Xyz анализ ассортимента и xyz анализ запасов

XYZ- и ABC-анализ в торговле

В основе ABC-анализа лежит принцип Парето «80/20». С его помощью мы выделяем 20% товаров, на которых зарабатываем 80% прибыли. По этому критерию, как и при XYZ-анализе, определяем товары-лидеры — группу A, которые формируют порядка 80% прибыли или выручки, середнячки — B, на долю которых приходится 15%, и аутсайдеры — C, вносящие в прибыль бизнеса оставшиеся 5%.

Помесячный ABC-анализ нам не нужен — достаточно общих цифр за тот же период, по которому делался их XYZ-анализ.

По завершении сводим для наглядности в единую таблицу товары по результатам обоих анализов. У нас получается девять групп, но интерес представляют только четыре.

Пример товара группы AZ. Представим, что собственник поставлял торговое оборудование и думал, что делает основные деньги на нем, потому что товар был с высокой стоимостью и маржой. А когда владелец начал анализировать статистику продаж, выяснил — спрос на оборудование, дорогой товар длительного пользования, был эпизодическим. 

А вот на упаковку и бытовую химию, которыми бизнес торговал параллельно, спрос оказался постоянным. Собственник продолжил работать и с оборудованием. Но теперь знает: основную прибыль он делает на другом товаре, а в случае сделки по дорогостоящей позиции — получает бонус.

Лилия: «Если собственник по каким-то причинам хочет продолжать работать с группой AZ, особенно по предзаказу, сильно этим бизнесу не навредит. Если откажется, тоже невелика потеря.

С остальными пятью группами еще проще — чем дальше от левого верхнего угла таблицы, в котором находится группа AX, и ближе к правому, где расположилась СZ, тем меньше пользы от таких товаров и тем безболезненнее бизнес отреагирует на их исключение из ассортимента».

Преимущества и недостатки

У совместного ABC XYZ анализа есть следующие преимущества:

• Широкий спектр применения. Его можно использовать для расчета показателей продаж, определения ключевых клиентов, спроса на товар, вклада продавцов в командную работу и т. п.
• Простота. Выполнить расчёты несложно и для них не нужно десять аналитиков — реально обойтись своими силами. Понадобится только таблица в Excel или любой другой подобной программе. Есть CRM-системы, которые считают заданные показатели в автоматическом режиме. При правильной настройке останется только нажать кнопку, чтобы экспортировать данные в нужном формате.
• Эффективность. Это базовое исследование, которое время от времени стоит повторять в каждой организации.

Как и любой другой метод, ABC XYZ анализ имеет свои недостатки:

• И снова простота. Он не даёт возможности составить всестороннюю картину.
• Не стоит использовать как прямое руководство к действию, например, тут же расставаться с клиентами, совершающими редкие покупки или избавляться от товаров со случайным спросом. Часто требуется дополнительный анализ другими методами.

Этап 1. Анализ запасов по методу АВС

В основе подхода лежит принцип «20/80», который вывел социолог и экономист В. Парето. Он формулируется так: 20% усилий дают 80% результата. Подход подтверждается многолетней практикой, поэтому ему стоит верить.

Если переложить на экономику предприятия, то получим следующее:

• 20% товаров, продукции, работ или услуг обеспечивают 80% дохода/валовой прибыли предприятия;
• 20% материалов формируют 80% всех материальных затрат;
• 20% поставщиков закрывают 80% потребностей организации в снабжении и т.д.

Смысл принципа в том, чтобы не распаляться на многое. Выделите главное и контролируйте его с особой тщательностью. Этим уже обеспечите стабильный уровень эффективности своей деятельности.

Есть два момента про принцип Парето и метод АВС, которые важно знать.

Первый. Разработчики подхода расширили количество групп, которые выделяются из совокупности анализируемых объектов, до трех. Это А, В и С. Разбивка следующая:

• А – 20/80;
• В – 30/15;
• С – 50/5.

