3.3.2. Расчет коэффициентов вариации и xyz-анализ
Для оценки колеблемости наблюдаемого признака в статистике традиционно применяется расчет коэффициента вариации (формула 5.9):
|
(5.9) |
,Это отношение среднеквадратичного отклонения к среднему, выраженное в процентах. Среднеквадратическое отклонение рассчитывается как корень квадратный из дисперсии:
|
(5.10) |
,
Обычно считается, что колебания признака в ряду выше нормы, когда коэффициент вариации превышает 25%.
На основе расчета коэффициента вариации базируется XYZ-анализ, который часто совмещают с ABC-анализом, рассмотренном выше.
XYZ-анализа – классификация ассортимента товаров по группам в зависимости от равномерности спроса и точности прогнозирования.
SKU со значением коэффициента вариации от 0 до 10% попадают в категорию X, от 10 до 25% – в категорию Y, остальные – в категорию Z. Впрочем, это примерное распределение (табл. 5.5).
Таблица 5.5
ABC / XYZ-анализ1
Точность прогнозирования
Вклад в финансовый результат |
X |
Y |
Z |
A |
AX Большой вклад в финансовые результаты, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления |
AY Большой вклад в финансовые результаты, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления |
AZ Большой вклад в финансовые результаты, низкая степень надежности прогноза вследствие крайне нерегулярного потребления |
B |
BX Средний вклад в финансовые результаты, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления |
BY Средний вклад в финансовые результаты, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления |
BZ Средний вклад в финансовые результаты, низкая степень надежности прогноза вследствие крайне нерегулярного потребления |
C |
CX Низкий вклад в финансовые результаты, высокая степень надежности прогноза вследствие стабильности потребления |
CY Низкий вклад в финансовые результаты, средняя степень надежности прогноза вследствие нестабильности потребления |
CZ Низкий вклад в финансовые результаты, низкая степень надежности прогноза вследствие крайне нерегулярного потребления |
Построение матрицы ABC(XYZ)-анализ не разделит товары на «плохие» и «хорошие», не выявит товары, подлежащие немедленному выводу из списка продаваемых. Всегда необходим дополнительный анализ.
3.4. Анализ сезонности продаж
Мы уже не раз отмечали, что рационализация ассортимента должна проводиться с оглядкой на максимальное число ограничивающих факторов, например, на структуру потребителей. В этом разделе мы рассмотрим еще один немаловажный фактор – сезонность.
Существует множество товаров, имеющих в своих продажах ярко выраженную компоненту (зимой наблюдается пик спроса на шоколад и минимум спроса на карамель. Почти противоположная картина летом, когда многие компании отказываются перевозить шоколад в условиях жары. Сок также плохо продается летом и хорошо – зимой).
Для определения сезонности продаж используют индексы сезонности (табл. 5.6).
Таблица 5.6
Расчет индексов сезонности секции «Парфюмерия» городского универмага
Месяцы |
Товарооборот, руб. |
Индекс сезонности
|
|||
1-й год
|
2-й год
|
3-й год
|
В среднем за три года,
|
||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
январь |
|
621 |
902,6 |
761,8 |
96,7% |
февраль |
|
686,2 |
1111,6 |
898,9 |
114,1% |
март |
|
861,9 |
1345,9 |
1103,9 |
140,1% |
апрель |
509,8 |
584,7 |
931,3 |
675,3 |
85,7% |
май |
443 |
536,9 |
922,2 |
634,0 |
80,4% |
июнь |
455,5 |
467,7 |
910,2 |
611,1 |
77,5% |
июль |
497,2 |
506,7 |
761,6 |
588,5 |
74,7% |
август |
511,7 |
460,1 |
828,9 |
600,2 |
76,2% |
сентябрь |
485 |
873 |
903,6 |
753,9 |
95,7% |
октябрь |
514,5 |
656,9 |
957,3 |
709,6 |
90,0% |
ноябрь |
560 |
685,4 |
1017,3 |
754,2 |
95,7% |
декабрь |
966,7 |
1359,9 |
1772,5 |
1366,4 |
173,4% |
Средний уровень ряда
|
549,27 |
691,70 |
1030,42 |
=788,15 |
100,0% |
Рассчитанные индексы сезонности наносятся на график (рис. 5.5).
Анализируя пики товарооборота (выше среднегодового уровня, принятого за 100%), мы видим, что сезонность секции «Парфюмерия» связана с праздниками:
Рождество, Татьянин день (25 января);
Валентинов день (14 января);
23 февраля;
8 марта;
новогодние праздники.
|
Рис. 5.5. График ежегодных перепадов товарооборота по секции «Парфюмерия» комплекса «Парфюмерия – галантерея» |
Знание сезонности продаж позволяет заранее спланировать необходимый ассортимент и программу маркетинговых мероприятий1:
Дата |
Секция |
Товар (бренд) |
Мероприятие |
Бюджет |
19 января. Крещение |
Ювелирная |
Крестики, цепочки к ним |
Приглашение священника для церемонии освещения, реклама с указанием секции и реклама мероприятия |
|
… |
|
|
|
|
14 февраля. День Святого Валентина |
«Сувениры», «Парфюмерия» |
В ассортименте |
Реклама с указанием секций |
|
Для продовольственных супермаркетов характерна следующая сезонность2:
Дата |
Ассортиментная группа |
Товар (бренд) |
Мероприятие |
Бюджет |
«Весеннее» время (апрель, май, июнь) |
||||
Пасха |
Хлебобулочные изделия Молочная гастрономия |
Куличи Творог яйца |
|
|
1-9 мая |
Алкоголь Мясная гастрономия Сопутствующие товары |
Водка Пиво Шашлык Древесный уголь Одноразовая посуда и салфетки |
|
|
…. |
|
|
|
|
«Летнее» время (июль, август, сентябрь) |
||||
«Пикник» «Снова в школу» |
Соки - воды Овощи – фрукты Алкоголь Сопутствующие товары |
Лимонады Пиво Товары для школы |
|
|
…. |
|
|
|
|
«Осеннее» время (октябрь, ноябрь, декабрь) |
||||
Новый Год |
Алкоголь Сопутствующие товары |
Шампанское Открытки, свечи, подарочные наборы |
|
|
«Зимнее» время (январь, февраль, март) |
||||
|
Сопутствующие товары |
Крем для рук |
|
|
…. |
|
|
|
|