Проведение xyz анализа расходов и прибыли. ABC-, XYZ-анализы ассортимента

ABC и XYZ анализ

В России устоявшиеся рыночные отношения предъявляют достаточно высокие требования к рациональному формированию товарного ассортимента компании . Умение распределять товары по ассортиментным группам и анализировать необходимость и потребность в различных группах может стать серьезным конкурентным преимуществом. Поэтому ассортиментная политика предприятия считается бизнес-процессов наряду с другими важными аспектами в деятельности компании, такие как финансовое регулирование, маркетинг и логистика. Политика в области товарного ассортимента и обеспечения им рынка, которая основывается на долгосрочном прогнозировании потребности рынка позволяет продвигать и иметь в наличии товары, которые представляют наибольшую важность для организации и в тоже время избавляться от товаров, которые не приносят существенно доли прибыли компании. Формирование товарно-ассортиментной политики будет зависеть от целого ряда факторов, оказывающих на нее влияние, такими являются: экономические, демографические, социальные, природно-естественные и специфические. Описание факторов представлено в Таблице 5:

Таблица 5 - Факторы влияния при формировании ассортиментной политики

Управление товарным ассортиментов подразумевает еженедельный анализ статистики большого объема в отношении уровня продаж, складского запаса товаров, а также тех товарных наименований, которые могут быть отнесены в категорию неликвидов . Подробный анализ статистики по данным показателям для каждого отдельного наименования будет занимать большую часть времени у специалиста, поэтому необходимо дифференцировать всю линейку предлагаемых товаров, на те, которые требуют еженедельного контроля и соответственно те, которым будет достаточно ежемесячного. В управлении товарным ассортиментов существуют техники, позволяющие оценить принадлежность к тем или иным категориям. К таким методам можно отнести ABC и XYZ анализ, метод Дибба-Симкина, анализ по матрице БКГ. Однако, наряду с преимуществами, которые присутствуют в каждом из этих методов, также существуют и определенные недостатки. Исходя из потребности в прогнозировании продаж основной ассортиментной группы будет проведен ABC и XYZ анализ, такой метод позволить оценить товарный ассортимент по волатильности продаж и по вкладу в общую прибыль компании.

ABC анализ позволяет рассмотреть весь товарный ассортимент компании в разрезе прибыльности каждого отдельного наименования, и определить товары, которые приносят компании максимальный эффект. Суть данного подхода заключается в предположении о том, что товарный ассортимент можно разделить по принципу Парето, который формулируется как: «20% усилий приносят 80% результата» . Соответствующим образом применив данной правило к ассортименту мы получим, что 20% всех товаров приносят 80% прибыли. В ABC анализе товары разбиваются на три категории:

• - A - наиболее ценные, составляют 20% от всех товаров, но приносят 80% прибыли, данная категория товаров всегда должна быть в наличии на складе.
• - B - промежуточные товары, которые занимают 30% от всего ассортимента и 15% прибыли, товары этой категории являются средней степени важности
• - C - наименее ценные, товары данной категории занимают 50% ассортимента и лишь 5% прибыли компании.

Порядок выполнения ABC анализа:

а. Выбор объекта или параметра, который станет критерием для анализа.

в. Использование кумулятивной статистики для определения категорий A, B, C.

XYZ анализ представляет собой математико-статистический метод оценки товарного ассортимента, позволяющий оценить волатильность продаж для каждого конкретного наименования и колебания стабильности потребления тех или иных товаров . Целью данной техники является распределение товаров по категориям в зависимости от их колебаний потребления. Коэффициент вариации, который рассчитывается в данном методе позволяет оценить отклонение потребление от среднего уровня. В XYZ анализе также, как и в ABC используются три категории товаров:

• - X - наиболее стабильные, значение коэффициента вариации для данной группы товаров будет находится в пределах 0-20% данные товары стабильны в продажах, а также более точны при прогнозировании
• - Y - средней стабильности с коэффициентом 21-45% товары данной группы обладают средними колебаниями и возможностью прогнозирования
• - Z - коэффициент вариации для этой группы будет превышать значение в 46%, соответственно с таким большим значением вариации наименования, попавшие в эту группу будут считаться нестабильными и непредсказуемыми.

Чем меньше значение коэффициента вариации, тем стабильнее товар продается и соответственно более предсказуем и поддается прогнозированию, в таком случае степень неопределенности уменьшается, что позволяет принимать более взвешенные решения.

