Применение abc-анализа в microsoft excel

XYZ анализ. Определение

XYZ анализ ­(англ. XYZ-analysis) – это метод классификации ресурсов компании по трем группам на основе их изменчивости (устойчивости). Объектами применения XYZ-анализа могут выступать различные экономические показатели компании: объем продаж, выручка, материальные затраты, количество поставщиков и т.д. Одним из самых распространенных направлений применения данного метода является определение товаров, которые имеют устойчивый спрос (объемы продаж), сезонный и случайный. Это позволяет произвести оптимизацию складских запасов и высвободить дополнительные ресурсы.

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Оценка стоимости бизнеса	Финансовый анализ по МСФО	Финансовый анализ по РСБУ
Расчет NPV, IRR в Excel	Оценка акций и облигаций

Требования к данным

Для получения корректных результатов АВС-анализа требуется осуществить подготовку входного набора данных.

Источник данных (база данных, файл и др.) может иметь множество полей, поэтому для получения корректного результата АВС-анализа необходимо грамотно определить срез данных.

После определения среза необходимо осуществить агрегацию данных и приведение их к формату, указанному в таблице ниже.

Имя поля	Метка поля	Тип данных	Вид данных
OBJECT	Название объекта (Товар, товарная группа и т.д.)	Строковый	Дискретный
FACTOR	Название фактора (Выручка, объём продаж и т.д.)	Вещественный	Непрерывный

Как настроить классификации товаров в 1С УТ 11?

Если вы владеете такой статистикой, то сможете уделить больше внимания операциям именно с этими товарами. А на менее важные группы номенклатуры тратить меньше времени и ресурсов.

В конфигурации 1С УТ11 для деления номенклатуры по степени важности используются общепринятые классификации ABC и XYZ. С их помощью пользователь легко выделяет товары, продажа которых приносит максимальную прибыль и идет максимально стабильно

С их помощью пользователь легко выделяет товары, продажа которых приносит максимальную прибыль и идет максимально стабильно.

В основе АВС-анализа лежит принцип Парето, или закон 20/80: 20% действий дают 80% результата, 20% клиентов дают 80% прибыли и т.п.

XYZ-анализ номенклатуры классифицирует товары по категориям стабильности:

• Товары X-класса продаются стабильно и потребность в них легко поддается прогнозу.
• Товары Z-класса, наоборот, продаются нерегулярно по разным причинам (сезонность, тренд и т.д.).

 Как настроить классификации ABC и XYZ в 1С УТ11?

Откройте вкладку «Маркетинг». В поле «Сервис» выберите «Классификация номенклатуры» и укажите вариант отображения «Полные возможности».

Рисунок 1. Здесь нажмите кнопку «Настройка»:

Рисунок 2. Укажите параметры классификации (выручка, валовая прибыль, количество проданного товара) и периоды для каждой из классификаций. Сохраните настройки.

После каждого изменения настроек необходимо очистить все данные по классификациям, основанным на предыдущих параметрах. Сделайте это с помощью кнопок «Очистить ABC классификацию за все периоды» и «Очистить XYZ классификацию за все периоды».

После этого нажмите «Выполнить ABC классификацию за все периоды» и «Выполнить XYZ классификацию за все периоды»

На этом настройка классификаций завершена, перейдем к результатам.

На вкладке «Маркетинг» в поле «Отчеты» выберите «ABC/XYZ – анализ номенклатуры» и сформируйте его:

Рисунок 3. Для разделения классификаций перейдите в настройки отчета (Все действия – Изменить вариант отчета) и поочередно снимите галочки с ABC и XYZ.

В результате вы получите раздельные категории товаров, проданных за указанный в настройках период, для последующего анализа:

Рисунок 4.Рисунок 5.Обратите внимание, что в рассмотренном примере товар «Шкаф 3-дверный» попал в A-класс при ABC-классификации, но в Z-класс при XYZ – классификации. Что это значит: За указанный период по выбранным параметрам оценки товар принес компании наибольшую прибыль, но его продажи не были стабильными

Это также сигнализирует о невозможности сделать прогноз о дальнейших уровнях продаж данного товара

Что это значит: За указанный период по выбранным параметрам оценки товар принес компании наибольшую прибыль, но его продажи не были стабильными. Это также сигнализирует о невозможности сделать прогноз о дальнейших уровнях продаж данного товара.

Владельцу магазина результаты анализа дают богатую пищу для размышлений

Следует переключить внимание на товары классов A и B: назначать на обработку заказов по этим товарам лучших менеджеров, искать лучших поставщиков, добиваться их бесперебойной поставки, увеличить расходы на продвижение товара

Товары класса С должны быть понижены в приоритетах, а то и вовсе сняты с продаж.

У вас остались вопросы?

Пример ABC анализа в Excel

Приведем пример ABC анализа. Для его проведения используем офисную программу MS Excel.

Например, вам необходимо проанализировать ваших клиентов относительно прибыли которую они вам приносят.

1. Создадим таблицу в Excel с двумя столбцами: наименование клиента и выручка в руб. Возьмем 15 клиентов.
2. Отсортируем клиентов по убыванию выручки. Для этого необходимо выбрать вкладку Данные — Сортировка.
3. Теперь нам необходимо вычислить долю от общей прибыли. Для этого пропишем формулу в ячейке С3 = B2/$B$17 и для ячеек этого столбца выберем процентный формат ячеек.
4. Следующим шагом рассчитаем накопительную долю для каждого клиента. Для первого клиента накопительная доля будет равна доле, для последующих же она будет вычисляться как сумма его доли и предыдущего клиента. То есть для Клиента 8 в ячейке D3 будет прописана формула = С3+D2. Протянем эту формулу на оставшиеся ячейки. Таким образом у вас получится список клиентов выстроенных по возрастанию процентного соотношения.
5. Теперь вы с легкостью можете распределить данный список на категории A, B и С.
6. Далее для каждой группы клиентов определим долю от общей выручки и процент от общего числа клиентов.

Для того чтобы узнать долю выручки, необходимо сумму выручки по группе разделить на общую сумму выручки и выбрать процентный формат данных для ячейки.

Чтобы найти долю от общего числа клиентов, необходимо разделить количество человек, относящихся к группе на 15, так как мы для анализа взяли 15 клиентов. Выберем также процентный формат ячеек.

Таким образом у нас получилось, что 33% наших клиентов принося нам максимум прибыли более 80%, 27% клиентов приносят нам 15% выручки и 40% приносят нам 6% выручки.

Наши показатели немного отличаются от теории Парето, но не стоит считать наши вычисления ошибкой. Практика показывает, чем больше аудитории мы берем для анализа тем ближе наши показатели к показателям прописанным Парето.

В данном случае мы привели пример АВС анализа, который касается анализа прибыли компании. Вы же можете его проводить и для других областей, например, для анализа ассортимента товара.

XYZ анализ

XYZ–анализ — это инструмент, позволяющий разделить продукцию по степени стабильности продаж и уровня колебаний потребления. Метод данного анализа заключается в расчете каждой товарной позиции коэффициента вариации или колебания расхода. Этот коэффициент показывает отклонение расхода от среднего значения и выражается в процентах. В качестве параметра могут быть: объем продаж (количество), сумма продаж, сумма реализованной торговой наценки. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

• Категория Х, в которую попадают товары с колебанием продаж от 5% до 15%. Это товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
• Категория Y, в которую попадают товары с колебанием продаж от 15% до 50%. Это товары, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z, в которую попадают товары с колебанием продаж от 50% и выше. Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

Как его применять?

В основе АВС-анализа лежит широко известный принцип Парето, по которому львиную долю результатов можно получить, используя относительно небольшие ресурсы. В бизнесе соотношение определено как 20% (вложения) и 80% (результаты) – это самый выгодный сегмент клиентов.

Клиенты распределяются по категориям:

• А – 80% от всех продаж, наибольший объем выручки (оптимально 20% всех клиентов);
• В – 15% от всех продаж, средний объем выручки (оптимально 16% всех клиентов);
• С – 5% от всех продаж, незначительный объем выручки (оптимально 64% всех клиентов).

