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.

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

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

Сущность XYZ анализа.

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

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

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

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

Алгоритм проведения XYZ анализа

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

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

Давайте разберем каждый пункт этого алгоритма более подробно.

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

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

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

Расчет коэффициента осуществляется по формуле:

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

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

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

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

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

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

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

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

Пример расчета xyz анализ в Excel

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

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

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

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

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

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

XYZ анализ в Excel . Отличный инструмент для анализа динамики продаж, выявления проблемных участков в товарной матрице с большим количеством ассортимента. XYZ анализ лучше всего совмещать с АВС анализом . Как это сделать в Excel автоматически? Вот тема сегодняшней статьи.

Сегодня я расскажу, какие формулы использовать для расчета XYZ анализа в Excel. В конце статьи Вы сможете скачать шаблон в Excel, скопируйте формулы в свой отчет или вставьте свои данные в этот шаблон. И Вы получите результат.

Но!!! Прежде чем использовать мой шаблон, Вы должны понять смысл этого анализа. Как он рассчитывается, для чего применяется и какие выводы можно сделать благодаря этому расчету.

XYZ анализ имеет множество применений. Я же остановлюсь на одном из них, которое используется в розничной торговли. И так, методика xyz анализа:

1. Необходимо рассчитать коэффициент вариации;
2. Распределение по категориям X, Y, Z.

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации рассчитывается как отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению анализируемого периода. Помните, в статье АВС я рассказывал о периодах анализа, что их должно быть минимум три?

Если Вы не сильны в математике, объясню на языке Excel.

Среднеквадратичное отклонение { =СТАНДОТКЛОНП(диапазон периода)} делим на среднее значение { =СРЗНАЧ(диапазон периода)}

Теперь необходимо расставить xyz, где

Х – Является стабильной величиной потребления, или в нашем случае показывает стабильность продаж. Значение категории Х находится в интервале от 0 до 10%

Y – Является переменной величиной потребления, продажи незначительно колеблется. Это могут быть сезонные колебания, нестабильные поставки товара, несвоевременная выкладка товара и т.д. Значение категории от 10 до 25%

Z – Является не регулярным потреблением. Нестабильные продажи, предмет для глубокого анализа товара. В данной категории нет тенденций, и если Вы используете xyz анализ для прогнозирования, то точность этого прогноза будет ничтожно мала. Значение категории выше 25%.

Теперь все эти категории в Excel:

Используем одну из самых распространенных функций «ЕСЛИ»

ЕСЛИ(Коэффициент вариации <0,1;"X";ЕСЛИ(Коэффициент вариации <0,25;"Y";"Z"))

После чего протягиваем формулу по всем товарам.

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

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

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

Математический инструментарий

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

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

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

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

Вторая формула - это коэффициент вариации :

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

Идея анализа

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

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

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

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

СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

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

Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.

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

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

Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие

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

Учет сезонных колебаний.

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

Более правильным и эффективным дейст-вием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каж-дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент.

В результате мы получим объем продаж то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.

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

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

Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:

Совмещение ABC и XYZ анализов.

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

• Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
• Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стаби-лен и хорошо прогнозируется.
• Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
• Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
• Товары группы С составляют до 80% ассор-тимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.
• По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
• По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
• В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт-ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг.

Преимущества совмещенного метода.

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

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

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