Xyz анализ лекарственных препаратов

XYZ-анализ: теория, практика и особенности

Маркетинг » XYZ-анализ: теория, практика и особенности

Сегодня мы продолжим говорить про управление ассортиментом компании. Ранее мы рассматривали такие маркетинговые инструменты как ABC-анализ и Матрица БКГ . В этой статье мы подробнее расскажем про XYZ-анализ, который позволяет оценить ассортимент товаров на предмет стабильности их потребления и прогнозирования. Эта информация является крайне полезной при оценке необходимого закупа и остатков товаров.

Что такое XYZ-анализ

XYZ-анализ представляет инструмент, который позволяет разделить ассортимент на группы, в зависимости от стабильности продаж и колебаний спроса на продукцию. Целью анализа является прогнозирование стабильности тех или иных объектов исследования, например, стабильности продаж отдельных видов товаров, колебания уровня спроса и др.

Этот вид анализа вместе с ABC-анализом позволяет создать итоговую матрицу и оптимизировать складской запас или структуру ассортимента. Для лучшего понимания этого метода необходимо вспомнить несколько статистических формул [1].

Во-первых, это формула среднеквадратического отклонения вариационного ряда:

Величина среднеквадратического отклонения позволяет оценить меру рассеивания значений вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше среднеквадратическое отклонение, тем ближе к среднему находятся значения. Этот показатель широко используется в логистике при планировании потребности и при расчете страховых запасов.

Второй показатель, который необходимо знать – это коэффициент вариации. Коэффициент вариации позволяет сравнить между собой стабильность продаж нескольких товаров, имеющих разный объем продаж. Например, среднеквадратическое отклонение, равное 100, может иметь как товар со среднемесячными продажами в 200 шт., так и 20 тыс. штук. В первом слу­чае значимость ежемесячных колебаний будет 50%, в другом — 0,5%. Очевидно, что продажи второго товара гораздо стабильнее и, как следствие, более прогнозируемы. Коэффициент вариации равен отношению среднеквадратического отклонения к среднему значению показателя.

После проведения анализа, мы сможем разделить ассортимент на три группы, в зависимости от их коэффициента вариации. Иными словами, группы формируются исходя из величины изменения анализируемого показателя и имеют следующие обозначения:

• Группа Х (отклонение от 0% до 10%). К этой группе относятся товары, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования,
• Группа Y (изменение от 10% до 25%). Эта группа товаров, характеризуется сезонными колебаниями и средними возможностями прогнозирования,
• Группа Z (отклонение выше 25%). Это товары с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому точно спрогнозировать их спрос невозможно.

Как и в ситуации с АВС-анализом, не существует единственно определенных границ Групп X, Y, Z. Помимо приведенных выше показателей могут использоваться и другие значения. Для Группы Х отклонение возможно до 15%, для Группы Y – от 15% до 50% и для Группы Z – от 50% и выше. Многое зависит от особенностей функционирования каждой конкретной компании, сезонности и текущих рыночных условий. Поэтому, для аналитика необходимо установление тех границ групп, которые лучшим образом помогут охарактеризовать категории, подвергающиеся анализу.

Методология XYZ-анализа

Говоря о методологии XYZ-анализа необходимо выделить шесть последовательных этапов. Давайте рассмотрим их подробнее.

• На первом этапе происходит определение объекта анализа. (Это может быть клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.)
• Второй шаг – определение параметра, по которому будет проводиться анализ объекта. Как правило, анализ проводится по продажам товара или по отгрузке комплектующих со склада (выбор единиц измерения при проведении данного анализа не имеет принципиального значения).
• В-третьих, необходимо определить период (количество периодов), по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/сезон, полугодие, год. Период анализа для каждого предприятия индивидуален. Практика показывает, что периодичность данных должна превышать перио­дичность поставок, принятую в вашей компании для большей части товаров. Важно также учитывать, чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты.
• Рассчитываем коэффициент вариации по каждому товару. Хорошо, что сегодня этот процесс почти полностью автоматизирован и этот показатель можно очень быстро рассчитать в Excel, используя формулу:

= СТАНДОТКЛОНП (диапазон ячеек) /СРЗНАЧ (диапазон ячеек)

• Формирование группX,Y,Z, исходя из полученных величин коэффициента вариации.
• Анализ полученных данных и подготовка выводов по результатам анализа.

