Xyz анализ excel. Чем хорош xyz анализ для маркетолога? Методика проведения XYZ анализа

Когда-то давно владелец магазина, он же продавец, мог легко запомнить все товары своего ассортимента. Рассказать об особенностях каждого, историю, насколько товар эффективен, знал точно как он продается, когда заказать еще…

С развитием ритейла управление движением товаров требует других подходов. Системы учета и аналитики продаж, управления ассортиментом дополняют опыт работников магазина или торговой сети.

Серьезные решения, например, о выведении товара из ассортимента, принимаются не так просто. И категорийному менеджеру, и управляющему магазином нужны обоснования для таких действий.

Поэтому одного вида анализа недостаточно. Применяют совмещение нескольких видов (по-другому, кросс-анализ).

В статье мы на примере товарной группы “Кондитерских изделий” рассмотрим основные подходы к организации кросс-анализа. А еще узнаем, кто виноват в том, что Рафаэлло - товар с нестабильными продажами.

При работе с ассортиментом сети или магазина используют кросс-подход, куда включены АВС и XYZ анализы.

В чем суть и почему именно их мы выбираем?

АВС-анализ – это распространённый метод изучения ассортимента, с помощью которого можно определить вклад каждого товара в оборот и прибыль магазина, распределить товары по категориям для эффективного управления ассортиментом.

Основные плюсы АВС анализа:

  • рационализация управления ассортиментом - дает понять важность товаров, распределить усилия управляющих магазинами, категорийщиков;
  • быстрый результат и быстрое применение управленческих решений;
  • если проводить регулярно, сравнение с предыдущими периодами дает возможность отследить стадии жизненного цикла товаров.
Минусы:
  • нужно учитывать многие дополнительные факторы, такие как товары-новинки, элитные и т.п.
  • нужен массив данных для аналитики за определенный период: база по чекам, продажам или другим ритейл-данным;
  • важна стабильность на рынке товаров, если происходят какие-то непредвиденные ситуации (резкая инфляция, политические волнения, и т.п.), данные АВС-анализа могут быть неточны.
Больше про методику проведения АВС-анализа .

XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

Плюсы XYZ анализа:

  • данные для управления ассортиментом товаров и складскими запасами, организации работы с поставщиками;
  • настройка разных вариантов доставки для разных категорий товаров;
  • использование анализа для прогнозирования стабильности спроса;
  • определение проблемных магазинов с нестабильными продажами;
  • определение товарных дыр, коррекция системы поставок товаров.
Минусы:
  • нужна, также как и для АВС, стабильность показателей, без сотрясений рынка;
  • необходимы данные за несколько лет для полноценного анализа;
  • сложно работать с сезонными товарами, а их достаточно много в ритейле;
  • невозможно использовать на товарах с коротким жизненным циклом.
Больше про проведение XYZ-анализа .

Объединение результатов АВС и XYZ-анализов - популярный подход к управлению товарным ассортиментом. Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность.

Совмещая и используя кросс-подход, мы получаем статус или место каждого товара в ассортименте товарной группы, магазина или всей торговой сети.

Использование совмещенного анализа дает ряд дополнительных достоинств :

  • выявление товаров со стабильными продажами, значительных для оборота магазина или сети, и убыточных товаров;
  • повышение доли прибыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
  • определение причин, влияющих на количество и место товаров, хранящихся на складе;
  • перераспределение усилий персонала по управлению ассортиментом и его складскими запасами.
Стоит помнить что эти виды анализа, как и их совмещение, возможны только при наличие четкого учета товарооборота и статистики продаж.

Способы проведения совмещенного анализа

Есть 2 способа проведения кросс-анализа: последовательный и параллельный.

Выбор одного из них зависит от цели и нужных результатов. Объясним поподробнее.

Последовательный способ предполагает, что сначала анализ проводится по одному из видов, по отдельному критерию. Далее для каждой из полученных категорий применяется анализ по 2 критерию, или виду и т.д.

Визуально это выглядит так.

Такой подход применяется для больших массивов данных. Например, если кросс-анализ проводится по всему ассортименту сети, по большой товарной группе.

Второй аспект - такой анализ предполагает значительные аналитические усилия его организатора. Необходимо определить важность каждого критерия для будущего анализа и выстроить структуру анализа в нужном порядке.

Например, цель кросс-анализа - оптимизация пространства на складе магазина, в таком случае первым критерием будет стабильность продаж, т.е. XYZ анализ, вторым критерием - количество продаж каждого товара по АВС, третьим - оборот, опять таки по АВС.

При выборе другой цели - скажем, определение элитных товаров - первым критерием анализа будет Оборот магазина, потом уже Количество продаж и Вхождение в чеки. А вот стабильность продаж товара с помощью XYZ анализа, тут не так уж и важна.

Т.е. последовательный анализ может проводится, если количество товаров в товарной группе достаточно большое, если нужно определить политику работы с группой, выработать стратегию управления и продвижения нужных товаров.

Параллельный подход предполагает построение категорийной матрицы по заданному количеству критериев, анализ и работу с каждой категорией в ячейке матрицы.

Так выглядит матрица для кросс анализа по АВС и XYZ. Обычно, аналитик, в любом случае, упрощает ее еще больше и определяет общий формат работы для нескольких категорий.

Для АВС-анализа матрица может строится по нескольким критериям. Например, на картинке ниже А по обороту + А по количеству продаж + Х по стабильности продаж.

Проанализируем полученные результаты, пройдемся только по ключевым (граничным) категориям:

АААХ - для товаров-лидеров;
АААZ - товары, важные для оборота сети, но с нестабильными продажами, на которые обязательно надо обратить внимание;
BBBY - для товаров-среднячков;
CCCZ - для товаров-аутсайдеров.

Категория АААХ - 28 товаров из 1260.

Самые “сладкие” товары. Обеспечивают основной товарооборот сети, поэтому нужно постоянное их наличие.

Если проанализировать товары, входящие в эту категорию - это, в основном, жевательные резинки, печенье и популярные детские сладости.

Как видно на картинке ниже, наибольшее количество продаж у жевательных резинок, продающихся у касс, так же они довольно ощутимо влияют на оборот товарной группы.

Возможны два варианта работы с категорией - создание избыточного “страхового” запаса или организация доставки “точно в срок”, поскольку товары продаются стабильно и возможен точный прогноз продаж.

Но стоит помнить, что товары категории АААX ключевые для работы магазина, поэтому если доставка на любом этапе провалится, это может привести к значительным проблемам в работе магазина.

Почему при высоком количестве продаж, значительном влиянии на оборот магазина и частом вхождении в чеки, продажи товаров этой категории так тяжело предсказать?

Визуализация по ключевым показателям - обороту и количеству продаж показала, что конфеты Рафаэлло больше всего влияют на оборот сети и своей товарной группы.

Судя по нашему жизненному опыту они достаточно популярны. Почему же их продажи настолько нестабильны, коэффициент вариации - 0,73?

Открыв продажи конкретного товара, мы получили ответ на вопрос.

Продажи конфет этой марки просто взлетают два раза в году - на 14 февраля и на 8 марта. Отсюда и нестабильность.

  • перевести часть товаров на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа;
  • обеспечить по части товаров более частые поставки;
  • выбрать поставщиков, расположенных близко к магазину, тем самым снизив количество складского запаса;
  • повысить периодичность контроля.
В примере с Рафаэлло - просто обеспечить больший объем поставок конфет к праздникам.

Продажи товаров недостаточно стабильны для того, чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно поддерживать складской запас для страховки.

Можно перейти на систему с постоянным временем или объемом заказа.

CCCZ , как нижняя категория матрицы, объективно самые проблемные товары - 85 записей.
Важно помнить, сюда могут попасть новые товары, элитные товары, товары под заказ и т. п. Поэтому категория требует вдумчивого анализа каждой позиции, и только потом радикальных действий.

На скрине ниже видно эти товары, находящиеся в области графика около 0 и практически не влияющие на оборот торговой сети.

А BC -анализ - это метод, посредством которого можно произвести классификацию ресурсов предприятия и степени их важности. Данный анализ - метод рационализации, который может быть применен в деятельности любого предприятия.

Метод АBC-анализа дает возможность сравнить величины в стоимостном и натуральном выражении. На многих производствах небольшие величины обладают большими стоимостными характеристиками, и если руководители предприятия на всех уровнях организационной структуры будут быстро выявлять эти причины, то это позволит достичь положительных результатов очень быстро.

В сфере обеспечения предприятия мы должны выделять А-поставщиков и А-детали. В производственной сфере наиболее важными являются постоянные затраты. В сфере сбыта следует уделить внимание А-клиентам и А-продуктам.

Главная задача руководителя - определение приоритетов. Для этого нужна градация задач, материалов, процессов, поставщиков, групп клиентов, групп продуктов и областей продаж, ассортимента.

Данный вид анализа эффективно применяется на складе и в отделе закупок. Так с наиболее важными для предприятия поставщиками, производящими, как правило, А-детали работа должна быть организована иначе, чем с предприятиями поставляющими С-детали.

Как классифицировать поставщиков?

Поставщики классифицируются так:

  1. Из карточек поставщиков или в финансовой бухгалтерии следует взять годовые данные оборота с поставщиками.
  2. Величины этих оборотов заносятся в последовательности убывания во втором столбце таблицы (смотри таблицу 1).
  3. Доля оборота каждого поставщика, выраженная в процентах, рассчитывается в третьем столбце.
  4. Аккумулятивные значения оборота от каждого из поставщиков, выраженные в процентах, заносятся в четвертый столбец.

Таблица 1. Данные о поставщиках (Пример ABC-анализа).

Таблица 2. Схема классификации поставщиков.

В основном, различают 3 группы поставщиков. А-поставщики - это те поставщики, с которыми предприятие имеет примерно 75% оборота. Такой показатель оборота дают около 5% поставщиков. В-поставщики (их в среднем 20%), как правило, дают 20% оборота. Оборот С-поставщиков (их примерно 75%) составляет ориентировочно 5%.

Данную классификацию можно представить и в графическом виде, так как для работников предприятия данная форма представления бывает понятнее таблицы (рисунок 1).

Рисунок 1. Графическое представление результатов АВС-анализа.

Таким образом, при помощи метода ABC-анализа можно узнать, кем из поставщиков предприятию следует заниматься больше. Если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок, то больше внимания необходимо уделять А-поставщикам, так как плотная работа с А-поставщиками может воздействовать на 75% оборота с остальными поставщиками.

Классификация деталей

Классификация поставщиков также может быть произведена в разрезе деталей, которые приобретает предприятие. Практические зна-чения для А-, В-, С-деталей соответственно равны 75, 20 и 5%. Здесь также следует заниматься сначала А-деталями, если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок.

А-детали - это дорогостоящие материалы, подлежащие более тщательной и интенсивной обработке. Для данной категории имеет смысл проводить следующие мероприятия:

  1. наиболее точный ценовой анализ закупок;
  2. подробный анализ всех затрат;
  3. глобальный анализ рынка;
  4. рассмотрение нескольких предложений поставщиков;
  5. жесткие переговоры по поводу закупочных цен;
  6. наиболее тщательная подготовка заказов;
  7. точная диспозиция;
  8. точнейшее управление закупками;
  9. постоянный контроль и анализ запасов;
  10. точнейший расчет страховых запасов;
  11. установление мелких партий востребования;
  12. использование функционально-стоимостно-го анализа.

В-детали - материалы, которые имеют среднюю стоимость. В зависимости от их значимости с ними надо работать либо как с С-деталями, либо как с А-деталями.

С-детали - это материалы, не представляющие большой ценности. С ними следует работать не так, как А-деталями. Из-за их большого количества и низкой стоимости основная задача рационализации состоит в уменьшении затрат на складирование и оформление заказов. Для этого должны проводиться такие мероприятия:

  1. организовано упрощенное оформление заказов;
  2. на предприятии должны формироваться сводные заказы;
  3. использование несложных формулировок заказов;
  4. организованы заказы по телефону;
  5. производство ежемесячного расчета;
  6. упрощение складского учета;
  7. организовано списание материалов со счета месячной потребности;
  8. увеличение партий заказов;
  9. более простой контроль запасов;
  10. введение высокого уровня страховых заказов.

Что такое XYZ-анализ и для чего он нужен?

XYZ-анализ дает возможность производить классификацию ресурсов предприятия в зависимости от того, как они потребляются и точности в прогнозе изменений их необходимости в течение определенного времени.

