En gang i tiden kunne butikkeieren, som også er selger, lett huske alle varene i sortimentet sitt. Fortell om funksjonene til hver, historien, hvor effektivt produktet er, visste nøyaktig hvordan det selges, når du skal bestille mer ...

Med utviklingen av detaljhandel krever styringen av bevegelsen av varer forskjellige tilnærminger. Salgsregnskap og analysesystemer, sortimentsstyring utfyller opplevelsen til ansatte i butikk eller distribusjonsnettverk.

Store avgjørelser, som å fjerne et produkt fra sortimentet, er ikke så lett å ta. Både kategorisjef og butikksjef trenger begrunnelse for å gjøre det.

En type analyse er derfor ikke nok. Bruk en kombinasjon av flere typer (på en annen måte, kryssanalyse).

I artikkelen vil vi vurdere hovedtilnærmingene til organisering av kryssanalyse ved å bruke eksempelet på produktgruppen "Konfekt". Og vi skal også finne ut hvem som har skylden for at Raffaello er et produkt med ustabilt salg.

Når man jobber med sortimentet til et nettverk eller en butikk, brukes en krysstilnærming som inkluderer ABC- og XYZ-analyser.

Hva er essensen og hvorfor velger vi dem?

ABC-analyse- dette er en vanlig metode for å studere sortimentet, med hvilken du kan bestemme bidraget til hvert produkt til omsetningen og fortjenesten til butikken, distribuere produkter i kategorier for effektiv sortimentsstyring.

Hoved proffer ABC-analyse:

• rasjonalisering av sortimentsstyring - gjør det klart viktigheten av varer, fordel innsatsen til butikkledere, kategorisere;
• raske resultater og rask anvendelse av ledelsesbeslutninger;
• hvis det utføres regelmessig, gjør sammenligning med tidligere perioder det mulig å spore stadier av livssyklusen til varer.

Minuser:

• mange tilleggsfaktorer må tas i betraktning, som nye produkter, eliteprodukter, etc.
• du trenger en rekke data for analyser for en viss periode: en base på sjekker, salg eller andre detaljhandelsdata;
• stabilitet i varemarkedet er viktig, dersom noen uforutsette situasjoner oppstår (skarp inflasjon, politisk uro, etc.), kan ABC-analysedataene være unøyaktige.

Mer om metodikken for å gjennomføre ABC-analyse.

XYZ-analyse bestemmer stabiliteten i salget av varer for en viss periode. Resultatene lar deg kategorisere produkter og tildele lagringsplass, lagernivåer og fraktordninger for dem.

proffer XYZ-analyse:

• data for å administrere utvalget av varer og lagerbeholdninger, organisere arbeid med leverandører;
• sette opp forskjellige leveringsalternativer for forskjellige varekategorier;
• bruke analyse for å forutsi stabiliteten i etterspørselen;
• identifikasjon av problembutikker med ustabilt salg;
• identifisering av produkthull, korrigering av forsyningskjeden av varer.

Minuser:

• trenger, så vel som for ABC, stabiliteten til indikatorer, uten markedssjokk;
• flere år med data er nødvendig for en fullstendig analyse;
• det er vanskelig å jobbe med sesongvarer, og det er ganske mange av dem i detaljhandelen;
• kan ikke brukes på produkter med kort livssyklus.

Mer om XYZ-analyse.

Å kombinere resultatene av ABC- og XYZ-analyser er en populær tilnærming til lagerstyring. Begge metodene utfyller hverandre godt. Hvis ABC-analyse lar deg evaluere bidraget til hvert produkt til salgsstrukturen, lar XYZ-analysen deg evaluere salgshopp og dets ustabilitet.

Ved å kombinere og bruke en krysstilnærming får vi status eller plassering av hvert produkt i sortimentet til en produktgruppe, butikk eller hele distribusjonsnettverket.

Bruken av koblet analyse gir en rekke tillegg dyder:

• identifikasjon av varer med stabilt salg, vesentlig for omsetningen til butikken eller nettverket, og ulønnsomme varer;
• øke andelen lønnsomme varer uten å bryte prinsippene for sortimentspolitikk;
• bestemmelse av årsakene som påvirker mengden og stedet for varer som er lagret på lageret;
• omfordeling av personellinnsats for å administrere sortimentet og dets beholdninger.

Det er verdt å huske at disse typer analyser, så vel som deres kombinasjon, bare er mulig hvis det er en klar regnskapsføring av omsetning og salgsstatistikk.

Metoder for å gjennomføre en kombinert analyse

Det er 2 måter å gjennomføre kryssanalyse på: seriell og parallell.

Valget av en av dem avhenger av målet og de ønskede resultatene. La oss forklare mer detaljert.

Sekvensiell måte forutsetter at først utføres analysen etter en av typene, etter et eget kriterium. Videre, for hver av de oppnådde kategoriene, brukes en analyse i henhold til 2 kriterier, eller type, etc.

Visuelt ser det slik ut.

