Для чего нужен анализ ABC XYZ. Как вам поможет в бизнесе совместный ABC и XYZ-анализ

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

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.

  • Алгоритмы ,
  • Визуализация данных
  • Когда-то давно владелец магазина, он же продавец, мог легко запомнить все товары своего ассортимента. Рассказать об особенностях каждого, историю, насколько товар эффективен, знал точно как он продается, когда заказать еще…

    С развитием ритейла управление движением товаров требует других подходов. Системы учета и аналитики продаж, управления ассортиментом дополняют опыт работников магазина или торговой сети.

    Серьезные решения, например, о выведении товара из ассортимента, принимаются не так просто. И категорийному менеджеру, и управляющему магазином нужны обоснования для таких действий.

    Поэтому одного вида анализа недостаточно. Применяют совмещение нескольких видов (по-другому, кросс-анализ).

    В статье мы на примере товарной группы “Кондитерских изделий” рассмотрим основные подходы к организации кросс-анализа. А еще узнаем, кто виноват в том, что Рафаэлло - товар с нестабильными продажами.


    При работе с ассортиментом сети или магазина используют кросс-подход, куда включены АВС и XYZ анализы.

    В чем суть и почему именно их мы выбираем?

    АВС-анализ – это распространённый метод изучения ассортимента, с помощью которого можно определить вклад каждого товара в оборот и прибыль магазина, распределить товары по категориям для эффективного управления ассортиментом.

    Основные плюсы АВС анализа:

    • рационализация управления ассортиментом - дает понять важность товаров, распределить усилия управляющих магазинами, категорийщиков;
    • быстрый результат и быстрое применение управленческих решений;
    • если проводить регулярно, сравнение с предыдущими периодами дает возможность отследить стадии жизненного цикла товаров.
    Минусы:
    • нужно учитывать многие дополнительные факторы, такие как товары-новинки, элитные и т.п.
    • нужен массив данных для аналитики за определенный период: база по чекам, продажам или другим ритейл-данным;
    • важна стабильность на рынке товаров, если происходят какие-то непредвиденные ситуации (резкая инфляция, политические волнения, и т.п.), данные АВС-анализа могут быть неточны.
    Больше про методику проведения АВС-анализа .

    XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

    Плюсы XYZ анализа:

    • данные для управления ассортиментом товаров и складскими запасами, организации работы с поставщиками;
    • настройка разных вариантов доставки для разных категорий товаров;
    • использование анализа для прогнозирования стабильности спроса;
    • определение проблемных магазинов с нестабильными продажами;
    • определение товарных дыр, коррекция системы поставок товаров.
    Минусы:
    • нужна, также как и для АВС, стабильность показателей, без сотрясений рынка;
    • необходимы данные за несколько лет для полноценного анализа;
    • сложно работать с сезонными товарами, а их достаточно много в ритейле;
    • невозможно использовать на товарах с коротким жизненным циклом.
    Больше про проведение XYZ-анализа .

    Объединение результатов АВС и XYZ-анализов - популярный подход к управлению товарным ассортиментом. Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность.

    Совмещая и используя кросс-подход, мы получаем статус или место каждого товара в ассортименте товарной группы, магазина или всей торговой сети.

    Использование совмещенного анализа дает ряд дополнительных достоинств :

    • выявление товаров со стабильными продажами, значительных для оборота магазина или сети, и убыточных товаров;
    • повышение доли прибыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
    • определение причин, влияющих на количество и место товаров, хранящихся на складе;
    • перераспределение усилий персонала по управлению ассортиментом и его складскими запасами.
    Стоит помнить что эти виды анализа, как и их совмещение, возможны только при наличие четкого учета товарооборота и статистики продаж.

    Способы проведения совмещенного анализа

    Есть 2 способа проведения кросс-анализа: последовательный и параллельный.

    Выбор одного из них зависит от цели и нужных результатов. Объясним поподробнее.

    Последовательный способ предполагает, что сначала анализ проводится по одному из видов, по отдельному критерию. Далее для каждой из полученных категорий применяется анализ по 2 критерию, или виду и т.д.

    Визуально это выглядит так.

    Такой подход применяется для больших массивов данных. Например, если кросс-анализ проводится по всему ассортименту сети, по большой товарной группе.

    Второй аспект - такой анализ предполагает значительные аналитические усилия его организатора. Необходимо определить важность каждого критерия для будущего анализа и выстроить структуру анализа в нужном порядке.

