Совместное использование ABC и XYZ-анализа поможет не запутаться в товарном ассортименте, оптимизировать логистику и складские запасы, сегментировать клиентов и партнеров, правильно настроить взаимодействия.
Проведение ABC XYZ-анализа стратегически важно для бизнеса. Такой подход позволяет получить информацию о продажах и ответить на вопросы:
ABC подход позволяет классифицировать ресурсы компании по степени их важности. В его основе лежит принцип Парето: 20% усилий обеспечивают 80% результата.
В итоге, получается следующая градация категорий по степени влияния на общий результат:
На практике цифры могут отличаться.
Важно: новые продукты следует исключить из списка, так как они еще не успели себя зарекомендовать и могут стать кандидатами на вылет, хотя в них есть потенциал.
XYZ подход применяется для определения характера спроса. С помощью него можно определить насколько будут стабильными продажи или услуги, дать анализ поведения клиентов в разное время.
Группировка происходит следующим образом:
Важно: следует учитывать сезонность, акции, тренды и другие краткосрочные тенденции.
ABC XYZ-анализ продаж — это отдельные независимые методики. Но наибольшую эффективность показывает их совместное использование и наложение результатов друг на друга. Таким образом, создается эффект синергии, и получается более полная картина, чем при их раздельном применении.
ABC-анализ помогает определить товары, которые приносят максимальную прибыль, а XYZ-анализ дает информацию об их стабильности.
Часто произвести расчеты ABC XYZ анализа предлагают в Excel. Действительно, функционал электронных таблиц позволяет производить вычисления. Но, когда речь идет о реальном бизнесе с огромной номенклатурой, множеством точек продаж, развитой партнерской сетью, — использование Excel только затрудняет бизнес-процессы.
Проблемы начинаются сразу же:
Представьте, что вам нужно сделать ABC XYZ-анализ для хотя бы 50000 товарных позиций. Уверены, что хотите сделать это вручную?
При большом количестве данных, даже на открытие файла потребуется затратить время. Что уж говорить про вычисления.
Excel позволяет использовать только 1 048 576 строк. Если данных больше, то уже не важно, насколько быстро он будет работать.
Проблема с открытием больших файлов — довольно распространенное явление в работе Excel. Связана она с использованием вычислительных функций, условным форматированием, созданием больших массивов данных и сводных таблиц и др.
Повторное использование и формирование отчетов затруднено из-за «тормозов» и больших массивов данных. После каждого действия приходится ждать.
Перечисленных выше пунктов достаточно, чтобы сделать вывод: для реальных вычислений нужен более продвинутый инструмент.
Рассмотрим реальную бизнес задачу на примере организации, поставляющей товары для медицинских учреждений.
Цель анализа: сегментация товаров для управления складскими запасами.
Для достижения поставленной цели проводим ABC XYZ-анализ с помощью Loginom.
На первом этапе выгружаем данные по всем товарам за всё время работы. Это более 1 миллиона записей.
Исходный набор данных о продажах
Процесс загрузки занял 1 секунду.
Для каждого типа анализа построим свой сценарий работы.
Сценарий ABC XYZ в Loginom
Результаты вычислений сводим в одну таблицу.
Результат
| AX | AY | AZ |
|---|---|---|
| Топовая категория. В нее попадают объекты со стабильно высокой доходностью и прогнозируемым спросом. | Здесь также заложена хорошая прибыль, но продажи не такие предсказуемые. | Хороший заработок, но кривая имеет значительные отклонения. Другими словами: «то густо, то пусто». |
| BX | BY | BZ |
| Средние, но стабильные доходы. Легко смоделировать дальнейшие действия. | Нестабильное потребление при усредненном показателе маржинальности. | Непредсказуемый спрос в совокупности со средними значениями по выручке. |
| CX | CY | CZ |
| Низкая стоимость со стабильным прогнозом. «Мал золотник, да дорог». | Маленькая цена, и нерегулярный спрос. | Ни заработка, ни постоянства. От таких объектов в 99% случаев нужно избавляться. |
Loginom позволяет удобно визуализировать данные.
Построим OLAP-куб для наглядного представления результатов. Получилась следующая таблица:
OLAP-куб
Как видно из нашего примера, товаров типа AX в компании всего 2. Товаров типа AY, которые также приносят высокий стабильный доход, нет совсем. Основная масса — это небольшие нерегулярные продажи.
Неудачно подобранные границы могут привести к тому, что почти все товары попадут в один сегмент. Это лишает смысла применение ABC XYZ-анализа, т.к. целью является выстраивание работы с каждой группой по-разному. В случае, когда в итоговой таблице оказываются пустые ячейки или данные распределяются слишком неравномерно, следует пересмотреть границы ABC и XYZ.
Эмпирическим путем изменим границы ABC-анализа следующим образом:
Пустых ячеек больше нет, результат выглядит следующим образом:
OLAP-куб
Для проведения ABC-анализа не обязательно руководствоваться принципом Парето. Границы можно менять до тех пор, пока данные в итоговой таблице не будут оптимальными для дальнейшей работы.
Отчеты ABC XYZ-анализа являются источником важной информации. В разрезе большого промежутка времени намного эффективнее сконцентрироваться на тех товарах, которые приносят максимальную прибыль.
Кроме того, необходимо наблюдать за поведением отчета в динамике. В разные периоды товары могут изменять категории с одной на другую. То, что сейчас товар находится в категории AX, не значит, что в следующем квартале он будет там же. ABC XYZ-анализ выявит, какой товар приносил прибыль и когда перестал. Это позволит эффективно управлять складскими запасами и быстро принять меры по восстановлению спроса.
Loginom – это надежный, быстрый инструмент для работы с большими массивами данных:
Другие материалы по теме:
