Рассчитывается коэффициент вариации V

σ ₁ = √ 1/4 [(100-112, 5)² + (120-112, 5)²+(90 -112, 5)²+(140-112, 5)²] =√ 1/4*1475=19, 20

V ₁ = σ / х_ср = 19, 20 / 112, 5 = 17, 1 %.

σ ₂ = √ 1/4 [(85-70)² + (76-70)²+(60-70)²+(59-70)²] =√ 1/4*482 =10, 97

V ₂ = σ / х_ср = 10, 97 / 70 = 15, 7 %.

σ ₃ = √ 1/4 [(20-32, 5)² + (30-32, 5)²+(35-32, 5)²+(45-32, 5)²] =√ 1/4*325 =9, 01

V ₃ = σ / х_ср = 9, 01 / 32, 5 = 27, 7 %.

σ ₄ = √ 1/4 [(110-525)² + (300-525)²+(1200-525)²+(500-525)²] =√ 1/4*679100 =412, 0

V ₄ = σ / х_ср = 412, 0 / 525 = 78, 4 % и т.д.

3. Объекты анализа сортируются по возрастанию значения коэффициента вариации, и определяются группы: группа X – до 10 %, группа Y – от 10 % до 30 %, группа Z – более 30 %.

Таблица 66 – Исходные данные

Продукт	Объем сбыта, тыс.ед.	Расчет коэффициента вариации	Классификаци-онная группа
1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.	хср	σ	V, %
					112, 5	19, 20	17, 1	Y
						10, 97	15, 7	Y
					32, 5	9, 01	27, 7	Y
					527, 5	412, 0	78, 1	Z
						1055, 9	75, 1	Z
						69, 6	116, 0	Z
						56, 1	4, 5	Х
						10, 0	3, 2	Х
					33, 5	26, 3	78, 5	Z
					54, 5	3, 52	6, 4	Х

 

4. Проводится XYZ-анализ в сочетании с АВС-анализом.

Позиция продукта № 1: доля в сбыте=2, 92 %; V =17, 1 %;

Доля в сбыте, %

Позиция продукта № 2: доля в сбыте=1, 82 %; V =15, 7 % и т.д.

 

АХ высокий вклад в сбыт, высокая степень надежнос-ти прогноза вследствие ста-бильности потребления	AY высокий вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза вследствие неста-бильности потребления	AZ высокий вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохасти-ческого потребления
15 % ВХ средний вклад в сбыт, высокая степень надежнос-ти прогноза вследствие стабильности потребления	BY средний вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза вследствие неста-бильности потребления	BZ средний вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохасти-ческого потребления
3 % СХ низкий вклад в сбыт, высокая степень надежнос-ти прогноза вследствие стабильности потребления	● № 1 CY низкий вклад в сбыт, средняя степень надежности прогноза вследствие неста-бильности потребления	CZ низкий вклад в сбыт, низкая степень надежности прогноза вследствие стохасти-ческого потребления

Коэффициент вариации

10 % 30 %

 

Рисунок 21 – Матрица XYZ-анализа в сочетании с АВС-анализом

Выводы и предложения. ABC-анализ позволяет определить вклад конкретного товара в итоговый результат, XYZ-анализ изучает отклоне­ния, нестабильность сбыт.Матрицу интегрированного анализа можно использовать:

- для распределения административных ресурсов, т.е. катего­рию АХ должны обслуживать самые опытные и квалифи­цированные сотрудники, а группу товаров категории CZ – новички, т.к. им будет несложно работать с ка­тегорией, где заказы происходят реже, допуски по отклонени­ям выше;

- дифференциации уровней обслуживания для приоритетных и стандартных клиентов - высокий уровень сервиса при реализации неприбыльных то­варов непостоянным клиентам это серьезная ошибка, логичнее не иметь запаса таких товаров, увеличив сроки выполнения за­каза;

- в категории CZ, как правило, попадают сопут­ствующие товары, которые приносят небольшой доход и закупаются клиентами нерегулярно;

- в категорию СХ, как правило, попадают товары первой необходимости, такие как хлеб, соль и спички, поэтому такие товары должны быть в наличии (не найдя их, покупатель может больше не прийти в магазин).