Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу! Архитектура Биология География Искусство История Информатика Маркетинг Математика Медицина Менеджмент Охрана труда Политика Правоотношение Разное Социология Строительство Физика Философия Финансы Химия Экология Экономика Электроника ПРИМЕР 1. АВС-анализ ассортимента продуктового супермаркета по группам. ⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 3Следующая ⇒ Объектом анализа в первом случае будут служить товарные группы продуктового супермаркета в спальном районе среднего формата (алкогольная продукция, хлебобулочные изделия, гастрономия, молочная продукция и так далее). Для простоты далее будем называть их «Группы». Параметром измерения для начала будет служить объем продаж. Нас будет интересовать вклад каждой группы в общий объем продаж за, например, 1-й квартал 2006 года.   Шаг 1. Анализ ассортимента по товарным группам. Оценивается период 3 месяца. Первым шагом является сбор данных за квартал. Как видим из таблицы, данных слишком много и невозможно сразу оценить вклад каждой группы в общий оборот магазина. К тому же не ясно, что брать за основу для анализа – позиций в товарной номенклатуре может быть несколько тысяч. Товарная группа Оборот за январь по группе Оборот за февраль по группе Оборот за март по группе Оборот по группе за 1-й квартал ИТОГО       8 319 292 Вино-водочные изделия 294 747 368 186 358 145 1 021 079 Слабоалкогольные напитки 117 013 109 839 108 843 335 695 Безалкогольные напитки 35 892 35 619 37 832 109 343 Молочная продукция 210 980 209 553 207 590 628 124 Сыры 93 849 98 989 114 505 307 343 Мясная гастрономия 303 536 300 714 309 049 913 300 Мясопродукты 222 450 229 671 232 395 684 516 Рыба 107 039 111 607 116 195 334 842 Хлебобулочные изделия 60 174 60 627 60 668 181 469 Кондитерские изделия 98 655 106 249 134 332 339 236 Замороженные продукты 181 611 191 699 178 535 551 846 Овощи-фрукты 120 200 120 388 122 257 362 844 Бакалея 163 660 168 415 164 019 496 095 Консервы 65 703 70 950 74 925 211 578 Чай, кофе 77 989 83 984 76 804 238 777 Соусы, специи 39 306 39 281 42 163 120 749 Салаты 48 371 73 647 77 178 199 196 Растительное масло 82 435 83 594 83 376 249 404 Чипсы, снеки 59 999 59 214 59 385 178 597 Детское питание и детские товары 104 146 107 402 109 617 321 165 Табак 34 036 34 464 34 486 102 985 Бытовая химия 82 625 81 735 102 227 266 587 Товары для животных 28 356 28 659 28 207 85 223 Сопутствующие товары 23 662 24 802 30 835 79 299 Важно: Если мы начнем сравнивать между собой товар внутри категории, например, «яйцо», с показателем товарной группы, например, «молочная продукция», то такой анализ нам ничего не даст. Яйцо является товарной позицией, а «молочная продукция» - группой, и у них будут несравнимые между собой параметры. Поэтому необходимо сравнивать только одноплановые между собой вещи: товарную группу – с товарной группой, или категории с категориями, или продукты внутри категории, или бренды, или иные одноплановые единицы учета. Мы продолжим анализ далее, взяв за основу товарные группы.   Шаг 2. Данные отсортированы по группам по порядку убывания их доли в обороте. В нашем примере вводятся дополнительные параметры: доля каждого продукта в обороте. Далее проводится сортировка по убыванию доли в обороте. Товарная группа Оборот по группе за 1-й квартал Доля в обороте % ИТОГО (руб.) 8 319 292 100,00% Вино-водочные изделия 1 021 079 12,27% Мясная гастрономия 913 300 10,98% Мясопродукты 684 516 8,23% Молочная продукция 628 124 7,55% Замороженные продукты 551 846 6,63% Бакалея 496 095 5,96% Овощи-фрукты 362 844 4,36% Кондитерские изделия 339 236 4,08% Слабоалкогольные напитки 335 695 4,04% Рыба 334 842 4,02% Детское питание и детские товары 321 165 3,86% Сыры 307 343 3,69% Бытовая химия 266 587 3,20% Растительное масло 249 404 3,00% Чай, кофе 238 777 2,87% Консервы 