В качестве 7 шага можно добавить объединение результатов XYZ и ABC анализа и формирование объединенной матрицы.

Объединение результатов АВС- и XYZ-анализа

Для совмещения результатов анализа, необходимо сначала провести АВС-анализ за весь учетный период, например, за год. После этого осуществляется XYZ-анализ этих товаров за весь этот же период (например, по ежемесячным продажам за год). После этого происходит совмещение результатов и построение объединенной матрицы, состоящей из 9 подгрупп:

Построение итоговой матрицы помогает пересмотреть политику управления ассортиментом. В итоге, мы сможем точнее прогнозировать продажи каждого вида товара, сформировать необходимый складской запас. А значит, мы сведем ситуации, когда происходит затоваривание или нехватка товара к минимуму, что приведет к увеличению продаж. Но вернемся к полученным группам итоговой матрицы:

1. Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании. Поэтому необходимо обеспечивать их постоянное наличие. Обще­принятой является практика, когда по товарам группы А создается избыточный страховой за­пас, а по товарам группы В — достаточный. Использование XYZ-анализа позволяет точнее настроить систему управления товарными ресурсами и за счет этого снизить суммарный товарный запас;
2. Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, при том, что расход товаров этой группы стаби­лен и хорошо прогнозируется. Поэтому создание избыточного страхового запаса необязательно;
3. Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обес­печить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас;
4. Товары группы AZ и BZ при высоком това­рообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантиро­ванное наличие по всем товарам данной груп­пы только за счет избыточного страхового то­варного запаса приведет к росту избыточного страхового запаса и затовариванию. По товарам данном группы рекомендуется пересмотреть принципы их реализации. Например, можно реализовывать товары данной группы только под заказ или найти поставщиков, которые смогут поставить товар к вам на склад в кратчайшие сроки и т.д. Эти меры помогут снизить размер товарного запаса и избежать затоваривания;
5. 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 конт­ролировать, 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 неликвидов (стоков);
6. 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.

Мы убедились, что при помощи объединения ABC и XYZ анализа можно получить более полные данные для анализа. К другим преимуществам такого совмещения можно отнести:

• Возможность повысить эффективность системы управления товарными запасами и ассортиментом,
• Выявление ключевых товаров по различным параметрам для компании и изучение периодичности спроса на них,
• Возможность увеличить долю высоко прибыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики,
• Перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.

Особенности XYZ-анализа

Главной особенностью этого анализа является завышение коэффициента вариации при наличии сезонности. Мы понимаем, что при резком увеличении продаж, будет увеличиваться и коэффициент вариации. Следовательно, многие товары могут попасть в Группу Z, что сведет результаты нашего анализа к минимуму. Как можно решить эту проблему?

Во-первых, можно увеличить период анализа, изменив его с месяца на квартал или год. В некоторых случаях это поможет преодолеть эту особенность. Но если нам нужны данные именно за первоначальный период? Тогда необходимо будет выделить сезонную компоненту из фактических данных.

Для этого 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 каж­дого сезонного тренда. Данные коэффициенты определяются делением значений продаж каждого месяца на среднее значение продаж за весь период (по данным сезонного тренда). Затем нужно фактические значения продаж каждого периода разделить на сезонный коэффициент этого периода.

В результате, мы получим объем продаж то­вара без учета сезонных колебаний. Теперь можно проводить XYZ-анализ по полученным данным. В приведенной ниже таблице мы можем увидеть, как скорректировался коэффициент вариации после применения этого метода.

В качестве другого метода определения сезонности продаж можно отметить расчет коэффициента автокорреляции, который позволяет выяснить являются ли наши данные случайными, постоянными или имеющими определенный тренд. [2]

Yi — значение параметра за текущий период,
Yср — среднее значение параметра,
k — количество сдвигов.

Если k=1, мы сравниваем сегодняшние продажи с прошлым периодом, если к=2 — с позапрошлым и т.д. Например, если для k=1 коэффициент автокорреляции будет близок к единице (

0,7–0,8), для k=2 — близок к 0,5, для k=3 — к 0,3 и для k=4 приблизится к нулю, тогда можно четко утверждать, что есть трендовая составляющая — либо убывание, либо возрастание, но подверженное закономерности. Для случайного всплеска, случайных продаж эта величина будет сразу же очень близка к нулю, даже может иметь отрицательное значение. И мы сразу видим, что данная продажа является случайной и ее нет смысла включать в анализ.

Преимущества и недостатки XYZ-анализа

Теперь обратимся к преимуществам и недостаткам XYZ-анализа. К его преимуществам можно отнести:

• Позволяет получить данные для управления ассортиментом товаров и складскими запасами, организации работы с поставщиками,
• Дает возможность установить различные варианты доставки для разных категорий товаров и скорректировать систему поставок товаров,
• Позволяет определить проблемные категории товаров или магазины с нестабильными продажами.

Однако, как и любой другой метод, XYZ-анализ имеет определенные недостатки, которые необходимо учитывать при его применении:

• Требуется определенная стабильность показателей, поэтому его сложно использовать с товарами, имеющими сезонность;
• Необходимы статистические данные за несколько периодов для полноценного анализа, поэтому сложно работать с товарами с коротким жизненным циклом или новыми товарами.

Итак, мы рассмотрели еще один вид анализа, который применяется для управления запасами и ассортиментом. Применение XYZ-анализа помогает выделить товары с нестабильными продажами и скорректировать стратегию управления этими товарными группами. Его совмещение с АВС-анализом позволяет сделать анализ объемнее и выработать различные стратегии управления товарными запасами.

При грамотном управлении это приведет к сокращению ситуаций нехватки товара или затоваривания, что сократит затраты на хранение товара, выплату процентов по кредиту и приведет к росту продаж и удовлетворенности покупателей.

Источник

Управление товарным ассортиментом фармацевтического предприятия с помощью АВС и XYZ-анализа

Управление товарным ассортиментом фармацевтического предприятия с помощью АВС и XYZ-анализа

Б. П. Громовик, Львовский государственный медицинский университет им. Данила Галицкого

Большая часть знаний и навыков современной фармацевтической логистики рассчитана на «правила игры» развитого цивилизованного рынка и в украинских условиях используется в незначительных масштабах, поскольку рационализация потоковых процессов и трудоспособность систем управления рыночными субъектами не отвечает минимальным требованиям.

В условиях ограниченного спроса, но при высокой потребности в лекарственных средствах вследствие снижения качества жизни населения, при несвоевременной оплате и дефиците оборотных средств, а также не всегда оправданного государственного регулирования фармацевтического рынка растут масштабы и роль неформальных структур, товарные потоки становятся стохастическими, нестабильными, теряют запрограммированный ритм и периодичность.

Традиционное движение лекарственных средств и изделий медицинского назначения от производителя к потребителю имеет деформированный характер, его проблемными чертами являются нерациональность развития посреднических структур, низкий уровень использования систем электронных коммуникаций, электронных сетей, систем связи и телекоммуникаций, отсталая транспортная инфраструктура, низкий уровень механизации, автоматизации и технико-технологического развития складского хозяйства, недостатки в производстве транспортной тары и упаковки.

Поскольку непрогнозируемое развитие национальной фармации усложняет процесс логистизации рыночных структур, использование принципов фармацевтической логистики более актуальным представляется на уровне отдельных фармацевтических предприятий, рассматриваемых как логистические системы.

Ключевым моментом функционирования посреднических фармацевтических фирм становится экономия на издержках обращения. Другое направление — конкурентоспособное ценообразование в условиях жесткого государственного регулирования, способствующее возможности получения прибыли при минимально допустимых или недопустимых для конкурентов ценах. Третьим направлением является формирование оптимального ассортимента товаров, доступных по цене для разных сегментов потребителей при расширении и углублении его в низком и среднем ценовом диапазоне за счет генерических форм. При этом ассортиментная политика должна быть тесно увязана с серьезной диверсификацией в направлении расширения вспомогательного нелекарственного ассортимента [1].

Эффективное управление товарным ассортиментом позволяет фармацевтическому предприятию:
сократить количество продаж, утраченных вследствие отсутствия необходимых товаров;
ускорить товарооборачиваемость;
уменьшить излишки товаров;
снизить риск списания товаров в связи с окончанием срока годности;
минимизировать суммарные затраты, связанные с запасами.

С точки зрения логистики, управление товарными запасами — это процесс балансирования между двумя взаимоисключающими тенденциями: сокращением суммарных затрат, направленных на содержание запасов, и обеспечением наличия запасов, достаточных для безотказной реализации. При этом увеличение товарных запасов по качеству и количеству целесообразно до тех пор, пока экономический эффект превышает затраты на содержание дополнительных запасов и отвлечение оборотных средств.

Для реализации ассортиментной политики необходимо постоянно осуществлять контроль товарных запасов. Он состоит в подсчете имеющихся в конкретном месте запасов, а также в отслеживании процесса их увеличения или уменьшения. Учет и анализ может проводиться вручную или с помощью компьютерных технологий. Главное отличие в скорости, точности и стоимости.

С целью осуществления желаемой политики управления товарными запасами необходимо разработать процедуры контроля. Они должны определять частоту проверок, уровень запасов и сравнение с параметрами запасов, которые, в свою очередь, будут влиять на время и объем повторного заказа.

Развитие национального фармацевтического рынка показывает, что большинство аптек в отличие от оптовых фармацевтических фирм не внедряют системы автоматизированного учета и анализа деятельности вследствие относительно высокой стоимости для них информационных технологий и компьютерной техники, а также отсутствия мотивации у руководства и персонала аптек к использованию информационных систем.

Как наиболее доступный метод мониторинга товарного ассортимента может быть использован логистический подход, базирующийся на классификации товарооборота и товарных запасов, измеряемых в единицах реализации или запаса (ABC-анализ), и их классификации по структуре потребления (XYZ-анализ) [2].

ABC-анализ — один из вариантов математико-статистических методов анализа, используемый для исследования частоты определенных экономических явлений и фактов. Его синонимами является первоначальный анализ, правило 80/20 и принцип Парето [3]. С помощью этого метода осуществляется классификация или распределение существующей совокупности соответственно избранным критериям на три группы, а именно А, В и С. Эта классификация показывает одновременно ранг и позволяет выделить основные пункты, особенно важные для целенаправленных мероприятий управления.

Как правило, используют два критерия.
Они могут быть разными:
с одной стороны, количество позиций лекарственных средств, аптек, поставщиков и др.;
с другой — товарооборот, стоимость запасов, объем потребления лекарств, затраты, доход и т. п.

Развитием АВС-анализа является его комбинирование с XYZ-анализом, базирующимся на тех же принципах, что и ABC-анализ. При этом учитывается три критерия, один из которых в большинстве случаев определяется во временном отношении.

Матричная проекция ABC и XYZ-анализов представляет собой не что иное как аналоговую модель, позволяющую принимать стратегические решения относительно рыночной политики предприятия от состояния \»как есть\» до состояния \»как быть\». При этом между указанными параметрами существует циклическая взаимосвязь (рис. 1).

Рис. 1. Модель принятия стратегического решения на основе интегрированного ABC и XYZ-анализа

В нашем случае применения ABC-анализ базируется на предвидении того, что незначительная часть ассортимента товара составляет значительную часть товарооборота. При проведении указанного анализа реализованные фирмой за год (или другой период) товары распределяют в порядке уменьшения их стоимости и рассчитывают удельный вес реализации каждой ассортиментной позиции.

При этом класс А может составлять около 20% общего количества ассортиментных позиций, на которые приходится 80% товарооборота.
Класс В — это почти 30% лекарственных средств, обеспечивающих почти 10% объема реализованного товара.
Остальные единицы наименований с низким товарооборотом формируют класс С.
Он составляет не менее 10% оборота и 50% от совокупности анализируемых позиций. Графическая интерпретация ABC-анализа представлена на рис. 2.
Следует отметить, что указанный порядок классификации не является догмой.
В зависимости от ситуации можно выходить из других критериев (например, для класса А они могут быть такими — 8/80, 15/80, 10/70).

Рис. 2. Графическая интерпретация АВС-анализа ассортимента товара

Для проведения ABC-анализа можно рекомендовать другую методику. Товарооборот фармацевтического предприятия разделяют на общее количество ассортиментных позиций реализованного товара, в результате чего получают показатель среднего товарооборота на одну позицию. После этого ранжированные товарные позиции, сумма товарооборота которых в шесть раз превышает средний показатель, относят к группе А, менее шести и более двух раз — к группе В, а менее двух — к группе С. Математико-графическая реализация этой методики имеет такой вид:

где Cav — средняя стоимость одной позиции ранжированной совокупности лекарственных средств;

— товарооборот анализируемой совокупности;
n — количество ассортиментных позиций;
VA, VB и VC — классы А, В и С соответственно.

Параллельно с ABC-анализом необходимо проводить XYZ-анализ, сущность которого в структуризации потребления фармацевтических товаров по фактору стабильности потребления и возможности его предвидения. При этом потребление лекарственных средств из группы X имеет почти стабильный характер, непостоянство случайное (до 20% ежемесячно), недельная предсказуемость потребления определенного товара составляет свыше 95%. Группа Y характеризуется определенными тенденциями потребления (например, сезонностью) или нестабильностями (непостоянство потребления колеблется между 20 и 50% ежемесячно), недельная предсказуемость потребления — не менее 70%. Потребность в группе Z является стохастической, непостоянство потребления достигает более 50% ежемесячно, недельная предсказуемость — менее 70%.

Матричное изображение интегрированного АВС и XYZ-анализа представлено в таблице. Исходя из ее данных, важнейшими для закупки являются составные ячеек с параметрами АХ, АY, АZ, ВХ, ВY и СХ, поскольку годовую или на другой период потребность большинства из них можно со статистической достоверностью предусмотреть. При этом поле АZ включено в порядке исключения, благодаря высокой стоимости, хотя и характеризуется стохастическим потреблением.

Матричная проекция интегрированного АBC и XYZ-анализа товарооборота посреднического фармацевтического предприятия

AX (высокая потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления)	AY (высокая потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления )	AZ (высокая потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастичного потребления)
BX (средняя потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления )	BY (средняя потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления)	BZ (средняя потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления)
CX (низкая потребительская стоимость, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления )	CY (низкая потребительская стоимость, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления)	CZ (низкая потребительская стоимость, низкая степень надежности прогноза вследствие стохастического потребления)

Аналогичный интегрированный анализ необходимо проводить для товарных запасов по данным инвентаризации. Периодическое сравнение результатов АВС и XYZ-анализа товарооборота и товарных запасов даст возможность фармацевтической фирме оптимизировать товарные запасы в объеме, достаточном для эффективной реализации, предотвратить чрезмерные запасы и увеличение риска «замораживания» оборотных средств, а также списания товаров в связи с окончанием срока годности.

Выводы

Внедрение интегрированного АВС и XYZ-анализа в практику работы фармацевтических фирм обеспечит эффективное управление товарным ассортиментом, что в свою очередь будет способствовать сокращению количества утраченных продаж, ускорению товарооборачиваемости, уменьшению излишков товаров, снижению риска их списания, минимизации суммарных затрат, связанных с запасами.

https://www.lobanov-logist.ru/library/all_articles/54701/

дата: 00.00.0000 00:00:00 просмотров: 4078

Источник