Примеры ABC/XYZ - классификация клиентов/номенклатуры

ABC-классификация применяется для разбиения клиентов/номенклатуры на три группы по степени их важности. В первую группу выделяются те, которые в совокупности приносят основную часть выручки (прибыли). Ко второй группе относятся те, закупки которых относительно невелики, но все же приносят значимую часть выручки. В третью группу выделяются те, которые осуществляют незначительные или разовые закупки.

Средствами проведения XYZ-анализа клиенты/номенклатура разделяются на три подкласса в зависимости от значения коэффициента вариации выбранного показателя (выручка, прибыль, количество), вычисленного за определенный период времени. Малые значения коэффициента вариации свидетельствуют о стабильности закупок и, следовательно, о высокой поведенческой лояльности клиента за выбранный интервал времени, о стабильности спроса на товары. Высокие значения, наоборот, указывают на определенные проблемы во взаимоотношениях с клиентом, на низкий спрос на товары.

АБС и ХУZ классификация может быть выполнена по любому из трех параметров: Валовая прибыль, Выручка, Количество проданного товара (для номенклатуры), Количество документов продаж (для клиентов). Данные берутся из регистра «Выручка и себестоимость продаж». Какие из трех виды классификации будут выполняться, определяется настройками классификации.
Отличие в том, что:

■ Для АБС классификации данные по каждому партнеру (клиенту) суммируются в рамках периода (задаваемого в настройках, период и количество периодов), а затем выполняется алгоритм, описанный в примерах «ABC классификация клиентов/номенклатуры».

■ Для XYZ классификации данные собираются по номенклатуре (и характеристике) в рамках периода (задаваемого в настройках, период и количество периодов). Полученные данные группируются по подпериодам (задается в настройках «подпериод»), далее вычисляется «Значение параметра классификации» - среднее квадратичное отклонение показателя по подпериодам, а отнесение к классам производится уже по подсчитанному среднеквадратичному отклонению. Значение параметра классификации - это и есть показатель стабильности спроса на номенклатуру. Значение параметра классификации - это среднее отклонение от среднего значения, выраженное в процентах.

ABC классификация клиентов

Имеется n значений, например выручка, полученная от различных клиентов в одном периоде «Май» (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг» в периоде «Май»):

■ Клиент 1 - 6 000 рублей.

■ Клиент 2 – 12 000 рублей.

■ Клиент 3 – 3 000 рублей.

■ Клиент 4 – 20 000 рублей.

■ Клиент 5 – 47 000 рублей.

■ Клиент 6 – 29 000 рублей.

■ Клиент 7 – 14 000 рублей.

Согласно настройкам ABC классификация клиентов выполняется по выручке и по данным за период: один предыдущий месяц («Май»).

Выполняем АВС классификацию по выручке (команда Выполнить АВС-классификацию за все периоды).

Пример расчета значений параметра классификации при ABC классификации «По валовой прибыли» (в РС «ABC/XYZ классификация клиентов»):

Пример расчета значений параметра классификации при ABC классификации «По выручке» (в РС «ABC/XYZ классификация клиентов»):

Для ABC классификации клиентов данные по каждому партнеру (клиенту) суммируются в рамках периода (задаваемого в настройках, период и количество периодов) и выполняется алгоритм, описанный ниже.

1) n = 7 (в расчете участвует семь клиентов)

Значения параметров классификации (значения выручки) упорядочиваются от большего к меньшему:

Клиент 5 - 47 000

Клиент 6 - 29 000

Клиент 4 - 20 000

Клиент 7 - 14 000

Клиент 2 - 12 000

Клиент 1 - 6 000

Клиент 3 - 3 000

Рассчитывается нарастающий итог, значение для «Клиента 5» остается прежним, а значения для последующих клиентов рассчитываются с нарастающим итогом:

Клиент 5 - 47 000

Клиент 6 - 76 000

Клиент 4 - 96 000

Клиент 7 - 110 000

Клиент 2 - 122 000

Клиент 1 - 128 000

Клиент 3 - 131 000

Рассчитывается среднее значение нарастающего итога с добавлением нуля =(0 + 47 000 + 76 000 + 96 000 + 110 000 + 122 000+ 128 000 + 131 000)/(n + 1) = 710 000/8 = 88 750

Среднее значение нарастающего итога = 88 750

Клиенты, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс А

Клиент 5 (47 000 < 88 750) и Клиент 6 (76 000 < 88 750), поэтому Клиент 5 и Клиент 6 попадают в класс А – клиенты с большим объемом продаж.