Применительно к товарам расшифровку привели на схеме.

Рисунок 1. АВС-анализ: что показывает

Такой вариант является традиционным, хотя не единственным. Например, есть модификация метода, в которой выделяются еще две группы:

• D – абсолютно неликвидные товары, не продающиеся годами;
• N – товары-новинки, по которым пока не сформировалась статистика продаж и принадлежность к конкретной группе неочевидна.

Второй. Методика обычно не работает с абсолютной точностью. Например, возможно, что около 78% дохода обеспечивается за счет 17% от общего количества товарных позиций. Это нормально и не считается изъяном подхода.

Давайте рассмотрим условный пример.

Предположим: организация продает 10 видов товаров. Результаты по доходам за 2020 г. были такими.

Таблица 1. Исходные данные

Ассортиментная позиция	Выручка, млн руб.
Товар 1	1,5
Товар 2	1,8
Товар 3	10,2
Товар 4	84,1
Товар 5	18,8
Товар 6	55,6
Товар 7	2,5
Товар 8	3,1
Товар 9	11,5
Товар 10	42,4

Наша задача: выделить из массива три группы. Первая должна формировать 80% дохода или чуть меньше. Вторая – около 15%. Третья – оставшиеся примерно 5%.

Чтобы ее решить:

• перестроим отчет по убыванию выручки. В этом поможет функция Excel Сортировка и фильтр → Настраиваемая сортировка;
• рассчитаем процентную долю выручки по каждому товару в общей величине;
• сложим ее нарастающим итогом;
• найдем в нарастающих итогах, между какими товарами пролегают две условные границы в примерно 80 и 95%. Все позиции, которые окажутся выше 80%, попадают в группу А. Те, что находятся между 80 и 95%, – в группу В. Оставшиеся – это категория С.

_________________________

Примечание: 95% получили как сумму 80% накопленного дохода для группы А и еще 15% для В.

_________________________

Результаты вычислений смотрите во второй таблице.

Таблица 2. АВС-анализ товаров

Ассортиментная позиция	Выручка, млн руб.	Доля в общей выручке, %	Доля в общей выручке нарастающим итогом, %	Группа
Товар 4	84,1	36,3	36,3	А
Товар 6	55,6	24,0	60,3	А
Товар 10	42,4	18,3	78,7	А
Товар 5	18,8	8,1	86,8	В
Товар 9	11,5	5,0	91,7	В
Товар 3	10,2	4,4	96,2	С
Товар	3,1	1,3	97,5	С
Товар 7	2,5	1,1	98,6	С
Товар 2	1,8	0,8	99,4	С
Товар 1	1,5	0,6	100,0	С
Итого	231,5	100,0	×	×

Есть рекомендация от экспертов: вместо выручки использовать в анализе валовую прибыль, и именно по ней формировать группы. Такой вариант в чем-то даже лучше. Ведь доход, полученный по товару, еще не означает получение прибыли от его реализации. Если продажная цена ниже закупочной, значит, организация торгует в убыток. Применение выручки в АВС-анализе не покажет подобную проблему, а подход на основе валовой прибыли сразу выявит. Правда, тогда может возникнуть сложность с долями значений, если по какому-то товару получен валовый убыток. Его удельный вес окажется с минусом, а это нелепица.

Какие выводы позволяет сделать

Полученная группировка говорит о следующем:

Может показаться, что метод АВС самодостаточен: расчеты сделаны, выводы получены. Однако у него есть существенный недостаток. А что если группа C – это не неликвиды, а недорогие товары повседневного спроса, например, хлеб и соль? Они продаются постоянно, но цена невелика, поэтому они не могут конкурировать с, допустим, элитным коньяком и шоколадом. Последние реализуются намного реже, но зато сразу «делают кассу».

Чтобы исключить подобного рода ошибки в интерпретации данных, прибегают к XYZ-подходу.

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. 

Материал	Структура потребления
Х	Потребление имеет стабильный характер
Y	Потребление имеет склонность к понижению или повышению либо подвергается сезонным колебаниям
Z	Потребление имеет нерегулярный характер

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. 

Материалы	Условия закупки
X	Происходит одновременно с процессом изготовления
Y	Создание запаса
Z	Индивидуальные закупочные заказы

Далее классификацию можно проводить основываясь на точности прогноза потребления (таблица 5). 

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

Материалы	Точность прогноза
X	Большая точность прогноза потребления
Y	Средняя точность прогноза потребления
Z	Небольшая точность 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. 

Комбинация данных анализов дает возможность получить дополнительную информацию о материалах, которые используются на предприятии (таблица 6). Полезно также знать все пути материального потока.

Таблица 6. Комбинация ABC- и XYZ-анализа.

	А	В	С
Х-материал	Высокая потребительная цена	Средняя потребительная цена	Низкая потребительная цена
	Высокая надежность прогноза потребления	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	Средняя надежность прогноза потребления
Z-материал	Высокая потребительная цена	Средняя потребительная цена	Низкая потребительная цена
	Низкая надежность прогноза потребления	Низкая надежность прогноза потребления	Низкая надежность прогноза потребления

XYZ анализ ассортимента продукции. Формула расчета

XYZ-анализ ассортимента заключается в группировке товаров по трем группам на основе изменчивости их продаж за прошлые периоды. Для проведения анализа необходимо осуществить следующий последовательный алгоритм.

На первом этапе осуществляется расчет коэффициента вариации объема продаж (уровня спроса) по каждой товарной группе. Изменчивость продаж оценивается с помощью коэффициента вариации. Формула расчета коэффициента вариации представляет собой отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию объема продаж. Формула имеет следующий вид:

где:

σ – стандартное отклонение объема продаж;

x_i – объем продаж в период в i-й период;

n – количество рассматриваемых периодов продаж товаров;

х* – среднеарифметическое значение продаж товаров.

Смысл коэффициента вариации заключается в оценке процентного отклонения объема продаж от среднего значения. Чем больше показатель вариации, тем менее устойчив объем продаж данного вида товара.

На втором этапе производится сортировка ассортимента продукции по значению коэффициента вариации и классификация товаров по трем группам – XYZ на основе значений коэффициента вариации.  В таблице ниже показан критерий оценки и экономическое описание для различных групп товаров.

Группа	Коэффициент вариации	Характеристика класса
Группа «X	0<V<10%	Товары с наиболее устойчивыми объемами продаж
Группа «Y	10%<V<25%	Товары с прогнозируемыми, но изменчивыми объемами продаж
Группа «Z	V>25%	Товары, обладающие случайным спросом

Что такое теория поколений

Теория поколений — это исследовательский подход, который описывает, почему появляются разные поколения, что их объединяет и как они меняются.

О разнице между «отцами и детьми» размышляли еще средневековые философы. А вопросом смены поколений серьезно занялись в XIX веке. Ученые считали, что основным признаком объединения людей в поколение может быть общность ценностей и жизненного опыта. Если люди переживали большое общественное или социальное событие — война или кризис, — это влияло на их поведение и мышление.

Настоящую популярность теории принесли две книги: «Поколения: история будущего Америки, 1584—2069 годы» 1991 года и «Четвертый поворот: американское пророчество». Ее авторы — писатель Уильям Штраус и экономист Нил Хоув. Они выделили четыре архетипа поколений со своим набором черт и ценностных установок. Социальные поколения сменяют друг друга раз в 15–20 лет.

Беби-бумеры — люди, которые родились в 1946–1963 годах. В молодости они пылкие и смелые, разрушают привычный уклад жизни. А в зрелости — наоборот, активно отстаивают стабильность и тот образ жизни, который для себя выбрали.

