Как сделать xyz анализ пример. Пример XYZ анализа объемов продаж продукции в Excel

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.

Для анализа ассортимента товаров, «перспективности» клиентов, поставщиков, дебиторов применяются методы ABC и XYZ (очень редко).

В основе ABC-анализа – известный принцип Парето, который гласит: 20% усилий дает 80% результата. Преобразованный и детализированный, данный закон нашел применение в разработке рассматриваемых нами методов.

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

• выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
• анализировать группы позиций вместо огромного списка;
• работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

1. А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
2. В – средние по важности (30% - 15%).
3. С – наименее важные (50% - 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

• анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
• список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
• выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

• товарный ассортимент (анализируем прибыль),
• клиентская база (анализируем объем заказов),
• база поставщиков (анализируем объем поставок),
• дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

1. Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
2. Выполнить сортировку параметров по убыванию.
3. Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
4. Найти долю каждого параметра в общей сумме.
5. Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
6. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
7. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
8. Для С – все, что ниже.
9. Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
10. Найти доли каждой категории в общем количестве.

АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

Составим учебную таблицу с 2 столбцами и 15 строками. Внесем наименования условных товаров и данные о продажах за год (в денежном выражении). Необходимо ранжировать ассортимент по доходу (какие товары дают больше прибыли).

Вот мы и закончили АВС-анализ с помощью средств Excel. Дальнейшие действия пользователя – применение полученных данных на практике.

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

Данный метод нередко применяют в дополнение к АВС-анализу. В литературе даже встречается объединенный термин АВС-XYZ-анализ.

За аббревиатурой XYZ скрывается уровень прогнозируемости анализируемого объекта. Этот показатель принято измерять коэффициентом вариации, который характеризует меру разброса данных вокруг средней величины.

Коэффициент вариации – относительный показатель, не имеющий конкретных единиц измерения. Достаточно информативный. Даже сам по себе. НО! Тенденция, сезонность в динамике значительно увеличивают коэффициент вариации. В результате понижается показатель прогнозируемости. Ошибка может повлечь неправильные решения. Это огромный минус XYZ-метода. Тем не менее…

Возможные объекты для анализа: объем продаж, число поставщиков, выручка и т.п. Чаще всего метод применяется для определения товаров, на которые есть устойчивый спрос.

Алгоритм XYZ-анализа:

1. Расчет коэффициента вариации уровня спроса для каждой товарной категории. Аналитик оценивает процентное отклонение объема продаж от среднего значения.
2. Сортировка товарного ассортимента по коэффициенту вариации.
3. Классификация позиций по трем группам – X, Y или Z.

Критерии для классификации и характеристика групп:

1. «Х» - 0-10% (коэффициент вариации) – товары с самым устойчивым спросом.
2. «Y» - 10-25% - товары с изменчивым объемом продаж.
3. «Z» - от 25% - товары, имеющие случайный спрос.

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.

В группу «Х» попали товары, которые имеют самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется всего на 7% (товар1) и 9% (товар8). Если есть запасы этих позиций на складе, компании следует выложить продукцию на прилавок.

Запасы товаров из группы «Z» можно сократить. Или вообще перейти по этим наименованиям на предварительный заказ.

А BC -анализ - это метод, посредством которого можно произвести классификацию ресурсов предприятия и степени их важности. Данный анализ - метод рационализации, который может быть применен в деятельности любого предприятия.

Метод АBC-анализа дает возможность сравнить величины в стоимостном и натуральном выражении. На многих производствах небольшие величины обладают большими стоимостными характеристиками, и если руководители предприятия на всех уровнях организационной структуры будут быстро выявлять эти причины, то это позволит достичь положительных результатов очень быстро.

В сфере обеспечения предприятия мы должны выделять А-поставщиков и А-детали. В производственной сфере наиболее важными являются постоянные затраты. В сфере сбыта следует уделить внимание А-клиентам и А-продуктам.

Главная задача руководителя - определение приоритетов. Для этого нужна градация задач, материалов, процессов, поставщиков, групп клиентов, групп продуктов и областей продаж, ассортимента.

Данный вид анализа эффективно применяется на складе и в отделе закупок. Так с наиболее важными для предприятия поставщиками, производящими, как правило, А-детали работа должна быть организована иначе, чем с предприятиями поставляющими С-детали.

Как классифицировать поставщиков?