2) Далее обрабатываются оставшиеся клиенты:

Теперь n = 5 (в расчете участвует пять клиентов, поскольку два клиента уже отнесены к классу А)

Для оставшихся клиентов значения параметров классификации (выручки) упорядочиваются от большего к меньшему:

Клиент 4 - 20 000

Клиент 7 - 14 000

Клиент 2 - 12 000

Клиент 1 - 6 000

Клиент 3 - 3 000

Рассчитывается нарастающий итог:

Клиент 4 - 20 000

Клиент 7 - 34 000

Клиент 2 - 46 000

Клиент 1 - 52 000

Клиент 3 - 55 000

Рассчитывается среднее значение нарастающего итога без добавления нуля:

(20 000 + 34 000 + 46 000 + 52 000 + 55 000)/n = 207 000/5 = 41 400

Среднее значение нарастающего итога = 41 400

Клиенты, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс B

Клиент 4 (20 000 < 41 400) и Клиент 7 (34 000 < 41 400), поэтому Клиент 4 и Клиент 7 попадают в класс B – клиенты с умеренным объемом продаж.

Оставшиеся Клиент 2, Клиент 1 и Клиент 3 попадают в класс С – наименее ходовые клиенты.

XYZ классификация клиентов

Пример 1.

Имеется n значений, выручка, полученная от одного клиента «Клиент 1» в разных периодах за три предыдущих месяца:

■ Январь – 10 рублей.

■ Февраль – 350 рублей.

■ Март – 550 рублей.

Согласно настройкам XYZ классификация выполняется по данным за период: три предыдущих месяца (Январь, Февраль, Март).

Выполняем классификацию XYZ по выручке за 3 месяца, подпериод «Месяц» (команда Выполнить XYZ-классификацию за все периоды).

Расчет значения параметра классификации на дату классификации 31.03.2021:

■ Расчет выполняется по данным предыдущих 3-х периодов: Январь, Февраль, Март

■ Среднее значение выручки = (10+350+550)/3 = 910/3 = 303,33

■ Квадрат отклонений от среднего = (10 – 303,33)^2 + (350 – 303,33)^2 + (550 – 303,33)^2) = 149 066,67 руб квадратных

■ Значение параметра классификации = (КОРЕНЬ((149 066,67)/3 периода) / Среднее значение выручки)* 100% = (222,91/ 303,33) * 100 %= 73,49 %

■ КОРЕНЬ (149 066,67 / Количество подпериодов) /Среднее значение выручки * 100%, где:

○ Количество подпериодов = 3 (3 месяца: Январь, Февраль, Март).

○ КОРЕНЬ (149 066,67 / количество подпериодов) - смещенная оценка дисперсии.

На дату классификации 31.03.2021 значение параметра классификации составляет 73,49 %.

Расчет значения параметра классификации на дату классификации 28.02.2021:

■ Расчет выполняется по данным предыдущих 3-х периодов: Декабрь, Январь, Февраль

■ Среднее значение выручки = (0+10+350)/3= 120

■ Квадрат отклонений от среднего: (0 – 120)^2 + (10 – 120)^2 + (350 – 120)^2 = 79 400 квадратных

■ Значение параметра классификации: (КОРЕНЬ((79 400) /3 периода)/ Среднее значение выручки)* 100% = (162,68/ 120) * 100 %= 135,57 %

На дату классификации 28.02.2021 значение параметра классификации составляет 135,6 %.

Аналогично рассчитывается значение параметра классификации и на дату классификации 31.01.2021.

Пример расчета значений параметра классификации при XYZ классификации «По выручке» (в РС «ABC/XYZ классификация клиентов»):

Пример 2.

Имеется n значений, выручка, полученная от «Клиента 1» за один предыдущий месяц по подпериодам (неделям) (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг» за предыдущий месяц):

■ Неделя 1 (с 29.04 по 05.05) – 0 рублей

■ Неделя 2 (с 06.05 по 12.05) – 4 000 рублей

■ Неделя 3 (с 13.05 по 19.05) – 6 000 рублей

■ Неделя 4 (с 20.05 по 26.05) – 10 000 рублей

■ Неделя 5 (с 27.05 по 02.06) – 0 рублей

Имеется n значений, выручка, полученная от «Клиента 2» за один предыдущий месяц по подпериодам (неделям) (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг» за предыдущий месяц):

■ Неделя 1 (с 29.04 по 05.05) – 0 рублей

■ Неделя 2 (с 06.05 по 12.05) – 0 рублей

■ Неделя 3 (с 13.05 по 19.05) – 12 000 рублей

■ Неделя 4 (с 20.05 по 26.05) – 17 000 рублей

■ Неделя 5 (с 27.05 по 02.06) – 18 000 рублей (общая сумма выручка, отраженная разными документами реализации товаров и услуг в этом подпериоде - неделе).

Согласно настройкам XYZ классификация выполняется по данным за период: один предыдущий месяц (по неделям).

Выполняем классификацию XYZ по выручке (команда Выполнить XYZ-классификацию за все периоды).

Пример расчета значений параметра классификации при XYZ классификации «По валовой прибыли» (в РС «ABC/XYZ классификация клиентов»):

Клиенты распределяются по группам X,Y,Z в зависимости от степени стабильности продаж (равномерности закупок).

Значение параметра классификации - среднее квадратичное отклонение показателя по подпериодам, а само отнесение к классам производится уже по подсчитанному среднеквадратичному отклонению.

Значение параметра классификации (коэффициент вариации) - это и есть показатель стабильности спроса клиента.

Для XYZ-классификации используется значение параметра классификации (коэффициент вариации), который представляет собой отношение значения среднеквадратичного отклонения ряда к среднеарифметическому значению. На основании данных о выручке продаж (либо о валовой прибыли) считается коэффициент вариации. Чем меньше коэффициент вариации, тем стабильнее спрос.

Расчет значения параметра классификации на дату классификации 31.05.2024 для «Клиента 1»:

■ Расчет выполняется по данным за один предыдущий месяц: «Май 2024», в котором пять подпериодов (недель).

■ Среднее значение выручки = (0 + 4 000 + 6 000 + 10 000 + 0)/5 = 4 000

■ Квадрат отклонений от среднего = (0 – 4 000)^2 + (4 000 – 4 000)^2 + (6 000 – 4 000)^2 + (10 000 – 4 000)^2+ (0 – 4 000)^2 = 72 000 000 руб квадратных

■ Значение параметра классификации = (КОРЕНЬ((72 000000)/5)/Среднее значение выручки)* 100% = (3 794,74/4 000) * 100 %= 94,87 %

■ КОРЕНЬ (72 000 000/Количество подпериодов)/Среднее значение выручки * 100%, где:

○ Количество подпериодов = 5 (5 недель в предыдущем месяце «Май»).

○ КОРЕНЬ (72 000 000/ количество подпериодов) - смещенная оценка дисперсии.

Для «Клиента 1» на дату классификации 31.05.2024 значение параметра классификации составляет 94,87 %.

Расчет значения параметра классификации на дату классификации 31.05.2024 для «Клиента 2»:

■ Расчет выполняется по данным за один предыдущий месяц: «Май 2024», в котором пять подпериодов (недель).

■ Среднее значение выручки = (0 + 0 + 12 000 + 17 000 + 18 000)/5 = 9 400

■ Квадрат отклонений от среднего = (0 – 9 400)^2 + (0 – 9 400)^2 + (12 000 – 9 400)^2 + (17 000 – 9 400)^2+ (18 000 – 9 400)^2 = 315 200 000 руб квадратных

■ Значение параметра классификации = (КОРЕНЬ((315 200 000)/5) / Среднее значение выручки)* 100% = (7 939, 77/9 400) * 100 %= 84,47 %

Для «Клиента 2» на дату классификации 31.05.2024 значение параметра классификации составляет 84,47 %.