Поколение X — родились в 1964–1980 годы. Люди этого поколения растут в период разрушений старого образа жизни и строительства нового, поэтому рано взрослеют. «Иксы» — прагматики и индивидуалисты. Они высоко ценят материальные ценности и часто идут к своей цели, не обращая внимания на эмоции и мнения других людей.

Поколение Y, «миллениумы» и «миллениалы» — люди, родившиеся с 1981 по 1996. Они ориентированы на общие ценности и блага. Ценят технологии, гуманисты и оптимисты.

Поколение Z, «зумеры» — родившиеся в 1997—2012 годах. Взрослея, остро реагируют на кризисы безопасности. Готовы поменять индивидуальную свободу и сложность политических и общественных систем на усиленный внешний и общественный контроль.

XYZ анализ

Методика проведения XYZ-анализа в Excel в целом похожа. Но поскольку необходимо искать отклонения от средних показателей, данные потребуется собирать помесячно.

Алгоритм выполнения XYZ-анализа на примере показателей спроса на товар выглядит следующим образом:

Занести в таблицу данные по каждому товару по месяцам.

Для всего диапазона ячеек с цифрами задать формулу по типу: =СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3).

• Полученные значения будут внесены в следующий столбец “Коэффициент вариации”.
• Далее необходимо ранжировать полученные значения с использованием формулы =ЕСЛИ(I3<=10%;”X”;ЕСЛИ(I3<=25%;”Y”;”Z”)).

Как сделать ABC и XYZ анализ

Для того, чтобы провести ABC и XYZ анализ в целом необходимо:

• Выбрать анализируемые величины и собрать по ним данные. Желательно брать информацию за полгода-год, так как если сопоставлять большие промежутки, необходимо учитывать рост цен и другие изменения. Поэтому лучше провести анализ за небольшие периоды и сопоставить уже его результаты.
• Убедиться, что все выбранные для анализа величины, являются измеряемыми. Например, объективно измерить уровень сервиса методом ABC XYZ анализа не получится.
• Выбрать способ расчетов. Можно выполнить ABC-анализ в Excel или CRM-программе, если она поддерживает данную опцию.

Бывают ситуации, когда собрать данные за полгода или год в настоящий момент невозможно. Например, отсутствует настолько детальная история покупок. Это хороший повод пересмотреть механизмы учета основных показателей в компании, а к ABC XYZ анализу вернуться, когда на руках будут необходимые для его проведения цифры.

Пример ABC анализа в Excel – 5 шагов

Действительно ABC анализ настолько прост, что его можно выполнить всего за 5 элементарных шагов.

Шаг №1 — выгрузка данных

Для начала вам необходимо выгрузить данные, которые хотите проанализировать. Обычно эти данные выгружаются из учётной системы. На картинке ниже, в качестве примера, я показал «выгрузку» по продажам всего 10 товарных позиций.

На практике, разумеется, эта выгрузка может выглядеть гораздо больше.

Например, моя товарная матрица состояла из 20 000 позиций. Однако, количество позиций не меняет алгоритм действий, поэтому для простоты визуализации и понимания, я буду использовать небольшую таблицу.

Итак, вы должны сделать выгрузку данных с их значениями. В моём случае это товарные позиции и продажи по ним. В вашем случае это может быть практически что угодно:

• менеджеры и продажи по ним
• магазины и их выручка
• клиенты и продажи по ним
• сотрудники и их зарплаты
• филиалы и их расходы
• и т.д.

Внимание! Значения, обязательно нужно просуммировать и вывести сумму отдельной строкой, как показано на картинке:

Шаг №2 — добавление столбцов

На втором шаге, вам нужно добавить два столбца.

Столбец «%» и столбец «Группа» — как показано на картинке

Шаг №3 — формула %

В столбец «%» вам нужно добавить формулу и «протянуть» её на все ячейки этого столбца.

Эта формула высчитывает долю в %, которую занимает каждая отдельная продажа в общей сумме продаж.

Например, продажи по «Товар_1» составляют 11,9% от общей суммы продаж в 100 005 000 рублей.