Поставщики классифицируются так:

1. Из карточек поставщиков или в финансовой бухгалтерии следует взять годовые данные оборота с поставщиками.
2. Величины этих оборотов заносятся в последовательности убывания во втором столбце таблицы (смотри таблицу 1).
3. Доля оборота каждого поставщика, выраженная в процентах, рассчитывается в третьем столбце.
4. Аккумулятивные значения оборота от каждого из поставщиков, выраженные в процентах, заносятся в четвертый столбец.

Таблица 1. Данные о поставщиках (Пример ABC-анализа).

Таблица 2. Схема классификации поставщиков.

В основном, различают 3 группы поставщиков. А-поставщики - это те поставщики, с которыми предприятие имеет примерно 75% оборота. Такой показатель оборота дают около 5% поставщиков. В-поставщики (их в среднем 20%), как правило, дают 20% оборота. Оборот С-поставщиков (их примерно 75%) составляет ориентировочно 5%.

Данную классификацию можно представить и в графическом виде, так как для работников предприятия данная форма представления бывает понятнее таблицы (рисунок 1).

Рисунок 1. Графическое представление результатов АВС-анализа.

Таким образом, при помощи метода ABC-анализа можно узнать, кем из поставщиков предприятию следует заниматься больше. Если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок, то больше внимания необходимо уделять А-поставщикам, так как плотная работа с А-поставщиками может воздействовать на 75% оборота с остальными поставщиками.

Классификация деталей

Классификация поставщиков также может быть произведена в разрезе деталей, которые приобретает предприятие. Практические зна-чения для А-, В-, С-деталей соответственно равны 75, 20 и 5%. Здесь также следует заниматься сначала А-деталями, если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок.

А-детали - это дорогостоящие материалы, подлежащие более тщательной и интенсивной обработке. Для данной категории имеет смысл проводить следующие мероприятия:

1. наиболее точный ценовой анализ закупок;
2. подробный анализ всех затрат;
3. глобальный анализ рынка;
4. рассмотрение нескольких предложений поставщиков;
5. жесткие переговоры по поводу закупочных цен;
6. наиболее тщательная подготовка заказов;
7. точная диспозиция;
8. точнейшее управление закупками;
9. постоянный контроль и анализ запасов;
10. точнейший расчет страховых запасов;
11. установление мелких партий востребования;
12. использование функционально-стоимостно-го анализа.

В-детали - материалы, которые имеют среднюю стоимость. В зависимости от их значимости с ними надо работать либо как с С-деталями, либо как с А-деталями.

С-детали - это материалы, не представляющие большой ценности. С ними следует работать не так, как А-деталями. Из-за их большого количества и низкой стоимости основная задача рационализации состоит в уменьшении затрат на складирование и оформление заказов. Для этого должны проводиться такие мероприятия:

1. организовано упрощенное оформление заказов;
2. на предприятии должны формироваться сводные заказы;
3. использование несложных формулировок заказов;
4. организованы заказы по телефону;
5. производство ежемесячного расчета;
6. упрощение складского учета;
7. организовано списание материалов со счета месячной потребности;
8. увеличение партий заказов;
9. более простой контроль запасов;
10. введение высокого уровня страховых заказов.

Что такое XYZ-анализ и для чего он нужен?

XYZ-анализ дает возможность производить классификацию ресурсов предприятия в зависимости от того, как они потребляются и точности в прогнозе изменений их необходимости в течение определенного времени.

Вместе с соотношением стоимости и количества, которые исследуются при производстве ABC-анализа, для оценки показателей объемов могут использоваться другие критерии. Информация о структуре использования отдельных видов материалов также важна. При производстве XYZ-анализа материалы распределяются в полном соответствии со структурой потребления (таблица 3 - пример).

Таблица 3. Пример XYZ-анализа структуры потребления.

Сведения о материалах, которые классифицированы согласно структуре потребления - лучшее средство для принятия решений по каждому мероприятию в сфере закупки (таблица 4). Следует иметь ввиду, что для Х,У,Z-материалов при их закупке будут действовать разные условия.

Таблица 4. Закупочные мероприятия.

Таблица 5. XYZ-анализ на соновании точности прогноза потребления.

Стоит ли комбинировать XYZ-анализ с АВС-анализом?