Порядок выполнения XYZ анализа:

а. Выбор объекта исследования, обычно берется товарная единица.

б. Определяется горизонт, который охватывает анализ (квартал, неделя, день)

в. Расчет коэффициента вариации для каждого исследуемого объекта.

Таким образом, суть ABC анализа сводиться к детерминации вклада каждого продукта в общий вклад по тому или иному критерию, в то время как XYZ анализ выявляет наиболее предсказуемые товары, объединение этих двух методов позволяет найти группу товаров, которая является стратегически важной для компании, прогнозирование которой может дать достаточно точные результаты . После объединения ABC и XYZ анализов для товарного ассортимента может быть составлена итоговая матрица:

Таблица 6 - Матрица ABC и XYZ анализа

Для начала проведения ABC анализа были предварительно получены сведения, касающиеся объемов продаж за последние 3 месяца, по всем проданным наименованиям. Это было сделано с целью получения наиболее актуальной информации о товарах. Таким образом получив данные о продажах из программы 1С были известны не только объемы продаж, но и такие данные как оборот по конкретному наименованию, а также профит в абсолютном и относительном измерении. Данные, которые были выгружены из 1C имели следующий вид:

Рисунок 1 - Отчет по продажам товаров

После того как все данные были выгружены по каждому месяцу они были соединены в сводную таблицу, чтобы все повторяющиеся наименования за 3 месяца были убраны и оставлено лишь одно, также это позволило объединить тот профит для этих товаров. Следующим шагом на пути определения группы «A» стало расчет процентного вклада каждого наименования в общий профит компании, полученный ею за 3 месяца:

Таблица 7 - Сортировка ассортимента по доли профита

На данной схеме изображен результат предыдущих действий, последняя колонка «%» показывает какую долю привнес соответствующий товар в общий профит. Далее к уже существующим данным был рассчитан кумулятивный рейтинг, который позволяет определить границу для тех товаров, которые попадают в категорию «A» и приносят 80% прибыли . После расчета кумулятивного рейтинга, были выделены товары, отнесенные к группе наиболее прибыльных:

Таблица 8 - Группа товаров «А»

Данная схема показывает каким образом производился отбор товаров в группу «А». Поскольку ABC анализ подразумевает, что товарный ассортимент организации распределен по правилу Парето, то необходимо отметить, что товары, отнесенные к категории «А» занимают 29% всего ассортимента компании, поскольку Парето распределение описывает лишь общие значения, то отклонения на 9% могут присутствовать из-за специфики деятельности предприятия.

Целью XYZ анализ стояло определение целевой группы «Х», которая является наиболее стабильной в своих продажах, для данной группы был выбран коэффициент вариации <20% . Поскольку существует несколько подходов к определению значения коэффициента вариации в зависимости от специфики деятельности:

Таблица 9 - Распределение категорий XYZ анализа

Целесообразным в ситуации с ассортиментом компании Мабел было выбрать вариант №2, в котором коэффициент вариации может быть в пределах 15-20%. Также, как и при ABC анализе использовались данные о продажах, но в данном случае была сделана выборка данных за последние 24 месяца, чтобы в долгосрочной ретроспективе оценить волатильность продаж по каждому конкретному продукту, исходные данные имели вид:

Рисунок 2 - Исходные данные о продажах

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

Следующим этапом стала объединение всех отчетов по продажам за последние 12 месяцев в одну таблицу:

Рисунок 3 - Данные о продажах категории «А»

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

После того как все данные по продажам были собраны в единую таблицу для них был произведен расчет коэффициентов вариации для каждого наименования:

Рисунок 4 - Коэффициенты вариации для группы «Х»

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

На данной схеме все товары уже отсортированы по возрастанию коэффициента вариации и соответственно все товары, которые удовлетворяют условию, где коэффициент вариации <20% попадают в группу «Х» и это означает, что их продажи стабильны и наилучшим образом поддаются прогнозированию.

Результаты ABC и XYZ анализов

После того как были получены целевые группы «А» и «Х» необходимо было их объединить, для получения группы «АХ», которая является наиболее важной для компании, поскольку приносит наибольший вклад в прибыль компании, а также стабильна в продажах, что позволяет получать адекватные прогнозы. Для объединения данных категорий, все товары, которые попали в группу «А» были перенесены на свободный лист в MS Excel, туда же были добавлены все товары, которые попали в группу «Х», после того как получился список товаров из двух разных категорий, были найдены значения, которые присутствуют и в той, и в другой группе. После процедуры пересечения, когда отсекались все наименования товарного ассортимента, не попавшие одновременно и в группу «А» и в группу «Х», остались только товары, относящиеся к группе «АХ».

