Для анализа ассортимента товаров, «перспективности» клиентов, поставщиков, дебиторов применяются методы ABC и XYZ (очень редко).

В основе ABC-анализа – известный принцип Парето, который гласит: 20% усилий дает 80% результата. Преобразованный и детализированный, данный закон нашел применение в разработке рассматриваемых нами методов.

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

• выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
• анализировать группы позиций вместо огромного списка;
• работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

1. А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
2. В – средние по важности (30% - 15%).
3. С – наименее важные (50% - 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

• анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
• список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
• выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

• товарный ассортимент (анализируем прибыль),
• клиентская база (анализируем объем заказов),
• база поставщиков (анализируем объем поставок),
• дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

1. Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
2. Выполнить сортировку параметров по убыванию.
3. Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
4. Найти долю каждого параметра в общей сумме.
5. Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
6. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
7. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
8. Для С – все, что ниже.
9. Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
10. Найти доли каждой категории в общем количестве.



АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

Составим учебную таблицу с 2 столбцами и 15 строками. Внесем наименования условных товаров и данные о продажах за год (в денежном выражении). Необходимо ранжировать ассортимент по доходу (какие товары дают больше прибыли).

Вот мы и закончили АВС-анализ с помощью средств Excel. Дальнейшие действия пользователя – применение полученных данных на практике.

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

Данный метод нередко применяют в дополнение к АВС-анализу. В литературе даже встречается объединенный термин АВС-XYZ-анализ.

За аббревиатурой XYZ скрывается уровень прогнозируемости анализируемого объекта. Этот показатель принято измерять коэффициентом вариации, который характеризует меру разброса данных вокруг средней величины.

Коэффициент вариации – относительный показатель, не имеющий конкретных единиц измерения. Достаточно информативный. Даже сам по себе. НО! Тенденция, сезонность в динамике значительно увеличивают коэффициент вариации. В результате понижается показатель прогнозируемости. Ошибка может повлечь неправильные решения. Это огромный минус XYZ-метода. Тем не менее…

Возможные объекты для анализа: объем продаж, число поставщиков, выручка и т.п. Чаще всего метод применяется для определения товаров, на которые есть устойчивый спрос.

Алгоритм XYZ-анализа:

1. Расчет коэффициента вариации уровня спроса для каждой товарной категории. Аналитик оценивает процентное отклонение объема продаж от среднего значения.
2. Сортировка товарного ассортимента по коэффициенту вариации.
3. Классификация позиций по трем группам – X, Y или Z.

Критерии для классификации и характеристика групп:

1. «Х» - 0-10% (коэффициент вариации) – товары с самым устойчивым спросом.
2. «Y» - 10-25% - товары с изменчивым объемом продаж.
3. «Z» - от 25% - товары, имеющие случайный спрос.

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.

В группу «Х» попали товары, которые имеют самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется всего на 7% (товар1) и 9% (товар8). Если есть запасы этих позиций на складе, компании следует выложить продукцию на прилавок.

Запасы товаров из группы «Z» можно сократить. Или вообще перейти по этим наименованиям на предварительный заказ.

Анализ запасов не ограничивается первыми буквами латин-ского алфавита. За ABC-анализом следует анализ XYZ. Именно после его проведения составляется итоговая матри-ца, оценка которой позволяет оптимальным образом сформировать запас на складе

Управление товарными ресурсами в любой компании предполагает осуществле-ние ежедневного анализа большого количества информации по истории продаж, товарных запасов, поставок, возвратов и т. д. Если внимательно анализировать информацию по каждому товару, то на это просто не хватит рабочего времени. Поэтому всегда стоит вопрос, по каким товарам проводить анализ ежедневно, а какие достаточно проверять раз в неделю или даже месяц .

XYZ-анализ позволяет получить ответ на этот и многие другие вопросы.

Математический инструментарий

Для лучшего понимания данного метода ана-лиза и результатов, которые позволяет получить его применение, необходимо вспомнить несколько формул из институтского курса статистики.

Во-первых, это формула для расчета среднего квадратического отклонения вариационного ряда :

Величина среднего квадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднее квадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения.

