Yandex.Метрика

XYZ-анализ: назначение, методика, совмещение с ABC-анализом

XYZ-анализ: для чего применяется, как рассчитывается и как используется в совокупности с ABC-анализом. Примеры расчетов.

XYZ-анализ предназначен для разделения ассортимента на группы или категории в зависимости от стабильности продаж за определенное количество периодов. Благодаря этому анализу, можно определить, какая продукция имеет постоянный спрос и хорошо прогнозируется, или, наоборот, какая продукция подвержена сильным колебаниям и неравномерности отгрузок и, в следствие чего, прогнозируется очень плохо. С помощью полученных данных можно управлять ассортиментом или страховыми запасами, а также оценивать потенциал к прогнозированию той или иной номенклатуры.

XYZ-анализ. Разделение на группы.

XYZ-анализ распределяет весь продаваемый ассортимент на 3 группы: X, Y, Z соответственно.

  1. Категория X означает, что позиция потребляется регулярно, а объемы колеблются незначительно. Прогнозировать ее достаточно легко и показатель точности прогнозирования по ней чаще всего превышает 80%, а уровень сервиса по данной позиции будет максимальным. Периодически необходимо следить за прогнозными показателями.
  2. Категория Y означает, что позиция не всегда потребляется регулярно, либо ее объемы подвергаются колебаниям. Чаще всего данные колебания предсказуемы и причины их известны: небольшие промо-активности, сезонность/цикличность продаж или праздники. Сложность прогнозирования — средняя (точность чаще всего выше 70%), а частота наблюдения за прогнозными показателями должна быть высокой (предполагается, что если объем продаж по позиции данной категории крайне низкий, частоту наблюдений можно снизить). Уровень сервиса по данной категории высокий, но не максимальный.
  3. Категория Z означает, что позицию потребляется совсем не регулярно, объемы за разные периоды очень сильно отличаются. Построить корректный прогноз по позициям данной категории крайне сложно, иногда вообще невозможно. Точность прогнозирования 50% и выше. Чаще всего для прогнозирования категории Z используют либо методы экспертных оценок, либо интуитивные методы, либо сложные математические методы (например, бутстрэппинг). Контроль прогнозных значений по данным позициям должен быть постоянным (также, зависит от объемов продаж). Уровень сервиса по позициям данной категории, естественно, низкий.
XYZ-анализ. Методика расчета.

Для того, чтобы определить категорию XYZ-анализа, необходимо провести следующие расчеты:

  1. Определить среднеквадратическое отклонение объемов по каждой позиции за некоторое количество периодов (рекомендуется использовать 5 и более, т.к. за меньшее количество периодов расчетный показатель может быть необъективным).
    XYZ-анализ, формула отклонения
  2. Рассчитать среднее арифметическое объемов по каждой позиции за то же количество периодов (думаю, формула не нуждается в представлении).
  3. Найти коэффициент вариации — для каждой позиции разделить среднеквадратическое отклонение на среднее арифметическое. Перевести в проценты.
    XYZ-анализ, коэффициент вариации

Хочу обратить внимание, что автоматический расчет XYZ-анализа присутствует в моей надстройке для Excel, информацию о которой можно прочитать здесь.

Далее, в зависимости от полученного коэффициента вариации, мы выбираем группу XYZ-анализа.

XYZ-анализ. Границы/интервалы категорий.

Границы категорий для каждой из группы анализа могут быть разными и зачастую определяются экспертным путем. Чаще всего, в различных источниках, приводят в пример следующий вариант:

  1. Если коэффициент вариации какой-либо продукции находится в пределах от 0% до 10%, то данная продукция входит в категорию X
  2. Если коэффициент вариации находится в пределах от 10% до 25%, то данная продукция входит в категорию Y
  3. Если коэффициент вариации от 25% и выше, то данная продукция входит в категорию Z

Однако, по моему опыту,  в производстве с большими объемами, ассортиментом и клиентской базой, использование таких интервалов может быть необъективным: на продажи очень сильно влияют различные трейд-маркетинговые активности (промо, листинги), а также нестабильные заказы от экспортных или крупных оптовых клиентов, продукция для которых делается под заказ. В следствие этого, продукции категории X будет очень мало (или вообще не быть).

Для примера, я провел XYZ-анализ ассортимента одного производственного предприятия, которое специализируется на молочной продукции с еженедельными отгрузками до 1200 тонн и с ассортиментом более 300 SKU. Во время анализа, я использовал границы категорий, которые я привел в пример выше, и результат вышел печальный: позиций категории X — 0%, категории Y — 7%, категории Z — 93%.  А это означает, что под контролем нужно держать практически все имеющиеся позиции, что является довольно сложной задачей.

Такая ситуация на крупных производствах будет довольно частой, и поэтому, предлагается установить границы категорий менее строгими:

  1. Для категории X установить границы от 0% до 30%.
  2. Для категории Y установить границы от 30% до 50%
  3. Для категории Z установить границы от 50% и выше

Проведя расчеты с такими границами для того же самого предприятия, ситуация выглядит немного лучше: позиций категории X — 12%, категории Y — 11%, категории Z — 77%. Да, все равно все не очень хорошо, однако теперь список максимально нестабильных номенклатур немного меньше, и мы можем работать с ним более качественно.

Данные границы — это всего лишь рекомендация. Повторюсь, границы категорий лучше всего определять экспертным путем, то есть самостоятельно, основываясь на особенностях того или иного предприятия и на своем собственном опыте работы в этом предприятии.

XYZ-анализ: объединение с ABC-анализом.

Зачастую, XYZ-анализ используют в совокупности с ABC-анализом. Для тех, кто не знаком с ABC-анализом, я расскажу вкратце: он разделяет всю продукцию на 3 категории, в зависимости от объемов продаж (статья по нему будет чуть позже, а пока можно поискать информацию о нем в интернете, ее там в избытке). После объединения результатов двух анализов, весь наш ассортимент разделяется на 9 категорий, информацию о которых вы можете увидеть на изображении ниже (добавил градиент от зеленого к красному, чтобы отобразить, какие категории наиболее благоприятны):

XYZ-анализ и ABC-анализ

Таблица совмещенного ABC и XYZ-анализа с комментариями (кросс-анализ)

Благодаря данному кросс-анализу, состоящему из XYZ и ABC-анализа можно:

  • определять номенклатуры, за которыми нужен постоянный контроль
  • определять номенклатуры, для которых требуются применять специальные методы прогнозирования
  • выделять самые основные объемообразующие номенклатуры с высокой надежностью в прогнозировании
  • понимать, какие номенклатуры могут «претендовать» на вывод из ассортимента
  • понимать, какие должны быть страховые запасы
  • и так далее, в зависимости от поставленных целей при проведении анализа.

Итак, мы разобрали почти все, что касается XYZ-анализа (по крайней мере, самое основное). Пример с расчетами XYZ-анализа и кросс-анализа в Excel можно скачать здесь. А если вдруг появятся какие-нибудь интересные ситуации при проведении данных анализов на реальных данных — добавлю это в комментарии. Спасибо, что дочитали до конца!

4 комментария

  1. Igor 07.06.2019
    • HeinzBr 10.06.2019
  2. Александра 19.06.2019
  3. Evgeniy 26.09.2019

Оставить комментарий