Как провести XYZ анализ товарных запасов в Excel

В целях оптимизации ассортимента компании проводится XYZ анализ товарных запасов. Методика применяется в совокупности с ABC-анализом и заключается в классификации товаров в зависимости от потребностей покупателей. На основании результатов расчетов прогнозируются закупки и продажи.

Как выполняется XYZ анализ ассортимента

Наряду с методом ABC XYZ анализ проводится для ранжирования ресурсов компании. Если речь идет о товарных запасах, первый бизнес анализ помогает классифицировать ресурсы по уровню (степени) их важности. При этом запасы делятся на следующие группы:

  • А – наиболее ценные виды товаров (около 20 %) приносят организации большую часть продаж (около 80 %).
  • В – промежуточные товары (около 30 %) приносят около 15 % реализации.
  • С – наименее ценные товарные позиции (около 50 %) приносят 5 % реализации.

XYZ анализ позволяет группировать ресурсы по степени их нужности организации, то есть в зависимости от интенсивности и стабильности их потребления.

В процессе расчетов образуется также три основные группы – X, Y и Z. Товары распределяются по возрастанию в зависимости от коэффициента вариации. Это относительный статистический показатель, который измеряется в % и используется для сравнения не связанных между собой данных. Позволяет построить финансовую модель с учетом унифицированного риска.

Общая формула расчета:

К вариации = Среднеквадратическое отклонение случайной величины / Среднее значение случайной величины.

Формула расчета для товарного ассортимента:

xyz1.gif

где:

где Хi — величина объема продаж по отдельному товару за i-й период;

х — среднее значение объема продаж по анализируемой позиции;

n — количество заданных периодов.

При проведении расчетов К вариации определяется по каждой из анализируемой позиции отдельно. Затем оцениваются полученные отклонения продаж от среднего значения. После ассортимент ранжируется по группам – X, Y и Z. Каждая из полученных групп классифицируется так:

  • X – такие ресурсы характеризуются наиболее стабильным спросом, высоким уровнем потребления, а значит, значительными продажами и достоверными результатами прогнозирования. Компании не грозят убытки даже при закупке значительных партий этих товаров. На их долю приходится до 10 % от общих объемов ресурсов.
  • Y – это ресурсы, которые отличаются известными колебаниями в потреблении, но все равно остаются достаточно надежными для организации. В качестве причины колебания выступает, к примеру, сезонный спрос. Для точности прогнозов требуется углубленный анализ и контроль статистики продаж, оптимизация складских запасов. На долю данной группы приходится 11-25 % от общих объемов ресурсов.
  • Z – ресурсы последней группы имеют самый волатильный спрос, отличаются нерегулярными продажами и сложным прогнозированием. Такие позиции рекомендуется выводить из ассортимента или работать с ними по предзаказу. Коэффициент вариации имеет значение от 25 %.

В процессе расчетов аналитику нужно помнить о том, что реальные значения К вариации могут отличаться от полученных. Поскольку сам по себе этот коэффициент является относительным, его могут искажать конкретные условия продаж, влияющие на потребность. К примеру, это сезонность спроса, проведение различных акций, отнесение к дефицитным позициям, попадание в тренд и т.д.

Затем, на основании исходных данных, определяют наиболее популярные среди покупателей товары, наименее популярные и средние. Для этого по каждому наименованию рассчитывается К вариации. Номенклатура классифицируется по 3 основным группам:

  • X – приносят максимальную прибыль магазину, пользуются стабильно высоким спросом у покупателей.  
  • Y – отличаются умеренным спросом, приносят регулярную прибыль. Продажи подвержены сезонным колебаниям.
  • Z – характеризуются небольшим спросом, приносят незначительную прибыль. Продажи можно совсем убрать или сократить.

Пример проведения XYZ анализа в Excel

Прежде чем переходить к расчетам, определите анализируемые товарную номенклатуру и временной интервал. Методику можно применить ко всей продукции, к основному ассортименту или к отдельным группам ресурсов. Периодом для расчетов рекомендуется назначить длительный интервал времени для повышения точности результатов. По итогам данные распределяются по группам в виде таблицы и графиков.

Расчеты коэффициента вариации не нужно выполнять вручную. Рекомендуется использовать для вычислений табличные возможности автоматизированных сервисов, к примеру, Excel. Рассмотрим как построить финансовую модель в Excel.

Программы, представленные на нашем сайте позволяют автоматически провести XYZ анализ. Для анализа все данные за выбранный временный интервал импортируются в Excel-программу из 1С, путем выгрузки стандартного отчета “Анализ счета» в разрезе анализируемых позиций.

На основании этих сведений программа определяет коэффициенты вариации, ранжирует номенклатуру по XYZ-методу. Визуализация ассортимента с помощью графиков наглядно показывает, какие товары являются лидерами продаж, а какие относятся к аутсайдерам.

xyz.PNG

Последовательное внедрение в бизнес-процессы управленческих решений сообразно расчетам помогает менеджерам ориентироваться в закупках при разработке товарного ассортимента:

  • Товары группы X – те, которые максимально привлекают клиентов. Всегда должны быть в наличии (выделены желтым цветом на рисунке). Спрос на такие товары стабильный, он не имеет сезонных колебаний и относительно постоянный.
  • Товары группы Y – имеют стабильный спрос, который существенно подвержен сезонным колебаниям. 
  • Товары группы Z – отличаются случайным спросом. Компания ничего не потеряет, если откажется от их реализации. В крайнем случае можно работать с этими товарами по предоплате.

Аналитическая Excel-таблица учитывает все нюансы расчетов, которые сложно упомнить при ручных вычислениях. Прежде всего, это сезонность спроса. Модель позволяет при необходимости исключить из расчетов исходные данные по выбранным месяцам колебания продаж – при помощи ввода специального коэффициента продажи каждого месяца корректируются на сезонный коэффициент. В итоге получаются более точные результаты, что помогает определить реальный прогноз. Информация по сезонам обрабатывается отдельно. Дополнительно программа проводит анализ оборачиваемости запасов, дебиторских и кредиторских обязательств, затрат, финансового цикла и т.д. 

Похожие статьи
Управление запасами по теории ограничений (TOC) в Power BI и Excel
Инновационная Excel модель, которая рассчитывает нужное количество товара, автоматизирует рутинные функции управления запасами, предоставляет необходимую аналитику, а также инструменты для управления ассортиментом. Работает на основе выгрузок стандартных отчетов из 1С:Предприятие
Анализ движения запасов и системы управления запасами в Excel

Современную торговлю трудно представить без налаженных инструментов автоматического заказа товаров. Говоря о товарах, подразумеваются не только изделия для перепродажи, но и другие ценности – материалы, сырье, полуфабрикаты и т.д. Наличие адаптированной к потребностям деятельности системы управления запасами не является редкостью в зарубежных компаниях. Однако многие российские предприятия даже не знают, что это такое.

1
Управление размером буфера товарных запасов на основе коэффициента оборачиваемости

Поддержание оптимального для организации уровня запасов обеспечивает высокую рентабельность бизнеса. Управление буфером запасов помогает избежать перебоев с закупками и упущенных продаж, а также появления неликвидных запасов на складах. Для этих целей используются принципы теории ограничений, которые могут применяться в торговых, производственных, дистрибуционных компаниях, а также в ритейле.

10
ABC-анализ дебиторской задолженности и продаж

АВС-анализ – это классический метод ранжирования дебиторской задолженности (или других активов компании) по заданным факторам. Наиболее часто в качестве расчетных критериев используются возраст или объем задолженности. Методика может применяться при управлении оборачиваемостью любыми ресурсами, включая валовую прибыль или валовые продажи.

6