XYZ-анализ: коэффициент вариации, группы и пример

XYZ-анализ делит товары по стабильности спроса: одни продаются ровно из месяца в месяц, другие скачут, третьи непредсказуемы. От этого зависит, насколько можно доверять прогнозу, какой держать страховой запас и как часто проверять остаток. Ниже — формула коэффициента вариации, границы групп, расчёт в Excel на примере пяти товаров и ошибки, из-за которых стабильный товар попадает в Z.

Статья для владельца интернет-магазина, оптовика, закупщика и селлера. То же самое применительно к маркетплейсам — где смотреть ABC в кабинете Ozon и как группы влияют на поставки — разобрано в статье про ABC и XYZ-анализ на Ozon и WB.

Что показывает XYZ-анализ

ABC-анализ отвечает на вопрос «сколько товар приносит». XYZ — на другой: «насколько предсказуемо он продаётся». Это не про деньги, а про риск ошибиться с закупкой.

• X — спрос ровный, прогноз надёжен, запас можно держать небольшой.
• Y — спрос колеблется, но в понятных пределах: прогноз рабочий, страховой запас нужен побольше.
• Z — спрос нерегулярный, прогноз по среднему почти бесполезен: любой объём закупки — ставка.

XYZ-анализ запасов и XYZ-анализ продаж — это один и тот же расчёт: классы присваиваются по истории продаж, а применяются к запасам — к размеру страховки, частоте заказа и формату закупки.

Формула коэффициента вариации

Стабильность измеряют коэффициентом вариации — это стандартное отклонение продаж, делённое на средние продажи:

Стандартное отклонение показывает, насколько в среднем продажи отдельных периодов отличаются от средней. Само по себе оно в штуках и зависит от масштаба: отклонение в 10 штук — много для товара, который продаётся по 20 штук в месяц, и ничтожно для товара с продажами 2000 штук. Деление на среднее приводит все товары к одной шкале — процентам.

Считайте по штукам, а не по рублям. Изменения цены, скидки и акции добавляют к выручке колебания, которых в спросе не было.

Группы X, Y, Z: границы — это условность

Чаще всего берут такие границы:

• X — коэффициент вариации до 10%;
• Y — от 10% до 25%;
• Z — больше 25%.

Встречаются и другие варианты — например, 15% и 30%, а кто-то подбирает границы так, чтобы в каждую группу попала понятная доля ассортимента. Закона здесь нет. Важно другое: выбрать границы один раз под свои данные и не менять их между пересчётами, иначе товары будут «переезжать» из группы в группу не из-за спроса, а из-за линейки.

Границы зависят и от того, по каким периодам вы считаете. По неделям коэффициент вариации у того же товара, как правило, выше, чем по месяцам: случайные колебания внутри месяца частично гасят друг друга. Если перенести границы 10% и 25% с месячных данных на недельные, в Z уедет заметно больше товаров.

Методы XYZ-анализа

Под «методами» обычно имеют в виду, по каким данным считать разброс. На практике их три.

1. По фактическим продажам. Классический вариант: продажи по периодам, среднее, стандартное отклонение, коэффициент. Быстро, но честно только для товаров, которые всё время были в наличии.
2. По продажам, очищенным от дефицита. Периоды, когда товара не было на складе часть времени, пересчитываются по скорости продаж в дни наличия. Это главный способ не записать стабильный товар в Z — подробнее ниже.
3. По ошибке прогноза. Для сезонных и растущих товаров разброс считают не вокруг средней, а вокруг прогноза: берут отклонения факта от прогноза по каждому периоду, их стандартное отклонение делят на средние продажи. Тогда предсказуемый сезонный товар не попадает в Z только за то, что летом продаётся больше, чем зимой. Как построить сам прогноз, разобрано в статье про методы прогноза спроса.

Как сделать XYZ-анализ в Excel

Подготовьте таблицу: в столбце A — товары, в столбцах B–G — продажи в штуках за шесть месяцев, по строке на товар. Дальше четыре столбца формул.

1. В H2 посчитайте средние продажи: =СРЗНАЧ(B2:G2)
2. В I2 — стандартное отклонение: =СТАНДОТКЛОН.Г(B2:G2)
3. В J2 — коэффициент вариации, задайте ячейке процентный формат: =I2/H2
4. В K2 — группу: =ЕСЛИ(J2<=10%;"X";ЕСЛИ(J2<=25%;"Y";"Z"))

Протяните формулы на все строки. В английской версии Excel это функции AVERAGE, STDEV.P и IF.

СТАНДОТКЛОН.Г или СТАНДОТКЛОН.В

СТАНДОТКЛОН.Г считает данные всей совокупностью и делит на число значений n. СТАНДОТКЛОН.В считает их выборкой и делит на n − 1, поэтому даёт чуть больше. На шести точках СТАНДОТКЛОН.В больше примерно на 10%, на двенадцати — примерно на 4%. Для XYZ годится любая, но одна и та же для всех товаров и всех пересчётов: у товара на границе групп выбор функции может поменять класс.

Пример: пять товаров за шесть месяцев

Продажи в штуках с марта по август. Стандартное отклонение посчитано через СТАНДОТКЛОН.Г, значения округлены.

• Бумажные полотенца: 200, 210, 190, 205, 195, 200. Среднее 200, отклонение 6,5, коэффициент 3,2% — X.
• Кабель USB-C: 120, 118, 125, 40, 122, 115. Среднее 106,7, отклонение 30,0, коэффициент 28,1% — Z.
• Термокружка: 90, 105, 75, 100, 80, 90. Среднее 90, отклонение 10,4, коэффициент 11,6% — Y.
• Настольная лампа: 30, 55, 20, 45, 60, 30. Среднее 40, отклонение 14,4, коэффициент 36,1% — Z.
• Надувной бассейн: 10, 40, 120, 200, 180, 50. Среднее 100, отклонение 71,9, коэффициент 71,9% — Z.

Три товара из пяти в Z, но причины у них разные, и только у лампы спрос действительно непредсказуем. С кабелем и бассейном разбираемся ниже. Если считать через СТАНДОТКЛОН.В, коэффициенты были бы примерно на 10% выше, но группы в этом примере не изменились бы.

Подводные камни XYZ-анализа

Дни без остатка занижают продажи и завышают вариацию

Это самая частая ошибка. В июне кабель продался всего 40 раз — не потому, что его перестали покупать, а потому, что он был в наличии только 10 дней из 30. Нулевые продажи в дни дефицита — это не спрос, а упущенная выручка. Но формула видит просто провал до 40 и записывает стабильный товар в Z.

Исправление — считать продажи по скорости в дни наличия и приводить к полному периоду:

Для кабеля: 40 ÷ 10 × 30 = 120 штук. С поправкой ряд выглядит так: 120, 118, 125, 120, 122, 115. Среднее 120, отклонение 3,1, коэффициент 2,6% — X. Один месяц дефицита перебросил товар из X в Z. Логику расчёта скорости по дням наличия подробно разбирали в статье про скорость продаж.

Если товара не было весь период, оставьте ячейку пустой, а не ставьте ноль. Excel пропускает пустые ячейки и в СРЗНАЧ, и в функциях стандартного отклонения, а ноль считает обычным значением:

Сезонность

Бассейн с коэффициентом 71,9% формально самый непредсказуемый товар, хотя на деле всё ясно: весна — разгон, июнь и июль — пик, август — спад. Сезонный товар почти всегда попадает в Z по классическому методу. Для него либо считайте разброс вокруг прогноза с учётом сезона, либо сравнивайте с теми же месяцами прошлого года. Как готовить запас к сезону — в статье про сезонность спроса.

Новинки

У нового товара мало истории, а первые месяцы — это разгон, который сам по себе даёт большой разброс. Договоритесь не присваивать класс, пока у товара нет полной истории за тот же горизонт, что и у остальных, и держите новинки отдельным списком. Как заводить новые позиции, не набрав лишнего, — в статье про ввод новинок без неликвида.

Период и гранулярность

Чем меньше точек, тем случайнее коэффициент: по трём месяцам он почти ничего не говорит. Шесть месяцев — разумный минимум для месячных данных, недельные ряды дают больше точек за тот же срок, но и больше шума. Выбирайте шаг под ритм закупок: заказываете раз в месяц — считайте по месяцам, пополняете еженедельно — по неделям. И не забывайте про разовые выбросы: крупный оптовый заказ или акция раздувают разброс, такие периоды лучше пометить и исключить.

