Как проводить анализ авс и xyz

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

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:

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.

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

Современный маркетинг и логистика основаны на использовании ряда всемирно опробованных инструментов. К таким инструментам относят ABC и XYZ-анализы, помогающие улучшить организацию бизнеса. Их совместное применение действенно для оптимизации бизнес-процессов, не вызывает потребности в больших трудозатратах и в привлечении высокооплачиваемых экспертов.

Смыслом ABC-анализа можно считать выделение в бизнесе из большого количества однотипных объектов те, на которых нужно сосредоточить главное внимание исходя из конкретной выбранной цели. Этот метод может использоваться в разных направлениях: для оптимизации ассортимента, анализа клиентской базы, повышения эффективности продаж.

ABC-анализ основан на идеях Парето, утверждающего, что в бизнесе всегда только 20% вложений даёт 80% результата. Именно на этом сегменте он рекомендует сосредоточить усилия.

В ABC-анализе делят факторы бизнеса на 3 категории:

• А — наиболее ценные ресурсы (20%), результат от которых в бизнесе равен 80%;
• В — 30% ресурсов, дающих 15% результата;
• С — 50% ресурсов, от которых результат составляет всего 5%.

Сущность АВС-анализа — ранжирование ресурсов по приносимым ими результатам

XYZ-анализ — это инструмент определения уровня стабильности или вариативности в продажах. Он группирует объекты бизнеса исходя из равномерности продаж, выявляет колебания в разные временные промежутки и классифицирует объекты по уровню прогнозируемости. Метод может применяться для анализа продаж отдельных товаров, услуг или поведения клиентов.

Если ABC-анализ выделяет самые продаваемые товары, то XYZ помогает понять, насколько стабилен спрос на них.

Методики ABC и XYZ могут применяться для анализа таких факторов:

• товарного ассортимента (анализируем прибыль);
• целевой клиентской базы (анализируем объём заказов);
• базы поставщиков (анализируем объём поставок);
• дебиторов (анализируем сумму и динамику задолженности).

Анализ ABC по базе клиентов можно провести по выручке, которую они приносят в бизнес:

1. A — крупные клиенты.
2. B — средние клиенты.
3. C — малые клиенты.

Нет единого стандарта, каких клиентов можно отнести к группам А, В или С. Такое разделение зависит в первую очередь от масштабов исследуемого бизнеса. Сумма, определяющая крупного клиента, для мелкого розничного магазина может быть и 200 000 рублей, а в крупной оптовой торговле доход будет измеряться в миллионах. Именно процесс проведения анализа и приведёт к определению, каких клиентов относить к какой из категорий.

XYZ-анализ отвечает на вопрос, какие клиенты совершают покупки регулярно, какие — от случая к случаю, а кто купил товар только один раз.

В качестве широко распространённого инструмента маркетингового анализа во всех видах торговли (розничной, оптовой, онлайн) используют так называемые воронки продаж, основная идея которых заключается в том, что процесс сделки всегда состоит из отдельных этапов. Воронка продаж отражает распределение клиентов по этапам роста их полезности для продавца: от потенциального покупателя до заключения первой сделки, а затем и перехода клиента в статус постоянного, лояльного и даже агитирующего за использование конкретного бренда.

Понятие вронки продаж строится на том, что потенциальных покупателей много, но до этапа заключения сделки доходит меньшинство

ABC-анализ показывает, сколько потенциальных клиентов доходит до уровня сделки, кто они, каким образом узнали о компании, какой менеждер с ним работал.

Благодаря наглядности структуры анализ воронки продаж позволяет планировать развитие процесса торговли, контролировать эффективность персонала, мотивировать сотрудников.

Важным критерием приоритетного положения клиента должно быть получение от него высокого дохода, причём достаточно стабильно, а не одноразово. Здесь наиболее эффективно совмещение ABC и XYZ-анализа. В результате выделяются группы потенциальных клиентов, с которыми можно использовать разные методы коммуникации:

• маркетинг отношений, программы лояльности — для малочисленной, но самой доходной группы постоянных клиентов;
• поддержание постоянных контактов — когда клиент готов тратить на покупки большие суммы, но делает это редко;
• исследование потребностей, расширение ассортимента — для тех, кто совершает дорогие покупки непредсказуемо.

