Abc xyz анализ товаров. Совмещение ABC и XYZ анализов

Задача . В целях укрепления позиции на рынке руководство фирмы приняло решение расширить торговый ассортимент. Свободных финансовых средств, необходимых для кредитования дополнительных товарных ресурсов, фирма не имеет. Перед службой логистики была поставлена задача усиления контроля товарных запасов с целью сокращения общего объема денежных средств, омертвленных в запасах. Необходимо провести анализ ассортимента по методам АВС и XYZ , в результате чего распределить ассортиментные позиции по группам и сформулировать соответствующие рекомендации по управлению запасами.
Торговый ассортимент фирмы, средние запасы за год, а также объемы продаж по отдельным кварталам представлены в таблице.

Номер позиции		Реализация за квартал, руб.
		I квартал	II квартал	III квартал	IV квартал
1	4900	4000	3700	3500	4100
2	150	240	300	340	400
3	200	500	600	400	900
4	1900	3300	1000	1500	2000
5	150	50	70	180	20
6	450	450	490	460	480
7	900	1400	1040	1200	1300
8	2500	400	1600	2000	2900
9	3800	3600	3300	4000	3400
10	690	700	1000	1100	800

Решение.
1. Проведем АВС-анализ запасов . В качестве критерия классификации выберем показатель Средние запасы за год . Методику проведения АВС-анализа с помощью программы MS Excel можно посмотреть на или почитать более подробно на примере .
В результате выделили группу А товарных позиций 1, 9 и 8, которые составляют около 80% всех запасов фирмы. В группу В входят товарные позиции 4 и 7, остальные позиции попали в группу С.

№ позиции	Средний запас за год по позиции, руб.	Доля позиции, %	Доля с нарастанием, %	Группа
Итого:	15640	100,00%
1	4900	31,33%	31,33%	A
9	3800	24,30%	55,63%	A
8	2500	15,98%	71,61%	A
4	1900	12,15%	83,76%	B
7	900	5,75%	89,51%	B
10	690	4,41%	93,93%	C
6	450	2,88%	96,80%	C
3	200	1,28%	98,08%	C
5	150	0,96%	99,04%	C
2	150	0,96%	100,00%	C

Для большей наглядности построили диаграмму Парето в программе MS Excel.

Вывод : в первую очередь необходимо контролировать запасы товаров, входящих в группу А. Теперь необходимо разобраться, оправдано ли такое количество хранимых запасов. Для этого проведем еще один АВС-анализ.
2. Выберем другой критерий классификации товарных запасов – Объем реализации за год . В результате проведенного АВС-анализа в основную группу А попали товарные позиции 1, 9, 4 и 8. В группе В оказались позиции 7 и 10, остальные в группе С. Отметим, что все товарные позиции из группы А по предыдущему анализу на этот раз также попали в группу А. Это еще раз указывает на необходимость контроля уровня этих запасов.

№ позиции	Реализация за год, руб.	Доля позиции, %	Доля с нарастанием, %	Группа
Итого:	58720,0	100,00%
1	15300	26,06%	26,06%	A
9	14300	24,35%	50,41%	A
4	7800	13,28%	63,69%	A
8	6900	11,75%	75,44%	A
7	4940	8,41%	83,86%	B
10	3600	6,13%	89,99%	B
3	2400	4,09%	94,07%	C
6	1880	3,20%	97,28%	C
2	1280	2,18%	99,46%	C
5	320	0,54%	100,00%	C

Наибольшую выручку приносят товарные позиции, попавшие в группу А. Поэтому службе логистики необходимо обеспечивать постоянное наличие этих товаров. По этим товарам допустимо создавать страховой запас с избытком. Более точнее настроить систему управления запасами позволят результаты XYZ-анализа.
3. Проведем XYZ-анализ товарных позиций . В отличии от АВС-анализа XYZ подразумевает использование единственного критерия классификации запасов – коэффициента вариации . Коэффициент вариации рассчитывается по формуле:
v = (S / R ср) * 100%,
где S – среднее квадратическое (стандартное) отклонение объемов реализации за период;
R ср – средний объем реализации за этот же период.
Чем меньше значение коэффициента вариации, тем более стабильны продажи товаров. В соответствии со значением коэффициента вариации все товарные позиции делятся на три группы: X, Y и Z. 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%.
Результаты XYZ-анализа представлены в таблице ниже.

