XYZ-анализ продаж

Метод XYZ-анализа сходен с АВС-анализом продаж, о котором мы писали в предыдущих номерах журнала. Он основывается на том же принципе: товары подразделяются на три группы – X, Y, Z – исходя из значения коэффициента вариации за определенный период времени. Этот анализ делит объекты по степени отклонения от среднего показателя, высчитываемого за несколько периодов. АВС-анализ показывает вклад товара в результат магазина, а XYZ-анализ показывает стабильность или нестабильность спроса. Чем стабильнее спрос на товар, тем легче им управлять, ниже потребность в товарных запасах, проще планировать движение продукта. Таким образом, руководство имеет дополнительный материал для принятия решений о пребывании товара в ассортиментной матрице.

Вводная информация

XYZ-анализ – математически-статистический метод, позволяющий анализировать и прогнозировать стабильность продаж отдельных видов товаров и колебания уровня потребления тех или иных ресурсов. Этот метод обычно применяется для ранжирования и группирования ассортиментных позиций по степени прогнозируемости объема спроса или оборачиваемости товара.

Этапы XYZ-анализа

1-й шаг. Выбираем объект анализа (группа, категория, позиция) и параметр, по которому будем сравнивать объекты (в нашем примере – продажи за год). Традиционно в рознице объектами XYZ-анализа являются товарная категория или товарная единица. За основу анализа берется период продаж не менее трех месяцев.

2-й шаг. Определяем количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал, сезон, полугодие, год. Чем больше период, тем лучше и вернее будет статистика спроса. Важно: для анализа надо брать не менее трех периодов, по которым ведется отчетность. Если товар имеет оборачиваемость более месяца, надо взять период, как минимум в три раза превышающий оборачиваемость. Например, оборачиваемость категории – 2 месяца. Тогда за основу надо взять период не менее 6 месяцев.

3-й шаг. Определяем коэффициент вариации – среднее квадратическое отклонение – для каждого объекта анализа. Коэффициент вариации – величина, показывающая, насколько продажа товара отклоняется от среднестатистической. Иными словами, он  показывает, стабилен спрос на товар или нет.

СПРАВКА

Коэффициент вариации

Коэффициент вариации используют для сравнения рассеивания двух и более признаков, имеющих различные единицы измерения. Коэффициент вариации представляет собой относительную меру рассеивания, выраженную в процентах. Формула для расчета коэффициента вариации можно представить в следующем виде:
 

Категории:

Категория X – это товары, характеризуются стабильностью продаж и, как следствие, высокими возможностями прогноза продаж. Коэффициент вариации не превышает 10%.  Колебания спроса незначительны, спрос на них устойчив, следовательно, можно по этим товарам делать оптимальные запасы и использовать математические методы прогноза спроса и оптимального запаса.

Категория Y – товары, имеющие колебания в спросе и, как следствие, средний прогноз продаж. Коэффициент вариации составляет от 10 до 25%. Отклонение от средней величины продаж существует, но оно колеблется в разумных пределах – 25%.

Категория Z – товары с нерегулярным потреблением, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогноза продаж невысокая. Коэффициент вариации превышает 25% и даже может быть более 100%. Это может быть группа товаров, которую привозят по заказу клиентов или недавно поступила в продажу.

Обратите внимание: как и в случае в АВС-анализом, это рекомендованные сочетания – можно делать допуск коэффициента вариации по группе, например,  Х – 0–15%, Y – 15–40%, Z – от 40%.

Обратите внимание: можно увеличить число групп анализа.

Пример анализа данных

Будем использовать для анализа данные о продажах из предыдущей статьи про АВС-анализ продаж.

1. Введем две дополнительные группы XX и ZZ и установим следующие значения для коэффициента вариации для каждой группы:

• XX – до 10%
• X – до 25%
• Y – до 50%
• Z – до 100%
• ZZ – от 100%

2. Результат анализа приведен в таблице 1.

Таблица 1. Результат XYZ-анализа

3. Посмотрим, как распределились продажи по группам анализа.  Данные представлены в таблице 2.

Таблица 2. Распределение продаж по группам в штуках и рублях

Нетрудно заметить, что результаты продаж в штуках и рублях практически одинаковые.

6. Теперь покажем пример результатов в разрезе товарных групп, таблица 3

Таблица 3. Результат XYZ-анализа по товарным группам

7. Покажем результат XYZ-анализа внутри каждой товарной группы, таблица 4

Таблица 4. Результат XYZ-анализа внутри каждой товарной группы

8. Рассмотрим подробно несколько товарных групп. Для этого для наглядности развернем таблицу 4. Получим следующие данные, таблица 5

Таблица 5. Результат XYZ-анализа по товарным группам (другой вид)

9. По две позиции в ассортиментной матрице занимают печатки и заколки. Проанализируем продажи по этим товарным группам, таблицы 6 и 7.

Таблица 6. Продажи за год товарной группы Печатки

Если позиция № 1 достаточно стабильная, то позиция № 2 вызывает вопросы. Особенно осенний период продаж, когда после лета начался спад, а в октябре не было продано ни одной позиции. Здесь необходимо проанализировать динамику остатков и заказы для пополнения запасов.

Рассмотрим теперь продажи по товарной группе Заколки.

Таблица 7. Продажи за год товарной группы Заколки

Здесь продажи позиции № 2 за первые два месяца были невысокие, но начиная с марта ситуация улучшилась и к концу года продажи выросли в 4–5 раз. Позиция № 1 имеет нестабильные продажи, более того, в июле видим нулевые продажи. По данной позиции также необходимо проанализировать динамику остатков и заказы для пополнения запасов.

10. Рассмотрим товарную группу Запонки в таблице 7. Ведь в ее ассортименте 11 позиций, и все позиции попали в группу Z (одна – в группу ZZ).

Таблица 8. Продажи за год товарной группы Запонки

Итак, в ассортименте – 11 позиций и все позиции попали в группу Z (одна – в группу ZZ). Можно выделить позицию № 11, продажи по которой самые высокие (в 2 раза выше, чем у идущей на втором месте позиции 7). Однако в конце года наблюдается резкий спад продаж. А по всем другим позициям заметна нестабильность продаж в течение года. Возможно, это объясняется не совсем правильным управлением данной товарной категорией, прежде всего управлением товарными запасами.

11. Покажем теперь все позиции, которые попали в группу ZZ, то есть это позиции с наибольшим коэффициентом вариации, который говорит о нестабильности продаж, таблица 9

Таблица 9. Продажи за год позиций с наибольшим коэффициентом вариации (группа ZZ)

Как видно из таблицы, все позиции имеют нестабильные продажи, в том числе есть периоды (2–5 месяцев), когда продажи были нулевые. Более того, у некоторых позиций такие периоды идут подряд несколько месяцев. Очередной раз приходится говорить о необходимости анализа товарных запасов.

12. Теперь покажем, как выглядят позиции с достаточно стабильными продажами в течение года. Группа XX (с наименьшим коэффициентом вариации) представлена в таблице 10.

Таблица 10. Продажи за год позиций с наименьшим коэффициентом вариации (группа XX)

Продажи данных позиций имеют коэффициент вариации до 10%. Стоит заметить, все они попадают в группу А (позиции с наибольшими продажами) при АВС-анализе. В рамках данной статьи не будем подробно останавливаться на совмещенном ABCXYZ-анализе продаж – это тема следующего номера.

Что касается позиций из таблицы 10. Возможно, имеет смысл проанализировать остатки перед и во время пиковых продаж (март и декабрь). Не исключено, что все объемы товарных запасов, которые были в наличии, были проданы, а пополнение товарных запасов в эти периоды производилось в меньшем объеме, чем потенциальные продажи. В разрезе месяца это не видно, требуется детализация по неделям.

13. В завершение  покажем сводные данные по продажам в разрезе товарных категорий с учетом XYZ-анализа – таблица 11.

Таблица 11. Продажи за год по товарным группам с учетом ZXY-анализа

В таблице показано, сколько артикулов попало в каждую группу XYZ, сколько штук было продано и на какую сумму, а также доли продаж в %.

Некоторые выводы

В реальной жизни на продажи и доходность товаров оказывает влияние огромное количество факторов: сезонность спроса, регулярность поставок, колебания цен на аналогичные товары у конкурента, наличие или отсутствие специальных мероприятий по продвижению и т.д. Все эти факторы будут вызывать колебания продаж и, как следствие, высокие показатели коэффициента вариации.

ЭТО ВАЖНО! Результаты XYZ-анализа будут достоверны, только если анализируется достаточно длительный период времени. Важно, чтобы период, взятый для анализа, в несколько раз превосходил оборачиваемость товара в днях. Например, если период оборачиваемости составляет 4 месяца, то для анализа нужно брать период не менее 12 месяцев.

Если же ассортимент обновляется часто, то нужно также использовать информацию о жизненном цикле товара и смотреть тенденцию развития всех новых позиций.

Также важно выяснять причины попадания товара в группу Z: было это вызвано действительно непредсказуемостью спроса или товар нерегулярно попадал на склад.

XYZ-анализ не возможен и не нужен, если в ассортименте много новых товаров или поставки идут с перебоями. В таком случае необходимо вводить другой параметр для анализа, а именно – запросы или обращения клиентов. Как раз ранжирование по обращениям может сделать картину более реальной. Однако и здесь нужно отмечать, идет ли запрос от разных покупателей или это повторение одного запроса. Если магазин существует в условиях постоянного дефицита, этот вид анализа вряд ли покажет истинную картину.

Автор: Константин КУЛЕШОВ

HABИГATOP ЮBEЛИPHOЙ TOPГOBЛИ 03"2012