Коэффициент Z

XYZ-анализ: пример расчета для товаров и услуг

Коэффициент Z

Цель данного вида анализа – оценить что-либо как стабильное/нестабильное. Например, некоторые клиенты заключают новые сделки нестабильно: с очень разными суммами и сроками. Это мешает прогнозированию и, естественно, управлению.

По сути анализ состоит из следующего:

  1. Расчет коэффициента вариации. Для этого используется несколько формул – мы разберем две. Чем больше коэффициент вариации – тем нестабильнее, расплывчатее, «волнообразнее» исследуемый объект.
  2. Сравнение коэффициентов вариации и определение их в одну из категорий. Допустим, было проведено 10 анализов. Из них делают список, который начинает анализ с самыми лучшими результатами (с самыми маленькими цифрами). Затем все результаты делят на три категории – хорошую, сносную и плохую.

XYZ-анализ универсален. Разберем 4 примера.

Анализ товаров и услуг

Ситуация: дохода от продаж часто не хватает для закупки сырья и выплат сотрудникам, и компания берет кредиты с большим процентом.

Цель: проанализировать доход от торговли и выяснить его колебание в процентном отношении.

Понадобятся следующие данные (доход выражен в тыс. рублей):

месяцянвфевмартапрмайиюньиюльавгсентоктноябдек
доход11588108971177910777939610175

Первое действие: посчитать среднее арифметическое. Мы складываем все данные в таблице и делим их на количество месяцев: 115 + 88 + 108 + 97 + 117 + 79 + 107 + 77 + 93 + 96 + 101 + 75 / 12 = 1153 / 12. Получается 96,083. 

Второе действие: посчитать среднеквадратичное отклонение по формуле:

Что нам известно:

n – количество величин. В нашем случае оно составляет 12 – по числу месяцев.

x̅ – среднее арифметическое, которое мы наши в предыдущем действии.

xi – значение одной из величин. В нашем случае всего 12 величин, каждая из них – данные за какой-то из месяцев

Σ – означает, что мы должны провести расчет (xi — x̅)2 каждой из 12 величин (обозначается буквой n). То есть: (115 — 96,083)2 + (88 — 96,083)2 + (108 — 93,083)2 и т. д. Мы рассчитываем отдельно по январю, февралю, марту и т. д.

Вставляем данные в формулу: (115 — 96,083)2 + (88 — 96,083)2 + (108 — 93,083)2 + (97 — 96,083)2 + (117 — 96,083)2 + (79 — 96,083)2 + (107 — 96,083)2 + (77 — 96,083)2 + (93 — 96,083)2 + (96 — 96,083)2 + (101 — 96,083)2 + (75 — 96,083)2 / 12. Получается примерно 194. Осталось извлечь квадратный корень из этого числа – получается 13,92.

Теперь нужно поделить получившееся число на среднее арифметическое: 13,92 / 96,08 = 0,144.

Мы опустили тысячные, но нам и не нужно точного числа. Дело в том, что xyz-анализ подходит не только для расчета данных по нескольким объектам (клиентам, например) и сопоставления результатов. Достаточно и одного объекта исследования, который затем можно оценить с данными по всей нише.

В нашем случае коэффициенты вариации подразделяются на:

  • Категория X. 0 — 0,1. Отлично.
  • Категория Y. 0,1 — 0,25. Сносно.
  • Категория Z. 0,25 — 1. Плохо.

Мы вставляем туда 0,144 и видим: дела у фирмы еще не так плохи – она находится в категории «Сносно». 

Эпилог: в компании решили искать причину такого нежелательного колебания продаж. Выяснилось, что система мотивации работает неправильно: менеджеры продают хорошо только под угрозой проверок и увольнения, но в остальные месяцы работают “для галочки”. Особенно это актуально для предпраздничного декабря.

Узнав об этом, владелец бизнеса дал задание начальнику отдела кадров изменить систему мотивации, привязав зарплату сотрудников к количеству выполненного ими плана.

Легкий вариант

Ситуация: бизнесмен уже сформировал финансовую подушку, и теперь его цель – потратить личные финансы на инвестирование в чужой бизнес. Постепенно перечень компаний для покупки ценных бумаг сократился для двадцати.