По сути, вам просто нужно определить по каждой продаже, сколько они составляет в % от общей суммы продаж.

Обратите пристальное внимание! Ячейка с общей суммой продаж С17 — закреплена (в формуле она выглядит вот так $C$17, значок доллара обозначает закрепление). Это сделано для того, чтобы когда вы протягивали формулу вниз по столбцу, ячейка С17 оставалась на месте

Можете проэкспериментировать с закреплением и без закрепления и посмотреть что будет происходить с данными и формулой.

Шаг №4 — сортировка

Теперь нужно выделить всю таблицу и установить фильтр.

Затем отсортируйте столбец (%) по убыванию (от максимального значения к минимальному)

Шаг №5 — определение групп ABC

Но нужно понимать, что «в природе» именно такое распределение практически не встречается, значения лишь стремятся к нему и должны быть близки к этому эталону 80/15/5:

Группа А — значения по продажам занимают около 80% от общей суммы продаж

Группа В — значения по продажам занимают около 15% от общей суммы продаж

Группа С — значения по продажам занимают около 5% от общей суммы продаж

Теперь вам нужно эти группы определить.

Направляйтесь в столбец % и начиная с первой ячейки, постепенно выделяйте столбец сверху вниз. Таким образом чтобы вы могли видеть сумму выделяемых ячеек, как показано на картинке.

На этой картинке, показано как я определил группу А (сумма продаж 76,9%)

После определения группы А, нужно встать на ячейку следующую за ней и найти группу В.

В моём случае, сумма по продажам группы В составляет 16,6%

Все что осталось ниже группы В и является группой С.

В моём случае продажи группы С составляют 6,3%

В итоге, очень просто и быстро, у нас получилась вот такая таблица ABC анализа в Excel.

Мы распределили товарную матрицу на группы ABC

Ну вот и всё коллеги, теперь вы умеете делать ABC анализ в Excel практически в совершенстве. Но это не всё что у меня есть вам сказать по данной теме.

Во-первых, вам может быть полезно скачать файл с Excel таблицей, которую я использовал в данной статье, для этого просто нажмите на кнопку ниже

Во-вторых, я думаю, многим из вас интересно не только уметь механически проводить ABC анализ в Excel, но и понимать, что дальше с этими данными делать, как их правильно использовать.

Для таких пытливых умов, я подготовил вторую часть статьи с примерами как можно использовать данные из ABC.

Проведение XYZ анализа по классическому методу

Группа	Количество	Коэффициент вариации
X	50%	0-10%
Y	30 %	10-25%
Z	20 %	>25%

Мы ищем коэффициент вариации. Он показывает, насколько отклоняются продажи от среднего. Чем выше xyz анализ коэффициент вариации, тем больше отклонения продаж от средних. В классическом анализе в группу Х попадают товары, у которых этот коэффициент меньше 10%. В группу Y – товары с коэффициентом от 10 до 25%, в группу Z- товары с коэффициентом выше 25%. Коэффициент вариации за выбранный период необходимо посчитать по каждому товару. Такая функция есть в Excel. После этого мы можем разделить товары на группы X, Y, Z. Так выглядит проведение XYZ анализа в классическом варианте.

А что, если весь ассортимент нестабильно продающиеся запчасти, либо электротовары? Если мы будем применять классическую методику, то весь ассортимент упадёт в группу Z. Что с этим делать? Проблему может решить модифицированная методика XYZ анализа.

Оценка метода касательных

Рассмотренный метод АВС-анализа по касательным обладает рядом достоинств, благодаря которым его можно рассматривать как пригодный в практическом использовании.

К преимуществам данного метода можно отнести следующие:

• Метод АВС-анализа по касательным относится к методам с нефиксированными границами групп, что позволяет применять его на различных (но не на всех, однако об этом дальше) наборах данных, характеризующихся различной формой кривой Парето;
• Простота и наглядность метода, благодаря чему он прост в реализации программными средствами.

