Abc-xyz анализ. как определить самые ходовые товары

Определение понятия «XYZ-анализ»

Эта разновидность рейтингового анализа помогает систематизировать продукт, основываясь на усредненном показателе стабильности реализации и отклонениях от него.

Процессуально, определяются коэффициенты варьирования для анализируемых признаков, характеризуется соотношение фактического значения и среднеарифметического (эталонного) за рассматриваемый период.

XYZ-анализ позволяет вычислить и рассчитать разницу в значениях опытных объектов (товарный портфель, клиентская база и др.) за рассматриваемые временные периоды, их отклонения от «эталонного» показателя.

В результате, возможно сделать заключение о динамике (продаж, например), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, произвести систематизацию.

Последовательность проведения XYZ-анализа

Имеются некие данные продаж продукта за определенный период времени. Требуется понять, какие группы товара наиболее стабильны в продажах, в какие продукты следует вкладывать инвестиции, покупая их в первую очередь.

Высчитывается коэффициент вариации. Посчитать возможно несколькими способами. Первый – математически, вручную. По ряду данных (например, «Картофель») высчитывается среднее арифметическое значение. В нашем случае, несложно посчитать значение по данному продукту, равное 247. Дальше, находится величина отклонения ежемесячного значения реализации от «эталонного» 247, в процентах. Например, для января отклонение от эталона составит: 1-(240/247) = 2,83%. Также высчитывается значение для остальных месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения и есть искомая величина итогового коэффициента вариации по продукту (например, «Картофель», 2,97% по полугодию).

Программно, в «Экселе», эти действия производятся с помощью функций. Для вычисления «эталонного» значения по ряду данных применяем функцию СТАНДОТКЛОНП. Синтаксис приведён на графическом фрагменте решения данной задачи, ниже. Таким же способом считаем коэффициент вариации для других продуктов.

Полученные коэффициенты вариаций ранжируются от меньшего значения к большему. В группе X находятся объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% — стабильные продажи, возможно более адекватно спрогнозировать их реализацию. Если отклонение составит от 10% до 25 % — это группа Y. Реализацию продуктов этой группы сложнее спрогнозировать, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность продукта). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием каких-либо тенденций и показывает коэффициент вариации более 25 %. Синтаксис эксель-формулы приведён в примере ниже:

В практике, продажи и доходность испытывают на себе воздействия многих факторов: сезонность, частоту цикла поставок, изменения ценообразования, маркетинговые активности, прочие факторы. Все это, с различными последствиями, резонирует в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять в случае, если рассматриваемый период времени достаточно продолжительный. Величина оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно меньше (в разы) длительности анализируемого временного отрезка.

Как сделать XYZ анализ

Проведение данного вида анализа, как и предыдущего, можно разделить на этапы:

необходимо выбрать элементы и показатели для анализа,
выбрать временной промежуток, которое вы хотите проанализировать,
вычислить коэффициент вариации каждого анализируемого элемента,
распределить элементы в зависимости от показателя вариации,
разделить элементы на 3 группы: X, Y, Z.

К категории X относятся элементы с показателями вариации 0-10%. Таких клиентов можно охарактеризовать как устойчивых.

Категория Y — показатели вариации 10-25%. Эти клиенты изменчивы, но их поведение можно спрогнозировать.

Категория Z — вариация от 25% и выше. Сюда относятся случайные клиенты, которые приобрели товар один раз по потребности.

Данные для XYZ анализа должны быть статистического характера. Приведем пример XYZ анализа. Для этого воспользуемся офисной программой MS Excel.

Этапы ABC-анализа

Для повышения качества ABC-анализа рекомендуются следующие этапы его проведения.

Этап 1. Определение целей анализа, которыми могут быть:

совершенствование технологии производства и улучшение нормирования расхода материалов;
повышение применяемости материалов, унификация деталей и сборочных единиц, комплектующих изделий;
более обоснованный выбор поставщиков;
совершенствование организации и управления закупочной логистикой; снижение затрат на материалы;
совершенствование складирования материалов.

Часто этому этапу уделяют недостаточно внимания или пропускают его, из-за чего не достигают ожидаемых результатов. Одно и то же множество номенклатуры материалов может быть разбито на группы по-разному в зависимости от цели анализа.

Этап 2. Определение объектов анализа, которыми могут быть:

номенклатура потребляемых материалов;
номенклатура запасов материалов;
поставщики;
номенклатура и потребители готовой продукции.

Этап 3. Определение показателей дифференциации объектов анализа, к которым могут быть отнесены:

стоимость и количество поставленных материалов, потребность в материалах, расход материалов (при объекте анализа — номенклатура материалов);
стоимость оборотных средств в запасах материалов, в том числе по поставщикам материалов (при объекте анализа — запасы материалов);
стоимость и количество поставляемых материалов, остатки материалов на складе, размер предоплаты поставщикам, товарные кредиты (отсрочки платежей), экономия по материалам в разрезе затрат на работу с поставщиками (при объекте анализа — поставщики);
стоимость и количество проданных товаров, выручка и прибыль, объем дебиторской задолженности (при объекте анализа — покупатели).

Этап 4. Формирование информации о номенклатуре, количестве и стоимости материалов в необходимых разрезах из интегрированных информационных систем, действующих на предприятии.

Этап 5. Оценка вклада каждого объекта (типоразмера материала, поставщика, потребителя и т.п.) в общий результат, ранжирование объектов в порядке убывания вклада, расчет нарастающим итогом (кумуляты) доли объектов в общем количестве (стоимость, в процентах).

Этап 6. Выделение групп: А, В, С. Известны различные методы выделения групп: эмпирический, метод суммы, дифференциальный метод, метод многоугольника, метод касательной.

Этап 7. Анализ результатов классификации (группировки) материалов и разработка рекомендаций по управлению закупками (запасами, продажами и т.д.) в соответствующей группе. Как правило, эти рекомендации имеют универсальный характер, чем и объясняется популярность и широкое применение ABC-анализа.

Преимущества ABC-анализа

Данный метод хорошо себя зарекомендовал на практике, и имеет следующие преимущества:

Простота использованияи скорость проведения анализа для повышения эффективности продаж. Методику ABC-анализа можно использовать на любом предприятии, так как она не требует больших вычислительных мощностей и баз данных. Все расчеты по номенклатуре товара могут быть произведены в таблице в Excel.
Надежность результатов. Полученные результаты устойчивы во времени и позволяют предприятию сфокусировать свои ресурсы и капитал в развитие наиболее перспективных продуктов. Управление номенклатурой наиболее ценных товаров позволяет создать финансовую устойчивость предприятия.
Оптимизация ресурсов и времени. Использование методики позволяет высвободить дополнительные ресурсы как финансовые, так и временные.
Универсальность анализа. Возможность применения методики ABC-анализа для других сфер деятельности предприятия.

Другие направления использования ABC-анализа в компании

Спектр использования данного метода повышения эффективности в хозяйственных системах крайне широк:

Оптимизация номенклатуры товаров.
Выделение ключевых поставщиков, подрядчиков, клиентов.
Повышение эффективности организации складских запасов.
Оптимизация производственного процесса.
Бюджетирование и управление маркетинговыми затратами.

Начало работы

Видео

Подготовка данных к ABC-XYZ — анализу

Для проведения ABC-анализа данные могут быть представлены в виде:

«Кросс-таблицы», как на картине ниже (скачать пример);
В столбце (скачать пример).

Для XYZ-анализа и ABC-XYZ-анализа, только в виде «Кросс-таблицы»

«Кросс-таблица»:

Если данные представлены в виде «Кросс-таблицы», то

В строках — элементы анализа – товары, направления продаж, каналы сбыта, магазины, города, группы товаров, товары и т.д.В столбцах — дни, месяцы, кварталы, годы.

Важно, чтобы данные были без промежуточных итогов (т.е. без итогов каждого года) и суммарных итогов, т.к

эти данные также попадут в анализ и могут повлиять на результаты.

Как построить график авс анализа в excel

Кто хоть раз пытался сделать ABC-анализ в MS Excel знает, что в принципе делается это легко, но все-таки приходится помучиться, ввести формулы, воспользоваться условным форматированием в общем потерять какую-то часть своего времени. В данной статье я расскажу, как можно очень сильно сократить время на выполнение этой рутинной операции.

Инструкция

Для этого нам понадобиться надстройка ЁXCEL.

