиваться и коэффициент вариации. Следовательно, многие товары могут попасть в Группу Z, что сведет результаты нашего анализа к минимуму. Как можно решить эту проблему?

Во-первых, можно увеличить период анализа, изменив его с месяца на квартал или год. В некоторых случаях это поможет преодолеть эту особенность. Но если нам нужны данные именно за первоначальный период? Тогда необходимо будет выделить сезонную компоненту из фактических данных.

Для этого 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 делением значений продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж каждого периода разделить на сезонный коэффициент этого периода.

В результате, мы получим объем продаж то­вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. В приведенной ниже таблице мы можем увидеть, как скорректировался коэффициент вариации после применения этого метода.

В качестве другого метода определения сезонности продаж можно отметить расчет коэффициента автокорреляции, который позволяет выяснить являются ли наши данные случайными, постоянными или имеющими определенный тренд. [2]

Yi — значение параметра за текущий период,
Yср — среднее значение параметра,
k — количество сдвигов.

Если k=1, мы сравниваем сегодняшние продажи с прошлым периодом, если к=2 — с позапрошлым и т.д. Например, если для k=1 коэффициент автокорреляции будет близок к единице (

0,7–0,8), для k=2 — близок к 0,5, для k=3 — к 0,3 и для k=4 приблизится к нулю, тогда можно четко утверждать, что есть трендовая составляющая — либо убывание, либо возрастание, но подверженное закономерности. Для случайного всплеска, случайных продаж эта величина будет сразу же очень близка к нулю, даже может иметь отрицательное значение. И мы сразу видим, что данная продажа является случайной и ее нет смысла включать в анализ.

Теперь обратимся к преимуществам и недостаткам XYZ-анализа. К его преимуществам можно отнести:

  • Позволяет получить данные для управления ассортиментом товаров и складскими запасами, организации работы с поставщиками,
  • Дает возможность установить различные варианты доставки для разных категорий товаров и скорректировать систему поставок товаров,
  • Позволяет определить проблемные категории товаров или магазины с нестабильными продажами.

Однако, как и любой другой метод, XYZ-анализ имеет определенные недостатки, которые необходимо учитывать при его применении:

  • Требуется определенная стабильность показателей, поэтому его сложно использовать с товарами, имеющими сезонность;
  • Необходимы статистические данные за несколько периодов для полноценного анализа, поэтому сложно работать с товарами с коротким жизненным циклом или новыми товарами.

Итак, мы рассмотрели еще один вид анализа, который применяется для управления запасами и ассортиментом. Применение XYZ-анализа помогает выделить товары с нестабильными продажами и скорректировать стратегию управления этими товарными группами. Его совмещение с АВС-анализом позволяет сделать анализ объемнее и выработать различные стратегии управления товарными запасами. При грамотном управлении это приведет к сокращению ситуаций нехватки товара или затоваривания, что сократит затраты на хранение товара, выплату процентов по кредиту и приведет к росту продаж и удовлетворенности покупателей.

Для дальнейшего углубления знаний вам помогут:

источник

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.

Читайте также:  Как делать анализ на английском

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

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(x1?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.

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.

источник

Какой продукции компании лучше закупить больше? По какой категории товаров лучше, наоборот, не делать большие закупки? Ответ на эти вопросы может дать XYZ-анализ. В этом материале вы найдете примеры в Excel.

XYZ-анализ – это, прежде всего, хороший инструмент для оценки запасов компании. Он позволяет распределить ресурсы по группам, в зависимости от двух показателей:

  • частоты потребления продукции;
  • прогнозируемости изменений в потребности того или иного товара.

Один из этапов анализа – распределение товаров по трем категориям.

  • К категории «X» относят товары с максимально устойчивым объемом продаж.
  • В группу «Y» входят товары с переменчивым спросом.
  • Категория «Z» включают продукцию со спонтанным спросом (сложно установить какую-либо динамику востребованности).

Таблица 1. Распределение по категориям

Коэффициент вариации (V) (проценты)

  • потребляется на регулярной основе (высокая частота);
  • незначительные колебания расхода ресурсов;
  • точность прогнозирования очень высокая.
  • известны тенденции потребности в продукции (к примеру, сезонные колебания);
  • средние возможности прогнозирования.
  • потребляется нерегулярно (спрос спонтанный);
  • какие-либо тенденции отсутствуют;
  • очень низкая точность прогноза

Некоторые организации применяют этот вид анализа как дополнение к ABC-анализу, а их результаты объединяют в таблице.

Покажем на примере, как делать расчет XYZ-анализа. Объектом исследования будет объем продаж. Проведем анализ за первые 5 месяцев года: с января по май.

Для начала заполним шапку таблицы в программе Excel: наименование товара, объем продаж по месяцам, коэффициент вариативности и группа (X, Y, Z). В примере мы не приводим конкретное наименование продукции, позиции получили название «Товар 1» и далее до 10 включительно. Вместо этих показателей организация может подставить реальные названия продукции.

Первое, что необходимо сделать – рассчитать коэффициент вариации по каждой группе товаров. Этот показатель выражает отношение стандартное отклонение к среднему арифметическому значению. Применяют для сравнения вариации разных признаков. Как правило, коэффициент выражают в процентах.

Как повысить оборачиваемость товаров и снизить финансовые потери

Скачайте файл Excel c полными версиями таблиц и встроенными формулами модельного расчета колебаний спроса и закупочных цен

В примере коэффициент вариации для первого товара рассчитаем по формуле:

где B3 – объем продаж за январь, а F3 – за май.