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: степени влияния на конечный результат (АВС) и стабильности/ прогнозируемости этого результата (XYZ), получаем девять групп объектов анализа (рис. 4.19).

Рис. 4.19. Совмещенная матрица

В табл. 4.21 дается характеристика товарам и отдельным позициям 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 групп АХ и ВХ отличают 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 групп AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

Таблица 4.21. Табличное представление результатов АВС- и XYZ- анализа

Товары групп 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 увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа. По некоторым товарам необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к складу (тем самым снизить 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 значительно 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 СУ 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. 4.22 представлен пример совмещения результатов АВС- и XYZ-анализа.

Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории АХ 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 поручить работу с товарами группы AZ новому и неопытному сотруднику, есть риск понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если поручить 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, но каждый шаг его необходимо будет контролировать .

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.
• 1. 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 (услуг).
• 2. 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.
• 3. ABC-анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, и рационально решать вопросы управления запасами.
• 4. Регулярное сравнение нового и старого АВС-индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) продвигался товар. 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.

Таблица 4.22. Совмещение результатов АВС и XYZ-анализа на основе результатов деятельности розничной сети за I квартал 2013 г.

Примечание. Данный сокращенный пример составлен на основе работы .

5. 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.

• 1. 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.
• 2. XYZ-анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
• 3. 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 .
• 4. Как АВС, 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 трех – пяти временны́х 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, АВС- 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.

Итальянский экономист Вильфредо Парето, в процессе своей научной деятельности, вывел правило, ставшее классическим, которое сформулировано следующим образом: «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают 20% результата».

Универсальность правила Парето заключается в том, что область его применения находится не только в экономической плоскости, а применимо к любым исследованиям, где необходимо понять, какой фактор, из многих, является основополагающим, а какие второстепенными.

Данное правило не является твёрдым законом, а является всего лишь эмпирическим наблюдением.

Трактовка этого правила - основной объём работы реализуется при использовании не всего набора инструментов, а только небольшой его части, поэтому, для рационализации усилий, необходимо вычислить эту составляющую, которая обеспечит 80% результата.

1. Ассортиментные, товарные матрицы;
2. Рабочая базы (клиенты, поставщики, дебиторы, кредиторы и так далее);
3. Любые другие массивы, в которых есть значения, которые надо упорядочить и выделить основное ядро, составляющее основу массива (80%).

Плюсы и минусы ABC анализа

Последовательность действий при поведении анализа

Обычно, правило Парето оперирует A и B-группами с показателями доли 80% и 20%, соответственно. Но более распространенное представление получила модель, в которой производится разделение всего массива на группы A (доля - 80%), B (доля - 15%), C (доля - 5%).

Основная задача при проведении анализа - произвести деление массива на A, B, C - группы. После этого, учитывая, что группа А должна составлять около 80% (в единицах измерения), необходимо оценить, сколько процентов данных (от общего объёма данных) образуют группу A.

Если 20% от общего количества номенклатуры массива составляют группу A и являются долей (от общего результата) в районе 80%, то правило Парето соблюдено и, такая модель, может считаться эталонной и сбалансированной.

Последовательность выполнения ABC-анализа

В качестве примера возьмём некий информационный массив - например, данные о реализации сельскохозяйственной продукции за какой-то период некой сбытовой компанией

Требуется произвести закупку продукции, но заказать необходимо только «хиты» продаж, т.к. объём финансирования ограничен. Как понять, что необходимо заказывать? Какие позиции являются «локомотивами» продаж. В данном примере массив данных небольшой, однако, когда номенклатура анализируемого массива исчисляется десятками тысяч позиций, визуально определить невозможно, нужен расчет.

1. Производится ранжирование номенклатуры по количественному выражению (тоннам, в данном случае), в порядке убывания (от большего к меньшему):

1. Производится измерение персонального удельного веса (доли) каждой позиции в общем объёме:

1. Измеряется удельный вес (в %) нарастающим итогом, для понимания, какие позиции образовывают 80% общего объема массива. Для этого последовательно складываются доли:

1. Далее, список маркируется по группам:

• A (80%)
• B (15%),
• С (5%).

