Фирменная торговля и её особенности

 На основании данных о  будущих продажах, текущем состоянии запаса необходимо сформировать основные рекомендации по закупкам для каждой товарной группы: расчёт оптимального размера заказа, модель управления запасами, источник поставок, ценовые стратегии.

 Проверить изменение общей  эффективности  системы закупок после внедрения новых  методик поможет модель стратегической прибыли Дюпона.

Точность прогноза можно повысить за счёт проведения анализа ABC-XYZ, где, дифференцировав товарные группы по признаку прибыльности, закупочным затратам и характером спроса, появляется возможность применить для каждой товарной группы соответствующий  метод прогнозирования.

АВС - анализ проводится по двум критериям: валовая прибыль от товарной группы и себестоимость реализованного товара в закупочных ценах. Приоритет отдается критерию «себестоимость реализованного товара», так как стоимость закупки - ключевой фактор  оптимизации  издержек.  Анализ проводится по показателям 2014 года. Проведённый  анализ за 2014 год позволяет нам выявить наиболее приоритетные группы в 2014 году.

Далее на основе полученной информации по  товарным группам и характере спроса на каждую товарную группу мы сможем выявить группы, требующие высокие (низкие) затраты на закупку и характеризующиеся постоянным  (колеблющимся) характером потреблением. Данная информация будет служить основой для прогнозирования спроса  на 2015год.

Спрогнозировав спрос, сформируем план продаж по товарным группам на 2015год. На основе плана продаж  будет составлен план поставок: объём и время пополнения запаса для удовлетворение потребности в товаре (запасе).

  Доля  товарных групп по критерию прибыльность и критерию стоимость закупки представлены на рис. 3.1.

 

Рис.3.1.Доля товарных групп в общем числе товарных групп по критериям прибыльности товарной группы и стоимости закупки

 

Результат АВС анализа по признакам «Прибыльность товарных  групп» (группа АВС) и «Себестоимость  реализованного товара в закупочных ценах» (группа АiBiCi с индексом «i») .

В табл.3.1. представлена  стоимость реализованного товара товарных групп по АiВiСхi -анализу и валовая прибыль в 2014 году.

 

Таблица 3.1.

Стоимость закупки реализованного запаса  групп АiВiСi - анализа и валовая прибыль групп АВС-анализа  в 2014 г.

Группа	Стоимость закупки, руб.	Группа	Валовая прибыль, руб.
1	2	3	4
Аi	75 143 876,62	А	12 872 225,46
Вi	9 107 875,59	В	1 695 046,44
Сi	10 215 247,79	С	1 635 285,10
Итого	94 467 000,00	Итого	16 202 557,00

 

На товарные группы, относящиеся к группе Аi приходится большая часть затрат на закупку (75 143 876,62 руб.) и данная группа является преобладающей  в общем числе товарных групп по AiBiCi-анализу (56,86%); товары группы А приносят большую часть прибыли (группа А, валовая прибыль-12 872 225,46 руб.), однако их доля в общем числе товарных групп по ABC-анализу наименьшая (19,61%). Преобладают товарные группы, приносящие невысокую валовую прибыль (группа С, доля равна 54,90%). Сокращение затрат на закупку в этих товарных групп в 2015году даст хороший результат по увеличению валовой прибыли.

Компании необходимо сосредоточиться на совершенствовании технологий закупок по группам А и Аi при одновременном сокращении  затрат  на товарные группы С, с тем чтобы вывести их в категорию В.

Товары  групп В можно попробовать перевести в группу А, сократив затраты на закупку и оптимизировав уровень запасов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.3.2. Доля классификационных групп по двум признакам в общем числе товарных групп в 2014 году

 

Доля группы «ССi» преобладающая (27,45%). Данная группа характеризуется самыми  низкими  затратами на закупку  и невысокими показателями валовой прибыли. (Рис.3.2.)

Наибольший интерес представляет группы «ААi» (19,61%), «ВАi» (23,53%), «САi» (13,735), так как на закупку и реализацию товаров данных групп затрачивается большая доля денежных средств и данные товары приносят компании большую валовую прибыль17.

Сокращение общих затрат  на закупку по всем товарным группам, снижение уровня товарных запасов достигается преимущественно за счёт оптимизационных работ с  группой «AAi» и «ВАi» и «САi».     Затраты на закупку товаров данных групп составляют 79,5% (75 143 876,62  руб.) от общей суммы себестоимости товара в закупочных ценах. Если компания сократит закупочную цену по этим товарным группам в 2015году, снизит транспортные расходы за счёт перераспределения источников закупок, сменит ориентир на совершенствование системы закупок в первую очередь  для данных товарных групп, данные меры  позволят компании повысить общую рентабельность в 2015году.

В табл. 3.2. приведены рекомендации по управлению запасами товар каждой классификационной группы ABC(AiBiCi)-XYZ анализа.

 

Таблица 3.2.

Рекомендации по управлению запасами АВС (АiВiСi) –классификации

Группа ААi, ВАi,АВi, АСi	Группа САi, ВВi,СВi,	Группа  ВСi, ССi
Тщательный контроль уровня запасов. Точное определение объёма заказа. Максимально точный прогноз. Модель управления запасами - с фиксированным размером заказа.	Обычный контроль. Обычный порядок управления запасами. Использование экономичного размера заказа с фиксированным интервалом времени. Горизонт планирования – месяц.	Простейший вид контроля. Группа низшего приоритета. Большие объёмы заказа. Модель управления запасами – «Минимум-максимум». Горизонт планирования – по необходимости

 

Для более точного формулирования рекомендаций определим  характер потребления запаса товарных групп методом XYZ-анализа товарных групп.

Методом XYZ-анализа можно произвести классификацию товарно-материальных запасов компании в зависимости от стабильности их продаж.

Объекты анализа (товарные группы) будут разбиты  на три группы «X», «Y», «Z» со значениями коэффициента вариации от 0 до 10% в категорию X, от 10 до 25% - в категорию Y, остальные – в категорию Z.

 

Рис.3.3Доля групп XYZ в общем числе товарных групп

 

Поскольку доля товарных групп  с сильным отклонением  спроса преобладающая (группа Z - 82,35%), можно сделать вывод о том что эффективное управлении закупками для данных товарных групп может значительно увеличить прибыльность компании. (Рис.3.3.)

Рекомендации по выбору подходов к управлению товарными запасами  групп  XYZ-анализа представлены в табл. 3. 3.  Количество товарных групп по результатам совмещенного анализа ABC(AiBiCi)-XYZ представлено на рис.3.4.

 

                                                                                                          Таблица 3.3.

Рекомендации по управлению запасами XYZ-классификации

Группа	Подход к управлению	Уровень исполнения
X	Минимизация запасов.  Наладить работу  с поставщиками  таким образом, чтобы характеристики поставки  максимально соответствовали  требуемым характеристикам  потребления (спроса).	Руководители групп, отделов, департаментов
Y	Оптимизация запаса Оптимизации уровня запаса, который должен обеспечить  заданный уровень обслуживания потребителей.	исполнители
Z	Минимизация или максимизация. Прогноз в этих позициях невозможен.	Руководители групп  при согласовании со смежными службами

 

Совмещенные  результаты АВС (АiВiСi) и XYZ анализов представлены  в матрице АВС-XYZ  (Рис.6).

 

Рис.3.4.. Количество товарных групп по результатам совмещенного анализа ABC(AiBiCi)-XYZ

 

Выделив товарные группы по признаку стабильности спроса в запасе, можно спрогнозировать спрос на 2015год для групп AAiX, AAiY,BAiX, BAiY, CAiY . Для групп Z прогнозирование неэффективно. Плановую потребность на 2015год по месяцам для данных товарных групп можно принять равной потребности в 2014 году.

Для групп Х c  характерным стабильным спросом и низкими отклонением от среднего значения, где отсутствует сезонный характер и чётко выраженный тренд,  будем использовать метод экспоненциального сглаживания с учётом последних данных ряда, поскольку информация имеет свойство устаревания, причем, чем ближе данные к интервалу прогноза, тем их значимость должна быть больше. При прогнозировании по методу экспоненциального сглаживания с одним параметром прогнозируемое значение   в момент времени t+1  представляет сумму фактического значения показателя   и прогнозируемого значения    в момент времени t. Другими словами,

= +(1-α) ,              (1)

где  α (от 0 до 1)  – параметр сглаживания, определяющий значение веса (значимости), которое имеет самое последнее наблюдение при вычислении прогноза на один шаг18.

Спрос на товар группы Y отклоняется значительно, его труднее спрогнозировать,  чем товар групп Х, но он более поддается прогнозированию, чем товар группы Z, где прогноз не эффективен. Товар группы Y имеет выраженный тренд  и сезонность, спрос увеличивается весной и падает в середине осени. В теории прогнозирования разработаны несколько способов учёта сезонности19. Для данных групп будем использовать метод мультипликативной сезонности. Для товаров Y структура сезонных колебаний повторяется каждый 12 месяцев. Далее необходимо оценить тренд.  Excel позволяет определить тренд используя функцию ТЕНДЕНЦИЯ. Оценив тренд, необходимо определить сезонную компоненту. В мультипликативной модели она рассчитывается как отношение фактических значений показателя к расчётным, определённым по трендовой модели. Если  расчётные значения (тренд) умножить на коэффициент сезонности, то получим прогнозные данные.  

В табл. 3.4. представлены товарные группы с расчётами прогнозов спроса в запасе на 2015год.

 

Таблица 3.4.

Указания на приложения с расчётами прогнозов спроса по товарным группам в на 2015г.

№ товарной группы	Товарная группа
1	2
10	Конфеты грильяж
7	Конфеты шоколадные
11	Конфеты карамельные
19	Печенье с начинкой
14	Печенье без начинки
26	Шоколад
28	Вафли

 

Полученные результаты прогноза спроса для товарных групп, где применялось экспоненциальное сглаживание (товарные группы под номерами 10, 11, 19) были  скорректированы с  учётом указанной ранее положительной тенденции роста спроса  (Таблица 3.5.)

 

Таблица 3.5.

План продаж для товарных групп на 2015г., руб.

Конфеты грильяж
месяц	Прогноз спроса	План продаж	Фактический спрос	План компании
1	2	3	4	5
январь	0	3482,182	3368,912	2000
февраль	3145,196	3345,196	3326,655	4000
март	3637,534	3837,534	3870,004	4000
апрель	2976,56	3176,56	3381,995	5000
май	3615,496	3815,496	4090,784	5000

Продолжение табл. 3.5.

июнь	3066,279	3266,279	3495,122	5000
июль	3410,583	3610,583	3741,563	5000
август	3496,262	3696,262	3978,612	5000
сентябрь	3191,328	3391,328	3411,346	5000
октябрь	3884,405	4084,405	4129,048	4000
ноябрь	2666,302	2866,302	3453,092	4000
декабрь	4307,628	4507,628	4337,352	2000
Итого	37397,57	43079,76	44584,48	50000
Конфеты шоколадные
январь	0	3517,394	3113,572	2000
февраль	2963,816	3345,196	3326,655	2000
март	3538,605	3837,534	3689,304	5000
апрель	2931,469	3176,56	3441,975	5000
май	4197,656	3815,496	4296,784	6000
июнь	2281,975	3266,279	2897,122	6000
июль	3824,81	3610,583	4207,963	6000
август	3008,794	3696,262	3374,612	5000
сентябрь	2858,906	3391,328	3211,346	5000
октябрь	3798,566	4084,405	3849,048	4000
ноябрь	2333,83	2866,302	2453,092	2000
декабрь	4103,455	4507,628	4337,352	2000
Итого	35841,88	43114,97	42198,82	50000
Печенье с начинкой
1	2	3	4	5
январь	0	2000	1813,569	2000
февраль	2151,527	2351,527	2026,855	2000
март	3201,883	3401,883	3380,004	2000
апрель	1832,356	2032,356	2201,975	2000
май	3000,338	3200,338	3376,784	4000
июнь	2345,604	2545,604	2382,742	4000
июль	2309,007	2509,007	2517,963	4000
август	2921,66	3121,66	2834,612	4000
сентябрь	1462,065	1662,065	1631,346	4000
октябрь	3116,214	3316,214	2849,048	3000
ноябрь	2273,343	2473,343	2104,392	2000
декабрь	2867,923	3067,923	3137,352	2000
Итого	27481,92	31681,92	30256,64	35000