Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латин-ского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матри-ца, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе
Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле-ние ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц .
XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.
Математический инструментарий
Для лучшего понимания данного метода ана-лиза и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.
Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда :
Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.
Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежеме-сячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.
Вторая формула - это коэффициент вариации :
Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном слу-чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.
Идея анализа
Основная идея XYZ-анализа состоит в группи-ровании объектов по однородности анализи-руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.
В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.
Очень важно правильно определить перио-дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от-грузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио-дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.
Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек) , позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:
СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)
Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1 . Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из пе-риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе-риодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводит-ся анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.
Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.
- В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
- В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
- В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.
Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании.
Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие
| Объем продаж, штук | Средние | Стандартное | Коэффициент | XYZ | ||||||
| Товар | Июль | Август | 1 Сентябрь | Октябрь | Ноябрь | Декабрь | продажи | отклонение | вариации | |
| за месяц | ||||||||||
| Товар 1 | 90 | 120 | 120 | 180 | 250 | 200 | 160,0 | 55,1 | 34% | Z |
| Товар 2 | 150 | 164 | 154 | 152 | 148 | 169 | 156,2 | 7,7 | 5% | X |
| Товар 3 | 250 | 222 | 255 | 286 | 262 | 288 | 260,5 | 22,5 | 9% | X |
| Товар 4 | 800 | 858 | 774 | 752 | 792 | 761 | 789,5 | 34,8 | 4% | X |
| Товар 5 | 100 | 92 | 102 | 101 | 130 | ПО | 105,8 | 12,0 | 11% | Y |
| Товар 6 | 0 | 272 | 267 | 324 | 262 | 271 | 279,2 | 22,7 | 8% | X |
| Товар 7 | 1500 | 1401 | 1721 | 1320 | 1692 | 1604 | 1539,7 | 146,8 | 10% | X |
| Товар 8 | 0 | 272 | 267 | 324 | 262 | 271 | 232,7 | 106,1 | 46% | Z |
| Товар 9 | 4000 | 4550 | 4753 | 4704 | 4434 | 4766 | 4534,5 | 266,5 | 6% | X |
| Товар 10 | 200 | 120 | 90 | 140 | 150 | 160 | 143,3 | 34,0 | 24% | Y |
Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.
Учет сезонных колебаний.
Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про-стое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания - это только одна из причин нестабильности.
Более правильным и эффективным дейст-вием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каж-дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент.
В результате мы получим объем продаж то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.
Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про-гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент ра-вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон-ных колебаний получается путем деления фак-тических данных за месяц на сезонный коэф-фициент этого месяца.
Таким образом, применение XYZ-анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устра-нению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.
Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:
| Товар | Объем продаж, штук | Средние | Стандартное | Коэффициент | |||||
| Июль | Август | Сентябрь | Октябрь | Ноябрь | Декабрь | продажи | отклонение | вариации | |
| за месяц | |||||||||
| Товар 1, фактические данные | 90 | 120 | 120 | 180 | 250 | 200 | 160,0 | 55,1 | 34% |
| Расчетный сезонный тренд | 100 | 120 | 150 | 200 | 220 | 180 | 161,7 | 42,6 | 26% |
| Сезонный коэффициент | 0,62 | 0,74 | 0,93 | 1,24 | 1,36 | 1,11 | 1,0 | 0,3 | 26% |
| Товар 1, без учета сезонных колебаний | 146 | 162 | 129 | 146 | 184 | 180 | 157,6 | 19,5 | 12% |
Совмещение ABC и XYZ анализов.
Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от-груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.
| АХ | AY | AZ |
| ВХ | BY | BZ |
| СХ | CY | CZ |
- Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
- Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стаби-лен и хорошо прогнозируется.
- Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
- Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
- Товары группы С составляют до 80% ассор-тимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.
- По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
- По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
- В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт-ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.
Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг.
Преимущества совмещенного метода.
Итак, использование совмещенного АВС-и XYZ-анализа позволит:
- повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
- повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
- выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе;
- перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.
И это далеко не полный перечень преиму-ществ, которые реализуются благодаря ис-пользованию описанного совмещенного метода.
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.
- 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.
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.
- 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.
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.
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.
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.
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.
- 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 |
Продано |
Продано |
Продано |
Продано |
Среднее значение |
Значение |
||
|
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.
Задача
. В целях укрепления позиции на рынке руководство фирмы приняло решение расширить торговый ассортимент. Свободных финансовых средств, необходимых для кредитования дополнительных товарных ресурсов, фирма не имеет. Перед службой логистики была поставлена задача усиления контроля товарных запасов с целью сокращения общего объема денежных средств, омертвленных в запасах. Необходимо провести анализ ассортимента по методам АВС
и XYZ
, в результате чего распределить ассортиментные позиции по группам и сформулировать соответствующие рекомендации по управлению запасами.
Торговый ассортимент фирмы, средние запасы за год, а также объемы продаж по отдельным кварталам представлены в таблице.
| Номер позиции | Реализация за квартал, руб. | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| I квартал | II квартал | III квартал | IV квартал | ||
| 1 | 4900 | 4000 | 3700 | 3500 | 4100 |
| 2 | 150 | 240 | 300 | 340 | 400 |
| 3 | 200 | 500 | 600 | 400 | 900 |
| 4 | 1900 | 3300 | 1000 | 1500 | 2000 |
| 5 | 150 | 50 | 70 | 180 | 20 |
| 6 | 450 | 450 | 490 | 460 | 480 |
| 7 | 900 | 1400 | 1040 | 1200 | 1300 |
| 8 | 2500 | 400 | 1600 | 2000 | 2900 |
| 9 | 3800 | 3600 | 3300 | 4000 | 3400 |
| 10 | 690 | 700 | 1000 | 1100 | 800 |
Решение.
1. Проведем АВС-анализ запасов
. В качестве критерия классификации выберем показатель Средние запасы за год
. Методику проведения АВС-анализа с помощью программы MS Excel можно посмотреть на или почитать более подробно на примере .
В результате выделили группу А товарных позиций 1, 9 и 8, которые составляют около 80% всех запасов фирмы. В группу В входят товарные позиции 4 и 7, остальные позиции попали в группу С.
| № позиции | Средний запас за год по позиции, руб. | Доля позиции, % | Доля с нарастанием, % | Группа |
|---|---|---|---|---|
| Итого: | 15640 | 100,00% | ||
| 1 | 4900 | 31,33% | 31,33% | A |
| 9 | 3800 | 24,30% | 55,63% | A |
| 8 | 2500 | 15,98% | 71,61% | A |
| 4 | 1900 | 12,15% | 83,76% | B |
| 7 | 900 | 5,75% | 89,51% | B |
| 10 | 690 | 4,41% | 93,93% | C |
| 6 | 450 | 2,88% | 96,80% | C |
| 3 | 200 | 1,28% | 98,08% | C |
| 5 | 150 | 0,96% | 99,04% | C |
| 2 | 150 | 0,96% | 100,00% | C |
Для большей наглядности построили диаграмму Парето в программе MS Excel.
Вывод
: в первую очередь необходимо контролировать запасы товаров, входящих в группу А. Теперь необходимо разобраться, оправдано ли такое количество хранимых запасов. Для этого проведем еще один АВС-анализ.
2. Выберем другой критерий классификации товарных запасов – Объем реализации за год
. В результате проведенного АВС-анализа в основную группу А попали товарные позиции 1, 9, 4 и 8. В группе В оказались позиции 7 и 10, остальные в группе С. Отметим, что все товарные позиции из группы А по предыдущему анализу на этот раз также попали в группу А. Это еще раз указывает на необходимость контроля уровня этих запасов.
| № позиции | Реализация за год, руб. | Доля позиции, % | Доля с нарастанием, % | Группа |
|---|---|---|---|---|
| Итого: | 58720,0 | 100,00% | ||
| 1 | 15300 | 26,06% | 26,06% | A |
| 9 | 14300 | 24,35% | 50,41% | A |
| 4 | 7800 | 13,28% | 63,69% | A |
| 8 | 6900 | 11,75% | 75,44% | A |
| 7 | 4940 | 8,41% | 83,86% | B |
| 10 | 3600 | 6,13% | 89,99% | B |
| 3 | 2400 | 4,09% | 94,07% | C |
| 6 | 1880 | 3,20% | 97,28% | C |
| 2 | 1280 | 2,18% | 99,46% | C |
| 5 | 320 | 0,54% | 100,00% | C |
Наибольшую выручку приносят товарные позиции, попавшие в группу А. Поэтому службе логистики необходимо обеспечивать постоянное наличие этих товаров. По этим товарам допустимо создавать страховой запас с избытком. Более точнее настроить систему управления запасами позволят результаты XYZ-анализа.
3. Проведем XYZ-анализ товарных позиций
. В отличии от АВС-анализа XYZ подразумевает использование единственного критерия классификации запасов – коэффициента вариации
. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:
v = (S / R ср) * 100%,
где S
– среднее квадратическое (стандартное) отклонение объемов реализации за период;
R ср
– средний объем реализации за этот же период.
Чем меньше значение коэффициента вариации, тем более стабильны продажи товаров. В соответствии со значением коэффициента вариации все товарные позиции делятся на три группы: X, Y и Z. 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%.
Результаты XYZ-анализа представлены в таблице ниже.
| № поз. | Реализация за квартал, руб. | Реализация в среднем за квартал, руб. | Стандартное отклонение реализации | Коэф. вариации, % | Группа | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I | II | III | IV | |||||
| 1 | 4000 | 3700 | 3500 | 4100 | 3825,0 | 238,48 | 6% | X |
| 2 | 240 | 300 | 340 | 400 | 320,0 | 58,31 | 18% | Y |
| 3 | 500 | 600 | 400 | 900 | 600,0 | 187,08 | 31% | Z |
| 4 | 3300 | 1000 | 1500 | 2000 | 1950,0 | 855,86 | 44% | Z |
| 5 | 50 | 70 | 180 | 20 | 80,0 | 60,42 | 76% | Z |
| 6 | 450 | 490 | 460 | 480 | 470,0 | 15,81 | 3% | X |
| 7 | 1400 | 1040 | 1200 | 1300 | 1235,0 | 132,95 | 11% | Y |
| 8 | 400 | 1600 | 2000 | 2900 | 1725,0 | 898,26 | 52% | Z |
| 9 | 3600 | 3300 | 4000 | 3400 | 3575,0 | 268,10 | 7% | X |
| 10 | 700 | 1000 | 1100 | 800 | 900,0 | 158,11 | 18% | Y |
В группу X вошли товарные позиции 1, 6 и 9. В группу Y – 2, 7 и 10. Остальные попали в группу Z – 3, 4, 5 и 8.
4. Совместим результаты АВС и XYZ-анализа
. При этом в общем случае формируется девять групп товаров. В нашем случае получилась следующая товарная матрица.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| X | 1, 9 | 6 | |
| Y | 7, 10 | 2 | |
| Z | 4, 8 | 3, 5 |
Товары группы АХ
(1 и 9) отличаются высоким объемом продаж и стабильностью. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но не нужно создавать избыточный страховой запас, так как спрос на товары этой группы хорошо прогнозируется.
Товары группы BY
(7 и 10) при достаточно высоких продажах имеют недостаточную их стабильность. Считается, что товары группы Y имеют определенный тренд в объемах продаж – спад или рост. Чтобы обес¬печить постоянное их наличие, нужно увеличить страховой запас.
Товары группы AZ
(8 и 4) отличаются высокими продажами и низкой прогнозируемостью спроса.
Чтобы обеспечить постоянное наличие товаров данной груп¬пы, в ряде случаев создаются избыточные страховые запасы, но это может привести к росту суммарного товарного запаса компании. Поэтому здесь можно рекомендовать перейти на более частные поставки, работать с более надежными поставщиками, более тщательно организовать контроль за расходом этих товаров.
Для товаров группы СХ
(6) можно уменьшить страховой запас до минимального уровня и использовать систему управления запасами с постоянной периодичностью между заказами.
По товарам группы CY
(2) можно перейти на систему с постоянным объемом заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых ресурсов.
В группу товаров CZ
попали позиции 3 и 5. По возможности эти товары лучше вывести из ассортимента. В любом случае их нужно регулярно конт¬ролировать, так как именно из этих товаров возникают неликвиды, от которых компания несет потери.
Голубков Е.П.,
заслуженный деятель науки РФ,
д. э. н., профессор АНХ при Правительстве РФ
Рассмотрены методические вопросы проведения ABC- и XYZ- анализа и совмещения результатов этих двух видов анализа. Указаны области применения ABC- и XYZ-анализа, отмечены их достоинства и недостатки.
1. Методические рекомендации по проведению ABC-анализа
ABC
-анализ - это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А
- наиболее ценные, В
- промежуточные, С
- наименее ценные(1).
ABC -анализ вне зависимости от сферы его применения (производственные предприятия, торговые оптовые или розничные предприятия) проводится в следующей последовательности.
1. Выбор объекта анализа (определяем, что будем анализировать - ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов). Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам.
2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта, - средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.
Найти единственный параметр, однозначно отражающий позицию анализируемых товаров, представляет сложную задачу. Этот выбор зависит от целого ряда факторов: типа предприятия, скорости товарооборота, сезонности спроса и др. Вследствие этого эмпирическим путем можно попробовать использовать различные параметры и даже выделить группы ABC на основе последовательного применения нескольких параметров, скажем, количества отгруженных заказов, дохода, количества единиц продаж. В итоге могут быть выделены интегральные группы A , B , C . Предварительно весь возможный набор параметров анализа для выбора наиболее предпочтительных из их числа может быть проранжирован по их важности. Например, в работе приводятся следующие аргументы в пользу выбора параметров оценки. В аптеке могут за месяц купить 100 упаковок БАД марки X и 150 упаковок БАД марки Y .
(1) Аббревиатура ABC имеет и другое толкование: АВС - activity based costing - операционно-ориентированный учет затрат. В российской терминологии - функционально-стоимостной анализ. Главным объектом управления в этом подходе признаются не организационно-производственные системы, а операции, выполняемые ими.
Казалось бы, надо ориентироваться на Y , так как их куплено больше. Однако 150 упаковок БАД марки Y было куплено всего 6 покупателями - 5 человек купили по 10 штук и один - 100 упаковок. БАД марки X купили 10 человек - по 10 упаковок каждый.
Если ориентироваться на штуки как значимый параметр, то можно легко ошибиться при планировании закупок. Ведь этот один клиент (который купил сразу 100 БАД Y ) мог и не появиться, и вероятность того, что в следующем временном промежутке появится такой же клиент с таким же количеством купленного, очень низка. Вывод: нельзя ориентироваться только на количество упаковок. Ориентация же на факт продажи гарантирует бoльшую точность при закупках.
В цитируемой работе предложена двухфакторная модель АВС -анализа, в которой в качестве параметров используются прибыль и количество фактов продаж. Прибыли отдано предпочтение по сравнению с товарооборотом главным образом из-за того, что продается множество товаров с различной наценкой, соответственно, и приносимый доход (прибыль) разный. Затем каждой товарной позиции присваивается лишь один индекс. Первая буква индекса - индекс, присвоенный по прибыли; вторая - индекс, присвоенный по количеству фактов продаж.
4. Определение групп А
, В
и С
.
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:
- определить величину параметра (скажем, объема продаж) для выбранных единиц объекта анализа (например, для каждой ассортиментной позиции выбранной ассортиментной группы);
- рассчитать величину параметра для выбранных единиц накопительным итогом путем прибавления величины параметра к сумме предыдущих оценок, то есть определить долю параметра в суммарной оценке;
- присвоить названия групп выбранным объектам.
- Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы значений параметров.
- Группа В - следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80% от общей суммы значений параметров.
- Группа С - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100% от общей суммы значений параметров.
Иногда указываются другие процентные отношения, например группа A - 15% запасов, B - 20%, C - 65%.
В качестве развития идеи классического ABC -анализа в работе предложено ввести четвертую группу - неликвидов, невостребованную продукцию, которая не приносит дохода и замораживает оборотные средства предприятия.
Более глубокие математические подходы к выделению групп A , B , C рассмотрены в работах .
Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с оценками на основе других параметров. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Например, АВС -анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получите 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже является привлекательным для клиента и товарооборота компании. При создании методики АВС -анализа использовался принцип выдающегося экономиста Парето, названный в последующем его именем. Занимаясь изучением экономической жизни Италии, Парето в 1906 г. высказал мнение, что 80% благосостояния итальянского общества контролируется 20% общественного капитала. По отношению к ABC -анализу принцип Парето может звучать так: надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать ресурсы, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия, либо его клиентура, либо ассортиментные позиции торгового предприятия, либо складские запасы и т. д.
Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем вы зарабатываете деньги. Аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда тратятся деньги.
В то же время важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.
Частота проведения АВС -анализа зависит от целого ряда факторов, и прежде всего от продолжительности жизненного цикла товара данной торговой группы, сезонности продаж, влияния факторов внешней среды. Частота проведения выбирается индивидуально для каждой торговой группы. В частности, для торговых предприятий в относительно стабильных условиях внешней среды АВС -анализ может проводиться один раз в первый рабочий день нового месяца, следующего за анализируемым периодом. АВС -анализ необходимо проводить за период, равный 1 или 2 месяцам, что позволит сглаживать в какой-то мере колебания сезонности, недопоставок и т. п.
Данные можно брать не за последний месяц, а за последние полгода, учитывая таким путемвлияние факторов, выходящих за рамки одного месяца. В то же время при более редком проведении АВС -анализа, скажем ежеквартальном, можно упустить какие-то важные факторы и, например, остаться в сезон без выгодного товара.
Группе А необходимо уделять особое внимание, постоянно использовать процедуры контроля (мониторинга) и планирования. Небольшие изменения показателей рентабельности, оборачиваемости, цен для этой группы могут привести к значимым изменениям в финансовых показателях предприятия. Вследствие этого возможен ежедневный мониторинг товаров группы A , особенно когда отлажена технология проведения такого анализа.
Что касается групп В и С , то каждый день поассортиментно данные позиции анализировать не имеет смысла. Однако для создания видимости разнообразия ассортимента желательно иметь в наличии несколько ассортиментных позиций по каждой группе.
Результаты ABC -анализа для отдельных категорий анализа целесообразно дополнить анализом «объем продаж - вклад в покрытие затрат (выручка с продаж за вычетом всех переменных издержек)» . Этот анализ может проводиться для оценки эффективности как отдельных рыночных сегментов, так и торговых предприятий, закупающих товары у производителей.
2. Методические рекомендации по проведению XYZ-анализа
Данный анализ позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса.
В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров.
где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i- й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов.
Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное 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. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.
XYZ -анализ проводится в следующей последовательности.
1. Определение объекта анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.
2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и др.
Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Товарные запасы - результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. В любом случае выбор параметра для анализа лучше проводить экспериментальным путем, сравнивая результаты, полученные при применении различных параметров.
Первые два шага XYZ -анализа совпадают с этими же шагами для ABC -анализа.
3. Определение периода и количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.
Периодичность анализа для каждого предприятия сугубо индивидуальна. Периодичность XYZ -анализа должна быть больше срока от момента заказа товара до его получения заказчиком. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Если для питерской сети компаний «Мойдодыр» для анализа брались продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z . А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X , и Y . В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные .
Другой пример. Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи - тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки «Абсолют» (которую заказывают один раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то при таком периоде 99% ассортимента магазина попадет в категорию Z , 1% - в категорию Y . Выходит, можно сделать вывод о работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. Поэтому в данном случае целесообразно проводить анализ по ежемесячным продажам.
Особенностями обладает анализ продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т. п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше, чем квартал, просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z . Используя XYZ - анализ, надо помнить о надежности полученных результатов, которая возрастает при увеличении используемого объема информации. Исходя из этого, число исследуемых периодов должно быть не менее трех.
Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Предприятие информировано о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар переходит в категорию Z . В этом случае целесообразно действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.
Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, 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. 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. Теперь можно проводить XYZ -анализ по полученным данным. Из приведенного в табл. 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12% .
4. По приведенной формуле определяется коэффициент вариации для каждого объекта анализа.
5. Группирование объектов анализа в соответствии с возрастанием коэффициента вариации параметров.
6. Определение групп X , Y и Z . Табличное и/или графическое представление полученных результатов (рис. 1 и табл. 3).
В классическом варианте XYZ -анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.
В то же время следует отметить, что эмпирически с учетом специфики сферы применения данного метода, объектов и параметров анализа возможно установление других градаций категорий X , Y , Z . Например, для категории X может быть выбран диапазон 0-15%, для категории Y - 16-50%, а для категории Z - 51-100%.
XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады. Любая закупка связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т. д.), а также с прямыми рисками, например списанием товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия.
Применя XYZ -анализ в отношении своих клиентов, можно строить прогноз продаж на будущие периоды, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженных различным всплескам заказов) клиентов, а также проводить мероприятия по переводу клиентов из групп Y , Z в группу X .
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 точность прогнозирования продаж. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.
3. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа
Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения - это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами из одного файла в другой. Лучше из XYZ
в АВС
, так как фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.
В результате данного совмещения по двум показателям - степень влияния на конечный результат (АВС ) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ ) - получаем 9 групп объектов анализа (рис. 2).
В табл. 4 дается характеристика товаров и отдельных позиций ассортиментной политики для разных клеточек совмещенной матрицы.
Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо, чтобы они постоянно были в наличии. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ -анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику 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 AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и, как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью продаж. 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 увеличится. 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 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 убытки. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся.
В табл. 5 представлен пример совмещения результатов ABC- и XYZ -анализа.
Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории AX должны обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в категорию CZ , можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. 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 клавиши 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 его квалификации и имеющегося опыта.
К достоинствам рассмотренных методов анализа можно отнести следующее.
- ABC -анализ позволяет просто и наглядно изучать большую совокупность экономических данных. Данный метод анализа получил большое развитие благодаря своей универсальности и эффективности. Он может применяться как в деятельности оптовых и розничных торговых предприятий, так и в деятельности организаций - производителей товаров и услуг.
- Результаты ABC -анализа позволяют в дальнейшем рационализировать деятельность по управлению ассортиментом. Проще и легче контролировать и поддерживать ассортимент 20 позиций, чем 100. Тем более когда эти 20 позиций дают 80% прибыли. В результате необходимо лишь вести, скажем, ежедневный ассортиментный и количественный контроль наличия товаров, относящихся к группе А . В то же время выявляются не только прибыльные товары, но и товары, пользующиеся повышенным спросом, зачастую дешевые.
- АВС -анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, позволяет рационально решать вопросы управления запасами.
- Регулярное сравнение нового и старого ABC -индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) товар двигался. Результатом этой классификации является возможность увидеть, какие товары пользуются все большей популярностью (находятся в стадии роста по этапам жизненного цикла товара), а какие - в фазе упадка.
- Применение ABC -анализа помогает решать задачи сегментирования потребителей, изучения спроса, выбора эффективных маркетинговых инструментов, рационального использования труда сотрудников.
В то же время можно отметить следующие недостатки данных методов.
- Возможность попадания в группу С товаров-новинок. Возникают трудности в случае динамично меняющейся ситуации, например при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ -анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z .
- XYZ -анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
- На сегментах рынка, на которых разброс значений ежедневных продаж в течение месяца может составлять 50% и более, применение XYZ -анализа может оказаться бесполезным, поскольку все товары попадут в категорию Z .
- Как ABC -анализ, так и XYZ -анализ ориентированы на их использование в относительно стабильных условиях внешней среды. Кризисные явления, существенные изменения курса валют, изменение конкурентной ситуации и др. резко уменьшают прогнозную ценность полученных результатов.
Особенно это касается XYZ -анализа, поскольку даже в стабильной ситуации делать прогнозные выводы на основе данных для 3-5 временных периодов надо с большой осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.
Несмотря на отмеченные недостатки ABC- и XYZ -анализ являются современным инструментом маркетинга, совместное применение которых с другими методами анализа помогает решать вопросы ассортиментной и ценовой политики, выбора рыночных сегментов и каналов сбыта, управления запасами, повышения эффективности использования инструментов маркетинговых коммуникаций.
Литература
1. АВС
-анализ // http://www.abc-analysis.ru/
2. Афанасьев С.В.
Метод треугольника в FBC-анализе / С.В. Афанасьев //Маркетинг в России и за рубежом. - 2007. - № 2.
3. Бодряков Роман
. Семинар на тему ABC и XYZ / Роман Бодряков // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
4. Бодряков Роман. ABC-
и XYZ
-анализ: составление и анализ итоговой матрицы / Роман Бодряков // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
5. Двухфакторный АВС
-анализ по методике П.В. Грека // Remedium.ru/
6. Дибб С.
Практическое руководство по маркетинговому планированию / С. Дибб, Л. Симкин, Дж. Брэдли. - СПб.: Питер, 2001.
7. Облаков П.О.
К статье «Метод треугольника в FBC-анализе» / П.О. Облаков // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - № 2.
8. Хамлова Ольга. АВС
-анализ: методика проведения / Ольга Хамлова // Управление компанией. - 2006. - № 10.
9. http://www.sf-online.ru/
10. XYZ-анализ (сценарий) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/
Также по этой теме.
Отчетность за сотрудников
