Чем хорош xyz анализ для маркетолога?

Все мы прекрасно понимаем, что для ускорения процесса торговли и быстрого удовлетворения запросов клиентов, достаточный запас товара должен быть на складе. И что самое главное, достаточным запасом должен быть обеспечен именно ходовой товар. Неликвиды держать экономически не целесообразно. Как выбрать правильный товар? Естественно, подвергнуть весь ассортимент компании тотальному анализу. А начать можно с xyz анализа.

Сущность XYZ анализа.

Под XYZ анализом понимается классификация товарных запасов компании в зависимости от спроса на них в ближайшей временной перспективе. Другими словами, этот анализ дает понимание, сколько и каких товаров держать на складе для бесперебойных продаж в ближайшем времени.

Данный анализ позволяет разделить всю имеющуюся ассортиментную матрицу на определенные группы, отличающиеся предсказуемостью спроса. Если с помощью ABC-анализа мы определяем наиболее продаваемые позиции, то XYZ позволяет отобразить равномерность распределения спроса.

По сути, XYZ анализ – это отличный инструмент маркетолога для анализа динамики продаж, а так же выявления проблемных зон в ассортиментной матрице с большим количеством ассортимента.

Важно помнить один единственный момент. Отдельно взятый XYZ анализ не дает понимания общей картины мира. Данные, полученные с его помощью, лишь закладываются в основу для проведения дальнейшей аналитики товарной группы.

Алгоритм проведения XYZ анализа

Любой анализ, проводимый в компании, соответствует определенному алгоритму. XYZ не исключение. Что же необходимо сделать?

1. Необходим полный список продаваемого ассортимента
2. Объем продаж по каждой позиции
3. Объем продаж по каждой позиции
4. Распределение по группам в зависимости от рассчитанного коэффициента
5. Проведение совместного ABC-XYZ-анализа

Давайте разберем каждый пункт этого алгоритма более подробно.

Список продаваемого ассортимента. Думаю, что для первого пункта не требуется каких-либо подробных разъяснений, тут все понятно, нужен список ассортимента, который мы будем анализировать.

Попозиционный объем продаж. Здесь необходимо учесть, один единственный момент – это период. Больше всего для проведения XYZ анализа подходят данные за год. Однако, чем больше период, тем точнее и правильнее будут результаты анализа. Есть и минимум, который составляет три месяца.

Расчет коэффициента вариации. Коэффициент вариации (КВ) — это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений товара. А если нормальным языком, то КВ наглядно показывает различия между месячными продажами определённого товара и среднестатистическими показателями продаж за анализируемый период времени.

Расчет коэффициента осуществляется по формуле:

Где:

• V – коэффициент вариации.
• σ – среднее квадратичное отклонение.
• x с чертой – средний показатель объёма продаж за весь период.
• xi - объём продаж определённого товара за i период.
• n – количество анализируемых временных интервалов (например, количество месяцев)

Все это легко можно рассчитать силами Excel, используя несколько формул, однако как это все правильно реализовать, отображено на наглядном примере, чуть ниже.

• сезонность продаж,
• тренд (мода),
• x с чертой – средний показатель объёма продаж за весь период.
• маркетинговые акции,
• дефицит и многое другое.

Распределение по группам в зависимости от коэффициента. Как уже отмечалось ранее, категории в XYZ анализе проставляются на основе рассчитанного коэффициента вариации. На текущий момент, в практике, принято следующее распределение:

Категория X — отражает стабильность величины спроса с незначительными колебаниями в их расходе и довольно высокой точностью прогнозирования. Значение коэффициента вариации в данной категории находится в интервале от 0 до 10 %. Другими словами, если какой-либо товар попал в данную категорию, на следующий месяц можно смело заказывать количество, равное объему продаж предыдущего месяца. Товар из данной категории должен быть на складе всегда.

Категория Y — выделяет товар, подверженный серьезным колебаниям, например, сезонностью, и обладающий средними возможностями для прогнозирования. Значение коэффициента вариации в категории Y равно от 10 до 25 %. Анализируя товар из данной категории xyz анализа, стоит обязательно обратить внимание на сезонный фактор. В другое время можно значительно снизить темпы производства или объем закупок.

Категория Z — потребление товара нерегулярно, какие-либо четко выраженные тенденции отсутствуют, точность прогноза минимальна. Значение коэффициента вариации — выше 25 %. Товар из этой категории практически не поддается прогнозированию, так как сложно выявить факторы повышения и понижения спроса. Иметь на складе такой товар можно, но в совсем малых количествах, так «на всякий случай». Идеальным вариантом для товара из категории Z будет отлаженная логистика со склада поставщика в случае появления спроса.

Совместное проведение ABC и XYZ анализа. Уже упоминал о том, что сам по себе xyz анализ не дает четкого понимания об объемах закупки товара или его будущих продаж (исключение составляет лишь товар из категории X). В связи, с чем этот анализ рекомендуется проводить совместно с ABC анализом, своего рода сдвоенный анализ. Однако об этом я опубликую отдельную статью, так как там есть свои нюансы. Чтобы не пропустить выход статьи, рекомендую подписаться на обновления блога. А пока предлагаю перейти к примеру расчета xyz анализа.

Пример расчета xyz анализ в Excel

Предлагаю пойти по озвученному выше алгоритму, так будет и понятнее и нагляднее. Пример xyz анализа рассмотрим на конкретной товарной группе – автомобильное масло. Динамика продаж добавлена за 12 месяцев. Рассчитать коэффициент вариации в Excel можно по следующей формуле:

=СТАНДОТКЛОНПА(B3:M3)/(СУММ(B3:M3)/СЧЁТЕСЛИ(B3:M3;>0))

И картинку для наглядности (можно увеличить в новом окне):

Теперь на основе рассчитанного коэффициента вариации распределяем товар по группам (X, Y, Z). При небольшом количестве товара это действие можно совершить вручную. Однако если позиций довольно много, лучше использовать формулу ЕСЛИ (увеличить в новом окне).

Как видим, сложного в расчете ничего нет – главное это знать, что откуда берется и какие формулы для этого использовать. На всякий случай наглядный пример расчета разместил на блоге и скачать его можно в шаблонах маркетолога.

В конечном итоге, у нас получаются данные для дальнейшего анализа товарной группы и построения модели прогнозирования будущего спроса