ABC и XYZ-анализ в оптимизации ассортимента компании

Определение понятия «ABC-анализ»

Итальянский экономист Вильфредо Парето в ходе своей научной деятельности вывел ставшее классическим правило, сформулированное следующим образом: «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий дают 20%. % результата».

Универсальность правила Парето заключается в том, что сфера его применения не только на экономическом уровне, но и применима к любым исследованиям, в которых необходимо понять, какой из многих факторов является фундаментальным, а какой второстепенным.

Это правило не является жестким законом, это всего лишь эмпирическое наблюдение.

Интерпретация этого правила заключается в том, что большая часть работы выполняется с использованием не всего набора инструментов, а лишь его небольшой части, поэтому для рационализации усилий необходимо рассчитать эту составляющую, которая обеспечит 80% результат.

На основе правила Парето метод оценки основан на классификации данных и результатов, называемый «ABC-анализ». Наиболее распространенные приложения для этого типа анализа:

  1. Ассортимент, товарная матрица;
  2. База работы (клиенты, поставщики, дебиторы, кредиторы и др);
  3. Выбирается любой другой массив, содержащий значения для сортировки и основное ядро, составляющее основу массива (80%).

Плюсы и минусы ABC анализа

Профессионалов

Против

При работе с большими объемами данных становится понятно, какую долю занимает та или иная категория, ее вес в общем массиве

Результат ABC-анализа очень условен, полезность результатов весьма сомнительна

Продуктивный контроль ресурсов и бизнес-процессов

Непонятная методика расчета, особенно для новичка

Сфера применения правила Парето не ограничивается экономикой или статистикой. Его можно использовать в повседневной жизни

Он не оценивает сезонные колебания

Для проведения анализа необходима большая история событий и индикаторов, информационный ресурс, с которого будут взяты данные для расчетов

Последовательность действий при поведении анализа

Обычно правило Парето работает с группами A и B с пропорциями 80% и 20% соответственно. Но более широкое представление получила модель, в которой весь массив разбит на группы A (совместное использование — 80%), B (разделение — 15%), C (разделение — 5%).

Основная задача при анализе — разделить массив на A, B, C — группы. После этого, поскольку группа A должна составлять около 80% (в единицах измерения), необходимо оценить, сколько процентов данных (от общих данных) составляют группу A.

Если 20% от общего числа номенклатуры массива составляет группу A и составляет долю (от общего результата) в районе 80%, то соблюдается правило Парето, и эту модель можно считать эталонной и сбалансированной.

Последовательность выполнения ABC-анализа

Например, возьмем некий набор информации, например, данные о продаже сельхозпродукции за определенный период определенной сбытовой компанией

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

покупать продукты нужно, но нужно только заказывать «хиты» продаж, потому что финансирование ограничено. Как узнать, что заказать? Какие позиции являются «локомотивами» продаж. В данном примере массив данных небольшой, однако при номенклатуре анализируемого массива десятки тысяч элементов визуально определить его невозможно, требуется расчет.

  1. Номенклатура отсортирована по количеству (в данном случае тонны) в порядке убывания (от наибольшего к наименьшему):

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Измерение личного удельного веса (доли) каждой позиции в общем объеме осуществляется:

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Удельный вес (в%) измеряется по компетенции, чтобы понять, какие позиции составляют 80% от общего объема массива. Для этого последовательно добавляются действия:

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Кроме того, список отмечен группами:
  • А (80%)
  • В (15%),
  • С (5%).

Группа A ограничена 76% (в этом примере не достигает эталона 80%). Впоследствии (в пределах квоты = 15%) до 95% — это группа B, а в диапазоне 95% -100% — группа C.

Следовательно, структура реализации была разделена на следующие группы:

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  • Самая продаваемая группа — (A). Грузовые перевозки, общий объем продаж которых составляет основной продуктовый портфель, «локомотивные группы»;
  • Поддерживаются средние продажи (B). Продукты, показывающие средние объемы продаж, «твердое среднее»;
  • Снижение продаж (C). Это товары с невысокими темпами продаж, невысоким оборотом.

В результате анализа появляется очевидная информация о том, какие товары продаются активнее, а какие менее популярны, каким группам стоит отдать приоритет, а с какими не торопиться.

В рассматриваемом примере группа А довольно большая, это не всегда так, все зависит от номера номенклатуры и итоговых числовых показателей для нее. Для выявления основных «хитов продаж» группы А необходимо провести ABC-анализ по описанной выше методике.

Теперь 100% продаж будет отнесено к общему обороту Группы А в количественном выражении. Анализ группы А примет следующий вид:

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

Анализ показал, что самые продаваемые культуры — это культуры AA, и их следует покупать больше. Это группа с самыми высокими оборотами по продажам.

Рекомендуется выполнять те же действия в группах B и C. В верхней части рейтинга каждой группы находятся позиции, готовые при малейшем изменении конечного результата перейти в более высокую группу. И наоборот, например, позиция с рейтингом BC является первым кандидатом для перехода в подгруппу CA.

Практическое обоснование результатов анализа

Как определить, сбалансированы ли продажи в рамках вышеуказанной задачи, соответствующие формуле правила Парето?

В тезисе, в упрощенной версии, правило звучит так: «20% номенклатуры должно давать 80% реализации». В нашем случае количество позиций в продуктовом портфеле (названий культур) равно 11.

Категория А (т.е. 80% от общего объема) — это 7 позиций, что соответствует 63,6%. В этом случае модель продаж считается несбалансированной, над ней должен работать отдел продаж, так как 80% объема должны достигать не 7 позиций, а всего 2-3 (20% из 11 позиций).

Что касается нашего исследования — в примере нет лидеров; почти весь ассортимент продается равномерно. Вам необходимо разработать первые три группы продуктов, сосредоточиться на них и сделать их лидерами продаж. В результате этих действий структура модели продаж изменится, достигнув необходимого баланса. Произойдет переход некоторых позиций из группы A в группу B и из группы B в группу C.

В результате этой реформы продажи трех товарных групп «Картофель», «Морковь» и «Огурцы» составят 80% от общего объема, что составляет лишь 20% от общего товарного портфеля. В этом случае, по словам Парето, эта модель продаж будет сбалансированной, и для реализации основной части продаж не нужно будет прилагать усилия для продажи 7 групп товаров, достаточно будет сосредоточиться на первых трех и разработать отдыхайте параллельно, увеличивая конечный результат.

Определение понятия «XYZ-анализ»

Такой вид оценочного анализа помогает организовать продукт на основе среднего показателя стабильности реализации и отклонений от него.

Процедурно определяются коэффициенты вариации анализируемых характеристик, охарактеризовано соотношение между фактическим значением и средним арифметическим (эталонным) за рассматриваемый период.

XYZ-анализ позволяет рассчитать и рассчитать разницу значений экспериментальных объектов (продуктовый портфель, клиентская база и др.) За рассматриваемые периоды времени, их отклонения от эталонного показателя.

Следовательно, можно сделать вывод по динамике (например, продаж), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, провести систематизацию.

Последовательность проведения XYZ-анализа

Есть данные о продажах товара за определенный период времени. Необходимо понимать, какие товарные группы наиболее стабильны в продажах, в какие товары инвестировать, покупая их в первую очередь.

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Рассчитывается коэффициент вариации. Считать можно несколькими способами. Первый — математически, вручную. Среднее арифметическое рассчитывается для ряда данных (например, «Картофель»). В нашем случае легко вычислить стоимость этого продукта, равную 247. Далее следует отклонение месячной стоимости продаж от «эталонных» 247 в процентах. Например, для января отклонение от стандарта будет: 1- (240/247) = 2,83%. Также рассчитывается стоимость оставшихся месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения — это желаемое значение конечного коэффициента вариации для продукта (например, «Картофель», 2,97% за шесть месяцев).

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Программно в Excel эти действия выполняются с помощью функций. Чтобы вычислить «базовое» значение для ряда данных, мы используем функцию STDEVP. Синтаксис показан в графическом фрагменте решения этой проблемы ниже. Аналогичным образом рассчитывается коэффициент вариации для других продуктов.

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

  1. Полученные коэффициенты вариации классифицируются от наименьшего до наибольшего значения. Группа X содержит объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% — стабильные продажи, можно более адекватно прогнозировать их реализацию. Если отклонение составляет от 10% до 25%, это группа Y. Продажи товаров в этой группе предсказать сложнее, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность товара). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием тенденций и имеет коэффициент вариации более 25%. Синтаксис формулы Excel показан в следующем примере:

ABC и XYZ анализ в оптимизации ассортимента компании

На практике на продажи и прибыльность влияет множество факторов: сезонность, частота цикла поставок, изменение цен, маркетинговая активность и другие факторы. Все это с различными последствиями находит отклик в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять, если рассматриваемый период времени достаточно длинный. Стоимость оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно ниже (в несколько раз) длительности анализируемого периода времени.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock detector