Это инструмент, который позволяет изучить товарный ассортимент , определить рейтинг товаров по указанным критериям и выявить ту часть ассортимента,

которая обеспечивает максимальный эффект.
Ассортимент обычно анализируется по двум параметрам: объем продаж (реализованное количество) и получаемая прибыль (реализованная торговая наценка). АВС- анализ основан на правиле Парето , согласно которому 20% ассортиментных позиций обеспечивает 80% прибыли.
Практика показывает, что 10% позиций ассортимента (группа А) дают 80% товарооборота; 15% позиций ассортимента (группа В) дают 15% товарооборота; 75% позиций ассортимента (группа С) дают 5% товарооборота.
Учитывая это, весь ассортимент торгового предприятия можно разделить на группы по степени важности.

• Группа А – очень важные товары, которые всегда должны присутствовать в ассортименте. Если в качестве параметра в анализе использовался объем продаж, то в данную группу входят лидеры продаж по количеству. Если в качестве параметра в анализе использовалась торговая наценка, то в данную группу входят наиболее прибыльные товары.
• Группа В – товары средней степени важности.
• Группа С – наименее важные товары, это претенденты на исключение из ассортимента и товары-новинки.

Первым этапом проведения АВС- анализа является определение целей. Если целью является сокращение ассортимента, то в качестве основных параметров выбирается объем продаж, прибыль. Если целью является выявление и сокращение затрат на поддержание запасов, то в качестве основных параметров выбирается коэффициент оборачиваемости, объем неликвидов и занимаемая складская мощность. Если требуется исследовать рентабельность, то в качестве основного параметра выбирается коэффициент оборачиваемости, уровень рентабельности. Данные АВС-анализа помогают оптимизировать товарный ассортимент.
При всех многочисленных плюсах этого вида анализа существует один значительный минус: данный метод не позволяет оценить сезонные колебания спроса на товары.

XYZ анализ

XYZ–анализ - это инструмент, позволяющий разделить продукцию по степени стабильности продаж и уровня колебаний потребления .
Метод данного анализа заключается в расчете каждой товарной позиции коэффициента вариации или колебания расхода. Этот коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах.
В качестве параметра могут быть: объем продаж (количество), сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

• Категория Х, в которую попадают товары с колебанием продаж от 5% до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
• Категория Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Совмещенный АВС/XYZ анализ

Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа АХ) и аутсайдеров (СZ). 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. Рекомендуется делать совмещенный анализ, где в АВС-анализе используются два параметра - объем продаж и прибыль.
Всего при проведении такого многомерного совмещенного анализа получается 27 групп товаров. Результаты такого анализа можно использовать для оптимизации ассортимента, оценки рентабельности товарных групп , оценки логистики, оценки клиентов оптовой компании .

Преимущества совмещенного АВС и XYZ – анализов

Использование совмещенного АВС и XYZ-анализов имеет ряд значительных преимуществ, к которым можно отнести следующие:
- повышение эффективности системы управления товарными ресурсами ;
- повышение доли высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
- выявление ключевых товаров и причин, влияющих на количество товаров, хранящихся на складе;
- перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Формирование показателей ABC- И XYZ-анализов

Перед тем как совместить показатели ABC- И XYZ-анализов, необходимо провести ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по количеству реализованной продукции за определенный учетный период, например, за год.
Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за этот же период, например, по количеству ежемесячной реализации за год. После этого результаты совмещаются.
При совмещении определяется девять групп товаров:

AX	BX	CX
AY	BY	CY
AZ	BZ	CZ

Выделение девяти групп товаров при совмещенном АВС и XYZ-анализе

1) Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании , поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие.

Как правило, 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.
2) 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.
3) 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.
4) 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 увеличится. Поэтому по товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов:
- перевести часть товаров на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа;
- обеспечить по части товаров более частые поставки;
- выбрать поставщиков, расположенных близко к складу, тем самым снизив сумму страхового товарного запаса;
- повысить периодичность контроля;
- поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
5) 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
6) По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
7) 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.
8) 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

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.