Denne tilnærmingen brukes for store datamatriser. For eksempel hvis det gjennomføres kryssanalyse for hele sortimentet av nettverket, for en stor produktgruppe.

Det andre aspektet - en slik analyse krever betydelig analytisk innsats fra arrangøren. Det er nødvendig å bestemme betydningen av hvert kriterium for fremtidig analyse og ordne strukturen til analysen i riktig rekkefølge.

For eksempel er målet med kryssanalyse å optimalisere plassen i en butikks lager, i så fall vil det første kriteriet være stabiliteten i salget, dvs. XYZ-analyse, det andre kriteriet er antall salg av hvert produkt av ABC, det tredje er omsetningen, igjen av ABC.

Når du velger et annet mål - for eksempel definisjonen av luksusvarer - vil det første analysekriteriet være omsetningen til butikken, deretter antall salg og innreise i sjekker. Men stabiliteten i produktsalg ved hjelp av XYZ-analyse er ikke så viktig her.

De. Sekvensiell analyse kan utføres hvis antall varer i produktgruppen er stort nok, hvis det er nødvendig å bestemme policyen for å jobbe med gruppen, utvikle en strategi for å administrere og markedsføre de nødvendige varene.

Parallell tilnærmingen innebærer konstruksjon av en kategorisk matrise etter et gitt antall kriterier, analyse og arbeid med hver kategori i matrisecellen.

Slik ser matrisen for kryssanalyse på ABC og XYZ ut. Vanligvis forenkler analytikeren det i alle fall enda mer og bestemmer det generelle formatet for arbeid for flere kategorier.

For ABC-analyse kan matrisen bygges etter flere kriterier. For eksempel, på bildet nedenfor, A når det gjelder omsetning + A når det gjelder antall salg + X når det gjelder salgsstabilitet.

La oss analysere resultatene som er oppnådd, gå gjennom bare nøkkelkategoriene (grense):

AAAH - for ledende produkter;
AAAZ - varer som er viktige for nettverkets omsetning, men med ustabilt salg, som du definitivt bør ta hensyn til;
BBBY - for gjennomsnittlige varer;
CCCZ - for outsiderprodukter.

Kategori AAAH- 28 produkter av 1260.

De mest "søte" varene. De gir hovedomsetningen til nettverket, så deres konstante tilgjengelighet er nødvendig.

Hvis vi analyserer varene som inngår i denne kategorien, er dette hovedsakelig tyggegummi, småkaker og populære barnegodteri.

Som du kan se på bildet under er det tyggegummi som selges i kassene som har størst antall salg, og de påvirker også omsetningen til produktgruppen ganske betydelig.

Det er to alternativer for å jobbe med en kategori - å opprette en overskytende "forsikring"-lager eller organisere en "just in time" levering, siden varene selges konsekvent og en nøyaktig salgsprognose er mulig.

Men det er verdt å huske at AAAX-kategoriprodukter er nøkkelen til driften av butikken, så hvis leveringen mislykkes på noe tidspunkt, kan dette føre til betydelige problemer i butikken.

Hvorfor, med et høyt antall salg, en betydelig innvirkning på omsetningen til butikken, og hyppige kvitteringer, er det så vanskelig å forutsi salg av varer i denne kategorien?

Visualisering etter nøkkelindikatorer - omsetning og antall salg viste at Raffaello-godteri mest av alt påvirker omsetningen til kjeden og dens produktgruppe.

Etter vår livserfaring å dømme er de ganske populære. Hvorfor er salget deres så ustabilt at variasjonskoeffisienten er 0,73?

Etter å ha åpnet salg av et spesifikt produkt, fikk vi svar på spørsmålet.

Salget av søtsaker av dette merket tar rett og slett av to ganger i året - 14. februar og 8. mars. Derav ustabiliteten.

• overføre deler av varene til bestillingssystemet med en konstant mengde (volum) av bestillingen;
• sikre hyppigere leveranser av varer;
• velg leverandører som ligger i nærheten av butikken, og reduserer dermed lagermengden;
• øke kontrollfrekvensen.

I Raffaello-eksemplet er det rett og slett for å skaffe mer godteri til høytiden.

Salg av varer er ikke stabilt nok til å sikre fortsatt tilgjengelighet, lager må opprettholdes for forsikring.

Du kan bytte til et system med konstant tid eller bestillingsmengde.

CCCZ, som den nedre kategorien av matrisen, objektivt sett de mest problematiske produktene - 85 oppføringer.
Det er viktig å huske at nye produkter, eliteprodukter, tilpassede produkter osv. kan komme hit. Derfor krever kategorien en gjennomtenkt analyse av hver posisjon, og først da radikale handlinger.

Skjermbildet nedenfor viser disse varene, som er i området av diagrammet nær 0 og praktisk talt ikke påvirker omsetningen til distribusjonsnettverket.

XYZ-analyse i Excel. Et utmerket verktøy for å analysere salgsdynamikk, identifisere problemområder i en produktmatrise med et stort antall sortimenter. XYZ-analyse kombineres best med ABC-analyse. Hvordan gjøre det automatisk i Excel? Her er temaet for dagens artikkel.

I dag vil jeg fortelle deg hvilke formler du skal bruke for å beregne XYZ-analyse i Excel. På slutten av artikkelen kan du laste ned malen i Excel, kopiere formlene inn i rapporten eller lime inn dataene dine i denne malen. Og du vil få resultater.

Men!!! Før du bruker malen min, må du forstå meningen med denne analysen. Hvordan det beregnes, hva det brukes til og hvilke konklusjoner kan trekkes fra denne beregningen.

XYZ-analyse har mange bruksområder. Jeg skal fokusere på en av dem, som brukes i detaljhandelen. Og så, xyz-analyseteknikken:

1. Det er nødvendig å beregne variasjonskoeffisienten;
2. Fordeling etter kategorier X, Y, Z.

Variasjonskoeffisienten

Variasjonskoeffisienten beregnes som forholdet mellom standardavviket og det aritmetiske gjennomsnittet for den analyserte perioden. Husk, i ABC-artikkelen snakket jeg om analyseperioder, at det burde være minst tre av dem?

Hvis du ikke er sterk i matematikk, forklarer jeg i Excel.

Standardavvik ( =SDV(periodeområde)) delt på gjennomsnittet ( =GJENNOMSNITT(periodeområde))

Nå må du ordne xyz, hvor

X - Er en stabil forbruksverdi, eller viser i vårt tilfelle stabiliteten i salget. Verdien av kategori X er i området fra 0 til 10 %

Y - Er en forbruksvariabel, salget svinger litt. Dette kan være sesongsvingninger, ustabile vareleveranser, utidig visning av varer mv. Kategoriverdi fra 10 til 25 %

Z - Er ikke et vanlig forbruk. Ustabilt salg, et emne for dybdeanalyse av produktet. Det er ingen trender i denne kategorien, og hvis du bruker xyz-analyse for prognoser, vil nøyaktigheten til denne prognosen være ubetydelig. Kategoriverdien er over 25 %.

Nå alle disse kategoriene i Excel:

Vi bruker en av de vanligste "IF"-funksjonene

HVIS(variasjonskoeffisient<0,1;"X";ЕСЛИ(Коэффициент вариации <0,25;"Y";"Z"))

Så strekker vi formelen for alle produkter.

Som du vet, innebærer handel kjøp av varer med påfølgende salg. Handel vil lykkes hvis du på forhånd kan fylle opp de varene som vil være etterspurt, og ikke bruke mye penger på et produkt hvis relevans snart vil avta. En riktig lagerbeholdning kan gi deg en god inntekt og kompensere for problemer forårsaket av usikkerheten i handelsvirksomheten, og xyz-analyse vil tillate deg å analysere salget og trekke konklusjoner om forutsigbarheten (eller omvendt uforutsigbarheten) av etterspørselen etter et bestemt produkt. Enig, det er mye mer praktisk å kjøpe varer som er i konstant etterspørsel, og ikke bruke mesteparten av budsjettet på et produkt som er etterspurt i dag, og i morgen vil miste sin relevans. Så, hva er bra med xyz-analyse, hvordan samhandler det med abc-analyse, og kan det gjøres hjemme ved hjelp av Microsoft Office Excel?

Hva er xyz-analyse?

I motsetning til abc xyz-analysen deler analysen opp hele sortimentet i butikken i grupper som er forskjellige i forutsigbarheten av etterspørselen etter produktet. Faktisk lar abc-analysen oss finne ut hvilket produkt som genererer mest inntekt (eller selger best), og xyz viser enhetligheten i etterspørselen etter produkter.

Hvordan gjennomføre en full xyz-analyse? Til å begynne med må du lage en fullstendig liste over varene du selger og samle inn informasjon (det vil si finne ut salgsvolumer). Alle dataene du samler inn legges inn i en tabell, og ved bruk av standard Microsoft Office Excel-funksjoner finner man variasjonskoeffisienten for hvert av produktene (formlene er gitt nedenfor). Deretter er listen over produkter sortert etter økende variasjonskoeffisienter og fordelt i tre kategorier - X, Y og Z.

Variasjonskoeffisienten varierer fra 0 til 1. Gruppe X inkluderer varer hvis etterspørsel faller innenfor området fra 0 til 0,1. Kategori Y - dette er varer, variasjonskoeffisienten som var fra 0,1 til 0,25. Gruppe Z inkluderer alle andre varer - det vil si produkter med en variasjonskoeffisient på mer enn 0,25.

Detaljert beskrivelse av kategorier

Kategori X inkluderer produkter med den minste variasjonskoeffisienten - det vil si de som etterspørselen ikke endrer seg over tid (eller endres, men bare litt). Salgsvolumet av slike varer er det enkleste å forutsi. Eksempel: hvis du solgte n bokser alkohol denne måneden, vil du også selge n bokser neste måned.