Когда надстройка установлена переходим в рабочую книгу, в которой у нас содержатся данные для ABC-Анализа. Сортируем по убыванию данные по полю числовых данных. Выделяем столбец с числовыми значениями, без итога (если таковой имеется) и заголовка, в главном меню переходим во вкладку ЁXCEL, нажимаем кнопку «Таблицы», в выпавшем списке выбираем команду «ABC-Анализ»:

В открывшемся диалоговом окне производим настройку и нажимаем «ОК»:

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
анализировать группы позиций вместо огромного списка;
работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
В – средние по важности (30% — 15%).
С – наименее важные (50% — 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

товарный ассортимент (анализируем прибыль),
клиентская база (анализируем объем заказов),
база поставщиков (анализируем объем поставок),
дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
Выполнить сортировку параметров по убыванию.
Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
Найти долю каждого параметра в общей сумме.
Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
Для С – все, что ниже.
Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
Найти доли каждой категории в общем количестве.

ABC-анализ для сегментирования покупателей

Суть

Цель – разбить клиентов на три группы в зависимости от того, кто принес компании больше денег.

Сначала идет составление списка покупателей, который будет начинаться самым прибыльным и заканчиваться самым невыгодным. Допустим, в нем 432 наименования. Тогда мы делим 432 на 100 и получаем 1% покупателей: 4,32

Затем умножаем 4,32 на 20%, и получается 86 или 87 клиентов (не столь важно, в какую сторону округлять)

Эти 86 человек – 20 % самых прибыльных клиентов. Первые в списке тех, кто приносит компании больше всего денег. Это – Категория A.

Затем 4,32 умножаем на 60 % и получаем 259 / 260. Это – те, кто принес среднее количество денег – Категория B.

Последнее действие: снова умножить 4,32 на 20 %. В Категорию C также войдут 86 / 87 человек, но это будут самые невыгодные покупатели.

Пример. Фирма доставки третий месяц терпит убытки. Руководство уже давно определило 20–30 самых выгодных клиентов и пытается ориентироваться на них. Однако остальная клиентская база не проанализирована. В ней выделились те, кто часто обращается и заказывает доставку разных типов стройматериалов – однако в целом не приносит много денег.

Заметив это, руководство решило провести ABC анализ. Выяснилось, что самые «заметные» покупатели были в конце «B» и в начале «C». Менее заметные уже в первую покупку принести компании немалую сумму – но остались незамеченными, поэтому поднять up-sales и cross-sales с помощью них не удалось.

Было принято решение менять стратегию работы с каждой отдельной Категорией.

ABC: работа с покупателями

Начинается работа с Категории А, так как к ней принадлежат обычно самые лояльные компании люди, терпимые к ее ошибкам и готовые протестировать новый продукт:

среди них выделяются те, кто лучше всего подойдет для скорейшего увеличения продаж. Подтолкнуть их к новой стадии сотрудничества поможет скидка, акция, подарок;
некоторые из них с каждым разом покупают все меньше – хотя продолжают оставаться в топе. Нельзя допустить, чтобы они перешли в Категорию B.

Что касается ее, то нужно выделить тех, кто ближе всего к переходу в «A», и работать прежде всего с ними. В «C» очень много мертвых клиентов. Однако менеджеры продолжают им звонить, и в итоге расходов на них больше, чем доходов.

Пример. Руководство фирмы доставки перебросило самых лучших менеджеров на обслуживание Категории A. В «B» были предложены скидки самым многообещающим клиентам, хотя уже вскоре стало очевидно, что здесь не обойтись без капитальных улучшений работы компании.

Усложнение анализа: XYZ

При работе с Категориями выяснилось вот что: целесообразно было бы также поделить клиентскую базу в зависимости того, кто чаще обращается. Для этого тоже придуман инструмент.

Пользуемся им так же, как и ABC:

20 % самых активных – Категория «X»;
60 % людей со средней активностью – «Y»;
и последние 20% пассивных – «Z».

Причем теперь можно группировать покупателей еще продуманнее: выделять Категории AX (больше всего и чаще всего покупали), «AZ» (крупные, но редкие сделки), «CY» (мелкие, но частотные покупки) и т. д.

Пример. В фирме не понимали, почему некоторые люди из Категории B почти не воспринимали скидки, обещанные при крупном заказе. Выяснилось, что многие из них предпочитали небольшие, но частые заказы – то есть относились к Категории BX. Следственно, нужны были другие механизмы.

Было принято решение предоставить 15 % скидку при повторном заказе в том же месяце – чтобы увеличить частотность. Прежде всего эту скидку рекламировали «AY», «AZ», «BZ». А вот «CY», «CZ» причислили к «мертвым клиентам», на которые не стоит тратить сил.

Как видим, основные достоинства ABC-анализа – простота и широкие возможности для применения результатов на практике.

Совмещение ABC и XYZ-анализов

Как же использовать ABC XYZ анализ в одном исследовании? Для удобства лучше сразу свести данные в одну таблицу.

Если дело касается товаров (объема продаж и устойчивости спроса) для ABC XYZ анализа пример будет выглядеть следующим образом:

Заполняем таблицу цифрами продаж по каждому товару;
Выполняем ABC-анализ по алгоритму выше;
На следующем листе или на этом же в отдельной таблице проводим XYZ-анализ;
В третьей таблице пишем напротив каждой позиции получившуюся группу для ABC и XYZ.

В отдельную колонку заносим совмещенный индекс, например, AZ или BY.

При необходимости можно создать ещё одну таблицу, в которой выделить строки для групп A, B, C и столбцы для X, Y, Z. На пересечение поместить товары, получившие соответствующий индекс. Это позволит представить данные более наглядно.

Что даст такое совмещение коэффициентов? Оно позволит разделить товары уже на девять групп, которые будут иметь следующее значение:

AX – приносящие значительную долю выручки со стабильным спросом;
AY – большая доля выручки, но спрос подвержен колебаниям;
AZ – хорошо продаются, но спрос плохо поддаётся прогнозированию;
BX – средние объемы выручки, низкие колебания спроса;
BY – средние объёмы выручки, колебания спроса в пределах нормы, например, сезонные;
BZ – средние объёмы выручки, сложно прогнозируемый спрос;
CX – низкая доля в прибыли, стабильный уровень спроса;
CY – невысокий уровень прибыли при средних колебаниях спроса;
CZ – низкий уровень прибыли, высокие колебания спроса.

Естественно, что наиболее важное значение для бизнеса будут играть товары категории AX, а вот большая партия товарной групп CZ рискует залежаться на складе надолго в случае падения спроса практически до нуля и нанести компании убытки. Во многих ситуациях резкое сокращение товарного ассортимента за счет исключения из него товаров группы C неоправданно

Однако обеспечить постоянное наличие на складе товарной группы А необходимо

Во многих ситуациях резкое сокращение товарного ассортимента за счет исключения из него товаров группы C неоправданно. Однако обеспечить постоянное наличие на складе товарной группы А необходимо.

Если таким образом провести анализ клиентов, а не товаров, то приоритетной, конечно, также будет группа AX

А вот на тех, кто окажется в колонке AZ, потребуется обратить особое внимание. Если этот контрагент приобретает много, но “от случая к случаю”, необходимо периодически напоминать ему о себе

В противном случае он также легко совершит покупку в другом месте, а значимая часть прибыли бизнеса утечет к конкурентам.

Важно актуализировать информацию по результатам ABC XYZ анализа бизнеса примерно раз в полгода. За этот промежуток времени многое изменится: придут новые клиенты, возможно отвалится кто-то из “старичков”, появятся новые товары и т

п. Сравнивая данные, можно своевременно предпринимать необходимые действия, например, назначить встречу с клиентом из категории B по предыдущему анализу, который почему-то уже полгода не делал заказы, или вывести из ассортимента товар, который сильно сдал свои позиции.

Если при анализе отчетов наоборот видна позитивная динамика и многие клиенты постепенно продвигаются из категории C к A, при этом объём их заказов становится всё более прогнозируемым, можно смело поздравить себя с отличным результатом. Но не почивать на лаврах, ведь уже завтра ситуация может измениться.

Как выяснить потребности клиента и перевести его в более значимую для компании группу? Стоит уточнить у него с кем из конкурентов он работает и что именно приобретает. Так менеджеры по продажам получат возможность приложить целенаправленные усилия по увеличению доли его покупок.

Совмещение ABC- и XYZ-анализа – эффективная политика управления запасами

В итоге совмещения ABC- и XYZ-анализа появляются девять групп материально-производственных запасов, каждую из которых характеризуют определенная степень влияния на величину затрат и устойчивость этого влияния.
Наибольшее внимание должно быть уделено контролю затрат на материалы из группы A-X (техуглерод П-514, мел, регенерат РШТ), так как они оказывают наиболее сильное и устойчивое влияние на общую величину материальных затрат.Таблица “Распределение материалов по группам в зависимости от степени влияния на величину затрат и устойчивости этого влияния”:

Эффективная политика управления запасами заключается в распределении усилий по контролю за наличием и движением определенных групп запасов в соответствии с их значением для результата деятельности компании.