Цель: сделать xyz-анализ степени доходности и степени риска ценных бумаг каждой компании и прийти к выводу о покупке.

Для начала возьмем и сопоставим две компании. Имеются следующие данные по доходности ценных бумаг на последние 10 лет.

Год2010201120122013201420152016201720182019
Комп 15,65 %8,74 %6,70 %4,38 %-2,73 %-3,14 %1,35 %3,94 %2,26 %3,84 %
Комп 211,62 %9,95 %10,37 %5,14 %-3,02 %-5,36 %-1,19 %1,73 %5,83 %6,38 %

Как видно, на обе компании негативно повлиял экономический кризис 2014-2015 года. 

Первое действие – найти среднее арифметическое. С помощью него мы также определим среднюю доходность ценных бумаг обеих фирмы.

  • Складываем данные по первой и делим на количество лет: 30,99 / 10 = 3,099
  • Делаем то же со второй: 41,45 / 10 = 4,14

Средний ожидаемый доход от второй больше на 25 %.

Второе действие – посчитать среднеквадратичное отклонение по формуле выше:

  • Компания № 1. (5,65 — 3,099)2 + (8,74 — 3,099)2 + (6,70 — 3,099)2 + (4,38 — 3,099)2 + (-2,73 — 3,099)2 + (-3,14 — 3,099)2 + (1,35 — 3,099)2 + (3,94 — 3,099)2 + (2,26 — 3,099)2 + (3,84 — 3,099)2 / 10 =13,08. Извлекаем корень из числа: 3,61.
  • Компания № 2. (11,62 — 4,14)2 + (9,95 — 4,14)2 + (10,37 — 4,14)2 + (5,14 — 4,14)2 + (-3,02 — 4,14)2 + (-5,36 — 4,14)2 + (-1,19 — 4,14)2 + (1,73 — 4,14)2 + (5,83 — 4,14)2 + (6,38 — 4,14)2 /10 = 55,95 + 33,75 + 38,81 + 1 + 51,26 + 90,25 + 28,4 + 5,8 + 1,69 + 5,01 / 10 = 311,92 / 10 = 31,19. Извлекаем корень из числа: 5,58.

Третье действие: снова делим получившиеся числа на соответствующие средние арифметические: 

  • Компания № 1. 3,61 / 3,099 = 1,16.
  • Компания № 2. 5,58 / 4,14 = 1,34.

Как видим, колебание второй больше, что является явным минусом: доход становится более непредсказуемым.

Затем таким же образом рассчитываются данные по остальным 18-ти компаниям. Когда работа закончена, нужно будет расположить все 20 коэффициентов вариаций по возрастающей. А затем – разделить их на 3 категории:

  • Первые 20 % (то есть 4 компании) – Категория X.
  • Следующие 60 % – Категория Y.
  • Последние 20 % – Категория Z.

Затем следует дополнить xyz-анализ abc-анализом. А именно: взять среднее арифметическое каждой из 20 компаний и расположить их по убывающей:

  • Категория A: 20 %.
  • Категория B: 60 %.
  • Категория C: 20 %.

Выбирать для инвестирования нужно ту компанию, которая попала одновременно в «X», «A».

Усложненный вариант

Ситуация: при выборе компании для покупки ценных бумаг можно смотреть не только на прошлый доход от них, но и на прогнозируемый. Прогноз составляют эксперты; однако может быть несколько сценариев развития событий..

Цель: провести xyz-анализ и выбрать лучший из трех сценариев.

Вот данные. Каждый столбик – один сценарий по каждой фирме и вероятность его исполнения.

Сценарий123
Вероятность0,450,150,40
Компания № 12 % 1 %4 %
Компания № 26 % 1 %7 %

Первое действие такое же: найти среднее арифметическое:

  • Компания № 1. 2 — 1 + 4 / 3 = 1,66.
  • Компания № 2. 6 — 1 + 7 / 3 = 4.

Для второго действия есть более сложная формула:

Здесь всего два новых элемента

  • M (X) вместо x̅. Это – математическое ожидание (M) случайной величины (X). Для его расчета нужно будет совершить пару действий. 
  • pi – вероятность исхода. Дана в таблице. Обратите, что сумма всех трех вероятностей равна 1.