Если среднее квадратическое отклонение при анализе продаж одного товара равно 15, а у другого товара - 30, это значит, что ежеме-сячные продажи в первом случае ближе к среднемесячному значению и они более стабильны, чем во втором. Среднее квадратическое отклонение очень широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Вторая формула - это коэффициент вариации :

Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Среднее квадратическое отклонение, равное 100, может иметь товар со среднемесячными продажами и 200, и 20 тыс. штук. В одном слу-чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом - 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы.

Идея анализа

Основная идея XYZ-анализа состоит в группи-ровании объектов по однородности анализи-руемых параметров, другими словами - по коэффициенту вариации.

В качестве объектов анализа можно выбрать товар, товарную группу, поставщика и т. п. Затем необходимо определить параметр, по которому будет проводиться анализ. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада. Выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения.

Очень важно правильно определить перио-дичность данных, которые анализируются. Можно провести анализ по ежедневной от-грузке товара со склада, но в случае, если большая часть товаров отгружается не каждый день, а поставки осуществляются один раз в квартал, результат будет недостаточно показательным. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио-дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров.

Затем нужно рассчитать коэффициент вариации по каждому товару. Для этого удобно использовать любой табличный редактор. В MS Excel в разделе «статистические функции» есть функция «СТАНДОТКЛОНП» (диапазон ячеек) , позволяющая вычислять среднее квадратическое отклонение по выбранному диапазону. Полная формула, которую необходимо ввести в ячейку для расчета коэффициента вариации, будет выглядеть так:

СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

Пример определения групп товаров при проведении XYZ-анализа представлен в таблице 1 . Обратите особое внимание на наличие нолей в ячейках. В случае, если в одном из пе-риодов не было продаж и в ячейке стоит ноль, данная ячейка все равно учитывается (товар 8). Если ячейку оставить пустой, количество пе-риодов, по которому производится расчет, будет автоматически уменьшено (товар 6). Это очень удобно при анализе большого количества товарных позиций. В случае, если товар появился в течении срока, за который проводит-ся анализ, можно оставить ячейки пустыми, и тогда расчет будет произведен только по тем периодам, где есть значения.

Следующий шаг - это группирование товаров по величине коэффициента вариации.

• В группу X попадают товары с коэффициентом вариации менее 10%.
• В группу Y - товары с коэффициентом вариации от 10% до 25%.
• В группу Z - товары с коэффициентом вариации более 25%.

Самая распространенная из них - сезонность продаж. Сезоны, когда происходят изменения продаж, известны и заранее учитываются при планировании работы компании.

Таблица 1. ПроведениеXYZ-анализаподаннымопродажахтоваразаполугодие

	Объем продаж, штук						Средние	Стандартное	Коэффициент	XYZ
Товар	Июль	Август	1 Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь	продажи	отклонение	вариации
							за месяц
Товар 1	90	120	120	180	250	200	160,0	55,1	34%	Z
Товар 2	150	164	154	152	148	169	156,2	7,7	5%	X
Товар 3	250	222	255	286	262	288	260,5	22,5	9%	X
Товар 4	800	858	774	752	792	761	789,5	34,8	4%	X
Товар 5	100	92	102	101	130	ПО	105,8	12,0	11%	Y
Товар 6	0	272	267	324	262	271	279,2	22,7	8%	X
Товар 7	1500	1401	1721	1320	1692	1604	1539,7	146,8	10%	X
Товар 8	0	272	267	324	262	271	232,7	106,1	46%	Z
Товар 9	4000	4550	4753	4704	4434	4766	4534,5	266,5	6%	X
Товар 10	200	120	90	140	150	160	143,3	34,0	24%	Y

Сезонный коэффициент равен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда.

Учет сезонных колебаний.

Для анализа данных по товарам, имеющим значительные сезонные колебания, можно предпринять следующие шаги. Самое про-стое - это изменить границы групп. Шаг действительно самый простой, но, увы, не самый эффективный, так как сезонные колебания - это только одна из причин нестабильности.

Более правильным и эффективным дейст-вием будет выделение сезонной компоненты из фактических данных. Все товары компании надо разделить на группы, имеющие схожую сезонную динамику продаж. Затем для каждой группы нужно определить сезонный тренд и рассчитать сезонные коэффициенты для каж-дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются путем деления значения продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж разделить на сезонный коэффициент.

В результате мы получим объем продаж то-вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. Из приведенного в таблице 2 примера видно, что после исключения сезонного фактора из продаж товара 1 коэффициент вариа-ции снизился до 12%.

