ДЛЯ КОМПАНИИ, ЖЕЛАЮЩЕЙ ПОСТРОИТЬ КАЧЕСТВЕННУЮ СИСТЕМУ ЛОГИСТИКИ, ЧАСТО ОКАЗЫВАЕТСЯ ПОЛЕЗЕН НЕСЛОЖНЫЙ, НО ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ. ХYZ-АНАЛИЗ - ИЗУЧЕНИЕ СТАБИЛЬНОСТИ ПРОДАЖ - ОБЫЧНО ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ВМЕСТЕ С АВС-АНАЛИЗОМ, ПОЗВОЛЯЮЩИМ ВЫДЕЛИТЬ КЛЮЧЕВЫЕ ДЛЯ ФИРМЫ-ПРОДАВЦА ТОВАРЫ.
Инструмент
По словам Виктории Егоровой, тренера-консультанта 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, учитывающие, что отпуск начальника отдела сбыта ключевого поставщика неизменно 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 госпожи Егоровой, такой подход лучше всего применять к традиционным для данной фирмы товарам с предсказуемым спросом. Именно при этих условиях хорошо работают методы SIC (statistical inventory method статистический контроль запасов), к которым относятся ABC- и ХYZ-анализ.
Смысл ХYZ-анализа в изучении стабильности продаж.
Если АВС-анализ (см. СФ N 9/2003) позволяет определить вклад конкретного товара в итоговый результат (чаще всего в общую прибыль компании или в стоимость запасов), то ХYZ-анализ изучает отклонения, скачки, нестабильность сбыта.
В категорию X включают товары со стабильными продажами. Если магазин ежедневно продает сто плюс-минус пять пакетов молока, то продукт попадает именно в эту категорию. Для группы Y допускаются более значительные отклонения. В категории Z оказываются товары, продажи которых точно прогнозировать невозможно, слишком велики колебания.
Роман Бодряков, 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 ХYZ-анализа - дифференциация товаров (номенклатуры) по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.
Для распределения товаров по категориям используется достаточно простой статисти-стический аппарат. При сравнении данных используется формула расчета коэффициента вариации, который показывает степень отклонения данных от среднего значения 0. 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 Виктории Егоровой, стандартные рекомендации здесь отсутствуют. Построение кривой XYZ во многих случаях позволяет точнее установить эти интервалы - по точкам перегиба.
Лучше всего применять ХYZ-анализ в сочетании с АВС-анализом (хотя и он один даст отделу логистики существенную информацию). При этом весь ассортиментный ряд делится на девять категорий товаров (см. схему на стр. 47). "С ними уже можно детально работать, а это гораздо проще, чем иметь дело с необработанными данными, скажем, по восьми 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 СХ у магазинов-дискаунтеров попадут хлеб, соль и спички. Эти товары должны быть в наличии - не найдя их, покупатель может просто больше не прийти в данный 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 АХ, 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, по мнению Виктории Егоровой, применима даже для решения вопроса о распределении административных ресурсов. Категория АХ должна обслуживаться самыми опытными и квалифицированными сотрудниками, а группу товаров, попавших в "клетку" CZ, можно доверить новичкам. 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, выстроить иначе 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.
Установление правил игры (вышеупомянутых лимитов и нормативов) на какой-то период времени, по мнению Виктории Егоровой, есть наиболее целесообразное применение ХYZ-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 ХYZ-анализ, надо помнить о нескольких существенных ограничениях. Прежде всего это 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, ХYZ-анализ ничего не даст: товар неизбежно попадет в "нестабильную" группу Z.
Как считает Дарья Чумакова, начальник склада компании Archers, выпускающей стройматериалы, 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 ХYZ-анализа. Он рассказывает о питерской сети компаний "Мойдодыр": "Если брались для анализа продажи за месяц, то практически все товары попадали в категорию Z, ни один товар даже близко не подходил к Y. 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 повлиять сезонность. Вот типичный случай. Компания информирована о повышении сезонного спроса, ситуация под контролем, 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 ХYZ-анализа будет, по словам Виктории Егоровой, совершенно бесполезно. Она предложила пример из области сотовой связи - продажу карт экспресс-оплаты и контрактов на подключение. Практика показывает, что разброс значений ежедневных продаж в течение месяца здесь может составлять до 50%.
Часто для анализа используются стоимостные показатели продаж. Госпожа Егорова уверена, что такие данные есть даже у компаний, где управленческий учет пока в зачаточном состоянии. Роман Бодряков ратует за предпочтение финансовых итогов 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 необходимых складских площадей. Часто следует еще выяснить, каким образом товар попал в ту или иную категорию. Поэтому лично я начинаю с анализа продаж, а уже потом выхожу на оптимальный товарный запас".
***
Методика ХYZ-анализа
Основная идея XYZ анализа - группировка объектов по степени однородности исследуемого показателя (по коэффициенту вариации). Формула для расчета коэффициента вариации:
Формула
где х; - значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период, х - среднее значение параметра по оцениваемому объекту, п - число периодов.
Значение квадратного корня есть не что иное, как стандартнов отклонение вариационного ряда. Чем больше этот показатель, тем сильнее анализируемый параметр отклоняется от среднеарифметического значения. Стандартное отклонение - это абсолютная мера рассеивания вариантов ряда. Например, при среднеарифметических значениях 100 и 100 000 стандартное отклонение, равное 20, показывает совершенно различную степень рассеивания. Поэтому при сравнении вариационных рядов между собой используют коэффициент вариации. В приведенном примере коэффициенты вариации 20% и 0, 2% позволяют понять, что во втором случае анализируемый показатель значительно меньше отличается от среднеарифметического значения.
Отметим, что ХYZ-анализ корректно работает только в случае нормального (гауссова) распределения данных. Впрочем, по мере увеличения полученных статистических данных, распределение при соблюдении некоторых естественных условий становится все ближе к гауссову.
Первый шаг: Определить объекты анализа. Варианты: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.
Второй шаг: Определить параметр, по которому следует проводить анализ объекта. Варианты: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество единиц продаж, шт.; количество заказов, шт. и т.п.
Третий шаг; Определить период и количество периодов, по которым необходимо сделать анализ. Варианты: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год.
Общие рекомендации: Период должен оказаться не меньше, чем горизонт планирования, принятый в вашей компании. Интересная ситуация возникает, скажем, при анализе продаж и товарных запасов в фирмах, торгующих бытовой техникой, строительными материалами, запасными частями для автомобилей и т.п. Финансовый план часто составляется на месяц, а реально необходимый горизонт планирования должен быть на полгода. Анализ данных с периодом меньше квартала просто не имеет смысла. Все товары попадают в категорию Z.
Четвертый шаг: Определить коэффициент вариации для каждого анализируемого объекта. Формула коэффициента вариации приведена выше.
Пятый шаг: Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации; далее определить группы X, Y и Z. По материалам интернет-ресурса www.rombcons.ru.
Многие компании лишь приступают к поиску инструмента, позволяющего эффективно управлять складскими запасами
Виктория Егорова: "Матрицу интегрированного анализа можно использовать даже для распределения административных ресурсов"
Роман Бодряков: "Я начинаю с анализа продаж, а уже потом выхожу на оценку оптимального товарного запаса"
Графика:
