Создадим модель для определения оптимального размера партии товара, при котором общие переменные затраты минимальны. Затраты связаны с процедурой заказа и хранением партии на складе, и зависят от размера партии. Также учтем ограничение, связанное с размером склада. Расчет будем проводить с помощью надстройки Поиск решения. Для простейшего случая задачи приведем аналитическое решение.
Задача основана на EOQ-модели (Economic Order Quantity, Экономичный размер заказа). Сначала рассмотрим классическую EOQ-модель, затем добавим ограничение, связанное с размером склада и найдем решение с помощью
Поиска решения
. (пример с сайта
www.solver.com
)
EOQ-модель
Изделия на склад поступают регулярно одинаковыми партиями размера Q (в каждой партии Q изделий), а со склада выходят по одному изделию (продаются или запускаются в производство). Предполагается, что количество изделий на складе уменьшается равномерно от Q до 0, а затем, происходит мгновенное пополнение склада новой партией (на величину Q) и так несколько раз в течение года, где D – это величина годового спроса на изделия. Соответственно, пополнение происходит D/Q раз в год. В этой модели 2 источника затрат:
- затраты, связанные с процедурой закупки партии товара;
- затраты на хранение изделий на складе.
Стоимость процедуры закупки одной партии фиксирована и равна K, она включает затраты на погрузку, разгрузку, доставку и пр. Суммарная стоимость закупки всех партий в течение года =K*D/Q. Годовая стоимость хранения одного изделия =h (включает содержание склада, охлаждение, страховку и пр.). Среднее количество изделий, хранящееся на складе =Q/2 (т.к. количество равномерно убывает от Q до 0), годовая стоимость хранения изделий =h*Q/2. Обратим внимание, что чем больше размер партии Q, тем выше расходы на хранение (=h*Q/2), но меньше стоимость закупки (=K*D/Q). Для определения оптимального размера партии (Q*) существует аналитическое решение. Общие затраты на хранение и закупку (TC): TC=K*D/Q+h*Q/2
После дифференцирования по Q определим Q* — размер партии, при которой TC минимальны.
Q*=SQRT(2*D*K/h) — формула Уилсона. На рисунке ниже приведены графики стоимости закупки, стоимости хранения и суммарные затраты (см.
файл примера
).
К сожалению, рассмотренная модель зачастую не отражает более сложную окружающую нас действительность: спрос подвержен изменениям, время исполнения закупочной процедуры не постоянно, на складе оставляют некий переменный запас изделий и др. В следующей модели мы учтем ограниченность размера склада. Для определения оптимального размера партии в данном случае нельзя будет применить Формулу Уилсона, но задачу можно решить с помощью
Поиска решения
. Покажем, как это сделать.
EOQ-модель с ограничением по объему склада
Усложним предыдущую задачу, добавив ограничение на объем склада, и рассмотрим поставку и хранение сразу 4-х разных изделий. У каждого изделия своя стоимость хранения и стоимость закупочной процедуры.
На рисунке ниже приведена модель, созданная для решения этой задачи (см.
файл примера, лист EOQ (ограничен объем)
).
Переменные (выделено зеленым)
. В качестве переменных модели следует взять количество изделий в партии (4 переменных для каждого изделия).
Ограничения (выделено синим)
. Объем склада не должен быть меньше, чем общий объем партий.
Примечание
. Т.к. партии разных изделий приходят независимо друг от друга и количество изделий равномерно убывает от Q до 0, то в среднем количество изделий, находящихся на складе, будет равно половине партии (это допущение необходимо для сравнения с EOQ моделью).
Целевая функция (выделено красным)
.
Общая стоимость закупки и хранения, д.б. минимальна.
Примечание
: для удобства настройки
Поиска решения
используются
именованные диапазоны
.
Обратите внимание, что модель не линейная: Целевая функция (TC) зависит от переменных (Q) по нелинейному закону: TC=K*D/Q+h*Q/2 Поэтому в окне
Поиска решения
выберите метод для решения нелинейных задач. Формулы модели не должны содержать ошибок, поэтому не оставляйте ячейки переменных пустыми: в качестве начальных условий будут взяты 0 значения, что вызовет ошибку #ДЕЛ/0! Если ослабить ограничение (взять большой объем склада, скажем 500 000), то найденное решение будет близко или даже совпадать с расчетами, выполненными по Формуле Уилсона.
EOQ-модель с ограничением по объему склада и закупочной цене
Усложним предыдущую задачу, добавив ограничение на стоимость закупки изделий. Также потребуем, чтобы количество изделий в партиях было четным числом (см.
файл примера, лист EOQ (ограничен объем и цена)
).
В параметрах
Поиска решения
можно установить Целочисленную оптимальность =0. При Целочисленной оптимальности =5% решение начинает сильно зависеть от начальных условий (установите сначала переменные равным 1, затем =26). В первом случае будет найдено решение 23, 30, 30, 20, а во втором 24, 31, 30, 19. Дело в том, что целевая функция в обоих случаях будет отличаться совсем незначительно (гораздо менее 5%).
Вводная статья про
Поиск решения
в MS EXCEL 2010
находится здесь
.
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.
|
Формула для заказа товара |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
||||||||
Ответить |
Коэффициент оборачиваемости = Расход/Средний запас за период
Средний запас за период = (остаток на начало + остаток на конец) /2
для вашего примера первая формула
Показывает, за сколько раз обернулся средний товарный запас за период. Чем ниже КО, тем хуже.
Если периодов больше 1, то неплохо брать средний запас за период более детально, так точнее видна фактическая оборачиваемость (если приход в конце периода, а в 90% дней был 0, то средний запас может быть слишком большим, а расход просто не успеть раскрутиться)
Но коэффициент оборачиваемости не поможет вам спланировать минимальный запас, если по Коэффициенту оборачиваемости не установлен критерий. Наример, он должен быть не ниже 1. Или не ниже 0,5 — зависит от отрасли и кучи других вещей, в том числе аппетитов начальства.
Общий подход, который можно в экселе спланировать:
Тов.Запас на начало периода д.б. равен запасу на период поставки + страховой запас.
То есть вам нужно знать как минимум:
1. Срок поставки (от размещения заказа до прихода на склад)
2. План продаж на этот период
3. Возможное отклонение плана продаж и срока поставки
Тогда общая формула будет примерно такая:
Мин. ТЗ на нач.мес. = (Среднедневной план продаж)*(срок поставки в днях)+Страховой_запас
Страховой_запас = Возможное отклонение плана продаж за период + запас на возможное отклонение срока поставки
Запас на возможное отклонение срока поставки = (Возможное количество дней задержки поставки)*(Среднедневной план продаж)
Запас на возможное отклонение плана продаж = (Возможное отклонение плана продаж в %)*(Вероятность этого отклонения)*(Среднедневной план продаж)*(срок поставки в днях)
Последнее встречается в + редко, так что можно проигнорировать. Обычно идет недовыполнение плана, поэтому образуются излишки сами по себе.
Но страховой запас может быть установлен и директивно — должно быть в запасе 20% от плана, и хоть тресни.
Ну и этот Мин.ТЗ может быть округлен вверх до некоего минимального нормативного запаса — кратно какой-то упаковке, партии, или просто «должно быть всегда не меньше Х, иначе никто не придет покупать»
В торговле важен не только объем выручки, но и стабильность спроса — как часто покупают те или иные товары. Это помогает лучше управлять закупками, чтобы не замораживать деньги в продукции, которую никто не покупает. Разобраться поможет XYZ-анализ. Как его провести — в этой статье.
Контролируйте остатки на складе, прогнозируйте товарный запас и следите за прибылью в режиме реального времени в сервисе МойСклад. Он уведомит, когда товар заканчивается, подскажет, на сколько дней хватит запасов и автоматически оформит заказ поставщику на основании статистики продаж. Быстрый старт, поддержка 24/7, есть бесплатный тариф.
- Что такое XYZ-анализ и зачем он нужен
- Плюсы XYZ-анализа
- Минусы XYZ-анализа
- Особенности проведения XYZ-анализа
- Как делать XYZ-анализ
- Пример расчета XYZ-анализа в Excel
- Как использовать результаты XYZ-анализа
- Совмещенный ABC/XYZ-анализ
- ABC/XYZ-анализ: сводная матрица
- ABC/XYZ-анализ: анализ результатов
- Управление товарными запасами и закупками
Что такое XYZ-анализ и зачем он нужен
XYZ (икс игрек зет) анализ — это метод изучения большого объема данных. В торговле позволяет определить, какие товары имеют стабильный спрос, а какие продаются редко. Если ABC-анализ выделяет самые прибыльные товары, то XYZ помогает понять, насколько стабилен на них спрос. Для этого рассчитывается коэффициент вариации: чем он меньше, тем устойчивее спрос, и наоборот.
XYZ-анализ делит весь ассортимент на три группы:
- X — всегда стабильный спрос, точность прогноза максимально высокая. Коэффициент вариации 0–10%.
- Y — менее регулярный спрос, не так просто спрогнозировать, есть много различных факторов: сезонность, дни недели. Коэффициент вариации 10–25%.
- Z — товары с самым непредсказуемым спросом. Коэффициент вариации больше 25%.
Чаще всего метод применяют, чтобы найти часто покупаемые товары. Также можно анализировать:
- поставщиков;
- клиентов;
- торговые точки;
- сотрудников.
Плюсы XYZ-анализа
- Точность — сложно ошибиться при исследовании.
- Простота использования — потребуется только Excel таблица и статистические данные.
- Универсальность — можно анализировать все, что угодно.
Минусы XYZ-анализа
- Изучает только спрос и не дает представления о прибыльности.
- В низкий сезон коэффициент вариации может резко вырасти, из-за чего товар попадет в категорию Z.
- Продолжительная статистика. При исследовании короткого периода точность прогнозирования снижается. Выбор временного периода зависит от ниши, но анализируйте минимум раз в полгода. Продукты питания чаще — каждую неделю.
Особенности проведения XYZ‑анализа
Сезонный товар. В XYZ-анализе есть один важный нюанс, который необходимо учитывать. Коэффициент вариации сильно зависит от сезона продаж. Например, спрос на канцелярские предметы падает в начале лета и возрастает в августе-сентябре. Результаты будут кардинально отличаться в зависимости временного периода. Чтобы получить точные данные, можно сделать следующее:
- увеличить период анализа до квартала или года
или
- разбить период на сезоны, высокий и низкий сезон анализировать отдельно.
Дополнительные исследования. XYZ-анализ оценивает спрос на продукцию, но не дает представления о прибыльности. Поэтому совмещайте его с ABC-анализом.
Периодичность проведения. После проведения 3-4 исследований вы сможете выделить наиболее прибыльные позиции и принять взвешенное управленческое решение.
Не спешите с выводами о группе Z. Проанализируйте, почему товар в ней оказался и только потом корректируйте ассортимент.
Как делать XYZ-анализ
Вот порядок действий (ниже покажем на примере):
-
Выбираем ассортимент товаров для анализа. В нашем примере — ассортимент строительного магазина. Чаще всего для анализа выбирают позиции, которые пользуются спросом не реже чем два раза в неделю, но при желании можно изучить и весь ассортимент. Элитную и сезонную продукцию, новинки исследуйте отдельно.
-
Определяем временной интервал для анализа. Интервалом может быть неделя, месяц, квартал и год. Период разбиваем на равные промежутки: неделя — с понедельника по воскресенье; квартал — июнь, июль, август; год делите на 12 месяцев.
-
Рассчитываем коэффициент вариации. Он измеряется в процентах и показывает, как менялся объем продаж. Для этого используем формулу Excel:
=СТАНДОТКЛОНП()/СРЗНАЧ()
В скобках указывается диапазон ячеек.
-
Разбиваем товары на группы по коэффициенту вариации:
X (КВ < 10%) — стабильные продажи;
Y (10% < КВ < 25%) — условно-стабильные продажи;
Z (КВ > 25%) — нестабильные или разовые продажи.
Пример расчета XYZ-анализа в Excel
Исходные данные — магазин строительных материалов.
Ассортимент — строительные товары.
Временной интервал — три месяца.
-
Выгрузите отчет о продажах с детализацией из учетной программы.
Для примера мы взяли отчет «Прибыльность по товарам» с детализацией из сервиса МойСклад. Программа собирает данные по оборотам, остаткам, движению денег, прибыли и убыткам, продажам и рентабельности в разрезе товаров, контрагентов и сотрудников.
Отчет «Прибыльность по товарам» с детализацией в сервисе МойСклад -
Создайте сводную таблицу через: вставка → сводная таблица и поместите ее на новый лист в Excel.
Необходимые значения для сводной таблицы: наименование товара, количество и дата:
После выбранных значений таблица выглядит так:
-
Рассчитайте коэффициент вариации по формуле:
=СТАНДОТКЛОНП(С3:Е3)/СРЗНАЧ(С3:Е3)
В скобках укажите свой диапазон ячеек. Ваши значения могут отличаться от представленного примера.
После применения формулы получаем такие данные:
Переводим в проценты:
Сортируем по возрастанию, чтобы удобно было классифицировать товары:
-
Делите товары на три группы:
- X — коэффициент вариации 0–10%
- Y — коэффициент вариации 10–25%
- Z — коэффициент вариации больше 25%
Этот пример подробно разобрали в курсе «Управление закупками» в учебном центре МоегоСклада. Научитесь анализировать продажи, формировать закупки точно и в срок, правильно строить работу с поставщиками и определять себестоимость товаров — все это бесплатно, в формате 10-минутных видео с разбором каждого шага.
Как использовать результаты XYZ‑анализа
После анализа видно, на какие товары действует стабильный спрос, какие относятся к категории «середнячков» и «аутсайдеров». Так гораздо проще прогнозировать закупки.
| X | Y | Z |
|
|
|
Для товаров категории X важно, чтобы поставки были точно в срок: для стабильного спроса нужны стабильные поставки. Акцент делайте на работу с поставщиком, а при минимизации запасов заказывайте немного, но часто. Страховой запас нужен, но в небольшой количестве.
Категория Y: важен страховой запас и его оптимальное количество. В эту группу попадают сезонные и акционные товары.
С группой Z прогноз невозможен, но это не значит, что здесь ненужные товары и кандидаты на вывод из ассортимента. Это важная категория товаров и с ней надо научиться работать. Подходящая модель — минимизация товарных запасов, страховой запас не нужен.
Сюда попадают товары премиум-класса: мы никогда не сможем предсказать, когда к нам придет покупатель за самым дорогим кольцом, телевизором или стиральной машиной. Поэтому остатки таких товаров надо минимизировать или работать под заказ. Для примера возьмем перфоратор из категории Z, предсказать на него спрос мы не можем, а значит держать большой запас на складе не стоит. Новинки зачастую попадают в эту категорию.
Лайфхак, как магазину контролировать страховой запас товара. В МоемСкладе можно настроить неснижаемый остаток: по конкретному складу, если у вас их несколько, и количеству. Когда товар будет заканчиваться, сервис пришлет уведомление, автоматически сформирует заказ поставщику с нужным количеством товара. Это особенно важно для категории товаров X.
Совмещенный ABC/XYZ-анализ
Товары, которые часто покупают — не всегда прибыльные. А прибыльные — не всегда ходовые. Совмещенный ABC/XYZ-анализ используют, чтобы найти товары товары-локомотивы.
Вот как провести ABC-анализ. А это сводный результат:
ABC/XYZ-анализ: сводная матрица
В матрице ABC/XYZ-анализа категории совмещаются, в результате получаются 9 групп.
|
AХ
|
AY
|
AZ
|
|
BX
|
BY
|
BZ
|
|
CX
|
CY
|
CZ
|
Совмещенный ABC/XYZ-анализ позволяет:
- эффективно управлять ассортиментом и товарными запасами;
- найти ключевые товары и оценить на них спрос;
- увеличить количество товаров, приносящих высокую прибыль.
У совмещенного ABC/XYZ-анализа широкий спектр применения:
- прибыль: можно рассмотреть факторы, которые на нее влияют. Например, цена, объем продаж, себестоимость;
- спрос на товары и его колебания;
- складские остатки с последующей минимизацией, оптимизацией или максимизацией;
- клиенты и поставщики, чтобы понять, с кем выгоднее работать;
- сотрудники: можно измерить вклад каждого продавца в выполнение плана;
- финансы: найти ответ на вопрос, почему невозможно снизить затраты на запасы и хранение.
ABC/XYZ-анализ: анализ результатов
Как применить на практике полученные результаты, чтобы магазин мог минимизировать свои затраты и больше зарабатывать. Есть два подхода. Один основан на минимизации товарных запасов, другой — наоборот, на максимизации. Каждая модель подходит для определенной товарной группы.
Японский подход
Это минимизация товарных запасов. Идеальный склад — пустой, так как все товары отгружены в нужное время и в нужном количестве. Здесь важно найти надежного поставщика, чтобы товары доставлялись точно в срок, и лучше заказывать понемногу, но часто.
Эта модель идеально подходит для товаров категории X, AX, AY и BX.
Американский подход
Метод основан на максимизации товарных запасов, формализации и настройки всех процессов анализа ассортимента и складских запасов «раз и навсегда».
Посмотрим на нашем примере, какому товару подойдет этот метод. Отвертка аккумуляторная: она находится в группе A, то есть товар важный, но продажи идут нестабильно — попал в группу Z. Поэтому этот товар надо закупать по максимуму.
Управление товарными запасами и закупками
В МойСклад можно загрузить результаты сводного анализа из Excel и добавить соответствующие поля в характеристиках товаров. Это позволяет сортировать данные и строить прогноз по закупкам. Когда и сколько нам необходимо закупить товаров той или иной категории:
Работа с товарными запасами
Работа с товарными запасами происходит в автоматическом режиме. Вы задаете количество неснижаемого остатка, при достижении которого программа сама сделает заявку поставщику. Риск остаться без товара исключается.
Система умеет работать с резервами — особенно актуально для интернет-магазинов. Отложенные заказы до момента оплаты никто другой не купит.
Управление закупками
Делайте точные заказы поставщикам. МойСклад прогнозирует на основе статистики продаж, сколько заказать товара и на какой срок его хватит.
МойСклад — это учет товаров, CRM и рабочее место кассира в комплекте.
- Торгуйте в розницу, оптом, на маркетплейсах, через сайт и в соцсетях
- Все заказы в одном окне, обработка до 90% быстрее, чем вручную
- Автоматические заказы поставщикам на основании статистики продаж
- Массовое обновление цен и товаров
- Реальная прибыль и рентабельность по каждому товару
- Поддержка маркировки
Быстрый старт, обучение, поддержка 24/7. Есть бесплатный тариф.