Если реальная картина отличается от оптимальных пропорций, значит, ресурсы компании используются не полностью. К примеру, если доля категории В выше, значит, существует перспектива часть клиентов перевести в категорию А. Сравнивают самых результативных клиентов по категориям. Если по категории А такие клиенты покупают в десятки раз больше соответствующих из категории В, необходима индивидуальная работа с ними.

На заметку! Метод развивается, и в настоящее время может применяться его вариант по схеме АВСD – соответственно, 50%, 30%, 15%, 5%. Категория A — самых выгодных клиентов — детализируется и разделяется на А, В для наиболее точного анализа, а две другие сохраняют такие же значения, как в классическом варианте.

XYZ-анализ подразделяет клиентов на категории:

• X – постоянно покупающие продукцию клиенты, их поведение всегда можно спрогнозировать;
• Y – нерегулярные клиенты, прогноз затруднен, но возможен;
• Z – случаи покупок единичны, прогноз сделать практически невозможно.

АВС-анализ технически представляет собой таблицу, содержащую:

• наименование клиента;
• суммы (значения от большего к меньшему);
• доли;
• суммарные доли;
• категории.

На основании расчетов клиентам присваивается категория A (до 80% суммарной доли), В (от 80 до 95% суммарной доли), С (свыше 95% суммарной доли).

Анализ XYZ проводят в тех же временных рамках, что и АВС-часть. Составляется таблица клиентов и полученной от них выручки помесячно, с подсчетом итоговой суммы. Затем по каждому клиенту исчисляется коэффициент вариации V. Это статистическая величина, имеющая сложную формулу расчета, в общем смысле представляющая собой показатель риска в бизнесе.

В сжатом виде формула выглядит так: V= (среднее квадратическое отклонение) / t средний показатель объема продаж за весь период.

Для ее расчета на практике пользуются функциями СТАНДОТКЛОН и СРЗНАЧ табличного редактора Excel. Вписывается формула =СТАНДОТКЛОНП(интервал ячеек подсчета показателя)/СРЗНАЧ(интервал ячеек подсчета показателя). Коэффициент может принимать такие значения по группам: X – до 10%, Y – 10-25%, Z – более 25%.

Коэффициент проставляется в таблице по строке каждого клиента. Каждому клиенту присваивается группа «предсказуемости». Полученные данные необходимо совместить.

Анализ ABC XYZ делается на основе таблицы, где по вертикали располагаются сгруппированные значения ABC, а по горизонтали XYZ. Клиенты из категорий AX, AY, BX, CX считаются оптимально подходящими для дальнейшего сотрудничества, перевода его на более высокий уровень. АZ отличаются нестабильностью, но это покупатели из категории значительных. Нужна дополнительная работа, чтобы не потерять их. Необходимо проанализировать ассортимент и качество обслуживания. CZ – самые безнадежные клиенты. Разорвав с ними деловые отношения, можно высвободить дополнительные ресурсы.

Показатели по оставшимся трем группам представляют собой усредненные значения и характеристики клиентов, не требующие быстрой реакции.

Для проведения анализа, как правило, используют разработанные заранее формы и технические средства. Вручную целесообразно проводить АВС-анализ для небольшой фирмы с ограниченным числом клиентов.

Выполнение XYZ-анализа

Алгоритм XYZ-анализа строится так:

1. Выбрать объект и анализируемый параметр.
2. Определить временные рамки исследования.
3. Рассчитать коэффициент вариации по каждому объекту.
4. Ранжировать объекты по коэффициенту вариации.
5. Распределить объекты на 3 группы:
   • Х — коэффициент вариации от 0 до 10% — группу характеризует устойчивость;
   • Y — коэффициент вариации от 10 до 25% — поведение группы изменчиво, но прогнозируемо;
   • Z — коэффициент вариации от 25% — случайный, разовый характер сделки, спроса и т. д.

Выполним XYZ-анализ клиентской базы ООО «Альфа» средствами Excel:

1. Объектом анализа выбираем клиентскую базу и рассматриваем сумму покупок по каждому.
2. Определим период, за который проводим анализ. Это будут шесть месяцев из полугодия, рассмотренного в АВС-анализе.
3. Составляем таблицу клиентов с объёмами покупок за каждый из выбранных шести месяцев.
   В исходную таблицу для XYZ-анализа включаются список клиентов и суммы их покупок по месяцам
4. Коэффициент вариации рассчитывается по сложной формуле. Его значения колеблются от 0 до 1. В Excel для этого предусмотрен специальный инструмент: если данные начинают вводиться со строки 3 (ячейки В3-G3), в свободном столбце вписываем формулу =СТАНДОТКЛОНП (B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3), протягиваем до последней строки, ячейкам задаём процентное значение. В этом варианте коэффициент будет отображаться в процентах.
   Коэффициент вариации можно рассчитать по формуле, но удобнее воспользоваться инструментом Excel
5. Для удобства в таблице можно рассчитать средние продажи за месяц по каждому клиенту и стандартное отклонение. Но для результатов анализа принципиальным будет коэффициент вариации. На этом этапе он должен быть проставлен в строке каждого клиента.
   Коэффициент вариации рассчитавыется в отдельном столбце по каждому клиенту

6. Таблицу клиентов сортируем в порядке возрастания по значению коэффициента (меню «Данные» → «Сортировка» → «По возрастанию»). Делим их на 3 группы. В группу X войдут клиенты с коэффициентом от 0 до 10%, Y — от 10 до 25%, Z — выше этого значения. Если объектов немного, можно вместо сортировки проставить принадлежность к группе вручную в отдельном столбце.

   XYZ-анализ распределяет всех клиентов по трём группам

7. Подведём итог проведённого XYZ-анализа клиентской базы ООО «Альфа». В группу X вошли стабильно покупающие клиенты, их насчиталось 8 из 20. Для вошедших в группу Y (7 клиентов) характерен колеблющийся спрос. В группе Z (5 клиентов) спрос практически непредсказуем и скорее случаен, чем закономерен. Делаем вывод, что поведение большинства клиентов компании стабильно или прогнозируемо.
   XYZ-анализ характеризует группы объектов по степени их стабильности

Этап 2. Выделение номенклатурных групп по методу XYZ

Метод учитывает стабильность реализации для товаров или списания в производство для материалов. Позволяет увидеть, что стоит за высокой суммой выручки: разовая продаж супердорогой ассортиментной позиции или постоянный клиентский спрос. В сочетании с АВС дает отличные результаты. Ведь теперь ошибиться в том, где явные складские залежи, а где просто дешевые, но каждодневно продающиеся запасы, окажется невозможно.

Суть в том, чтобы:

• взять ту же выборку по товарам, что и для АВС, но только с разбивкой по месяцам или кварталам года;
• рассчитать в разрезе номенклатурных позиций так называемую вариацию. Ее значение определит искомую стабильность. Считается, что когда она не более 10%, то товар продается от периода к периоду в примерно одинаковых объемах. А если свыше 25%, то в иные месяцы реализация существенно снижается или даже отсутствует;
• на основе вариации распределить товары по трем группам – X, Y, Z.

На схеме показали принцип их выделения.

Рисунок 2. Принципы выделения групп в XYZ-анализе

Как реализуется

Перейдем к практике. Для этого вернемся к нашему условному примеру и дополним его продажами в поквартальном разрезе, причем в натуральных показателях. В идеале взять помесячные данные. Мы в статье просто максимально упрощаем.

Таблица 3. Натуральный объем продаж в поквартальном разрезе, ед.

Ассортиментная позиция	Кварталы
I	II	III	IV
Товар 1	115	144	128	135
Товар 2	72	50	37	82
Товар 3	289	357	318	264
Товар 4	530	459	597	542
Товар 5	18	22	24	35
Товар 6	680	621	644	702
Товар 7	69	87	71	92
Товар 8	443	498	503	540
Товар 9	139	158	146	162
Товар 10	758	726	859	812

Заметьте: если у товаров разные единицы измерения (штуки, килограммы, литры и т.д.), то это не играет роли и не мешает применению метода. Ведь вариация рассчитывается внутри ассортиментной группы, а там цифры являются сопоставимыми.

Дальше вычислим вариацию. Если используете Excel, то пригодятся две его функции:

СТАНДОТКЛОН.В – для вычисления стандартного отклонения по выборке

Обратите внимание, что есть еще СТАНДОТКЛОН.Г, но, как говорят специалисты, она дает смещенные оценки и поэтому чуть искаженный результат;
СРЗНАЧ – для расчета средней арифметической величины.. Вариация равна отношению стандартных отклонений и среднего значения.

Вариация равна отношению стандартных отклонений и среднего значения.

Смотрите в таблице, какие результаты мы получили.

Таблица 4. Расчет вариации и определение группы по XYZ-анализу

Ассортиментная позиция	Среднеквадратическое отклонение, ед.	Среднее арифметическое значение, ед.	Вариация, %	Группа
1	2	3	4 (2 ÷ 3 × 100)	5
Товар 1	12,2	130,5	9,4	Х
Товар 2	20,5	60,25	34,0	Z
Товар 3	40,0	307	13,0	Y
Товар 4	56,7	532	10,7	Y
Товар 5	7,3	24,75	29,4	Z
Товар 6	36,2	661,75	5,5	Х
Товар 7	11,5	79,75	14,4	Y
Товар 8	40,0	496	8,1	Х
Товар 9	10,6	151,25	7,0	Х
Товар 10	58,8	788,75	7,4	Х

Чтобы не расставлять буквенное обозначение группы вручную, используйте Excel-формулу:

=ЕСЛИ(H3<=10; «Х»; ЕСЛИ(H3>=25; «Z»; «Y»))

В нашем случае Н3 – это ячейка со значением вариации для первого товара.

Какие выводы позволяет сделать

Теперь мы точно знаем: самые проблемные с точки зрения регулярности продаж – это номенклатурные позиции 2 и 5. А неизменно стабильный спрос на 1, 6, 8, 9 и 10.

Перейдем к следующему этапу, на котором совместим обе классификации.

Пример ABC анализа в Excel – 5 шагов

Действительно ABC анализ настолько прост, что его можно выполнить всего за 5 элементарных шагов.

Шаг №1 — выгрузка данных

Для начала вам необходимо выгрузить данные, которые хотите проанализировать. Обычно эти данные выгружаются из учётной системы. На картинке ниже, в качестве примера, я показал «выгрузку» по продажам всего 10 товарных позиций.

На практике, разумеется, эта выгрузка может выглядеть гораздо больше.

Например, моя товарная матрица состояла из 20 000 позиций. Однако, количество позиций не меняет алгоритм действий, поэтому для простоты визуализации и понимания, я буду использовать небольшую таблицу.

Итак, вы должны сделать выгрузку данных с их значениями. В моём случае это товарные позиции и продажи по ним. В вашем случае это может быть практически что угодно:

• менеджеры и продажи по ним
• магазины и их выручка
• клиенты и продажи по ним
• сотрудники и их зарплаты
• филиалы и их расходы
• и т.д.

Внимание! Значения, обязательно нужно просуммировать и вывести сумму отдельной строкой, как показано на картинке:

Шаг №2 — добавление столбцов

На втором шаге, вам нужно добавить два столбца.

Столбец «%» и столбец «Группа» — как показано на картинке

Шаг №3 — формула %

В столбец «%» вам нужно добавить формулу и «протянуть» её на все ячейки этого столбца.

Эта формула высчитывает долю в %, которую занимает каждая отдельная продажа в общей сумме продаж.

Например, продажи по «Товар_1» составляют 11,9% от общей суммы продаж в 100 005 000 рублей.

По сути, вам просто нужно определить по каждой продаже, сколько они составляет в % от общей суммы продаж.

Обратите пристальное внимание! Ячейка с общей суммой продаж С17 — закреплена (в формуле она выглядит вот так $C$17, значок доллара обозначает закрепление). Это сделано для того, чтобы когда вы протягивали формулу вниз по столбцу, ячейка С17 оставалась на месте

Можете проэкспериментировать с закреплением и без закрепления и посмотреть что будет происходить с данными и формулой.

Шаг №4 — сортировка

Теперь нужно выделить всю таблицу и установить фильтр.

Затем отсортируйте столбец (%) по убыванию (от максимального значения к минимальному)

Шаг №5 — определение групп ABC

Но нужно понимать, что «в природе» именно такое распределение практически не встречается, значения лишь стремятся к нему и должны быть близки к этому эталону 80/15/5:

Группа А — значения по продажам занимают около 80% от общей суммы продаж

Группа В — значения по продажам занимают около 15% от общей суммы продаж

Группа С — значения по продажам занимают около 5% от общей суммы продаж

Теперь вам нужно эти группы определить.

Направляйтесь в столбец % и начиная с первой ячейки, постепенно выделяйте столбец сверху вниз. Таким образом чтобы вы могли видеть сумму выделяемых ячеек, как показано на картинке.

На этой картинке, показано как я определил группу А (сумма продаж 76,9%)

После определения группы А, нужно встать на ячейку следующую за ней и найти группу В.

В моём случае, сумма по продажам группы В составляет 16,6%

Все что осталось ниже группы В и является группой С.

В моём случае продажи группы С составляют 6,3%

В итоге, очень просто и быстро, у нас получилась вот такая таблица ABC анализа в Excel.

Мы распределили товарную матрицу на группы ABC

Ну вот и всё коллеги, теперь вы умеете делать ABC анализ в Excel практически в совершенстве. Но это не всё что у меня есть вам сказать по данной теме.

Во-первых, вам может быть полезно скачать файл с Excel таблицей, которую я использовал в данной статье, для этого просто нажмите на кнопку ниже

Во-вторых, я думаю, многим из вас интересно не только уметь механически проводить ABC анализ в Excel, но и понимать, что дальше с этими данными делать, как их правильно использовать.

Для таких пытливых умов, я подготовил вторую часть статьи с примерами как можно использовать данные из ABC.

XYZ анализ

Методика проведения XYZ-анализа в Excel в целом похожа. Но поскольку необходимо искать отклонения от средних показателей, данные потребуется собирать помесячно.

Алгоритм выполнения XYZ-анализа на примере показателей спроса на товар выглядит следующим образом:

Занести в таблицу данные по каждому товару по месяцам.

Для всего диапазона ячеек с цифрами задать формулу по типу: =СТАНДОТКЛОНП(B3:G3)/СРЗНАЧ(B3:G3).

• Полученные значения будут внесены в следующий столбец “Коэффициент вариации”.
• Далее необходимо ранжировать полученные значения с использованием формулы =ЕСЛИ(I3<=10%;”X”;ЕСЛИ(I3<=25%;”Y”;”Z”)).

Инструмент для работы, а не волшебная палочка

Следует заметить, что приведенные рекомендации не являются панацеей. Каждый магазин должен сам проанализировать каждую группу и принять соответствующее решение, исходя из реалии его торговли.

Успешное использование АВС-анализа позволяет сократить и высвободить огромное количество временных и трудовых ресурсов. Это достигается путем концентрации работы над наиболее важными элементами и, наоборот, экономия ресурсов на менее приоритетных составляющих. Однако АВС-анализ, как и любой другой статистический метод, является инструментом в руках аналитика. Аналитическими методами, как и любым инструментом, нужно уметь пользоваться.

Приведем ряд примечаний, которые должен иметь ввиду аналитик.

Результатом многомерного АВС анализа является сортировка товара по группировкам. Для трехмерного анализа таких групп будет 27, для двумерного 9. Аналитик должен хорошо ориентироваться в этом разнообразии групп, выделять важные группы, знать что необходимо применить к каждой из них. Следует отметить, что среди товаров могут встречаться не только те, которые плохо продаются, но и те, которые не продаются вообще или которые продаются в убыток. То есть товары, которые наносят урон похуже группы С. Для этого часто добавляют еще одну группу – D. Получается ABCD-анализ. Также в группу А может попасть более 50% ассортимента – в этом случае бывает полезно из группы А выделить подгруппу А+(Провести АВС анализ для группы А). Также следует помнить, что анализ производят за определенный период, и на основании данных этого периода строят прогноз на будущее. Здесь следует учитывать сезонные товары, которые хорошо продавались, например, зимой, и не учитывать их при заказе на летние сезоны. Также бывает, что некоторые позиции выпадают из продаж. Это происходит по разным причинам: нет у поставщика, ошибка в закупках и прочее. Тогда получается, что в течение некоторого времени товар не продавался и общий объём продаж будет ниже потенциально возможного. Если это позиция из группы А, то по результатам расчёта она легко может попасть в группу В или даже С.

Таким образом, АВС-анализ является простым, универсальным средством анализа. Но следует помнить, что как любой статистический инструмент, он не умеет распознавать качество и природу данных, это должен делать аналитик перед проведением расчётов.

Версия для печати  

Как сделать XYZ анализ

Проведение данного вида анализа, как и предыдущего, можно разделить на этапы:

1. необходимо выбрать элементы и показатели для анализа,
2. выбрать временной промежуток, которое вы хотите проанализировать,
3. вычислить коэффициент вариации каждого анализируемого элемента,
4. распределить элементы в зависимости от показателя вариации,
5. разделить элементы на 3 группы: X, Y, Z.

К категории X относятся элементы с показателями вариации 0-10%. Таких клиентов можно охарактеризовать как устойчивых.

Категория Y — показатели вариации 10-25%. Эти клиенты изменчивы, но их поведение можно спрогнозировать.

Категория Z — вариация от 25% и выше. Сюда относятся случайные клиенты, которые приобрели товар один раз по потребности.

Данные для XYZ анализа должны быть статистического характера. Приведем пример XYZ анализа. Для этого воспользуемся офисной программой MS Excel.

Подготовьте выводы по АВС-анализу

Необходимо помнить, что расчет АВС-анализа позволяет только обобщить имеющуюся информацию и представить ее в удобном виде. Он является одним из инструментов при разработке портфельной стратегии компании. Желательно более подробно понимать и изучать причины попадания товаров в ту или иную группу.

1 Группа А – самые важные ресурсы, локомотивы кампании, приносят максимальную прибыль или продажи. Кампания будет нести большие потери при резком снижении эффективности данной группы ресурсов.

Ресурсы группы А должны жестко контролироваться, четко прогнозироваться, часто мониториться, быть максимально конкурентоспособными и не терять свои сильные стороны. На данную группу ресурсов должны быть выделены максимальные инвестиции, лучшие ресурсы. Успехи группы А должны быть проанализированы и максимально транслироваться на другие категории.

2 группа В – группа ресурсов , которые обеспечивают хорошие стабильные продажи/ прибыль кампании.

Данные ресурсы также важны для кампании, но могут модерироваться более спокойными и умеренными темпами. Данные ресурсы обычно являются «дойными коровами», относительно стабильны в краткосрочной перспективе. Инвестиции в данный вид ресурсов кампании не значительны и необходимы только для поддержания существующего уровня.

3 группа С – наименее важная группа в кампании. К такой группе могут относиться: ресурсы, от которых необходимо избавляться, которые необходимо изменять, улучшать.

При анализе данной группы необходимо быть очень внимательным и в первую очередь понять причину низкого вклада.

Например при анализе ассортимента товаров и услуг могут быть следующие варианты попадания товара в группу C:

• товар не востребован покупателем, не продается и имеет низкую ликвидность в сравнении с другим ассортиментом. В таком случае он должен быть снят с производства или улучшен.
• товар только выпущен, находится на стадии внедрения на рынок,его продажи имеют положительную динамику продаж.
• продажи, которые показывает товар — максимальные, но он является стратегически важным для кампании, так как удовлетворяет потребности отдельного рынка( возможно, более маленького), не канибализирует основной ассортимент, подчеркивает позиционирование марки и т.д.

Готовые решения

У нас есть готовый шаблон, с помощью которого вы с легкостью сможете применить теоретические знания данной статьи на практике. Скачать пример пример для проведения АВС-анализа ассортимента можно в разделе «Полезные шаблоны по маркетингу».