XYZ-анализ: теория, практика и особенности

XYZ-анализ: теория, практика и особенности

XYZ-анализ представляет инструмент, который позволяет разделить ассортимент на группы, в зависимости от стабильности продаж и колебаний спроса на продукцию. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например, стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса и др. Этот вид анализа вместе с ABC-анализом позволяет создать итоговую матрицу и оптимизировать складской запас или структуру ассортимента. Для лучшего понимания этого метода необходимо вспомнить несколько статистических формул [1].

Во-первых, это формула среднеквадратического отклонения вариационного ряда:

реднеквадратическое отклонение

Величина среднеквадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения. Этот показатель широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Второй показатель, который необходимо знать – это коэффициент вариации. Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Например, среднеквадратическое отклонение, равное 100, может иметь как товар со среднемесячными продажами в 200 шт., так и 20 тыс. штук. В первом слу­чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом — 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы. Коэффициент вариации равен отношению среднеквадратического отклонения к среднему значению показателя.

коэффициент вариации

После проведения анализа, мы сможем разделить ассортимент на три группы, в зависимости от их коэффициента вариации. Иными словами, группы формируются исходя из величины изменения анализируемого показателя и имеют следующие обозначения:

  • Группа Х (отклонение от 0% до 10%). К этой группе относятся товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования,
  • Группа Y (изменение от 10% до 25%). Эта группа товаров, характеризуется сезонными колебаниями и средними возможностями прогнозирования,
  • Группа Z (отклонение выше 25%). Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому точно спрогнозировать их спрос невозможно.

Как и в ситуации с АВС-анализом, не существует единственно определенных границ Групп X, Y, Z. Помимо приведенных выше показателей могут использоваться и другие значения. Для Группы Х отклонение возможно до 15%, для Группы Y – от 15% до 50% и для Группы Z – от 50% и выше. Многое зависит от особенностей функционирования каждой конкретной компании, сезонности и текущих рыночных условий. Поэтому, для аналитика необходимо установление тех границ групп, которые лучшим образом помогут охарактеризовать категории, подвергающиеся анализу.

Методология XYZ-анализа

Говоря о методологии XYZ-анализа необходимо выделить шесть последовательных этапов. Давайте рассмотрим их подробнее.

  • На первом этапе происходит определение объекта анализа. (Это может быть клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.)
  • Второй шаг – определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада (выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения).
  • В-третьих, необходимо определить период (количество периодов), по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Период анализа для каждого предприятия индивидуален. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио­дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров. Важно также учитывать, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты.
  • Рассчитываем коэффициент вариации по каждому товару. Хорошо, что сегодня этот процесс почти полностью автоматизирован и этот показатель можно очень быстро рассчитать в Excel, используя формулу:

= СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

  • Формирование групп X, Y, Z, исходя из полученных величин коэффициента вариации.
  • Анализ полученных данных и подготовка выводов по результатам анализа.

В качестве 7 шага можно добавить объединение результатов XYZ и ABC анализа и формирование объединенной матрицы.

Объединение результатов АВС- и XYZ-анализа 

Для совмещения результатов анализа, необходимо сначала провести АВС-анализ за весь учетный период, например, за год. После этого осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например, по ежемесячным продажам за год). После этого происходит совмещение результатов и построение объединенной матрицы, состоящей из 9 подгрупп:

XYZ и ABC анализ матрица

Построение итоговой матрицы помогает пересмотреть политику управления ассортиментом. В итоге, мы сможем точнее прогнозировать продажи каждого вида товара, сформировать необходимый складской запас. А значит, мы сведем ситуации, когда происходит затоваривание или нехватка товара к минимуму, что приведет к увеличению продаж. Но вернемся к полученным группам итоговой матрицы:

  1. Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать их постоянное наличие. Обще­принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за­пас, а по товарам группы В — достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас;
  2. Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, при том, что расход товаров этой группы стаби­лен и хорошо прогнозируется. Поэтому создание избыточного страхового запаса необязательно;
  3. Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес­печить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас;
  4. Товары группы AZ и BZ при высоком това­рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро­ванное наличие по всем товарам данной груп­пы только за счет избыточного страхового то­варного запаса приведет к росту избыточного страхового запаса и затовариванию. По товарам данном группы рекомендуется пересмотреть принципы их реализации. Например, можно реализовывать товары данной группы только под заказ или найти поставщиков, которые смогут поставить товар к вам на склад в кратчайшие сроки и т.д. Эти меры помогут снизить размер товарного запаса и избежать затоваривания;
  5. В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт­ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории неликвидов (стоков);
  6. 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.