    Например, цель кросс-анализа - оптимизация пространства на складе магазина, в таком случае первым критерием будет стабильность продаж, т.е. XYZ анализ, вторым критерием - количество продаж каждого товара по АВС, третьим - оборот, опять таки по АВС.

    При выборе другой цели - скажем, определение элитных товаров - первым критерием анализа будет Оборот магазина, потом уже Количество продаж и Вхождение в чеки. А вот стабильность продаж товара с помощью XYZ анализа, тут не так уж и важна.

    Т.е. последовательный анализ может проводится, если количество товаров в товарной группе достаточно большое, если нужно определить политику работы с группой, выработать стратегию управления и продвижения нужных товаров.

    Параллельный подход предполагает построение категорийной матрицы по заданному количеству критериев, анализ и работу с каждой категорией в ячейке матрицы.

    Так выглядит матрица для кросс анализа по АВС и XYZ. Обычно, аналитик, в любом случае, упрощает ее еще больше и определяет общий формат работы для нескольких категорий.

    Для АВС-анализа матрица может строится по нескольким критериям. Например, на картинке ниже А по обороту + А по количеству продаж + Х по стабильности продаж.

    Проанализируем полученные результаты, пройдемся только по ключевым (граничным) категориям:

    АААХ - для товаров-лидеров;
    АААZ - товары, важные для оборота сети, но с нестабильными продажами, на которые обязательно надо обратить внимание;
    BBBY - для товаров-среднячков;
    CCCZ - для товаров-аутсайдеров.

    Категория АААХ - 28 товаров из 1260.

    Самые “сладкие” товары. Обеспечивают основной товарооборот сети, поэтому нужно постоянное их наличие.

    Если проанализировать товары, входящие в эту категорию - это, в основном, жевательные резинки, печенье и популярные детские сладости.

    Как видно на картинке ниже, наибольшее количество продаж у жевательных резинок, продающихся у касс, так же они довольно ощутимо влияют на оборот товарной группы.

    Возможны два варианта работы с категорией - создание избыточного “страхового” запаса или организация доставки “точно в срок”, поскольку товары продаются стабильно и возможен точный прогноз продаж.

    Но стоит помнить, что товары категории АААX ключевые для работы магазина, поэтому если доставка на любом этапе провалится, это может привести к значительным проблемам в работе магазина.

    Почему при высоком количестве продаж, значительном влиянии на оборот магазина и частом вхождении в чеки, продажи товаров этой категории так тяжело предсказать?

    Визуализация по ключевым показателям - обороту и количеству продаж показала, что конфеты Рафаэлло больше всего влияют на оборот сети и своей товарной группы.

    Судя по нашему жизненному опыту они достаточно популярны. Почему же их продажи настолько нестабильны, коэффициент вариации - 0,73?

    Открыв продажи конкретного товара, мы получили ответ на вопрос.

    Продажи конфет этой марки просто взлетают два раза в году - на 14 февраля и на 8 марта. Отсюда и нестабильность.

    • перевести часть товаров на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа;
    • обеспечить по части товаров более частые поставки;
    • выбрать поставщиков, расположенных близко к магазину, тем самым снизив количество складского запаса;
    • повысить периодичность контроля.
    В примере с Рафаэлло - просто обеспечить больший объем поставок конфет к праздникам.

    Продажи товаров недостаточно стабильны для того, чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно поддерживать складской запас для страховки.

    Можно перейти на систему с постоянным временем или объемом заказа.

    CCCZ , как нижняя категория матрицы, объективно самые проблемные товары - 85 записей.
    Важно помнить, сюда могут попасть новые товары, элитные товары, товары под заказ и т. п. Поэтому категория требует вдумчивого анализа каждой позиции, и только потом радикальных действий.

    На скрине ниже видно эти товары, находящиеся в области графика около 0 и практически не влияющие на оборот торговой сети.

    Как оптимизировать продажи без сложных аналитических исследований? Прежде всего — разобраться с тем, что вы продаете. Насколько ваши товары а) прибыльны б) стабильно пользуются спросом? Не тратите ли вы бюджет на нерентабельные товары?

    Получить ответы и принять взвешенное решение помогут специальные методы — ABC анализ и XYZ анализ.