Сначала рассчитаем M (X) для ценных бумаг каждой компании. Для этого нужно каждый прогноз (2 %, — 1 %…) умножить на его вероятность (0,45, 0,15…), а затем сложить все показатели.

  • Компания № 1. 2 * 0,45 — 1*0,15 + 4 * 0,4 = 2,35.
  • Компания № 2. 6 * 0,45 — 1 * 0,15 + 7 * 0,4 = 5,35.

Теперь можно вставлять результаты в основную формулу:

  • Компания № 1. (2 — 2,35)2 * 0,45 + (-1 — 2,35)2 * 0,15 + (4 — 2,35)2 * 0,4 = 0,05 + 1,68 + 1,08 = 2,81. Не забываем, что то число находится в корне. Извлечем его: 1,67.
  • Компания № 2. (6 — 5,35)2 * 0,45 + (-1 — 5,35)2 * 0,15 + (7 — 5,35)2 * 0,4 = 0,42 + 6,04 + 1,08 = 7,54. Извлечем корень: 2,74.

Третье действие: выявляем коэффициент вариации:

  • Компания № 1. 1,67 / 1,66 = 1.
  • Компания № 2. 2,74 / 4 = 0,68.

Итак, колебания доходности ценных бумаг второй компании ниже почти на треть. Осталось исследовать остальные фирмы и выбрать лучших с помощью xyz-анализа.

Сотрудники

Ситуация: у компании – 5 менеджеров, между которыми развивается продуктивная конкуренция. Чтобы поддержать ее, было решено выписать вознаграждение в зависимости от стабильности работы.

Цель: определить самого стабильного работника с помощью zyx-анализа.

Берем данные двух менеджеров о количестве реализованного товара (например, кредитных карт) за предыдущий месяц. Оба выходят в одни и те же дни, по графику 2/2. Месяц – февраль.

Дн.12569101314171821222526
М1.84163126331387
М2.43534735264325

Первое действие: среднее арифметическое. Оба сотрудника заключили одинаковое количество сделок: 56. Значит, и среднее арифметическое будет одинаково: 56 / 14 = 4.

Второе действие: среднеквадратичное отклонение.

  • Сотрудник № 1. (8 — 4)2 + (4 — 4)2 + (1 — 4)2 + (6 — 4)2 + (3 — 4)2 + (1 — 4)2 + (2 — 4)2 + (6 — 4)2 + (3 — 4)2 + (3 — 4)2 + (1 — 4)2 + (3 — 4)2 + (8 — 4)2 + (7 — 4)2 / 14 = 5,57. Извлечем корень, получится 2,36.
  • Сотрудник № 2. (4 — 4)2 + (3 — 4)2 + (5 — 4)2 + (3 — 4)2 + (4 — 4)2 + (7 — 4)2 + (3 — 4)2 + (5 — 4)2 + (2 — 4)2 + (6 — 4)2 + (4 — 4)2 + (3 — 4)2 + (2 — 4)2 + (5 — 4)2 / 14 = 28 / 14 = 2. Извлечем корень, получится 1,41.

Третье действие. Делим среднеквадратичное отклонение на среднее арифметическое.

  • Сотрудник № 1. 2,36 / 4 = 0,59.
  • Сотрудник № 2. 1,41 / 4 = 0,35.

Очевидно, что у второго сотрудника работа отличается намного большей стабильностью. Второй же работает рывками, причем они приурочены к определенным событиям (разговору с руководителем отдела, проверкой, бонусом) – то есть требуют больше трат на мотивацию.

Осталось проверить остальных трех и сопоставить коэффициент вариации по всем 5-м. В соответствии с правилами xyz-анализа в категорию X попадет 20 % – то есть один сотрудник, который получит больше всего. Еще 60 % (3 работника) получат меньше, а последний сотрудник – вообще ничего.

Можно разбавить abc-анализом: сравнить, сколько всего заключает сделок каждый сотрудник.

Итоги

Приведем еще пару ситуаций, в которых пригодится: 

  1. Запасы материалов в строительной компании. Потребность в некоторых видах сырья сильно колеблется по периодам. Закупают слишком много – оно простаивает, из-за чего приходится снимать еще один склад. Закупают слишком мало – оно неожиданно заканчивается, что отрицательно сказывается на сроках. 
  2. Клиенты. Фирме понадобилось выявить нестабильных клиентов. Именно им будет предложена особая акция: скидка при повторном заказе через 30 дней после предыдущего.

