Что показывает XYZ-анализ
XYZ-анализ отвечает на вопрос, насколько ровно менялись продажи товара за выбранные интервалы. Он дополняет ABC-анализ: ABC ранжирует позиции по вкладу в выручку или другой выбранный показатель, XYZ — по вариации спроса. Поэтому товар AX может одновременно давать большую выручку и продаваться стабильно, а CZ — давать небольшой вклад и продаваться рывками.
Результат зависит от периода, интервала и правил обработки пропусков. Четырёх недель достаточно, чтобы показать формулу, но не чтобы уверенно прогнозировать закупку.
Формула коэффициента вариации
Для учебного расчёта считаем наблюдаемые недели всей анализируемой совокупностью:
1. Среднее значение: μ = сумма продаж / число интервалов. 2. Стандартное отклонение совокупности: σ = √(Σ(xᵢ − μ)² / n). 3. Коэффициент вариации: CV = σ / μ × 100%.
Если выбран другой вариант стандартного отклонения, результат немного изменится. В таблице ниже везде делим сумму квадратов отклонений на n, а не на n − 1.
| Продажи за четыре недели | Среднее μ | σ совокупности | CV |
|---|---|---|---|
| 10, 10, 10, 10 | 10 | 0 | 0% |
| 5, 15, 5, 15 | 10 | 5 | 50% |
| 0, 0, 20, 20 | 10 | 10 | 100% |
Проверка второго ряда: отклонения от среднего — −5, 5, −5, 5; квадрат каждого равен 25. Среднее квадратов 100 / 4 = 25, корень — 5. В третьем ряду сумма квадратов отклонений равна 400, 400 / 4 = 100, корень — 10.
Как читать результат
Чем выше CV, тем менее равномерны наблюдения относительно среднего. Границы X, Y и Z компания выбирает под свои процессы. В документации SAP для отдельной настройки приведены, например, пороги 25% и 50%; это пример конфигурации системы, а не обязательный стандарт для магазина.
Перед классификацией зафиксируйте:
- одинаковую длину интервала: день, неделю или месяц;
- одинаковое окно анализа и единицу измерения — штуки, заказы или выручку;
- какие продажи учитываются: возвраты и отмены должны обрабатываться последовательно;
- были ли дни отсутствия товара, закрытия точки, акция или сезонный пик.
Нули при отсутствии товара не обязательно означают нулевой спрос. Пометьте интервалы дефицита отдельно: иначе XYZ покажет регулярность фактических продаж при доступном остатке, а не поведение спроса, который магазин мог бы обслужить. Акции и сезонность тоже лучше рассматривать в отдельной группе или в сопоставимых сезонах.
Если среднее μ = 0, коэффициент вариации не определён: делить на ноль нельзя. Не присваивайте такому товару автоматически «100%» — отметьте отсутствие продаж и разберите историю отдельно. Для редких продаж с большим числом нулевых периодов среднее может быть близко к нулю, поэтому CV становится крайне чувствительным; рядом сохраняйте сами значения и число периодов с продажами.
Рабочая таблица для магазина
| SKU | Недели в окне | Недели без товара | Среднее | CV | Контекст | Решение к проверке |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A-01 | 10 / 10 / 10 / 10 | 0 | 10 | 0% | обычный сезон | проверить текущий запас |
| B-02 | 5 / 15 / 5 / 15 | 0 | 10 | 50% | промо в неделях 2 и 4 | пересчитать без промо |
| C-03 | 0 / 0 / 20 / 20 | 1 | 10 | 100% | дефицит в первых неделях | восстановить доступность |
Добавьте к таблице дату расчёта, единицу продаж и выбранные пороги. Решение о запасе принимайте вместе с ABC-классом, сроком поставки и стоимостью дефицита. Один CV не говорит, сколько товара заказывать и когда.
Для оценки ценности ассортимента отдельно сопоставьте результат с ABC-анализом меню: он отвечает на вопрос о вкладе позиции, тогда как XYZ — о стабильности временного ряда.
Короткий порядок расчёта
1. Выберите одинаковые интервалы и окно, например восемь недель. 2. Подготовьте ряд продаж по каждому SKU и отметьте дефицит, закрытия и акции. 3. Рассчитайте среднее и стандартное отклонение одним и тем же методом для всех товаров. 4. Получите CV; при среднем ноль отметьте показатель как неопределённый. 5. Примените собственные пороги, проверьте исключения и пересматривайте классификацию по мере изменения сезона.
XYZ — способ описать вариативность истории, а не готовый прогноз. Короткий ряд, потерянные продажи и сезонные пики требуют отдельной проверки до решения о закупке.
Пороговые группы полезно откалибровать на собственной истории: возьмите несколько завершённых окон, посмотрите, какие товары фактически требуют одинакового режима пополнения, и только затем закрепите границы X/Y/Z. Не подбирайте порог задним числом под желаемую букву. Если меняется длина периода или частота замеров, классификацию пересчитайте и подпишите дату версии.
После стабильности проверьте и денежный вклад товара: для этого подходит оборачиваемость запасов магазина, которая отвечает на иной вопрос — как быстро запас превращается в продажи. Ни CV, ни скорость оборота отдельно не описывают полную экономику позиции.