Kategori Y inkluderer varer hvis forbruk endres over tid, men ikke kritisk. Som regel faller "sesongvarer" inn i denne gruppen - det vil si de som etterspørselen grovt kan forutsi.

Kategori Z er den mest uforutsigbare. Det inkluderer varer som etterspørselen ikke kan forutsi. Eksempel: hvis det ble kjøpt n bokser hermetikk fra deg denne måneden, betyr ikke dette at du selger n bokser igjen neste måned. Salget kan dobles, eller de kan falle til null. Selvfølgelig er slike produkter vanskelige å håndtere, og noen av dem kan lurt kastes.

Generell tabell for abc-xyz-analyse

Hvis du har brukt abc-analyseteknikken og deretter utført xyz-studien, kan du bruke en kombinasjon av disse metodene for å utdype kunnskapen om anleggets produktmiks. Lag en sortimentsmatrise som vil hjelpe deg å identifisere de mest populære og mest illikvide varene. Lag en tabell (3x3, 9 celler totalt). Merk kolonnene med bokstavene "A", "B" og "C", og linjene med bokstavene "X", "Y" og "Z". Gå nå gjennom listen over produkter og del dem inn i ni celler basert på deres bidrag til total omsetning (abc-analyse) og salgsforutsigbarhet (xyz-analyse). Basert på resultatene i denne tabellen, kan du trygt danne sortimentet til butikken din!

Så, AX-cellen vil inkludere varer som er i stabil forutsigbar etterspørsel og gir din bedrift maksimal fortjeneste. Dette er selvfølgelig de ubestridte markedslederne! Husk å fokusere på cellene AX, BX og AY. Cellene BY og CY representerer produkter som har godt potensial og trenger markedsføringsfremmende midler. Også xyz-abc-salgsanalyse vil avsløre de mest ulønnsomme og uforutsigbare varene - de vil forbli i cellene BZ og CZ. Analyser årsakene til deres upopularitet. Det er mulig at disse produktene ikke vil bli påvirket av priskutt, eller de er ikke nødvendig av kjøpere og kan trekkes fra salg.

Hvordan utføre xyz-analyse?

Så la oss begynne å utforske! Kvalitativ xyz-analyse består av flere viktige trinn:

• objektvalg (for eksempel mat);
• parametervalg (antall solgte enheter per måned);
• valg av periode (det er best å analysere data samlet i minst 12 måneder). Husk: jo lengre denne perioden er, desto mer nøyaktige vil resultatene av analysen være.
• fastsettelse av variasjonskoeffisienten for hver av varene spesifisert i listen. Variasjonskoeffisienten er en verdi som viser hvor mye det månedlige salget av et bestemt produkt avviker fra dets gjennomsnittlige salg for hele perioden vi studerer.

For å utføre abc-xyz-analyse i excel, bruk bare følgende formler:

Her er V variasjonskoeffisienten, σ er standardavviket, Xi er salgsvolumet til et bestemt produkt for den i-te tidsperioden, X med et "tak" er gjennomsnittsverdien av antall salg for hele periode, og n er antall studerte tidsperioder (for eksempel 12 hvis du undersøker 12 måneder med data).

Etter at du har funnet verdiene til variasjonskoeffisientene for hvert av produktene, må du bare bygge dem i stigende rekkefølge av koeffisienten og dele produktene inn i kategoriene X, Y og Z. Hvis V er større enn 0, men mindre enn 0,1 faller produktet inn i gruppe X; hvis V er større enn 0,1, men mindre enn 0,25 - i gruppe Y; hvis V er større enn 0,25 - i gruppe Z.

xyz-analyse av en dagligvarebutikk

Vurder en spesifikk abc-xyz-analyse - et eksempel vil gjelde et matsupermarked, hvor alle produktene vi vil betinget dele inn i følgende produktgrupper: bakeriprodukter, meieriprodukter, kjøttprodukter, alkoholprodukter, konfektprodukter, hermetikk og dype produkter. -frosne produkter.

Etter å ha utført abc-analyse, vil vi finne at meieriprodukter og alkoholholdige produkter faller inn i kategori A, det vil si at supermarkedets inntekter fra disse produktene er de viktigste. Kjøttprodukter og bakervarer faller inn i gruppe B, mens dypfryste produkter og eventuelle hermetikkprodukter som selges sjeldnere og som følgelig gir mindre fortjeneste, forblir i gruppe C.

Etter å ha utført xyz-analyse, vil vi forstå hvilke typer produkter som er i stabil etterspørsel, og hvilke som er uforutsette. Så, gruppe X inkluderer stabilt solgte kjøtt- og alkoholprodukter. Kategori Y kombinerer bakeriprodukter, meieriprodukter og frosne halvfabrikater, hvor etterspørselen er mye vanskeligere å forutsi. Det mest uforutsigbare var hermetikk og godteri.