В целом xyz-анализ подойдет для разбора любых трат и любых доходов. Вводите его как можно скорее.

Источник: https://blog.oy-li.ru/xyz-analiz-2-formuly-i-4-primera/

Пятифакторная модель Альтмана: классическая, для неакционерных компаний, примеры расчетов

Коэффициент Z

Модель Альтмана была разработана на основе анализа деятельности 66 американских компаний, половина из которых стали банкротами в течение 19 лет, а другая половина осталась на рынке.

Понятие и применение пятифакторной модели

Альтман проанализировал 22 количественных фактора и выделил на их основе 5 коэффициентов, рассчитываемых, как отношения ключевых финансовых показателей:

  • стоимости активов;
  • прибыли;
  • оборотного капитала;
  • объема обязательств и т. д.

К каждому коэффициенту была рассчитана константа, уравновешивающая его влияние на результат расчетов вместе с другими коэффициентами. Вероятность банкротства определяется по числовому диапазону, в котором находится рассчитанный главный фактор Z.

Классическая пятифакторная модель

Классическая модель применяется для определения рисков несостоятельности акционерных предприятий, акции которых торгуются на фондовых биржах.

Вычисление главного фактора производится по формуле:

Z = 1,2 * К1 + 1,4 * К2 + 3,3 * К3 + 0,6 * К4 + К5, где:

  • К1 – отношение суммы оборотных средств к стоимости активов;
  • К2 – отношение чистой прибыли к стоимости активов;
  • К3 – отношение операционных доходов к стоимости активов;
  • К4 – отношение рыночной суммарной цены всех акций к объему долговых обязательств;
  • К5 – отношение вырученных за весь период средств к стоимости активов.

Числовой диапазон, в котором находится рассчитанный показатель Z, делится на зоны:

  • красная зона (высокая вероятность банкротства) – Z меньше 1,8;
  • серая зона (вероятность банкротства неопределяемая) – Z в интервале от 1,8 до 2,9;
  • зеленая зона (вероятность банкротства низкая) – Z превышает 2,9.

Точность прогноза зависит от специфики компании, и для стран с однородными рыночными процессами прогноз верен в 84-96 процентах случаев.

Помимо рассчитываемого значения Z, коэффициенты модели Альтмана могут также характеризовать финансовое состояние фирмы независимо друг от друга. К1 показывает степень независимости фирмы от кредитных организаций, К3 также показывает независимость, но более универсально – без учета применяемой системы налогообложения.

Коэффициент К4 характеризует запас прочности компании на случай чрезмерного роста обязательств, а К5 является мерой эффективности использования активов для создания дохода.

Пример 1

Акционерное общество имеет долговые обязательства на сумму 4 500 000 рублей, а рыночная стоимость акций равна 7 000 000 рублей, при этом стоимость активов составляет 6 124 000 рублей, объем оборотного капитала – 1 570 000 рублей, нераспределенная прибыль – 650 000 рублей, а операционная прибыль – 584 000 рублей. Выручка за весь период составила 8 000 000 рублей.

Значения коэффициентов:

  • К1 = 1570000 / 6124000 = 0,256;
  • К2 = 650000 / 6124000 = 0,106;
  • К3 = 584000 / 6124000 = 0,095;
  • К4 = 7000000 / 4500000 = 1,555;
  • К5 = 8000000 / 6124000 = 1,306.

Значение Z равно:

  • 1,2 * 0,256 + 1,4 * 0,106 + 3,3 * 0,095 + 0,6 * 1,555 + 1,306 = 2,753.

Z находится в интервале от 1,8 до 2,9 (в зоне неопределенности), и для определения вероятности банкротства нужен дополнительный анализ.

Пятифакторная модель для неакционерных компаний

Для неакционерных компаний пятифакторная модель была модифицирована – расчет коэффициента К4 производится, как частное между объемом собственного капитала и суммой всех обязательств, остальные коэффициенты рассчитываются так же, как и в классической пятифакторной модели.