    В этой статье мы покажем, как их применять, и рассмотрим кейс интернет-магазина бытовой техники и электроники, который благодаря ABC и XYZ анализу продаж увеличил прибыль в 6 раз.

    Суть методов

    Сразу уточним: эти методы применяют не только для анализа ассортимента, но также клиентов, поставщиков и дебиторов. Но так как в статье мы рассматриваем товарные категории и продажи, сразу будем говорить о товарах.

    Если вкратце, с помощью ABC и XYZ анализа вы можете выяснить, насколько важен конкретный товар в продуктовой линейке. Как правило, эта «важность» измеряется по двум параметрам — объему продаж и / или прибыли.

    Вообще всё зависит от целей. Если вы стремитесь сузить ассортимент, смотрите на объемы реализации и прибыльность. Исследовать рентабельность — показатель ROI и коэффициент оборачиваемости. Сократить расходы на содержание запасов — коэффициент оборачиваемости и занимаемой складской площади.

    Однако знать, что товар просто приносит большую долю выручки за определенный период мало. А что, если на статистику повлияла сезонность или другие тенденции? Поэтому также важно выяснить, насколько стабилен спрос в перспективе.

    Итак, вы ранжируете товары по вкладу в общий объем продаж (ABC) и тому, насколько легко их продать (XYZ). Для начала — немного теории о каждом методе.

    ABC анализ

    Вы сортируете и группируете товары по их вкладу в объем продаж.

    Задача №1 — определить, на каких товарах фокусировать маркетинговые усилия (например, проводить акции).

    Получаются 3 группы:

    • А — самые ценные (20% ассортимента = 80% продаж);
    • В — промежуточные (30% ассортимента = 15% продаж).
    • С — менее ценные (50% ассортимента = 5% продаж).

    Чтобы получить адекватные результаты:

    • Берите товары одного ценового сегмента;
    • Оценивайте по максимально объективным значениям (лучше брать статистику за бОльшие периоды — месяц, квартал, год).

    Примечание . В группу «кандидатов на вылет» иногда попадают новые продукты. Очевидно, они пока не успели себя зарекомендовать и не накопили достаточно статистики, чтобы получить достоверные результаты и надежные рекомендации. Поэтому «новичков» лучше исключать из анализа или анализировать отдельно.

    Алгоритм ABC анализа следующий (для наглядности последовательность работы с данными показана также на скриншоте):


    1) Определите, что вы анализируете (категории товарного ассортимента) и по какому показателю это группировать (объем продаж);

    3) Найдите сумму продаж для всего ассортимента;

    4) Определите, какой процент продаж приносит каждая категория;

    5) Рассчитайте доли нарастающим итогом;

    6) Определите группы A, B и C.

    Группа A идет от первой строчки в списке до значения с долей около 80%. Далее идет группа B до значения, где доля приближается к 95%. Всё, что ниже — группа C.

    Итак, теперь вы знаете, какие позиции целесообразно развивать дальше, а какие лучше прекратить. Однако это не окончательный вывод: нужно определить, насколько стабилен спрос на них.

    XYZ анализ

    Вы сортируете и группируете товары по характеру спроса: насколько он стабилен и насколько точно его можно спрогнозировать. Определить это помогает коэффициент вариации продаж, который рассчитывается по такой формуле:


    Полученное значение показывает процентное отклонение объема продаж от среднего. Чем оно больше, тем меньше устойчивость продаж конкретного товара. На его величину влияют тенденции и сезонность, а значит, растет вероятность ошибок в прогнозах (недостаток метода XYZ).

    Метод дает представление, насколько стабильно покупают конкретную категорию товара. Получается 3 варианта (в скобках — коэффициент вариации):

    • Х — устойчивый спрос + высокая точность прогноза, поэтому их объем продаж легко прогнозировать (0-10%);
    • Y — изменчивый спрос (в частности, из-за сезонности и акций), но прогноз возможен. Для более надежных результатов можно провести дополнительный анализ (10-25%);
    • Z — случайный спрос, прогноз невозможен, так как нет закономерностей в потреблении (от 25%).

    Чтобы провести XYZ анализ, выполните следующие действия:

    1) Рассчитайте коэффициент вариации для каждой товарной категории;

    2) Отсортируйте ассортимент по этому коэффициенту;

    3) По аналогии с ABC, сгруппируйте категории по группам X, Y и Z.

    ABC + XYZ (кросс-анализ)

    Теперь можно совместить оба метода, то есть провести кросс-анализ. Есть 2 способа — последовательный и параллельный.

    Если нужно разработать стратегию продвижения определенных товаров, подойдет последовательный метод.

    Вы определяете важность каждого критерия и выстраиваете оптимальную структуру анализа и последовательность шагов. Сначала применяете один вид (ABC или XYZ) и один (самый важный) критерий, далее — анализируете полученные группы с помощью другого вида и критерия (менее важного) и т.д.

    Допустим, чтобы оптимизировать пространство на складе, стоит в первую очередь провести XYZ по стабильности продаж, затем — ABC по объему продаж, и наконец — ABC по обороту.

    Вот визуализация еще одного варианта:


    Плюс — удобно работать с большим массивом данных (ассортиментом магазина или большой товарной группой).

    Если ваша задача — разработать рекомендации для работы с товарами каждой категории, лучше применять параллельный метод. Это построение матрицы по заданному количеству критериев (для ABC можно использовать несколько критериев), после которого вы анализируете категории из всех ячеек.

    Так выглядит матрица:


    Вот вариант с несколькими критериями:

    Построение матрицы требует внимания и сосредоточенности. Поэтому метод подходит, если ассортимент не очень широкий.

    Иногда некоторые ячейки остаются пустыми. Возможные причины: нет товаров со стабильным спросом, или по установленным коэффициентам ни одна категория товаров не попадает в определенную группу.

    Кейс

    Это реальная история одного из клиентов сервиса управленческого учета в малом бизнесе «Финолог». Сфера бизнеса — интернет-магазин бытовой техники и электроники.

    Предыстория: после расширения ассортимента прибыль через некоторое время перестала расти.

    Цель — выяснить, почему, и что препятствует процветанию бизнеса.

    Исходные данные — продажи за полгода по каждой товарной позиции:


    По этим данным консультант подсчитал долю в обороте бизнеса.

    Выяснилось, что «львиная доля» продаж (74,1%) — это системные блоки, ноутбуки и мониторы. Кстати, эти позиции пользовались спросом и до расширения товарной линейки.

    Группа B включает мелкую бытовую технику: микроволновые печи, утюги, электрические чайники и пылесосы. Она обеспечивает 93,4% выручки.

    Телевизоры и стиральные машины дают около 5% оборота магазина, поэтому относятся к группе C.


    Чтобы понять, действительно ли стоит отказываться от телевизоров и стиральных машин, провели XYZ анализ.

    • X — системные блоки, мониторы и чайники;
    • Y — ноутбуки, утюги, пылесосы, стиральные машины;
    • Z — телевизоры и микроволновки.

    ABC и XYZ анализ

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

    Таблица 5 - Факторы влияния при формировании ассортиментной политики

    Описание фактора

    1. Экономический

    • · Денежные доходы на душу населения
    • · Уровень цен и инфляции
    • · Степень обеспеченности населения товарами долгосрочного использования.

    2. Социальный

    • · Уровень образования
    • · Культура (традиции, праздники, обычаи, мода)
    • · Профессиональная и социальная структура распределения слоев населения

    3. Демографический

    • · Численность населения
    • · Распределение по полу, возрасту

    4. Природно-естественный

    • · Климатические особенности
    • · Физиологические предрасположенности

    5. Специфический

    • · Уровень технической оснащенности
    • · Транспортные условия

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

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

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

    Порядок выполнения ABC анализа:

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

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

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

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

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

    Порядок выполнения XYZ анализа:

    а. Выбор объекта исследования, обычно берется товарная единица.

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

    в. Расчет коэффициента вариации для каждого исследуемого объекта.

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

    Таблица 6 - Матрица ABC и XYZ анализа

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

    Рисунок 1 - Отчет по продажам товаров

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

    Таблица 7 - Сортировка ассортимента по доли профита

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

    Таблица 8 - Группа товаров «А»

    кумулятивный %

    Рассчитано по данным отчета о продажах Мабел

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

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

    Таблица 9 - Распределение категорий XYZ анализа

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

    Рисунок 2 - Исходные данные о продажах

    Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

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


    Рисунок 3 - Данные о продажах категории «А»

    Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

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



    Рисунок 4 - Коэффициенты вариации для группы «Х»

    Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

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

    Результаты ABC и XYZ анализов

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