Графическое представление результатов анализа.
Категория X — ресурсы характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10 %.
Категория Y — ресурсы характеризуются известными тенденциями определения потребности в них (например, сезонными колебаниями) и средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации — от 10 до 25 %.
Категория Z — потребление ресурсов нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая. Значение коэффициента вариации — свыше 25 %.
Реальное значение коэффициента вариации для разных групп может отличаться по следующим причинам:
Сезонность продаж,
Тренд,
Акции,
Дефицит и т. д.
Есть несколько разновидностей XYZ-анализа, например анализ плановых данных с фактическими, что дает более точный % отклонения от прогноза. Очень часто XYZ-анализ проводят совместно с ABC-анализом позволяя выделять более точные группы, относительно их свойств.
|
|
Коэффициент вариации — это отношение среднеквадратичного отклонения к среднеарифметическому значению измеряемых значений ресурса.
Рассчитывается по формуле
{\displaystyle V={\frac {\sigma }{\bar {x}}},\quad \sigma ={\sqrt {\frac {\sum _{i=1}^{n}\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}}{n}}},\quad {\bar {x}}={\frac {\sum _{i=1}^{n}x_{i}}{n}},}
где:
{\displaystyle V} — коэффициент вариации,
{\displaystyle \sigma } — среднеквадратичное отклонение,
{\displaystyle {\bar {x}}} — среднеарифметическое,
{\displaystyle x_{i}} — i-е значение статистического ряда,
{\displaystyle n} — количество значений в статистическом ряде.
Совмещенный анализ
Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа АХ) и аутсайдеров (СZ). Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность. Рекомендуется делать совмещенный анализ, где в АВС-анализе используются два параметра - объем продаж и прибыль.
Всего при проведении такого многомерного совмещенного анализа получается 27 групп товаров. Результаты такого анализа можно использовать для оптимизации ассортимента, оценки рентабельности товарных групп, оценки логистики, оценки клиентов оптовой компании.