XYZ-анализ: насколько стабилен спрос

ABC-анализ говорит, сколько дохода приносит товар, но не показывает, насколько предсказуем спрос. Два товара могут продаваться по 100 штук в месяц: один каждый месяц около 100, другой то 50, то 150. Первым можно управлять по простому правилу, а второй всегда создаёт риск излишка или нехватки в запасе. XYZ-анализ измеряет именно эту разницу.

Коэффициент вариации

Основной показатель — коэффициент вариации:

V = стандартное отклонение ÷ средний спрос × 100.

Стандартное отклонение показывает, насколько в среднем спрос отклоняется от среднего значения. Деление на среднее делает это отклонение относительным, поэтому дешёвые и дорогие, ходовые и редкие товары можно сравнивать по одной шкале. Широко используемые границы:

• X: V до 10 процентов — спрос ровный.
• Y: V от 10 до 25 процентов — спрос колеблется.
• Z: V выше 25 процентов — спрос резко меняется.

Границы не абсолютны; при необходимости их можно изменить под свои данные, лишь бы правило оставалось одинаковым.

Пример с тремя товарами

Возьмём продажи за шесть месяцев. У всех трёх товаров среднее одинаково — 100 штук в месяц.

Первый товар: 100, 104, 98, 102, 96, 100. Отклонения от среднего 0, 4, −2, 2, −4, 0; сумма их квадратов 40. 40 ÷ 6 ≈ 6,67, корень ≈ 2,58. V = 2,58 ÷ 100 × 100 ≈ 2,6 процента. Это группа X.

Второй товар: 85, 120, 95, 110, 80, 110. Отклонения −15, 20, −5, 10, −20, 10; сумма квадратов 1250. 1250 ÷ 6 ≈ 208,3, корень ≈ 14,4. V ≈ 14,4 процента. Это группа Y.

Третий товар: 60, 140, 80, 120, 50, 150. Отклонения −40, 40, −20, 20, −50, 50; сумма квадратов 9000. 9000 ÷ 6 = 1500, корень ≈ 38,7. V ≈ 38,7 процента. Это группа Z.

Среднее одинаково, а управлять ими нужно совершенно по-разному. Именно поэтому определять запас только по средним продажам — путь к ошибкам.

Разница видна и в деньгах. Страховой запас прямо пропорционален стандартному отклонению (об этом отдельная статья), поэтому при прочих равных условиях третьему товару нужно примерно в 15 раз больше запаса, чем первому: 38,7 ÷ 2,6 ≈ 15.

Расчёт в Excel

Если по каждому товару месяцы записаны в одной строке, формула простая: STDEV.P(B2:G2) ÷ AVERAGE(B2:G2). STDEV.P считает для всей совокупности, STDEV.S — для выборки; на шести значениях они немного различаются, поэтому выберите один вариант и всегда используйте его. Данные лучше брать минимум за 6-12 месяцев, а точнее — за год. Для быстро продающихся товаров вместо месяцев можно взять недели. Важно: коэффициент зависит от длины периода, по неделям он обычно выше, чем по месяцам, поэтому сравнивайте все товары на одном и том же периоде.

Что делать с каждой группой

• X: достаточно простого автоматического правила — точки заказа и небольшого страхового запаса.
• Y: сделайте запас немного больше и пересматривайте прогноз раз в месяц или неделю.
• Z: предсказать трудно. Страховой запас будет больше, поэтому для дорогих товаров рассмотрите работу под заказ, небольшие партии и оперативную договорённость с поставщиком. Группа Z не означает «плохой» товар, но именно она способна заморозить больше всего денег.

Типичные ошибки

• Слишком короткий период: при трёх-четырёх значениях коэффициент получается случайным.
• Игнорирование сезона. Напитки летом или обогреватели зимой естественно резко меняют спрос, из-за этого они становятся Z. Оценивайте их внутри сезона или убрав сезонный фактор.
• Влияние акций. Скачок в неделю скидок не означает, что сам товар нестабилен.
• Оценка новых товаров. У товара без истории XYZ ненадёжен, держите его в отдельном списке «новые».

Вывод

XYZ-анализ одним простым расчётом показывает предсказуемость спроса и раскрывает разницу, которую прячет среднее число. Вместе с ABC он даёт для каждого товара подходящую политику запасов. CountLab объединяет ABC/XYZ-анализ с результатами инвентаризации и показывает, насколько часто нужно пересчитывать и контролировать тот или иной товар.