Abc-xyz анализ по периодам для по товарам и клиентам

Границы ABC-групп

Группы
должны быть примерно следующими (на
примере анализа ассортимента):

  • Группа
    A дает 80% выручки,
    содержит 20% наименований

  • Группа
    B дает 15% выручки,
    содержит 30% наименований

  • Группа
    C дает 5% выручки,
    содержит 50% наименований

На
всякий случай уточню: разбиение на
группы выполняется по сумме выручки, а
доля от числа наименований — какая
получится.

Понятно,
что соотношения (80%-15%-5%) по объему и
(20%-30%-50%) по количеству наименований не
являются точным законом природы,
cуществует несколько методов
определения границ ABC-групп.
Но при значительных отклонениях от
указанных значений следует насторожиться.

Пример.

При
анализе клиентской базы выяснилось,
что в группу А, дающую 80% заказов входит
всего 5% клиентов вместо рекомендуемых
20%. Значит при уходе одного-двух клиентов
из этой группы произойдет резкое падение
выручки.

Как рассчитать прогноз по методу Хольта Винтерса?

1. Рассчитываем экспоненциально-сглаженный ряд:

Lt=k*Yt/St-s+(1-k)*(Lt-1+Tt-1)

2. Определяем значение тренда:

Tt=b*(Lt — Lt-1)+(1-b)*Tt-1

3. Оцениваем сезонность:

St=q*Yt/Lt+(1-q)*St-s

4. Делаем прогноз:

Ŷt+p = (Lt + p *Tt)*St-s+p

Рассмотрим подробнее:

1. Рассчитываем экспоненциально-сглаженный ряд:

Lt=k*Yt/St-s+(1-k)*(Lt-1+Tt-1)

где

  • Lt – сглаженная величина на текущий период;
  • k – коэффициент сглаживания ряда;
  • St-s  — коэффициент сезонности предыдущего периода;
  • Yt – текущее значение ряда (например, объём продаж);
  • Lt-1 – сглаженная величина за предыдущий период;
  • Tt-1 – значение тренда за предыдущий период;

Lt (Сглаженная величина текущий период) = k(коэффициент сглаживания ряда)* Yt (текущее значение ряда (например, объём продаж))/St-s (коэффициент сезонности за этот же период в предыдущем сезоне) )+(1-коэффициент сглаживания ряда)*( Lt-1(сглаженная величина за предыдущий период) -Tt-1(тренд за предыдущий период)

Коэффициент сглаживания ряда k задается вами вручную и находится в диапазоне от 0 до 1.

Для первого периода в начале данных экспоненциально-сглаженный ряд равен первому значению ряда (например, объему продаж за первый месяц) L1=Y1;

Сезонность в первом и втором периоде St-s равна 1.

В приложенном файле вводим значение L:

2. Определяем значение тренда

Tt=b*(Lt — Lt-1)+(1-b)*Tt-1

где

  • Tt – значение тренда на текущий период;
  • b – коэффициент сглаживания тренда;
  • Lt – экспоненциально сглаженная величина за текущий период;
  • Lt-1 – экспоненциально сглаженная величина за предыдущий период;
  • Tt-1 – значение тренда за предыдущий период.

Tt(значение тренда на текущий период)=b(коэффициент сглаживания тренда)*(Lt(экспоненциально сглаженная величина за текущий период) — Lt-1экспоненциально сглаженная величина за предыдущий период))+(1-b(коэффициент сглаживания тренда))*Tt-1 (значение тренда за предыдущий период)

Коэффициент сглаживания тренда b задается вами вручную и находится в диапазоне от 0 до 1

Значение тренда для первого периода равно 0 (T1 =0);

В приложенном файле рассчитаем значения тренда:

3. Оцениваем сезонность:

St=q*Yt/Lt+(1-q)*St-s

где

  • St — коэффициент сезонности для текущего периода;
  • q — коэффициент сглаживания сезонности;
  • Yt — текущее значение ряда (например, объём продаж));
  • Lt — сглаженная величина за текущий период;
  • St-s — коэффициент сезонности за этот же период в предыдущем сезоне;

St(коэффициент сезонности для текущего периода)=q (коэффициент сглаживания сезонности)*Yt(текущее значение ряда (например, объём продаж))/Lt(Сглаженная величина за текущий период) +(1-q(коэффициент сглаживания сезонности)*)*St-s (коэффициент сезонности за этот же период в предыдущем сезоне)

Коэффициенты сезонности для первого сезона (года) = 1;

4. Сделаем прогноз по методу Хольта-Винтерса

Прогноз на p периодов вперед равен:

Ŷt+p =(Lt +p*Tt)*St-s+p

где

  • Ŷt+p — прогноз по методу Хольта-Винтерса на p периодов вперед;
  • Lt – экспоненциально сглаженная величина за последний период;
  • p – порядковый номер периода, на который делаем прогноз;
  • Tt – тренд за последний период;
  • St-s+p — коэффициент сезонности за этот же период в последнем сезоне;

Ŷt+p (Прогноз по методу Хольта-Винтерса)=( Lt (экспоненциально сглаженная величина за последний период)+ p (количество периодов вперед, на которое делаем прогноз) *Tt (тренд за последний период))*St-s+p (коэффициент сезонности за этот же период в последнем сезоне)

Во вложенном файле сделаем прогноз на 10 месяцев вперед. Для этого заполним номера периодов, на сколько будем делать прогноз

Вводим формулу прогноза в ячейку. Для этого сумму значений экспоненциального ряда и тренда за последний период, умноженное на номер периода для прогноза, умножаем на коэффициент сезонности.

Чтобы протянуть формулу прогноза на 10 периодов вперед, зафиксируем ссылку на экспоненциальный ряд и значение тренда за последний период — для этого выделяем ссылку и нажимаем F4:

Протягиваем формулу на 10 периодов вперед, получаем прогноз:

При появлении новых данных прогноз по методу Хольта — Винтерса желательно пересчитать для уточнения ряда, тренда и сезонности.  Также при подготовке данных для прогноза всегда стоит очищать данные от факторов, которые в прогнозном периоде не повторятся (например, прирост продаж по крупной акции) или учитывать запланированные факторы, которые дадут дополнительный прирост продаж (например, ввод продукции в сеть или проведение мероприятия по стимулированию сбыта).

Определение понятия «XYZ-анализ»

Эта разновидность рейтингового анализа помогает систематизировать продукт, основываясь на усредненном показателе стабильности реализации и отклонениях от него.

Процессуально, определяются коэффициенты варьирования для анализируемых признаков, характеризуется соотношение фактического значения и среднеарифметического (эталонного) за рассматриваемый период.

XYZ-анализ позволяет вычислить и рассчитать разницу в значениях опытных объектов (товарный портфель, клиентская база и др.) за рассматриваемые временные периоды, их отклонения от «эталонного» показателя.

В результате, возможно сделать заключение о динамике (продаж, например), оценить стабильность процесса, выявить наличие каких-либо отклонений, произвести систематизацию.

Последовательность проведения XYZ-анализа

Имеются некие данные продаж продукта за определенный период времени. Требуется понять, какие группы товара наиболее стабильны в продажах, в какие продукты следует вкладывать инвестиции, покупая их в первую очередь.

  1. Высчитывается коэффициент вариации. Посчитать возможно несколькими способами. Первый – математически, вручную. По ряду данных (например, «Картофель») высчитывается среднее арифметическое значение. В нашем случае, несложно посчитать значение по данному продукту, равное 247. Дальше, находится величина отклонения ежемесячного значения реализации от «эталонного» 247, в процентах. Например, для января отклонение от эталона составит: 1-(240/247) = 2,83%. Также высчитывается значение для остальных месяцев. Среднее арифметическое коэффициентов отклонения и есть искомая величина итогового коэффициента вариации по продукту (например, «Картофель», 2,97% по полугодию).

  1. Программно, в «Экселе», эти действия производятся с помощью функций. Для вычисления «эталонного» значения по ряду данных применяем функцию СТАНДОТКЛОНП. Синтаксис приведён на графическом фрагменте решения данной задачи, ниже. Таким же способом считаем коэффициент вариации для других продуктов.

