XYZ –分析は、一定期間の商品販売の安定性を決定します。 商品の品揃えと供給の管理、サプライヤとの作業の編成に役立ちます。 この結果により、商品をカテゴリに分類し、倉庫内の場所、在庫レベル、配送の組織を割り当てることができます。
小売XYZの個別の分析方法はあまり使用されないため、 ABC分析と組み合わせて見つけることができます。
しかし、いずれにせよ、製品グループまたは店舗の品揃えの管理に関する決定を下す方法として、間違いなくメリットがあります。
その機能とアプリケーションを検討することから始めましょう。
目標は、特定の期間における各製品の動作を分析して、製品範囲を管理することです。
分析の基準は、一定期間に販売された商品の量、商品の需要、購入数などです。
XYZ分析の段階
- 分析する製品の範囲を選択します。
目的に応じて、店舗、流通ネットワーク、または製品グループの品揃え全体に対して分析を実行できます。 ただし、主要な品揃えのみを分析します。
主な品揃えには、分析のために選択された期間に週に少なくとも2回販売される商品が含まれます。
何らかの理由で週に2回未満で販売され始めた商品は、主な品揃えから外れます。 これらは、エリート、新製品、季節商品、または在庫切れ商品です。 これらは、注意を高める必要があるため、個別に分析されます。 - 各製品の動作の安定性を計算するために、分析の時間間隔を決定します。 間隔は1日、1週間、1か月です。
分析の間隔は、分析するほとんどの商品の販売頻度を超える必要があります。
食料品小売の場合、顧客の周期的な行動により、論理的な選択は1週間になります。 - 分析を実施する期間 。
選択した期間が大きくなり、それに含まれる時間間隔が増えるほど、取得したデータはより明確になります。 - 選択した間隔での各製品の販売数の算術平均値を計算します。
たとえば、9月の製品Milkの販売の算術平均を1日間隔で計算します。
- 標準偏差は、その製品の販売の算術平均と比較した、選択した期間にわたる製品の販売のばらつきの尺度です。 標準偏差が小さいほど、販売データは平均に近くなります。
ミルクの例の標準偏差は、次のように計算されます。
- 次に、各製品の変動係数を決定します。これは相対指標になります。
牛乳の変動係数を決定します。
変動係数を使用せずに標準偏差のみを使用しないのはなぜですか？
標準偏差は販売された商品の量に依存しますが、販売の安定性はありません。 販売の頻度が同じ場合、変動係数は10の製品と100、1000の販売の製品で同様になります。
場合によっては、商品の販売が不安定すぎると変動係数が1を超えることがあります。 たとえば、製品は数か月間販売されず、1日で100個が販売されました。
1.3の係数を持つ商品の販売の下のスクリーンショットを説明するため。 チーズ、まったく売れなかったので、週に60 kg以上の製品が売られました。
- 得られた変動係数の値を小さいものから大きいものに並べ替えます 。
- カテゴリX、Y、Z を定義します。
係数の指標を選択する場合、製品グループまたはネットワーク全体の範囲に関する常識と知識を使用する価値があります。
- カテゴリーX。安定した消費価値と0.1〜0.2までの高度な予測を特徴とする、売上変動の少ない商品を含みます。
- カテゴリY。季節変動と平均予測機能を備えた、平均売上変動が0.2〜0.6の商品が含まれます。
- カテゴリーZは、売上が0.6以上から急激に変動し、不規則な消費と予測不可能な変動を伴う商品を含むため、需要を予測することはできません。
XYZ分析を実施するには、特定の製品の販売の季節性を常に覚えておく必要があります。 基本的な例としては、アイスクリームが挙げられます。アイスクリームは、年間の暑い時期には販売の安定性が高く、寒い時期には絶対に不安定です。
非常に多くの要因を考慮するには、分析の自動化が必要です。 この時点で、アナリストまたはカテゴリマネージャーの作業を大幅に簡素化するかなり多数のシステムが既に存在します。
XYZ分析の例として 、 BI Datawiz.ioサービスを使用した調査を提供しています。
貿易グループ「牛乳および乳製品」の11店舗のスーパーマーケットチェーンの場合。 目標は、品揃え管理のために商品のカテゴリを識別し、各カテゴリの注文の形成に関する一般的な推奨事項を作成することでした。
牛乳および乳製品グループの一部である製品のほとんどは絶えず販売されており、週末にスーパーマーケットで将来使用するためにしばしば購入されます。 したがって、選択される時間間隔は1週間です。
過去6か月間、グループを分析します。
一般に、製品グループ「牛乳および乳製品」は、スーパーマーケットで最も頻繁に販売されているものの1つです。 これにより、このような変動係数を持つかなり均一なカテゴリを識別する機会が得られます。
カテゴリーX-0から0.2まで;
カテゴリーY-0.2から0.6まで;
カテゴリーZ-0.6以上。
製品グループ「牛乳および乳製品」のコンテキストでは、分析により123製品のうちカテゴリXが特定されました。
次の表では、2つの製品が特別に強調表示されています。これらの製品は、販売数に大きな違いがあるため、変動係数が同じです。 同じ販売安定性。 これを考慮に入れる必要があります。半年間で18件の売上があり、数千件の売上がある商品も同様に安定しています。
