XYZ-анализ: как узнать, сколько товара должно быть на складе

Собственники бизнеса обычно примерно знают, какие товары в их ассортименте более востребованы, а какие менее. Но знание это, как правило, интуитивное. Его одного недостаточно для принятия решения, когда и в каком количестве закупать товар, чтобы оптимально использовать склад. Купите слишком много неходового товара — зароете прибыль в запасы и затоварите склад. Слишком мало востребованного — бизнес будет проседать по выручке.

Вероятность ошибки минимальна, когда собственник решает, сколько закупать товара, на основе цифр, а не по наитию. Сегодня расскажем об XYZ-анализе, смысл которого — дать собственнику те самые цифры, которых ему не хватает.

Вся суть XYZ-анализа в одном примере

Для XYZ-анализа нам понадобится статистика по продажам товаров за несколько месяцев. Смысл метода — понять, насколько устойчив спрос на товар в разные периоды.

Для примера возьмем условный магазин канцтоваров. Ассортимент ограничим десятью позициями — чтобы не усложнять.

Таблица с первичными данными у нас примет такой вид.

Ассортимент и продажи магазина канцтоваров для XYZ-анализа

Исходные данные для XYZ-анализа. Все цифры здесь и далее использованы для примера, с каким-либо реальным бизнесом возможны только случайные совпадения.

Теперь задача — рассчитать, как меняется объем продаж по каждому товару от месяца к месяцу. Этот показатель измеряется в процентах и называется коэффициентом вариации. В голове этого делать не надо — умная электронная табличка сама все знает. От нас требуется только задать формулу:

Коэффициент вариации = СТАНДАРТОТКЛОНП ()/СРЗНАЧ()

В скобках указываем диапазон ячеек с данными о продажах по каждому товару. Например, (B3:H3).

А теперь самое главное — сортируем товар по группам согласно коэффициенту вариации:

• 0-10% — группа X, товары с самым устойчивым спросом
• 10 до 25% — группа Y, середнячки.
• 25+% — группа Z, товары со случайным спросом.

И вот, что у нас получилось.

Результаты XYZ-анализа. Товары распределились по группам по мере увеличения колебаний спроса по месяцам.

Самый устойчивый спрос на тетради в линейку, маркеры, авторучки, тетради в клетку и общие тетради. Коэффициент вариации по ним — в пределах 10%. И все они — наши лидеры, группа X.

Нотные тетради попали с коэффициентом вариации 20,66% в группу Y — середнячки.

Все остальное — аутсайдеры из группы Z с коэффициентом вариации больше 25%.

Как пользоваться информацией, которую дал XYZ-анализ

По завершении XYZ-анализа мы видим товары с самым стабильным спросом, середнячков по этому параметру и аутсайдеров. Информация о том, к какой группе относится товар — основа для принятия решений.

Товары из группы X — те самые, ради которых к вам идет основной поток покупателей. Поэтому они обязательно должны быть на прилавке/складе.

В группе Y собрались середнячки. Их присутствие на складе и прилавке остается на усмотрение руководителя. Закупать в таком количестве, как лидеров по спросу, нет смысла. На них спрос тоже есть, но погоды он не делает.

А вот от группы Z можно и отказаться или поставлять попавшие в нее товары по предзаказу. Спрос на этот товар случайный.

Вне зависимости от того, применяем ли мы только XYZ- или оба вида анализа, необходимо помнить — у XYZ-анализа есть подводный камень.

Подводный камень XYZ-анализа

При всем удобстве XYZ-анализа у него есть огромный недостаток. Коэффициент вариации сильно зависит от сезонности спроса. И это снижает точность прогнозирования.

Мы не случайно выбрали для примера канцелярку. Спрос на этот товар зависит от сезона: продажи активизируются в августе, в преддверии учебного года. А с началом летних каникул в июне — спад.

Поэтому если мы исключим из анализа статистику продаж по июню, получим совсем другие результаты.

Результат XYZ-анализа без учета сезонного падения спроса в июне — распределение товаров между группами отличается от варианта с учетом июньской статистики продаж. Разнятся и коэффициенты вариации одних и тех же товаров.

Чтобы прогноз был максимально точным, надо разбить период XYZ-анализа на сезоны. И каждый сезон анализировать отдельно. А свои высокие и низкие сезоны бизнесмены знают.

Проверка по деньгам

Все товары, которые вы подвергаете XYZ-анализу, полезно протестировать еще одним методом. Он позволяет выявить товары, которые в сумме приносят бизнесу наибольшую прибыль, это — АВС-анализ. В детали вдаваться не будем — это тема отдельной статьи. Скажем лишь главное. В основе АВС-анализа лежит принцип Паретто — 20/80: 20% товаров приносят бизнесу 80% прибыли. Результат АВС-анализа — распределение товаров на три группы:

• А — лидеры, на которых бизнес делает 80% выручки или прибыли;
• В — середнячки, которые приносят бизнесу еще 15%;
• С — аутсайдеры, суммарная доля которых в прибыли или выручке — оставшиеся 5%.

Анализировать один набор товаров обоими методами полезно, потому что по результатам группа X и группа А не всегда совпадают. И если товар из группы А одновременно находится в группе Z, то есть вносит лепту в основную прибыль бизнеса, но маловостребован — это повод для размышлений.

Разница между XYZ- и АВС-анализом — широта охвата. Оба относятся к инструментам стратегического планирования. Но АВС-анализ более оперативен, чем XYZ. Его можно сделать по итогам первого месяца работы и откорректировать планы на ближайший. А вот XYZ-анализ, который нужен, чтобы выявить колебания спроса от месяца к месяцу, проводить так часто смысла нет. Оптимально — по итогам минимум четырех месяцев с поправкой на сезонность. Если торгуете пляжными принадлежностями или кремом для загара, нет смысла сравнивать июньские продажи с январскими.

Для максимальной наглядности сделаем АВС-анализ по прибыли для товаров из нашего примера. Помесячно анализировать не нужно — достаточно общей суммы выручки или прибыли по каждому товару за тот же период, по которому мы делали XYZ-анализ.

Таблица примет вот такой вид:

Теперь мы видим, к какой группе по обоим видам анализа относится каждый товар.

А окончательным результатом XYZ-анализа и ABC-анализа должна стать вот такая таблица:

Товары из категорий АХ, ВХ и AY (зеленые ячейки) должны быть на складе всегда. AZ, BY и CX (синие ячейки) — на усмотрение собственника. BZ, CY и CZ — держать не нужно или по минимуму.

Остался финальный штрих — свести в эту итоговую таблицу канцтовары из нашего примера.

Теперь мы знаем — тетради в клетку, в линейку, авторучки и нотные тетради должны быть на складе всегда. Общие тетради, пеналы и маркеры — по усмотрению руководителя. А дневников, альбомов и блокнотов если и делать запасы, то минимальные.

На первый взгляд, мы только добавили себе головняков. По итогам XYZ-анализа было три группы. Провели АВС-анализ — их стало шесть. А теперь — и вовсе девять. Давайте разберемся:

• Группа АХ — самые интересные товары. Тяжеловесы по всем параметрам — самые востребованные и приносящие львиную долю прибыли. Если их не будет достаточно на прилавке и на складе, просадка по выручке нам обеспечена.
• Группы ВХ — на этих товарах меньше зарабатываем, но они также востребованы. Их дефицит на складе и прилавке ударит по выручке. Не так болезненно, как в случае с тяжеловесами из группы АХ. Но тоже ощутимо.
• Группа АY — устойчивого спроса нет. Но по деньгам, что приносят бизнесу, держатся в лидерах. Значит, есть смысл позаботиться и об их достаточном количестве.
• Группа АZ хоть и вошла в число лидеров по приносимым деньгам, мало влияет на прибыль или выручку в силу малой востребованности. Поэтому сочтет нужным руководитель от нее отказаться или сделать некоторый запас — не критично.
• Остальные — чем ближе к правому нижнему углу итоговой таблицы, тем меньше востребованность, доля в прибыли или выручке бизнеса. А значит — тем меньше надобность в их запасах и тем безболезненнее можно отказаться от этих товаров совсем или перейти к поставкам только под заказ.

Чтобы определить, сколько товара из групп AX, AY и BX должно быть на складе, нужно учесть срок поставки с момента заказа и максимально возможные продажи за период поставки.

Вот такой инструмент помогает собственнику максимально точно планировать закупки. Пользуйтесь на здоровье.

Материалы по теме:

«Дикси» начнет следить за товаром с помощью компьютерного зрения

Анализ больших данных помогает нам выявлять «сомнительных» клиентов. И вот как

Как рассчитать стоимость вашего персонального проекта

Как индивидуальному предпринимателю сдать налоговую декларацию