  1. Полученные коэффициенты вариаций ранжируются от меньшего значения к большему. В группе X находятся объекты с коэффициентом вариации от 0% до 10% — стабильные продажи, возможно более адекватно спрогнозировать их реализацию. Если отклонение составит от 10% до 25 % — это группа Y. Реализацию продуктов этой группы сложнее спрогнозировать, но этот параметр показывает некоторые отклонения (например, сезонность продукта). Группа Z характеризуется нерегулярным потреблением, отсутствием каких-либо тенденций и показывает коэффициент вариации более 25 %. Синтаксис эксель-формулы приведён в примере ниже:

В практике, продажи и доходность испытывают на себе воздействия многих факторов: сезонность, частоту цикла поставок, изменения ценообразования, маркетинговые активности, прочие факторы. Все это, с различными последствиями, резонирует в результатах продаж, приводя к высокой волатильности коэффициента вариации. Данным XYZ-анализа можно доверять в случае, если рассматриваемый период времени достаточно продолжительный. Величина оборачиваемости товара (в днях) должна быть существенно меньше (в разы) длительности анализируемого временного отрезка.

Повышение эффективности

Для изменения ситуации в целях повышения эффективности продаж рассматривается множество аспектов

Для разбора актуальных проблем, следует обратить внимание на такие важные категории деятельности, как:

  • стратегия и планирование продаж;
  • ценообразование;
  • презентация товара;
  • эффективность личных встреч с клиентами;
  • коммуникация по телефону;
  • деловая переписка, участие в мероприятиях;
  • оперативность предоставления услуг.

Эффективность продаж также зависит от установленных целей и методов развития организации. Чтобы развить необходимые навыки, сформировать собственную удобную систему продаж, а также выделить сильные и слабые стороны, над которыми требуется поработать для повышения эффективности, нужно разобрать следующие аспекты работы:

  • Определение целей и приоритетов.
  • Требования рынка.
  • Интересы потребителя.
  • Модель сервиса, особенности предоставления услуг и продаж.
  • Маркетинговый план.
  • Анализ информации, полученной от заказчика.
  • Презентация товара.
  • Стратегия предложения продукции для клиентов.
  • Специфика предложений.
  • Поведение менеджера и контакт с покупателем.
  • Уникальные предложение, отличающие компанию от конкурентов.
  • Ведение переговоров.
  • Оформление рекламных материалов.
  • Работа с возражениями.
  • Поддержка клиента.
  • Имидж и репутация компании.
  • Эффективная реклама.
  • Широкий спектр каналов сбыта.
  • Подготовка персонала, обучение.
  • Индивидуальный подход к покупателю.
  • Подготовка и стиль деловой документации.
  • Участие в конкурсах и мероприятиях.

Детальная проработка всех аспектов поможет достичь действенной коммуникации с покупателями, поможет составить статистику обращений, оценить эффективность продаж, сформировать клиентскую базу, подготовить ассортимент и рекламные материалы, узнать насколько мотивированы сотрудники, минимизировать ошибки, привлечь новых покупателей, увеличить уровень профессионализма.

Как провести ABC анализ в Excel пошаговая инструкция:

Шаг первый

Составьте табличку на пятнадцать строчек и два столбца. Внесите название единиц продукции и сведения о продажах за 12 месяцев в финансовом эквиваленте.

Шаг второй

Отсортируйте товары по доходности. Для этого выделите все, кроме шапки, кликните на строчку «Сортировка» во вкладке «Данные». В открывшемся окошке выберите «Доход» и «По убыванию». Соответствующие поля – «Сортировать по» и «Порядок».

Шаг четвертый

Рассчитайте долевую часть каждого показателя в общей сумме. Для этого сформируйте столбик «Доля», выбрав расчет в процентах. В первую ячею введите =B2/$B$17. Отсылка на сумму обязательно должна быть абсолютной. «Дотяните» до конца столбца.

Шаг пятый

Подсчитайте долевую часть нарастающим итогом. Вставьте еще один столбец, что будет именоваться «Накопленная доля». Она аналогична для первой позиции индивидуальной долевой части. Во второй графе к этому значению прибавится его индивидуальная доля. В эту ячею надо ввести =C3+D2 и «протянуть» до низа. В самой крайней ячейке должно высветиться 100 процентов.

Шаг шестой

Присвойте каждому товару подходящую категорию. Там, где в последнем столбце показатели меньше 80 процентов, продукция может быть отнесена к А-группе. В категорию В войдет все, что находится в диапазоне 80–95 процентов. Оставшееся окажется в С.