Аналогично рассчитывается значение параметра классификации и для других клиентов.

Далее выполняется алгоритм распределения клиентов на классы X,Y,Z, исходя из рассчитанных значений параметра классификации.

1) n = 7 (в расчете участвует семь клиентов)

Рассчитанные значения параметров классификации упорядочиваются от большего к меньшему:

Клиент 3 – 128,70

Клиент 6 – 124,38

Клиент 5 – 122,68

Клиент 7 – 122,61

Клиент 1 – 94,87

Клиент 4 – 85,32

Клиент 2 – 84,47

Рассчитывается нарастающий итог, значение для «Клиента 3» остается прежним, а значения для последующих клиентов рассчитываются с нарастающим итогом:

Клиент 3 - 128,70

Клиент 6 - 253,08

Клиент 5 - 375,76

Клиент 7 - 498,44

Клиент 1 - 593,31

Клиент 4 - 678,63

Клиент 2 - 763,1

Рассчитывается среднее значение нарастающего итога с добавлением нуля =(0 + 128,70 + 253,08 + 375,76 + 498,44 + 593,31 + 678,63 + 763,1)/(n + 1) = 3291,02/8 = 411,37

Среднее значение нарастающего итога = 411,37

Клиенты, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс Z

Клиент 3 (128,7 < 411,37), Клиент 6 (253,08 < 411,37), Клиент 5 (375,76 < 411,37), поэтому Клиент 3, Клиент 6 и Клиент 5 попадают в класс Z – клиенты с нерегулярным спросом.

2) Далее обрабатываются оставшиеся клиенты:

Теперь n = 4 (в расчете участвует четыре клиента, поскольку три клиента уже отнесены к классу Z)

Для оставшихся клиентов значения параметров классификации упорядочиваются от большего к меньшему:

Клиент 7 – 122,61

Клиент 1 – 94,87

Клиент 4 – 85,32

Клиент 2 – 84,47

Рассчитывается нарастающий итог:

Клиент 7 - 122,61

Клиент 1 - 220,48

Клиент 4 - 305,8

Клиент 2 - 390,28

Рассчитывается среднее значение нарастающего итога без добавления нуля:

(122,61 + 220,48 + 305,8 + 390,28)/4 = 1 039,17/4 = 259,8

Среднее значение нарастающего итога = 259,8

Клиенты, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс Y

Клиент 7 (122,61 < 259,8), Клиент 1 (220,48 < 259,8), поэтому Клиент 7 и Клиент 1 попадают в класс Y - – клиенты со среднестабильным спросом.

Оставшиеся Клиент 4 и Клиент 2 попадают в класс X – клиенты характеризуются стабильной величиной спроса.

ABC классификация номенклатуры

Имеется n значений, выручка, полученная от реализации различных товаров в одном периоде «Май» (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг» в периоде «Май»):

■ Товар 1 - 6 000 рублей.

■ Товар 2 – 12 000 рублей.

■ Товар 3 – 3 000 рублей.

■ Товар 4 – 20 000 рублей.

■ Товар 5 – 47 000 рублей.

■ Товар 6 – 29 000 рублей.

■ Товар 7 – 14 000 рублей.

Согласно настройкам ABC классификация номенклатуры выполняется по выручке и по данным за период: один предыдущий месяц («Май»).

Выполняем АВС классификацию по выручке (команда Выполнить АВС-классификацию за все периоды).

Пример расчета значений параметра классификации при ABC классификации «По валовой прибыли» (в РС «ABC/XYZ классификация номенклатуры»):

Пример расчета значений параметра классификации при ABC классификации «По выручке» (в РС «ABC/XYZ классификация номенклатуры»):

При ABC классификации номенклатуры применяется то же алгоритм, что и при ABC классификации клиентов.

1) n = 7 (в расчете участвует семь позиций товаров)

Значения параметров классификации (выручки) упорядочиваются от большего к меньшему:

Товар 5 - 47 000

Товар 6 - 29 000

Товар 4 - 20 000

Товар 7 - 14 000

Товар 2 - 12 000

Товар 1 - 6 000

Товар 3 - 3 000

Рассчитывается нарастающий итог, значение для «Товара 5» остается прежним, а значения для последующих товаров рассчитываются с нарастающим итогом:

Товар 5 - 47 000

Товар 6 - 76 000

Товар 4 - 96 000

Товар 7 - 110 000

Товар 2 - 122 000

Товар 1 - 128 000

Товар 3 - 131 000

Среднее значение нарастающего итога = 88 750

Товары, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс А

Товар 5 (47 000 < 88 750) и Товар 6 (76 000 < 88 750), поэтому Товар 5 и Товар 6 попадают в класс А – товары с большим объемом продаж.

2) Далее обрабатываются оставшиеся товары:

Теперь n = 5 (в расчете участвует пять позиций товаров, поскольку два товара уже отнесены к классу A)

Для оставшихся товаров значения параметров классификации упорядочиваются от большего к меньшему:

Товар 4 - 20 000

Товар 7 - 14 000

Товар 2 - 12 000

Товар 1 - 6 000

Товар 3 - 3 000

Рассчитывается нарастающий итог:

Товар 4 - 20 000

Товар 7 - 34 000

Товар 2 - 46 000

Товар 1 - 52 000

Товар 3 - 55 000

Рассчитывается среднее значение нарастающего итога без добавления нуля:

(20 000 + 34 000 + 46 000 + 52 000 + 55 000)/n = 207 000/5 = 41 400

Среднее значение нарастающего итога = 41 400

Товары, имеющие значение нарастающего итога не больше среднего значения нарастающего итога включаются в класс B

Товар 4 (20 000 < 41 400) и Товар 7 (34 000 < 41 400), поэтому Товар 4 и Товар 7 попадают в класс B – товары с более умеренным объемом продаж.

Оставшиеся Товар 2, Товар 1 и Товар 3 попадают в класс С – наименее ходовые товары.

XYZ классификация номенклатуры

Пример 1.

Имеется n значений, например выручка, полученная от реализации одного товара за три предыдущих месяца:

■ Январь – 10 рублей Клиент 1.

■ Февраль – 350 рублей Клиент 2.

■ Март – 550 рублей Клиент 3.

Расчет значения параметра классификации на 31.03.2021:

■ Расчет выполняется по данным предыдущих 3-х периодов: Январь, Февраль, Март

■ Среднее значение выручки = (10+350+550)/3 = 910/3 = 303,33

■ Квадрат отклонений от среднего = (10 – 303,33)^2 + (350 – 303,33)^2 + (550 – 303,33)^2) = 149 066,67 руб квадратных

■ КОРЕНЬ (149 066,67 / Количество подпериодов) /Среднее значение выручки * 100%, где:

○ Количество подпериодов = 3 (3 месяца: Январь, Февраль, Март).

○ КОРЕНЬ (149 066,67 / количество подпериодов) - смещенная оценка дисперсии.

На дату классификации 31.03.2021 значение параметра классификации составляет 73,49 %.

Расчет значения параметра классификации на 28.02.2021:

■ Расчет выполняется по данным предыдущих 3-х периодов: Декабрь, Январь, Февраль

■ Среднее значение выручки = (0+10+350)/3= 120

■ Квадрат отклонений от среднего: (0 – 120)^2 + (10 – 120)^2 + (350 – 120)^2 = 79 400 квадратных

■ Значение параметра классификации: (КОРЕНЬ((79 400) /3 периода)/ Среднее значение выручки)* 100% = (162,68/ 120) * 100 %= 135,57 %

На дату классификации 28.02.2021 значение параметра классификации составляет 135,6 %.

На дату классификации 31.01.2021 значение параметра классификации составляет 141,42 %.

