Большая книга директора магазина 2.0. Новые технологии

• ВВ – товары, имеющие средние обороты и средний уровень доходности.

• ВС – товары, имеющие средние обороты и низкий уровень доходности. Очень велика вероятность перемещения этих товаров в группу СС – плохо продаваемых или низкодоходных товаров Задача: увеличивать продажи и доходность.

• СА – товары, имеющие низкие обороты и высокий уровень доходности. Очевидно, это редкие или эксклюзивные изделия, дорогостоящие и имеющие высокую наценку Необходимо прилагать усилия для продвижения и увеличения продаж.

• СВ – товары, имеющие низкие обороты и средний уровень доходности. Очень велика вероятность перемещения этих товаров в группу СС – плохо продаваемых или низкодоходных товаров Задача: увеличивать продажи и доходность.

• СС – наименее ценные для компании товары; необходимо рассмотреть возможность замены ряда товаров из этой группы, а также оценить эффективность исключения наименее прибыльных товаров. Однако прежде чем принимать решение о выведении из ассортимента, необходимо выяснить причины попадания товаров в группу СС.

При многочисленных плюсах метода АВС-анализа существует один значительный минус: данный метод не позволяет оценивать сезонные колебания продаж Товары с ярко выраженным сезонным спросом могут мигрировать из группы А в группу.

Рис 2. 33. АВС-анализ

В и в группу С Непродуманное сокращение группы С может привести к сокращению ассортимента магазина и как следствие – к снижению оборота, а оставшиеся товары распределятся снова по тому же принципу. Для принятия решения об оптимизации ассортимента магазина используется сочетание АВС-анализа и XYZ-анализа.

XYZ-анализ

Основная идея XYZ-анализа состоит в группировке объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации) Другими словами, этот анализ делит объекты по степени отклонения от среднего показателя, высчитываемого за несколько периодов.

1. Выбираем объект анализа и параметр, по которому мы будем сравнивать объекты. Традиционно в рознице объектами XYZ-анализа являются поставщики, товарные группы (категории), товарные единицы и т. п. Каждый из этих объектов может быть описан различными параметрами: объемом продаж (в денежном или количественном выражении), доходом (в денежном выражении), товарным запасом и т. д.

2. Определяем количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.

3. Определяем коэффициент вариации – среднеквадратическое отклонение – для каждого объекта анализа.

Расчет коэффициента вариации:

где x_i – значение параметра по оцениваемому объекту за период; x – среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа; n – число периодов.

4. Составляем рейтинговый список объектов анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.

5. Определяем, какие объекты относятся к группам X, Y и Z.

XYZ-анализ имеет смысл, если количество анализируемых периодов довольно велико, и чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Количество периодов анализа должно соответствовать периоду оборачиваемости товара: чем больше период оборачиваемости, тем большее количество периодов должно быть взято для анализа.

Например, молоко, хлеб, яйца имеют короткий срок реализации и оборачиваемости, соответственно, в качестве периода может быть взята неделя, а в качестве количества периодов – несколько недель или месяцев. Для анализа бытовой техники или одежды нужно брать в качестве периода не менее месяца (лучше больше), а в качестве количества периодов – полгода и более, так как это товары медленно оборачиваемые.

• Группа X – объекты, значение коэффициента вариации по которым не превышает 10 %. Эти объекты изменяют свои показатели с течением времени незначительно, соответственно, возможен более точный прогноз.

• Группа Y – объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10–25 %. Эти объекты изменяют свои показатели во времени, возможности прогноза средние.

• Группа Z – объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25 %. Показатели этих объектов имеют серьезные колебания, какие-либо явные тенденции отсутствуют. Возможности прогноза низкие.

В табл 2 28 приведен пример XYZ-анализа, а в табл 2 29 показаны результаты XYZ-анализа. Объект анализа – товарные позиции, параметр анализа – объем продаж, руб.

Самый серьезный недостаток XYZ-анализа состоит в том, что в реальной жизни на продажи и доходность товаров в магазине оказывает влияние огромное количество факторов. Например, на объемы продаж определенной товарной группы в разные периоды времени влияет сезонность спроса, регулярность поставок, колебания цен на аналогичные товары у конкурента, наличие или отсутствие специальных мероприятий по продвижению и т. д. Все эти факторы будут вызывать колебания продаж и как следствие – высокие показатели коэффициента вариации.