Шаг седьмой

Для удобства последующей сверки с XYZ-анализом, проставьте соответствующие буквы в верхней строке таблички.

Теперь необходимо приступить к проведению XYZ-анализа, который подскажет, насколько можно спрогнозировать «поведение» исследуемого объекта. В этом поможет коэффициент вариации. Он способен показать размеры информативного разброса вокруг усредненного значения. Именно по коэффициенту вариации в процентном соотношении ранжируются категории от X до Z.

Таким способом можно дать оценку продажным объемам, количеству поставок, выручке, выявить наиболее популярные у покупателей товарные позиции.

Преимущества и недостатки методик

Главные достоинства аналитических систем:

  • Методики просты и наглядны, универсальны и эффективны. Они дают возможность исследовать большой объем сведений, касающихся работы предприятия. Аналитика возможна как в розничной торговле, так и в организациях, реализующих товары оптом. Используют методы не только посредники, но и производители продукции, компании из сферы услуг.
  • Благодаря результатам xyz и abc анализа можно научиться рационально управлять товарными запасами и ассортиментным рядом, выбирая наиболее выгодные для продажи товары. Ведь они и будут приносить 80 процентов дохода.
  • Аналитика по схеме XYZ позволяет изучить спрос на разные товарные позиции. Причем, если делать анализы регулярно, можно отследить движение продукции из одной категории в другую и быстро выявить рост или упадок интереса покупателей к той либо иной позиции.
  • Исследования дают возможность перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.
  • С помощью аналитических способов проще решать задачи сегментирования потребителей, создания эффективных маркетинговых стратегий.

Плюсом является и отсутствие необходимости вложения средств в исследования, найма специалистов. Предприниматель способен провести оба анализа самостоятельно.

Но у исследовательских методов есть и минусы. Так, если неверно интерпретировать результаты, есть риск попадания новой продукции в нижнюю категорию. Кроме того, нужна статистическая информация за определенный срок, поэтому практически невозможно работать с продукцией с коротким жизненным циклом. XYZ-метод нереально использовать в компаниях, работающих по индивидуальным заказам. Также обе методики ориентированы на применение при относительной рыночной стабильности.

Но, несмотря на отрицательные моменты, исследовательские инструменты при одновременном использовании помогают выявлять проблемы ценовой и ассортиментной политики, выбора каналов сбыта, рыночных ниш. Они помогают управлять запасами, улучшать базы поставщиков и клиентов, повышать эффективность методик маркетинга и рекламы.

Разграничение товаров по группам

АВС-анализ строится на базе принципа «Правило Парето», чей девиз гласит: «20% усилий приносит 80% результатов».

Классификация продуктов происходит по трем группам, именуемым «А», «В» и «С». Где:

  • На продукты группы «А» приходится 80% продаж, и приносится столько же прибыли от общего объема. Как правило, это 20% от общего числа ресурсов.
  • На продукты группы «В» приходится 15% продаж. Затрачивается около 35% ресурсов.
  • Сектор «С» – это 5% продаж с потреблением до 60% ресурсов.

Что именно ставить в основу анализа (валовые показатели продаж или прибыль) – решать руководителю.

Сектор «А» – это главные ресурсы, «авангард» компании, которые приносят максимум прибыли. Если продажи данной категории товаров упадут, фирма понесет серьезные потери. Этому сегменту нужно уделять максимум внимания и контроля. Для него проводятся прогнозы и мониторинг. Основная часть инвестиций направляется на развитие именно этого сектора.

Группа «В» обеспечивает стабильные продажи, поэтому также важна для фирмы. Рост прибыли от этой категории может и не наблюдаться, но зато доход стабильный. Перспективность характеризуется краткосрочной тенденцией. Инвестиции необходимы только для поддержания сектора на плаву, но не для развития.

В третий сектор «С» входят самые малозначительные товары. Как правило, тянут фирму ко дну, так как дохода они не приносят, но требуют в себя много инвестиций. Можно предпринять попытки анализа причины низкого спроса либо совсем отказаться от работы с категорией.

Пример проведенного АВС-анализа

А теперь рассмотрим пример ABC-анализа продаж, как его можно проводить в таблице Excel.

При составлении таблицы можно вводить данные о сырье или продуктах. В роли показателя могут выступать объемы прибыли, продаж или инвестиций.

Составьте общий список товаров, выставив выбранный показатель:

Порядковый номер Наименование Показатель (руб.)
1 Продукт 1 100
2 Продукт 2 150
3 Продукт 3 200
4 Продукт 4 50
530

Выполните сортировку позиций по уровню убывания продаж:

Порядковый номер Наименование Показатель (руб.)
1 Продукт 1 200
2 Продукт 2 150
3 Продукт 3 100
4 Продукт 4 50
530

Затем выполните процесс деления каждой из позиции на процент приходящихся на нее продаж:

Порядковый номер Наименование Показатель (руб.) Вклад в %
1 Продукт 1 200 40%
2 Продукт 2 150 30%
3 Продукт 3 100 20%
4 Продукт 4 50 10%
500 100%

В следующем столбце посчитайте совокупный процент, начиная отсчет с верхних позиций:

Порядковый номер Наименование Показатель (руб.) Вклад в % Совокупный

%

1 Продукт 1 200 40% 40%
2 Продукт 2 150 30% 70%
3 Продукт 3 100 20% 90%
4 Продукт 4 50 10% 100%
500 100%

В завершение, каждой из позиции присвойте группу, основываясь на данных столбца с совокупным процентом:

  • На позиции с самого начала до уровня 80% – группа «А».
  • С 80% до уровня 95% – группа «В».
  • С 95% до 100% – группа «С».
Порядковый номер Наименование Показатель (руб.) Вклад в % Совокупный

%

Категория
1 Продукт 1 200 40% 40% «А»
2 Продукт 2 150 30% 70% «А»
3 Продукт 3 100 20% 90% «В»
4 Продукт 4 50 10% 100% «С»
500 100%

Таким образом проявляется картина, по которой можно увидеть востребованность каждого товара или группы товаров. На основе полученных данных создается стратегия дальнейшего развития продаж.

ABC анализ в логистик. Как делать – инструменты

Как можно облегчить работу по созданию отчета и XYZ анализа? Используйте специальные инструменты и сервисы:

  • Excel – самый популярный и доступный инструмент для отчетов. Но – многие данные приходится вносить и править вручную и на этих этапах теряется много времени.
  • Сложные учетные системы – отличный вариант: многофункциональны, есть хранение данных, присутствуют визуализации. Но – если в вашей компании таких систем нет, то нужно время на внедрение и бюджет на IT-специалистов, которые будут работать с системами и строить для вас отчеты.
  • В последнее время становятся популярны «легкие» отчетно-аналитические системы (типа Tableau).

Такие системы называют легкими, потому что:

  • Легко устанавливать на любое устройство – за 2 минуты.
  • Легко освоить – программа специально разработана для тех, кто не обладает специальными техническими знаниями, но хочет делать красивые и понятные отчеты.
  • Легко начать строить свои отчеты самостоятельно – без помощи программистов!

Этапы XYZ-анализа

XYZ-анализ даёт возможность оценить стабильность продаж и изменения спроса на продукцию компании. Главная цель данного метода состоит в том, чтобы на основе полученных данных спрогнозировать уровень продаж, предугадать колебания спроса на товары. Итогом применения сразу двух составляющих становится матрица ABCXYZ-анализа, на базе которой можно эффективно провести оптимизацию складских запасов и при необходимости скорректировать ассортимент продукции. Чтобы разобраться в особенностях XYZ-инструмента, придется вспомнить некоторые статистические формулы. Ключевая из них — формула среднеквадратического отклонения вариационного ряда:

В которой:

σ — среднее квадратическое отклонение;

Xi — значение i-го периода;

X ср — значение среднего периода;

n — количество периодов.

Данная формула предназначена для оценки величины рассеивания значений по отношению к среднему арифметическому. Чем среднеквадратическое отклонение меньше, тем ближе выбранное значение к среднему. На данный показатель ориентируются при планировании в сфере логистики.

Другой ключевой показатель для анализа — коэффициент вариации. Благодаря его расчету становится возможным сравнивать стабильность спроса на разные товары вне зависимости от объема их продаж. Так, товар, имеющий среднеквадратическое отклонение со значением 100, может продаваться в количестве 300 или же 30 тыс. штук ежемесячно. В первом примере значимость ежемесячных колебаний — 50 %, а во втором — 0,5 %. Получается, что второй товар продается стабильнее, то есть спрос на него легче спрогнозировать. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднеквадратического отклонения к среднему значению определенного показателя и рассчитывается по формуле:

В которой:

σ — среднее квадратическое (стандартное) отклонение;

x — среднее значение.