Результаты рассмотренных нами сегодня ABC-анализа и XYZ-анализа имеет смысл комбинировать. При объединении данных о соотношении стоимости и количества ABC-анализа с данными о соотношении структуры и количества потребления XYZ-анализа, мы получим важные инструменты управления, контроля и планирования для всей системы обеспечения материальными ресурсами предприятия.

Таблица 6. Комбинация ABC- и XYZ-анализа.

Совмещенный анализ позволяет в полной мере рассмотреть ассортимент и понять, как мы можем управлять теми или иными группами и категориями товаров. Использование совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволит:

повысить эффективность управления товарными запасами и закупками товара.

выработать оптимальную закупочную политику в отношении каждого вида товаров.

выявить товары звезды и товары аутсайдеры и увидеть пути развития ассортимента.

грамотно распределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Провести анализ АВС по прибыли или по обороту.

Провести XYZ-анализ.

Построить совмещенную матрицу.

В результате данного совмещения мы получаем 9 групп объектов анализа по двум критериям- степень влияния на конечный результат АВС и стабильность этого результата XYZ. Это незаменимый инструмент для повышения эффективности системы товароведения магазина.

Вклад товара в оборот

Стабильность продаж

Рисунок 2.3.1

Примечание – источник

Закупочная политика по результатам совмещенного анализа

Примечание – источник

Первое, на что нужно обратить внимание, это товары групп А и В. Они обеспечивают основной оборот магазина и важно, чтобы они всегда были в наличии. Очень часто закупщик, или категорийный менеджер, или другое лицо, отвечающее за закупки, делает избыточный запас по группе А, справедливо полагая, что если этот товар кончится, то магазин потеряет значительную часть оборота. Использование совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволит нам оптимизировать закупочную политику и регулировать складской запас. Также с помощью новых данных можно распределить усилия персонала по наблюдению над разными группами товаров.

АХ - высокий оборот и стабильность спроса. Мы можем прогнозировать продажи товаров этой группы. Важно иметь запас на складе, но он не обязательно должен быть избыточным. Вероятно, по товарам этой группы нужно предусмотреть резервного поставщика на случай, если основной поставщик сорвет сроки поставки, но обращение к резервному поставщику за данным видом товаров будет достаточно редким. Страховой запас по некоторым товарам может быть невысокий, но можно к минимальному запасу добавить 10% на колебания спроса. Теоретически можно по этим товарам пользоваться системой поставок JIT, однако надо понимать, что сбой в поставках такого важного для магазина товара может иметь печальные последствия. А при работе на минимальном страховом запасе в нашей стране поставки по системе точно в срок – это балансирование на грани между выгодой и провалом.

BX - средний оборот и стабильность спроса. Можно прогнозировать продажи товара и нежелательно, чтобы товар отсутствовал в продаже. Запас товара может быть не избыточным, но к минимальному страховому запасу можно добавить 10-15%, так как нам важно обеспечить спрос покупателей и не обмануть их ожидания. По данной группе товаров можно использовать систему точно в срок, чтобы не создавать избыточный запас. в данном случае товар группы В важен для оборота, но сбой в его поставках не так критичен, как в предыдущем случае, поэтому мы можем себе позволить спокойно работать по системе JIt. Также правильным будет иметь резервного поставщика, который сможет оперативно поставить важный для нас товар.

AY и BY – важны для оборота магазина, но имеют среднюю прогнозируемость спроса. Если мы не обеспечим наличие этих товаров в магазине, то потеряем значительный оборот. По этим группам возможно увеличение складского запаса. Поэтому по ним важно осуществлять поставки меньшими, но более частыми партиями. Работу с ними хорошо бы поручить сильному менеджеру, так как цена ошибки в поставке по этим товарам велика.

AZ и BZ - важны для оборота, но плохо прогнозируемы. По этим товарам нет смысла делать избыточный запас, так как запас придется держать слишком большой из-за высоких колебаний спроса. По ним можно предусмотреть резервных поставщиков, которые смогут в случае необходимости поставить товар быстро. Главное требование к таким поставщикам – оперативность доставки. Важен постоянный контроль за остатками таких товаров, с этими группами должен работать самый опытный специалист, чтобы вовремя отреагировать на спрос.

