Для компании, желающей построить качественную систему логистики, часто оказывается полезен несложный, но эффективный инструмент управления запасами. XYZ-анализ – изучение стабильности продаж, – обычно используется вместе с ABC-анализом, позволяющим выделить ключевые для фирмы-продавца товары.
Инструмент
По словам Виктории Егоровой, тренера-консультанта санкт-петербургского Центра профессионального обучения компании Ernst & Young, существует два метода организации закупок. Условно их называют подходами «от продаж» и «от склада». Первый, по сути, есть просто аккумулирование опыта общения с клиентами. Предположим, сотрудники отдела закупок учитывая, что отпуск начальника отдела сбыта ключевого поставщика всегда приводит к срыву очередной поставки, таким образом применяют именно подход «от продаж».
Управление «от склада» означает опору не на качественную информацию, а на данные предшествующих периодов. На их основании строятся прогнозы на будущее. По мнению Егоровой, такой подход лучше всего применять к традиционным для данной фирмы товарам с предсказуемым спросом. Именно при этих условиях хорошо работают методы SIC (статистического контроля запасов, statistical inventory method), к которым относятся ABC- и XYZ-анализ.
Смысл XYZ-анализа в изучении стабильности продаж. Если ABC-анализ (см. СФ N9/2003) позволяет определить вклад конкретного товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компании или в стоимость запасов), то XYZ-анализ изучает отклонения, скачки, нестабильность сбыта.
В категорию X включают товары со стабильными продажами. Если каждый рабочий день магазин продает сто плюс-минус пять пакетов молока, то этот продукт попадает в данную категорию. Для группы Y допускаются более значительные отклонения. В категории Z оказываются товары, п родажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики колебания.
Роман Бодряков (на фото),управляющий партнер компании «Ромб консалтинг»: «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». Виктория Егорова предлагает более строгое определение. На ее взгляд, 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.
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. По словам госпожи Егоровой, стандартные рекомендации здесь отсутствуют. Построение кривой XYZ во многих случаях позволяет точнее установить эти интервалы – по точкам перегиба.
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», – говорит Роман Бодряков. «Это эффективный инструмент структурирования данных», – соглашается Виктория Егорова.
Применение
Эксперты акцентируют внимание на том, что интегрированный ABC(XYZ)-анализ – лишь средство поддержать принятие решений. Построение матрицы не разделит товары на «плохие» и «хорошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ. Как полагает Виктория Егорова, в категории CZ часто оказываются сопутствующие товары вроде спецодежды или чистящих средств для продаваемых механизмов. Они приносят мало дохода и закупаются клиентами нерегулярно. В категорию CX у магазинов-дискаунтеров попадут хлеб, соль и спички. Эти товары должны быть в наличии – не найдя их, покупатель может больше не прийти в магазин. «Без изучения маркетингового значения товара, без знания политики взаимоотношений с поставщиком принимать решение о выводе товара нельзя»,– считает Роман Бодряков.
И все-таки польза от интегрированного анализа несомненна. Он служит основой управления запасами, позволяет определить «точку заказа». По словам Виктории Егоровой, для категории AX, учитывая ее финансовую значимость и предсказуемость, должны устанавливаться жесткие нормативы, соблюдению которых нужно уделять особое внимание. Для этой группы товаров рекомендуется ежедневно проверять остатки, установив четкую календарную (дата) или статистическую (по оставшемуся на складе объему запасов) точку заказа новых партий.
Матрица интегрированного анализа может, по мнению Виктории Егоровой, использоваться даже для распределения административных ресурсов. Категория AX должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в «клетку» CZ, можно доверить новичкам начинается. Им будет несложно работать с категорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонениям выше, и жестко лимитируется лишь сумма, расходуемая на данную товарную позицию за определенный период.
Наглядность результатов ABC(XYZ)-анализа позволяет использовать его как аргумент в общении с руководителями, чтобы подтолкнуть их к определенным действиям. Виктория Егорова вспоминает, что в ее практике был подобный случай. В одной украинской 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.
Дифференциация уровней обслуживания для VIP- и стандартных клиентов (процедура, к которой многие российские компании приступают только сейчас) это еще один способ использовать интегрированный ABC(XYZ)-анализ. Авторы классического учебника по логистике Дональд Бауэрсокс и Дэвид Клосс называют высокий уровень сервиса при реализации неприбыльных товаров непостоянным клиентам серьезной ошибкой. Логичнее не иметь запаса таких товаров, увеличив сроки выполнения заказа.
Установка правил игры (вышеупомянутых лимитов и нормативов) на какой-то период времени, по мнению Виктории Егоровой, есть наиболее целесообразное применение XYZ-анализа. Подобные правила можно пересматривать, например, раз в квартал. «Лучше всего применять такой анализ разово, чтобы выработать критерии для текущей работы», – считает Роман Бодряков.
Ограничения
Используя XYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего, требование к объему используемых данных. Чем их больше, тем надежнее окажутсяполученныерезультаты. Число исследуемых периодов должно быть не менее трех.
Не удастся применить статистическиеметоды в случаединамично меняющейся ситуации, например, при выводе на рынок нового товара (аналогами которого компания до сих пор не торговала) илиоднократного приобретения каких-то товарных позиций. Когда количество продаж новинки еженедельно растет, XYZ-анализ ничего не даст, товар неизбежно попадет в «нестабильную» группу Z.
Как считает ДарьяЧумакова, начальник склада компании Archers, выпускающейстройматериалы, XYZ лишен смысла и для предприятий или компаний, работающих под заказ, подобные прогнозы им просто не нужны.
Периодичность анализа – дело для каждой компании сугубо индивидуальное. Виктория Егорова советует проводить их минимум раз в сезон. Роман Бодряков напоминает об одном нюансе. «Горизонт» планирования (срок реакции на возникшую потребность от момента заказа товара до его прихода) должен быть меньше, чем периодичность значений, которая выбрана для XYZ-анализа. Он рассказывает о питерской сети компаний «Мойдодыр»: «Если брались для анализа продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z, даже близко к Y ни один товар не подходил. А вот при изучении цифр за квартал все становилось на свои места, появлялись и X, и Y. В итоге компания отказалась от месячных планов и перешла на квартальные. Квартальные планы оказались удобнее для исполнения».
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 Роман Бодряков советует действовать как при старте нового товара: сравнивать отклонение продаж за анализируемый период от прогноза. При этом оценивается точность планирования.
Кроме того, существуют целые сегменты рынка, где применение XYZ-анализа будет, по словам Виктории Егоровой, совершенно бесполезно. И привела пример – продажу карт экспресс-оплаты и контрактов на подключение. Практика показывает, что разброс значений ежедневных продаж в течение месяца здесь может составлять до 50%.
Чаще всего для анализа используются стоимостные показатели продаж. Егорова уверена, что такие данные есть даже у компаний, где учет еще в зачаточном состоянии. Роман Бодряков отдает предпочтение финансовым итогам продаж и по иным причинам «Товарные запасы – результат действия множества факторов. Запас на складе может существенно зависеть от установленной периодичности поставок, от размера минимальной или максимальной партии, обеспечиваемой поставщиком, от наличия складских площадей. Часто следует еще выяснить, каким образом товар попал в ту или иную категорию. Я начинаю с анализа продаж, а уже потом выхожу на оптимальный товарный запас».