Вместе с соотношением стоимости и количества, которые исследуются при производстве ABC-анализа, для оценки показателей объемов могут использоваться другие критерии. Информация о структуре использования отдельных видов материалов также важна. При производстве XYZ-анализа материалы распределяются в полном соответствии со структурой потребления (таблица 3 - пример).

Таблица 3. Пример XYZ-анализа структуры потребления.

Сведения о материалах, которые классифицированы согласно структуре потребления - лучшее средство для принятия решений по каждому мероприятию в сфере закупки (таблица 4). Следует иметь ввиду, что для Х,У,Z-материалов при их закупке будут действовать разные условия.

Таблица 4. Закупочные мероприятия.

Таблица 5. XYZ-анализ на соновании точности прогноза потребления.

Стоит ли комбинировать XYZ-анализ с АВС-анализом?

Результаты рассмотренных нами сегодня ABC-анализа и XYZ-анализа имеет смысл комбинировать. При объединении данных о соотношении стоимости и количества ABC-анализа с данными о соотношении структуры и количества потребления XYZ-анализа, мы получим важные инструменты управления, контроля и планирования для всей системы обеспечения материальными ресурсами предприятия.

Таблица 6. Комбинация ABC- и XYZ-анализа.

Х-материал

Высокая потребительная цена

Средняя потребительная цена

Низкая потребительная цена

Высокая надежность прогноза потребления

Высокая надежность прогноза потребления

Y-материал

Высокая потребительная цена

Средняя потребительная цена

Низкая потребительная цена

Средняя надежность прогноза потребления

Средняя надежность прогноза потребления

Z-материал

Высокая потребительная цена

Средняя потребительная цена

Низкая потребительная цена

Низкая надежность прогноза потребления

Низкая надежность прогноза потребления

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.

Люди обожают выбирать. И это факт. Покупателям приятно приобретать товар в магазинах, предлагающих обширный ассортимент. А вот владельцам торговых точек закупать множество наименований не всегда выгодно, ведь некоторые позиции так и остаются лежать на складе «балластом».

Что же делать: поддерживать богатый ассортимент на радость покупателям и периодически терпеть убытки из-за неудачных позиций или сократить выбор продукции и тем самым, лишиться части клиентов? Ответить на этот вопрос поможет анализ ассортимента.

Существует масса методов для проведения анализа ассортимента. Эта статья посвящена изучению ассортимента методами ABC- и XYZ-анализа. ABC-анализ позволяет изучить товарный ассортимент на предмет его прибыльности для продавца, а XYZ-анализ дает возможность исследовать продаваемость как отдельных товаров, так и товарных групп.

Анализировать товарный ассортимент мы будем на примере продуктового магазина. Для исследования берем питьевые молочные товары длительного хранения.

ABC -анализ ассортимента

ABC-анализ представляет собой ранжирование товаров по определенным признакам. С его помощью удается определить наиболее приоритетные товарные позиции и позиции, от закупки которых можно вообще отказаться. Идея ABC-анализа базируется на методе Парето, который применительно к сфере продаж утверждает, что 20% товаров приносят магазину 80% прибыли, а 80% покупателей довольствуются 20% ассортимента. Заметьте, соотношение 20/80 встречается чаще всего, но не является обязательным. Вполне возможно, что по результатам анализа, оно составит 30/70 или 10/90.

Целью проведения анализа является распределение товаров по группам. Классическая методика ABC-анализ предполагает наличие 3-х групп: A, B и C. Усовершенствованная версия предполагает наличие еще 1-й или 2-х групп: D и F.

  • А . Товары, продажа которых приносит магазину 80% выручки.
  • В . Товары, продажа которых приносит магазину 15% выручки.
  • С . Товары, продажа которых приносит магазину 5% выручки.
  • D . Товары, которые привозятся исключительно под заказ.
  • F . Новые товары или абсолютно неликвидные товары.

Этапы проведения АВС-анализа ассортимента

Рассчитываем годовой объем продаж и вычисляем долю прибыли каждого товара.

Таблица 1. ABC анализ, пример расчета


Товар

Стоимость 1 литра, руб.

Годовой объем продаж, шт.

Годовой объем продаж (доход), руб.

Годовой объем продаж, %

1. Молоко свежее

2.Молоко топленое

3.Фруктовый молочный коктейль

5. Ряженка

8. Сыворотка

9. Закваска молочная

Итого

Рассчитываем годовой объем продаж нарастающим итогом.

