Совмещение ABC и XYZ анализов. ABC-XYZ анализ Abc и xyz анализ пример с решением




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.



Голубков Е.П.,
заслуженный деятель науки РФ,
д. э. н., профессор АНХ при Правительстве РФ

Рассмотрены методические вопросы проведения ABC- и XYZ- анализа и совмещения результатов этих двух видов анализа. Указаны области применения ABC- и XYZ-анализа, отмечены их достоинства и недостатки.

1. Методические рекомендации по проведению ABC-анализа
ABC -анализ - это анализ ассортимента, объема продаж различным группам потребителей, товарных запасов путем деления их на три категории (класса), которые отличаются по своей значимости и вкладу в оборот или прибыль предприятия: А - наиболее ценные, В - промежуточные, С - наименее ценные(1).

ABC -анализ вне зависимости от сферы его применения (производственные предприятия, торговые оптовые или розничные предприятия) проводится в следующей последовательности.

1. Выбор объекта анализа (определяем, что будем анализировать - ассортиментную группу/подгруппу, номенклатуру в целом, поставщиков, клиентов). Возможна детализация направлений анализа по каналам сбыта, рыночным сегментам.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта, - средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.

Найти единственный параметр, однозначно отражающий позицию анализируемых товаров, представляет сложную задачу. Этот выбор зависит от целого ряда факторов: типа предприятия, скорости товарооборота, сезонности спроса и др. Вследствие этого эмпирическим путем можно попробовать использовать различные параметры и даже выделить группы ABC на основе последовательного применения нескольких параметров, скажем, количества отгруженных заказов, дохода, количества единиц продаж. В итоге могут быть выделены интегральные группы A , B , C . Предварительно весь возможный набор параметров анализа для выбора наиболее предпочтительных из их числа может быть проранжирован по их важности. Например, в работе приводятся следующие аргументы в пользу выбора параметров оценки. В аптеке могут за месяц купить 100 упаковок БАД марки X и 150 упаковок БАД марки Y .

(1) Аббревиатура ABC имеет и другое толкование: АВС - activity based costing - операционно-ориентированный учет затрат. В российской терминологии - функционально-стоимостной анализ. Главным объектом управления в этом подходе признаются не организационно-производственные системы, а операции, выполняемые ими.

Казалось бы, надо ориентироваться на Y , так как их куплено больше. Однако 150 упаковок БАД марки Y было куплено всего 6 покупателями - 5 человек купили по 10 штук и один - 100 упаковок. БАД марки X купили 10 человек - по 10 упаковок каждый.

Если ориентироваться на штуки как значимый параметр, то можно легко ошибиться при планировании закупок. Ведь этот один клиент (который купил сразу 100 БАД Y ) мог и не появиться, и вероятность того, что в следующем временном промежутке появится такой же клиент с таким же количеством купленного, очень низка. Вывод: нельзя ориентироваться только на количество упаковок. Ориентация же на факт продажи гарантирует бoльшую точность при закупках.

В цитируемой работе предложена двухфакторная модель АВС -анализа, в которой в качестве параметров используются прибыль и количество фактов продаж. Прибыли отдано предпочтение по сравнению с товарооборотом главным образом из-за того, что продается множество товаров с различной наценкой, соответственно, и приносимый доход (прибыль) разный. Затем каждой товарной позиции присваивается лишь один индекс. Первая буква индекса - индекс, присвоенный по прибыли; вторая - индекс, присвоенный по количеству фактов продаж.

4. Определение групп А , В и С .
Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

  • определить величину параметра (скажем, объема продаж) для выбранных единиц объекта анализа (например, для каждой ассортиментной позиции выбранной ассортиментной группы);
  • рассчитать величину параметра для выбранных единиц накопительным итогом путем прибавления величины параметра к сумме предыдущих оценок, то есть определить долю параметра в суммарной оценке;
  • присвоить названия групп выбранным объектам.
  • Группа А - объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет первые 50% от общей суммы значений параметров.
  • Группа В - следующие за группой А объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 50 до 80% от общей суммы значений параметров.
  • Группа С - оставшиеся объекты, сумма долей с накопительным итогом которых составляет от 80 до 100% от общей суммы значений параметров.

Иногда указываются другие процентные отношения, например группа A - 15% запасов, B - 20%, C - 65%.

В качестве развития идеи классического ABC -анализа в работе предложено ввести четвертую группу - неликвидов, невостребованную продукцию, которая не приносит дохода и замораживает оборотные средства предприятия.

Более глубокие математические подходы к выделению групп A , B , C рассмотрены в работах .

Сгруппировав товар по одному параметру, сопоставьте полученный результат с оценками на основе других параметров. Группа С может приносить 20% дохода, составлять 50% товарного запаса и занимать 80% площади склада. Например, АВС -анализ товаров по объему продаж показывает, какие товары обеспечивают 80% оборота компании. Проанализируйте те же товары, но по количеству единиц (или количеству заказов по ним) и в результате получите 20% товаров покупаемых 80% клиентов, а это уже является привлекательным для клиента и товарооборота компании. При создании методики АВС -анализа использовался принцип выдающегося экономиста Парето, названный в последующем его именем. Занимаясь изучением экономической жизни Италии, Парето в 1906 г. высказал мнение, что 80% благосостояния итальянского общества контролируется 20% общественного капитала. По отношению к ABC -анализу принцип Парето может звучать так: надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать ресурсы, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия, либо его клиентура, либо ассортиментные позиции торгового предприятия, либо складские запасы и т. д.

Этот же результат можно использовать при планировании размещения товара на складе или в торговом зале магазина. Анализ товаров по доходу покажет, на чем вы зарабатываете деньги. Аналогичный анализ по затратам позволит понять, куда тратятся деньги.

В то же время важно помнить, что непродуманное сокращение товаров группы С (20% дохода компании) приведет к тому, что через некоторое время оставшиеся товары распределятся по тому же закону, но общий результат вашей деятельности для компании может снизиться на 50%.

Частота проведения АВС -анализа зависит от целого ряда факторов, и прежде всего от продолжительности жизненного цикла товара данной торговой группы, сезонности продаж, влияния факторов внешней среды. Частота проведения выбирается индивидуально для каждой торговой группы. В частности, для торговых предприятий в относительно стабильных условиях внешней среды АВС -анализ может проводиться один раз в первый рабочий день нового месяца, следующего за анализируемым периодом. АВС -анализ необходимо проводить за период, равный 1 или 2 месяцам, что позволит сглаживать в какой-то мере колебания сезонности, недопоставок и т. п.

Данные можно брать не за последний месяц, а за последние полгода, учитывая таким путемвлияние факторов, выходящих за рамки одного месяца. В то же время при более редком проведении АВС -анализа, скажем ежеквартальном, можно упустить какие-то важные факторы и, например, остаться в сезон без выгодного товара.

Группе А необходимо уделять особое внимание, постоянно использовать процедуры контроля (мониторинга) и планирования. Небольшие изменения показателей рентабельности, оборачиваемости, цен для этой группы могут привести к значимым изменениям в финансовых показателях предприятия. Вследствие этого возможен ежедневный мониторинг товаров группы A , особенно когда отлажена технология проведения такого анализа.

Что касается групп В и С , то каждый день поассортиментно данные позиции анализировать не имеет смысла. Однако для создания видимости разнообразия ассортимента желательно иметь в наличии несколько ассортиментных позиций по каждой группе.

Результаты ABC -анализа для отдельных категорий анализа целесообразно дополнить анализом «объем продаж - вклад в покрытие затрат (выручка с продаж за вычетом всех переменных издержек)» . Этот анализ может проводиться для оценки эффективности как отдельных рыночных сегментов, так и торговых предприятий, закупающих товары у производителей.

2. Методические рекомендации по проведению XYZ-анализа
Данный анализ позволяет проводить классификацию товаров на основе сравнения стабильности объема их продаж. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса.

В основе XYZ -анализа лежит определение коэффициентов вариации (ν) для анализируемых параметров. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых параметров.

где хi - значение параметра по оцениваемому объекту за i- й период; - среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n - число периодов.

Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартное отклонение вариационного ряда. Чем больше значение стандартного отклонения, тем дальше от среднеарифметического значения находятся анализируемые значения. Если стандартное отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежемесячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Если стандартное отклонение равно 20, то при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 это будет иметь существенно разный смысл. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. Коэффициенты вариации 20 и 0,2% позволяют понять, что во втором случае значения анализируемых параметров значительно меньше отличаются от среднеарифметического значения.

XYZ -анализ проводится в следующей последовательности.

1. Определение объекта анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.

2. Определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт., и др.

Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Товарные запасы - результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. В любом случае выбор параметра для анализа лучше проводить экспериментальным путем, сравнивая результаты, полученные при применении различных параметров.

Первые два шага XYZ -анализа совпадают с этими же шагами для ABC -анализа.

3. Определение периода и количества периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.

Периодичность анализа для каждого предприятия сугубо индивидуальна. Периодичность XYZ -анализа должна быть больше срока от момента заказа товара до его получения заказчиком. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Если для питерской сети компаний «Мойдодыр» для анализа брались продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z . А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X , и Y . В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные .

Другой пример. Анализ продаж молока и хлеба в розничном магазине можно проводить по сумме продаж за неделю. Поставки осуществляются каждый день, продажи - тоже. Но если сопоставить между собой продажи молока и водки «Абсолют» (которую заказывают один раз в месяц и продают 1 бутылку в 2 недели), то при таком периоде 99% ассортимента магазина попадет в категорию Z , 1% - в категорию Y . Выходит, можно сделать вывод о работе в экстремальных условиях на непрогнозируемом рынке. Поэтому в данном случае целесообразно проводить анализ по ежемесячным продажам.

Особенностями обладает анализ продаж и товарных запасов в компаниях, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т. п. Финансовый план в компании часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше, чем квартал, просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z . Используя XYZ - анализ, надо помнить о надежности полученных результатов, которая возрастает при увеличении используемого объема информации. Исходя из этого, число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Предприятие информировано о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен. Но из-за скачков продаж товар переходит в категорию Z . В этом случае целесообразно действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, более правильным и эффективным действием 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 каждого 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 товара без учета сезонных колебаний. Сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если прогнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Теперь можно проводить XYZ -анализ по полученным данным. Из приведенного в табл. 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариации снизился до 12% .

4. По приведенной формуле определяется коэффициент вариации для каждого объекта анализа.

5. Группирование объектов анализа в соответствии с возрастанием коэффициента вариации параметров.

6. Определение групп X , Y и Z . Табличное и/или графическое представление полученных результатов (рис. 1 и табл. 3).

В классическом варианте XYZ -анализа при оптимизация ассортимента товаров к категории X относят товары, характеризующиеся стабильной величиной продаж, незначительными колебаниями в их продажах и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

В то же время следует отметить, что эмпирически с учетом специфики сферы применения данного метода, объектов и параметров анализа возможно установление других градаций категорий X , Y , Z . Например, для категории X может быть выбран диапазон 0-15%, для категории Y - 16-50%, а для категории Z - 51-100%.

XYZ -анализ представляет интерес для дистрибьюторов и производителей, имеющих свои склады. Любая закупка связана с большими издержками для компании (логистика, хранение и т. д.), а также с прямыми рисками, например списанием товара по сроку годности. Ведение точной сбалансированной закупки является приоритетной задачей как оптового, так и розничного предприятия.

Применя XYZ -анализ в отношении своих клиентов, можно строить прогноз продаж на будущие периоды, разрабатывать специальные программы для постоянных лояльных (не подверженных различным всплескам заказов) клиентов, а также проводить мероприятия по переводу клиентов из групп Y , Z в группу X .

Таким образом, применение XYZ -анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устранению основных причин, влияющих на стабильность и точность прогнозирования продаж. При комплексном анализе управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС- и XYZ -анализа.

3. Совмещение результатов АВС- и XYZ-анализа
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 - степень влияния на конечный результат (АВС ) и стабильность/прогнозируемость этого результата (XYZ ) - получаем 9 групп объектов анализа (рис. 2).

В табл. 4 дается характеристика товаров и отдельных позиций 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 группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность продаж, и, как следствие, для того чтобы обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью продаж. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится. По товарам данной группы следует пересмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с постоянной суммой (объемом) заказа, по части товаров необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположенных 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% ассортимента компании. Применение XYZ -анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.

