Анализ стабильности продаж (XYZ-анализ)

Для совершенствования системы логистики предприя­тия применяется инструмент управления запасами, назы­ваемый XYZ-анализом [15]. Он представляет собой анализ стабильности продаж отдельных товаров в ассортименте предприятия. Обычно он используется вместе с АВС-ана-лизом, что позволяет выделить ключевые для предприятия товары.

Если ABC-анализ позволяет определить вклад конкрет­ного товара в итоговый результат, то XYZ-анализ изучает отклонения, скачки, нестабильность сбыта. В категорию X включают товары со стабильной продажей. Если каждый рабочий день магазин продает сто плюс-минус пять паке­тов молока, то этот продукт попадает в данную категорию. Для группы Y допускаются более значительные отклоне­ния. В категории Z оказываются товары, продажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики коле­бания. Чем меньше разница между реальной продажей за единицу периода (например, за неделю) и средним ариф­метическим продаж за весь период (например, за квартал), тем более предсказуемы продажи товара в последующий период. Цель XYZ-анализа — дифференциация товаров в ассортименте по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования. Для распределения товаров по этим категориям используется формула расчета коэффициента вариации:

                                   (15.8),

где — значение параметра по оцениваемому объекту за  -й период;  — среднее значение параметра по оцениваемому объекту;  — число периодов.

Значение квадратного корня — это стандартное откло­нение вариационного ряда. Чем больше этот показатель, тем сильнее анализируемый параметр отклоняется от сред­неарифметического значения. Стандартное отклонение — это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Напри­мер, при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 стандартное отклонение, равное 20, показывает очень раз­ную степень рассеивания. Поэтому при сравнении вариа­ционных рядов между собой используют коэффициент ва­риации. В приведенном примере коэффициенты вариации 20% и 0,2% позволяют понять, что во втором случае анали­зируемый показатель значительно меньше отличается от среднеарифметического значения. XYZ-анализ корректно работает только в случае нормального (гауссова) распреде­ления данных, хотя по мере увеличения полученных стати­стических данных распределение при соблюдении некото­рых условий становится все ближе к гауссову.

Последовательность анализа

1. Определяются объекты анализа. Варианты: покупа­тель, поставщик, товарная группа/подгруппа, ассор­тиментная позиция (сорт, модель продукции) и т. п.

2. Определяется показатель, по которому следует про­водить анализ выбранного объекта. Варианты:

—средний товарный запас, руб.;

—объем продажи, руб.;

—доход, руб.;

—количество продаваемых единиц, шт.;

—количество поступающих заказов (шт.) и т. п.

3.    Определяются период и количество периодов, по ко­торым необходимо сделать анализ. Варианты: неде­ля, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Пе­риод анализа должен быть не меньше, чем горизонт планирования, принятый на данном предприятии.

Анализ данных с периодом меньше квартала не име­ет смысла. Все товары попадают в категорию Z.

4. Рассчитывается коэффициент вариации для каждого анализируемого объекта по формуле (5.8).

5. Объекты анализа сортируются по возрастанию значе­ния коэффициента вариации и определяются группы X, Y и Z. Этот коэффициент показывает степень от­клонения данных от среднего значения (в процентах). Ассортиментные позиции со значением коэффициен­та вариации от 0 до 10% попадают в категорию X, от 10 до 25% — в категорию Y, остальные — в категорию Z. Это примерное распределение. Стандартные реко­мендации здесь отсутствуют. Во многих случаях уста­новить эти интервалы позволяет построение графика XYZ — по точкам перегиба кривой.

Эффективнее применять XYZ-анализ в сочетании с ABC-анализом, хотя и он один дает полезную информацию. В этом случае товары разделяются на девять категорий в со­ответствии с матрицей, представленной в табл. 15.4.

Таблица 15.4

Матрица интегрированного ABC- и XYZ-анализа товарооборота предприятия

Необходимо иметь в виду, что интегрированный ABC(XYZ)-анализ — лишь средство поддержки при приня­тии решений. Построение матрицы не выявит товары, под­лежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ. В категории CZ часто оказываются сопутствующие товары. Они приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегулярно. В кате­горию СХ попадают хлеб, соль и спички. Эти товары долж­ны быть в наличии, не найдя их, покупатель может больше не прийти в магазин. Без изучения маркетингового значе­ния товара, взаимоотношений с поставщиком принимать решение о выводе товара нельзя.

АВС(ХУ2)-анализ может стать основой управления за­пасами. Для категории АХ, учитывая ее финансовую зна­чимость и предсказуемость, должны устанавливаться жест­кие нормативы, соблюдению которых нужно уделять особое внимание.

Матрицу интегрированного анализа можно использо­вать также для распределения административных ресурсов. Категория АХ должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в «клетку» CZ, можно доверить новичкам. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происхо­дят реже, допуски по отклонениям выше.

Дифференциация уровней обслуживания для приори­тетных и стандартных клиентов — еще один способ ис­пользовать интегрированный АВС(ХУ7)-анализ. Высокий уровень сервиса при реализации неприбыльных товаров непостоянным клиентам является серьезной ошибкой. Ло­гичнее не иметь запаса таких товаров, увеличив сроки вы­полнения заказа.

Используя XYZ-анализ, необходимо иметь в виду ряд условий и ограничений.

1. Объем используемых данных должен быть достаточ­но большим. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученные результаты.

2. Число исследуемых периодов должно быть не менее трех.

3. Не удается применить данный метод в динамично меняющейся ситуации, например, при выводе на рынок нового товара. Когда количество продаж новин­ки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не дает, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z.

4. XYZ-анализ нецелесообразен для предприятий, ра­ботающих по заказу, подобные прогнозы им просто не нужны.

5. Существенное влияние на результат расчетов может оказать сезонность спроса.

Периодичность анализа — дело для каждого предприя­тия сугубо индивидуальное. Целесообразно проводить рас­четы минимум раз в сезон. Может возникнуть такая ситуа­ция. Если брать для анализа продажи за месяц, то все товары попадают в категорию Z. А при изучении цифр за квартал появляются категории X и Y. В таком случае необ­ходимо перейти с месячных планов на квартальные.