В результате анализа ассортимент товаров можно разделить на три группы в зависимости от величины коэффициента вариации. Вот как обозначают получившиеся категории:

  • X — группа с отклонением до 10 %. Сюда входят наименования, продажи которых стабильно высоки и спрос легко прогнозировать.
  • Y — группа с отклонением от 10 до 25 %. Сюда попадают товары с сезонными продажами, спрос на них сложнее спрогнозировать, чем в категории X.
  • Z — группа с отклонением выше 25 %. В данную категорию относят товары, продажи которых носят нерегулярный характер, спрогнозировать спрос не удается.

Единых стандартов относительно границ значений для группировки по X, Y и Z не существует. Всё зависит от специфики конкретной компании, сезонности продукции, текущих рыночных тенденций и других условий. Анализ ассортимента по ABCXYZ-системе должен быть проведен с учетом этих особенностей. Так, для категории X максимальное отклонение может быть на уровне как 10, так и 15 %. При этом смещаются и значения для других категорий: 15–50 % для Y и от 50 % для Z.

В рамках методики XYZ-анализа выделяют шесть этапов:

  1. Сначала определяют объект для проведения анализа (например, конкретный клиент, поставщик, категория товаров, отдельный товар из ассортимента и т. п.).
  2. Далее решают, по какому именно параметру будет проводиться анализ. Чаще всего для этого выбирают объем продаж товара или, например, количество отгружаемых со склада комплектующих. При этом единица измерения не имеет значения для расчетов.
  3. Теперь нужно определиться с количеством периодов, которые будут учтены при анализе: можно взять цикл от одной недели до нескольких месяцев, года.

Период для анализа определяется в зависимости от особенностей компании и продукции. Универсального рецепта нет, но есть ряд рекомендаций:

• выбранный период должен превышать стандартный для вашей ситуации цикл поставок продукции;

• чем более длительный период для анализа вы возьмете, тем показательнее будет результат.

На данном этапе рассчитывается коэффициент вариации по каждому наименованию. В Excel для этого есть специальные формулы:

= СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) / СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

Группировка по категориям X, Y, Z по результатам анализа.
Формирование выводов по полученным данным.

Седьмым шагом может стать совмещение результатов обеих частей ABC- и XYZ-анализа и оформление единой матрицы.

Применение XYZ анализа при подготовке данных к прогнозу

Работая с большим массивом данных при подготовке данных к прогнозу, необходим индикатор, который будет подсказывать, на какие временные ряды в первую очередь стоит обратить внимание. В качестве индикатора вы можете использовать «коэффициент вариации» или XYZ анализ

Если коэффициент вариации больше 10 — 25% или для Y и Z рядов, то изучаем данные (например, продажи товара по месяцам в разрезе направлений продаж) и определяем факторы, повлиявшие на отклонение.

Добавляем фильтр на столбец XYZ анализ и анализируем ряды.

Сначала отфильтруем ряды с коэффициентом вариации больше 25% или Z

 

Изучаем ряды с большими отклонениями фактических данных за последние 4-5 месяцев. Определяем причины провалов или резких подъёмов продаж. Готовим данные для прогноза.  Очищаем данные от влияния случайных факторов или корректируем дефицит. 

Также, если в ряду большая неоднородность, то имеет смысл группировать временной ряд. Например,

  • Неоднородные продажи по месяцам свернуть до продаж по кварталам,
  • Продажи по неделям свернуть до продаж по месяцам,
  • Продажи по товарам свернуть до товарных групп…

Сделать прогноз по однородной группе более высокого уровня, а затем распределить пропорционально логики внутри группы. 

О том, как сгруппировать временной ряд, читайте статью «Как сделать сводную и сгруппировать временные ряды?»

Затем выделяем ряды с коэффициентом вариации Y

Аналогично просматриваем каждый ряд, и в случае, если замечаете нестандартное поведение ряда, выявляете причины и в случае необходимости очищаете данные.

Рекомендуем создать список факторов (например, акции по стимулированию сбыта, отсутствие товара на складе, спец клиенты…), и для каждого из факторов определить показатель, который вычитаем или прибавляем к данным для прогноза.

