Сергей Каледин

Управление товарными запасами в розничной торговле


Скачать книгу

которые определяются в потребности потребителей в них и средними возможностями их прогнозирования. Значение коэффициента вариации – от 10 до 25 %.

      В категорию Z попадают те товары компании, потребление которых нерегулярно, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая. Значение коэффициента вариации – свыше 25 %.

      Алгоритм проведения ABC и XYZ анализа:

      Провести ABC-анализ, алгоритм которого рассмотрен раннее.

      Затем осуществляется XYZ-анализ этих товаров за этот же период.

      При совмещении определяется девять групп товаров.

      Товары групп А и В обеспечивают основной товарооборот компании, поэтому необходимо обеспечивать постоянное их наличие.

      Товары группы АХ и ВХ отличает высокий товарооборот и стабильность. Необходимо обеспечить постоянное наличие товара, но для этого не нужно создавать избыточный страховой запас. Расход товаров этой группы стабилен и хорошо прогнозируется.

      Товары группы AY и BY при высоком товарообороте имеют недостаточную стабильность расхода, и, как следствие, для того чтобы обеспечить постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.

      Товары группы AZ и BZ при высоком товарообороте отличаются низкой прогнозируемостью расхода. Попытка обеспечить гарантированное наличие по всем товарам данной группы только за счет избыточного страхового товарного запаса приведет к тому, что средний товарный запас компании значительно увеличится. Товары группы С составляют до 80 % ассортимента компании.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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