211 578 2,54% Салаты 199 196 2,39% Хлебобулочные изделия 181 469 2,18% Чипсы, снеки 178 597 2,15% Соусы, специи 120 749 1,45% Безалкогольные напитки 109 343 1,31% Табак 102 985 1,24% Товары для животных 85 223 1,02% Сопутствующие товары 79 299 0,95% Шаг 3. В нашем примере мы вводим еще две колонки: доля в обороте накопительным итогом и собственно группу А, В, или С. Доля в обороте позволяет нам увидеть первые 50% вклада в оборот, затем последующие 30% и, наконец, оставшиеся 20% товаров, вносящих свой вклад в оборот. Товарная группа Оборот по группе за 1-йквартал (руб.) Доля в обороте   Доля в обороте с накопительным итогом группа ИТОГО 8 319 292 100,00%       Вино-водочные изделия 1 021 079 12,27% первые 50% 12,3% А Мясная гастрономия 913 300 10,98% 23,3% Мясопродукты 684 516 8,23% 31,5% Молочная продукция 628 124 7,55% 39,0% Замороженные продукты 551 846 6,63% 45,7% Бакалея 496 095 5,96% еще 30% 51,6% В Овощи-фрукты 362 844 4,36% 56,0% Кондитерские изделия 339 236 4,08% 60,1% Слабоалкогольные напитки 335 695 4,04% 64,1% Рыба 334 842 4,02% 68,1% Детское питание и детские товары 321 165 3,86% 72,0% Сыры 307 343 3,69% 75,7% Бытовая химия 266 587 3,20% 78,9% Растительное масло 249 404 3,00% остальные 20% 81,9% С Чай, кофе 238 777 2,87% 84,8% Консервы 211 578 2,54% 87,3% Салаты 199 196 2,39% 89,7% Хлебобулочные изделия 181 469 2,18% 91,9% Чипсы, снеки 178 597 2,15% 94,0% Соусы, специи 120 749 1,45% 95,5% Безалкогольные напитки 109 343 1,31% 96,8% Табак 102 985 1,24% 98,0% Товары для животных 85 223 1,02% 99,0% Сопутствующие товары 79 299 0,95% 100,0% Вывод: Проанализировав таким образом вклад каждой группы в оборот магазина, можно сделать выводы, что какие-то группы нуждаются в развитии, как, например, хлебобулочные изделия и чай-кофе. Возможно, эти группы недостаточно представлены в магазине, или по ним неадекватное ценообразование. Так же возможно, что именно эти группы попадают под жесткую конкуренцию внутри района – напротив супермаркета находится специализированный магазин «Чай и кофе» или «Булочная», и именно поэтому данные группы в нашем магазине продаются хуже, чем предполагается. В таком случае можно предпринять ряд мероприятий по расширению ассортимента и снижению цен на эти товары, что бы предложить покупателям более выгодную покупку.                                                             АВС-анализ по прибыли Такой же анализ возможно провести по вкладу товаров ассортимента в прибыль компании. Тогда за основу будут взяты параметры прибыли – статистика по прибыли за период, доля в прибыли и доля с накопительным итогом. АВС-анализ по прибыли так же можно проводить и по группам, и по категориям, и по товарам внутри одной категории.   Пример АВС-анализа по прибыли на примере отдела мелкой бытовой техники: Товарная группа Товарная категория Прибыль за 3-й квартал, руб доля в прибыли Доля в прибыли с накопительным итогом Группа   ИТОГО 699 169 100%     Мелкая бытовая техника	Пылесосы	184 307	26,36%	26,36%	А
Электрочайники	54 647	7,82%	34,18%	А
Утюги	51 584	7,38%	41,55%	А
Электробритвы	45 726	6,54%	48,09%	А
Мясорубки	44 342	6,34%	54,44%	В
Кофемашины	32 198	4,61%	59,04%	В
Фены и приборы для укладки волос	30 577	4,37%	63,42%	В
Эпиляторы	25 947	3,71%	67,13%	В
Термосы	22 756	3,25%	70,38%	В
Хлебопечки	21 323	3,05%	73,43%	В
Тостеры/Ростеры	19 413	2,78%	76,21%	В
Кофеварки	19 303	2,76%	78,97%	В
Кухонные комбайны	18 805	2,69%	81,66%	С
Зубные щетки	17 864	2,56%	84,21%	С
Соковыжималки	15 173	2,17%	86,38%	С
Миксеры/Блендеры	14 800	2,12%	88,50%	С
Прочее	11 805	1,69%	90,19%	С
Для стрижки волос	10 954	1,57%	91,75%	С
Швейные машины	10 646	1,52%	93,28%	С
Посуда	10 082	1,44%	94,72%	С
Пароварки	9 125	1,31%	96,02%	С
Фритюрницы	8 935	1,28%	97,30%	С
Фильтры для воды	7 396	1,06%	98,36%	С
Весы напольные и кухонные	6 872	0,98%	99,34%	С
Кофемолки	4 593	0,66%	100,00%	С

Вывод: С большим отрывом лидируют пылесосы, но этот отрыв менее значителен, чем при АВС-анализе по обороту. Хотя высокие продажи пылесосов вызваны малой наценкой на эту категорию, однако пылесосы все равно остаются лидерами по прибыли в этой группе. Вероятно, что спрос покупателей очень чувствителен к цене – может быть необходимо скорректировать наценку на другие виды товаров. Так же видно, что вклад некоторых категорий в прибыль магазина может быть больше – вероятно, кухонные комбайны по совокупной стоимости могут давать большую прибыль. Вызывает вопрос категория «Прочее» - все, что кажется несущественным, приносит тем не менее 2, 29% процентов в общей прибыли группы. Стоит рассмотреть эту категорию более внимательно. Так же категория «Швейные машины» должна вносить более значительный вклад в прибыль, так как это товар целевого спроса и стоящий на уровне дорогой техники. Скорее всего, этот товар представлен в недостаточном ассортименте или требует консультативной продажи, что бы его можно было продавать дороже.

Как видно из приведенных примеров, АВС-анализ по одному из параметров уже дает нам значительную пищу для оптимизации ассортимента. По этим данным можно принимать оперативные решения и можно следовать общим рекомендациям, изложенным ниже.

                                                    Минусы АВС-анализа

При многочисленных плюсах метода АВС-анализа существуют ограничения в применении данного анализа:

• АВС-анализ не позволяет оценивать сезонные колебания продаж;
• АВС-анализ по товарным позициям не работает там, где происходит ежемесячное обновление ассортимента, например, в бутиках модной одежды или в бутиках подарков. В таком случае необходимо вести анализ по торговым маркам, брэндам.
• АВС-анализ может давать неправильные результаты, если данных для анализа мало – статистика менее трех месяцев не позволяет дать объективную оценку вкладу товаров в результат компании;
• АВС-анализ будет неправильным там, где учет товаров ведется с постоянными изменениями в товарной номенклатуре – например, один и тот же товар приходуется под различными кодами или наименованиями;
• И, наконец, АВС-анализ будет ненужным, если товарная номенклатура состоит из слишком малого числа позиций – менее 10-ти, например. В таком случае оценивать вклад каждого товара можно будет и без применения вышеуказанных математических методов.

Для принятия решения об оптимизации ассортимента компании используется сочетание АВС-анализа и XYZ – анализа.

ЗАДАЧИ ПО УПРАВЛЕНИЮ МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ В СФЕРЕ    ПРОИЗВОДСТВА И ОБРАЩЕНИЯ

Задание 1. Используя сведения, приведенные в таблице 1, проведите анализ АВС запасов на складе.

Таблица 1- Данные о запасах на складе

Вариант 1

Вариант 2

Вариант 3

Вариант 4

Вариант 5

Вариант 6

Вариант 7

Вариант 8

Вариант 9

Вариант 0

                                                         XYZ-анализ

      МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ XYZ - анализа

XYZ-анализ – математически-статистический метод, позволяющий анализировать и прогнозировать стабильность продаж отдельных видов товаров и колебания уровня потребления тех или иных ресурсов. Этот метод обычно применяется для ранжирования и группирования ассортиментных позиций по степени прогнозируемости объема спроса или оборачиваемости товара.

Метод XYZ-анализа сходен с АВС-анализом и основывается на том же принципе - товары подразделяются на три группы X,Y,Z, исходя из значения коэффициента вариации за определенный период времени. Этот анализ делит объекты по степени отклонения от среднего показателя, высчитываемого за несколько периодов.

АВС-анализ показывает нам вклад товара в результат магазина, а XYZ анализ показывает стабильность или нестабильность спроса. Чем стабильнее спрос на товар, тем легче мы им управляем, тем ниже потребность в товарных запасах, тем легче планировать движение продукта. Таким образом, мы имеем дополнительный материал для принятия решений о пребывании товара в нашей ассортиментной матрице.

                                                    Этапы XYZ-анализа

1 шаг. Выбираем объект анализа (группа, категория, позиция) и параметр, по которому мы будем сравнивать объекты (продажи за месяц, например). Традиционно в рознице объектами XYZ-анализа являются товарная категория или товарная единица. За основу анализа берется период продаж не менее трех месяцев.

2 шаг. Определить количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Чем больше период, тем лучше, тем вернее будет статистика спроса. Важно – для анализа надо брать не менее трех периодов, по которым ведется отчетность. Если товар имеет оборачиваемость более месяца, то надо взять период, как минимум в три раза превышающий оборачиваемость (например, оборачиваемость категории «швейные машины» - 2 месяца. Тогда за основу надо взять период не менее 6 – ти месяцев).

3 шаг. Определить коэффициент вариации – среднее квадратическое отклонение - для каждого объекта анализа. Коэффициент вариации означает величину, насколько продажа товара отклоняется от среднестатистической, то есть показывает, стабилен ли спрос на товар или нет.