Мы убедились, что при помощи объединения ABC и XYZ анализа можно получить более полные данные для анализа. К другим преимуществам такого совмещения можно отнести:

  • Возможность повысить эффективность системы управления товарными запасами и ассортиментом,
  • Выявление ключевых товаров по различным параметрам для компании и изучение периодичности спроса на них,
  • Возможность увеличить долю высоко прибыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики,
  • Перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Особенности XYZ-анализа

Главной особенностью этого анализа является завышение коэффициента вариации при наличии сезонности. Мы понимаем, что при резком увеличении продаж, будет увеличиваться и коэффициент вариации. Следовательно, многие товары могут попасть в Группу Z, что сведет результаты нашего анализа к минимуму. Как можно решить эту проблему?

Во-первых, можно увеличить период анализа, изменив его с месяца на квартал или год. В некоторых случаях это поможет преодолеть эту особенность. Но если нам нужны данные именно за первоначальный период? Тогда необходимо будет выделить сезонную компоненту из фактических данных.

Для этого 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 каж­дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются делением значений продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж каждого периода разделить на сезонный коэффициент этого периода.

В результате, мы получим объем продаж то­вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. В приведенной ниже таблице мы можем увидеть, как скорректировался коэффициент вариации после применения этого метода.

Табличка по сезонности

В качестве другого метода определения сезонности продаж можно отметить расчет коэффициента автокорреляции, который позволяет выяснить являются ли наши данные случайными, постоянными или имеющими определенный тренд. [2]

коэффициент автокорреляции

Yi — значение параметра за текущий период,
Yср — среднее значение параметра,
k — количество сдвигов.

Если k=1, мы сравниваем сегодняшние продажи с прошлым периодом, если к=2 — с позапрошлым и т.д. Например, если для k=1 коэффициент автокорреляции будет близок к единице (~ 0,7–0,8), для k=2 — близок к 0,5, для k=3 — к 0,3 и для k=4 приблизится к нулю, тогда можно четко утверждать, что есть трендовая составляющая — либо убывание, либо возрастание, но подверженное закономерности. Для случайного всплеска, случайных продаж эта величина будет сразу же очень близка к нулю, даже может иметь отрицательное значение. И мы сразу видим, что данная продажа является случайной и ее нет смысла включать в анализ.

Преимущества и недостатки XYZ-анализа

Теперь обратимся к преимуществам и недостаткам XYZ-анализа. К его преимуществам можно отнести:

  • Позволяет получить данные для управления ассортиментом товаров и складскими запасами, организации работы с поставщиками,
  • Дает возможность установить различные варианты доставки для разных категорий товаров и скорректировать систему поставок товаров,
  • Позволяет определить проблемные категории товаров или магазины с нестабильными продажами.

Однако, как и любой другой метод, XYZ-анализ имеет определенные недостатки, которые необходимо учитывать при его применении:

  • Требуется определенная стабильность показателей, поэтому его сложно использовать с товарами, имеющими сезонность;
  • Необходимы статистические данные за несколько периодов для полноценного анализа, поэтому сложно работать с товарами с коротким жизненным циклом или новыми товарами.

Итак, мы рассмотрели еще один вид анализа, который применяется для управления запасами и ассортиментом. Применение XYZ-анализа помогает выделить товары с нестабильными продажами и скорректировать стратегию управления этими товарными группами. Его совмещение с АВС-анализом позволяет сделать анализ объемнее и выработать различные стратегии управления товарными запасами. При грамотном управлении это приведет к сокращению ситуаций нехватки товара или затоваривания, что сократит затраты на хранение товара, выплату процентов по кредиту и приведет к росту продаж и удовлетворенности покупателей.

Для дальнейшего углубления знаний вам помогут:

  1. http://www.rombcons.ru
  2. http://www.cfin.ru
  3. https://habrahabr.ru

Просмотров: 4565

Виталий

Основатель блога "Market-Makers"