Однако, стоит заметить, что получаемое разделение объектов нельзя назвать единственно правильным. Если вид кривой Парето в какой-то момент времени сильно изменился, возможно полезнее будет выяснить причины произошедшего, а не полагаться на метод, который легко «подстраивается» под произошедшие изменения

Поэтому при использовании метода касательных крайне важно не забывать, для каких целей проводится ABC-анализ, и регулярно интерпретировать полученные результаты

Требования к данным

Для получения корректных результатов АВС-анализа требуется осуществить подготовку входного набора данных.

Источник данных (база данных, файл и др.) может иметь множество полей, поэтому для получения корректного результата АВС-анализа необходимо грамотно определить срез данных.

После определения среза необходимо осуществить агрегацию данных и приведение их к формату, указанному в таблице ниже.

Имя поля	Метка поля	Тип данных	Вид данных
OBJECT	Название объекта (Товар, товарная группа и т.д.)	Строковый	Дискретный
FACTOR	Название фактора (Выручка, объём продаж и т.д.)	Вещественный	Непрерывный

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.

Алгоритм работы онлайн-калькулятора на примерах

Сложение.

Пример:

Сложение целых натуральных чисел { 5 + 7 = 12 }

Сложение целых натуральных и отрицательных чисел { 5 + (-2) = 3 }

Сложение десятичных дробных чисел { 0,3 + 5,2 = 5,5 }

Вычитание.

Пример:

Вычитание целых натуральных чисел { 7 — 5 = 2 }

Вычитание целых натуральных и отрицательных чисел { 5 — (-2) = 7 }

Вычитание десятичных дробных чисел { 6,5 — 1,2 = 4,3 }

Умножение.

Пример:

Произведение целых натуральных чисел { 3 * 7 = 21 }

Произведение целых натуральных и отрицательных чисел { 5 * (-3) = -15 }

Произведение десятичных дробных чисел { 0,5 * 0,6 = 0,3 }

Деление.

Пример:

Деление целых натуральных чисел { 27 / 3 = 9 }

Деление целых натуральных и отрицательных чисел { 15 / (-3) = -5 }

Деление десятичных дробных чисел { 6,2 / 2 = 3,1 }

Извлечение корня из числа.

Пример:

Извлечение корня из целого числа { корень(9) = 3 }

Извлечение корня из десятичных дробей { корень(2,5) = 1,58 }

Извлечение корня из суммы чисел { корень(56 + 25) = 9 }

Извлечение корня из разницы чисел { корень (32 – 7) = 5 }

Пример:

Возведение в квадрат целого числа { (3) 2 = 9 }

Возведение в квадрат десятичных дробей { (2,2) 2 = 4,84 }

Пример:

{ 1/3 = 0,33 }

{ ½ = 0,5 }

Вычисление процентов от числа

Пример:

Увеличить на 15% число 230 { 230 + 230 * 0,15 = 264,5 }

Уменьшить на 35% число 510 { 510 – 510 * 0,35 =331,5 }

18% от числа 140 это { 140 * 0,18 = 25,2 }

Выполнение анализа в «1С»

Перед проведением АВС-анализа в «1С» программу нужно настроить.

Например, в рабочей среде «1С:Управление торговлей 11» необходимо совершить следующие действия:

1. Перейти во вкладку «CRM и маркетинг».
2. В разделе «Сервис» выбрать подраздел «Классификация клиентов».
3. Указать «Полные возможности» в качестве варианта отображения.
4. В разделе «Настройки» выбрать параметры и периоды отображения классификации.
5. Так же провести настройку подраздела «Классификация номенклатуры» раздела «Сервис».

После каждого внесенного изменения нужно очищать данные классификаций, основанные на ранее введенных параметрах. Это можно сделать нажатием кнопки «Очистить ABC-классификацию за все периоды».

Настройки для XYZ-анализа выполняются аналогично.