下のスクリーンショットのように視覚化を構築すると、カテゴリXの製品を分析し、セールスリーダーを強調する機会が得られます。これはいくつかのブランドの低温殺菌牛乳です。 そのような製品は、主に配送を整理する際にガイドする必要があります。棚での損失は売り上げに大きな損失をもたらす可能性がありますが、バイヤーは人気のない製品がないことに気付かない場合があります。
販売の安定性をより明確に示すために、各カテゴリX、Y、Zの個々の商品の販売スケジュールを示します。
これにより、グループXの商品の販売スケジュールがどのように見えるかがわかります。
カテゴリY。最も多数のカテゴリ-これには572の製品が含まれます。
これは、カテゴリYの製品の販売スケジュールです。
カテゴリZを見てみましょう。これには、販売が絶対に不安定な131の製品が含まれます。
これは、このカテゴリの製品の販売スケジュールです。 ご覧のとおり、過去2か月で、製品の売り上げに2つの予想外の成長があり、再び急落しています。
XYZ分析は他にどのように使用できますか？
商品の販売の安定性は、流通ネットワークと各店舗の有効性の重要な指標です。
XYZ分析を適用して、問題のあるネットワークストアを特定します。 同じ製品グループ「牛乳と乳製品」のデータを6か月間使用します。常に高いレートと安定した販売が特徴です。
次の指標を使用して、流通ネットワーク内の各店舗のデータの視覚化を構築します。
水平-選択した期間の各店舗の売上高。
垂直-変動係数;
ポイント直径-平均チェック。
ご覧のとおり、チェーン内の1つを除くほとんどの店舗の製品グループ「牛乳および乳製品」の売上変動係数は、0.15以下です。 最高の売上高と平均チェックショーは、1番と2番を保存します。
しかし、店舗番号7は、売上高が低く、変動係数が大きいという特徴があります。 販売は安定しておらず、流通ネットワークの他の店舗と比較して2倍以上です。 このギャップの理由を特定し、この店舗の効果的な運営のための対策を講じることが重要です。
分析結果を適用する方法は？
製品ミックスの管理には、いわゆる「アメリカ」および「日本」の在庫管理システムという2つのアプローチがあります。
「アメリカ」または従来の管理システムでは、在庫在庫を最大化し、すべての品揃えおよび在庫分析プロセスを完全に正式に設定することにより、リスクを制限します。
すべての手順の明確な実装により、効果的な管理が可能になります。 流通ネットワークの管理者は、中断や供給の問題、商品に対する不規則な需要、適切な供給の形成から可能な限り自身を保護しようとします。
このような管理システムでは、大量の資材投資と在庫の継続的な分析が必要ですが、店舗やネットワークの品揃えに関するリスクは軽減されます。
「日本の」在庫管理システムは、最小化、最適化、自動化です。 このシステムはより柔軟性があり、「アメリカ」と比較してそれほど標準化されていません。
購買行動の正確な予測、商品の販売予測、およびそれに基づくオートシップシステムの組織、注文および配送システム全体の管理の明確性、信頼できるサプライヤー、納期どおりの配送を想定しています。
流通ネットワークは、信頼と責任の一部の委任に基づいてサプライヤーとの関係を構築します。 日本のシステムでは、在庫はサプライヤーへの不信の指標として考えられています。
これらの2つの管理モデルは二元的ですが、現実には、それらの組み合わせとユニバーサルソリューションの開発は最適に機能します。
これらの制御システムに基づいて、各カテゴリを操作するための望ましいアプローチを分析します。
カテゴリーX。需要と販売の安定性が最も高い製品。
これにより、供給が簡素化されます。この製品がどれだけ売れるか、注文する必要があるかは常にわかります。
カテゴリXの場合-最小化がオプションです！ 在庫は、販売と注文の違いを補うためのものです。 在庫を最小限に抑えるのではなく、管理作業を最小限に抑え、正確な配送を「予定どおり」に設定することを想定しています。
カテゴリーY。季節変動、着実な成長または減少は、これらのポジションの需要の典型的な特性であるため、在庫が必要です。 このカテゴリの中心となるのは、在庫レベルを最適化して、顧客サービスの必要なレベルを確保し、在庫の作成と維持のコストを最小限に抑えることです。
カテゴリーZ。これには、販売の傾向も一定性もない製品が含まれます。 それらの売上予測は不可能で非現実的です。つまり、在庫管理への最適化アプローチは選択肢ではありません。 選択肢は、カテゴリーZの準備金を最小化する（商品が品揃えから除外されるまで）か、最大化する（財政上の可能性がある場合）かの間です。
XYZカテゴリを使用して品揃えを分析する場合、これは個別にまたは組み合わせて使用できる方法の全範囲の1つであることを覚えておくことが重要です。 複合分析については、 Datawiz.ioからの次の出版物を参照してください。
XYZ分析は、個々の製品の販売の安定性の観点から、ネットワーク、個々の店舗、または製品グループごとにカテゴリを決定し、サプライチェーンを最適化し、一貫性のない販売を伴う問題のある店舗を特定するのに役立ちます。