Товары группы BZ, имеющие значительные колебания спроса более 100%, можно перевести на работу под заказ или по каталогу. Также необходимо проанализировать, в чем причина таких колебаний,- возможно, это товар с ярко выраженной сезонностью или поставки по этим товарам нерегулярны. Возможно, если мы имеем дело с товаром, требующим консультативной продажи, колебания в продажах зависят от того, какой именно продавец работает в дни хороших и плохих продаж. В любом случае это товар, требующий особого внимания и анализа.

СХ - товар-балласт, который тем не менее пользуется устойчивым спросом. Его можно попытаться перевести в группу В, если он так нужен покупателям. Но в любом случае делать избыточный заказ по этому товару нет необходимости, так же как и использовать резервного поставщика. Достаточно будет перевести этот товар на систему поставки JIT или на систему фиксированного заказа. Можно увеличить интервал между поставками и снизить до предела страховой запас. Даже если товар закончится, сильного урона обороту компании это не принесет. Нет смысла также поручать работу с этим товаром новичку – новичок не научится принимать самостоятельные решения, так как заказывать товар СХ можно вполне механически.

CY - товар условно малоценный и имеющий колебания в продажах. Политика в отношении этого товара сходна с предыдущей группой, но можно чуть увеличить сумму страхового запаса, так как тогда оборотные средства будут заморожены в относительно небольшом запасе. И эти товары можно отдать неопытному менеджеру для тренировки навыка реагирования на спрос. Даже если он допустит ошибки, то большого урона это не принесет.

CZ – товары, вносящие малый вклад в прибыль и имеющие значительные колебания в продажах. Необходимо тщательно проанализировать эти товары, перед тем как принять решение об их выводе из ассортимента. Возможно, это товары-новички, и тогда за ними нужно постоянно наблюдать. Если это товары, давно пребывающие в ассортиментной матрице, то именно они являются первыми кандидатами на вывод. Такие товары привозятся в основном под заказ и не должны занимать место на складе – их вполне можно выставлять только в торговом зале. За товарами этой группы нужно также тщательно следить и быстро принимать решение, иначе отсутствие контроля образует неликвиды и излишки товара. Такие товары подлежат в первую очередь распродажам, снижению цен, идут в качестве подарков или призов покупателям.

XYZ–анализ - одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.

XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с .
Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.

Цель - проанализировать поведение каждого товара за определенный период для управления товарным ассортиментом.

Критерием для анализа может выступать количество проданного товара за определенный период, спрос на товар, количество покупок.

Этапы проведения XYZ–анализа

• Категория Х, в которую попадают товары с минимальным колебанием продаж, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования до 0,1-0,2.
• Категория Y, в которую попадают товары со средним колебанием продаж от 0,2 до 0,6, с сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z, в которую попадают товары с резкими колебаниями продаж от 0,6 и выше, с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Для проведения XYZ анализа обязательно нужно помнить о сезонности продаж для определенных товаров. Элементарный пример - это мороженое, которое отличается высокой стабильностью продаж в жаркую часть года, и абсолютно нестабильными в холодную.

Учет столь многих факторов требует автоматизации проведения анализа. На этот момент существует уже достаточно большое количество систем, которые значительно упрощают работу аналитика или категорийного менеджера.

Для примера XYZ анализа предлагаем проведенное нами исследование с помощью сервиса BI Datawiz.io .
для сети супермаркетов из 11 магазинов по торговой группе “Молоко и молочные продукты”. Целью было выделить категории товаров для управления ассортиментом и выработать общие рекомендации по формированию заказа для каждой категории.

Большая часть товаров, которые входят в группу “Молоко и молочные продукты”, продаются постоянно, часто закупаются впрок в супермаркетах на выходные. Потому выбран временной интервал - неделя.

Проводить анализ группы будем за последние полгода.

Мы знаем что в целом товарная группа “Молоко и молочная продукция” одна из самых часто продаваемых в любом супермаркете. Это дает нам возможность выделить достаточно равномерные категории с такими коэффициентом вариации:

В разрезе товарной группы “Молоко и молочная продукция”, проведенный анализ выделил категорию Х из 123 товаров.

В таблице ниже специально выделены два товара, которые при большой разнице в количестве продаж имеют одинаковый коэффициент вариации, т.е. одинаковую стабильность продаж. Это стоит учитывать, одинаково стабильными могут быть как товар с 18 продажами за полгода, так и с несколькими тысячами продаж.

Построение визуализации, как на скрине ниже, дает нам возможность провести анализ товаров из категории Х и выделить лидеров продаж - это пастеризованное молоко нескольких марок. На такие товары стоит ориентироваться в первую очередь при организации поставок, их пропажа на полках может привести к значительным потерям в продажах, в то время как отсутствие непопулярного товара покупатели могут и не заметить.

Что-бы более наглядно показать стабильность продаж, приводим графики продаж отдельных товаров из каждой категории Х, Y и Z.

Так выглядит график продаж товара группы Х. Как видно, колебания продаж в невелики.

Так выглядит график продаж товара категории Y.

Так выглядит график продаж для товара этой категории. Как видим, в последние 2 месяца было 2 неожиданных роста продаж товара и снова резкое падение.

Как еще можно использовать XYZ анализ?

Применим XYZ анализ для определения проблемных магазинов сети. Используем данные той же товарной группы “Молоко и молочные продукты” за полгода, она всегда отличается высокими показателями и стабильностью продаж.

Построим визуализацию данных по каждому магазину торговой сети с такими показателями:
по горизонтали - оборот каждого магазина за выбранный период;
по вертикали - коэффициент вариации;
диаметр точки - средний чек.

Как видим, коэффициент вариации продаж товарной группы “Молоко и молочные продукты” для большинства магазинов сети, кроме одного, не выше 0,15. Лучший оборот и средний чек показывают магазины №1 и №2.

А вот магазин №7 отличается низким оборотом и высоким коэффициентом вариации. Продажи не стабильны, более чем в 2 раза сравнивая с другими магазинами торговой сети. Важно определить причины такого разрыва и принять меры для эффективной работы этого магазина.

Как применять результаты анализа?

Выделяют два подхода к управлению товарным ассортиментом, так называемые “американскую” и “японскую” системы управления запасами товаров.

“Американская” или традиционная система управления предполагает ограничение рисков с использованием максимизации запасов товарного ассортимента, формализацию и настройку всех процессов анализа ассортимента и складских запасов “раз и навсегда”.

Четкое выполнение всех процедур дает возможность эффективного управления. Менеджеры торговой сети стараются максимально обезопасить себя от перебоев и проблем с поставками, нерегулярного спроса на товары формируя достаточный запас.

Такая система управления требует значительных материальных вложений и постоянного анализа товарных запасов, но уменьшает риски для ассортимента магазина или сети.

“Японская” система управления запасами - это минимизация, оптимизация и автоматизация. Система более гибкая и не такая стандартизированная в сравнении с “американской”.

Предполагает точный прогноз покупательского поведения, прогноз продаж товаров, и организацию на его основе системы Автозаказа, четкость в управлении всей системой заказа и доставки, надежных поставщиков, доставку “точно в срок”.

Торговая сеть строит свои отношения с поставщиками на доверии и делегировании части обязанностей. Товарный запас рассматривается в японской системе, как показатель недоверия к поставщику.

Эти две модели управления дуалистичны, но в наших реалиях оптимально срабатывает их объединение и разработка универсальных решений.

На основе этих систем управления проанализируем желаемые подходы к работе с каждой категорией:

Категория Х. Товары с самой высокой стабильностью спроса и продаж.
Это упрощает поставки - мы всегда знаем сколько этого товара продастся и сколько еще его необходимо заказать.
В случае категории Х - минимизация наш вариант! Запас на складе должен быть для восполнения разницы между продажей и заказом. Предполагается не минимизация запасов, а минимизация управленческих усилий, настраивание точных поставок “срок в срок”.

Категория Y. Сезонные колебания, устойчивый рост или снижение - типичные характеристики спроса на эти позиции, значит нужен запас. Главным для этой категории стоит вопрос оптимизации уровня запаса, для обеспечения необходимого уровня обслуживания покупателей при минимуме затрат на создание и поддержание запаса.

Категория Z. Сюда относятся товары, не имеющие ни тенденций, ни постоянства в продажах. Прогноз продаж для них невозможен и нецелесообразен, а значит оптимизационный подход к управлению запасами не вариант. Выбор остается между минимизацией (до исключения товаров из ассортимента) или максимизацией (если позволяют финансовые возможности) запасов категории Z.

При анализе ассортимента с помощью XYZ категорий важно помнить, что это один из целого комплекса методов, который можно использовать как по отдельности, так и в комплексе. О совмещенных видах анализа читайте в следующих публикациях от