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

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

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

В табл. 5 представлен пример совмещения результатов ABC- и XYZ -анализа.

Матрицу совмещенного анализа можно также применять для рационализации использования труда сотрудников. Товары категории AX 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 вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с товарами группы AZ , вы рискуете понести потери в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите 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, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг .

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 и 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. АВС -анализ позволяет произвести достаточно быструю, но в то же время эффективную оценку состояния дел на складе, позволяет рационально решать вопросы управления запасами.
  4. Регулярное сравнение нового и старого ABC -индекса позволяет увидеть, на сколько позиций (вверх или вниз по классификации) товар двигался. 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.
  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 ABC -анализ, 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 3-5 временных 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 ABC- 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.

Литература
1. АВС -анализ // http://www.abc-analysis.ru/
2. Афанасьев С.В. Метод треугольника в FBC-анализе / С.В. Афанасьев //Маркетинг в России и за рубежом. - 2007. - № 2.
3. Бодряков Роман . Семинар на тему ABC и XYZ / Роман Бодряков // http://www.rombcons.ru/ABC_XYZ.htm/
4. Бодряков Роман. ABC- и XYZ -анализ: составление и анализ итоговой матрицы / Роман Бодряков // http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/
5. Двухфакторный АВС -анализ по методике П.В. Грека // Remedium.ru/
6. Дибб С. Практическое руководство по маркетинговому планированию / С. Дибб, Л. Симкин, Дж. Брэдли. - СПб.: Питер, 2001.
7. Облаков П.О. К статье «Метод треугольника в FBC-анализе» / П.О. Облаков // Маркетинг в России и за рубежом. - 2008. - № 2.
8. Хамлова Ольга. АВС -анализ: методика проведения / Ольга Хамлова // Управление компанией. - 2006. - № 10.
9. http://www.sf-online.ru/
10. XYZ-анализ (сценарий) // http://www.4p.ru/index.php?page=17601#/

Также по этой теме.


Принятие решений относительно товарного запаса имеет целью поддержание оптимальной величины запаса. Малые запасы - это риск несвоевременного выполнения заказов потребителей, и, как следствие, недовольство потребителей. Большой запас - большие расходы на его содержание. Как найти компромисс? Таким компромиссом может быть принятие на основе ABC-XYZ анализа решения относительно распределения товаров на три группы, в зависимости от того, какие доходы приносят и каким спросом пользуются товары, и установка различных стандартов обслуживания для каждой из них.

Данный метод используется не только в управлении запасами при селективном отборе важнейших видов товаров, а также для выявления найрентабельнішої продукции, наиболее ценных для предприятия поставщиков и клиентов, наиболее весомых элементов затрат, наиболее эффективных направлений капиталовложений.

ABC-XYZ анализ - это сочетание двух методов анализа ABC - анализа и XYZ - анализа.

АВС-анализ состоит в выявлении и оценке незначительного числа количественных величин, которые являются самыми ценными и имеют наибольший удельный вес в общей совокупности стоимостных показателей.

ABC - анализ - метод анализа, благодаря которому совокупность объектов (товаров, продуктов (изделий), материалов, клиентов, поставщиков, работников, рынков сбыта) распределяется согласно выбранных критериев (издержки, прибыль, товарооборот) на три группы - А, В, с с целью концентрации ресурсов на критическом меньшинстве, оставляя вне поля зрения тривиальную большинство.

Для каждой группы (класса) А, В, С разрабатываются и определяются оптимальные управленческие решения.

Распределение по классам принято делать согласно принципу Парето. Принцип Парето (правило 80/20, закон "важной меньшинства") утверждает, что для многих событий, 80% последствий следует из 20% причин. Таким образом, управление этими 20% причин даст нам возможность на 80% управлять ситуацией. Вильфредо Парето был итальянским экономистом, который в 1906 году обнаружил, что 80% итальянских земель принадлежит 20% населения. Варианты формулировки принципа Парето в деятельности предприятий могут быть следующие:

- 80% прибыли приносят 20% товаров;

- 80% дохода приносят 20% клиентов;

- 80% дохода поступает в результате 20% затраченного времени;

- 80% прибыли компании приносят 20% сотрудников;

- 80% общей стоимости запасов приходится на 20% наименований от общего объема единиц запаса.

