Коммерческая работа по оптовой продаже товаров
Дипломная работа - Маркетинг
Другие дипломы по предмету Маркетинг
группы Y допускаются более значительные отклонения. В категории Z оказываются товары, продажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики колебания.
Грубо говоря, чем меньше разница между реальной продажей за единицу периода (например, за неделю) и средним арифметическим продаж за весь период (например, за квартал), тем более предсказуемы продажи товара в последующий период. Цель XYZ-анализа - дифференциация товаров (номенклатуры) по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.
Для распределения товаров по этим категориям существует весьма несложный статистический аппарат. При сравнении данных используется формула расчета коэффициента вариации.
шаг: Определить объекты анализа.
Наш случай: сок "Спелёнок" 0,2л. яблочно-персиковый с мякотью
шаг: Определить параметр, по которому следует проводить анализ объекта. Наш случай: количество проданного, шт.
шаг: Определить период и количество периодов, по которым необходимо сделать анализ. Наш случай: полугодие.
Общие рекомендации: Период должен оказаться не меньше, чем горизонт планирования, принятый в вашей компании. Горизонт планирования в ООО "ТИГр-Логистик" составляет 216 тонн за полугодие (закупочной стоимостью около 7 200 000 рублей). Все товары попадают в категорию Z.
шаг: Определить коэффициент вариации для каждого анализируемого объекта. Коэффициент составляет 22,5%
Октябрь - 327 шт.
Сентябрь - 333 шт.
Август - 502 шт.
Июль - 418 шт.
Июнь - 405 шт.
Май - 113 шт.
шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации; далее определить группы X, Y и Z. Номенклатуцрный объект - сок "Спелёнок" 0,2л. яблочно-персиковй с мякотью относится к категории Y.
Этот коэффициент показывает (в процентах) степень отклонения данных от среднего значения. Высокие его значения наглядно иллюстрирует старая шутка статистиков: "Сидеть на плите с головой в холодильнике в среднем неплохо".
Номенклатурные позиции (по западной терминологии, SKU - stock keeping unit) со значением коэффициента вариации от 0 до 10% попадают в категорию X, от 10 до 25% - в категорию Y, остальные - в категорию Z. Впрочем, это примерное распределение.
Лучше всего применять XYZ-анализ в сочетании с ABC-анализом (хотя и он один даст отделу логистики существенную информацию). При этом весь ассортиментный ряд делится на девять категорий товаров. С ними уже можно детально работать, а это гораздо проще, чем иметь дело с необработанными данными, скажем, по 8 тысячам наименований.
А - наиболее ценные,20 % - тов. запасов; 80 % - продаж
В - промежуточные, 30 % - тов. запасов; 15 % - продаж, т.е. закупается не чаще 1 раза в 1,5-2 месяца).
С - наименее ценные, 50 % - тов. запасов; 5 % - продаж. Группа С включает широкий ассортимент оставшихся малоценных позиций, те закупка этой категории Товара до 2 раз в полугодие. Но необходима частая проверка группы С для предупреждения ситуации с излишним накоплением товара на складе.
Для определения к какой категории относится товар, ООО "Тигр - Логистик" использует три способа:
. по количеств реализованного (штуках, паллетах и т.п.) рис.1
. по уровню валовой прибыли (руб.) рис.2
. по оборачиваемости (%) ООО "ТИГр-Логистик" отказалось предоставить данные сведения
Приложенные к настоящей работе приложения (рисунки) четко показывают как меняется насыщенность (наполняемость) категории А в зависимости от акцентированного параметра.
И все-таки польза от интегрированного анализа несомненна. Он служит основой управления запасами, позволяет определить "точку заказа".
Наглядность результатов ABC (XYZ) - анализа позволяет использовать его как аргумент в общении с руководителями, чтобы подтолкнуть их к определенным действиям.
В одной российской компании именно из-за отсутствия доказательств отделу логистики не удавалось убедить руководство изменить политику закупок, иначе выстроить взаимоотношения с финансовой службой. Прозрение наступило очень поздно, когда убытки зафиксировала бухгалтерия. Между тем в подобных ситуациях интегрированный анализ может стать серьезным подспорьем.
Используя XYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего, требование к объему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутся полученные результаты. Число исследуемых периодов должно быть не менее трех.
Не удастся применить статистические методы в случае динамично меняющейся ситуации, например, при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) или однократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в "нестабильную" группу Z.лишен смысла и для предприятий или компаний, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
Периодичность анализа - дело для каждой компании сугубо индивидуальное.
Весьма серьезно на результат расчетов может влиять сезонность. Вот типичный случай. Компания информирована о повышении сезонного спроса, необходимый запас товаров приобретен или произведен.
Но из-за скачков продаж товар скатывается в "непредсказуемую" категорию Z. В этом случае необходимо действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.
Ещё одним инструментом бизнес - процесса, кроме ABC - и XYZ-анализа, является информационно