ABC-анализ в Эксель: теория и рабочий пример

Здравствуйте. Сегодня учимся делать АБЦ анализ в Excel. Начнем с определений. АВС-анализ – это способ классификации ресурсов по степени их влияния на процессы, в которые они вовлечены. Например, товарного ассортимента на коммерческую деятельность. Т.е. определить, какие товары приносят максимальную прибыль, а какие – лишь отнимают операционное время ваших работников.

В основе abc-анализа лежит метод ABC и закон Парето: 20% усилий дают 80% результата. Наша задача – разбить перечень ресурсов на 3 категории:

А – суммарная доля в общем результате – 80%
B – суммарная доля – еще 15%
C – оставшиеся 5%

Давайте сделаем АБС анализ ассортимента по объему продаж за год. Действуем по алгоритму:

Выгружаем из базы данных продажи за год в разрезе товаров:

Сортируем список по убыванию суммарных продаж

В новом столбце считаем долю каждого товара в суммарных продажах. В каждой строке делим соответствующие продажи на суммарные: =B2/СУММ($B$2:$B$23)

В следующем столбце считаем нарастающую долю. То есть процент данного товара плюс проценты всех предыдущих. В последней строке должно получиться 100%

В последнем столбце определяем категорию с помощью функции ЕСЛИ: =ЕСЛИ(D2

Для удобства, я сделал заливку фона для каждой категории с помощью условного форматирования.

Теперь нам хорошо видно, что первые 13 товаров делают 80% всех продаж. Однако, этих данных мало, чтобы провести реальный анализ и принять определенные решения касаемо того или иного продукта. Поэтому, дальше я расскажу, как сделать абс-анализ в Excel информативным и полезным.

АВС-анализ товарного ассортимента

Правильная последовательность выполнения ABC-анализа обычно такая:

Выбрать несколько показателей, по которым будем оценивать процесс. Для ассортимента товаров, пусть это будет выручка, прибыль и количество чеков для каждого товара
Сегментировать процесс, если это необходимо. Например, по географии сбыта, т.к. в разных странах могут отличаться стереотипы, модели поведения при покупке. Очевидно, нельзя иметь одинаковый ассортимент в Европе и Китае, т.к. потребительский спрос там разный. Анализ проводите для каждого сегмента отдельно.
Выгрузить из базы данных численную информацию по товарам и выбранным показателям за длительный период. Обычно, 1-2 года. В нашем случае, получим объемы продаж в единой валюте, прибыль от этих продаж и количество чеков.

Важно: полученные данные должны быть достоверными, «чистыми» и сведёнными до вида «товар –значение». Например, выручка нужна для каждой единицы номенклатуры в виде: «Наименование товара – сумма продаж за год»

Если у вас более детальные данные, можно воспользоваться Сводными таблицами для приведения информации в нужный вид.

Для каждого показателя отдельно провести классификацию (анализ АБЦ). Я распределю товары на категории три раза: по выручке, по прибыли и по количеству чеков. Получится три отдельные таблицы.

Сведите полученные распределения в одну таблицу. Для этого можно использовать сводные таблицы или функцию ВПР. У вас получится так:

Теперь, сопоставляя собранную информацию, можно делать выводы. Например:

Samsung Galaxy J2 Prime – при большой выручке, товар не принес значительной прибыли, было не так много чеков. Данная позиция, возможно, слишком дорогая для данного рынка сбыта и ее приходится распродавать без запаса маржи
Xiaomi Redmi Note 5 – при небольшом количестве чеков, принес хорошую выручку и значительную прибыль. Товар оптимален с точки зрения экономики предприятия
Xiaomi Redmi 6 – при средней выручке, приносит прибыль и активно покупается. Дешевая модель с высокой рентабельностью, которая распродается массово. Стоит внимательно относиться к запасам данного продукта

И так далее. Подход с несколькими показателями позволяет лучше понимать процессы и принимать решения на основе этого. Подобный анализ рекомендую проводить регулярно для получения наилучшего эффекта. При этом, рассудительность и способность мыслить логически – важнее, чем непосредственно результаты расчётов.

Проведенный нами АВС анализ товарного ассортимента – пример того, как правильная манипуляция показателями раскрывает суть процессов, а Microsoft Excel – выступает удобным инструментом для этого.

Кроме того, аналитики часто выполняют XYZ-анализ, или комбинированный ABC-XYZ для более глубокого понимания процессов.

Кстати, все данные, приведенные в таблицах с примерами – вымышленные, не имеют ничего общего с реальностью, получены с помощью генератора случайных чисел и не отражают объективной реальности для перечисленных продуктов!

А у меня на этом всё. Если хотите что-то спросить, уточнить или добавить – пишите комментарии!

Этап 2. Выделение номенклатурных групп по методу XYZ

Метод учитывает стабильность реализации для товаров или списания в производство для материалов. Позволяет увидеть, что стоит за высокой суммой выручки: разовая продаж супердорогой ассортиментной позиции или постоянный клиентский спрос. В сочетании с АВС дает отличные результаты. Ведь теперь ошибиться в том, где явные складские залежи, а где просто дешевые, но каждодневно продающиеся запасы, окажется невозможно.

Суть в том, чтобы:

взять ту же выборку по товарам, что и для АВС, но только с разбивкой по месяцам или кварталам года;
рассчитать в разрезе номенклатурных позиций так называемую вариацию. Ее значение определит искомую стабильность. Считается, что когда она не более 10%, то товар продается от периода к периоду в примерно одинаковых объемах. А если свыше 25%, то в иные месяцы реализация существенно снижается или даже отсутствует;
на основе вариации распределить товары по трем группам – X, Y, Z.

На схеме показали принцип их выделения.

Рисунок 2. Принципы выделения групп в XYZ-анализе

Как реализуется

Перейдем к практике. Для этого вернемся к нашему условному примеру и дополним его продажами в поквартальном разрезе, причем в натуральных показателях. В идеале взять помесячные данные. Мы в статье просто максимально упрощаем.

Таблица 3. Натуральный объем продаж в поквартальном разрезе, ед.

Ассортиментная позиция	Кварталы
I	II	III	IV
Товар 1	115	144	128	135
Товар 2	72	50	37	82
Товар 3	289	357	318	264
Товар 4	530	459	597	542
Товар 5	18	22	24	35
Товар 6	680	621	644	702
Товар 7	69	87	71	92
Товар 8	443	498	503	540
Товар 9	139	158	146	162
Товар 10	758	726	859	812

Заметьте: если у товаров разные единицы измерения (штуки, килограммы, литры и т.д.), то это не играет роли и не мешает применению метода. Ведь вариация рассчитывается внутри ассортиментной группы, а там цифры являются сопоставимыми.

Дальше вычислим вариацию. Если используете Excel, то пригодятся две его функции:

СТАНДОТКЛОН.В – для вычисления стандартного отклонения по выборке

Обратите внимание, что есть еще СТАНДОТКЛОН.Г, но, как говорят специалисты, она дает смещенные оценки и поэтому чуть искаженный результат;
СРЗНАЧ – для расчета средней арифметической величины.. Вариация равна отношению стандартных отклонений и среднего значения.

Вариация равна отношению стандартных отклонений и среднего значения.

Смотрите в таблице, какие результаты мы получили.

Таблица 4. Расчет вариации и определение группы по XYZ-анализу

Ассортиментная позиция	Среднеквадратическое отклонение, ед.	Среднее арифметическое значение, ед.	Вариация, %	Группа
1	2	3	4 (2 ÷ 3 × 100)	5
Товар 1	12,2	130,5	9,4	Х
Товар 2	20,5	60,25	34,0	Z
Товар 3	40,0	307	13,0	Y
Товар 4	56,7	532	10,7	Y
Товар 5	7,3	24,75	29,4	Z
Товар 6	36,2	661,75	5,5	Х
Товар 7	11,5	79,75	14,4	Y
Товар 8	40,0	496	8,1	Х
Товар 9	10,6	151,25	7,0	Х
Товар 10	58,8	788,75	7,4	Х

Чтобы не расставлять буквенное обозначение группы вручную, используйте Excel-формулу:

=ЕСЛИ(H3<=10; «Х»; ЕСЛИ(H3>=25; «Z»; «Y»))

В нашем случае Н3 – это ячейка со значением вариации для первого товара.

Какие выводы позволяет сделать

Теперь мы точно знаем: самые проблемные с точки зрения регулярности продаж – это номенклатурные позиции 2 и 5. А неизменно стабильный спрос на 1, 6, 8, 9 и 10.

Перейдем к следующему этапу, на котором совместим обе классификации.