Таблица 2. ABC анализ, пример расчета


Товар

Годовой объем продаж, шт.

Годовой объем продаж, тыс. руб.

Годовой объем продаж, %

Годовой объем продаж нарастающим итогом, %

1.Молоко свежее

2.Молоко топленое

5. Ряженка

8. Сыворотка

3.Фруктовый молочный коктейль

9.Закваска молочная

Итого

Разбиваем товары на 3 категории в соответствии с классической методикой.

Таблица 3. ABC анализ, пример расчета

Категория

Разновидность товара

Количественная доля

Стоимостная доля, %

№2, №5, №7

№3, №6, №8, №9, №10

XYZ -анализ ассортимента

Проведение XYZ-анализа предоставляет четкую картину спроса на каждую товарную позицию. С его помощью можно выявить наиболее популярные товары и товары, которые по каким-то причинам не востребованы постоянно. Результаты XYZ-анализа позволяют оптимизировать складские запасы.

XYZ-анализ предполагает деление товаров на 3 группы .

  • Группа Х . Товары, спрос на которые стабилен. Коэффициент вариации таких товаров составляет до 10%.
  • Группа У . Товары, колебания спрос на которые слегка колеблется. Коэффициент вариации таких товаров составляет от 10% до 25%.
  • Группа Z . Товары, спрос на который спрогнозировать практически невозможно. Коэффициент вариации таких товаров составляет более 25%.

Этапы проведения XYZ-анализа

Анализ будем проводить за год с разбивкой по кварталам.

  1. Наконец, рассчитываем коэффициент вариации (Кв - V).

Где:
— значение параметра (у нас — объем продаж) по оцениваемому объекту за i-й период;
— среднее значение параметра по оцениваемому объекту;
n — число периодов.


Таблица 4


Товар

Продано
в 1-м кв., руб.

Продано
во 2-м кв., руб.

Продано
в 3-м кв., руб.

Продано
в 4-м кв., руб.

Продано
за год, руб.

Среднее значение

Значение
подкоренного выражения

1.Молоко свежее

2.Молоко топленое

3.Фруктовый молочный коктейль

4. Кефир

5. Ряженка

6. Сливки

7. Йогурт

8. Сыворотка

9.Закваска молочная

10. Айран

Итого

Совмещение результатов

В результате двойного анализа (АВС + ХУZ) можно создать матрицу, в которой каждый товар будет включен в одну из 9 групп.

Таблица 5

Резюме по итогам двух видов анализа

Свежее молоко и кефир — наиболее стабильные и выгодные товары.

Они востребованы, а потому постоянно должны быть в наличии. При этом запасаться ими не следует, так как их расход отлично прогнозируется. Ряженка приносит магазину хорошую выручку, но при этом продается недостаточно стабильно. Чтобы обеспечить ее постоянное наличие, необходимо чтобы продукт закупался с запасом и всегда присутствовал на складе. Выручка магазина от топленого молока и йогурта довольно ощутима и позволяет отнести эти товары к категории «В». Как видно из таблицы 4, в весенне-летний период эти продукты раскупаются лучше, а потому увеличивать количество товарных запасов стоит именно в этот временной отрезок. Прибыль от сливок и молочной закваски невелика. Зато этими продуктами можно не запасаться, так как спрос на них стабилен, и закупать можно ровно столько, сколько потребляют клиенты. От айрана, сыворотки и фруктового молочного коктейля можно вообще отказаться, а можно закупать их в минимальном количестве для поддержания ассортимента. Спрогнозировать потребление этих товаров сложно, да и выручка от их продажи совсем незначительна.

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

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

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

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

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

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

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

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

Рисунок 1 – Жизненный цикл товара и стабильность его поведения


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

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

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


Где σ — среднее квадратичное отклонение

x – среднее значение за n периодов

n – количество периодов

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

Таблица 2 – Расчет среднего квадратичного отклонения


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

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

Рисунок 3 – Отклонение от среднего спроса



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

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

Рисунок 4 – Определение границ групп


Технология определения групп X, Y и Z:

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

Рисунок 5 – Определение границы группы X


В таблице 5 представлена сводная таблица с результатами анализа.

Итак, выводы:

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

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

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

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