Значение Z рассчитывается по измененной формуле:

  • Z = 0,717 * К1 + 0,847 * К2 + 3,107 * К3 + 0,42 * К4 + 0,998 * К5.

Распределение значений Z по зонам:

  • Z больше 2,9 – зеленая зона;
  • Z в интервале от 1,23 до 2,9 – зона неопределенности;
  • Z меньше 1,23 – красная зона (высокие риски банкротства в течение года).

Пример 2

Капитализация фирмы составляет 7 540 000 рублей при объеме кредитных обязательств 4 500 000 рублей. Выручка за весь период составила 6 000 000 рублей, нераспределенная прибыль – 560 000 рублей, а прибыли до вычета налогов – 480 000 рублей.

Значения коэффициентов:

  • К1 = (7540000 — 4500000) / 7540000 = 0,403;
  • К2 = 560000 / 7540000 = 0,074;
  • К3 = 480000 / 7540000 = 0,064;
  • К4 = 7540000 / 4500000 = 1,676;
  • К5 = 6000000 / 7540000 = 0,796.

Z = 0,717 * 0,403 + 0,847 * 0,074 + 3,107 * 0,064 + 0,42 * 1,676 + 0,998 * 0,796 = 1,627.

Значение Z находится в серой зоне, но ближе к ее нижней границе (1,23), поэтому вероятность банкротства есть, но для точного определения нужны дополнительные исследования финансового состояния фирмы.

Модель Альтмана-Сабато

Данная модель является универсальным способом оценки рисков банкротства, так как по итогам вычислений выдается вероятность банкротства юрлица в процентах. Модель основана на методе логистической регрессии и учитывает сроки долговых обязательств и проценты, начисляемые за использование кредитов.

Вероятность вычисляется по формуле:

А = 1 / (1 + е(-y)),

Y = 4,28 + 0,18 * К1 — 0,01 * К2 + 0,08 * К3 + 0,02 * К4 + 0,19 * К5, где:

  • К1 равен отношению операционной прибыли к сумме активов;
  • К2 – отношение краткосрочных обязательств к собственному капиталу;
  • К3 – отношение чистой прибыли к стоимости активов;
  • К4 – отношение средств на счете компании к стоимости активов;
  • К5 – отношение операционной прибыли к процентам по заемным средствам.

е – экспонента, в вычислениях данного типа берется с точностью до шести значащих цифр.

Пример 3

Стоимость активов компании равна 5 690 000 рублей, операционная прибыль составляет 4 600 000 рублей, объем краткосрочных обязательств (3 месяца) равен 7 800 000 рублей при 56% годовых. Чистая выручка составила 5 300 000 рублей, а на счетах размещены средства в размере 3 200 000 рублей:

  • К1 = 4600000 / 5690000 = 0,808;
  • К2 = 7800000 / 5690000 = 1,371;
  • К3 = 5300000 /5690000 = 0,931;
  • К4 = 3200000 / 5690000 = 0,562;
  • К5 = 4600000 / (7800000 * 0,56 * (3 / 12)) = 4,212.

Y = 4,28 + 0,18 * 0,808 – 0,01 * 1,371 + 0,08 * 0,931 + 0,02 * 0,562 + 0,19 * 4,212 = 11,882.

Вероятность банкротства А = 1 / (1+ 2,71828(-11.882)) = 0,99, то есть вероятность несостоятельности компании в течение года составляет 99%. По анализу коэффициентов очевиден вывод, что основной причиной банкротства является превышение краткосрочных обязательств над стоимостью всех активов, что является симптомом крупных финансовых проблем.

Не нашли ответа на свой вопрос? Звоните на телефон горячей линии 8 (800) 350-34-85. Это бесплатно.

Источник: https://zakonguru.com/bankrotstvo/yuridicheskix-lic/model-altmana-2.html

Зачем нужен ABC и XYZ анализ и как его использовать в бизнесе, чтобы сделать красиво

Коэффициент Z

Любой бизнес по продаже товаров онлайн или офлайн анализирует ключевые показатели эффективности, но не всегда погружается в детали процесса. А ведь именно там часто скрываются ошибки и недоработки, которые мешают повысить продажи. Почему магазинам важно правильно работать с данными, особенно с учетом сегодняшней ситуации в экономике, и чем грозит недооценка возможностей аналитики?

Запасы или остатки продукции играют большую роль на предприятиях розничной торговли. Согласно некоторым исследованиям, ведущие предприятия в этой сфере теряют от 10% до 25% своей прибыли из-за ненадлежащего управления своими запасами.

Это одна из наиболее важных задач, с которыми ежедневно сталкиваются многие интернет-магазины. Основная цель управления запасами состоит в том, чтобы минимизировать объем и время нахождения оборотного капитала в запасах и избежать финансовых потерь. Для решения этой задачи компании используют разные системы и методы. Одним из самых популярных является ABC анализ.

В первую очередь он нужен всем, кто хочет оптимизировать регулярные поставки сырья, расходных материалов и остатки на складе. Например, в ресторане или кофейне АВС анализ будет произведен по позициям в меню.

Из анализа станет ясно, какие позиции самые маржинальные и пользуются спросом, а значит не должны отсутствовать по причине сбоя в поставках продуктов и расходников.

Также АВС анализ проводят по клиентам, распределяя их по категориям в зависимости от выручки, которую они приносят.

Что такое ABC анализ 

В большинстве случаев ABC анализ товаров основан на обороте за предыдущие двенадцать месяцев. Но можно проводить и каждую неделю. Это будет актуально, например, если у вас небольшой магазин или кофейня. И точно будет просто необходим при разработке и пересмотре стратегии бизнеса для существующего рынка с целью оптимизации ценообразования, продаж и маркетинга в целом.

В ABC анализе существуют ограничения, которые преодолеваются путем внедрения XYZ-анализа. Можно сказать, что XYZ представляет собой вторичный анализ запасов, который позволяет применить критерий стабильности спроса.

Симбиоз этих двух анализов приводит к интегрированной модели ABC-XYZ для классификации и установления оптимального уровня запасов, являющегося одним из ключевых условий снижения затрат предприятия.

Это инструмент поможет вам правильно определить ценность продукта в представленном ассортименте, формируя на основе полученных данных объемы новых поставок. Вы всегда будете знать – что пользуется популярностью и почему, сколько тратите на закупку и какую в итоге получаете прибыль.

ABC-анализ — это метод категоризации запасов, который состоит в разделении товаров на три категории: A, B и C: A является наиболее ценным товаром, C — наименее ценным. Этот метод направлен на то, чтобы привлечь внимание менеджеров к критическим товарам (категории А), а не к незначительным (категории С).

Параметры классификации устанавливайте в зависимости от специфики и объема товаров, по умолчанию выставляют так:

  • Категория А: 0-80% от накопленной стоимости потребления (в эту категорию попадают товары, которые суммарно принесли вам 80% выручки. По Парето там должно оказаться около 20% от всех товаров, но это не всегда так.
  • Категория В:  80-95% и категория.
  • Категория C: 95-100%. 

Для анализа XYZ установлена следующая структура: рассматриваемый период времени устанавливаем таким же как и в АВС анализе, а потребление товаров агрегируется ежемесячно.

Критические значения коэффициента вариации, который является показателем стабильности потребления, может варьироваться в зависимости от специфики товаров и спроса и классифицируются следующим образом:

  • Категория Х: коэффициент вариации < 0,5.
  • Категория Y: коэффициент вариации от 0,5 до 1.
  • Категория Z: коэффициент вариации > 1.

Звучит сложно, но по факту мы просто смотрим — сколько продаж отдельного товара было совершено каждый месяц в течение года. И сравниваем месяцы между собой, высчитывая стандартное отклонение и среднее, получая коэффициент вариации, который покажет, насколько стабилен спрос на тот или иной товар в течении года.

Получив эту метрику, делим товары по категориям и понимаем, например — какие позиции должны присутствовать в большом количестве, а какие лучше не держать на складе. То есть проще заказать товар, когда клиент купит его на сайте, чем тратить бюджет на хранение запасов.

Пример матрицы XYZ с показателем «количество продаж товара»

Если у вас часто обновляется товарный ряд, то можно заметить, когда возникает пик спроса на новый товар.

Например, делая XYZ анализ для онлайн-магазина настольных игр я заметил, что в большинстве случаев пик продаж конкретной игры – это первый месяц после её выпуска, затем следует снижение спроса.