Коэффициент вариативности составил 4%. Далее можно протянуть строку с первым показателем вниз, программа автоматически сделает расчет по аналогии.

Следующий шаг – распределить товары по группам. Для этого воспользуемся функцией «ЕСЛИ»:

где G3 – коэффициент вариации (расчет для первого товара).

Два вида товара попали под категорию «X»: Товар 1 и Товар 8. Значит, на них самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется незначительно: на 4% и 9% соответственно.

Теперь разберем, как провести ABC-анализ в программе Excel. В шапке таблицы нам нужно задать пять показателей: наименование товара, выручка, доля, накопленная доля и группа (A, B или C).

Для начала отсортируем данные по выручки в таблице от большего к меньшему. В панели программы выбираем параметр «Данные» и сортируем по убыванию.

Теперь определим сумму выручки по всем категориям товаров. Для этого используем функция «СУММА». Для нашего примера формула будет выглядеть так:

Следующий этап – вычислить долю каждого товара в общей сумме (процент). Для этого выручку по каждому конкретному продукту разделим на общую сумму дохода:

=B2/$B$17 (знак $ делает ссылку на сумму абсолютной)

Теперь необходимо определить накопленную долю. Для первой позиции товара она будет такой же, как индивидуальная доля («Доля» в таблице). Для остальных позиций показатель вычисляют как сумму доли и долю нарастающим итогом для прошлой позиции. Для нашего примера формула будет выглядеть следующим образом:

Распределим товары по группам. Товары, по которым накопленная доля получилась меньше 80 процентов, определим в группу «А», до 95 процентов – в группу «В». Остальные товары, таким образом, окажутся в категории «С».

Результаты АВС- и XYZ-анализа обычно объединяют в таблицу, пример такого объединения мы показали на рисунке. Итоги объединяют для того, чтобы пересмотреть политику управления ассортиментом продукции.

Совмещенный анализ ABC и XYZ пример

По итогам объединения все категории товаров распределятся по девяти подгруппам.

На товары, которые на нашем рисунке оказались в зеленых ячейках (AX, AY, BX), очень большой спрос. Следовательно, потребительская стоимость у такой продукции высокая и сделать прогноз не составит труда. Компании необходимо обеспечить постоянное наличие такой продукции.

Спрос на товары в желтых ячейках (AZ, BY, CX) колеблется из-за каких-либо факторов, например, от сезонности. По этой продукции нужно пересмотреть методы управления: подумать, как избежать затоваривания (товара больше, чем нужно для реализации), уменьшить размер товарного запаса. Как вариант – позиции этой группы можно продавать клиентам только под заказ.

В красных ячейках (BZ, CY и CZ) оказалась продукция со спонтанным спросом По таким товарам сложно установить зависимость от каких-либо параметров. В колебаниях потребности в товаре нет логики. Сюда могут попасть также новые позиции, которые компания стала продавать не так давно.

При XYZ-анализе организации всегда нужно учитывать сезонность. Если в сезон на тот или иной продукт будет большой спрос, коэффициент вариации окажется далеким от реальности. Он будет выше. Пожалуй, это главная особенность XYZ-анализа.

Но компания может прибегнуть к некоторым ухищрениям, чтобы узнать реальный результат. Например, если сделать расчет за продолжительный период (например, год) правдоподобность показателя будет выше.

Как и у любого другого метода исследования, у XYZ-анализа есть свои недостатки. Но преимуществ у него все же больше. Основные плюсы и минусы анализа мы показали в таблице 2.

Таблица 2. Достоинства и недостатки XYZ-анализа

источник

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

XYZ анализ ­(англ. XYZ-analysis) – это 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 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:

где:

σ – стандартное отклонение объема продаж;

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

n – количество рассматриваемых периодов продаж товаров;

Читайте также:  Географический язык какие анализы сдать

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.

Группа Коэффициент вариации Характеристика класса
Группа «X» 0 25% Товары, обладающие случайным спросом

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

Далее необходимо рассчитать изменчивость объема продаж по каждой товарной группе. На рисунке ниже показан итог расчета коэффициента вариации по продукции. Формула расчета в Excel будет иметь следующий вид:

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 Самая обсуждаемая >10 000 просмотров >100 лайков С примером Видео-урок

источник

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

Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле­ние 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.

Для лучшего понимания данного метода ана­лиза 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 ежеме­сячные 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 слу­чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом — 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.

Основная идея XYZ-анализа состоит в группи­ровании объектов по однородности анализи­руемых 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 перио­дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от­грузке 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 перио­дичность 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 пе­риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе­риодов, 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 проводит­ся 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%.

Данные границы групп являются рекомендуемыми. На практике часто встречаются ситуации, когда все товары компании попадают в группу Z. Этому может быть несколько причин.

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 6 272 267 324 262 271 279,2 22,7 8% X
Товар 7 1500 1401 1721 1320 1692 1604 1539,7 146,8 10% X
Товар 8 272 267 324 262 271 232,7 106,1 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.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про­стое — 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 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. 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 вариа­ции снизился до 12%.

Расчетный 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. Сезонный коэффициент ра­вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон­ных колебаний получается путем деления фак­тических данных за месяц на сезонный коэф­фициент 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 устра­нению 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%

Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от­груженного 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. Обще­принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за­пас, 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 стаби­лен и хорошо прогнозируется.

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

Товары группы AZи BZ при высоком това­рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. 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 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 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 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 конт­ролировать, 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 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 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.

    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 преиму­ществ, которые реализуются благодаря ис­пользованию описанного совмещенного метода.

    источник