XYZ анализ

Пусть только вас названия в заблуждение не вводят. АВС – это не то, с чего начинается аналитическая работа, а XYZ – не то, чем она заканчивается. И посередине ещё двадцати оставшихся букв латинского алфавита для других анализов нет ))). И ABC, и XYZ вообще желательно делать одновременно, их сочетание может вообще дать очень интересную картину того, что вам делать в продажах. Но пора к конкретике.

Если в АВС анализе основной параметр был – величина, размер, то в XYZ анализе мы рассматриваем устойчивость, стабильность, предсказуемость объекта.  Чем устойчивей и более предсказуем #спрос, тем больше шансов его удовлетворить. Если вы не можете планировать из-за того, что не знаете, как оценить будущие #продажи, то с большой вероятностью либо зароете деньги в стоки, либо останетесь без товара – а ещё неизвестно, какое из зол страшнее. В первом случае вообще ничего не сможете сделать: денег нет, прибыли нет, ни купить, ни продать. Полная блокировка, только жди у моря погоды. Во втором случае – #клиенты в следующий раз вам будут верить с трудом, т.к. вы их подставляете. И сейчас не заработаете, и потом будет сложнее. И что самое интересное, всё это взаимосвязано: если зарываете бабло  в товар с низкой оборачиваемостью, то его не хватит на высоколиквидный, без которого вы тут же останетесь. В общем, замкнутый круг и ничего хорошего.

Соответственно, чтобы избежать всех этих ужасов, желательно разобраться, что у вас происходит. Собственно, как и в АВС, XYZ обозначают 3 условные #группы, на которые вы разбиваете анализируемый объект. Возьмите данные помесячно за достаточно показательный период, например, год. Тогда у вас будет как минимум 12 значений, что уже неплохо. Группа Х – где #отклонение величины от средней не больше 10%, Y – от 11% до 25%, Z – больше 25%. Что это значит? Если среднее значение у вас 100, то в группу X войдут объекты, значения которых не опускались ниже 90 и не поднимались выше 110. В группу Y войдут объекты со значениями от 75 до 125, а в группу Z – объекты с разлётом ниже 75 и выше 125. 

Можно, конечно, смотреть всё вручную, но это при современном уровне развития даже элементарных программ – не комильфо. Какие-то ограниченные количества данных ещё можно просмотреть вручную, но на достаточно серьёзном массиве данных средней фирмы у вас просто сломаются глаза и кончится вино. Чтобы посчитать отклонение и его процент от среднего, надо вспомнить статистику. Величина отклонения – это, проще говоря, квадратный корень из дисперсии. Кто статистику не учил вообще, в Excel есть функция ДИСПР для её вычисления. Пишете ДИСПР, в скобках дальше через точку с запятой перечисляете все значения, в конце ставите ^0,5 для вычисления корня. Полученное значение делите на среднее и получаете нужный вам процент. Дальше смотрите, в каких рамках он болтается, и приписываете объекту значение группы: X,Y или Z. Всё.

Что дальше? Группа Х – самая предсказуемая. Спрос по этим товарам или со стороны этих клиентов – загляденье. Для планирования не надо ничего придумывать, всё ясно и так. Это, на самом деле, счастье. Но его мало. Группа Y – это объекты с уже значительными отклонениями, и нужно понимать, что за причины здесь работают. Возможно, сезонность. Возможно, у вас не было товара в какой-то период. Возможно, просто закупщик клиента лежал в больнице. Так или иначе, причины обычно закопаны неглубоко. А что касается группы Z – бог вам в помощь. Скорей всего, либо вы совершенно не важны для этого клиента, либо товар, который вы анализируете, не самый удачный, в общем, тут может быть масса факторов, и очень сложно определить правильный, потому что их обычно несколько, и они самым причудливым образом сочетаются. Что делать с этой группой – надо смотреть индивидуально, что за факторы здесь сработали.

А как сочетать ABC и XYZ – коротко рассмотрим в следующий раз.