Матрица ABC-XYZ: девять групп

XYZ сильнее всего работает в паре с ABC. Каждый товар получает две буквы: первая — вклад в выручку или прибыль, вторая — стабильность спроса. Как посчитать ABC, пошагово разобрано в статье ABC-анализ в Excel.

• AX — главные и предсказуемые: не допускать дефицита, пополнять по точке дозаказа, запас держать без лишнего.
• AY — главные с колебаниями: страховой запас выше, остаток проверять чаще.
• AZ — главные, но непредсказуемые: разобраться в причине (сезон, акции, дефицит в данных), следить еженедельно, запас готовить под пик.
• BX — пополнять по графику, почти без ручного вмешательства.
• BY — стандартный страховой запас и регулярный контроль.
• BZ — закупать меньшими партиями и чаще, чтобы не зависнуть с остатком.
• CX — минимальный запас; можно заказывать реже, тратя на позицию минимум внимания.
• CY — минимальный запас и регулярная проверка, нужна ли позиция в ассортименте.
• CZ — под заказ, в минимальном количестве или на вывод из ассортимента.

Чем правее по XYZ, тем больше страховой запас на единицу продаж — как его считать, разобрано в статье про страховой запас.

Как часто пересчитывать

Спрос меняется быстрее, чем вклад товара в выручку, поэтому XYZ полезно пересчитывать раз в месяц, скользящим окном: добавили новый месяц — убрали самый старый. Метод, границы и функцию стандартного отклонения при этом не меняйте. Если товар переехал из X в Z, сначала проверьте данные — не было ли дефицита или акции, — и только потом меняйте закупку.

Что есть в Veloseller

Veloseller считает ABC-анализ по выручке — первая буква матрицы у вас уже будет. XYZ сервис не считает: коэффициент вариации посчитайте в таблице по схеме выше. Зато в Veloseller скорость продаж считается по дням, когда товар был в наличии, а упущенная выручка показывает, сколько стоили дни без остатка — те самые, которые искажают XYZ.

Частые вопросы

Что такое XYZ-анализ простыми словами?

Это разделение товаров по стабильности спроса: X продаются ровно, Y с колебаниями, Z непредсказуемо. Стабильность измеряют коэффициентом вариации продаж по периодам.

Как рассчитать коэффициент вариации для XYZ-анализа?

Разделите стандартное отклонение продаж за несколько периодов на средние продажи за те же периоды и умножьте на 100%. В Excel это СТАНДОТКЛОН.Г, делённое на СРЗНАЧ по одной и той же строке.

Какие границы групп в XYZ-анализе?

Чаще всего X — до 10%, Y — от 10% до 25%, Z — больше 25%. Это условность: встречаются и 15% и 30%, главное — не менять границы между пересчётами.

Какие методы XYZ-анализа бывают?

Разброс считают по фактическим продажам, по продажам с поправкой на дни без остатка или по отклонениям от прогноза. Последний вариант нужен сезонным и растущим товарам.

Как сделать ABC XYZ анализ запасов?

Сначала разделите товары на A, B и C по выручке или прибыли, затем на X, Y и Z по коэффициенту вариации продаж. Каждый товар получит две буквы, например AX или CZ, и по ним назначают страховой запас и частоту закупки.

По каким периодам делать XYZ-анализ товара — по неделям или месяцам?

Под ритм закупок: при ежемесячных заказах — по месяцам, при еженедельных — по неделям. Коэффициент по неделям обычно выше, поэтому границы групп подбирают под выбранный шаг.

Итог

XYZ-анализ — это коэффициент вариации продаж и три группы с условными границами, чаще всего 10% и 25%. Считать его в Excel — четыре формулы, но честный результат зависит от данных: продажи в периоды дефицита пересчитывайте по скорости в дни наличия, сезонные товары оценивайте относительно прогноза, новинки не классифицируйте. В паре с ABC получается матрица из девяти групп, по которой видно, где страховой запас нужен больше, а где его стоит сократить.

Источники: справка Microsoft Excel — «СТАНДОТКЛОН.Г», «СТАНДОТКЛОН.В», «Функция СРЗНАЧ» (сверено 25.09.2026).