Каждому бизнесу — неважно, производство это, продажи товаров или услуг — необходимо управлять своей ассортиментной матрицей, чтобы понимать, какие товары или услуги приносят наибольшую прибыль. И когда это крупный бизнес, в ассортименте которого сотни или тысячи позиций, не обойтись без специальных аналитических приемов. Чтобы понять, какие товары наиболее выгодны для компании, на помощь приходят два основных вида анализа: ABC-анализ и XYZ анализ товарного ассортимента. АВС-анализ мы рассмотрели в отдельной статье, а эту статью посвятим XYZ-анализу, но будем постоянно обращаться к ABC-анализу, поскольку эти инструменты используются в синтезе.
XYZ-анализ чаще всего сочетают с ABC-анализом и проводят после него. Другими словами, XYZ-анализ является не обязательным, но очень желательным и часто необходимым продолжением АВС-анализа.
Что такое XYZ-анализ
Если АВС-анализ показывает, какие товары приносят наибольший доход, то XYZ-анализ определяет, какие товары или услуги пользуются наиболее устойчивым спросом.
XYZ-анализ — это инструмент, который позволяет разделить ассортимент на группы, в зависимости от стабильности продаж и колебаний спроса на продукцию.
Если АВС-анализ выделяет товары или клиентов, которые приносят бизнесу наибольшую выручку или прибыль, то XYZ-анализ определяет, на какую продукцию самый устойчивый спрос.
Вспомним, АВС-анализ основан на принципе Парето: товары группы А — это 20% товаров, которые приносят 80% дохода, группы В — 30% товаров, приносящие 15% дохода, и группы С — 50% товаров, приносящие только 5% дохода бизнеса.
Почему одного только АВС-анализа недостаточно для эффективного управления бизнесом, и нужно использовать XYZ-анализ?
Представим ситуацию: мы провели аналитику и выделили товары группы А. Казалось бы, вот они — наши “курочки, несущие золотые яйца”. Затариваем склад этими товарами и грезим баснословными выручками…
Однако, через несколько дней нам звонит завскладом или менеджер по продажам и кричит, что товара “Грабли” нет в наличии уже давно, при том, что спрос на него высок. Мы даем распоряжение — закупить товар Х!
И тут выясняется, что товар “Грабли” в нужном количестве просто некуда положить. Полки склада заняты товаром “Мотокультиватор”, который почему-то покупают не так охотно.
Мы чешем затылок: зачем мы накупили столько мотокультиваторов, если их покупают редко? А вот почему: товар “Мотокультиватор” попал в группу А, и мы решили сосредоточить на нем свои усилия. Но не учли маленькую деталь: в исследуемом периоде было продано только 3 мотокультиватора, и только в апреле. В группу А этот товар попал только потому, что у него высокая цена, которая существенно отразилась на выручке. А граблей мы продали 88 штук, и их покупали в течение всего сезона. Но грабли дешевые и поэтому попали только в группу В, товаров из которой мы закупили на склад значительно меньше.
Поэтому на помощь нам приходит XYZ-анализ.
XYZ анализ товарного ассортимента на примере
Рассмотрим пример проведения XYZ анализа товарного ассортимента в эксель и заодно рассмотрим его основные этапы.
Определимся с периодом анализа
Стандартно за период анализа берут 12 месяцев. Это связано с тем, что продажи многих товаров имеют сезонность, и чтобы учесть все возможные колебания, берут период, захватывающий все времена года.
Однако, этот подход достаточно спорный для управления складскими запасами. Если ваша компания не заполняет склад на год вперед, то период анализа 12 месяцев будет не очень показательным.
Поэтому сначала вы понимаете, на сколько месяцев/недель вперед вы заполняете склад. В нашем примере нужно заполнить склад магазина дачных товаров на полгода (дачный сезон). И используете для анализа именно этот период.
Отсюда вытекает важное правильно анализа (в принципе, любого, не только XYZ-анализа): период анализа должен быть одинаковым для всех товаров!
Поэтому, если какой-то товар недавно появился в вашем ассортименте, и не попадает в весь анализируемый период — выбрасывайте его из общего анализа, поскольку данные по нему будут не корректными в сравнении с другими товарами. Такие товары нужно анализировать отдельно.
Выбираем показатель, по которому будем проводить анализ XYZ анализ товарного ассортимента
Это может быть выручка, прибыль или количество — зависит от целей анализа. Например, для планирования складских запасов лучше всего взять показатель количества проданного товара (как в нашем примере).
Создадим в excel простую таблицу
В строках таблицы будет весь перечень товаров, которые попали в анализ, а в столбцах — месяцы (или недели, или любые другие отрезки времени, которые вы выберете). В ячейках — суммы продаж каждого товара в каждом месяце.
Такую таблицу можно создать при помощи инструмента Сводные таблицы или при помощи функции СУММЕСЛИМН (предварительно подготовив отдельно список товаров).
Подробно в этой статье не будем останавливаться на этих возможностях, т.к. они подробно описаны в статьях:
Уточню только, что если вы решить воспользоваться сводными таблицами, то пустые ячейки (месяцы, в которых не было продаж) обязательно нужно заполнить нулями. Это важно для правильно расчета среднего значения!
Добавляем столбец “Среднемесячные продажи” и считаем этот показатель при помощи функции СРЗНАЧ(). В качестве аргументов функции в скобках указываем значения по количеству за все месяцы.
Добавляем еще один столбец “Стандартное отклонение” и рассчитываем этот показатель функцией СТАНДОТКЛОН()
В скобках также нужно указать значения по количеству продаж данного товара за все месяцы.
И теперь рассчитываем главный показатель, который покажет постоянство спроса — коэффициент вариации (КВ). Он рассчитывается по формуле:
КВ = Стандартное отклонение / Среднемесячные продажи
Интерпретируем результаты XYZ анализа товарного ассортимента
Теперь нужно понять, что же мы такое посчитали.
Коэффициент вариации нужно понимать следующим образом: чем он ниже, тем более стабильный спрос на товар.
Зная коэффициент вариации по каждому товару, можно разбить их на группы:
Группа Х — стабильный спрос, объем продаж от месяца к месяцу почти не изменяются: КВ < 0,1.
Группа Y — условно стабильный спрос, т. е. объемы продаж меняются, но без резких скачков: 0,25 > КВ > 0,1.
Группа Z — спрос нестабилен, покупатели приобретают товар от случая к случаю: КВ > 0,25.
Теперь нам осталось отсортировать нашу таблицу по столбца “Коэффициент вариации” по возрастанию.
Для этого выделим всю таблицу с заголовками, и выберем вкладку Данные — Сортировка. В выпадающем списке “Сортировать по” нужно выбрать “Коэффициент вариации”, Сортировка — Значения, Порядок — по возрастанию.
И в нашем примере получается следующая картина.
Таким образом, мы видим, что грабли, которые в АВС-анализе попали в категорию В, показывают самый устойчивый спрос. Именно поэтому у нас постоянная нехватка этого товара. Теперь мы понимаем, что грабли нам нужно всегда иметь на складе в достаточном количестве.
А мотокультиваторы, которые принесли существенную выручку, оказались в самом низу таблицы, показав самый непостоянный спрос. Теперь мы понимаем, что такой товар нужно покупать на склад штучно, либо вообще под заказ покупателя.
На этом простом примере мы рассмотрели возможности XYZ-анализа. Однако, как уже написано выше, этот анализ предпочтительно сочетать с ABC-анализом.