Принцип Парето в общем подтверждает дисбаланс между причинами и следствиями, а пропорция 80:20 является лишь приблизительным средним значением этого дисбаланса. Следует также заметить, что поскольку 80% касается следствия, а 20% причины (то есть различных вещей), то их сумма не должна равняться 100%, а может быть как меньше, так и больше. Например, установлено, что в 1989 г. 20% самых богатых людей контролировали 82,7% мирового дохода.

Существует значительное количество рекомендаций по установлению рациональной границы между классами. По сути, эта граница зависит от отрасли, рынка и специфики работы предприятия. Например, если классифицировать товары предприятия за их доходностью, то чаще всего подходящим является такое распределение:

Класс А - 20% товаров, которые приносят 70% прибыли;

Класс В - 30% товаров, которые приносят 25% прибыли;

Класс С - 50% товаров, которые приносят 5% прибыли.

В то же время существует два подхода к вопросу, какие проценты считать фиксированными. Первый принимает фиксированными те, что касаются прибыли, а второй - те, что касается количества товарных позиций.

Деление на классы осуществляется по следующим этапам:

1. Определение объектов анализа (например, перечень наименований товаров).

2. Определение параметра (критерия), по которым будут анализироваться объекты (например, прибыль).

3. Сортировка объектов в порядке убывания значения параметра (прибыли).

4. Определение классов А, В, С Для этого необходимо:

Определить долю параметра (прибыли) от общей суммы параметров (доходов) выбранных объектов;

Присвоить класс выбранным объектам с соответствующими значениями процентов.

Существует несколько недостатков данного метода. Первый недостаток - вследствие случайности в продаже товары могут мигрировать из группы в группу. Товар группы А, попав случайно в группу В, потеряет необходимое внимание, и вследствие этого со временем может переместиться в группу С и даже быть удаленным. Второй недостаток - не учет связи между товарами при принятии решения об их изъятии. Подразумевается, что потребитель вследствие отсутствия товара С, не купит другой товар, находящийся в группе А или В. Необоснованное изъятие товаров из класса С может привести к отсутствию выбора и наличии товара одной или двух марок.

Для того, чтобы учесть фактор случайности продажи, применяют ХУ2 - анализ.

XYZ - анализ - метод, который осуществляет оценку стабильности определенных объектов или процессов (например, стабильность продаж товаров, стабильность поведения покупателей, стабильность эффективности работников и тому подобное). Например, ХУ2 - анализ позволяет группировать товары предприятия в зависимости от спроса на них в течение определенного промежутка времени.

Алгоритм осуществления ХУ2 - анализа состоит из следующих этапов:

1. Определение коэффициентов вариации показателей продаж товаров по определенным периодам.

2. Группировка товаров в соответствии с возрастанием коэффициента вариации.

Группа X - товары, характеризующиеся стабильным спросом (размером продаж), высокая возможность верного прогнозирования продаж. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10%.

Группа B - товары, имеющие некоторые колебания продаж, характеризуются средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 11 до 25%.

Группа Z - товары с нерегулярным и нестабильным спросом, слабая точность прогнозирования продаж. Значение коэффициента вариации находится в интервале -26%.

Коэффициент вариации - относительная величина, служащая для характеристики колебания (изменчивости признака) и рассчитывается по формуле:

где о - среднее квадратическое отклонение, которое рассчитывается по формуле:

x - среднее арифметическое значение рассчитывается по формуле:

где хі - i-тое значение статистического ряда (например, объем продаж товара в определенном месяце) ;

n - количество значений в статистическом ряде (например, количество месяцев, анализируются).

Следует также учитывать, что значение коэффициента вариации для разных товаров может отличаться по следующим причинам: сезонность продаж, тренд, акции, дефицит и тому подобное.

Для принятия более обоснованных решений, XYZ - анализ часто применяют одновременно с ABC - анализом. Совмещенный ABC-XYZ - анализ в результате группирует товары на 9 классов (рис. 9.2):

Рис. 9.2. Классификация товаров предприятия за их доходностью методом АВС-ХУZ анализа

Можно утверждать, что товары из группы АХ - безусловные лидеры, а из группы С2 - кандидаты на исключение из ассортимента. Товары категории X стоит всегда закупать в количестве, равном прогнозируемому продажи (АХ - несколько больше прогнозируемого количества, а товары категории 2, в частности В2 и С2, часто целесообразно реализовывать (поставлять) по предварительному заказу.

Другой подход - это классифицировать товары (товарные запасы) предприятия по их стоимости.

Для этого необходимо: установить стоимость каждого товара (по закупочным ценам); найти общую сумму расходов на приобретение товаров;

Разделить товары на группы А, В, С в зависимости от их удельного веса в общих затратах на приобретение.

Наиболее распространенной является такая классификация:

Класс А - наиболее дорогие и элитные товары, на долю которых приходится примерно 7580 % общей стоимости запасов, но они составляют лишь 10-20 % общего количества товаров, находящихся на хранении.

Класс - средние по стоимости товары. их доля в общей сумме запасов составляет примерно 10-15 %, но в количественном отношении эти запасы составляют 30-40 % продукции, которая хранится.

Класс С - самые дешевые товары. Они составляют 5-10 % от общей стоимости изделий, хранящихся, и 40-50 % от общего объема хранения.

Исходя из этого, для каждого из трех классов товаров закладывается различная степень детализации во время планирования и контроля запасов.

Таким же образом можно определить ключевые задачи для системы складирования.

Продукция класса А - это ассортимент дорогой продукции и на ее закупку расходуется основная часть средств. Наименование продукции А в отличие от наименований продукции В и С подлежат более тщательному физическому контролю и складированию и по мере возможности в более надежных местах, а точность запасов подлежит более частым проверкам. Для А-продукции необходимо проводить следующие мероприятия: более точный анализ цен закупок;

Детальный анализ структуры затрат; всеобъемлющий анализ рынка, получение нескольких предложений от поставщиков, работа с надежными поставщиками;

Более жесткие переговоры по поводу закупочных цен;

Более тщательная подготовка заказов на поставки;

Регулярный контроль запасов; более точное определение страховых запасов и прочее.

Продукция класса В - это такой ассортимент продукции, который характеризуются среди-ньовартісними величинами. В зависимости от их значимости с ними стоит работать или как с А-продукцией, или как с С-продукцией.

Продукция класса С - это большое количество наименований продукции, характеризующаяся низкой стоимостью. Главная задача рационализации состоит в снижении затрат на оформление заказов и складирования. С этой целью можно проводить такие мероприятия:

Упрощение оформления заказов (сводные заказ, применение простых формулировок заказов, телефонные заказы), большие партии заказов,

Упрощенный контроль заказов, установление более высокого уровня страховых запасов,

Упрощенный складской учет и тому подобное.

Концентрация усилий на A - продукции не должна означать, что В - или С-продукция остаются совсем без внимания. Однако их экономическое влияние не будет столь решающим, как А-класса.

При управлении материальными запасами также важно знать спрос на продукцию (потребность потребления материалов, запасов). Для этого тоже используется XYZ - анализ, который осуществляет дифференциацию ассортимента в зависимости от равномерности спроса (потребления) и точности прогнозирования.

Результатом совместного проведения анализа ABC и XYZ является матрица, состоящая из девяти различных классов (рис. 9.3).

Рис. 9.3. Классификация запасов предприятия по их стоимости методом АВС-ХУZ анализа

Понятно, что потребность в Х-запасам характеризуется высочайшим уровнем точности прогнозирования и нормирования; В-запасы - средним уровнем точности. Потребность в 2-запасах очень трудно спрогнозировать. Исходя из этого можно прийти к выводам относительно рекомендуемой величины запасов (объема оборотных средств, которые замораживаются в них): в первом случае объемы запасов являются минимальными; во втором - в определенные периоды запасы должны быть высокими; в третьем - постоянные запасы создавать вообще нецелесообразно.

Объединение данных о соотношении количества и стоимости запасов АВС-анализа с данными о соотношении количества и равномерности потребления ХУ2 - анализа позволяет получить ценные инструменты планирования, контроля и управления для системы снабжения в целом и управления запасами в частности.

Товары класса А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечить их постоянное наличие. Общепринятой является практика, когда по товарам класса А создается избыточный страховой запас, а по товарам группы В - достаточный. Использование ХУ2-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными запасами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.

Для товаров группы АХ и ВХ характерным является высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Потребление товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность потребления, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

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

Товары группы С составляют большую часть ассортимента компании. Применение XYZ - анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.

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

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

В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. д. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно контролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или товарные запасы, которые трудно реализуются, от которых предприятие несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть остатки товаров, которые обычно относятся к категории "стоков".

Итак, на основе матрицы ABC-XYZ необходимо определить мероприятия по управлению запасами:

Для товарных позиций, входящих в группы АХ, AY и AZ, следует выработать индивидуальные технологии управления запасами. Например, следует рассчитать оптимальный размер заказа и рассмотреть возможность применения технологии доставки "точно в срок";

Товарные позиции группы AZ следует контролировать ежедневно. Очевидно, что в связи с большими колебаниями спроса здесь необходимо предусмотреть страховой запас;

Управление запасами по позициям, входящим в группы ВХ, BY и BZ, может осуществляться как по одинаковым, так и по индивидуальным технологиям (как по срокам планирования, так и средствами доставки);

Планирование запасов по товарным позициям, входящим в группы СХ, CY и CZ, может осуществляться на более длительный период, например на квартал, с еженедельной (или ежемесячной) проверкой наличия запаса на складе.

Использование совмещенного ABC и XYZ - анализов 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.

Пример осуществления ЛБС-ХУ2 анализа подробно рассмотрен в задаче 9.3 пособия.

Прежде чем приступить к анализу, нужно определить его цель, какую именно информацию вы хотите получить. Затем определяем, какие именно данные вы собираетесь анализировать (объект анализа). В качестве объекта анализа могут выступать:

  1. товарные группы;
  2. покупатели;
  3. поставщики;
  4. менеджеры по продажам.

Следующий важный момент — это определение параметров, по которым будет производиться анализ. Ведь каждый из перечисленных выше объектов анализа имеет разные параметры описания и измерения.

Выполнив описанные выше действия, можно приступать к проведению анализа. В системе анализируется выбранный параметр за указанный вами период по данным, накопленным в информационной базе. На основе этого анализа в дальнейшем будет построена АВС-классификация.

Как сделать ABC анализ?

  1. Определите цель анализа

    Определение критериев успешности. ABC-анализ может выполнить одну из двух основных целей: сократить расходы на закупки или увеличить поток наличности за счет наличия правильных товаров, доступных для производства или непосредственно для продажи клиентам.

  2. Соберите данные для анализа

    Наиболее распространенные данные, обычно имеющиеся в стандартном бухгалтерском учете, являются ежегодными расходами по каждому пункту, включая все затраты на заказ и стоимость перевозки, если они могут быть легко рассчитаны.

  3. Отсортируйте запасы по важности в порядке убывания

    По крайней мере, ранжирование каждого складского товара по себестоимости.

  4. Посчитайте суммарный эффект

    С помощью электронного отчета вычисляется совокупное влияние списка складских товаров путем деления годовых затрат на общее количество годовых запасов, а затем добавив эту сумму к суммарному общему затраченному проценту.

  5. Разделите запасы на категории

    У вас может не получиться точного отношения 80/20, которое требует принцип Парето. Ориентируйтесь на общую картину и не стремитесь к точному соблюдению правила 80/20. Цель заключается в том, чтобы найти области, в которых пересмотр контрактов, консолидация поставщиков, изменение методологии или внедрение электронных закупок могут обеспечить значительную экономию средств или обеспечение наличия большего объема товаров на складе.

  6. Проанализируйте товары в категориях и примите соответствующие решения

    Ключом к этому шагу является последующая деятельность и отслеживание. После того как стратегическое управление затратами будет осуществляться на основе категорий, периодическое рассмотрение имеет решающее значение для контроля за успехом или невыполнением решений.