Реклама на портале

Xyz анализ на примере. ABC- и XYZ-анализ

ABC и XYZ-анализ, их совмещение. Сфера применения, правила проведения, примеры исследования с помощью Excel.

Современный маркетинг и логистика основаны на использовании ряда всемирно опробованных инструментов. К таким инструментам относят ABC и XYZ-анализы, помогающие улучшить организацию бизнеса. Их совместное применение действенно для оптимизации бизнес-процессов, не вызывает потребности в больших трудозатратах и в привлечении высокооплачиваемых экспертов.

Что такое ABC-анализ

Смыслом ABC-анализа можно считать выделение в бизнесе из большого количества однотипных объектов те, на которых нужно сосредоточить главное внимание исходя из конкретной выбранной цели. Этот метод может использоваться в разных направлениях: для оптимизации ассортимента, анализа клиентской базы, повышения эффективности продаж.

ABC-анализ основан на идеях Парето, утверждающего, что в бизнесе всегда только 20% вложений даёт 80% результата. Именно на этом сегменте он рекомендует сосредоточить усилия.

В ABC-анализе делят факторы бизнеса на 3 категории:

  • А - наиболее ценные ресурсы (20%), результат от которых в бизнесе равен 80%;
  • В - 30% ресурсов, дающих 15% результата;
  • С - 50% ресурсов, от которых результат составляет всего 5%.

Одним из наиболее распространенных методов анализа ассортимента является ABC-анализ, который основывается на принципе Парето. Последний, в свою очередь, гласит, что за 20% последствий отвечают 80% причин. Данное правило, которое также получило название 80/20, означает, что в любом процессе жизненно важным является небольшой процент причин (20%), а оставшиеся причины (80%) не оказывают серьезного влияния на конечный результат.

Данное правило может быть применено к различным социально-экономическим явлениям и бизнес-процессам. Например: 80% работы выполняется за 20% времени; 80% прибыли компании обеспечивают 20% клиентов; 80% площадей склада занимают 20% товарных запасов; 80% объема продаж обеспечивается 20% продавцов; 80% проблем вызвано 20% дефектов и т.д.

В каждом конкретном случае данная пропорция может отклоняться от точных параметров 80/20 и составлять 90/10 или 65/35. Однако суть от этого не меняется и заключается в том, что наибольший процент результата обеспечивается меньшим по величине процентом затрат.

В рамках анализа ассортимента данное правило говорит о том, что 20% товаров обеспечивают 80% товарооборота магазина.

Метод ABC-анализа позволит определить те 20% товаров, которые являются приоритетными для магазина. По сути, данный метод предполагает ранжирование торгового ассортимента по различным параметрам. Традиционно весь ассортимент делят на три группы товаров в зависимости от их вклада в товарооборот и прибыль магазина:

1) товары группы А - наиболее важные товары, обеспечивающие первые 50% результатов;

2) товары группы В - товары средней степени важности, обеспечивающие еще 30% результатов;

3) товары группы С - наименее значимые товары, обеспечивающие оставшиеся 20% результатов.

Традиционно ABC-анализ проводится в три этапа.

Этап 1. Определение объекта анализа и параметров его оценки.

В качестве объекта анализа могут выступать:

товарные группы;

товарные позиции;

поставщики.

Критериями оценки могут служить:

объем продаж (в натуральном и денежном выражении);

оборачиваемость;

товарные запасы и т.д.

Этап 2. Составление списка объектов анализа по убыванию значения выбранного параметра.

Этап 3. Определение групп А, В и С, для чего необходимо рассчитать долю параметра от общей суммы параметров с накопительным итогом и распределить в соответствии с полученными значениями объекты анализа по группам.

Рассмотрим ABC-анализ по товарным группам на конкретном примере продуктового магазина, работающего в формате «магазин возле дома».

Этап 1. В рамках данного анализа объектом исследования выступают товарные категории, в числе которых:

молочная продукция;

хлебобулочные изделия;

кондитерские изделия;

алкогольная продукция;

фрукты и овощи;

мясо, колбаса;

соки, воды.

Для проведения анализа необходимо систематизировать информацию о товарообороте каждой товарной группы за определенный период (месяц, квартал, год). После этого необходимо рассчитать долю каждой товарной группы в общем объеме товарооборота магазина (табл.).

Этап 2. Отсортировать товарные группы в порядке убывания их доли в товарообороте.

Товарооборот товарных групп за 1-й квартал 2010 г.