ABC-анализ предполагает такую последовательность действий:

• определить цели анализа;
• идентифицировать объекты, которые анализируем;
• выделить параметр, на основании которого будет проводиться классификация объектов;
• оценить каждый объект по классификационному параметру;
• отсортировать объекты в порядке убывания значения параметра;
• определить долю значения параметра по всем объектам;
• ранжировать значения доли параметров нарастающим итогом;
• разделить объекты на три группы по значениям параметра (от минимального до 80%, от 80 до 95% и свыше 95%);
• определить количество и состав объектов в каждой группе.

ABC-анализ выполняется пошагово в определённой последовательности

Для примера приведём АВС-анализ клиентской базы компании ООО «Альфа». В качестве инструмента воспользуемся табличной программой Excel.

1. Ставим цель — ранжировать клиентов из базы по степени их прибыльности.
2. В качестве объекта анализа выбираем 20 клиентов фирмы, которых анонимно обозначим от Клиент 01 до Клиент 20.
3. В качестве параметра анализа рассмотрим сумму покупок каждого клиента за полугодие.
4. Сопоставим каждого клиента с суммой выручки, полученной от него за полугодие, и создадим исходную таблицу Excel, содержащую всего два столбца: А — перечень клиентов, В — выручка за полугодие. Подводим в отдельной строке итог выручки. На первом этапе анализа составляем таблицу со списком клиентов и суммами выручки по каждому из них за полугодие
5. Отсортируем клиентов в порядке убывания выручки за полугодие (меню «Данные» → «Сортировка» → «По убыванию»).
   Список клиентов сортируется по сумме покупок за полугодие с помощью специального инструмента Excel
6. Определим долю каждого клиента в итоговой сумме выручки компании за полугодие по формуле: Доля = (Выручка от клиента) / (Итоговая сумма выручки) * 100%. Чтобы не заводить формулу вручную каждый раз, задаём столбцу С процентный формат ячеек, в первой ячейке (С2) задаём формулу =B2/$B$22, протягиваем до последнего столбца.
   Доля каждого клиента в покупках выражается в процентах
7. Рассчитаем накопительную долю для каждого покупателя. В первой строке дублируется процентная доля клиента, в последующих значение вычисляется суммированием этой доли и процентной доли текущего клиента. Технически это выглядит так: во второй ячейке столбца Е задаём формулу =C3+Е2, протягиваем до последней строки.
   Расчёт накопительной доли делается по формуле =C3+Е2
8. Получим список клиентов, отсортированный по накопительной доле каждого клиента. Для контроля: в последней строке (в нашем случае 21) должно стоять значение 100%.
   Накопительные доли клиентов автоматически отображаются по нарастанию
9. Разделим список, отражающий накопительные доли, на три группы:
   • А — клиенты с наибольшими объёмами покупок. Их накопительная доля — до 80%. В эту группу вошли 5 клиентов;
   • В — клиенты, для которых значение накопительной доли составляет от 80 до 95%. В эту группу вошли 6 клиентов;
   • С — остальные 9 клиентов, накопительная доля которых более 95%. Клиенты разбиваются на 3 категории по значению накопительной доли
10. Подсчитаем долю общей выручки и процент от общего числа клиентов в каждой группе. На практике доля объектов в группах А, В и С не всегда точно соответствует теоретическому значению по Парето. Так, ценные 20% клиентской базы должны составлять четыре клиента, а по итогам расчётов их оказалось 5, то есть 25%. Но по расчётам видно, что они дают компании 80% выручки. Так же и с группой С. Это не следует считать ошибкой расчёта. По законам статистики ближе к теоретическому итогу можно подойти с увеличением количества объектов, например, если клиентов будет не 20, а 500. АВС-анализ позволил выделить из базы ООО «Альфа» 5 наиболее прибыльных клиентов

Алгоритм XYZ-анализа строится так:

1. Выбрать объект и анализируемый параметр.
2. Определить временные рамки исследования.
3. Рассчитать коэффициент вариации по каждому объекту.
4. Ранжировать объекты по коэффициенту вариации.
5. Распределить объекты на 3 группы:
   • Х — коэффициент вариации от 0 до 10% — группу характеризует устойчивость;
   • Y — коэффициент вариации от 10 до 25% — поведение группы изменчиво, но прогнозируемо;
   • Z — коэффициент вариации от 25% — случайный, разовый характер сделки, спроса и т. д.