Рассчитанные значения параметров классификации можно увидеть в РС «АВС/ХУZ классификация номенклатуры». Чем меньше значение параметра классификации, тем стабильнее спрос на товар.

Пример 2.

Имеется n значений, выручка от реализации «Товара 1» за один предыдущий месяц по подпериодам (неделям) (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг»):

■ Неделя 1 (с 29.04 по 05.05) – 0 рублей

■ Неделя 2 (с 06.05 по 12.05) – 4 000 рублей

■ Неделя 3 (с 13.05 по 19.05) – 6 000 рублей

■ Неделя 4 (с 20.05 по 26.05) – 10 000 рублей

■ Неделя 5 (с 27.05 по 02.06) – 0 рублей

Имеется n значений, выручка от реализации «Товара 2» за один предыдущий месяц по подпериодам (неделям) (данные сформированы документами «Реализация товаров и услуг»):

■ Неделя 1 (с 29.04 по 05.05) – 0 рублей

■ Неделя 2 (с 06.05 по 12.05) – 0 рублей

■ Неделя 3 (с 13.05 по 19.05) – 12 000 рублей

■ Неделя 4 (с 20.05 по 26.05) – 17 000 рублей

Согласно настройкам XYZ классификация выполняется по данным за период: один предыдущий месяц (по неделям).

Выполняем классификацию XYZ по выручке за один предыдущий месяц (по неделям) (команда Выполнить XYZ-классификацию за все периоды).

Пример расчета значений параметра классификации при XYZ классификации «По выручке» (в РС «ABC/XYZ классификация номенклатуры»):

Пример расчета значений параметра классификации при XYZ классификации «По валовой прибыли» (в РС «ABC/XYZ классификация номенклатуры»):

Расчет значения параметра классификации (коэффициента вариации) на дату классификации 31.05.2024 для позиции «Товар 1»:

■ Расчет выполняется по данным за один предыдущий месяц: «Май 2024», в котором пять подпериодов (недель).

■ Среднее значение выручки = (0 + 4 000 + 6 000 + 10 000 + 0)/5 = 4 000

■ Значение параметра классификации = (КОРЕНЬ((72 000000)/5)/Среднее значение выручки)* 100% = (3 794,74/4 000) * 100 %= 94,87 %

■ КОРЕНЬ (72 000 000/Количество подпериодов)/Среднее значение выручки * 100%, где:

○ Количество подпериодов = 5 (5 недель в предыдущем месяце «Май»).

○ КОРЕНЬ (72 000 000/ количество подпериодов) - смещенная оценка дисперсии.

Для позиции «Товар 1» на дату классификации 31.05.2024 значение параметра классификации составляет 94,87 %.

Расчет значения параметра классификации на дату классификации 31.05.2024 для позиции «Товар 2»:

■ Расчет выполняется по данным за один предыдущий месяц: «Май 2024», в котором пять подпериодов (недель).

■ Среднее значение выручки = (0 + 0 + 12 000 + 17 000 + 18 000)/5 = 9 400

■ Значение параметра классификации = (КОРЕНЬ((315 200 000)/5) / Среднее значение выручки)* 100% = (7 939, 77/9 400) * 100 %= 84,47 %

Для позиции «Товар 2» на дату классификации 31.05.2024 значение параметра классификации составляет 84,47 %.

Аналогично рассчитываются значения параметра классификации и для других позиций товаров.

Распределение номенклатурных позиций на классы XYZ производится по рассчитанному значению параметра классификации (коэффициенту вариации). Чем меньше коэффициент вариации, тем стабильнее продажи товаров.

XYZ-анализ позволяет распределить товары на классы по степени стабильности спроса:

■ Х – наиболее стабильный спрос. Товары, характеризующиеся стабильной величиной спроса.

■ Y – среднестабильный спрос. Товары данной категории, характеризуются сезонными колебаниями.

■ Z – нестабильный спрос. Товары с нерегулярным спросом.

При XYZ классификации номенклатуры применяется тот же алгоритм распределения на классы, что и при XYZ классификации клиентов.