Расчетный сезонный тренд - это значение прогноза продаж на данный месяц. Если про-гнозирование не применяется, то надо брать среднее значение продаж в этом месяце за три предыдущих года. Сезонный коэффициент ра-вен отношению расчетного сезонного тренда в данном месяце к среднему значению сезонного тренда. Значение продаж без учета сезон-ных колебаний получается путем деления фак-тических данных за месяц на сезонный коэф-фициент этого месяца.

Таким образом, применение XYZ-анализа позволяет разделить весь ассортимент на группы в зависимости от стабильности продаж. По полученным результатам целесообразно провести работу по выявлению и устра-нению основных причин, влияющих на стабильность и прогнозируемость продаж. При комплексном анализе состояния системы управления товарными ресурсами наиболее продуктивно совмещение результатов АВС-и XYZ-анализов.

Таблица 2. Выделениесезоннойкомпонентынаосноведанныхофактическихпродажахтовара:

Товар	Объем продаж, штук						Средние	Стандартное	Коэффициент
	Июль	Август	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Декабрь	продажи	отклонение	вариации
							за месяц
Товар 1, фактические данные	90	120	120	180	250	200	160,0	55,1	34%
Расчетный сезонный тренд	100	120	150	200	220	180	161,7	42,6	26%
Сезонный коэффициент	0,62	0,74	0,93	1,24	1,36	1,11	1,0	0,3	26%
Товар 1, без учета сезонных колебаний	146	162	129	146	184	180	157,6	19,5	12%

Совмещение ABC и XYZ анализов.

Сначала проводится ABC-анализ товаров по сумме полученного дохода или по сумме от-груженного товара за весь учетный период (например за год). Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например по ежемесячным продажам за год). После этого результаты совмещаются.

АХ	AY	AZ
ВХ	BY	BZ
СХ	CY	CZ

• Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие. Обще-принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за-пас, а по товарам группы В - достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас.
• Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стаби-лен и хорошо прогнозируется.
• Товары группы AYи BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес-печить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
• Товары группы AZи BZ при высоком това-рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро-ванное наличие по всем товарам данной груп-пы только за счет избыточного страхового то-варного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увели-читься. По товарам данной группы следует пе-ресмотреть систему заказов. Часть товаров нужно перевести на систему заказов с посто-янной суммой (объемом) заказа, по части то-варов необходимо обеспечить более частые поставки, выбрать поставщиков, расположен-ных близко к вашему складу (и снизить тем самым сумму страхового товарного запаса), повысить периодичность контроля, поручить работу с данной группой товаров самому опытному менеджеру компании и т. п.
• Товары группы С составляют до 80% ассор-тимента компании. Применение XYZ-анализа позволяет сильно сократить время, которое менеджер тратит на управление и контроль над товарами данной группы.
• По товарам группы СХ можно использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
• По товарам группы CY можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании финансовых возможностей.
• В группу товаров CZ попадают все новые товары, товары спонтанного спроса, поставляемые под заказ и т. п. Часть этих товаров можно безболезненно выводить из ассортимента, а другую часть нужно регулярно конт-ролировать, так как именно из товаров этой группы возникают неликвидные или труднореализуемые товарные запасы, от которых компания несет потери. Выводить из ассортимента необходимо остатки товаров, взятых под заказ или уже не выпускающихся, то есть товаров, обычно относящихся к категории стоков.

Если вы берете на работу нового и неопытного сотрудника, то, поручив ему работу с то-варами группы AZ, вы рискуете понести поте-ри в тот период, когда он нарабатывает необходимый опыт. Если вы поручите ему товары группы СХ, то он, отработав год, научится на-жимать три кнопки на компьютере и отсылать заявки поставщику. Если поручить ему товары группы CZ, то он и опыт быстро наберет, и компания от его экспериментов сильно не пострадает, а вам при этом не нужно контролировать каждый его шаг.

Преимущества совмещенного метода.

Итак, использование совмещенного АВС-и XYZ-анализа позволит:

• повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
• повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
• выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе;
• перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

И это далеко не полный перечень преиму-ществ, которые реализуются благодаря ис-пользованию описанного совмещенного метода.

Одним из наиболее распространенных методов анализа ассортимента является ABC-анализ, который основывается на принципе Парето. Последний, в свою очередь, гласит, что за 20% последствий отвечают 80% причин. Данное правило, которое также получило название 80/20, означает, что в любом процессе жизненно важным является небольшой процент причин (20%), а оставшиеся причины (80%) не оказывают серьезного влияния на конечный результат.

Данное правило может быть применено к различным социально-экономическим явлениям и бизнес-процессам. Например: 80% работы выполняется за 20% времени; 80% прибыли компании обеспечивают 20% клиентов; 80% площадей склада занимают 20% товарных запасов; 80% объема продаж обеспечивается 20% продавцов; 80% проблем вызвано 20% дефектов и т.д.

В каждом конкретном случае данная пропорция может отклоняться от точных параметров 80/20 и составлять 90/10 или 65/35. Однако суть от этого не меняется и заключается в том, что наибольший процент результата обеспечивается меньшим по величине процентом затрат.

В рамках анализа ассортимента данное правило говорит о том, что 20% товаров обеспечивают 80% товарооборота магазина.

Метод ABC-анализа позволит определить те 20% товаров, которые являются приоритетными для магазина. По сути, данный метод предполагает ранжирование торгового ассортимента по различным параметрам. Традиционно весь ассортимент делят на три группы товаров в зависимости от их вклада в товарооборот и прибыль магазина:

1) товары группы А - наиболее важные товары, обеспечивающие первые 50% результатов;

2) товары группы В - товары средней степени важности, обеспечивающие еще 30% результатов;

3) товары группы С - наименее значимые товары, обеспечивающие оставшиеся 20% результатов.

Традиционно ABC-анализ проводится в три этапа.

Этап 1. Определение объекта анализа и параметров его оценки.

В качестве объекта анализа могут выступать:

товарные группы;

товарные позиции;

поставщики.

Критериями оценки могут служить:

объем продаж (в натуральном и денежном выражении);

оборачиваемость;

товарные запасы и т.д.

Этап 2. Составление списка объектов анализа по убыванию значения выбранного параметра.

Этап 3. Определение групп А, В и С, для чего необходимо рассчитать долю параметра от общей суммы параметров с накопительным итогом и распределить в соответствии с полученными значениями объекты анализа по группам.

Рассмотрим ABC-анализ по товарным группам на конкретном примере продуктового магазина, работающего в формате «магазин возле дома».

Этап 1. В рамках данного анализа объектом исследования выступают товарные категории, в числе которых:

молочная продукция;

хлебобулочные изделия;

кондитерские изделия;

алкогольная продукция;

фрукты и овощи;

мясо, колбаса;

соки, воды.

Для проведения анализа необходимо систематизировать информацию о товарообороте каждой товарной группы за определенный период (месяц, квартал, год). После этого необходимо рассчитать долю каждой товарной группы в общем объеме товарооборота магазина (табл.).

Этап 2. Отсортировать товарные группы в порядке убывания их доли в товарообороте.

Товарооборот товарных групп за 1-й квартал 2010 г.

Таблица

ABC-анализ ассортимента магазина

Таким образом, проведенный ABC-анализ показывает, что основную долю товарооборота магазина обеспечивают такие товарные группы, как молочная продукция, хлебобулочные изделия и мясо, колбасы, которые относятся к группе А. Товарные группы - соки, воды и фрукты, овощи, относящиеся к группе С, нуждаются в развитии и требуют дополнительныхакций по стимулированию сбыта, например в виде снижения цен или расширения ассортимента.

Однако ABC-анализ по товарным группам дает только поверхностное представление о структуре ассортимента магазина. Для более детального и глубокого анализа целесообразно проводить аналогичный анализ по товарным категориям внутри товарных категорий, так как он является более информативным и позволяет эффективнее управлять ассортиментом.

Для более глубокого исследования ассортимента можно использовать XYZ-анализ. Он позволяет создать более полную картину торгового процесса в магазине.

XYZ-анализ также предполагает разделение ассортимента магазина на группы X, Y и Z, при этом критерием данного анализа может быть доходность товаров или стабильность их продаж.

При этом чаще всего необходимость проведения XYZ-анализа возникает в случае, когда перед магазином стоит задача провести анализ ассортимента одновременно по нескольким параметрам и представить его результатв виде матрицы.

Рассмотрим совмещение ABC- и XYZ-анализа на примере магазина по продаже продуктов питания.

В качестве объекта исследования выступают следующие товарные группы:

молочная продукция;

хлебобулочные изделия;

мясо и колбасы;

кондитерские изделия;

алкогольная продукция;

фрукты, овощи;

соки, воды.

Совмещенный анализ включает в себя следующие этапы.

Этап 1. Проведение ABC-анализа. В качестве критерия разделения товаров на группы в рамках данного анализа выступает доля товарной группы в общем товарообороте магазина. Результаты анализа представлены в табл.

ABC-анализ

Этап 2. Проведение XYZ-анализа. На данном этапе критерием деления товаров на группы выступает доля товарной группы в валовой прибыли магазина. Результаты XYZ-анализа представлены в табл.

Таблица

XYZ-анализ

Этап 3. Совмещенный анализ (ABC- и XYZ-). Необходимо совместить результаты ABC- и XYZ-анализа, в результате чего весь ассортимент магазина делится на 9 сегментов исходя из двух критериев - доли товарной группы в товарообороте магазина и доли товарной группы в прибыли магазина. Результаты совмещенного анализа представлены в табл.

Таблица

ABC- и XYZ-анализ

Проведенный анализ позволил выделить наиболее выгодные и наименее прибыльные для магазина группы товаров.

Так, наиболее выгодными для магазина товарными группами являются АХ, ВХ, AY - группы, которые обеспечивают наибольший вклад в товарооборот и формирование прибыли магазина.

К числу групп, нуждающихся в специальных мероприятиях по повышению их эффективности, относятся BY и CY. Данные группы обладают достаточным потенциалом, но для того, чтобы они перешли в группу выгодных товаров, необходимо оптимизировать ассортиментную и ценовую политику в отношении этих групп.

Наконец, к наименее прибыльным и плохо оборачиваемым товарам относятся сегменты BZ, CZ. Данные товарные группы требуют особого внимания со стороны руководства магазина.

Совмещенный анализ позволяет в полной мере рассмотреть ассортимент и понять, как мы можем управлять теми или иными группами и категориями товаров. Использование совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволит:

повысить эффективность управления товарными запасами и закупками товара.

выработать оптимальную закупочную политику в отношении каждого вида товаров.

выявить товары звезды и товары аутсайдеры и увидеть пути развития ассортимента.

грамотно распределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Провести анализ АВС по прибыли или по обороту.

Провести XYZ-анализ.

Построить совмещенную матрицу.

В результате данного совмещения мы получаем 9 групп объектов анализа по двум критериям- степень влияния на конечный результат АВС и стабильность этого результата XYZ. Это незаменимый инструмент для повышения эффективности системы товароведения магазина.

Вклад товара в оборот

Стабильность продаж

Рисунок 2.3.1

Примечание – источник

Закупочная политика по результатам совмещенного анализа

Таблица 2.3.1

Примечание – источник

Первое, на что нужно обратить внимание, это товары групп А и В. Они обеспечивают основной оборот магазина и важно, чтобы они всегда были в наличии. Очень часто закупщик, или категорийный менеджер, или другое лицо, отвечающее за закупки, делает избыточный запас по группе А, справедливо полагая, что если этот товар кончится, то магазин потеряет значительную часть оборота. Использование совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволит нам оптимизировать закупочную политику и регулировать складской запас. Также с помощью новых данных можно распределить усилия персонала по наблюдению над разными группами товаров.

АХ - высокий оборот и стабильность спроса. Мы можем прогнозировать продажи товаров этой группы. Важно иметь запас на складе, но он не обязательно должен быть избыточным. Вероятно, по товарам этой группы нужно предусмотреть резервного поставщика на случай, если основной поставщик сорвет сроки поставки, но обращение к резервному поставщику за данным видом товаров будет достаточно редким. Страховой запас по некоторым товарам может быть невысокий, но можно к минимальному запасу добавить 10% на колебания спроса. Теоретически можно по этим товарам пользоваться системой поставок JIT, однако надо понимать, что сбой в поставках такого важного для магазина товара может иметь печальные последствия. А при работе на минимальном страховом запасе в нашей стране поставки по системе точно в срок – это балансирование на грани между выгодой и провалом.

BX - средний оборот и стабильность спроса. Можно прогнозировать продажи товара и нежелательно, чтобы товар отсутствовал в продаже. Запас товара может быть не избыточным, но к минимальному страховому запасу можно добавить 10-15%, так как нам важно обеспечить спрос покупателей и не обмануть их ожидания. По данной группе товаров можно использовать систему точно в срок, чтобы не создавать избыточный запас. в данном случае товар группы В важен для оборота, но сбой в его поставках не так критичен, как в предыдущем случае, поэтому мы можем себе позволить спокойно работать по системе JIt. Также правильным будет иметь резервного поставщика, который сможет оперативно поставить важный для нас товар.

AY и BY – важны для оборота магазина, но имеют среднюю прогнозируемость спроса. Если мы не обеспечим наличие этих товаров в магазине, то потеряем значительный оборот. По этим группам возможно увеличение складского запаса. Поэтому по ним важно осуществлять поставки меньшими, но более частыми партиями. Работу с ними хорошо бы поручить сильному менеджеру, так как цена ошибки в поставке по этим товарам велика.

AZ и BZ - важны для оборота, но плохо прогнозируемы. По этим товарам нет смысла делать избыточный запас, так как запас придется держать слишком большой из-за высоких колебаний спроса. По ним можно предусмотреть резервных поставщиков, которые смогут в случае необходимости поставить товар быстро. Главное требование к таким поставщикам – оперативность доставки. Важен постоянный контроль за остатками таких товаров, с этими группами должен работать самый опытный специалист, чтобы вовремя отреагировать на спрос.

Товары группы BZ, имеющие значительные колебания спроса более 100%, можно перевести на работу под заказ или по каталогу. Также необходимо проанализировать, в чем причина таких колебаний,- возможно, это товар с ярко выраженной сезонностью или поставки по этим товарам нерегулярны. Возможно, если мы имеем дело с товаром, требующим консультативной продажи, колебания в продажах зависят от того, какой именно продавец работает в дни хороших и плохих продаж. В любом случае это товар, требующий особого внимания и анализа.

СХ - товар-балласт, который тем не менее пользуется устойчивым спросом. Его можно попытаться перевести в группу В, если он так нужен покупателям. Но в любом случае делать избыточный заказ по этому товару нет необходимости, так же как и использовать резервного поставщика. Достаточно будет перевести этот товар на систему поставки JIT или на систему фиксированного заказа. Можно увеличить интервал между поставками и снизить до предела страховой запас. Даже если товар закончится, сильного урона обороту компании это не принесет. Нет смысла также поручать работу с этим товаром новичку – новичок не научится принимать самостоятельные решения, так как заказывать товар СХ можно вполне механически.

CY - товар условно малоценный и имеющий колебания в продажах. Политика в отношении этого товара сходна с предыдущей группой, но можно чуть увеличить сумму страхового запаса, так как тогда оборотные средства будут заморожены в относительно небольшом запасе. И эти товары можно отдать неопытному менеджеру для тренировки навыка реагирования на спрос. Даже если он допустит ошибки, то большого урона это не принесет.

CZ – товары, вносящие малый вклад в прибыль и имеющие значительные колебания в продажах. Необходимо тщательно проанализировать эти товары, перед тем как принять решение об их выводе из ассортимента. Возможно, это товары-новички, и тогда за ними нужно постоянно наблюдать. Если это товары, давно пребывающие в ассортиментной матрице, то именно они являются первыми кандидатами на вывод. Такие товары привозятся в основном под заказ и не должны занимать место на складе – их вполне можно выставлять только в торговом зале. За товарами этой группы нужно также тщательно следить и быстро принимать решение, иначе отсутствие контроля образует неликвиды и излишки товара. Такие товары подлежат в первую очередь распродажам, снижению цен, идут в качестве подарков или призов покупателям.

Невысокий страховой запас, возможно наличие резервного поставщика, теоритически можно работать по системе JIT	Запас с небольшим избытком, резервный поставщик, тщательный контроль остатков	Иметь резервных поставщиков, отдать самому опытному менеджеру, постоянный контроль
Невысокий запас, поставки JIt, резервный поставщик	Запас с очень небольшим избытком, резервный поставщик, контроль остатков	Частичная работа под заказ, контроль остатков, опытный менеджер, важно – резервные поставщики
Фиксированный запас, система JIT, партии с увеличенным интервалом	Отдать новичку, поставка фиксированными, но чуть более частыми партиями, чуть больше страховой запас	За новыми товарами – наблюдать, старые товары – выводить. Поставка под заказ, можно отдать новичку