Выполним XYZ-анализ клиентской базы ООО «Альфа» средствами Excel:

1. Объектом анализа выбираем клиентскую базу и рассматриваем сумму покупок по каждому.
2. Определим период, за который проводим анализ. Это будут шесть месяцев из полугодия, рассмотренного в АВС-анализе.
3. Составляем таблицу клиентов с объёмами покупок за каждый из выбранных шести месяцев. В исходную таблицу для XYZ-анализа включаются список клиентов и суммы их покупок по месяцам
4. Коэффициент вариации рассчитывается по сложной формуле. Его значения колеблются от 0 до 1. В Excel для этого предусмотрен специальный инструмент: если данные начинают вводиться со строки 3 (ячейки В3-G3), в свободном столбце вписываем формулу =СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3), протягиваем до последней строки, ячейкам задаём процентное значение. В этом варианте коэффициент будет отображаться в процентах.
   Коэффициент вариации можно рассчитать по формуле, но удобнее воспользоваться инструментом Excel
5. Для удобства в таблице можно рассчитать средние продажи за месяц по каждому клиенту и стандартное отклонение. Но для результатов анализа принципиальным будет коэффициент вариации. На этом этапе он должен быть проставлен в строке каждого клиента.
   Коэффициент вариации рассчитавыется в отдельном столбце по каждому клиенту

Таблицу клиентов сортируем в порядке возрастания по значению коэффициента (меню «Данные» → «Сортировка» → «По возрастанию»). Делим их на 3 группы. В группу X войдут клиенты с коэффициентом от 0 до 10%, Y — от 10 до 25%, Z — выше этого значения. Если объектов немного, можно вместо сортировки проставить принадлежность к группе вручную в отдельном столбце.

XYZ-анализ распределяет всех клиентов по трём группам

Подведём итог проведённого XYZ-анализа клиентской базы ООО «Альфа». В группу X вошли стабильно покупающие клиенты, их насчиталось 8 из 20. Для вошедших в группу Y (7 клиентов) характерен колеблющийся спрос. В группе Z (5 клиентов) спрос практически непредсказуем и скорее случаен, чем закономерен. Делаем вывод, что поведение большинства клиентов компании стабильно или прогнозируемо.
XYZ-анализ характеризует группы объектов по степени их стабильности

Совмещённый анализ ABC и XYZ считается эффективным и разносторонним инструментом. Метод базируется на формировании единой таблицы, где по девяти группам распределяют объекты анализа на основании итогов ABC-анализа и XYZ-анализа.

Выполним совмещение АВС и XYZ-анализов клиентской базы ООО «Альфа» средствами Excel:

1. Берём результаты ABC-анализа — таблицу с разбивкой клиентов на группы.
2. Берём результаты XYZ-анализа клиентской базы.
3. Создаём совмещённую таблицу (можно добавить дополнительные столбцы на уже созданную странницу). В отдельном столбце по каждому клиенту проставляем две буквы — группы из АВС и XYZ-анализа.
   Таблица совмещённого анализа может формироваться на основе уже заполненных таблиц АВС и XYZ
4. Создаём новую таблицу из трёх строк и трёх столбцов. Строки обозначаем последовательно как A, B и C, а столбцы — X, Y и Z. Исследуемые объекты (у нас это клиенты) разместим в девяти ячейках сводной таблицы в зависимости от присвоенных им отметок из двух букв.
   Матрица совмещённого анализа состоит из 9 ячеек, по которым распределяются клиенты
5. Сделаем выводы из совмещённого анализа. У нас будет сформирован список клиентов, на работу с которыми следует обращать активное внимание. В ячейке AX будут клиенты с наиболее стабильной потребностью в товарах и дающие максимум выручки. Также обратим внимание на ячейки BX и AY, отражающие покупателей с довольно высоким потенциалом. Самые неперспективные клиенты займут позиции BZ и особенно CZ.

Совмещение использования ABC и XYZ-анализа помогает управлять как товарными ресурсами, так и базой клиентов. Этот инструмент помогает корректировать ассортиментную политику, повышая долю востребованных товаров и платёжеспособных клиентов. Совмещённый анализ хорош тем, что универсален, пригоден в разрезе любых объектов бизнеса: от товаров до оценки работы персонала.

источник