Но есть игры, которым нужно время для раскрутки. И это нужно учитывать при распределении рекламного бюджета.

На основе полученных данных можно строить гипотезы и искать ответы на вопросы: что влияет на спрос того или иного продукта из одной и той же категории? как оптимизировать поставки, прогнозировать продажи и распоряжаться остатками?

Проводя АВС-анализ, мы, как маркетинговое агентство, отслеживаем продажи и доходы в разрезе рекламных площадок.

Фрагмент отчета по АВС анализу, названия продуктов убраны

В результате такой группировки мы видим, насколько эффективно работает реклама как в целом, так и для каждого товара. А дальше выявляем аномалии и ищем способы увеличения конверсий и/или оптимизации расходов.

Что важно учитывать при проведении ABC и XYZ анализа:

  • Если анализ проводится для крупной компании, то нужно строить отдельные отчеты для каждого региона(касается разных отраслей и рынков).
  • Для достижения максимальной эффективности анализ следует проводить на регулярной основе, выявляя тренды и изменения по отношению к прошлым периодам.
  • Помнить, что анализ строится на статистике из прошлого. В будущем динамика может меняться.

Какие данные потребуются для ABC и XYZ анализа

Данные о доходах и количестве проданных товаров за выбранный период. Необходимо убедиться в их полноте и достоверности. Чаще всего мы выгружаем данные из кабинета Google Analytics клиента – при условии, что правильно настроен сбор данных электронной торговли. Реже – по предоставленной выгрузке из CRM или других систем сбора статистики.

Пример “сырых” данных для XYZ анализа

Если отчет содержит разбивку по рекламным кампаниям, выберете интересующие: Яндекс.Директ, Google Ads, соцсети, маркетплейсы и т.д. и отфильтруйте данные по ним. Мы выгружаем данные по всем продажам и отдельно данные по всем рекламным каналам, а затем джойним все по уникальному названию продукта или артикулу в одной таблице.

Как использовать ABC и XYZ анализ

У каждого продукта есть продолжительность жизни: запуск, рост, зрелость и упадок. В тот момент, когда продукт достиг стадии зрелости или пика продаж, дорога постепенно идет вниз. И вопрос только в том, с какой скоростью продукт спустится до нулевой точки.

Весь срок службы продукта зависит от требований клиента. ABC анализ помогает продавцу оценить уровень покупательского спроса на определенную категорию продукта и управлять запасами.

Стратегическое ценообразование

ABC-анализ товаров приносит компании гораздо большую пользу, когда цены на продукты устанавливаются стратегически. С помощью анализа компания вырабатывает правильную стратегию ценообразования, а затем распределяет цены по разным категориям – чем выше спрос на товар, тем больше шансы повысить цены у продавца.

Распределение ресурсов

Пока процесс распределения ресурсов не завершён, категория A должна находиться под пристальным наблюдением. Если замечено, что продукт из категории A неэффективен или больше не нужен покупателям, его можно переместить в категорию В.

Управление остатками

Существует несколько факторов, которые могут повлиять на стоимость или ценность товара: себестоимость, количество продаж и установленная маржа. Нет необходимости переполнять склад продуктом, который имеет низкую маржу и редко продается. Контроль остатков делает цепочку поставок гладкой, без дополнительных страховых запасов.

Учитывая тот факт, что количество вариантов для снижения затрат компании ограничено, оптимизация остатков и контроль оборота товара представляет собой отличную возможность для повышения прибыли. ABC-XYZ анализ поможет вам оптимизировать расходы и обойти конкурентов в битве за позиции на рынке.

Не знаете, какие товары пользуются повышенным спросом, а что лучше закупить для магазина только через пару месяцев?

Наши специалисты расскажут вам, как работает ABC и XYZ анализ и почему его используют все крупные интернет-магазины. Напишите на почту succes@biplane.ru, чтобы узнать подробнее о возможностях анализа. Подробнее о наших проектах.

Источник: https://zen.yandex.ru/media/biplane.ru/zachem-nujen-abc-i-xyz-analiz-i-kak-ego-ispolzovat-v-biznese-chtoby-sdelat-krasivo-5eb52e290bd3a10518a520d2

Все термины
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: