XYZ-анализ в закупках: как прогнозировать потребность в товарах с нерегулярным спросом

Коллеги, здравствуйте!

Все мы знаем и любим ABC-анализ за его простоту и наглядность. Он четко отвечает на вопрос: «Какие товары приносят нам основную выручку?». Мы фокусируемся на группах A и B, и это абсолютно правильно. Но есть вопрос, на который ABC-анализ не отвечает: «Как часто и, главное, насколько предсказуемо продается тот или иной товар?»

Вы сталкивались с ситуацией, когда товар из группы C внезапно заканчивается и создает «ажиотаж» на складе, а по позиции A месяцами копятся излишки? Стандартный ABC здесь бессилен. Виновник — нерегулярный, плохо прогнозируемый спрос.

Сегодня мы разберем инструмент, который закроет эту «слепую зону» — XYZ-анализ. Вы научитесь не только оценивать финансовую значимость товара, но и предсказывать его поведение, превращая закупки в точную науку.

Что такое XYZ-анализ и зачем он закупщику?

Если ABC-анализ показывает «деньги», то XYZ-анализ показывает «стабильность».

Суть метода: Он группирует товары в зависимости от коэффициента вариации (CV) их потребления. Простыми словами — насколько сильно продажи товара отклоняются от среднего значения месяц к месяцу.

• X-категория: Спрос стабильный и легко прогнозируемый. Отклонения минимальны. Пример: хлеб, молоко, сахар в рознице.

• Y-категория: Спрос с сезонными колебаниями или имеющий тенденцию. Его можно прогнозировать с определенной долей вероятности. Пример: кулеры для воды (спрос летом), новогодняя атрибутика.

• Z-категория: Спрос нерегулярный, эпизодический, имеющий высокий уровень неопределенности и крайне сложный для прогнозирования традиционными методами. Пример: штучный товар под индивидуальный заказ, узкоспециализированные запчасти.

Зачем это закупщику? Чтобы принимать принципиально разные решения по управлению запасами для каждой группы, минимизируя риски и дефицита, и излишков.

Как провести XYZ-анализ: Практический алгоритм

Не пугайтесь термина «коэффициент вариации». Весь расчет легко автоматизируется в Excel.

Шаг 1: Подготовка данных
Возьмите данные о продажах или расходе товара за последние 6-12 месяцев (чем период длиннее и стабильнее, тем точнее анализ). Данные должны быть в сопоставимых единицах (штуки, килограммы).

Шаг 2: Расчет коэффициента вариации (CV) в Excel
Коэффициент вариации — это отношение стандартного отклонения к среднему арифметическому, выраженное в процентах. Он показывает разброс данных.

1. В столбцах у вас будут месяцы, в строках — номенклатура.

2. Для каждой товарной позиции рассчитайте:

   • Среднее значение за период (=СРЗНАЧ(B2:M2))

   • Стандартное отклонение (используйте функцию для генеральной совокупности: =СТАНДОТКЛОН.В(B2:M2))

   • Коэффициент вариации (CV): =(Стандартное отклонение / Среднее значение) * 100%

Шаг 3: Группировка товаров по категориям X, Y, Z

• X: CV < 10% — Высокая стабильность и предсказуемость.

• Y: 10% ≤ CV ≤ 25% — Средняя стабильность, прогноз с допущениями.

• Z: CV > 25% — Низкая стабильность, случайные колебания спроса.

Важное уточнение: Эти пороговые значения являются рекомендуемыми и могут варьироваться. Например, в стабильном ритейле порог для X может быть снижен до 5-7%, а в волатильном B2B-сегменте для Y его можно поднять до 30-35%. Ключ — анализировать распределение товаров внутри вашей номенклатуры и устанавливать границы, которые будут иметь для вас практический смысл.

Главная сила: Матрица ABC-XYZ

Само по себе знание XYZ — это лишь половина дела. Его настоящая мощь раскрывается при объединении с ABC-анализом в единую матрицу.

Мы получаем 9 групп товаров, для каждой из которых у нас есть готовая стратегия управления.

Пример матрицы и управленческих решений:

Решения в матрице являются типовыми рекомендациями. Важно учитывать дополнительные факторы, такие как минимальная партия заказа (MOQ) от поставщика или стратегическая необходимость наличия даже «балластного» товара для имиджа полного ассортимента.

Кейс из практики: Как матрица ABC-XYZ сэкономила 18% складских затрат

Один из наших клиентов в сегменте B2B столкнулся с проблемой: 30% склада были заняты медленнооборачиваемыми запчастями (группа C), при этом регулярно возникал дефицит по 5-7 ключевым позициям.

После построения матрицы ABC-XYZ выяснилось:

• Значительная часть «замороженных» денег находилась в категориях CZ и BZ — недорогие и абсолютно непредсказуемые товары.

• Критически важные для клиентов позиции категории AX были на минимальном остатке.

Что мы сделали:

1. Для CZ-группы полностью отказались от складского запаса, переведя их на заказ «под клиента» с увеличенным сроком поставки.

2. Для AZ-товаров согласовали с поставщиками схему экстренных поставок в течение 3-5 дней, сократив нормативный запас в 3 раза.

3. Освободившиеся средства и складские мощности направили на увеличение страхового запаса для AX и AY групп.

Результат: Через 3 месяца дефицит по ключевым позициям был сведен к нулю, а затраты на содержание запасов сократились на 18%.

Заключение

XYZ-анализ — это не просто еще один отчет для галочки. Это переход от реактивного управления («товар закончился — срочно заказываем») к проактивному. Это стратегическое решение, куда направить ваше ограниченное время и ресурсы.

Объединив финансовый взгляд ABC-анализа с прогнозным взглядом XYZ, вы получаете полную карту вашего ассортимента. Вы начинаете управлять не просто товарами, а рисками и возможностями. Именно это и отличает современную, эффективную службу закупок.

Успехов в аналитике!