Etter å ha satt sammen en 3x3-tabell og fordelt varer på tvers, konkluderer vi med at det bør vies mest oppmerksomhet til alkohol, kjøtt og meieriprodukter, fordi de gir dagligvarebutikken den største og mest stabile fortjenesten.

Anbefalinger for håndtering av produkter fra ulike kolonner / kolonner

Hvis du har gjort en produktanalyse og sortert hele produktutvalget i ni søppelkasser, vil tipsene våre fortelle deg hva du skal gjøre med hvert av disse produktene.

Så produktene som falt i kolonnene signert med bokstavene A og B gir selskapet hovedomsetningen og gir maksimal fortjeneste. Produkter fra kolonne A og B kan ikke fjernes fra produksjon eller salg, de må være tilgjengelige 24 timer i døgnet, 7 dager i uken, ellers vil du gå glipp av fortjenesten din, og kjøpere vil gå til en annen butikk eller henvende seg til representanter for et annet selskap. Elementer i kolonne C må kontrolleres med jevne mellomrom. Hvis du ikke har nok tid til møysommelig forretningsplanlegging, kan produktene i kolonne C vies minimal oppmerksomhet.

Row X inneholder de mest stabile og bestselgende produktene. Når du gjør en detaljert xyz-analyse og finner ut hvor mange produkter i kategori X som ble solgt forrige måned, kan du kjøpe samme mengde av det produktet neste måned, og du vil sannsynligvis ikke gå galt. Gjør det slik at det alltid er et visst varelager fra kategori X på lageret.

Kategori Y representerer varer som etterspørselen svinger over tid. Analyser disse varene - kanskje de er utsatt for sesongmessige svingninger. Hvis du for eksempel husker påsken, vil ikke økningen i forbrukernes interesse for kyllingegg komme overraskende på leverandøren.

Produkter fra kategori Z er ikke forutsigbare, så det er best å ikke kjøpe en stor mengde varer "for fremtiden" og ikke holde dem på lager, men å sørge for levering av slike produkter "på bestilling" eller når etterspørselen oppstår.

Husk at varer fra cellene AX og AY er i den mest stabile etterspørselen. Det er best å frigjøre maksimale midler for kjøp av varer fra denne kategorien, og spare på kjøp av varer fra CZ-gruppen.

Varer i bin BY trenger godt sikkerhetslager, så sørg for at du har dem på lager til enhver tid.

Produktgrupper fra cellene AZ og BZ selger godt, men salgsvolumet er vanskelig å forutsi. Overfør varer fra disse cellene til et eget bestillingssystem - importer dem for eksempel ofte, men i små partier, kontroller salgsvolumet. Den mest erfarne lederen av bedriften bør jobbe med disse varegruppene - det er uakseptabelt å overlate dem til en nybegynner.

Reduser i tillegg sikkerhetslageret av produkter fra CX-gruppen, og danner sikkerhetslageret av produkter fra CY-cellen kun dersom selskapet har ledige kontanter. Produkter fra CZ-gruppen kan trygt trekkes ut av salg, og pengene som spares kan fordeles mellom mer "lovende" celler på bordet.

stor Data,

Algoritmer,

Datavisualisering

XYZ-analyse er en av analyseformene av vareutvalget til en butikk, kjede eller en egen varegruppe i detaljhandel.

XYZ-analyse bestemmer stabiliteten i salget av varer for en viss periode. Nyttig for å administrere sortiment og forsyning av varer, organisere arbeid med leverandører. Resultatene lar deg kategorisere produkter og tildele lagringsplass, lagernivåer og fraktordninger for dem.

Som egen analysemetode i detaljhandelen brukes ikke XYZ så ofte, oftere finnes den som kombinert med.
Men i alle fall, som en metode for å ta beslutninger om å administrere sortimentet til en produktgruppe eller butikk, kan det gi utvilsomt fordeler.

La oss starte med å se på funksjonene og applikasjonene.

Mål- analysere oppførselen til hvert produkt i en viss periode for å administrere produktutvalget.

kriterium analyse kan være antall varer solgt for en viss periode, etterspørselen etter varer, antall kjøp.

Stadier av XYZ-analyse

Når du velger koeffisientindikatorer, bør du bruke sunn fornuft og kunnskap om produktgruppen din eller utvalget av nettverket som helhet.

• Kategori X, som omfatter varer med minimumssvingninger i salget, preget av stabil forbruksverdi og høy grad av prognose opp til 0,1-0,2.
• Kategori Y, som inkluderer produkter med en gjennomsnittlig salgssvingning på 0,2 til 0,6, med sesongsvingninger og gjennomsnittlige prognosemuligheter.
• Kategori Z, som inkluderer produkter med kraftige svingninger i salg fra 0,6 og over, med uregelmessig forbruk og uforutsigbare svingninger, derfor er det umulig å forutsi etterspørselen deres.

For å utføre XYZ-analyse er det viktig å huske på sesongvariasjonen i salget for visse produkter. Et elementært eksempel er iskrem, som er svært stabil i salg i den varme delen av året, og absolutt ustabil i kulde.

Å gjøre rede for så mange faktorer krever automatisering av analysen. På dette tidspunktet er det allerede et ganske stort antall systemer som i stor grad forenkler arbeidet til en analytiker eller en kategorisjef.

Til eksempel på XYZ-analyse vi tilbyr vår forskning ved å bruke BI Datawiz.io-tjenesten.
for en supermarkedskjede på 11 butikker innenfor handelsgruppen Melk og meieriprodukter. Målet var å identifisere produktkategorier for sortimentsstyring og utvikle generelle anbefalinger for bestilling for hver kategori.

De fleste varene som inngår i gruppen "Melk og meieriprodukter" selges hele tiden, ofte forhåndskjøpt i supermarkeder til helgen. Derfor ble det valgte tidsintervallet en uke.

Vi vil analysere gruppen for de siste seks månedene.

Vi vet at produktgruppen "Melk og meieriprodukter" generelt er en av de mest solgte i et supermarked. Dette gir oss muligheten til å identifisere ganske ensartede kategorier med følgende variasjonskoeffisient:

I sammenheng med produktgruppen "Melk og meieriprodukter" identifiserte analysen kategori X fra 123 produkter.

Tabellen under trekker spesifikt frem to produkter som med stor forskjell i antall salg har samme variasjonskoeffisient, d.v.s. samme salgsstabilitet. Dette bør man ta høyde for, både et produkt med 18 salg på seks måneder og med flere tusen salg kan være like stabilt.

Å bygge en visualisering, som i skjermbildet nedenfor, gir oss muligheten til å analysere produkter fra kategori X og fremheve salgslederne - dette er pasteurisert melk av flere merker. Det er verdt å fokusere på slike varer først og fremst når du organiserer leveranser, deres tap i hyllene kan føre til betydelige tap i salg, mens kjøpere kanskje ikke legger merke til fraværet av et upopulært produkt.

For å tydeligere vise stabiliteten i salget, presenterer vi salgsgrafer for individuelle produkter fra hver kategori X, Y og Z.

Slik ser salgsplanen ut for varer i gruppe X. Som du ser er svingningene i salget i små.

Slik ser salgsgrafen for kategori Y ut.

Slik ser salgsgrafen for et produkt i denne kategorien ut. Som du kan se, var det de siste 2 månedene 2 uventede økninger i produktsalg og igjen et kraftig fall.

Hvordan kan XYZ-analyse ellers brukes?

Stabiliteten i salget av varer er en viktig indikator på effektiviteten til distribusjonsnettverket og hver butikk.

La oss bruke XYZ-analyse for å identifisere problematiske butikker i nettverket. Vi bruker dataene fra samme produktgruppe "Melk og meieriprodukter" i seks måneder, det er alltid preget av høy ytelse og stabilt salg.

La oss bygge en datavisualisering for hver kjedebutikk med følgende indikatorer:
horisontalt - omsetningen til hver butikk for den valgte perioden;
vertikalt - variasjonskoeffisient;
prikkdiameter - gjennomsnittlig sjekk.

Som du kan se, er variasjonskoeffisienten i salg av produktgruppen "Melk og meieriprodukter" for de fleste butikker i nettverket, bortsett fra én, ikke høyere enn 0,15. Butikk #1 og #2 viser best omsetning og gjennomsnittlig regning.

Butikk #7 har derimot lav omsetning og høy variasjonskoeffisient. Salget er ikke stabilt, mer enn 2 ganger sammenlignet med andre butikker i distribusjonsnettverket. Det er viktig å identifisere årsakene til dette gapet og iverksette tiltak for å sikre effektiv drift av denne butikken.

Hvordan bruke resultatene av analysen?

Det er to tilnærminger til å administrere produktutvalget, de såkalte "amerikanske" og "japanske" lagerstyringssystemene.

"Amerikansk" eller det tradisjonelle styringssystemet innebærer å begrense risikoen ved å bruke maksimering av beholdninger av produktutvalget, formalisere og sette opp alle prosesser for å analysere utvalget og beholdningene «en gang for alle».

Nøyaktig implementering av alle prosedyrer muliggjør effektiv styring. Ledere av distribusjonsnettverk prøver å beskytte seg så mye som mulig mot avbrudd og problemer med forsyninger, uregelmessig etterspørsel etter varer ved å danne et tilstrekkelig tilbud.

Et slikt styringssystem krever betydelige materielle investeringer og konstant analyse av varelageret, men reduserer risikoen for sortimentet til en butikk eller kjede.

"japansk" lagerstyringssystem er minimering, optimalisering og automatisering. Systemet er mer fleksibelt og ikke like standardisert sammenlignet med det "amerikanske".

Det innebærer en nøyaktig prognose for forbrukeratferd, en prognose for salg av varer og organisering av et Autoorder-system basert på det, klarhet i håndteringen av hele ordre- og leveringssystemet, pålitelige leverandører og "just in time" levering.

Handelsnettverket bygger sine relasjoner med leverandører på tillit og delegering av deler av ansvaret. Inventar anses i det japanske systemet som en indikator på mistillit til leverandøren.

Disse to styringsmodellene er dualistiske, men i vår virkelighet fungerer kombinasjonen deres og utviklingen av universelle løsninger optimalt.

Basert på disse styringssystemene vil vi analysere de ønskede tilnærmingene til å jobbe med hver kategori:

Kategori X. Varer med høyest stabilitet i etterspørsel og salg.
Dette forenkler leveransene - vi vet alltid hvor mye av dette produktet som skal selges og hvor mye mer det må bestilles.
Når det gjelder kategori X - er minimering vårt alternativ! Lager må være på lager for å utgjøre forskjellen mellom et salg og en ordre. Det er ment ikke å minimere beholdninger, men å minimere ledelsesinnsatsen, sette opp nøyaktige leveranser "i tide".

Kategori Y Sesongsvingninger, jevn vekst eller nedgang er typiske kjennetegn ved etterspørselen etter disse stillingene, noe som betyr at du trenger en reserve. Hovedproblemet for denne kategorien er spørsmålet om å optimalisere lagernivået, for å sikre det nødvendige nivået av kundeservice med en minimumskostnad for å opprette og vedlikeholde lager.

Kategori Z Dette inkluderer produkter som verken har trender eller konsistens i salg. En salgsprognose er umulig og upraktisk for dem, noe som betyr at en optimaliseringstilnærming til lagerstyring ikke er et alternativ. Valget gjenstår mellom å minimere (til produktene er ekskludert fra sortimentet) eller å maksimere (hvis økonomiske muligheter tillater det) kategori Z-lager.

Når du analyserer sortimentet ved hjelp av XYZ-kategorier, er det viktig å huske at dette er en av en hel rekke metoder som kan brukes både individuelt og i kombinasjon. Les om kombinerte analysetyper i følgende publikasjoner fra

«Hilsen, leser av Markedsførerens dagbok. I lang tid var det ingen artikler om emnet analyse i markedsføring, det er på tide å forbedre seg. Det er et velkjent faktum at hovedandelen av handelen faller på videresalg av ethvert produkt. Og som et resultat, for gjennomføringen av denne handelen, er det nødvendig å ha et lager av varer i tilstrekkelige mengder for å møte etterspørselen. Hvordan forstå hvilket produkt som vil være etterspurt i nær fremtid? Det er det XYZ-analyse er til for."

Vi forstår alle at for å fremskynde handelsprosessen og raskt tilfredsstille kundeforespørsler, må et tilstrekkelig lager av varer være på lager. Og viktigst av alt, det er de varme varene som skal forsynes med tilstrekkelig forsyning. Å holde illikvide eiendeler er ikke økonomisk mulig. Hvordan velge riktig vare? Utsett naturligvis hele spekteret av selskapet for en totalanalyse. Og du kan starte med xyz-analyse.

Essensen av XYZ-analyse.

XYZ-analyse refererer til klassifiseringen av selskapets varelager avhengig av etterspørselen etter dem på kort sikt. Med andre ord gir denne analysen en forståelse av hvor mye og hvilke produkter som skal holdes på lager for uavbrutt salg i nær fremtid.

Denne analysen lar oss dele opp hele den eksisterende sortimentsmatrisen i visse grupper som er preget av forutsigbarheten til etterspørselen. Hvis vi ved hjelp av ABC-analyse bestemmer de mest solgte posisjonene, lar XYZ oss vise enhetligheten i etterspørselsfordelingen.

Faktisk er XYZ-analyse et utmerket markedsføringsverktøy for å analysere salgsdynamikk, samt identifisere problemområder i en sortimentsmatrise med et stort antall sortimenter.

Det er viktig å huske ett enkelt punkt. Separat tatt XYZ-analyse gir ikke en forståelse av helhetsbildet av verden. Dataene innhentet ved hjelp av den danner kun grunnlaget for videre analyse av produktgruppen.

Algoritme for å utføre XYZ-analyse

Enhver analyse utført i selskapet tilsvarer en viss algoritme. XYZ er intet unntak. Hva må gjøres?

1. Trenger en komplett liste over produkter for salg
2. Salgsvolum for hver vare
3. Beregning av variasjonskoeffisienten
4. Fordeling i grupper avhengig av beregnet koeffisient
5. Gjennomføring av en felles ABC-XYZ analyse

La oss analysere hvert element i denne algoritmen mer detaljert.

Liste over sortiment til salgs. Jeg tror at det første punktet ikke krever noen detaljerte forklaringer, alt er klart her, vi trenger en liste over sortimentet, som vi vil analysere.

Posisjonelt salgsvolum. Her er det nødvendig å ta hensyn til ett enkelt øyeblikk - dette er perioden. Det mest egnede for XYZ-analyse er data for et år. Men jo lengre perioden er, jo mer nøyaktige og korrekte vil resultatene av analysen være. Det er også minimum tre måneder.

Beregning av variasjonskoeffisienten. Variasjonskoeffisienten (CV) er forholdet mellom standardavviket og det aritmetiske gjennomsnittet av de målte produktverdiene. Og hvis på et normalt språk, viser CVen tydelig forskjellene mellom det månedlige salget av et bestemt produkt og gjennomsnittlig salgstall for den analyserte tidsperioden.

Beregningen av koeffisienten utføres i henhold til formelen:

• V er variasjonskoeffisienten.
• σ er standardavviket.
• x med en stolpe er gjennomsnittlig salgsvolum for hele perioden.
• xi - salgsvolum av et bestemt produkt for i periode.
• n er antall analyserte tidsintervaller (for eksempel antall måneder)

Liten avklaring. Den sanne verdien av variasjonskoeffisienten for ulike produktgrupper kan variere avhengig av følgende årsaker:

• sesongbasert salg,
• trend (mote),
• markedsføringskampanjer,
• underskudd og mer.

Fordeling i grupper avhengig av koeffisient. Som nevnt tidligere er kategorier i XYZ-analyse satt ned på grunnlag av den beregnede variasjonskoeffisienten. For øyeblikket, i praksis, er følgende fordeling akseptert:

Kategori X- reflekterer stabiliteten i etterspørselen med små svingninger i forbruket og en ganske høy nøyaktighet av prognoser. Verdien av variasjonskoeffisienten i denne kategorien er i området fra 0 til 10 %. Med andre ord, hvis et produkt faller inn i denne kategorien, kan du trygt bestille et kvantum som tilsvarer salgsvolumet fra forrige måned for neste måned. Varer i denne kategorien skal alltid være på lager.

Kategori Y– Fremhever et produkt som er utsatt for store svingninger, som sesongvariasjoner, og som har gjennomsnittlig prognoseevne. Verdien av variasjonskoeffisienten i kategori Y er fra 10 til 25 %. Når du analyserer et produkt fra denne kategorien av xyz-analyse, bør du definitivt være oppmerksom på sesongfaktoren. Andre ganger kan du redusere produksjonstakten eller kjøpsvolumet betydelig.

Kategori Z- forbruket av varer er uregelmessig, det er ingen klart definerte trender, nøyaktigheten av prognosen er minimal. Verdien av variasjonskoeffisienten er over 25 %. Et produkt fra denne kategorien er nesten umulig å forutsi, siden det er vanskelig å identifisere faktorer som øker og reduserer etterspørselen. Det er mulig å ha slike varer på lager, men i svært små kvanta, for sikkerhets skyld. Et ideelt alternativ for et produkt fra kategori Z vil være velfungerende logistikk fra leverandørens lager ved behov.

Felles ABC og XYZ analyse. Jeg har allerede nevnt at xyz-analyse i seg selv ikke gir en klar forståelse av volumet av kjøp av et produkt eller dets fremtidige salg (det eneste unntaket er et produkt fra kategori X). I den forbindelse anbefales denne analysen å gjennomføres i sammenheng med ABC-analyse, en slags dobbeltanalyse. Jeg vil imidlertid publisere en egen artikkel om dette, da det har sine egne nyanser. For ikke å gå glipp av utgivelsen av artikkelen, anbefaler jeg å abonnere på bloggoppdateringer. I mellomtiden foreslår jeg å gå videre til eksemplet med å beregne xyz-analysen.

Et eksempel på beregning av xyz-analyse i Excel

Jeg foreslår å gå i henhold til algoritmen nevnt ovenfor, det vil bli både klarere og tydeligere. La oss vurdere et eksempel på xyz-analyse på en bestemt produktgruppe - bilolje. Salgsdynamikk lagt til i 12 måneder. Du kan beregne variasjonskoeffisienten i Excel ved å bruke følgende formel:

STDEV(B3:M3)/(SUM(B3:M3)/ANTALLHVIS(B3:M3;>0))

Og et bilde for klarhet (kan forstørres i et nytt vindu):

Nå, basert på den beregnede variasjonskoeffisienten, fordeler vi varene i grupper (X, Y, Z). Med en liten mengde varer kan denne handlingen utføres manuelt. Men hvis det er ganske mange stillinger, er det bedre å bruke IF-formelen (forstørr i et nytt vindu).

Som du kan se, er det ikke noe komplisert i beregningen - det viktigste er å vite hva som kommer fra hvor og hvilke formler som skal brukes for dette. For sikkerhets skyld har jeg lagt ut et tydelig eksempel på regnestykket på bloggen og du kan laste det ned i markedsførerens maler.

Til syvende og sist får vi data for videre analyse av produktgruppen og bygge en modell for å forutsi fremtidig etterspørsel, men dette er en helt annen historie, som jeg skal fortelle en annen gang. Har du noen spørsmål? Så vennligst kommenter.