ABC-анализ

Чтобы провести ABC-анализ привлекательности потребителей компании, необходимо перейти в раздел «Классификация клиентов» и кликнуть по кнопке «Выполнить АВС-классификацию за все периоды».

ABC-анализ проводится в программе «1С».

На экране появится таблица, в которой совокупность всех объектов разделена на 3 группы по степени важности. Ценность элементов можно определять исходя из абсолютных значений различных показателей: прибыли, величины общего дохода и пр

При этом аналитик может самостоятельно указать критерии формирования классификации во вкладке «Параметры» окна отчета.

Проанализировать ассортимент продукции можно в разделе «Классификация номенклатуры», перейдя по гиперссылке «Выполнить АВС-классификацию за все периоды».

В отчете будут представлены все наименования товаров, для каждого из которых указаны абсолютные значения стоимости, величины выручки, количества запасов на складе и пр.

XYZ-анализ

XYZ-подход реализуется аналогично ABC-анализу. Однако в итоговых отчетах вместо абсолютных значений указываются их отклонения от средних величин.

XYZ анализ. Определение

XYZ анализ ­(англ. XYZ-analysis) – это метод классификации ресурсов компании по трем группам на основе их изменчивости (устойчивости). Объектами применения XYZ-анализа могут выступать различные экономические показатели компании: объем продаж, выручка, материальные затраты, количество поставщиков и т.д. Одним из самых распространенных направлений применения данного метода является определение товаров, которые имеют устойчивый спрос (объемы продаж), сезонный и случайный. Это позволяет произвести оптимизацию складских запасов и высвободить дополнительные ресурсы.

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций

XYZ анализ

XYZ–анализ — это инструмент, позволяющий разделить продукцию по степени стабильности продаж и уровня колебаний потребления. Метод данного анализа заключается в расчете каждой товарной позиции коэффициента вариации или колебания расхода. Этот коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах. В качестве параметра могут быть: объем продаж (количество), сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

• Категория Х, в которую попадают товары с колебанием продаж от 5% до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
• Категория Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Где обо всем этом почитать?

Если вас заинтересовала данная тема, и вы хотите узнать больше, изучить другие теории, советуем ознакомиться со следующей литературой по теме:

• Евгений Никонов, Евгения Шамис — «Теория поколений. Стратегия Беби-Бумеров» (бэби-бумеры — это поколение, предшествующее «иксам»; представители родились в послевоенные годы, когда случился бэби-бум — прим. авт.);
• Евгений Никонов, Евгения Шамис — «Теория поколений. Необыкновенный Икс»;
• Евгений Никонов, Евгения Шамис — «В семье не без Миллениума. Что делать поколению (1985-2002 г.р.), которое меняет мир»;
• Вадим Радаев — «Миллениалы: Как меняется российское общество»;
• Иона Стиллман — «Поколение Z на работе. Как его понять и найти с ним общий язык»;
• Джин М. Твенге — «Поколение I. Почему поколение Интернета утратило бунтарский дух, стало более толерантным»;
• Джин М. Твендж — «Поколение селфи. Кто такие миллениалы и как найти с ними общий язык»

Эти книги особенно будут полезны руководителям — для выстраивания эффективных отношений внутри коллектива, а также маркетологам — чтобы еще лучше понимать целевую аудиторию.

Пример ABC-анализа в QlikView с применением сортируемой AGGR-функции

В качестве входных данных берем Excel-файл (прикреплен выше).
Для расчета ABC-анализа будем применять сортируемую AGGR-функцию, которая работает начиная с QlikView 12 версии November 2017. Итак, загружаем данные по месяцам и делаем Straight Table:

Формула для расчета ABC-анализа с использованием сортируемой Aggr-функции:

=if(
(aggr(rangesum(above( sum(Данные), 0, rowno() )),(Материал, (=sum(Данные), DESCENDING )))/sum(TOTAL Данные)<0.8),’A’,
if(aggr(rangesum(above( sum(Данные), 0, rowno() )),(Материал, (=sum(Данные), DESCENDING )))/sum(TOTAL Данные)<0.95,’B’,’C’)
)

1 2 3 4

=if( (aggr(rangesum(above(sum(Данные),,rowno())),(Материал,(=sum(Данные),DESCENDING)))sum(TOTALДанные)<0.8),’A’, if(aggr(rangesum(above(sum(Данные),,rowno())),(Материал,(=sum(Данные),DESCENDING)))sum(TOTALДанные)<0.95,’B’,’C’) )

Отдельно показываю ключевую формулу для вычисления накопленного итога с сортируемой AGGR:

aggr(rangesum(above( sum(Данные), 0, rowno() )),(Материал, (=sum(Данные), DESCENDING )))

1	aggr(rangesum(above(sum(Данные),,rowno())),(Материал,(=sum(Данные),DESCENDING)))

Формула для ABC-Анализа QlikView

=if(
(aggr(rangesum(above( sum(), 0, rowno() )),(, (=sum(), DESCENDING )))/sum(TOTAL )&lt;$(vABC_Level_A)),’A’,
if(aggr(rangesum(above( sum(), 0, rowno() )),(, (=sum(), DESCENDING )))/sum(TOTAL )&lt;$(vABC_Level_B),’B’,
if(sum()&lt;&gt;0,’C’,null()))
)

1 2 3 4 5

=if( (aggr(rangesum(above(sum(Продажикол-во),,rowno())),(ТоварКод,(=sum(Продажикол-во),DESCENDING)))sum(TOTALПродажикол-во)<$(vABC_Level_A)),’A’, if(aggr(rangesum(above(sum(Продажикол-во),,rowno())),(ТоварКод,(=sum(Продажикол-во),DESCENDING)))sum(TOTALПродажикол-во)<$(vABC_Level_B),’B’, if(sum(Продажикол-во)<>,’C’,null())) )

Формула для XYZ-Анализа QlikView

Sqrt(
(
Sum(
aggr(
pow(rangesum(0,sum({&lt;&gt;} ))-(sum(TOTAL &lt;&gt; )/GetPossibleCount(МесяцГод)),2),
,)
)
/
(GetPossibleCount(МесяцГод)-1)
)
/
GetPossibleCount(МесяцГод)
)
/(Sum()/GetPossibleCount(МесяцГод))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Sqrt( ( Sum( aggr( pow(rangesum(,sum({<МесяцГод>}Продажикол-во))-(sum(TOTAL<ТоварКод>Продажикол-во)GetPossibleCount(МесяцГод)),2), ТоварКод,МесяцГод) ) (GetPossibleCount(МесяцГод)-1) ) GetPossibleCount(МесяцГод) ) (Sum(Продажикол-во)GetPossibleCount(МесяцГод))

Заключение

Подводя итог, следует заметить, что универсального метода АВС-анализа не существует. Имеется большое количество «подводных камней», которые не позволяют однозначно выделить один из методов, как наиболее оптимальный. Отсюда следует, что выбор того или иного метода АВС-анализа ложится на плечи аналитика.

В сложившейся ситуации наиболее разумным шагом, предшествующим выбору метода АВС-анализа, будет являться предварительное построение кривой Парето и качественная её оценка. В частности, необходима оценка характера кривой т.к. существуют такие виды распределения, для которых АВС-анализ не применим в принципе (например, описанная выше ситуация кривой Парето, близкой к линейной). Только после оценки характера кривой Парето (желательно даже за несколько периодов) следует принимать решение об использовании того или иного метода. Данный подход позволит максимально эффективно применять на практике метод АВС-анализа.

• – Стерлигова А. Н., «Управление запасами широкой номенклатуры. С чего начать?», журнал Логинфо., №12. – 2003. – с. 50-55.
• – Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики. 2-е издание – Санкт-Петербург: Питер, 2008; ISBN: 978-5-91180-139-7.

Другие материалы по теме: