Совмещенный ABC-XYZ-анализ широко используется для ранжирования и группирования ассортиментных позиций по степени прогнозируемости объема спроса или уходимости товара. Величина вероятной погрешности при прогнозировании объема реализации является важнейшим фактором при выборе рациональной стратегии управления товарным запасом на любом предприятии.
Проблемами применения ABC-XYZ-анализа в различных отраслях экономики занимались российские и зарубежные ученые. Е.А.Бузукова провела исследование ассортимента и стабильности продаж с использованием ABC- и XYZ-анализа [1]. П.А.Дроздов раскрыл экономическую сущность материальных запасов, а также представил методы управления материальными запасами в цепях поставок, направленные на оптимизацию издержек и повышение уровня оборачиваемости вложенных в их создание финансовых средств [2]. Cоставление и анализ итоговой матрицы для ABC-XYZ-анализа показал Р.Бодряков [3]. Е.П.Голубков рассмотрел методические вопросы проведения ABC-XYZ анализа и совмещения результатов этих двух видов анализов [4]. Моделированием деятельности торговой организации с помощью ABC-XYZ–анализа занимались О.Л.Ксенофонтова и Н.А.Новосельская [5]. С.А.Вечкуткина привела методику оценки формирования ассортимента коммерческого предприятия [6]. Рассмотрели возможности применения методов анализа ассортимента в целях совершенствования товарной политики компании Ласковец С.В. и др. [7]. А.А.Наумов и Р.И.Баженов исследовали проблемы некоторых классических методов анализа экономических систем и пути их разрешения [8-10]. Методы анализа продуктового портфеля фирмы описал А.И.Репичев [11, 12]. Р.И.Баженов, В.А.Векслер и др. разработали прикладные программные системы, реализующие различные виды анализа товарного ассортимента [13-18]. Зарубежные ученые также описывают применение ABC-XYZ-анализа [19, 20].
Представим ABC-XYZ-анализ приготовленных блюд в ресторане для реализации через кафе. Организация, которая предоставила данные о реализации ассортимента продукции, находится в г.Биробиджане. В работе продукция товаров вся прописана. Ассортимент включает в себя 40 видов продукций [21].
Кратко опишем применяемый метод.
ABC-анализ [22].
Ассортимент обычно анализируется по двум характеристикам: объем продаж и получаемая прибыль. АВС-анализ разбивает продукцию на группы: группе A – продукты, доля нарастающего итога которого близка к 0,8 (то есть 80%); группа В – товары, находящиеся выше позиции, где значение нарастающего итога будет приблизительно равно 0,95 (то есть 95%); группа С - все оставшиеся товары.
XYZ-анализ [19].
Рассматриваемый метод, позволяющий анализировать и прогнозировать стабильность бизнес-процессов, например, стабильность продаж отдельных видов товаров.
Результат XYZ-анализа это три категории:
- X – группы товаров, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
- Y – группы товаров, характеризующиеся известными сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
- Z – группы товаров с нерегулярным потреблением, какие-либо тенденции отсутствуют, точность прогнозирования невысокая.
В группу X попадают товары с колебанием продаж в течение года от 0 до 10%, в группу Y – от 10 до 25%, в группу Z – товары с непредсказуемыми колебаниями продаж и, как следствие, не поддающиеся прогнозу.
Далее проводим сцепление групп ABC, XYZ в соответствии с наименованиями и анализируем полученные группы.
Покажем применение представленного метода. Отчет из информационной системы показывает объем продаж (в рублях) (табл.1) за июль, август и сентябрь 2014 года.
Таблица 1 – Исходные данные
Продукция |
Июль |
Август |
Сентябрь |
Куриные шашлычки |
16000 |
18000 |
17000 |
Пиво |
13500 |
13500 |
15000 |
Курица жареная |
13500 |
13500 |
13000 |
Картофель фри |
11250 |
11250 |
12000 |
Картофельные крокеты |
10000 |
10000 |
12000 |
Блины с маслом и сахаром |
10000 |
7500 |
11000 |
Блины со сметаной |
9000 |
6750 |
10000 |
Блины с медом |
7500 |
7500 |
9000 |
Блины с мясом и рисом |
8000 |
7500 |
6000 |
Блины с варенной сгущенкой |
12500 |
12500 |
10000 |
Чай |
6000 |
7500 |
8000 |
Кофе |
5400 |
6750 |
5000 |
Блины с джемом |
7200 |
9000 |
8000 |
Блины «Сюрприз» |
10000 |
11000 |
9000 |
Мороженое |
9000 |
10500 |
13000 |
Шоколадные изделия |
6000 |
7000 |
5000 |
Блины с курагой и яблоком |
13000 |
7500 |
12000 |
Блины с бананом |
4400 |
4400 |
5000 |
Блины с ветчиной и сыром |
2400 |
2400 |
3000 |
Блины с грибами |
19500 |
9000 |
15000 |
Coca – cola |
15750 |
6750 |
8000 |
Роллы с рыбой |
31500 |
36000 |
29000 |
Сок |
5600 |
5250 |
5688 |
Блины с творогом |
4500 |
4500 |
7000 |
Блины с сыром |
4500 |
4500 |
8000 |
Коктейль молочный |
3500 |
2800 |
9541 |
Роллы мясные |
1800 |
1500 |
2354 |
Салат летний |
1000 |
800 |
900 |
Морковь-че |
3500 |
2625 |
2764 |
Капуста-че |
6000 |
4500 |
5463 |
Самса |
9000 |
7200 |
8846 |
Nestea |
7200 |
6000 |
10000 |
Чебуреки |
4000 |
3200 |
2221 |
Беляши |
4800 |
4000 |
5647 |
Роллы овощные |
4800 |
4000 |
3214 |
Лоба-че |
20000 |
27500 |
25684 |
Кимчи |
17500 |
22500 |
21365 |
Компот |
35000 |
35000 |
34896 |
Фунчеза |
30000 |
37500 |
31564 |
Морская капуста |
9000 |
8500 |
7000 |
Далее вычисляем общую сумму за три месяца, вычисляем долю дохода от реализации каждой позиции и долю с нарастающим итогом анализа ассортимента и разбиваем номенклатуру по группам.
Разбиение на группы в соответствии с объемом продаж: А – 80%; В – 15%, С – 5%. Полученные результаты приведем в табл. 2.
Таблица 2 – Разбиение продукции по группам ABC-анализа
№ | Продукция |
Сумма трех месяцев |
% от общей суммы | Накопительный итог | АВС |
1 | Компот |
104896 |
8,50% | 8,50% | A |
2 | Фунчеза |
99064 |
8,03% | 16,52% | A |
3 | Роллы с рыбой |
96500 |
7,82% | 24,34% | A |
4 | Лоба-че |
73184 |
5,93% | 30,27% | A |
5 | Кимчи |
61365 |
4,97% | 35,24% | A |
6 | Куриные шашлычки |
51000 |
4,13% | 39,37% | A |
7 | Блины с грибами |
43500 |
3,52% | 42,90% | A |
8 | Пиво |
42000 |
3,40% | 46,30% | A |
9 | Блины с варенной сгущенкой |
35000 |
2,84% | 49,13% | A |
10 | Картофель фри |
34500 |
2,79% | 51,93% | A |
11 | Мороженое |
32500 |
2,63% | 54,56% | A |
12 | Блины с курагой и яблоком |
32500 |
2,63% | 57,19% | A |
13 | Картофельные крокеты |
32000 |
2,59% | 59,79% | A |
14 | Coca – cola |
30500 |
2,47% | 62,26% | A |
15 | Блины «Сюрприз» |
30000 |
2,43% | 64,69% | A |
16 | Блины с маслом и сахаром |
28500 |
2,31% | 67,00% | A |
17 | Курица жареная |
26500 |
2,15% | 69,14% | A |
18 | Блины со сметаной |
25750 |
2,09% | 71,23% | A |
19 | Самса |
25046 |
2,03% | 73,26% | A |
20 | Морская капуста |
24500 |
1,98% | 75,24% | A |
21 | Блины с джемом |
24200 |
1,96% | 77,20% | A |
22 | Блины с медом |
24000 |
1,94% | 79,15% | A |
23 | Nestea |
23200 |
1,88% | 81,03% | B |
24 | Блины с мясом и рисом |
21500 |
1,74% | 82,77% | B |
25 | Чай |
21500 |
1,74% | 84,51% | B |
26 | Шоколадные изделия |
18000 |
1,46% | 85,97% | B |
27 | Кофе |
17150 |
1,39% | 87,36% | B |
28 | Блины с сыром |
17000 |
1,38% | 88,73% | B |
29 | Сок |
16538 |
1,34% | 90,07% | B |
30 | Блины с творогом |
16000 |
1,30% | 91,37% | B |
31 | Капуста-че |
15963 |
1,29% | 92,66% | B |
32 | Коктейль молочный |
15841 |
1,28% | 93,95% | B |
33 | Беляши |
14447 |
1,17% | 95,12% | C |
34 | Блины с бананом |
13800 |
1,12% | 96,23% | C |
35 | Роллы овощные |
12014 |
0,97% | 97,21% | C |
36 | Чебуреки |
9421 |
0,76% | 97,97% | C |
37 | Морковь-че |
8889 |
0,72% | 98,69% | C |
38 | Блины с ветчиной и сыром |
7800 |
0,63% | 99,32% | C |
39 | Роллы мясные |
5654 |
0,46% | 99,78% | C |
40 | Салат летний |
2700 |
0,22% | 100,00% | C |
Для произведения классификации продукции предприятия в зависимости от того, как они потребляются и точности в прогнозе изменений их необходимости в течении трех месяцев разобьем продукцию на три группы : X, Y, Z.
Для этого вычисляем среднюю сумму за три месяца, коэффициент вариации в процентах и компонуем на три группы X (товары, потребление которых имеет стабильный характер), Y (потребление имеет склонность к понижению или повышению, либо подвергается сезонным колебаниям), Z (потребление продукции этой группы имеет нерегулярный характер) (табл. 3, табл. 4).
Таблица 3 – Разбиение продукции по группам XYZ-анализа
№ | Продукция |
Среднее значение |
Коэффициент вариации |
XYZ |
1 | Компот |
34965,3 |
0,14% |
X |
2 | Фунчеза |
33021,3 |
9,78% |
X |
3 | Роллы с рыбой |
32166,7 |
9,00% |
X |
4 | Лоба-че |
24394,7 |
13,10% |
Y |
5 | Кимчи |
20455,0 |
10,46% |
Y |
6 | Куриные шашлычки |
17000,0 |
4,80% |
X |
7 | Блины с грибами |
14500,0 |
29,66% |
Z |
8 | Пиво |
14000,0 |
5,05% |
X |
9 | Блины с варенной сгущенкой |
11666,7 |
10,10% |
Y |
10 | Картофель фри |
11500,0 |
3,07% |
X |
11 | Мороженое |
10833,3 |
15,23% |
Y |
12 | Блины с курагой и яблоком |
10833,3 |
22,08% |
Y |
13 | Картофельные крокеты |
10666,7 |
8,84% |
X |
14 | Coca – cola |
10166,7 |
39,16% |
Z |
15 | Блины «Сюрприз» |
10000,0 |
8,16% |
X |
16 | Блины с маслом и сахаром |
9500,0 |
15,49% |
Y |
17 | Курица жареная |
13250,0 |
1,89% |
X |
18 | Блины со сметаной |
8583,3 |
15,83% |
Y |
19 | Самса |
8348,7 |
9,76% |
X |
20 | Морская капуста |
8166,7 |
10,41% |
Y |
21 | Блины с джемом |
8066,7 |
9,13% |
X |
22 | Блины с медом |
8000,0 |
8,84% |
X |
23 | Nestea |
7733,3 |
21,67% |
Y |
24 | Блины с мясом и рисом |
7166,7 |
11,86% |
Y |
25 | Чай |
7166,7 |
11,86% |
Y |
26 | Шоколадные изделия |
6000,0 |
13,61% |
Y |
27 | Кофе |
5716,7 |
13,10% |
Y |
28 | Блины с сыром |
5666,7 |
29,12% |
Z |
29 | Сок |
5512,7 |
3,43% |
X |
30 | Блины с творогом |
5333,3 |
22,10% |
Y |
31 | Капуста-че |
5321,0 |
11,66% |
Y |
32 | Коктейль молочный |
5280,3 |
57,31% |
Z |
33 | Беляши |
4815,7 |
13,96% |
Y |
34 | Блины с бананом |
4600,0 |
6,15% |
X |
35 | Роллы овощные |
4004,7 |
16,17% |
Y |
36 | Чебуреки |
3140,3 |
23,17% |
Y |
37 | Морковь-че |
2963,0 |
12,96% |
Y |
38 | Блины с ветчиной и сыром |
2600,0 |
10,88% |
Y |
39 | Роллы мясные |
1884,7 |
18,77% |
Y |
40 | Салат летний |
900,0 |
9,07% |
X |
Таблица 4 – Разбиение продукции по группам XYZ-анализа (сортировка по группам XYZ)
№ | Продукция |
Среднее значение |
Коэффициент вариации |
XYZ |
1 | Компот |
34965,3 |
0,14% |
X |
2 | Фунчеза |
33021,3 |
9,78% |
X |
3 | Роллы с рыбой |
32166,7 |
9,00% |
X |
6 | Куриные шашлычки |
17000,0 |
4,80% |
X |
8 | Пиво |
14000,0 |
5,05% |
X |
10 | Картофель фри |
11500,0 |
3,07% |
X |
13 | Картофельные крокеты |
10666,7 |
8,84% |
X |
15 | Блины «Сюрприз» |
10000,0 |
8,16% |
X |
17 | Курица жареная |
13250,0 |
1,89% |
X |
19 | Самса |
8348,7 |
9,76% |
X |
21 | Блины с джемом |
8066,7 |
9,13% |
X |
22 | Блины с медом |
8000,0 |
8,84% |
X |
29 | Сок |
5512,7 |
3,43% |
X |
34 | Блины с бананом |
4600,0 |
6,15% |
X |
40 | Салат летний |
900,0 |
9,07% |
X |
4 | Лоба-че |
24394,7 |
13,10% |
Y |
5 | Кимчи |
20455,0 |
10,46% |
Y |
9 | Блины с варенной сгущенкой |
11666,7 |
10,10% |
Y |
11 | Мороженое |
10833,3 |
15,23% |
Y |
12 | Блины с курагой и яблоком |
10833,3 |
22,08% |
Y |
16 | Блины с маслом и сахаром |
9500,0 |
15,49% |
Y |
18 | Блины со сметаной |
8583,3 |
15,83% |
Y |
20 | Морская капуста |
8166,7 |
10,41% |
Y |
23 | Nestea |
7733,3 |
21,67% |
Y |
24 | Блины с мясом и рисом |
7166,7 |
11,86% |
Y |
25 | Чай |
7166,7 |
11,86% |
Y |
26 | Шоколадные изделия |
6000,0 |
13,61% |
Y |
27 | Кофе |
5716,7 |
13,10% |
Y |
30 | Блины с творогом |
5333,3 |
22,10% |
Y |
31 | Капуста-че |
5321,0 |
11,66% |
Y |
33 | Беляши |
4815,7 |
13,96% |
Y |
35 | Роллы овощные |
4004,7 |
16,17% |
Y |
36 | Чебуреки |
3140,3 |
23,17% |
Y |
37 | Морковь-че |
2963,0 |
12,96% |
Y |
38 | Блины с ветчиной и сыром |
2600,0 |
10,88% |
Y |
39 | Роллы мясные |
1884,7 |
18,77% |
Y |
7 | Блины с грибами |
14500,0 |
29,66% |
Z |
14 | Coca – cola |
10166,7 |
39,16% |
Z |
28 | Блины с сыром |
5666,7 |
29,12% |
Z |
32 | Коктейль молочный |
5280,3 |
57,31% |
Z |
Для подробного анализа данных составляем таблицу (табл. 5).
Таблица 5 – Итоговые значения по количеству наименований
Наименование | Количество наименований продукции | Доля от общего количества |
Группа Х | 15 | 37,5% |
Группа Y | 21 | 52,5% |
Группа Z | 4 | 10% |
Итого | 40 | 100% |
Проанализировав данные из табл. 4, можно сделать вывод:
- Группа Х содержит 15 наименований продукции (Компот, Фунчеза, Роллы с рыбой, Куриные шашлычки, Пиво, Картофель фри, Картофельные крокеты, Блины «Сюрприз», Курица жареная, Самса, Блины с джемом, Блины с медом, Сок, Блины с бананом, Салат летний), что составляет 37,5% от общего количества исследуемой продукции.
- Группа Y содержит 21 наименование продукции (Лоба-че, Кимчи, Блины с варенной сгущенкой, Мороженое, Блины с курагой и яблоком, Блины с маслом и сахаром, Блины со сметаной, Морская капуста, Nestea, Блины с мясом и рисом, Чай, Шоколадные изделия, Кофе, Блины с творогом, Капуста-че, Беляши, Роллы овощные, Чебуреки, Морковь-че, Блины с ветчиной и сыром, Роллы мясные), что составляет 52,5% от общего количества исследуемой продукции.
- Группа Z содержит 4 наименования продукции (Блины с грибами, Coca–cola, Блины с сыром, Коктейль молочный), что составляет 10% от общего количества исследуемой продукции.
Можно сказать, что 90% ассортимента практически стабильно продается.
Далее производим сцепление групп ABC-анализа и XYZ-анализа (табл.6).
Таблица 6 – Сортировка и сцепление групп товаров
№ | Продукция | АВС | XYZ | Сцепление |
38 |
Компот | A | X | AX |
39 |
Фунчеза | A | X | AX |
22 |
Роллы с рыбой | A | X | AX |
1 |
Куриные шашлычки | A | X | AX |
2 |
Пиво | A | X | AX |
4 |
Картофель фри | A | X | AX |
5 |
Картофельные крокеты | A | X | AX |
14 |
Блины «Сюрприз» | A | X | AX |
3 |
Курица жареная | A | X | AX |
31 |
Самса | A | X | AX |
13 |
Блины с джемом | A | X | AX |
8 |
Блины с медом | A | X | AX |
36 |
Лоба-че | A | Y | AY |
37 |
Кимчи | A | Y | AY |
10 |
Блины с варенной сгущенкой | A | Y | AY |
15 |
Мороженое | A | Y | AY |
17 |
Блины с курагой и яблоком | A | Y | AY |
6 |
Блины с маслом и сахаром | A | Y | AY |
7 |
Блины со сметаной | A | Y | AY |
40 |
Морская капуста | A | Y | AY |
20 |
Блины с грибами | A | Z | AZ |
21 |
Coca – cola | A | Z | AZ |
23 |
Сок | B | X | BX |
32 |
Nestea | B | Y | BY |
9 |
Блины с мясом и рисом | B | Y | BY |
11 |
Чай | B | Y | BY |
16 |
Шоколадные изделия | B | Y | BY |
12 |
Кофе | B | Y | BY |
24 |
Блины с творогом | B | Y | BY |
30 |
Капуста-че | B | Y | BY |
25 |
Блины с сыром | B | Z | BZ |
26 |
Коктейль молочный | B | Z | BZ |
18 |
Блины с бананом | C | X | CX |
28 |
Салат летний | C | X | CX |
34 |
Беляши | C | Y | CY |
35 |
Роллы овощные | C | Y | CY |
33 |
Чебуреки | C | Y | CY |
29 |
Морковь-че | C | Y | CY |
19 |
Блины с ветчиной и сыром | C | Y | CY |
27 |
Роллы мясные | C | Y | CY |
Представим получившийся результат в виде таблицы (табл.7).
Таблица 7 – Результаты анализа
|
A |
B |
C |
X |
Компот
Фунчеза Роллы с рыбой Куриные шашлычки Пиво Картофель фри Картофельные крокеты Блины «Сюрприз» Курица жареная Самса Блины с джемом Блины с медом |
Сок | Блины с бананом
Салат летний |
Y |
Лоба-че
Кимчи Блины с варенной сгущенкой Мороженое Блины с курагой и яблоком Блины с маслом и сахаром Блины со сметаной Морская капуста |
Nestea
Блины с мясом и рисом Чай Шоколадные изделия Кофе Блины с творогом Капуста-че |
Беляши
Роллы овощные Чебуреки Морковь-че Блины с ветчиной и сыром Роллы мясные |
Z |
Блины с грибами
Coca – cola |
Блины с сыром
Коктейль молочный |
После распределения по доле мы видим, какие блюда имеют высокий товарооборот и стабильность (табл. 8).
Таблица 8- Анализ выделения успешных позиций
Группа | Количество | Доля, % |
AX |
12 |
30,0 |
AY |
8 |
20,0 |
AZ |
2 |
5,0 |
BX |
1 |
2,5 |
BY |
7 |
17,5 |
BZ |
2 |
5,0 |
CX |
2 |
5,0 |
CY |
6 |
15,0 |
CZ |
0 |
0,0 |
Итого |
40 |
100,0 |
Блюда групп А и В из ABC-анализа обеспечивают основной товарооборот компании, применение XYZ-анализа позволяет разработать более точную ассортиментную политику.
Охарактеризуем получившиеся группы [4].
АХ и BX- группа блюд, у которых высокий товарооборот и стабильность. Требуется обеспечивать постоянное наличие на складе компонентов для таких блюд.
AY и BY – группы блюд, у которых высокий товарооборот, но недостаточная стабильность продаж. Для компонентов этих блюд требуется обеспечить их постоянное наличие, нужно увеличить страховой запас.
AZ и BZ – группа блюд, у которых высокий товарооборот, но низкая стабильность продаж. К закупке компонентов этой группы необходимо отнестись очень внимательно, постоянно следить за их наличием и лучше приобретать у поставщика, который находиться рядом.
СХ - группа блюд с низким товарооборотом, но высокая стабильность продаж. Для компонентов блюд необходимо использовать систему заказов с постоянной периодичностью и снизить страховой товарный запас.
CY – группа блюд с низким товарооборотом и средней стабильностью продаж. Для компонентов блюд можно перейти на систему с постоянной суммой (объемом) заказа, но при этом формировать страховой запас, исходя из имеющихся у компании возможностей.
Блюд группы CZ (низкий товарооборот, низкая стабильность) в ассортименте не оказалось.
Таким образом, можно сказать, что применение совмещенного АВС- и XYZ-анализа позволяет [4]:
- повысить эффективность системы управления товарными ресурсами;
- повысить долю высокоприбыльных товаров без нарушения принципов ассортиментной политики;
- выявить ключевые товары и причины, влияющие на количество товаров хранящихся на складе;
- выявить приоритеты для размещения товаров на складе;
- перераспределить усилия персонала в зависимости от квалификации и имеющегося опыта.
В результате проведенного исследования, можно сказать, что руководству компании следует присмотреться к приготовляемым блюдам (Блины с грибами, Блины с сыром, Коктейль молочный) и для компонентов таких блюд (грибы, сыр, молоко) тщательно подбирать объемы приобретения и сроки хранения на складе. Компоненты для таких блюд как Блины с сыром, Коктейль молочный является скоропортящимися, поэтому их необходимо закупать в малых количествах.
Показанная технология проведения ABC-XYZ-анализа может быть использована в преподавании прикладных информационных технологий [23-27].
Библиографический список
- Бузукова Е.А. Анализ ассортимента и стабильности продаж с использованием ABC-анализа и XYZ-анализа // Управление продажами. 2006. № 3. С. 166-185.
- Дроздов П.А. Управление запасами в цепях поставок: учебно-методическое пособие. Минск: ИБМТ БГУ, 2014. – 103 с.
- Бодряков Р. ABC и XYZ: составление и анализ итоговой матрицы. URL: http://www.loglink.ru/massmedia/analytics/record/?id=275/ (дата обращения: 01.12.2014).
- Голубков Е. П. ABC-И XYZ-анализ: проведение и оценка результативности // Маркетинг в России и за рубежом. 2010. № 3. С. 12-23.
- Ксенофонтова О. Л., Новосельская Н. А. Моделирование деятельности торговой организации с помощью ABC-XYZ–анализа //Современные наукоемкие технологии. 2013. №. 10. С. 20-22.
- Вечкуткина С.А. Методика оценки формирования ассортимента коммерческого предприятия // Школа университетской науки: парадигма развития. 2012. Т. II. № 6. С. 67-69.
- Ласковец С.В., Каптюхин Р.В., Жидкова О.Н. Применение методов анализа ассортимента в целях совершенствования товарной политики компании // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2014. № 2 (27). С. 141-145.
- Наумов А.А. О проблемах некоторых классических методов анализа экономических систем и путях их разрешения // Theoretical & Applied Science. 2013. № 12 (8). С. 112-114.
- Наумов А.А. Использование метода детализации финансовых потоков в задачах оценивания эффективности проектов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 48 (186). С. 35-41.
- Наумов А.А., Баженов Р.И. О неустойчивости метода нормализации критериев // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/11/40408 (дата обращения: 01.12.2014).
- Репичев А.И. Анализ товарного портфеля сельскохозяйственного предприятия // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 3. С. 59-64.
- Репичев А.И. Методы анализа продуктового портфеля фирмы // Научная жизнь. 2010. № 3. С. 47-49.
- Баженов Р.И., Векслер В.А. Анализ потребительских корзин в 1С:Предприятие на примере АВС-анализа // Информатизация и связь. 2013. № 5. С. 117-123.
- Баженов Р.И., Векслер В.А. Реализация XYZ-анализа в программном коде внутреннего языка программирования 1С:Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. № 1. С. 37-42.
- Баженов Р.И., Векслер В.А., Гринкруг Л.С. RFM-анализ клиентской базы в прикладном решении 1С:Предприятие 8.3 // Информатизация и связь. 2014. № 2. С. 51-54.
- Векслер В.А., Баженов Р.И. Определение взаимосвязи номенклатурных позиций средствами 1С:Предприятие 8.3 // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 7(39). С.45-49.
- Сизых А.Ф., Баженов Р.И. Разработка программной системы поиска ассоциативных правил на основе алгоритма apriori // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 10-1 (42). С. 52-59.
- Остроушко А.А., Баженов Р.И. Анализ ассортимента электротоваров с использованием ABC-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. №10 (37). С. 73-81.
- Conger S. Six sigma and business process management //Handbook on Business Process Management 1. Springer Berlin Heidelberg, 2010. С. 127-148.
- Oblak L., Podlesnik B. Supervision and stock control in a wood industry company with the help of the ABC and XYZ analysis //Les-Wood. 2005. Т. 57. №. 12. С. 366-370.
- Buliński J., Waszkiewicz C., Buraczewski P. Utilization of ABC/XYZ analysis in stock planning in the enterprise //Annals of Warsaw University of Life Sciences–SGGW. 2013. №. 61. С. 89-96.
- Бронштейн К.С., Наумов А.А., Баженов Р.И. Применение классического ABC-анализа для анализа ассортимента блюд кафе // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2014. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2014/11/6312 (дата обращения: 25.11.2014).
- Баженов Р.И. Проектирование методики обучения дисциплины «Информационные технологии в менеджменте» // Современная педагогика. 2014. № 8 (21). С. 24-31.
- Баженов Р.И. О методике обучения проектированию информационных систем будущих менеджеров // Психология, социология и педагогика. 2014. № 8 (35). С. 30-38.
- Баженов Р.И. Об организации деловых игр в курсе «Управление проектами информационных систем» // Научный аспект. 2014. Т. 1. № 1. С. 101-102.
- Баженов Р.И. О применении балльно-рейтинговой системы для оценивания курсовых работ по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии» // Приволжский научный вестник. 2014. № 5 (33). С. 135-138.
- Баженов Р.И. Об организации научно-исследовательской практики магистрантов направления «Информационные системы и технологии» // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.