Введение

С задачами анализа и прогнозирования продаж многономенклатурной продукции, число наименований которой исчисляется десятками и сотнями тысяч, постоянно сталкиваются маркетологи и аналитики в области продаж.

Сейл-менеджерам необходимы надежные и апробированные методы анализа и классификации товаров, оценка их вклада в общую прибыль и объемы продаж.

В данной статье мы опишем два мощных аналитических метода, позволяющих систематизировать продажи многономенклатурной продукции. Эти методы известны как АВС - и ХYZ- анализы.

Методы АВС- и ХYZ- анализы позволяют определить нерентабельные или низко-рентабельные группы товаров, своевременно улучшить и оптимизировать номенклатуру и целенаправленно развивать торговлю.

Методы АВС - и ХYZ- анализов могут с успехом работают в различных областях - от торговли программным продуктом до торговли пищевыми продуктами и парфюмерией.

Например, пусть компания Х занимается продажей запчастей к автомобилям разных марок, номенклатура товаров, с учетом автомобилей разных классов, составляет несколько десятков тысяч наименований.

При хаотической (спонтанной) организации продаж ряд товаров находится в дефиците, ряд товаров в профиците, что существенно снижает прибыль компании, приводит к затовариванию складов и оттоку клиентов, не находящих нужных товаров в магазине.

В фармацевтическом бизнесе возникает аналогичная ситуация, когда необходимо выделять группы лекарственных препаратов и прогнозировать продажи с учетом сезонных факторов, демографической ситуации, региональных особенностей и тд.

В интернет-торговле необходимо классифицировать товары по интенсивности продаж, вкладу в прибыль и общий объем продаж.

Современные методы и технологии анализа больших массивов данных, реализованные в STATISTICA , позволяют построить модели классификации, прогностические модели спроса и организовать оптимальную логистическую схему заказов и продаж отдельных товаров и групп.

Необходимо простое и наглядное разбиение ресурсов с точки зрения их вклада в прибыль и объем продаж. Благодаря такому ранжированию мы можем правильно расставить приоритеты деятельности компании, распределить ресурсы по степени их важности.

Это позволит нам планировать маркетинговые шаги, определять рейтинг товаров по заданным критериям и выявлять ту часть ассортимента, которая обеспечивает максимальную прибыль. И как следствие это поможет быстро принимать решения и корректирующие меры, способствующие оптимизации трудовых ресурсов.

Все это в совокупности приведет к общему повышению эффективности работы компании и увеличении прибыли.

Справиться со всеми этими задачами поможет популярный среди аналитиков инструмент - ABC -анализ, он позволяет провести ранжирование товаров, выявить значимые факторы, влияющие на успех продвижения товара на рынке и тем самым сократить затраты компании.

ABC-анализ

АBC -анализ может применяться в сфере деятельности любой компании, как для отдельного бренда и региона, отдельной группы товаров, так и в целом по номенклатуре.

Благодаря своей универсальности методика АВС может использоваться в стратегическом и тактическом управлении, планировании и бюджетировании, логистике и управлении запасами компании.

Этот метод является обобщением анализа, в основе которого лежит «золотое правило Парето».

Запомните это правило.

По отношению к клиентам компании это правило звучит так: 20% клиентов дают 80% прибыли компании.

По отношению к ABC -анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20 % позиций позволяет на 80% контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия и т. п.

Такой подход объясняется тем, что согласно исследованиям экономистов и социологов конца XIX - начала XX веков, таких как Парето, Джини, Лоренс и др., большинство процессов близки к распределению 20:80 - 20% объектов дают 80% результата.

Наша задача - в ходе ABC -анализа разделить товары на группы так, чтобы понять, какие товары входят с эти 20%.

Для выделения групп объекты сортируют по параметру в порядке убывания и строят диаграмму накопленного итога. Оси диаграммы нормируют и приводят к процентным значениям. Полученный график носит название диаграммы Парето.

В этом случае метод строится по принципу классификации анализируемых ресурсов на 3 группы А, В и С:

• группа А: обеспечивает 80% продаж/прибыли, обычно составляет 15-20% от всех ресурсов
• группа В: обеспечивает 15% продаж/прибыли, обычно составляет 20-35% от всех ресурсов
• группа С: обеспечивает 5% продаж/прибыли, обычно составляет 50-60% от всех ресурсов

Однако, границы групп 5-15-80 могут изменяться и могут устанавливаться индивидуально каждой компанией.

Рассмотрим другие подходы к определению границ групп:

• Классический метод (в некоторых источниках его так же называют эмпирический) состоит в том, что на построенной диаграмме Парето границы групп А, В и С являются фиксированными вне зависимости от структуры распределения. Поэтому на диаграмме Парето выделяют группу А — обычно это 10% позиций, группу В — 20% позиций, и группу С — 70% позиций.

После разделения всех товаров на группы АВС, формируются решения относительно каждой товарной группы.

Основные направления выводов, которые могут быть сделаны в результате проведения АВС -анализа:

• группа А - самые важные ресурсы, локомотивы компании, приносят максимальную прибыль или продажи. Компания будет нести большие потери при резком снижении эффективности данной группы ресурсов, а следовательно, ресурсы группы А должны жестко контролироваться, четко прогнозироваться, часто мониториться, быть максимально конкурентоспособными и не терять свои сильные стороны.

На данную группу ресурсов должны быть выделены максимальные инвестиции, лучшие ресурсы. Успехи группы А должны быть проанализированы и максимально транслироваться на другие категории.

• группа В - группа ресурсов, которые обеспечивают хорошие стабильные продажи/ прибыль компании. Данные ресурсы также важны для компании, но могут модерироваться более спокойными и умеренными темпами.

Данные ресурсы относительно стабильны в краткосрочной перспективе. Инвестиции в данный вид ресурсов компании не значительны и необходимы только для поддержания существующего уровня.

• группа С - наименее важная группа в компании. Обычно ресурсы группы С тянут компанию вниз или не приносят дохода. При анализе данной группы необходимо быть очень внимательным и в первую очередь понять причину низкого вклада.

XYZ-анализ

Еще одна задачу, которая возникает при анализе многономенклатурной продукции - задача прогнозирования стабильности продаж отдельных видов товаров или колебания уровня спроса.

Владельцам торговых точек закупать множество наименований не всегда выгодно, ведь некоторые позиции так и остаются лежать на складе «балластом». При этом важно, чтобы на полках был представлен обширный ассортимент, который порадует любого покупателя.

Для решения этих и других задач можно использовать метод XYZ- анализа.

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 помогает выдерживать здоровый баланс между обилием выбора и периодическими убытками из-за неудачных позиций и уменьшением числа продукции и справляться с оттоком части клиентов.

XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады, ведь 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 лояльности для постоянных 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.

В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации V для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров. Он характеризует меру разброса данных вокруг средней величины и является относительным , то есть, не привязан к единицам измерения самого явления.

Формула для коэффициента вариации выглядит так:

,

V — коэффициент вариации;

— среднеквадратичное отклонение;

— среднеарифметическое;

x i — i -тое значение статистического ряда;

n — количество значений в статическом ряде.

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%.

ABC-XYZ-анализ

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.

Таким образом, эти два анализа можно использовать как вместе, так и по отдельности. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.

ABC-XYZ анализ включают в себя оба эти метода и на выходе мы получаем что-то вроде матрицы. Не все клетки мартицы могут быть заполнены, но характер заполнения и состав матрицы может многое сказать об анализируемых товарах или группах товаров.

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.

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.

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.

Все эти методы вы сможете с легкостью применить и в Excel, но намного удобней сделать этот анализ в программе STATISTICA . Рассмотрим пример проведения ABC-XYZ анализа на программе STATISTICA . Чтобы провести этот анализ нужно сделать 3 шага.

Шаг 1. Открыть таблицу

Шаг 2. Запустить макрос

Шаг 3. Задать параметры разделения на группы

Мы получили результат, который легко представим и в привычной табличной форме.

Итак, мы можем сделать следующие выводы:

• Товары 1, 2 и 3 - наиболее прибыльные и стабильные.
• По товарам 4, 5, 6, 7, 10 можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
• По товару 8можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании возможностей.
• Товар 9 возможно является новым, а возможно этот товар влечет за собой убытки для компании. На него нужно обратить внимание и тщательно контролировать.
• У нас нет товаров групп AY, AZ, BY, BZ - это означает, что основная масса наших товаров хорошо прогнозируема, спонтанно покупаемых товаров или сезонных товаров не много.

Прогнозировать средние экономические показатели -

все равно что уверять не умеющего плавать человека,

что он спокойно перейдет реку вброд, потому что

ее средняя глубина не больше четырех футов.

(Милтон Фридман)

Предпосылками к этой статье стали многочисленные вопросы директоров аптек и менеджеров отдела закупок, касающиеся оптимальной структуры запасов розничного предприятия и методов прогнозирования сбыта сезонных товаров.

В ноябрьском выпуске «Фармацевтического обозрения» за 2004 мы уже писали о методе АВС-анализа и его применении в аптеках.

Напомним

АВС - анализ…

Прародителем АВС- анализа стало правило Парето открытое в 1897 г. итальянским экономистом Вильфредо Парето (Vilfredo Pareto, 1848-1923 гг.) , которое гласит: 20% ассортиментных позиций приносит 80% прибыли. На практике для фармацевтических розничных компаний АВС - анализ выглядит следующим образом:

10% позиций ассортимента (группа А) дает 80% товарооборота;

15 % позиций ассортимента (группа В) дает 15% товарооборота;

75 % позиций ассортимента (группа С) составляют 5 % товарооборота.

Итак, 25% ассортиментных позиций составляют 95 % товарооборота, пересчитывая на единицы среднестатистической аптеки это - 750 - 2 000 наименований.

При всех многочисленных плюсах данного метода существует один значительный минус: данный метод не позволяет оценивать сезонные колебания препаратов.

Сезонные препараты из группы «А» могут мигрировать и в группу «В» и в группу «С», ложась серьезным грузом в товарные остатки аптеки, а непродуманное сокращение группы «С» может привести к сокращению ассортимента аптеки и как следствие снижению оборота, в тоже время; оставшиеся товары распределятся снова по тому же принципу. Для принятия решения об оптимизации ассортимента аптеки и структуры товарных запасов наиболее прогрессивные руководители используют сочетание АВС-анализа и XYZ - анализа, о котором пойдет речь далее.

XYZ -анализ….

XYZ -анализ - метод, позволяющий анализировать и прогнозировать стабильность тех или иных бизнес-процессов или бизнес-объектов (например, стабильность продаж отдельных видов товаров, предсказуемость рыночного поведения различных групп покупателей, колебания уровня потребления тех или иных ресурсов и т.п.).

В сочетании с АВС - анализом - это выявление безусловных лидеров (группы АХ) и аутсайдеров (С Z).

Результатом XYZ - является группировка ресурсов по трем категориям:

В сочетании с АВС - анализом XYZ - это выявление безусловных лидеров (группы АХ) и аутсайдеров (С Z). Всего при проведении совмещенного анализа получаем девять групп товаров:

Группу X попадают товары с колебанием продаж в течение года от 5 до 15%,

в группу Y - от 15 до 50%, в группу Z попадают товары с непредсказуемыми колебаниями продаж и, как следствие, не поддающиеся прогнозу.

Для кого представляет наибольший интерес XYZ -анализ:

В первую очередь - это дистрибуторы и производители, имеющие в России свои склады.

Не секрет, что любая закупка препаратов связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т.д), а так же с прямыми рисками, как например списание товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия, особенно в сфере фармации, где многие препараты являются сезонными, а значит, подвержены значительным колебаниям продаж.

АВС-анализ и XYZ -анализ превосходно дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого препарата с структуру сбыта, то XYZ -анализ позволяет оценить скачки сбыта (его нестабильность).

Методика проведения XYZ анализа.

Методика XYZ -анализа заключается в присвоении каждой товарной позиции коэффициента вариации.

Коэффициент вариации…

В нашем случае - это коэффициент, показывающий отклонение анализируемого показателя от среднеарифметического значения. Коэффициент вариации выражается в процентах.

Например: значение коэффициента вариации в 1% или менее, говорит о том, что среднестатистические продажи по препарату мало подвержены сезонным (или иным) колебаниям; значение коэффициента вариации в 25% - это сигнал к тому, что для данных препаратов среднестатистическое значение продаж не верно.

Расчет коэффициента вариации (V) .

Формула для расчета коэффициента вариации:

где, х i — значение параметра по оцениваемому объекту за i- тый период,

x — среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа,

п — число периодов.

Рассмотрим на примере нескольких препаратов совмещение методов АВС анализа и XYZ анализа.

Первый этап. Определение объектов анализа.

Объектами анализа могут быть: товарная группа, товарная единица, поставщики, клиенты и т.д. В нашем случае объекты анализа - товарные единицы (см. Таблица №1, столбец 1)

Второй этап. Определение параметра анализа.

Параметрами анализа могут быть: единицы продаж в шт.; объем продаж в руб.; доход в руб., средний запас в руб.; количество заказов в руб. и т.д. В нашем примере - продажи в шт. (см. таблица №1, столбец 3)

Третий этап. Определение периодов анализа.

Периоды анализа: неделя, месяц, квартал, полугодие, год.

В нашем примере - квартал. (см. Таблица №2).

Для примера возьмем несколько препаратов проранжированных в соответствии с методом АВС-анализа, причем препарат Валокордин капли - без ярко выраженной сезонности, препарат Витрум - подвержен сезонным колебаниям, препарат Кларитин - с ярко выраженной сезонностью. Все три препарата имею ранг А и стоят на приоритетных закупках, причем объем закупок рассчитывается по среднестатистическим продажам.

Таблица №1.

Наименование		Продажи за квартал, шт	Средняя розничная цена, руб	Продажи за квартал, руб	арифметичекие продажи, мес/шт
Витрум №100
Кларитин таб №7
Валокордин капли 20 мл

Четвертый этап. Расчет коэффициента вариации.

Расчет значения коэффициента вариации по данным препаратам.

Таблица №2. Продажи, мес./шт.

Наименование
Витрум №100

Расчет:

a) рассчитываем подкоренное выражение

Подкоренное выражение (витрум) = ((Продажи янв.04(табл.№2) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2+ Продажи фев.04(табл.№2) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2 +Продажи март 04(табл.№2) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ2)/3(число периодов))

б)извлекаем корень, делим на средние продажи и переводим в проценты

V (витрум) = КОРЕНЬ(подкоренное выражение)/16*100%=10%

Для произведения расчетов в Excel:

Ячейка А3= продажи января

Ячейка А4= продажи февраля

Ячейка А5= продажи марта

Ячейка В5= средние продажи

Ячейка А7=подкоренное выражение

Формула расчетной ячейки для подкоренного выражения : =((СТЕПЕНЬ(A3-B5;2)+СТЕПЕНЬ(A4-B5;2)+ СТЕПЕНЬ(A5-B5;2))/3); ячейка А7

Формула расчетной ячейки для коэффициента вариации: = КОРЕНЬ(A7)/16

Формат ячейки требуется поставить ПРОЦЕНТНЫМ.

Для витрума №100 показатель коэффициента вариации составил 10%, по XYZ анализу - это ранг X .

Таблица № 3 . Продажи, мес./шт.

Расчет:

V (кларитин)= КОРЕНЬ ((Продажи янв.04(табл.№3) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2+ Продажи фев.04(табл.№3) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2 +Продажи март 04(табл.№3) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ2))/3 (мес)/15(средние продажи)*100%

V (кларитин)= 31%, ранг XYZ анализа - Y .

Таблица № 4 . Продажи, мес./шт.

V (валокордин)= КОРЕНЬ ((Продажи янв.04(табл.№4) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2+ Продажи фев.04(табл.№4) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ 2 +Продажи март 04(табл.№4) - Средние продажи(табл.1) СТЕПЕНЬ2))/3 (мес)/51(средние продажи)*100%

V (валокордин)= 6%, ранг XYZ анализа - X .

Итак, мы получили следующие коэффициенты вариации:

Витрум №100 - 10% - ранг AX

Кларитин №7 - 31% - ранг AY

Валокордин 20 мл - 6% - ранг AX .

С позиции аптеки, возможно, это небольшие отклонения - в несколько упаковок, совершенно по другому смотрится данные показатели в дистрибуторских компаниях, где идет счет на десятки тысяч упаковок и скачки спроса в 10% являются значимыми.

Группировка товарных позиций происходит по возрастанию коэффициента вариации в каждой подгруппе АВС, т.е.:

AX группа - до 15 % коэффициент вариации;

AY группа - от 15% до 50% коэффициент вариации;

AX группа - свыше 50% коэффициент вариации;

BX группа - до 15 % коэффициент вариации;

BY группа - от 15% до 50% коэффициент вариации;

BX группа - свыше 50% коэффициент вариации;

CX группа - до 15 % коэффициент вариации;

CY группа - от 15% до 50% коэффициент вариации;

CX группа - свыше 50% коэффициент вариации;

Как часто следует проводить XYZ -анализ…

XYZ - анализ в фармацевтическом предприятии рекомендуется проводить не реже, чем раз в квартал, причем можно придерживать не строго календарного квартала, а например проводить сезонные аналитические срезы.

Область применения XYZ -анализа…

Для оптимизации ассортимента:

1. уменьшение доли препаратов CZ ;

2. увеличение доли препаратов AX ;

3. группа препаратов с рангом X может иметь некоторый запас, в то же время закупки по группе препаратов с рангом Z должны проходить с максимальной осторожностью (для аптек работа по таким препаратам может идти по индивидуальному заказу).

Для оценки рентабельности товарных групп:

Понятно, что группа препаратов с индексом X имеет высокую оборачиваемость, и препараты данной группы входят в так называемые ТОПы (лидеры) продаж. Как правило, для таких препаратов дистрибуторы (аптеки) стараются поставить привлекательные (специальные) цены, дать дополнительные скидки, но эти группы при оценке показывают высокие издержки обращения в виду высокой интенсивности оборота. Такая ситуация может существенно сказаться общей рентабельности групп. Менеджеры компаний - дистрибуторов принимая решение по снижению цены в TOTAL на весь прайс- лист должны учитывать этот факт и более детально рассматривать программы скидок на категории товаров с индексом X .

Для оценки логистики.

Группа товаров AX , AY - это товары с высокой скоростью оборота, производя расчеты потребности по ним необходимо учитывать скорость доставки, чтобы исключить появление дефектуры по ним. Компании- дистрибуторы как правило вводят дополнительный временной фактор для данных групп.

Для оценки клиентов компании.

XYZ -анализ так же хорошо зарекомендовал себя в оценке клиентов компании. По большей части это относится к дистрибуторам. Применяя XYZ -анализ в отношении своих клиентов (аптек, филиалов) можно строить прогнозы на продажи будущих периодов, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженным различным всплескам заказов) клиентов. А так же проводить различные мероприятия по переведению клиентов из группы Y , Z в группу X .

В этой статье мы рассмотрели совмещение двух методов анализа: АВС и XYZ , которые могут применятся как в качестве самостоятельных методов, так и комплексно. Причем, аналитические данные, полученные во втором случае, будут более информативны.

«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.