После того, как данные очищены от факторов, которые в будущем не повторятся и  подготовлены для прогноза, мы рассчитываем прогноз продаж.

Теперь при расчете прогноза на большом количестве временных рядов, вы можете придерживаться следующей схемы:

  1. Рассчитываем коэффициент вариации;
  2. Делаем XYZ анализ;
  3. Готовим данные для прогноза (очищаем от случайных факторов или группируем временные ряды);
  4. Строим прогноз;
  5. Учитываем дополнительные факторы в прогнозе;

  • Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel.
  • 4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
  • Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Какие факторы можно проанализировать при помощи способа

Представленные способы анализов помогают проанализировать следующие показатели:

  • анализ прибыли и ассортимента продукции;
  • базу покупателей и количество заказов и продаж;
  • анализ базы поставщиков или количества поставок;
  • узнать количество дебиторов, то есть задолженность и динамику ее за определенный период.

Наибольший и самый частый плательщик

Покупатели продукции, который приносят выручку предприятию, можно разделить на:

  • большие категории (А);
  • средние (В);
  • небольшие (С).

Определенного понимания, каких покупателей можно отнести к одному сегменту, а каких — к другому, не существует. Для специфика каждого вида деятельности и его масштабов применяется определенное разделение.

Выручка, которая считается полученной от клиента большой категории, в мелкой торговой точке может составлять 100 тысяч рублей, а оптовая компания может измерять выручку в миллионах. Само выполнение анализа способно подсказать, к какой категории определить каждого из клиентов.

Аналогичный метод XYZ выполняется для получения информации о наиболее постоянных и регулярных покупателях, а также тех, кто приобретает разово.

Количество покупателей в воронке продаж

В маркетинге достаточно часто используется указанный метод для всех сфер торговой деятельности, как ритейла, так и онлайн или оптовой. Применяются воронки продаж, которые дробят различные процессы сделок на множество этапов.

Воронка продаж

Показатель указывает на распределение покупателей согласно этапам роста их полезности для реализатора с момента самой первой покупки до плавного перехода в статус постоянного или лояльного, возможно даже рекламирующего для близких преимущества использования марки.

Воронка продаж говорит о том, что среди всех потенциальных клиентов на конкретную сделку соглашается достаточно мало. Анализ АВС позволяет определить более расширенную информацию, например, кто эти клиенты, как они узнали о предприятии, кто из сотрудников выполнял с ними работу. Достаточно хорошая наглядность этапов воронки продаж позволяет провести планирование развития факторов торговли, выполнить контроль качества работы сотрудников и обозначить их мотивацию.

Клиенты, которые требуют концентрации усилий

Клиент характеризуется тем, какое количество прибыли было от него получено, стабильность этой прибыли. Определить показатели наиболее эффективно помогает объединение XYZ и АБС анализов. Итоговые данные выделяют группы потенциальных покупателей, при работе с которыми можно применять различные методы отношений:

  • использование программ лояльности и маркетинга. Представленный подход наилучшим образом помогает построить отношения с наиболее доходной, но малочисленной группой постоянных покупателей;
  • оказание поддержки постоянным покупателям. Относится к тем случаям, когда человек способен расходовать немалые суммы на приобретения, но делает это достаточно редко;
  • отношения, которые позволяют расширить ассортимент и исследовать нужды. Подходит для клиентов, которые спонтанно совершают дорогие приобретения.

Кто и сколько должен

Фактор предназначен для определения количества должников и выявления динамических показателей изменения уровня задолженности.

Порядок проведения

Что такое XYZ-анализ и для чего он нужен?

XYZ-анализ дает возможность производить классификацию ресурсов предприятия в зависимости от того, как они потребляются и точности в прогнозе изменений их необходимости в течение определенного времени. 

Вместе с соотношением стоимости и количества, которые исследуются при производстве ABC-анализа, для оценки показателей объемов могут использоваться другие критерии. Информация о структуре использования отдельных видов материалов также важна. При производстве XYZ-анализа материалы распределяются в полном соответствии со структурой потребления (таблица 3 — пример). 

Таблица 3. Пример XYZ-анализа структуры потребления. 

Материал

Структура потребления

Х

Потребление имеет стабильный характер

Y

Потребление имеет склонность к понижению или повышению либо подвергается сезонным колебаниям

Z

Потребление имеет нерегулярный характер

Сведения о материалах, которые классифицированы согласно структуре потребления – лучшее средство для принятия решений по каждому мероприятию в сфере закупки (таблица 4). Следует иметь ввиду, что для Х,У,Z-материалов при их закупке будут действовать разные условия.

Таблица 4. Закупочные мероприятия. 

  Материалы

Условия закупки

          X

Происходит одновременно с процессом изготовления

          Y

Создание запаса

          Z

Индивидуальные закупочные заказы

Далее классификацию можно проводить основываясь на точности прогноза потребления (таблица 5). 

Таблица 5. XYZ-анализ на соновании точности прогноза потребления. 

  Материалы

               Точность прогноза

      X

Большая точность прогноза потребления

      Y

Средняя точность прогноза потребления

      Z

Небольшая точность прогноза потребления

Выполнение ABC-анализа

ABC-анализ предполагает такую последовательность действий:

  • определить цели анализа;
  • идентифицировать объекты, которые анализируем;
  • выделить параметр, на основании которого будет проводиться классификация объектов;
  • оценить каждый объект по классификационному параметру;
  • отсортировать объекты в порядке убывания значения параметра;
  • определить долю значения параметра по всем объектам;
  • ранжировать значения доли параметров нарастающим итогом;
  • разделить объекты на три группы по значениям параметра (от минимального до 80%, от 80 до 95% и свыше 95%);
  • определить количество и состав объектов в каждой группе.

ABC-анализ выполняется пошагово в определённой последовательности

Для примера приведём АВС-анализ клиентской базы компании ООО «Альфа». В качестве инструмента воспользуемся табличной программой Excel.

Выполним АВС-анализ:

  1. Ставим цель — ранжировать клиентов из базы по степени их прибыльности.
  2. В качестве объекта анализа выбираем 20 клиентов фирмы, которых анонимно обозначим от Клиент 01 до Клиент 20.
  3. В качестве параметра анализа рассмотрим сумму покупок каждого клиента за полугодие.
  4. Сопоставим каждого клиента с суммой выручки, полученной от него за полугодие, и создадим исходную таблицу Excel, содержащую всего два столбца: А — перечень клиентов, В — выручка за полугодие. Подводим в отдельной строке итог выручки.
  5. Отсортируем клиентов в порядке убывания выручки за полугодие (меню «Данные» → «Сортировка» → «По убыванию»).
  6. Определим долю каждого клиента в итоговой сумме выручки компании за полугодие по формуле: Доля = (Выручка от клиента) / (Итоговая сумма выручки) * 100%. Чтобы не заводить формулу вручную каждый раз, задаём столбцу С процентный формат ячеек, в первой ячейке (С2) задаём формулу =B2/$B$22, протягиваем до последнего столбца.
  7. Рассчитаем накопительную долю для каждого покупателя. В первой строке дублируется процентная доля клиента, в последующих значение вычисляется суммированием этой доли и процентной доли текущего клиента. Технически это выглядит так: во второй ячейке столбца Е задаём формулу =C3+Е2, протягиваем до последней строки.
  8. Получим список клиентов, отсортированный по накопительной доле каждого клиента. Для контроля: в последней строке (в нашем случае 21) должно стоять значение 100%.
  9. Разделим список, отражающий накопительные доли, на три группы:
    • А — клиенты с наибольшими объёмами покупок. Их накопительная доля — до 80%. В эту группу вошли 5 клиентов;
    • В — клиенты, для которых значение накопительной доли составляет от 80 до 95%. В эту группу вошли 6 клиентов;
    • С — остальные 9 клиентов, накопительная доля которых более 95%.
  10. Подсчитаем долю общей выручки и процент от общего числа клиентов в каждой группе. На практике доля объектов в группах А, В и С не всегда точно соответствует теоретическому значению по Парето. Так, ценные 20% клиентской базы должны составлять четыре клиента, а по итогам расчётов их оказалось 5, то есть 25%. Но по расчётам видно, что они дают компании 80% выручки. Так же и с группой С. Это не следует считать ошибкой расчёта. По законам статистики ближе к теоретическому итогу можно подойти с увеличением количества объектов, например, если клиентов будет не 20, а 500.
Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий