XYZ-анализ делит товары на три группы по стабильности спроса. Для каждой позиции считают коэффициент вариации продаж в штуках по месяцам: до 10 процентов это X, от 10 до 25 это Y, выше 25 это Z. По группам решают, как часто закупать товар и какой запас держать на складе.
Деление товаров по стабильности спроса: X продаются ровно, Z скачут от месяца к месяцу.
Коэффициент вариации = Стандартное отклонение продаж по месяцам / Средние продажи за месяц × 100%. X до 10%, Y от 10% до 25%, Z больше 25%
| Средние продажи | 200 |
| Стандартное отклонение | 30 |
| Коэффициент вариации | 15 % |
30 / 200 × 100% = 15%, группа Y
Пример посчитан на выгрузках вымышленного мебельного магазина: продажи сайта и трех маркетплейсов, реклама, сделки CRM и остатки за 2024-2025 годы.
SQL, по которому посчитано
WITH monthly AS (
SELECT product, date_trunc('month', date) AS month, sum(units) AS units
FROM sales
WHERE date > (SELECT max(date) FROM sales) - INTERVAL 12 MONTH
GROUP BY ALL
)
SELECT product, round(stddev_pop(units) / avg(units), 4) AS variation
FROM monthly
GROUP BY product
ORDER BY variation
XYZ-анализ нужен при планировании закупки и склада: по нему решают, сколько единиц держать в запасе и как часто пересматривать поставку. Товары группы X закупают ровными партиями по графику, потому что спрос месяц к месяцу почти не меняется. Группа Y идет в закупку с поправкой на сезон и акции, запас пересматривают чаще. Группа Z требует минимального запаса под заказ или предзаказа, потому что остаток легко уходит в неликвид. Анализ применяют и при выводе ассортимента: перед снятием товара с продажи проверяют, случайные это скачки или сезон.
Нужны продажи в штуках по каждому товару за каждый месяц последних 12 месяцев. Минимальный набор колонок: артикул или идентификатор товара, название, месяц, количество проданных штук. Данные берут из отчета по продажам или из выгрузки заказов с датой и количеством, месяцы собирают группировкой. Возвраты и отмены вычитают из продаж, иначе коэффициент завышается у товаров с частыми возвратами. Если товар появился 3 месяца назад, его считают по этим месяцам и отдельно помечают короткую историю. Остатки и цены для XYZ-анализа не нужны, они идут в расчете оборачиваемости.
Коэффициент вариации показывает, насколько месяцы отклоняются от среднего: 0,0735 это около 7 процентов, группа X. Значения до 0,10 относят к X, от 0,10 до 0,25 к Y, выше 0,25 к Z. В примере вымышленного магазина торшер Раума и бра Иматра попали в X, стул Порво и диван прямой Турку в Y, и это описывает ровность спроса, объем продаж показывает другая колонка. Большой коэффициент при крупных продажах значит, что товар важен, но ровной партией его закупать нельзя. Смотрите коэффициент вместе со средними продажами за месяц: одинаковое значение у позиции с 5 и с 500 штуками ведет к разным решениям по запасу.
ABC-анализ делит товары по вкладу в выручку или в количество продаж, XYZ делит их по стабильности этого спроса. Матрица ABC-XYZ соединяет две оси, и по ней видно, что товар из группы A и группы Z дает много выручки, но продается скачками. Оборачиваемость считает, за сколько дней распродается запас, и отвечает на вопрос о складе. XYZ отвечает на вопрос о ровности продаж по месяцам, поэтому его считают до закупочного плана. Одна и та же позиция может быть в A по выручке и в Z по вариации.
Цены и скидки меняют сумму, поэтому скачки в рублях отражают переоценку и акции. Считайте коэффициент по количеству штук, тогда он покажет спрос.
Короткий период дает случайные выбросы, и товар уезжает в Z без причины. Берите 12 месяцев, а для новинок считайте по имеющимся месяцам и помечайте короткую историю.
Сезонная позиция почти всегда попадает в Z, и решение убрать ее из ассортимента оказывается ошибкой. Сначала сравните график с прошлым годом и отделите сезонность от случайных скачков.
Одинаковый коэффициент у товара с 5 и с 500 штуками в месяц ведет к разным потерям на складе. Смотрите на средние продажи вместе с вариацией, иначе запас посчитаете неверно.
Это деление товаров на три группы по тому, насколько ровно они продаются от месяца к месяцу. X продается ровно, Y с умеренными колебаниями, Z скачет.
В расчете используют 10 и 25 процентов: X до 10, Y от 10 до 25, Z больше 25. Эти границы условны, их можно менять под свой ассортимент.
Ровные продажи у него только в сезон, остальные месяцы падают почти до нуля, и отклонение получается большим. Перед выводом товара проверьте сезонность по прошлому году.
Можно, но цены и скидки искажают картину, и группа покажет колебания суммы. Для закупки надежнее считать по штукам.
Обычно за 12 месяцев, чтобы захватить сезонный цикл. Для товаров с историей в 3-6 месяцев результат осторожный, такие позиции помечают отдельно.
Бросьте выгрузки на доску Surrika и задайте вопрос обычными словами. Ответ придет графиком, а под ним будет SQL, по которому он посчитан.
14 дней бесплатно, карта не нужна.
Необходимые cookie нужны для входа и работы сервиса. Аналитические подключают «Яндекс Метрику» с Вебвизором на страницах сайта и запоминают, откуда вы пришли. Подробности в политике конфиденциальности.