№ поз.	Реализация за квартал, руб.				Реализация в среднем за квартал, руб.	Стандартное отклонение реализации	Коэф. вариации, %	Группа
	I	II	III	IV
1	4000	3700	3500	4100	3825,0	238,48	6%	X
2	240	300	340	400	320,0	58,31	18%	Y
3	500	600	400	900	600,0	187,08	31%	Z
4	3300	1000	1500	2000	1950,0	855,86	44%	Z
5	50	70	180	20	80,0	60,42	76%	Z
6	450	490	460	480	470,0	15,81	3%	X
7	1400	1040	1200	1300	1235,0	132,95	11%	Y
8	400	1600	2000	2900	1725,0	898,26	52%	Z
9	3600	3300	4000	3400	3575,0	268,10	7%	X
10	700	1000	1100	800	900,0	158,11	18%	Y

В группу X вошли товарные позиции 1, 6 и 9. В группу Y – 2, 7 и 10. Остальные попали в группу Z – 3, 4, 5 и 8.
4. Совместим результаты АВС и XYZ-анализа . При этом в общем случае формируется девять групп товаров. В нашем случае получилась следующая товарная матрица.

	A	B	C
X	1, 9		6
Y		7, 10	2
Z	4, 8		3, 5

Товары группы АХ (1 и 9) отличаются высоким объемом продаж и стабильностью. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но не нужно создавать избыточный страховой запас, так как спрос на товары этой группы хорошо прогнозируется.
Товары группы BY (7 и 10) при достаточно высоких продажах имеют недостаточную их стабильность. Считается, что товары группы Y имеют определенный тренд в объемах продаж – спад или рост. Чтобы обес¬печить постоянное их наличие, нужно увеличить страховой запас.
Товары группы AZ (8 и 4) отличаются высокими продажами и низкой прогнозируемостью спроса.
Чтобы обеспечить постоянное наличие товаров данной груп¬пы, в ряде случаев создаются избыточные страховые запасы, но это может привести к росту суммарного товарного запаса компании. Поэтому здесь можно рекомендовать перейти на более частные поставки, работать с более надежными поставщиками, более тщательно организовать контроль за расходом этих товаров.
Для товаров группы СХ (6) можно уменьшить страховой запас до минимального уровня и использовать систему управления запасами с постоянной периодичностью между заказами.
По товарам группы CY (2) можно перейти на систему с постоянным объемом заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых ресурсов.
В группу товаров CZ попали позиции 3 и 5. По возможности эти товары лучше вывести из ассортимента. В любом случае их нужно регулярно конт¬ролировать, так как именно из этих товаров возникают неликвиды, от которых компания несет потери.

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

Плюсы	Минусы
При работе с большими массивами данных становится понятно, какую долю занимает та или иная категория, eё вес в общем массиве	Результат ABC-анализа является весьма условным, полезность результатов весьма сомнительна
Продуктивный контроль ресурсов и бизнес-процессов	Непонятная, особенно для новичка, методика расчёта
Область применения правила Парето не ограничивается экономикой или статистикой. Возможность использования в повседневной жизни	Не оценивает сезонные колебания
	Для проведения анализа, нужна большая история событий и показателей, информационный ресурс, откуда будут браться данные для расчетов

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.

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.

Для совмещения полученных результатов строим совмещенную матрицу. Наиболее простой вариант совмещения – это отсортировать оба файла с результатами анализа по индексному полю, затем скопировать столбец с группами из одного файла в другой. Лучше из XYZ в АВС, так как фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

В результате данного совмещения по двум показателям: степени влияния на конечный результат (АВС) и стабильности/ прогнозируемости этого результата (XYZ), получаем девять групп объектов анализа (рис. 4.19).

Рис. 4.19. Совмещенная матрица

В табл. 4.21 дается характеристика товарам и отдельным позициям ассортиментной политики для разных клеточек совмещенной матрицы.

Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо, чтобы они постоянно были в наличии. Общепринятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В – достаточный. Использование XYZ - анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику и за счет этого снизить суммарный товарный запас. Товары групп АХ и ВХ отличают высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется. Товары групп AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

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

	Товары групп АХ и ВХ отличаются высоким товарооборотом и стабильностью. Необходимо обеспечить их постоянное наличие, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этих групп стабилен и хорошо прогнозируется	Товары групп AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную его стабильность. Чтобы обеспечить постоянное наличие товара, нужно увеличить его страховой запас	Товары групп AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой про- гнозируемостью объема продаж. Попытка обеспечить гарантированное наличие всех товаров данных групп только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится. По этим группам следует пересмотреть систему заказов
	Для товаров группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас	По товарам группы СУ можно использовать систему заказов 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 непостоянного спроса, поставляемые под заказ и (или) для изучения реакции рынка. Часть из них можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые запасы, из-за которых компания несет убытки

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

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

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

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

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

В табл. 4.22 представлен пример совмещения результатов АВС- и XYZ-анализа.

Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории АХ должны обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в категорию CZ, можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период. Если поручить работу с товарами группы AZ новому и неопытному сотруднику, есть риск понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если поручить ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится нажимать клавиши на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, но каждый шаг его необходимо будет контролировать .

Итак, использование совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволит:

• повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
• повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
• выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров, хранящихся на складе;
• перераспределить усилия персонала в зависимости от его квалификации и имеющегося опыта. К достоинствам рассмотренных методов анализа можно отнести следующее.
• 1. ABC-анализ позволяет просто и наглядно изучать большую совокупность экономических данных. Данный метод анализа получил большое развитие благодаря своей универсальности и эффективности. Он может применяться как в деятельности оптовых и розничных торговых предприятий, так и в деятельности организаций – производителей товаров (услуг).
• 2. Результаты ABC-анализа позволяют в дальнейшем рационализировать деятельность по управлению ассортиментом. Проще и легче контролировать и поддерживать ассортимент 20 позиций, чем 100. Тем более, когда эти 20 позиций дают 80% прибыли. В результате необходимо лишь вести, скажем, ежедневный ассортиментный и количественный контроль наличия товаров, относящихся к группе А. В то же время выявляются не только прибыльные товары, но и товары, пользующиеся повышенным спросом, зачастую дешевые.
• 3. ABC-анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, и рационально решать вопросы управления запасами.
• 4. Регулярное сравнение нового и старого АВС-индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) продвигался товар. Результатом этой классификации является возможность увидеть, какие товары пользуются все большей популярностью (находятся в стадии роста по этапам жизненного цикла товара), а какие – в фазе упадка.

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

Наименование поставщика	Объем продаж за январь, единиц товара	Объем продаж за февраль, единиц товара	Объем продаж за март, единиц товара	Итого за I квартал, единиц товара	Доля в обороте, %	Доля в обороте с накопительным итогом, %	АВС- группа	XYZ- группа	Совмещение
Всего по поставщикам
Поставщик 1
Поставщик 2
Поставщик 3
Поставщик 4
Поставщик 5
Поставщик 6
Поставщик 7
Поставщик 8

Примечание. Данный сокращенный пример составлен на основе работы .

5. Применение ABC-анализа помогает решать задачи сегментирования потребителей, изучения спроса, выбора эффективных маркетинговых инструментов, рационального использования труда сотрудников.

В то же время можно отметить следующие недостатки данных методов.

• 1. Возможность попадания в группу С товаров-новинок. Возникают трудности в случае динамично меняющейся ситуации, например при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в "нестабильную" группу Z.
• 2. XYZ-анализ лишен смысла и для предприятий, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
• 3. На сегментах рынка, на которых разброс значений ежедневных продаж в течение месяца может составлять 50% и более, применение XYZ-анализа может оказаться бесполезным, поскольку все товары попадут в категорию Z .
• 4. Как АВС, так и XYZ-анализ ориентированы на их использование в относительно стабильных условиях внешней среды. Кризисные явления, существенные изменения курса валют, изменение конкурентной ситуации и др. резко уменьшают прогнозную ценность полученных результатов. Особенно это касается XYZ-анализа, поскольку даже в стабильной ситуации делать прогнозные выводы на основе данных для трех – пяти временны́х периодов надо с большой осторожностью. Следует также признать, что фактическое значение доли оборота объекта имеет больше практического смысла, чем коэффициент вариации.

Несмотря на отмеченные недостатки, АВС- и XYZ-анализ являются современным инструментом маркетинга, совместное применение которых с другими методами анализа помогает решать вопросы ассортиментной и ценовой политики, выбора рыночных сегментов и каналов сбыта, управления запасами, повышения эффективности использования инструментов маркетинговых коммуникаций.