XYZ-анализ

XYZ-analyz

Для чего нужен XYZ-анализ?

XYZ-анализ применяется для выявления и группировки товара компании в зависимости от точности прогноза продаж. Когда ценный товар имеет высокий риск отклонения будущих фактических продаж от расчётного прогноза, ему увеличивают страховой запас. К группе X относят товар с минимальным риском отклонения, а к группе Z - с высочайшим риском. Всегда ли необходимо на основании XYZ-анализа назначать Z-группе повышенный страховой запас по сравнению с X-группой? Нет, всегда так поступать не рекомендую. Повышенный страховой запас Z-группы хорошо работает только для ценного или незаменимого товара. Иначе Вы перераспределите ресурсы в группу Z и только ухудшите структуру своего склада. Обычно предпочтительнее иметь повышенный дефицит в группе Z, чем очень низкую долю склада группы Х. Подробнее о страховом запасе в формуле заказа по ссылке Формула заказа. Страховой запас.

Поделиться ссылкой на страницу в соцсети:

Как сделать XYZ-анализ.

В основе XYZ-анализа лежит измерение точности прогноза будущих продаж с помощью оценки отклонения уже состоявшихся продаж от среднего. В зависимости от величины отклонения, товару присваивают ту или иную категорию XYZ. Чем меньше отклонение от средних продаж, тем точнее прогноз по конкретной товарной позиции. И тем меньше страховой запас по этому товару необходимо поддерживать. К Х-группе относят товарные позиции с самым незначительным отклонением от среднего. Отклонение обычно рассчитывается по формуле:  где:  - коэффициент вариации  - среднеквадратичное отклонение  - среднеарифметическое  - i-тое значение статистического ряда   - количество значений в статическом ряде

Ошибки при проведении XYZ-анализа.

Чтобы XYZ-анализ дал точный результат, необходима корректная обработка статистических данных. С учётом возможного дефицита товара на складе, акций, сезонности. Однако об этом на практике часто не задумываются. Берут необработанную статистику и делают XYZ-анализ с погрешностью. При обработке статистики важно правильно выбрать единицу периода статистического ряда (час, день, неделя, месяц) продажи за который участвуют в расчёте. Чем больше временной отрезок одной единицы ряда, тем меньше будет V, и наоборот. Обычно выбирают день, но это иногда приводит к ошибке. Рекомендую придерживаться правила:  в выбранную Вами единицу времени (единицу статистического ряда) для анализируемой группы товара должно в среднем происходить не менее 5 случаев продаж. Поэтому «неделя», а не «день» может применяться для групп товара с относительно редкими продажами. Как проверить, качественно ли проведён XYZ-анализ? Если почти весь товар анализируемой группы оказался в Z, то единица времени выбрана слишком мелкой. Или статистика продаж была плохо обработана. Помимо правильного выбора единицы времени, статистика должна быть очищена от тех дней, когда товар был не в полной мере доступен к продажам. Что это значит? Предположим, что есть некий товар, который имеет стабильный прогнозируемый сбыт 10 штук в день. Но в один из дней возник дефицит на складе (было всего 2 единицы). И Статистика продаж в такой день составила 2 штуки (всё, что было доступно в тот момент на складе). Если Вы не отбросите эту точку с дефицитом, то получите за последние 2 дня статистический ряд «10; 2». И в результате получите ошибочный расчёт  = Z группа. Несмотря на то, что сбыт этого конкретного товара отлично прогнозируется (всегда равен 10) и относится к группе X (с 0 отклонением от средних продаж), Вы сочтёте его группой Z с высоким отклонением и «плохо прогнозируемым сбытом».

Очистка статистики перед XYZ-анализом.

Обработка исходных статистических данных перед проведением XYZ-анализа должна проходить следующие этапы: 1.      Из значений продаж убирают продажи по акциям, спецзаказы и прочее. 2.      Из рассматриваемых периодов (дней, недель) выборки исключают те, когда наличие на складе остатка было меньше, чем необходимо для средних продаж. Учёт малых значений продаж в момент отсутствия товара на складе приводит к ошибке, как было показано в примере. 3.      К оставшимся данным применяют коэффициенты профиля сезонности. 4.      Оставшееся количество точек в выборке должно быть репрезентативным (обычно не менее 10). Товару, который не имеет достаточно обработанной статистики по разным причинам, обычно присваивают категорию N. Это новинки, товар слишком быстро проданный, товар с малым количеством дней на складе и тп. Отмечу важность этой группы N. Почему-то часто о ней забывают, и товар с недостаточной статистикой «перемешивается» в группе Z вместе с действительно Z товаром (который действительно имеет неустойчивый сбыт). Выделять группу N нужно, так как меры по улучшению структуры склада применительно к группе Z отличаются от мер к группе N. Обычно применяют следующие границы отнесения к группам по коэффициенту вариации: X -  Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10 %. Y - Значение коэффициента вариации — от 10 до 25 %. Z -  Значение коэффициента вариации — свыше 25 %. В зависимости от вида товара и условий продаж, XYZ-анализ может использовать другие границы диапазонов. При этом рекомендую придерживаться правила, что диапазон Y = 1.5* диапазон X. Если Вы выбрали для своего товара диапазон X от 0 до 20 % (20%), то для Y рекомендую установить от 20 до 50 % (30% = 1.5*20%).

Совместное применение XYZ- и АВС-анализа.

XYZ-анализ часто используют при мониторинге динамики изменения структуры склада совместно с АВС-анализом. Регулярно измеряют, какая часть внутри групп А, В, С товара имеет X, Y, Z или N точность прогноза. Оценивают изменение долей АX, AY, AZ, AN, BX, BY, BZ, BN, CX, CY,CZ, CN. В случае ухудшения динамики, принимают меры. Например, часть Z товара заменяют на его X аналог, там где это возможно. Получают, таким образом, экономию ресурсов. Совместный ABC-XYZ анализ на практике также применяют для выбора товара для продвижения. Группы AX, AY и BX имеют предпочтение при прочих равных. Предполагается, что именно эти группы дадут максимальную отдачу от вложений в рекламу.

Поделиться ссылкой на страницу в соцсети:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *