Анализ запасов в excel

Для анализа ассортимента товаров, «перспективности» клиентов, поставщиков, дебиторов применяются методы ABC и XYZ (очень редко).

В основе ABC-анализа – известный принцип Парето, который гласит: 20% усилий дает 80% результата. Преобразованный и детализированный, данный закон нашел применение в разработке рассматриваемых нами методов.

ABC-анализ в Excel

Метод ABC позволяет рассортировать список значений на три группы, которые оказывают разное влияние на конечный результат.

Благодаря анализу ABC пользователь сможет:

• выделить позиции, имеющие наибольший «вес» в суммарном результате;
• анализировать группы позиций вместо огромного списка;
• работать по одному алгоритму с позициями одной группы.

Значения в перечне после применения метода ABC распределяются в три группы:

1. А – наиболее важные для итога (20% дает 80% результата (выручки, к примеру)).
2. В – средние по важности (30% — 15%).
3. С – наименее важные (50% — 5%).

Указанные значения не являются обязательными. Методы определения границ АВС-групп будут отличаться при анализе различных показателей. Но если выявляются значительные отклонения, стоит задуматься: что не так.

Условия для применения ABC-анализа:

• анализируемые объекты имеют числовую характеристику;
• список для анализа состоит из однородных позиций (нельзя сопоставлять стиральные машины и лампочки, эти товары занимают очень разные ценовые диапазоны);
• выбраны максимально объективные значения (ранжировать параметры по месячной выручке правильнее, чем по дневной).

Для каких значений можно применять методику АВС-анализа:

• товарный ассортимент (анализируем прибыль),
• клиентская база (анализируем объем заказов),
• база поставщиков (анализируем объем поставок),
• дебиторов (анализируем сумму задолженности).

Метод ранжирования очень простой. Но оперировать большими объемами данных без специальных программ проблематично. Табличный процессор Excel значительно упрощает АВС-анализ.

Общая схема проведения:

1. Обозначить цель анализа. Определить объект (что анализируем) и параметр (по какому принципу будем сортировать по группам).
2. Выполнить сортировку параметров по убыванию.
3. Суммировать числовые данные (параметры – выручку, сумму задолженности, объем заказов и т.д.).
4. Найти долю каждого параметра в общей сумме.
5. Посчитать долю нарастающим итогом для каждого значения списка.
6. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 80%. Это нижняя граница группы А. Верхняя – первая в списке.
7. Найти значение в перечне, в котором доля нарастающим итогом близко к 95% (+15%). Это нижняя граница группы В.
8. Для С – все, что ниже.
9. Посчитать число значений для каждой категории и общее количество позиций в перечне.
10. Найти доли каждой категории в общем количестве.



АВС-анализ товарного ассортимента в Excel

Составим учебную таблицу с 2 столбцами и 15 строками. Внесем наименования условных товаров и данные о продажах за год (в денежном выражении). Необходимо ранжировать ассортимент по доходу (какие товары дают больше прибыли).

1. Отсортируем данные в таблице. Выделяем весь диапазон (кроме шапки) и нажимаем «Сортировка» на вкладке «Данные». В открывшемся диалоговом окне в поле «Сортировать по» выбираем «Доход». В поле «Порядок» — «По убыванию».



2. Добавляем в таблицу итоговую строку. Нам нужно найти общую сумму значений в столбце «Доход».



3. Рассчитаем долю каждого элемента в общей сумме. Создаем третий столбец «Доля» и назначаем для его ячеек процентный формат. Вводим в первую ячейку формулу: =B2/$B$17 (ссылку на «сумму» обязательно делаем абсолютной). «Протягиваем» до последней ячейки столбца.



4. Посчитаем долю нарастающим итогом. Добавим в таблицу 4 столбец «Накопленная доля». Для первой позиции она будет равна индивидуальной доле. Для второй позиции – индивидуальная доля + доля нарастающим итогом для предыдущей позиции. Вводим во вторую ячейку формулу: =C3+D2. «Протягиваем» до конца столбца. Для последних позиций должно быть 100%.



5. Присваиваем позициям ту или иную группу. До 80% — в группу А. До 95% — В. Остальное – С.



6. Чтобы было удобно пользоваться результатами анализа, проставляем напротив каждой позиции соответствующие буквы.

Вот мы и закончили АВС-анализ с помощью средств Excel. Дальнейшие действия пользователя – применение полученных данных на практике.

XYZ-анализ: пример расчета в Excel

Данный метод нередко применяют в дополнение к АВС-анализу. В литературе даже встречается объединенный термин АВС-XYZ-анализ.

За аббревиатурой XYZ скрывается уровень прогнозируемости анализируемого объекта. Этот показатель принято измерять коэффициентом вариации, который характеризует меру разброса данных вокруг средней величины.

Коэффициент вариации – относительный показатель, не имеющий конкретных единиц измерения. Достаточно информативный. Даже сам по себе. НО! Тенденция, сезонность в динамике значительно увеличивают коэффициент вариации. В результате понижается показатель прогнозируемости. Ошибка может повлечь неправильные решения. Это огромный минус XYZ-метода. Тем не менее…

Возможные объекты для анализа: объем продаж, число поставщиков, выручка и т.п. Чаще всего метод применяется для определения товаров, на которые есть устойчивый спрос.

Алгоритм XYZ-анализа:

1. Расчет коэффициента вариации уровня спроса для каждой товарной категории. Аналитик оценивает процентное отклонение объема продаж от среднего значения.
2. Сортировка товарного ассортимента по коэффициенту вариации.
3. Классификация позиций по трем группам – X, Y или Z.

Критерии для классификации и характеристика групп:

1. «Х» — 0-10% (коэффициент вариации) – товары с самым устойчивым спросом.
2. «Y» — 10-25% — товары с изменчивым объемом продаж.
3. «Z» — от 25% — товары, имеющие случайный спрос.

Составим учебную таблицу для проведения XYZ-анализа.

1. Рассчитаем коэффициент вариации по каждой товарной группе. Формула расчета изменчивости объема продаж: =СТАНДОТКЛОНП(B3:H3)/СРЗНАЧ(B3:H3).



2. Классифицируем значения – определим товары в группы «X», «Y» или «Z». Воспользуемся встроенной функцией «ЕСЛИ»: =ЕСЛИ(I3<=10%;»X»;ЕСЛИ(I3<=25%;»Y»;»Z»)).

В группу «Х» попали товары, которые имеют самый устойчивый спрос. Среднемесячный объем продаж отклоняется всего на 7% (товар1) и 9% (товар8). Если есть запасы этих позиций на складе, компании следует выложить продукцию на прилавок.

Скачать примеры ABC и XYZ анализов

Запасы товаров из группы «Z» можно сократить. Или вообще перейти по этим наименованиям на предварительный заказ.

Как выполняется XYZ анализ ассортимента

Наряду с методом ABC XYZ анализ проводится для ранжирования ресурсов компании. Если речь идет о товарных запасах, первый бизнес анализ помогает классифицировать ресурсы по уровню (степени) их важности. При этом запасы делятся на следующие группы:

• А – наиболее ценные виды товаров (около 20 %) приносят организации большую часть продаж (около 80 %).
• В – промежуточные товары (около 30 %) приносят около 15 % реализации.
• С – наименее ценные товарные позиции (около 50 %) приносят 5 % реализации.

XYZ анализ позволяет группировать ресурсы по степени их нужности организации, то есть в зависимости от интенсивности и стабильности их потребления.

В процессе расчетов образуется также три основные группы – X, Y и Z. Товары распределяются по возрастанию в зависимости от коэффициента вариации. Это относительный статистический показатель, который измеряется в % и используется для сравнения не связанных между собой данных. Позволяет построить финансовую модель с учетом унифицированного риска.

Общая формула расчета:

К вариации = Среднеквадратическое отклонение случайной величины / Среднее значение случайной величины.

Формула расчета для товарного ассортимента:

где:

где Хi — величина объема продаж по отдельному товару за i-й период;

х — среднее значение объема продаж по анализируемой позиции;

n — количество заданных периодов.

При проведении расчетов К вариации определяется по каждой из анализируемой позиции отдельно. Затем оцениваются полученные отклонения продаж от среднего значения. После ассортимент ранжируется по группам – X, Y и Z. Каждая из полученных групп классифицируется так:

• X – такие ресурсы характеризуются наиболее стабильным спросом, высоким уровнем потребления, а значит, значительными продажами и достоверными результатами прогнозирования. Компании не грозят убытки даже при закупке значительных партий этих товаров. На их долю приходится до 10 % от общих объемов ресурсов.
• Y – это ресурсы, которые отличаются известными колебаниями в потреблении, но все равно остаются достаточно надежными для организации. В качестве причины колебания выступает, к примеру, сезонный спрос. Для точности прогнозов требуется углубленный анализ и контроль статистики продаж, оптимизация складских запасов. На долю данной группы приходится 11-25 % от общих объемов ресурсов.
• Z – ресурсы последней группы имеют самый волатильный спрос, отличаются нерегулярными продажами и сложным прогнозированием. Такие позиции рекомендуется выводить из ассортимента или работать с ними по предзаказу. Коэффициент вариации имеет значение от 25 %.

В процессе расчетов аналитику нужно помнить о том, что реальные значения К вариации могут отличаться от полученных. Поскольку сам по себе этот коэффициент является относительным, его могут искажать конкретные условия продаж, влияющие на потребность. К примеру, это сезонность спроса, проведение различных акций, отнесение к дефицитным позициям, попадание в тренд и т.д.

Затем, на основании исходных данных, определяют наиболее популярные среди покупателей товары, наименее популярные и средние. Для этого по каждому наименованию рассчитывается К вариации. Номенклатура классифицируется по 3 основным группам:

• X – приносят максимальную прибыль магазину, пользуются стабильно высоким спросом у покупателей.  
• Y – отличаются умеренным спросом, приносят регулярную прибыль. Продажи подвержены сезонным колебаниям.
• Z – характеризуются небольшим спросом, приносят незначительную прибыль. Продажи можно совсем убрать или сократить.

Пример проведения XYZ анализа в Excel

Прежде чем переходить к расчетам, определите анализируемые товарную номенклатуру и временной интервал. Методику можно применить ко всей продукции, к основному ассортименту или к отдельным группам ресурсов. Периодом для расчетов рекомендуется назначить длительный интервал времени для повышения точности результатов. По итогам данные распределяются по группам в виде таблицы и графиков.

Расчеты коэффициента вариации не нужно выполнять вручную. Рекомендуется использовать для вычислений табличные возможности автоматизированных сервисов, к примеру, Excel. Рассмотрим как построить финансовую модель в Excel.

Программы, представленные на нашем сайте позволяют автоматически провести XYZ анализ. Для анализа все данные за выбранный временный интервал импортируются в Excel-программу из 1С, путем выгрузки стандартного отчета “Анализ счета» в разрезе анализируемых позиций.

На основании этих сведений программа определяет коэффициенты вариации, ранжирует номенклатуру по XYZ-методу. Визуализация ассортимента с помощью графиков наглядно показывает, какие товары являются лидерами продаж, а какие относятся к аутсайдерам.

Последовательное внедрение в бизнес-процессы управленческих решений сообразно расчетам помогает менеджерам ориентироваться в закупках при разработке товарного ассортимента:

• Товары группы X – те, которые максимально привлекают клиентов. Всегда должны быть в наличии (выделены желтым цветом на рисунке). Спрос на такие товары стабильный, он не имеет сезонных колебаний и относительно постоянный.
• Товары группы Y – имеют стабильный спрос, который существенно подвержен сезонным колебаниям. 
• Товары группы Z – отличаются случайным спросом. Компания ничего не потеряет, если откажется от их реализации. В крайнем случае можно работать с этими товарами по предоплате.

Аналитическая Excel-таблица учитывает все нюансы расчетов, которые сложно упомнить при ручных вычислениях. Прежде всего, это сезонность спроса. Модель позволяет при необходимости исключить из расчетов исходные данные по выбранным месяцам колебания продаж – при помощи ввода специального коэффициента продажи каждого месяца корректируются на сезонный коэффициент. В итоге получаются более точные результаты, что помогает определить реальный прогноз. Информация по сезонам обрабатывается отдельно. Дополнительно программа проводит анализ оборачиваемости запасов, дебиторских и кредиторских обязательств, затрат, финансового цикла и т.д. 

Это материал служит продолжением серии моих предыдущих статей по эффективному управлению товарными запасами. Сегодня мы разберем тему, как в excel вести учет товара. Как в одну таблицу excel свести товарные остатки, заказы, ранее заказанные товары, АВС анализ и так далее.

Несомненно, эту статью можно рассматривать, как отдельный материал для учета и планирования товара и его запасов в excel. Я постараюсь все наглядно и просто показать, избегая макросов.

Содержание:

• Excel, как отличный инструмент учета товара
• Как в excel вести учет товара, самый простой шаблон
• Как в excel вести учет товара с учетом прогноза будущих продаж
• Расстановка в excel страхового запаса по АВС анализу
• Учет в excel расширенного АВС анализа

Аналитика в Excel

Итак, все начинается даже не с аналитики, а просто с упорядочивания данных по товарам. Excel, это отличный инструмент, для подобных задач. Лучшего пока не придумали. По крайней мере для малого и среднего бизнеса, это самый эффективный и доступный метод ведения товарных остатков, не говоря об аналитике запасов, АВС анализа, прогноза будущих закупок и так далее.

Мы начнем с самого простого. Затем будет углубляться и расширять возможности ведения товарного учета в excel. Каждый выберет, на каком уровне будет достаточно для своей работы.

Как в Excel вести учет товара, простой шаблон

Начинаем с самого простого, а именно с того, когда организация собирает заявки с магазинов и нужно свести заказы воедино, сделать заказ поставщику.  (см. рис 1)

В столбце Е, с помощью простой  формулы мы сведем заявки с наших разных клиентов. Столбец F, это наш нескончаемый остаток или страховой запас. В столбец G мы получим данные, сколько нам потребуется заказать поставщику исходя из наших остатков, заявок магазинов и страхового запаса.

Синяя стрелка указывает на закладки, где «Заказчик 1», «Заказчик 2» и так далее. Это заявки с наших магазинов или клиентов, см рис 2 и рас. 3. У каждого заказчика свое количество, в нашем случае, единица измерения — в коробах.

Теперь мы можем рассмотреть, как в excel вести учет товара, когда требуется свести заявки в одну таблицу. С помощью простой формулы, в первую очередь, мы сводим все заявки с магазинов в столбец Е., см рис 4.

=(‘заказчик 1′!D2+’заказчик 2’!D2)

Протягиваем формулу вниз по столбцу Е и получаем данные по всем товарам. см. рис 5. Мы получили сводную информацию со всех магазинов. (здесь учтено только, 2 магазина, но думаю, суть понятна)

Теперь у нам остается учесть товарные остатки, и заданный минимальный страховой запас для того, что бы сделать заказ поставщику на нужное нам количество. Также прописываем простую формулу:

=(D2-E2)-F2

протягиваем формулу вниз по столбцу и получаем к заказу поставщику  1 короб по муке предпортовой. По остальным товарам есть достаточный товарный запас.

Обратите внимание, что F (страховой запас) мы также вычли из остатка, что бы он не учитывался в полученных цифрах к заказу.

Повторюсь, здесь лишь суть расчета.

Мы понимаем, что заказывать 1 короб, наверное нет смысла. Наш страховой запас, в данном случае не пострадает из-за одной штуки.

Теперь, мы переходим к более сложным расчетам, когда мы будем основываться на анализе продаж прошлых периодов, с учетом расширенного АВС анализа, страхового запаса, товаров в пути и так далее.

Как в Excel вести учет товара на основе продаж прошлых периодов

Как управлять складскими запасами и строить прогноз закупок в Excel основываясь на продажах прошлых периодов, применяя АВС анализ и другие инструменты, это уже более сложная задача, но и гораздо более интересная.

Я здесь также приведу суть,  формулы, логику построения управления товарными запасами в Excel.

Итак, у мы выгружаем с базы средние продажи в месяц. Пока в данном варианте будем считать, что они стабильны.

Далее их подтягиваем средние продажи в столбец G нашего планировщика, то есть в сводный файл.

Делаем это с помощью формулы ВПР.

=ВПР(A:A;’средние продажи в месяц’!A:D;4;0)

Суть этой формулы заключается в том, что требуемые данные подтягиваются по уникальному коду или другому значению, не зависимо от того, в каком порядке они находятся в источнике денных.

Также мы можем подтянуть и другие требуемые данные, например нужную нам информацию, что уже везется нам поставщиком, как товары в пути. Мы их также обязательно должны учесть.

В итоге, у нас получается вот такая картина:

Первое. Средние продажи в месяц, мы превратили, в том числе для удобства в средние продажи в день, простой формулой = G/30,5 (см. рис 9). Средние продажи в день — столбец H

Второе. Мы учли АВС анализ по товарам. И ранжировали страховой запас относительно важности товара по рейтингу АВС анализа. (Эту важную и интересную тему по оптимизации товарных запасов мы разбирали в предыдущей статье)

По товарам рейтинга А, (где А — наиболее прибыльный товар) мы заложили страховой запас в днях относительно средних дневных продаж в 14 дней. Смотрим первую строку и у нас получилось:

3 коробки продажи в день *14 дней продаж = 42 дня. (41 день у нас потому, что Excel округлил при расчете 90 коробов в месяц/30,5 дней в месяце). См. формулу

=(H2*14)

Третье. По рейтингу товара В, мы заложили 7 дней страхового запаса.  См рис 11.  ( По товарам категории С мы заложили страховой запас всего 3 дня)

Вывод

Таким образом, сахарного песка (см. первую строчку таблицы) мы должны заказать 11 коробов. Здесь учтены 50 коробов в пути, 10 дней поставки при средних продажах 3 короба в день).

Товарный остаток 10 коробов + 50 коробов в пути = 60 коробов запаса. За 10 дней продажи составят 30 коробов (10*3). Страховой запас у нас составил 41 короб. В итоге, 60 — 30 — 42 = минус 11 коробов, которые мы должны заказать у поставщика.

Для удобства можно (-11) умножить в Ecxel на минус 1. Тогда у нас получиться положительное значение.

Конечно, здесь показал только образец и суть как вести учет товара и запасов в Excel. Но уже большой шаг вперед относительно субъективных ощущений и возможностей небольших предприятий. И все можно детализировать и уточнять. В следующей главе мы рассмотрим это.

Складской учет товаров в Excel с расширенным АВС анализом.

Складской учет товаров в Excel можно делать аналитически все более углубленным по мере навыков и необходимости.

В предыдущей главе мы использовали для удовлетворения спроса покупателя и оптимизации страхового запаса, АВС анализ, когда по категории А мы сделали бОльший страховой запас, а по категории С, — минимальный страховой запас. Если в первой главе, ( в самом простом варианте) страховой запас мы создали вручную, во второй главе — отталкивались от среднедневных продаж. Страховой запас формировали в днях. Об этом более подробно мы говорили в моей предыдущей статье.

Здесь АВС анализ сделаем более углубленным, что поможет нам быть еще более точным.

Если ранжирование товара по АВС анализу, у нас велось с точки зрения прибыльности каждого товара, где А, это наиболее прибыльный товар, В — товар со средней прибыльностью и С — с наименьшей прибыльностью, то теперь АВС дополнительно ранжируем по следующим критериям:

«А» —  товар с каждодневным спросом

«В» — товар со средним спросом ( например 7-15 дней в месяц)

«С» — товар с редким спросом ( менее 7 дней в месяц)

Этот же принцип можно использовать не по количеству дней в месяце, а по количеству месяцев в году.

И еще зададим один критерий. Это количество обращений к нам, к поставщику.

Здесь количество обращений, это сколько отдельных заказов, покупок было сделано по каждому товару не зависимо от количества, стоимости и прибыльности товара. Здесь мы видим картину, насколько наши покупатели часто обращаются к нам по каждому товару. Об этом подробно говорили в моей статье «Прогноз спроса в управлении товарными запасами. Анализ XYZ и другие инструменты эффективного анализа»

“А” – количество обращений от 500 и выше

“В” – 150 – 499 обращений.

“С” – менее 150 обращений в месяц.

В итоге, товары имеющие рейтинг ААА, это самый ТОП товаров, по которым требуется особое внимание.

Расширенный АВС анализ в таблице Excel

См. рис. 12. Мы выделили серым цветом столбцы, где учли товар по АВС в части постоянного спроса в днях и по количеству обращений.  Также эти данные можем перенести из выгруженных данных нашей базы с помощью формулы ВПР.

Теперь у нас рейтинг АВС анализа видоизменился и это может привести нас к пересмотру страхового запаса.

Обратите внимание на выделенную зеленым первую строку. Товар имеет рейтинг ААА. Также смотрим на восьмую строку. Здесь рейтинг товара ВАА. Может имеет смысл страховой запас этого товару сделать больше, чем заданных 7 дней?

Для наглядности, так и сделаем, присвоив этому товару страховой запас на 14 дней. Теперь по нему страховой запас выше, чем это было ранее. 44 коробки против 22 коробок. См. рис. 11.

А что на счет рейтинга «ССС»? Нужен ли по этому товару страховой запас? И вообще, при нехватке оборотных средств и площадей склада, нужен ли этот товар в нашей номенклатуре?

Также интересно по товару с рейтингом САА.

Прибыль не высокая, но именно к нам идут за этим товаром. Я бы уделил также особое внимание этому товару. За счет его высокой оборачиваемости, достигаемой, в том числе, за счет его постоянного наличия, мы и повышаем прибыль.

Управление товарными запасами в Excel. Заключение

В аналитику Excel можно и включить товар с признаком сезонности. Можно включить сравнение отклонений заказов с наших филиалов или магазинов, когда мы сразу же увидим несоизмеримо маленький или большой заказ. Это защитит нас от дефицита или излишнего товарного запаса.

Не важно сколько машин или партий товаров у нас в пути, и когда по каждому поставщику свой цикл поставки.  Можно учесть многое, что конечном счете, оптимизирует наши запасы и увеличивает чистую прибыль.

Это лишь степень владения Excel. Сегодня мы разбирали достаточно простые таблицы.

Одна из следующих моих публикаций, будет посвящена, как, с помощью нескольких простых формул Excel можно быстро обрабатывать большой массив данных.

Буду рад, если по вопросу, как в Excel вести учет товара, был Вам полезен.

Пишите в комментариях, задавайте вопросы. Могу рассмотреть вариант взаимовыгодного сотрудничества по формированию и налаживанию учета товара и запасов в Excel. Эта работа для меня любима и интересна.

ABC XYZ анализ — удобный метод оценки эффективности работы «жизненно важных» отделов компании: продаж, маркетинга, склада, финансов. Представляем подробную инструкцию, как выполнить ABC и XYZ-анализ в Excel.

С общими принципами проведения ABC и XYZ-анализа можно ознакомиться здесь. А ниже — пошаговая инструкция, как сделать ABC-анализ в Excel.

Содержание:

ABC-анализ в Excel: пошаговая инструкция, рабочие образцы с формулами

Ассортиментный ABC анализ проведем на примере компании по продаже запасный частей для сельскохозяйственной техники.

Количество товара — более 5 000 позиций. Объединяем их в группы по видам номенклатуры.

Из учетной системы выгружаем данные за 2020 год:

• количество продаж с разбивкой по кварталам;
• цена реализации за единицу;
• выручка итого за год в рублях. Важно использовать одну валюту для всего отчета, чтобы исключить влияние курсовых разниц.

Сортировка выручки по убыванию

Выделяем диапазон ячеек: вся таблица вместе с заголовками без строки «Итого».

В ниспадающем меню выбираем:

Данные — Сортировка — Сортировать по:

• столбец «Выручка»
• сортировка «Значения»
• порядок «По убыванию»

Нажимаем «Ок».

Система выстраивает таблицу по убыванию размера выручки в столбце D.

Доля каждой строки в общем параметре

Определяем долю каждой номенклатуры в выручке:

• добавляем графу Доля (Е). Формат ячеек процентный;
• в строку 2 для товара 6 вводим формулу: выручка товара 6 / выручка итого;
• протягиваем формулу вниз по всем товарам.

Добавляем графу F и рассчитываем Долю накопительным итогом: складываем текущее значение со всеми предыдущими.

Символ & предупреждает Excel, что формулу нельзя двигать:

• & перед буквой — по столбцам;
• & перед цифрой — по строкам.

Перед тем как создавать ABC-таблицу проверьте долю каждого товара в общем значении (выручки, запасах, себестоимости и пр.). Проводить ABC аналитику бессмысленно, если объект распределяется примерно в равных долях. Каждый показатель вносит одинаковый вклад в результат.

Определяем группу

Создаем графу Группа. Каждому товару присваиваем значения А, В, С в зависимости от доли в выручке.

Руководство утвердило матрицу:

Группа	Диапазон
A	до 70%
B	70-90%
C	90-100%

В ячейке G2 прописываем формулу =ЕСЛИ(F2<=70%;"A";ЕСЛИ(F2>=90%;"C";"В")). Протягиваем формулу вниз по всем товарам.

В примере для наглядности проценты заданы цифрами. 

В рабочем файле Excel вместо процентов ссылки на ячейки со значениями матрицы. При изменении параметров матрицы формула будет автоматически пересчитываться по всем товарам.

В столбце G каждой номенклатурной группе присвоен код А, В, С.

В группу А попали товары, которые приносят основную прибыль.

В группу В — продукция компании, на которую нерегулярный спрос.

Группа С — товары, которые зарабатывают только 10% от выручки.

XYZ-анализ в Excel: оценка динамики продаж

XYZ исследование позволит увидеть изменения спроса на продукцию компании.

Выгружаем данные из учётной системы

Создаем таблицу с количеством продаж за 2020 год по каждой товарной группе по каждому кварталу.

Рассчитываем коэффициент вариации

Вариация — степень разброса значений в числовой последовательности. Показывает насколько данные отклоняются от средних показателей. В финансах этот коэффициент оценивает изменчивость, волатильность, сезональнальность. Чем он меньше, тем стабильнее оцениваемый параметр (спрос на товар, движение по складу, платежи и т.д.).

Создаем графу Средние продажи. В строку 3 вводим формулу =СРЗНАЧ(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Стандартное отклонение. Стандартное отклонение / Средние продажи.

В строку 3 вводим формулу =СТАНДОТКЛОН(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Вариация, %. Вводим формулу:

Столбец Стандартное отклонение / Столбец Средние продажи

Присваиваем значения XZY и соединяем с ABC

Руководство утвердило матрицу XYZ аналитики:

Группа	Диапазон
X — постоянный спрос	до 15%
Y — изменчивый спрос, сезональность	от 15% до 50%
Z — случайный спрос	больше 50%

Ранжируем полученные результаты с помощью функции Excel «ЕСЛИ».

В ячейку J3 вводим формулу: =ЕСЛИ(I3<=15%;"X";ЕСЛИ(I3>=50%;"Z";"Y")). Копируем формулу по всем товарным срокам.

• 
• 

Создаем графу Группа по методу ABC. Подтягиваем код группы из таблицы ABC анализа с помощью формулы: =ВПР(A3;ABC!$A$1:$G$12;7;0)

Как настроить формулу ВПР:

Задача функции: по коду товара в исходной таблице найти значение А, В или С и перенести его отчётную таблицу XYZ.

А3 — параметр, по которому ищем значение, например «Товар 6».

ABC!$A$1:$G$12 — ссылка на диапазон исходной таблицы. В ней строго в первом столбце должен быть параметр, по которому ищем значение «Товар 6».

7 — порядковый номер столбца, в котором в исходной находятся значения (коды А, В, С)

0 — значение ЛОЖЬ. Для Ecxel признак того, что искомый результат должен соответствовать всем 3-м предыдущим условиям.

• 
• 
• 

По каждому товару получаем двойную кодировку ABC и XYZ аналитики.

Для наглядности можно скрепить лва кода по каждому товару.

В столбец L для каждой строки вводим формулу =K&J.

Новости

Данная статья входит в наш сборник «Анализ эффективности товарных категорий и брендов«

Сборник предназначен для специалистов торговых компаний, которые хотят эффективно управлять направлениями компании. То есть создавать прибыльные товарные категории, позволяющие компании развиваться, а не существовать!

СКАЧАТЬ СБОРНИК

---

Победители анализируют.
Анализ открывает глаза.
(Роберт Киосаки)

 Сегодня все говорят об эффективности управления товарными запасами, об их оптимизации. Как вы понимаете, чтобы решить, какие шаги по оптимизации товарных запасов предпринять, нам необходимо изначально определить их текущую структуру.

Основным показателем, который описывает эффективность использования финансовых ресурсов, вложенных в товарные запасы компании, является коэффициент оборачиваемости товарных запасов, который рассчитывается по формуле:

k обор. Т.З. = ,

где

В – сумма выручки компании в продажных ценах за определённый период,

ср.з. Себ. Т.З. – средняя себестоимость товарных запасов за определённый период

Примечание. Многие компании также часто используют в числителе формулы сумму себестоимости продаж компании за определённый период вместо выручки, таким образом приводя числитель и знаменатель к единому параметру – себестоимости.

В свою очередь коэффициент оборачиваемости товарных запасов влияет на прибыльность инвестиций, вложенных в товарный запас. Именно прибыльность инвестиций является одним из основных показателей, который важен для инвесторов, учредителей компании при принятии решения об инвестировании того или иного проекта.

Формула прибыльности товарных запасов имеет вид:

Пр. Т.З. = ,

где

ВП – валовая прибыль, которая рассчитывается по формуле:

 ВП = В – Себ. П,

где

В – сумма выручки компании в продажных ценах за определённый период,

Себ. П – себестоимость продаж компании за определённый период

        ср.з. Себ. Т.З. – средняя себестоимость товарных запасов за определённый период

В свою очередь прибыльность товарных запасов может быть расписана на два компонента:

Вспоминая правила умножения дробных чисел из школьного курса алгебры, одинаковые выражения в числителе и знаменателе вычёркиваются:

И получаем первоначальный вид формулы прибыльности товарных запасов.

Как вы видите, прибыльность товарных запасов зависит от двух показателей – прибыльность продаж и оборачиваемость товарных запасов. И стоит заметить, что достигнуть определённого значения прибыльности товарных запасов можно несколькими вариантами, изменяя указанные выше показатели.

Например, компания может достичь прибыльности товарных запасов в размере 100% годовых двумя способами:

1. увеличивая оборачиваемость товарных запасов и одновременно уменьшая прибыльность продаж:

Пр. Т.З. = k обор. Т.З. * Пр. П = 4 * 25% = 100%

1. уменьшая оборачиваемость товарных запасов и одновременно увеличивая прибыльность продаж:

Пр. Т.З. = k обор. Т.З. * Пр. П = 2 * 50% = 100%

Из указанного выше видно, что один и тот же результат прибыльности товарных запасов был достигнут двумя способами:

• в первом случае мы увеличили оборачиваемость товарных запасов до 4 раз в год и уменьшили прибыльность продаж до 25%,
• во втором случае мы уменьшили оборачиваемость товарных запасов до 2 раз в год и увеличили прибыльность продаж до 50%.

Однако стоит заметить, что прибыльность продаж компании обычно диктуется текущей конкуренцией на рынке. И существенное изменение прибыльности продаж за счёт повышения или понижения продажных цен компании, может привести к существенному дисбалансу на рынке. Поэтому изначально есть смысл заняться именно анализом товарных запасов компании, оптимизация которых позволит увеличить прибыльность инвестиций вложенных в товарные запасы.

Перед тем, как приступить к анализу текущей ситуации с товарными запасами, давайте определим, какие критерии мы будем использовать:

1. качество товарных запасов по ТОП А и В,
2. доля неликвидных товарных запасов:

2.1.  непродаваемых товарных запасов,
2.2.  завышенных товарных запасов,

3. структура себестоимости товарных запасов по ТОП (А, В, С, D),

Качество товарных запасов по ТОП А и В

Информирует нас, какой процент позиций топ А и В есть в наличии на дату анализа. Этот показатель жизненно необходим компании, так как его падение ниже определённого уровня приводит к существенному падению фактических продаж, что объясняется переключением внимания наших клиентов на ассортимент наших конкурентов (детальное описание влияния качества товарных запасов на фактические продажи и неудовлетворённый спрос вы найдёте в главе Зависимость «Наличие – продажи – неудовлетворённый спрос»).

Примечание. При рассмотрении дальнейших примеров мы будем использовать показатели модифицированного АВС-анализа, который определяет следующие границы для присвоения ТОП позициям:A – до 50% от всех продаж по накопительному итогу,B – от 50% до 80% от всех продаж по накопительному итогу,C – от 80% до 95% от всех продаж по накопительному итогу,D – от 95% до 100% от всех продаж по накопительному итогуВажно! В нашем примере нет позиций, которые только появились в ассортименте и которые ещё не могут участвовать в расчёте АВС-анализа, т.к. скорее всего практически все попадут в топ C и D. Если у вас в ассортименте есть такие позиции, то подумайте над тем, чтоб присваивать им топ N (от слова NEW) на период, пока они не будут достаточное время находится в вашем ассортименте.

Формула расчёта качества товарных запасов по топ А и В:

качество Т.З. = ,

где

позиц. налич. – количество позиций топ А и В, по которым имеется наличие на складе компании на дату анализа,

позиц. всего – общее количество позиций топ А и В.

Давайте рассмотрим пример расчёта качества товарных запасов в MS Excel.

---

Расчёт качества товарных запасов в MS Excel.

Мы имеем статистику по продажам и остаткам компании «Удачный бизнес», которая специализируется на продаже продукции Red&White (смотрите таблицу 1.)

Статистика продаж и остатков

Таблица 1

Таблица имеет следующие столбики: код товара, название бренда, ТОП, остатки на начало месяца в штуках, продажи за месяц в штуках (оригинал файла вы найдёте в внизу статьи).

Общее количество рабочих позиций – 1 073 шт.

Предварительно для данной группы товара был проведён АВС-анализ, результаты которого вы видите в столбике C («ТОП»).

Используя данную таблицу, нам необходимо определить текущее качество товарных запасов по топ А и В. Для этого можем использовать построение сводной таблицы для обобщения информации.

Выделите ячейку A2, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Shift + влево, удерживая Ctrl + Shift, нажмите вниз, таким образом вы выделите всю таблицу, на основании которой будет строится сводная таблица.

Нажмите на вкладку «Вставка» -> «Сводная таблица». Вы получите диалоговое окно:

Нажмите «ОК». На новом листе вы получите пустой шаблон сводной таблицы.

Перетащите из окна «Выберите поле для добавление в отчёт» (сектор A) «ТОП» в левый нижний угол шаблона (сектор В), «Название бренда» и «Остатки – апр.06, шт.» в правый нижний угол шаблона (сектор С).

Вы получите следующий результат сводной таблицы:

Как вы видите, MS Excel вывел в столбике A («ТОП»), все значения ТОП, которые встречаются в нашей первоначальной таблице. В столбике B и С, MS Excel вывел общее количество позиций, которое встречается в первоначальной таблице. В столбике В выведено общее количество позиций по каждому параметру ТОП (в данном случае мы использовали поле «Название бренда», так как знаем, что на протяжении всей таблицы оно было заполнено. Так как это текстовый формат ячеек, то MS Excel подсчитал их количество). В столбике С выведено количество позиций, которое имеется в наличии на дату анализа (в нашем случае на начало апреля 2006 года).

Важно!  Помните, если таблица со статистикой будет содержать 0 (ноли), то сводная таблица будет их включать при подсчёте непустых ячеек. Поэтому формируйте статистику без 0 (нолей).

 Итак, мы получили исходные данные для расчёта качества товарных запасов по топ А и В.

Непродаваемые товарные запасы

Это те товарные запасы, которые в течении определённого периода времени постоянно были в наличии и не продавались. Определив сумму себестоимости непродаваемых товарных запасов, мы сможем понять находится ли данный параметр в принятой норме или нет. Если данный параметр будет превышать нормативный показатель, мы сможем сделать вывод, какая сумма себестоимости непродаваемых товарных запасов может быть уменьшена с помощью ряда мероприятий.

Период, который определяет неликвидность позиции, отличается для разных отраслей. Обычно период неликвидности зависит от периода поставки партии товара от поставщика. Так если поставка товара составляет 1 месяц (например, поставки из Европы) с момента размещения заказа до оприходывания товара на склад компании, то данным периодом обычно считается 3 месяца. Если же поставка товара составляет 3 месяца (например, поставки из Китая), то периодом для определения неликвидности может быть 6 месяцев и выше. В любом случае данный показатель является индивидуальным. Каждая компания самостоятельно определяет период, в течении которого постоянное наличие товара и отсутствие по нему продаж является недопустимым.

Давайте рассмотрим пример расчёта непродаваемых позиций в MS Excel.

---

Расчёт непродаваемых позиций в MS Excel.

 Мы имеем статистику по продажам и остаткам компании «Удачный бизнес», которая специализируется на продаже продукции Red&White (смотрите таблицу 1 выше).

Так как период поставки данного бренда составляет 1 месяц, то примем для дальнейших расчётов, что периодом для определения неликвидных позиции является 3 месяца.

Продлеваем таблицу столбиком «Неликвид-3 мес.». Для первой позиции таблицы (ячейка AJ3) пишем формулу:

=ЕСЛИ(И(СЧЁТЗ(AF3;AD3;AB3)=3;СУММ(AC3;AE3;AG3)=0);AI3;»»)

В основе формулы лежит функция ЕСЛИ, которая выводит в ячейку текущую себестоимость складских запасов, если позиция в течении последних трёх месяцев (ячейки AC3, AE3, AI3) не продавалась (в нашем случае сумма продаж равна нолю) и постоянно была в наличии.

Функция если имеет следующую структуру

• компонент 1 – лог_выражение,
• компонент 2 – значение_если_истина,
• компонент 3 – значение_если_ложь,

Для первого компонента мы указали следующее логическое выражение:

И(СЧЁТЗ(AF3;AD3;AB3)=3;СУММ(AC3;AE3;AG3)=0)

В основе логического выражения лежит логическая функция И, которая имеет структуру:

Если логические условия внутри функции И выполняются, тогда в силу вступает второй компонент функции ЕСЛИ (значение_если_истина). Если же условия внутри функции не выполняются, тогда вступает в силу третий компонент функции ЕСЛИ (значение_если_ложь).

В нашем случае мы использовали следующие условия внутри функции И:

1. СЧЁТЗ(AF3;AD3;AB3)=3 – функция СЧЁТЗ подсчитывает количество непустых ячеек в указанном диапазоне, т.е. если на начало каждого месяца по текущей позиции было наличие, тогда условие выполняется,
2. СУММ(AC3;AE3;AG3)=0 – функция СУММ суммирует значения в указанном диапазоне, т.е. если в течении последних трёх месяцев сумма продаж равно 0 (нолю), товар не продавался, тогда условие выполняется.

Протягиваем (копируем) формулу, написанную в ячейке AJ3 до конца таблицы. Таким образом мы для каждой позиции проводим расчёт по выявлению непродаваемости позиции.

Для определения общем себестоимости непродаваемых позиций можно использовать несколько методов:

• сводные таблицы,
• фильтрация диапазона,
• функция СУММ.

В нашем примере мы используем функцию СУММ. В ячейке AJ1 пишем формулу:

=СУММ(AJ3:AJ1075)

где,

AJ3:AJ1075 – это диапазон суммирования, в котором мы отобразили до этого себестоимость каждой позиции, если она была в наличии последние три месяца и не продавалась.

После проведения расчётов мы имеем, что себестоимость складских запасов непродаваемых позиций в течении последних трёх месяцев составляет 16 431 у.е. Это почти 41% от общей себестоимости товарных запасов (40 174 у.е.).

Примечание!  Непродаваемые позиции всегда попадают в топ D. Именно этот топ содержит в себе позиции, которые плохо продаются (последние 5% накопительных продаж) либо вообще не продаются.

Завышенные товарные запасы

это позиции, которые имеют текущих запас больше определённого количества месяцев. Такие позиции также являются неликвидными, т.к. приводят к замораживанию финансов компании в излишнем запасе, что понижает её платежеспособность.

Завышенные товарные запасы рассчитываются по таким этапам:

1. определение среднемесячных продаж компании по каждой позиции,
2. определение количества месяцев, в течении которых будет продаваться товар с текущим наличием и среднемесячными продажами,
3. расчёт излишней себестоимости товарных запасов, которые могут быть распроданы для оптимизации.

Давайте рассмотрим пример расчёта завышенных позиций в MS Excel.

---

Расчёт завышенных позиций в MS Excel.

Мы имеем статистику по продажам и остаткам компании «Удачный бизнес», которая специализируется на продаже продукции Red&White (смотрите таблицу 1 выше).

Продлеваем таблицу следующими столбиками «Средние продажи», «Запас, месяцев», «Излишек, y.e.».

В столбике «Средние продажи» в ячейке AK3 пишем формулу:

=СРЗНАЧ(AG3;AE3;AC3;AA3;Y3;W3)

С помощью данной формулы мы определяем среднемесячные продажи за последние 6 месяцев (диапазон для расчёта среднемесячных продаж выбирается каждой компанией самостоятельно – обычно за 6 и больше месяцев).

Копируем данную формулу для всех позиций таблицы.

Дальше очищаем столбик от результата #ДЕЛ/0, который появился из-за того, что в указанном диапазоне не оказалось значений. Очистить столбик можно двумя способами:

1. в столбике AK скопировать все формулы и вставить, как значения, используя нажатие правой клавиши «мышки» и команду в меню «Специальная вставка». Затем с помощью функции «Найти и заменить» в выделенном диапазоне AK заменяем все значения, которые содержат #ДЕЛ/0 на пусто.

1. дописываем формулу в ячейке АК3 до следующего вида:

=ЕСЛИ(ЕЧИСЛО(СРЗНАЧ(AG3;AE3;AC3;AA3;Y3;W3));СРЗНАЧ(AG3;AE3;AC3;AA3;Y3;W3);»»)

С помощью функции ЕСЛИ мы проверяем или результат ячейки является числом. Если результат не является числом, тогда функция ЕСЛИ вставляет пусто (“”).

В столбике «Запас, месяцев» рассчитаем на сколько месяцев нам хватит текущего наличие при существующих среднемесячных продажах. Для этого в ячейке AL3 пишем формулу:

= AH3 / AK3

Как вы видите, мы делим текущий остаток на среднемесячные продажи.

Копируем формулу для всех позиций таблицы. С помощью описанных выше методов очищаем таблицу от результата #ЗНАЧ!.

В столбике «Излишек, y.e.» определяем, какая себестоимость товарных запасов может быть реализована для нормализации текущих остатков. Будем считать, что товарные запасы, которые имеют запас больше чем на 3 месяца, могут быть распроданы.

В ячейке АМ3 пишем формулу:

Для того, чтобы не выводить отрицательный результат формулы и ОШИБКИ типа #Н/Д, #ДЕЛ/0, необходимо дописать формулу:

=ЕСЛИ(ИЛИ(ЕОШИБКА(AI3-AK3*(AI3/AH3)*3);AL3<=3);»»;AI3-AK3*(AI3/AH3)*3)

В ячейке АМ1 выводим сумму себестоимости завышенных товарных запасов, которые могут быть реализованы.

В нашем случае мы получаем 11 903 у.е. или 29,6% от общей суммы себестоимости товарных запасов.

Структура себестоимости товарных запасов по ТОП (А, В, С, D).

С помощью сводной таблицы определим текущую себестоимость товарных запасов в разрезе топ позиций.

Имеем следующий результат:

ВЫВОДЫ.

После проведения расчётов имеем окончательные результаты, которые представлены в таблице:

Из таблицы видно, что мы имеем 51,5% себестоимости товарных запасов, которые очень плохо продаются либо вообще не продаются – позиции топ D. В топ D входят позиции, которые были в наличии последние три месяца и не продавались, на сумму 16 431 у.е. или 41% от общей себестоимости складских запасов.

Излишек товарных запасов составляет 11 903 у.е. или 29,6% от общей себестоимости складских запасов. Необходимо заметить, что к излишним позициям относятся позиции всех топ позиций. То есть завышенные запасы могут быть как по топ А так и по топ C.

Текущее качество товарных запасов по топ А и В очень низкое – 40,4% и 34,6% соответственно. Данное качество не позволяет обслуживать клиентов компании в полной мере. Клиенты не находят в наличии у компании основных позиций, которые они чаще всего покупают и которые делают 80% всех продаж компании. Стандартная реакция на текущее качество товарных запасов – это уход к конкурентам вашей компании. Клиенты могут возобновить работу с вами после поступления новых партий товара, что повысит качество складских запасов.

Основная задача менеджера по закупкам, который управляет вверенной товарной группой, брендом, — повысить качество складских запасов до уровня не ниже 80%. Для этого необходимо:

1. пересмотреть методику составления заказа, которая должна быть нацелена на детальный анализ и прогнозирование позиций топ A и B,
2. детально проанализировать каждую неликвидную позицию и разработать мероприятия по их распродаже, что позволит высвободить финансы компании и перенаправить их в позиции топ А и В. Работа с неликвидными позициями должна производится на регулярной основе,
3. контролировать график поставок товара во избежание непредвиденных сбоев в поставках.

Улучшение текущих показателей позволить повысить продажи компании по данной группе товара, уменьшить себестоимость товарных запасов, что повлияет на увеличение прибыльности инвестиций, вложенных в данное направление.

P.S. данная методика проведения анализа позволяет определить текущую ситуацию со складскими запасами той или иной группы товаров. После проведения данного анализа необходимо провести попозиционный анализ и найти ответы на ряд вопросов, почему отдельная позиция попала в неликвид, стала плохо продаваться, имеет завышенные запасы и т.д. При поиске ответов на эти вопросы вы скорее всего сделаете следующие выводы:

— товар имеет ярко выраженную сезонность и это повлияло на расчёт топ и других параметров,

— товар попал в топ D, потому что по нему продолжительное время были перебои в поставках (в ближайшем будущем будет описан метод проведения комбинированного АВС-анализа, который будет учитывать дефицит товара),

— после добавление в ассортимент заменяющего товара отдельные позиции стали хуже продаваться из-за перетекания спроса между аналогами,

— по ряду позиций упали продажи  и необходимо провести анализ цен конкурентов…