В предыдущей статье (АВС-анализ. Как и зачем его применять в аптеке) обсуждалась тема сегментации товаров по степени важности, степени вклада в общий результат. Продолжая тему сегментации товаров в этой публикации рассмотрим XYZ-анализ. Для каких целей и задач используется этот анализ, какие решения на его основе будут приниматься – об этом и пойдет речь далее.

Итак, XYZ-анализ позволяет разделить товары на группы в связи со стабильностью их поведения. В результате группу X образуют товары самые стабильные, с предсказуемыми продажами, а соответственно относительно легко планируемыми поставками.

Группа Y – стабильность потребления средняя, соответственно товар требует к себе большего внимания, точность прогнозирования продаж уменьшается. Результат – планировать поставки сложней. Больше вероятности допущения неликвидов или дефицита.

И, наконец, товары группы Z – точность прогнозирования еще меньше, нестабильность в поведении товаров выше. В некоторых случаях спрогнозировать спрос просто является нереальной задачей.

После того, как все товары поделены на группы, мы начинаем вырабатывать стандарты по управлению запасами. Мы определяем уровень дефицита, который будет являться для нашей аптеки нормой.

Итак, как проводится XYZ-анализ. Как и в предыдущих статьях на тему управления запасами, рассмотрим алгоритм на конкретном примере.

Первый этап – сбор данных о продажах товара (Таблица 1). Данные формируем в натуральном выражении. Если мы будем использовать объем продаж в денежном выражении, негативно скажется инфляция, и результаты мы получим некорректные.

При сборе данных мы должны отталкиваться от частоты проведения анализа и соответственно количества периодов, которые будем включать в анализ. В общем случае (безотносительно к деятельности аптеки) частота проведения XYZ-анализа зависит от товаров, с которыми работает компания. Так, чем дороже товары (например, сложная бытовая техника), тем соответственно реже он продается, так как цикл принятия решения о покупке будет длительный. В таком случае анализ стоит проводить раз в пол года или реже, так как один и тот же товар при частом проведении анализа в разные периоды будет попадать в различные группы (X, Y, Z). Кроме того, частота проведения XYZ-анализа зависит от жизненного цикла товаров. Чем короче цикл, тем чаще надо проводить анализ. В начале жизненного цикла товар ведет себя нестабильно. Когда наблюдается пик спроса, товар более стабилен, а на спаде (в конце жизненного цикла), опять проявляется большая нестабильность продаж (Рисунок 1). Так же на частоту проведения анализа влияет наличие сезонности.

Рисунок 1 – Жизненный цикл товара и стабильность его поведения

Но поскольку в нашем случае речь все-таки идет о фармацевтическом розничном бизнесе, то и периодичность проведения подробнее рассмотрим для аптеки. Основная доля товаров (лекарственных средств) продается весьма стабильно, значит, нет необходимости пересматривать результаты анализа. Другая часть ассортимента – например, медицинские приборы – обладают меньшей стабильностью. Если аптека активно расширяет ассортиментную матрицу, то стоит чаще проводить XYZ-анализ, так как ситуация в стабильности при увеличении количества позиций в ассортименте будет ухудшаться. Учитывая сезонность некоторых лекарственных препаратов, стоит согласовывать сезонность с периодичностью проведения анализа (зимний сезон, летний сезон и т.д.). Итак, проводим анализ как минимум два раза в год: в сезон и не в сезон.

В качестве примера рассмотрим проведение XYZ – анализа за три месяца, поскольку нас сейчас интересует сам алгоритм (Таблица 1).

Второй этап – нахождение отклонения от среднего значения. Графически это можно приставить следующим образом (Рисунок 2):

Где σ — среднее квадратичное отклонение

x – среднее значение за n периодов

n – количество периодов

Возвращаясь к нашему примеру, мы рассчитываем среднее квадратичное отклонение (Таблица 2).

Таблица 2 – Расчет среднего квадратичного отклонения

Если для проведения XYZ-анализа вы используете стандартное приложение Microsoft Office Excel, то для расчета среднего квадратичного отклонения проще использовать функцию: СТАНДОТКЛОНПА(x 1 😡 n).

Если просто найти отклонение от среднего значения, мы не сможем определить его стабильность, так как отклонение от среднего значения в 100 единиц при среднем спросе в 1000 единиц менее серьезное, чем отклонение в 500 единиц при том же среднем спросе (Рисунок 3).

Рисунок 3 – Отклонение от среднего спроса

Теперь остается разделить товары на группы по стабильности. Для этого необходимо отсортировать столбец «Коэффициент вариации» по возрастанию. В результате в начале списка получаем товары с наименьшим коэффициентом вариации, а, следовательно, самые стабильные (Таблица 4).

Остается определить границы групп, то есть, какие товары будут относиться к группе X, какие соответственно Y и Z. В различных источниках можно найти массу рекомендаций, при каких коэффициентах вариации определяем границы групп. Но на практике целесообразно граница групп определять самостоятельно, так как у каждой аптеки своя специфика. Технология определения групп такая же, что и в ABC – анализе, то есть графический метод. Для этого необходимо построить график. Ось X — товары. Ось Y – коэффициент вариации (Рисунок 4).

Рисунок 4 – Определение границ групп

Технология определения групп X, Y и Z:

Соединяем крайние точки графика и проводим касательную до первой выступающей точки графика (Рисунок 5). Точка графика при пересечении с прямой является границей группы X. В нашем примере в группу X будут входить первые 4-е товара.

Рисунок 5 – Определение границы группы X

В таблице 5 представлена сводная таблица с результатами анализа.

Итак, выводы:

Для товаров группы X точность прогнозирования высокая, уровень страхового запаса будет относительно невысокий, так как разброс спроса здесь невелик. И при этом отсутствует необходимость ежедневного контроля наличия товара. То есть можно проверять наличие товара через определенные промежутки времени (например, один раз в неделю), то есть управлять запасами, используя фиксированный период времени и пересчитывая размер партии (подробности о технологиях управления запасами – в дальнейших публикациях). Можем позволить себе высокий уровень бездефицитности.

Группа Y . Точность прогнозирования ниже, уровень страхового запаса будет повышаться, так как спрос проявляет большую нестабильность. Контролировать наличие товара надо более тщательно, вплоть до ежедневного контроля, что бы не допустить серьезного дефицита. Соответственно надо применять технологии управления запасами, которые предусматривают постоянный контроль уровня запаса. Содержать большой запас дорого, поэтому допустимый уровень дефицита увеличивается.

Группа Z . Точность прогнозирования крайне низкая. Проблемы при управлении запасами заключаются в том, что размер страхового запаса становится крайне высоким. Для его поддержания необходимо большое количество денежных средств, которые при таком подходе будут заморожены в товарном запасе. В этой группе допускается более высокий дефицит, так как потери из-за дефицита могут быть меньше, чем из-за замороженных денежных средств в товарном запасе. Кроме этого здесь могут применяться следующие технологии. Во-первых – доставка под заказ. Распространяется на дорогостоящие лекарственные средства при внесении частичной предоплаты. Во-вторых — выбор поставщиков, которые обеспечат быструю реакцию. Как известно точность прогнозирования тем выше, чем короче горизонт прогнозирования. Поэтому и поставщик по этой группе товаров должен обладать быстрой реакцией. Еще один момент не стоит забывать. Если товар в Вашей аптеке дефицитный, то есть этот дефицит допускается по тем или иным причинам, то он будет проявлять большую нестабильность. Поэтому если Вам удается ликвидировать дефицит, товар из группы Z может перейти и в группу X.

В следующей статье мы продолжим беседу об анализах товарного запаса и разработаем конкретные стратегии к каждой товарной группе по ABC и XYZ – анализам. Именно объединение ABC и XYZ – анализов и является отправной точкой при разработке стратегии управления запасами.

А BC -анализ - это метод, посредством которого можно произвести классификацию ресурсов предприятия и степени их важности. Данный анализ - метод рационализации, который может быть применен в деятельности любого предприятия.

Метод АBC-анализа дает возможность сравнить величины в стоимостном и натуральном выражении. На многих производствах небольшие величины обладают большими стоимостными характеристиками, и если руководители предприятия на всех уровнях организационной структуры будут быстро выявлять эти причины, то это позволит достичь положительных результатов очень быстро.

В сфере обеспечения предприятия мы должны выделять А-поставщиков и А-детали. В производственной сфере наиболее важными являются постоянные затраты. В сфере сбыта следует уделить внимание А-клиентам и А-продуктам.

Главная задача руководителя - определение приоритетов. Для этого нужна градация задач, материалов, процессов, поставщиков, групп клиентов, групп продуктов и областей продаж, ассортимента.

Данный вид анализа эффективно применяется на складе и в отделе закупок. Так с наиболее важными для предприятия поставщиками, производящими, как правило, А-детали работа должна быть организована иначе, чем с предприятиями поставляющими С-детали.

Как классифицировать поставщиков?

Поставщики классифицируются так:

1. Из карточек поставщиков или в финансовой бухгалтерии следует взять годовые данные оборота с поставщиками.
2. Величины этих оборотов заносятся в последовательности убывания во втором столбце таблицы (смотри таблицу 1).
3. Доля оборота каждого поставщика, выраженная в процентах, рассчитывается в третьем столбце.
4. Аккумулятивные значения оборота от каждого из поставщиков, выраженные в процентах, заносятся в четвертый столбец.

Таблица 1. Данные о поставщиках (Пример ABC-анализа).

Таблица 2. Схема классификации поставщиков.

В основном, различают 3 группы поставщиков. А-поставщики - это те поставщики, с которыми предприятие имеет примерно 75% оборота. Такой показатель оборота дают около 5% поставщиков. В-поставщики (их в среднем 20%), как правило, дают 20% оборота. Оборот С-поставщиков (их примерно 75%) составляет ориентировочно 5%.

Данную классификацию можно представить и в графическом виде, так как для работников предприятия данная форма представления бывает понятнее таблицы (рисунок 1).

Рисунок 1. Графическое представление результатов АВС-анализа.

Таким образом, при помощи метода ABC-анализа можно узнать, кем из поставщиков предприятию следует заниматься больше. Если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок, то больше внимания необходимо уделять А-поставщикам, так как плотная работа с А-поставщиками может воздействовать на 75% оборота с остальными поставщиками.

Классификация деталей

Классификация поставщиков также может быть произведена в разрезе деталей, которые приобретает предприятие. Практические зна-чения для А-, В-, С-деталей соответственно равны 75, 20 и 5%. Здесь также следует заниматься сначала А-деталями, если предприятие хочет иметь небольшие затраты в области закупок.

А-детали - это дорогостоящие материалы, подлежащие более тщательной и интенсивной обработке. Для данной категории имеет смысл проводить следующие мероприятия:

1. наиболее точный ценовой анализ закупок;
2. подробный анализ всех затрат;
3. глобальный анализ рынка;
4. рассмотрение нескольких предложений поставщиков;
5. жесткие переговоры по поводу закупочных цен;
6. наиболее тщательная подготовка заказов;
7. точная диспозиция;
8. точнейшее управление закупками;
9. постоянный контроль и анализ запасов;
10. точнейший расчет страховых запасов;
11. установление мелких партий востребования;
12. использование функционально-стоимостно-го анализа.

В-детали - материалы, которые имеют среднюю стоимость. В зависимости от их значимости с ними надо работать либо как с С-деталями, либо как с А-деталями.

С-детали - это материалы, не представляющие большой ценности. С ними следует работать не так, как А-деталями. Из-за их большого количества и низкой стоимости основная задача рационализации состоит в уменьшении затрат на складирование и оформление заказов. Для этого должны проводиться такие мероприятия:

1. организовано упрощенное оформление заказов;
2. на предприятии должны формироваться сводные заказы;
3. использование несложных формулировок заказов;
4. организованы заказы по телефону;
5. производство ежемесячного расчета;
6. упрощение складского учета;
7. организовано списание материалов со счета месячной потребности;
8. увеличение партий заказов;
9. более простой контроль запасов;
10. введение высокого уровня страховых заказов.

Что такое XYZ-анализ и для чего он нужен?

XYZ-анализ дает возможность производить классификацию ресурсов предприятия в зависимости от того, как они потребляются и точности в прогнозе изменений их необходимости в течение определенного времени.

Вместе с соотношением стоимости и количества, которые исследуются при производстве ABC-анализа, для оценки показателей объемов могут использоваться другие критерии. Информация о структуре использования отдельных видов материалов также важна. При производстве XYZ-анализа материалы распределяются в полном соответствии со структурой потребления (таблица 3 - пример).

Таблица 3. Пример XYZ-анализа структуры потребления.

Сведения о материалах, которые классифицированы согласно структуре потребления - лучшее средство для принятия решений по каждому мероприятию в сфере закупки (таблица 4). Следует иметь ввиду, что для Х,У,Z-материалов при их закупке будут действовать разные условия.

Таблица 4. Закупочные мероприятия.

Таблица 5. XYZ-анализ на соновании точности прогноза потребления.

Стоит ли комбинировать XYZ-анализ с АВС-анализом?

Результаты рассмотренных нами сегодня ABC-анализа и XYZ-анализа имеет смысл комбинировать. При объединении данных о соотношении стоимости и количества ABC-анализа с данными о соотношении структуры и количества потребления XYZ-анализа, мы получим важные инструменты управления, контроля и планирования для всей системы обеспечения материальными ресурсами предприятия.

Таблица 6. Комбинация ABC- и XYZ-анализа.

Х-материал	Высокая потребительная цена	Средняя потребительная цена	Низкая потребительная цена
		Высокая надежность прогноза потребления	Высокая надежность прогноза потребления
Y-материал	Высокая потребительная цена	Средняя потребительная цена	Низкая потребительная цена
		Средняя надежность прогноза потребления	Средняя надежность прогноза потребления
Z-материал	Высокая потребительная цена	Средняя потребительная цена	Низкая потребительная цена
		Низкая надежность прогноза потребления	Низкая надежность прогноза потребления

XYZ–анализ - одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.

XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с АВС анализом .
Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.

Цель - проанализировать поведение каждого товара за определенный период для управления товарным ассортиментом.

Критерием для анализа может выступать количество проданного товара за определенный период, спрос на товар, количество покупок.

Этапы проведения XYZ–анализа

При выборе показателей коэффициентов стоит использовать здравый смысл и знание своей товарной группы или ассортимента сети в целом.

• Категория Х, в которую попадают товары с минимальным колебанием продаж, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования до 0,1-0,2.
• Категория Y, в которую попадают товары со средним колебанием продаж от 0,2 до 0,6, с сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z, в которую попадают товары с резкими колебаниями продаж от 0,6 и выше, с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Для проведения XYZ анализа обязательно нужно помнить о сезонности продаж для определенных товаров. Элементарный пример - это мороженое, которое отличается высокой стабильностью продаж в жаркую часть года, и абсолютно нестабильными в холодную.

Учет столь многих факторов требует автоматизации проведения анализа. На этот момент существует уже достаточно большое количество систем, которые значительно упрощают работу аналитика или категорийного менеджера.

Для примера XYZ анализа предлагаем проведенное нами исследование с помощью сервиса BI Datawiz.io .
для сети супермаркетов из 11 магазинов по торговой группе “Молоко и молочные продукты”. Целью было выделить категории товаров для управления ассортиментом и выработать общие рекомендации по формированию заказа для каждой категории.

Большая часть товаров, которые входят в группу “Молоко и молочные продукты”, продаются постоянно, часто закупаются впрок в супермаркетах на выходные. Потому выбран временной интервал - неделя.

Проводить анализ группы будем за последние полгода.

Мы знаем что в целом товарная группа “Молоко и молочная продукция” одна из самых часто продаваемых в любом супермаркете. Это дает нам возможность выделить достаточно равномерные категории с такими коэффициентом вариации:

В разрезе товарной группы “Молоко и молочная продукция”, проведенный анализ выделил категорию Х из 123 товаров.

В таблице ниже специально выделены два товара, которые при большой разнице в количестве продаж имеют одинаковый коэффициент вариации, т.е. одинаковую стабильность продаж. Это стоит учитывать, одинаково стабильными могут быть как товар с 18 продажами за полгода, так и с несколькими тысячами продаж.

Построение визуализации, как на скрине ниже, дает нам возможность провести анализ товаров из категории Х и выделить лидеров продаж - это пастеризованное молоко нескольких марок. На такие товары стоит ориентироваться в первую очередь при организации поставок, их пропажа на полках может привести к значительным потерям в продажах, в то время как отсутствие непопулярного товара покупатели могут и не заметить.

Что-бы более наглядно показать стабильность продаж, приводим графики продаж отдельных товаров из каждой категории Х, Y и Z.

Так выглядит график продаж товара группы Х. Как видно, колебания продаж в невелики.

Так выглядит график продаж товара категории Y.

Так выглядит график продаж для товара этой категории. Как видим, в последние 2 месяца было 2 неожиданных роста продаж товара и снова резкое падение.

Как еще можно использовать XYZ анализ?

Стабильность продаж товаров важный показатель эффективности работы торговой сети и каждого магазина.

Применим XYZ анализ для определения проблемных магазинов сети. Используем данные той же товарной группы “Молоко и молочные продукты” за полгода, она всегда отличается высокими показателями и стабильностью продаж.

Построим визуализацию данных по каждому магазину торговой сети с такими показателями:
по горизонтали - оборот каждого магазина за выбранный период;
по вертикали - коэффициент вариации;
диаметр точки - средний чек.

Как видим, коэффициент вариации продаж товарной группы “Молоко и молочные продукты” для большинства магазинов сети, кроме одного, не выше 0,15. Лучший оборот и средний чек показывают магазины №1 и №2.

А вот магазин №7 отличается низким оборотом и высоким коэффициентом вариации. Продажи не стабильны, более чем в 2 раза сравнивая с другими магазинами торговой сети. Важно определить причины такого разрыва и принять меры для эффективной работы этого магазина.

Как применять результаты анализа?

Выделяют два подхода к управлению товарным ассортиментом, так называемые “американскую” и “японскую” системы управления запасами товаров.

“Американская” или традиционная система управления предполагает ограничение рисков с использованием максимизации запасов товарного ассортимента, формализацию и настройку всех процессов анализа ассортимента и складских запасов “раз и навсегда”.

Четкое выполнение всех процедур дает возможность эффективного управления. Менеджеры торговой сети стараются максимально обезопасить себя от перебоев и проблем с поставками, нерегулярного спроса на товары формируя достаточный запас.

Такая система управления требует значительных материальных вложений и постоянного анализа товарных запасов, но уменьшает риски для ассортимента магазина или сети.

“Японская” система управления запасами - это минимизация, оптимизация и автоматизация. Система более гибкая и не такая стандартизированная в сравнении с “американской”.

Предполагает точный прогноз покупательского поведения, прогноз продаж товаров, и организацию на его основе системы Автозаказа, четкость в управлении всей системой заказа и доставки, надежных поставщиков, доставку “точно в срок”.

Торговая сеть строит свои отношения с поставщиками на доверии и делегировании части обязанностей. Товарный запас рассматривается в японской системе, как показатель недоверия к поставщику.

Эти две модели управления дуалистичны, но в наших реалиях оптимально срабатывает их объединение и разработка универсальных решений.

На основе этих систем управления проанализируем желаемые подходы к работе с каждой категорией:

Категория Х. Товары с самой высокой стабильностью спроса и продаж.
Это упрощает поставки - мы всегда знаем сколько этого товара продастся и сколько еще его необходимо заказать.
В случае категории Х - минимизация наш вариант! Запас на складе должен быть для восполнения разницы между продажей и заказом. Предполагается не минимизация запасов, а минимизация управленческих усилий, настраивание точных поставок “срок в срок”.

Категория Y. Сезонные колебания, устойчивый рост или снижение - типичные характеристики спроса на эти позиции, значит нужен запас. Главным для этой категории стоит вопрос оптимизации уровня запаса, для обеспечения необходимого уровня обслуживания покупателей при минимуме затрат на создание и поддержание запаса.

Категория Z. Сюда относятся товары, не имеющие ни тенденций, ни постоянства в продажах. Прогноз продаж для них невозможен и нецелесообразен, а значит оптимизационный подход к управлению запасами не вариант. Выбор остается между минимизацией (до исключения товаров из ассортимента) или максимизацией (если позволяют финансовые возможности) запасов категории Z.

При анализе ассортимента с помощью XYZ категорий важно помнить, что это один из целого комплекса методов, который можно использовать как по отдельности, так и в комплексе. О совмещенных видах анализа читайте в следующих публикациях от

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.

ABC и XYZ анализ

В России устоявшиеся рыночные отношения предъявляют достаточно высокие требования к рациональному формированию товарного ассортимента компании . Умение распределять товары по ассортиментным группам и анализировать необходимость и потребность в различных группах может стать серьезным конкурентным преимуществом. Поэтому ассортиментная политика предприятия считается бизнес-процессов наряду с другими важными аспектами в деятельности компании, такие как финансовое регулирование, маркетинг и логистика. Политика в области товарного ассортимента и обеспечения им рынка, которая основывается на долгосрочном прогнозировании потребности рынка позволяет продвигать и иметь в наличии товары, которые представляют наибольшую важность для организации и в тоже время избавляться от товаров, которые не приносят существенно доли прибыли компании. Формирование товарно-ассортиментной политики будет зависеть от целого ряда факторов, оказывающих на нее влияние, такими являются: экономические, демографические, социальные, природно-естественные и специфические. Описание факторов представлено в Таблице 5:

Таблица 5 - Факторы влияния при формировании ассортиментной политики

	Описание фактора
1. Экономический	· Денежные доходы на душу населения · Уровень цен и инфляции · Степень обеспеченности населения товарами долгосрочного использования.
2. Социальный	· Уровень образования · Культура (традиции, праздники, обычаи, мода) · Профессиональная и социальная структура распределения слоев населения
3. Демографический	· Численность населения · Распределение по полу, возрасту
4. Природно-естественный	· Климатические особенности · Физиологические предрасположенности
5. Специфический	· Уровень технической оснащенности · Транспортные условия

Управление товарным ассортиментов подразумевает еженедельный анализ статистики большого объема в отношении уровня продаж, складского запаса товаров, а также тех товарных наименований, которые могут быть отнесены в категорию неликвидов . Подробный анализ статистики по данным показателям для каждого отдельного наименования будет занимать большую часть времени у специалиста, поэтому необходимо дифференцировать всю линейку предлагаемых товаров, на те, которые требуют еженедельного контроля и соответственно те, которым будет достаточно ежемесячного. В управлении товарным ассортиментов существуют техники, позволяющие оценить принадлежность к тем или иным категориям. К таким методам можно отнести ABC и XYZ анализ, метод Дибба-Симкина, анализ по матрице БКГ. Однако, наряду с преимуществами, которые присутствуют в каждом из этих методов, также существуют и определенные недостатки. Исходя из потребности в прогнозировании продаж основной ассортиментной группы будет проведен ABC и XYZ анализ, такой метод позволить оценить товарный ассортимент по волатильности продаж и по вкладу в общую прибыль компании.

ABC анализ позволяет рассмотреть весь товарный ассортимент компании в разрезе прибыльности каждого отдельного наименования, и определить товары, которые приносят компании максимальный эффект. Суть данного подхода заключается в предположении о том, что товарный ассортимент можно разделить по принципу Парето, который формулируется как: «20% усилий приносят 80% результата» . Соответствующим образом применив данной правило к ассортименту мы получим, что 20% всех товаров приносят 80% прибыли. В ABC анализе товары разбиваются на три категории:

• - A - наиболее ценные, составляют 20% от всех товаров, но приносят 80% прибыли, данная категория товаров всегда должна быть в наличии на складе.
• - B - промежуточные товары, которые занимают 30% от всего ассортимента и 15% прибыли, товары этой категории являются средней степени важности
• - C - наименее ценные, товары данной категории занимают 50% ассортимента и лишь 5% прибыли компании.

Порядок выполнения ABC анализа:

а. Выбор объекта или параметра, который станет критерием для анализа.

в. Использование кумулятивной статистики для определения категорий A, B, C.

XYZ анализ представляет собой математико-статистический метод оценки товарного ассортимента, позволяющий оценить волатильность продаж для каждого конкретного наименования и колебания стабильности потребления тех или иных товаров . Целью данной техники является распределение товаров по категориям в зависимости от их колебаний потребления. Коэффициент вариации, который рассчитывается в данном методе позволяет оценить отклонение потребление от среднего уровня. В XYZ анализе также, как и в ABC используются три категории товаров:

• - X - наиболее стабильные, значение коэффициента вариации для данной группы товаров будет находится в пределах 0-20% данные товары стабильны в продажах, а также более точны при прогнозировании
• - Y - средней стабильности с коэффициентом 21-45% товары данной группы обладают средними колебаниями и возможностью прогнозирования
• - Z - коэффициент вариации для этой группы будет превышать значение в 46%, соответственно с таким большим значением вариации наименования, попавшие в эту группу будут считаться нестабильными и непредсказуемыми.

Чем меньше значение коэффициента вариации, тем стабильнее товар продается и соответственно более предсказуем и поддается прогнозированию, в таком случае степень неопределенности уменьшается, что позволяет принимать более взвешенные решения.

Порядок выполнения XYZ анализа:

а. Выбор объекта исследования, обычно берется товарная единица.

б. Определяется горизонт, который охватывает анализ (квартал, неделя, день)

в. Расчет коэффициента вариации для каждого исследуемого объекта.

Таким образом, суть ABC анализа сводиться к детерминации вклада каждого продукта в общий вклад по тому или иному критерию, в то время как XYZ анализ выявляет наиболее предсказуемые товары, объединение этих двух методов позволяет найти группу товаров, которая является стратегически важной для компании, прогнозирование которой может дать достаточно точные результаты . После объединения ABC и XYZ анализов для товарного ассортимента может быть составлена итоговая матрица:

Таблица 6 - Матрица ABC и XYZ анализа

Для начала проведения ABC анализа были предварительно получены сведения, касающиеся объемов продаж за последние 3 месяца, по всем проданным наименованиям. Это было сделано с целью получения наиболее актуальной информации о товарах. Таким образом получив данные о продажах из программы 1С были известны не только объемы продаж, но и такие данные как оборот по конкретному наименованию, а также профит в абсолютном и относительном измерении. Данные, которые были выгружены из 1C имели следующий вид:

Рисунок 1 - Отчет по продажам товаров

После того как все данные были выгружены по каждому месяцу они были соединены в сводную таблицу, чтобы все повторяющиеся наименования за 3 месяца были убраны и оставлено лишь одно, также это позволило объединить тот профит для этих товаров. Следующим шагом на пути определения группы «A» стало расчет процентного вклада каждого наименования в общий профит компании, полученный ею за 3 месяца:

Таблица 7 - Сортировка ассортимента по доли профита

На данной схеме изображен результат предыдущих действий, последняя колонка «%» показывает какую долю привнес соответствующий товар в общий профит. Далее к уже существующим данным был рассчитан кумулятивный рейтинг, который позволяет определить границу для тех товаров, которые попадают в категорию «A» и приносят 80% прибыли . После расчета кумулятивного рейтинга, были выделены товары, отнесенные к группе наиболее прибыльных:

Таблица 8 - Группа товаров «А»

				кумулятивный %
Рассчитано по данным отчета о продажах Мабел

Данная схема показывает каким образом производился отбор товаров в группу «А». Поскольку ABC анализ подразумевает, что товарный ассортимент организации распределен по правилу Парето, то необходимо отметить, что товары, отнесенные к категории «А» занимают 29% всего ассортимента компании, поскольку Парето распределение описывает лишь общие значения, то отклонения на 9% могут присутствовать из-за специфики деятельности предприятия.

Целью XYZ анализ стояло определение целевой группы «Х», которая является наиболее стабильной в своих продажах, для данной группы был выбран коэффициент вариации <20% . Поскольку существует несколько подходов к определению значения коэффициента вариации в зависимости от специфики деятельности:

Таблица 9 - Распределение категорий XYZ анализа

Целесообразным в ситуации с ассортиментом компании Мабел было выбрать вариант №2, в котором коэффициент вариации может быть в пределах 15-20%. Также, как и при ABC анализе использовались данные о продажах, но в данном случае была сделана выборка данных за последние 24 месяца, чтобы в долгосрочной ретроспективе оценить волатильность продаж по каждому конкретному продукту, исходные данные имели вид:

Рисунок 2 - Исходные данные о продажах

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

Следующим этапом стала объединение всех отчетов по продажам за последние 12 месяцев в одну таблицу:

Рисунок 3 - Данные о продажах категории «А»

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

После того как все данные по продажам были собраны в единую таблицу для них был произведен расчет коэффициентов вариации для каждого наименования:

Рисунок 4 - Коэффициенты вариации для группы «Х»

Cоставлено по данным из отчета о продаже товаров Мабел

На данной схеме все товары уже отсортированы по возрастанию коэффициента вариации и соответственно все товары, которые удовлетворяют условию, где коэффициент вариации <20% попадают в группу «Х» и это означает, что их продажи стабильны и наилучшим образом поддаются прогнозированию.

Результаты ABC и XYZ анализов

После того как были получены целевые группы «А» и «Х» необходимо было их объединить, для получения группы «АХ», которая является наиболее важной для компании, поскольку приносит наибольший вклад в прибыль компании, а также стабильна в продажах, что позволяет получать адекватные прогнозы. Для объединения данных категорий, все товары, которые попали в группу «А» были перенесены на свободный лист в MS Excel, туда же были добавлены все товары, которые попали в группу «Х», после того как получился список товаров из двух разных категорий, были найдены значения, которые присутствуют и в той, и в другой группе. После процедуры пересечения, когда отсекались все наименования товарного ассортимента, не попавшие одновременно и в группу «А» и в группу «Х», остались только товары, относящиеся к группе «АХ».