Группа A ограничивается порогом 76% (в данном примере, не добравшись до эталонной отметки в 80%). Следом, (в рамках доли = 15%), до 95%, находится группа B и в интервале 95%-100% находится группа С.

В результате структура реализации разделилась на следующие группы:

• Самая «продаваемая» группа - (А). Товары, чей суммарный объём продаж составляет основной продуктовый портфель, «локомотивные группы»;
• Средние «устойчивые» продажи (B). Товары, показывающие средние продажи по объему, «твёрдые середнячки»;
• Самые низкие продажи (С). Это товары с малым показателем продаж, низкой оборачиваемостью.

В результате проведенного анализа, появляется очевидная информация, какие продукты продаются более активно, а какие - менее, каким группам предпочтительнее отдавать приоритет, а каким - не стоит торопиться.

В рассматриваемом примере, группа A достаточно обширная, так бывает не всегда, всё зависит от количества номенклатуры и итоговых числовых показателей по ней. Для того, чтобы выявить основные «хиты продаж» группы A - необходимо произвести в ней ABC-анализ по вышеописанной методике.

Теперь 100% реализации будет назначен суммарный оборот по группе A, в количественном выражении. Анализ группы A примет следующий вид:

Анализ показал, что самые продаваемые культуры - культуры категории A - A , их и необходимо закупать больше. Это группа с максимальной скоростью оборота, с точки зрения продаж.

Такие же действия целесообразно произвести также в группе B и C. На вершине рейтинга каждой группы находятся позиции, готовые, при малейшем изменении итоговых результатом, перейти в вышестоящую группу. И наоборот, например, позиция с рейтингом B-C - первый кандидат на переход в подгруппу C-A.

Практическое обоснование результатов анализа

Как определить, является ли сбыт, в рамках вышеуказанной задачи, сбалансированным, соответствующим формуле правила Парето?

Тезисно, в упрощенном варианте правило звучит так - «20% номенклатуры должны дать 80% реализации». В нашем случае, количество позиций товарного портфеля (наименования сельскохозяйственных культур) равняется 11.

Категория A (то есть 80% от общего объёма) - составляет 7 позиций, что соответствует 63,6%. В данном случае, модель сбыта считается несбалансированной, отдел продаж должен поработать над ней, так как 80% объема должны достигаться не 7 наименованиями, а всего 2-3 (20% от 11 позиций).

Применительно к нашему исследованию - в примере отсутствуют группы-лидеры; практически вся номенклатура продаётся равномерно. Необходимо развивать первые три товарные группы, концентрировать внимание на них, выводить в лидеры продаж. В результате таких действий, структура сбытовой модели изменится, достигнув требуемого баланса. Произойдёт переход некоторых позиций из A-группы в B-группу, а из B-группы - в C-группу.

В результате подобной реформации, продажи три товарных группы «Картофель», «Морковь», «Огурцы» суммарно будут составлять 80% общего объёма, являясь лишь 20% от общего продуктового портфеля. В таком случае, по Парето, - данная сбытовая модель будет сбалансирована и для того, чтобы сделать основной объем реализации, не необходимо будет прикладывать усилия для продажи 7 товарных групп, достаточно будет сосредоточить внимание на тройке ведущих, а остальные развивать параллельно, увеличивая итоговый результат.

Определение понятия «XYZ-анализ»

Процессуально, определяются коэффициенты варьирования для анализируемых признаков, характеризуется соотношение фактического значения и среднеарифметического (эталонного) за рассматриваемый период.

В результате, возможно сделать заключение о динамике (продаж, например), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, произвести систематизацию.

Последовательность проведения XYZ-анализа

Имеются некие данные продаж продукта за определенный период времени. Требуется понять, какие группы товара наиболее стабильны в продажах, в какие продукты следует вкладывать инвестиции, покупая их в первую очередь.

1. Высчитывается коэффициент вариации. Посчитать возможно несколькими способами. Первый - математически, вручную. По ряду данных (например, «Картофель») высчитывается среднее арифметическое значение. В нашем случае, несложно посчитать значение по данному продукту, равное 247. Дальше, находится величина отклонения ежемесячного значения реализации от «эталонного» 247, в процентах. Например, для января отклонение от эталона составит: 1-(240/247) = 2,83%. Также высчитывается значение для остальных месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения и есть искомая величина итогового коэффициента вариации по продукту (например, «Картофель», 2,97% по полугодию).

1. Программно, в «Экселе», эти действия производятся с помощью функций. Для вычисления «эталонного» значения по ряду данных применяем функцию СТАНДОТКЛОНП. Синтаксис приведён на графическом фрагменте решения данной задачи, ниже. Таким же способом считаем коэффициент вариации для других продуктов.

1. Полученные коэффициенты вариаций ранжируются от меньшего значения к большему. В группе X находятся объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% - стабильные продажи, возможно более адекватно спрогнозировать их реализацию. Если отклонение составит от 10% до 25 % — это группа Y. Реализацию продуктов этой группы сложнее спрогнозировать, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность продукта). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием каких-либо тенденций и показывает коэффициент вариации более 25 %. Синтаксис эксель-формулы приведён в примере ниже:

В практике, продажи и доходность испытывают на себе воздействия многих факторов: сезонность, частоту цикла поставок, изменения ценообразования, маркетинговые активности, прочие факторы. Все это, с различными последствиями, резонирует в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять в случае, если рассматриваемый период времени достаточно продолжительный. Величина оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно меньше (в разы) длительности анализируемого временного отрезка.

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

XYZ анализ. Определение

XYZ анализ ­(англ. XYZ- analysis ) – метод классификации ресурсов компании по трем группам на основе их изменчивости (устойчивости). Объектами применения XYZ-анализа могут выступать различные экономические показатели компании: объем продаж, выручка, материальные затраты, количество поставщиков и т.д. Одним из самых распространенных направлений применения данного метода является определение товаров, которые имеют устойчивый спрос (объемы продаж), сезонный и случайный. Это позволяет произвести оптимизацию складских запасов и высвободить дополнительные ресурсы.

XYZ анализ ассортимента продукции. Формула

XYZ-анализ ассортимента заключается в группировке товаров по трем группам на основе изменчивости их продаж за прошлые периоды. Для проведения анализа необходимо осуществить следующий последовательный алгоритм.

На первом этапе осуществляется расчет коэффициента вариации объема продаж (уровня спроса) по каждой товарной группе. Изменчивость продаж оценивается с помощью коэффициента вариации. Формула расчета коэффициента вариации представляет собой отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию объема продаж. Формула имеет следующий вид:

σ – стандартное отклонение объема продаж;

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

n – количество рассматриваемых периодов продаж товаров;

х * – среднеарифметическое значение продаж товаров.

Смысл коэффициента вариации заключается в оценке процентного отклонения объема продаж от среднего значения. Чем больше показатель вариации, тем менее устойчив объем продаж данного вида товара.

На втором этапе производится сортировка ассортимента продукции по значению коэффициента вариации и классификация товаров по трем группам – XYZ на основе значений коэффициента вариации. В таблице ниже показан критерий оценки и экономическое описание для различных групп товаров.

Видео-урок: «Оценка продаж. Пример XYZ-анализа в Excel»

Пример XYZ анализа объемов продаж продукции в Excel

Для того чтобы лучше понять смысл XYZ анализа рассмотрим реальный пример. В нашем случае есть магазин сотовых телефонов и имеются объем продаж различных марок. Для корректного применения анализа необходимо, чтобы период продаж рассмотрения был не менее 4 месяцев.

Ассортимент и объем продаж продукции

Коэффициент вариации объемов продаж =СТАНДОТКЛОН(B5:G5)/СРЗНАЧ(B5:G5)

Расчет коэффициента вариации продаж товаров

Сейчас необходимо классифицировать товары в группу – «X»,»Y» или «Z». Для этого напишем формулу определяющую класс товара, и воспользуемся встроенной формулой «ЕСЛИ» в Excel. Формула будет иметь следующий вид:

Группа товара =ЕСЛИ(H5<10%;»X»;ЕСЛИ(H5<25%;»Y»;»Z»))

Группировка продукции по классам XYZ в Excel

Чтобы было наглядно видно структуру устойчивости продаж необходимо провести группировку по классам: главное меню Excel → «Данные» → «Сортировка».

Резюме

Метод XYZ анализа позволяет прогнозировать устойчивость спроса на продукции, объемы продаж и запасов. Использование метода высвобождает дополнительные ресурсы компании и оптимизирует их бизнес-процессы.

ABC и XYZ-анализ, их совмещение. Сфера применения, правила проведения, примеры исследования с помощью Excel.

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

Что такое ABC-анализ

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

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

В ABC-анализе делят факторы бизнеса на 3 категории:

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