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

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

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

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

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

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

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

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

Рисунок 1 – Жизненный цикл товара и стабильность его поведения

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

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

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

Где σ — среднее квадратичное отклонение

x – среднее значение за n периодов

n – количество периодов

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

Таблица 2 – Расчет среднего квадратичного отклонения

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

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

Рисунок 3 – Отклонение от среднего спроса

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

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

Рисунок 4 – Определение границ групп

Технология определения групп X, Y и Z:

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

Рисунок 5 – Определение границы группы X

В таблице 5 представлена сводная таблица с результатами анализа.

Итак, выводы:

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

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

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

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

Анализ ABC XYZ в первую очередь необходимо знать: что это такое? Для начала стоит отметить, что эти два анализа применяются в различных бизнес структурах, например, таких как рестораны, торговые центры, алкогольные компании и др.

Эти два вычислительных помощника помогают определить проблемные места предприятия, распланировать действия, вовремя поднять стоимость товара, который пользуется спросом, и уберечь от будущих ошибок фирму. Итак, ABC XYZ?

АВС анализ - это процесс классифицирования товаров и ресурсов предприятия на группы, по уровню их значимости. Этот анализ использует известный принцип Парето. В основе этого принципа лежит аксиома: 20% всего товара даёт 80% оборота. В частности, к АВС анализу это правило может применяться так: качественный контроль 20% ресурсов предприятия, приносит 80% контроля всей системы, в общем, это могут быть продукты, оборудование, сырьё и др. Для чего же нужен и как применяется этот метод анализа?

Допустим в ресторане или кафе быстрого питания чаще всего используется АВС анализ, он нужен для того чтобы «разложить всё по полочкам» и определить долеучастие товара в обороте предприятия и просчитать процент долеучастия товара в прибыли ресторана. Выводится специальная таблица, в которую необходимо вписать: количество продаж продукта за месяц (полгода, год), себестоимость товара и отпускную цену. Используя определённую формулу необходимо упорядочить товары по шкале от min до max. Затем по этой формуле определить долеучастие товара в обороте и процент долеучастия товара в прибыли предприятия. После этого таблица нам выдаст данные каждого товара и шкалу их важности по обороту и участие в прибыли. Шкала называется "Нарастающий итог", строится от 1 до 100. Если ассортиментная группа по данной шкале попала в интервал от 1 до 50, то это группа A, если в интервал от 50-80, то товар в группе B, ну а в группе C оказываются продукты, расположенные в промежутке от 80 до 100. Товары, которые оказались в группе A и B имеют большой оборот и приносят предприятию хороший процент в прибыли, а вот те категории, которые оказались в группе C, над ними следует поработать, поднять спрос и оборот, либо снять их с продажи. По статистике, категории, которые находятся в группе С больше полугода, ликвидируются.

Анализ XYZ - это классифицирование запасов. Прогнозирует потребление, характер изменений и потребности запасов. Выстраивается определённый алгоритм проведения анализа, включающий в себя вычисление коэффициента вариации, группирование от min до max, распределение по группам XYZ, изображение результат на графике.

Чаще всего этот метод применяется на больших предприятиях, где есть складские помещения и центр логистики, который и проводит XYZ исследует, оценивает логистику и клиентов компании.

Что входит в группы X , Y , Z ?

В группу X входят основные позиции запаса с коэффициентом вариации статистических последовательностей отгрузок - 25%. Это ресурсы, которые последовательны со стабильной величиной потребления, требуют точного прогноза в расходе.

В группе Y находятся те же номенклатурные позиции с и имеют статистический ряд отгрузок 25-50%. В данной группе ресурсов необходимо определять потребность в них, это могут быть сезонные продукты (пиво, вода).

Группа Z несёт в себе запасы статистического ряда с более чем 50%. Эта группа характеризуется нерегулярным потреблением ресурсов и неточным прогнозированием. Если сочетать анализ ABC XYZ то он покажет более точную таблицу скорости потребления и темпов отгрузки.

Анализ ABC XYZ лучше всего работают в паре, для более точной оценки эффективности предприятия. Это наиболее мощное внутреннее оружие фирмы, установив его в основе бизнесом, можно выявить ключевые моменты, сэкономить важные ресурсы предприятия и захватить львиную

ABC- и XYZ-анализ проводится с целью проанализировать продажи компании, с целью структурирования и определения чётких лидеров и аутсайдеров среди всех групп товаров, для корректировки своей ассортиментной политики. Но также такой может быть проведён по показателям оборота, прибыли, трудоемкости, расходов на материалы, и даже по таким параметрам, как помехозащищенность, быстродействие, потребляемая мощность и т.д.

Конечно можно использовать каждый вид анализа поотдельности, но это не даст полной картины, поэтому рекомендуется использовать эти анализы в комплексе, с целью выявить сильные и слабые товары, стабильность продаж, и ключевые для компании продукты.

Также эксперты говорят о том, что интегрированный ABC(XYZ)-анализ – лишь средство поддержать принятие решений. Построение матрицы не разделит товары на «плохие» и «хорошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ.

Для категории AX, учитывая ее финансовую значимость и предсказуемость, должны устанавливаться жесткие нормативы, соблюдению которых нужно уделять особое внимание. Для этой группы товаров рекомендуется ежедневно проверять остатки, установив четкую календарную (дата) или статистическую (по оставшемуся на складе объему запасов) точку заказа новых партий.

Это говорит о том, что без изучения маркетингового значения товара, без знания политики взаимоотношений с поставщиком принимать решение о выводе товара нельзя.

И все-таки польза от интегрированного анализа несомненна. Он служит основой управления запасами, позволяет определить «точку заказа».

Категория AX должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в «клетку» CZ, можно доверить новичкам начинается. 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.

Наглядность результатов ABC(XYZ)-анализа позволяет использовать его как аргумент в общении с руководителями, чтобы подтолкнуть их к определенным действиям.

Дифференциация уровней обслуживания для VIP- и стандартных клиентов (процедура, к которой многие российские компании приступают только сейчас) это еще один способ использовать интегрированный ABC(XYZ)-анализ.

justify;text-indent:1.0cm;line-height:normal">

Смысл ABC-анализа в определение вклада конкретного товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компании или в стоимость запасов).

АВС-анализ базируется на принципе Парето, который означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата.

Число групп при проведении АВС-анализа может быть любым, но наибольшее распространение получило деление рассматриваемой совокупности на три группы: А, В и С (75:20:5) (может быть и другим, но в этих пределах), чем и обусловлено название метода (ABC-Analysis).

normal"> Группа А - незначительное число объектов с высоким уровнем удельного веса по выбранному показателю.

Группа В - среднее число объектов со средним уровнем удельного веса по выбранному показателю.

Группа С - большое число объектов с незначительной величиной удельного веса по выбранному показателю.

Такой способ категорирования подсказывает, что нужно вести пристальный контроль за дорогостоящими запасами класса A, можно слабее отслеживать состояние объектов в классе B и меньше всего заботиться о классе C.

Смысл XYZ-анализа в изучении стабильности продаж, изучение отклонений, скачков, нестабильности сбыта продукции.

Цель XYZ-анализа – дифференциация товаров (номенклатуры) по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.

Для группы Y допускаются более значительные отклонения.

Грубо говоря, чем меньше разница между реальной продажей за единицу периода (например, за неделю) и средним арифметическим продаж за весь период (например, за квартал), тем более предсказуемы продажи товара в последующий период.

Или можно выделить такую градацию: номенклатурные позиции (по западной терминологии, SKU – stock keeping unit) со значением коэффициента вариации от 0 до 10% попадают в категорию X, от 10 до 25% – в категорию Y, остальные – в категорию Z. Впрочем, это примерное распределение.

ABC-XYZ-анализ позволяет разбить данные по продажам на 9 групп в зависимости от вклада в выручку компании (АВС) и регулярности покупок (XYZ). Такая классификация упрощает работу при планировании и формировании ассортимента.

Внедрение данного метода способствует сокращению количества упущенных продаж, уменьшению излишек товаров, минимизации суммарных затрат, связанных с запасами.

Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличиться. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.

Товары группы С составляют до 80% ассортимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы

По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.

По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.

В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Достоинствами этих методов являются: простота, наглядность и точность что позволяет правильно выявить основные проблемы для их эффективного разрешения. Также такого рода анализ может быть довольно легко автоматизирован.

Используя XYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего, требование к объему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученные результаты. Число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

Не удастся применить статистические методы 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.

Также XYZ лишен смысла и для предприятий или компаний, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.

Периодичность анализа – дело для каждой компании сугубо индивидуальное. Но желательно проводить их минимум раз в сезон. Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность.

Кроме того, существуют целые сегменты рынка, где применение XYZ-анализа будет, совершенно бесполезно – продажа карт экспресс-оплаты и контрактов на подключение. Практика показывает, что разброс значений ежедневных продаж в течение месяца здесь может составлять до 50%.

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. Часто следует еще выяснить, каким образом товар попал в ту или иную категорию. Начинать надо с анализа продаж, а уже потом выходить на оптимальный товарный запас.

С уважением Молодой аналитик

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.

«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.