Таблица

ABC-анализ ассортимента магазина

Таким образом, проведенный ABC-анализ показывает, что основную долю товарооборота магазина обеспечивают такие товарные группы, как молочная продукция, хлебобулочные изделия и мясо, колбасы, которые относятся к группе А. Товарные группы - соки, воды и фрукты, овощи, относящиеся к группе С, нуждаются в развитии и требуют дополнительныхакций по стимулированию сбыта, например в виде снижения цен или расширения ассортимента.

Однако ABC-анализ по товарным группам дает только поверхностное представление о структуре ассортимента магазина. Для более детального и глубокого анализа целесообразно проводить аналогичный анализ по товарным категориям внутри товарных категорий, так как он является более информативным и позволяет эффективнее управлять ассортиментом.

Для более глубокого исследования ассортимента можно использовать XYZ-анализ. Он позволяет создать более полную картину торгового процесса в магазине.

XYZ-анализ также предполагает разделение ассортимента магазина на группы X, Y и Z, при этом критерием данного анализа может быть доходность товаров или стабильность их продаж.

При этом чаще всего необходимость проведения XYZ-анализа возникает в случае, когда перед магазином стоит задача провести анализ ассортимента одновременно по нескольким параметрам и представить его результатв виде матрицы.

Рассмотрим совмещение ABC- и XYZ-анализа на примере магазина по продаже продуктов питания.

В качестве объекта исследования выступают следующие товарные группы:

молочная продукция;

хлебобулочные изделия;

мясо и колбасы;

кондитерские изделия;

алкогольная продукция;

фрукты, овощи;

соки, воды.

Совмещенный анализ включает в себя следующие этапы.

Этап 1. Проведение ABC-анализа. В качестве критерия разделения товаров на группы в рамках данного анализа выступает доля товарной группы в общем товарообороте магазина. Результаты анализа представлены в табл.

ABC-анализ

Этап 2. Проведение XYZ-анализа. На данном этапе критерием деления товаров на группы выступает доля товарной группы в валовой прибыли магазина. Результаты XYZ-анализа представлены в табл.

Таблица

XYZ-анализ

Этап 3. Совмещенный анализ (ABC- и XYZ-). Необходимо совместить результаты ABC- и XYZ-анализа, в результате чего весь ассортимент магазина делится на 9 сегментов исходя из двух критериев - доли товарной группы в товарообороте магазина и доли товарной группы в прибыли магазина. Результаты совмещенного анализа представлены в табл.

Таблица

ABC- и XYZ-анализ

Проведенный анализ позволил выделить наиболее выгодные и наименее прибыльные для магазина группы товаров.

Так, наиболее выгодными для магазина товарными группами являются АХ, ВХ, AY - группы, которые обеспечивают наибольший вклад в товарооборот и формирование прибыли магазина.

К числу групп, нуждающихся в специальных мероприятиях по повышению их эффективности, относятся BY и CY. Данные группы обладают достаточным потенциалом, но для того, чтобы они перешли в группу выгодных товаров, необходимо оптимизировать ассортиментную и ценовую политику в отношении этих групп.

Наконец, к наименее прибыльным и плохо оборачиваемым товарам относятся сегменты BZ, CZ. Данные товарные группы требуют особого внимания со стороны руководства магазина.

Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латин-ского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матри-ца, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе

Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле-ние ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц .

XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.

Математический инструментарий

Для лучшего понимания данного метода ана-лиза и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.

Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда :

Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.

Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежеме-сячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Вторая формула - это коэффициент вариации :

Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном слу-чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.

Идея анализа

Основная идея XYZ-анализа состоит в группи-ровании объектов по однородности анализи-руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.

В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.

Очень важно правильно определить перио-дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от-грузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио-дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.

Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек) , позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:

СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1 . Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из пе-риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе-риодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводит-ся анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.

Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.

  • В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
  • В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
  • В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании.

Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие

Объем продаж, штук Средние Стандартное Коэффициент XYZ
Товар Июль Август 1 Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь продажи отклонение вариации
за месяц
Товар 1 90 120 120 180 250 200 160,0 55,1 34% Z
Товар 2 150 164 154 152 148 169 156,2 7,7 5% X
Товар 3 250 222 255 286 262 288 260,5 22,5 9% X
Товар 4 800 858 774 752 792 761 789,5 34,8 4% X
Товар 5 100 92 102 101 130 ПО 105,8 12,0 11% Y
Товар 6 0 272 267 324 262 271 279,2 22,7 8% X
Товар 7 1500 1401 1721 1320 1692 1604 1539,7 146,8 10% X
Товар 8 0 272 267 324 262 271 232,7 106,1 46% Z
Товар 9 4000 4550 4753 4704 4434 4766 4534,5 266,5 6% X
Товар 10 200 120 90 140 150 160 143,3 34,0 24% Y

Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.

Учет сезонных колебаний.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про-стое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания - это только одна из причин нестабильности.

Более правильным и эффективным дейст-вием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каж-дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент.

В результате мы получим объем продаж то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.

Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про-гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент ра-вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон-ных колебаний получается путем деления фак-тических данных за месяц на сезонный коэф-фициент этого месяца.

Таким образом, применение XYZ-анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устра-нению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.

Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:

Товар Объем продаж, штук Средние Стандартное Коэффициент
Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь продажи отклонение вариации
за месяц
Товар 1, фактические данные 90 120 120 180 250 200 160,0 55,1 34%
Расчетный сезонный тренд 100 120 150 200 220 180 161,7 42,6 26%
Сезонный коэффициент 0,62 0,74 0,93 1,24 1,36 1,11 1,0 0,3 26%
Товар 1, без учета сезонных колебаний 146 162 129 146 184 180 157,6 19,5 12%

Совмещение ABC и XYZ анализов.

Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от-груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.

АХ AY AZ
ВХ BY BZ
СХ CY CZ
  • Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
  • Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стаби-лен и хорошо прогнозируется.
  • Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
  • Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
  • Товары группы С составляют до 80% ассор-тимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.
  • По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
  • По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
  • В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт-ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг.

Преимущества совмещенного метода.

Итак, использование совмещенного АВС-и XYZ-анализа позволит:

  • повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
  • повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
  • выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе;
  • перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

И это далеко не полный перечень преиму-ществ, которые реализуются благодаря ис-пользованию описанного совмещенного метода.

  • Big Data ,
  • Алгоритмы ,
  • Визуализация данных

    • XYZ–анализ - одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.

    XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

    Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с .
    Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

    Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.

    Цель - проанализировать поведение каждого товара за определенный период для управления товарным ассортиментом.

    Критерием для анализа может выступать количество проданного товара за определенный период, спрос на товар, количество покупок.

    Этапы проведения XYZ–анализа



    При выборе показателей коэффициентов стоит использовать здравый смысл и знание своей товарной группы или ассортимента сети в целом.
    • Категория Х, в которую попадают товары с минимальным колебанием продаж, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования до 0,1-0,2.
    • Категория Y, в которую попадают товары со средним колебанием продаж от 0,2 до 0,6, с сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
    • Категория Z, в которую попадают товары с резкими колебаниями продаж от 0,6 и выше, с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

    Для проведения XYZ анализа обязательно нужно помнить о сезонности продаж для определенных товаров. Элементарный пример - это мороженое, которое отличается высокой стабильностью продаж в жаркую часть года, и абсолютно нестабильными в холодную.

    Учет столь многих факторов требует автоматизации проведения анализа. На этот момент существует уже достаточно большое количество систем, которые значительно упрощают работу аналитика или категорийного менеджера.

    Для примера XYZ анализа предлагаем проведенное нами исследование с помощью сервиса BI Datawiz.io .
    для сети супермаркетов из 11 магазинов по торговой группе “Молоко и молочные продукты”. Целью было выделить категории товаров для управления ассортиментом и выработать общие рекомендации по формированию заказа для каждой категории.

    Большая часть товаров, которые входят в группу “Молоко и молочные продукты”, продаются постоянно, часто закупаются впрок в супермаркетах на выходные. Потому выбран временной интервал - неделя.

    Проводить анализ группы будем за последние полгода.

    Мы знаем что в целом товарная группа “Молоко и молочная продукция” одна из самых часто продаваемых в любом супермаркете. Это дает нам возможность выделить достаточно равномерные категории с такими коэффициентом вариации:

    В разрезе товарной группы “Молоко и молочная продукция”, проведенный анализ выделил категорию Х из 123 товаров.

    В таблице ниже специально выделены два товара, которые при большой разнице в количестве продаж имеют одинаковый коэффициент вариации, т.е. одинаковую стабильность продаж. Это стоит учитывать, одинаково стабильными могут быть как товар с 18 продажами за полгода, так и с несколькими тысячами продаж.

    Построение визуализации, как на скрине ниже, дает нам возможность провести анализ товаров из категории Х и выделить лидеров продаж - это пастеризованное молоко нескольких марок. На такие товары стоит ориентироваться в первую очередь при организации поставок, их пропажа на полках может привести к значительным потерям в продажах, в то время как отсутствие непопулярного товара покупатели могут и не заметить.

    Что-бы более наглядно показать стабильность продаж, приводим графики продаж отдельных товаров из каждой категории Х, Y и Z.

    Так выглядит график продаж товара группы Х. Как видно, колебания продаж в невелики.

    Так выглядит график продаж товара категории Y.

    Так выглядит график продаж для товара этой категории. Как видим, в последние 2 месяца было 2 неожиданных роста продаж товара и снова резкое падение.

    Как еще можно использовать XYZ анализ?

    Стабильность продаж товаров важный показатель эффективности работы торговой сети и каждого магазина.

    Применим XYZ анализ для определения проблемных магазинов сети. Используем данные той же товарной группы “Молоко и молочные продукты” за полгода, она всегда отличается высокими показателями и стабильностью продаж.

    Построим визуализацию данных по каждому магазину торговой сети с такими показателями:
    по горизонтали - оборот каждого магазина за выбранный период;
    по вертикали - коэффициент вариации;
    диаметр точки - средний чек.

    Как видим, коэффициент вариации продаж товарной группы “Молоко и молочные продукты” для большинства магазинов сети, кроме одного, не выше 0,15. Лучший оборот и средний чек показывают магазины №1 и №2.

    А вот магазин №7 отличается низким оборотом и высоким коэффициентом вариации. Продажи не стабильны, более чем в 2 раза сравнивая с другими магазинами торговой сети. Важно определить причины такого разрыва и принять меры для эффективной работы этого магазина.

    Как применять результаты анализа?

    Выделяют два подхода к управлению товарным ассортиментом, так называемые “американскую” и “японскую” системы управления запасами товаров.

    “Американская” или традиционная система управления предполагает ограничение рисков с использованием максимизации запасов товарного ассортимента, формализацию и настройку всех процессов анализа ассортимента и складских запасов “раз и навсегда”.

    Четкое выполнение всех процедур дает возможность эффективного управления. Менеджеры торговой сети стараются максимально обезопасить себя от перебоев и проблем с поставками, нерегулярного спроса на товары формируя достаточный запас.

    Такая система управления требует значительных материальных вложений и постоянного анализа товарных запасов, но уменьшает риски для ассортимента магазина или сети.

    “Японская” система управления запасами - это минимизация, оптимизация и автоматизация. Система более гибкая и не такая стандартизированная в сравнении с “американской”.

    Предполагает точный прогноз покупательского поведения, прогноз продаж товаров, и организацию на его основе системы Автозаказа, четкость в управлении всей системой заказа и доставки, надежных поставщиков, доставку “точно в срок”.

    Торговая сеть строит свои отношения с поставщиками на доверии и делегировании части обязанностей. Товарный запас рассматривается в японской системе, как показатель недоверия к поставщику.

    Эти две модели управления дуалистичны, но в наших реалиях оптимально срабатывает их объединение и разработка универсальных решений.

    На основе этих систем управления проанализируем желаемые подходы к работе с каждой категорией:

    Категория Х. Товары с самой высокой стабильностью спроса и продаж.
    Это упрощает поставки - мы всегда знаем сколько этого товара продастся и сколько еще его необходимо заказать.
    В случае категории Х - минимизация наш вариант! Запас на складе должен быть для восполнения разницы между продажей и заказом. Предполагается не минимизация запасов, а минимизация управленческих усилий, настраивание точных поставок “срок в срок”.

    Категория Y. Сезонные колебания, устойчивый рост или снижение - типичные характеристики спроса на эти позиции, значит нужен запас. Главным для этой категории стоит вопрос оптимизации уровня запаса, для обеспечения необходимого уровня обслуживания покупателей при минимуме затрат на создание и поддержание запаса.

    Категория Z. Сюда относятся товары, не имеющие ни тенденций, ни постоянства в продажах. Прогноз продаж для них невозможен и нецелесообразен, а значит оптимизационный подход к управлению запасами не вариант. Выбор остается между минимизацией (до исключения товаров из ассортимента) или максимизацией (если позволяют финансовые возможности) запасов категории Z.

    При анализе ассортимента с помощью XYZ категорий важно помнить, что это один из целого комплекса методов, который можно использовать как по отдельности, так и в комплексе. О совмещенных видах анализа читайте в следующих публикациях от