Qué más ve la herramienta en sus periodos

El análisis XYZ mide un solo número: cuánto se dispersan las ventas alrededor de su propia media. Es una respuesta honesta a una pregunta honesta, pero tiene un límite: la dispersión no dice de dónde viene.

Tome cuatro artículos del conjunto de datos de demostración. Los cuatro caen en la misma clase XYZ, la Z:

• salsa de soja, coeficiente de variación 44,7 %: las ventas crecen casi cada mes, de 156 unidades en enero a 739 en diciembre;
• café mezcla 60/40, 76,8 %: en invierno unas 1.200 unidades al mes, en julio 8.581 — exactamente siete veces más — y de nuevo 1.051 en diciembre;
• azúcar blanco, 81,5 %: nueve meses de caída de 199 unidades a 26, y cero los tres últimos meses;
• cuscús, 111,5 %: cinco meses de ceros y después ventas de 29 a 259 unidades.

Una letra para cuatro situaciones completamente distintas. Un artículo en crecimiento hay que comprarlo por adelantado, uno estacional antes de la temporada, uno que se apaga hay que liquidarlo, y a una novedad conviene dejarla coger impulso. La letra Z no dice nada de todo eso, y no porque el método sea malo, sino porque responde a otra pregunta.

La herramienta calcula, con esas mismas columnas suyas, varias magnitudes más para distinguir estos casos. De ellas trata este artículo.

Lo primero que puede extraerse de una serie es la dirección. Por los puntos se traza una recta por mínimos cuadrados:

La pendiente en unidades no puede compararse entre artículos: +50 unidades al mes son ruido para uno que se vende por miles y crecimiento explosivo para otro que sale por decenas. Por eso la pendiente se divide entre la media y se convierte en porcentaje por periodo: β / μ. A ese número es al que la herramienta llama tendencia.

Pero la pendiente tiene una propiedad traicionera: siempre existe. Por cualquier nube de puntos pasa alguna recta, y si solo se mira a ella, es fácil declarar caída una demanda irregular y mandar el artículo a la baja. Por eso la dirección no se confirma por la pendiente, sino por cuánto explica realmente la recta sus datos:

Los umbrales por defecto son estos. La tendencia se calcula a partir de tres periodos y solo con una media distinta de cero. La dirección se confirma con R² de al menos 0,5: por debajo, la recta explica menos de la mitad de la dispersión y la herramienta dice que no hay dirección. Después se lee la pendiente: crecimiento es más de +5 % por periodo, caída menos de −5 %, y entre ambos, plano.

En el conjunto de demostración esto se ve en dos artículos. En la salsa de soja la pendiente es del +12,8 % al mes con R² 0,97: la recta pasa casi por los puntos y el artículo se reconoce como creciente. En el café la pendiente también es positiva, +1,2 % al mes, pero R² vale 0,00: la joroba del verano y el hueco del invierno la recta no los explica en absoluto. No se confirma dirección alguna, y con razón, porque allí no hay crecimiento.

De los 120 artículos del conjunto la dirección se confirma exactamente en tres: dos crecen, uno se apaga. Los otros 117 son planos, y ese es un resultado normal: la mayoría de los artículos realmente no tiene tendencia.

El coeficiente de variación no distingue un artículo estacional de uno irregular: los dos oscilan. Lo que los separa no es el tamaño del vaivén, sino dónde está el volumen: una temporada son varios periodos consecutivos, la demanda irregular son picos dispersos.

Por eso una ventana contigua se desliza por la serie y se mide la parte del volumen que cae dentro de la más «gorda»:

Los umbrales: la estacionalidad se evalúa a partir de seis periodos — en una serie más corta la «ventana de un cuarto» degenera. Un artículo cuenta como estacional cuando en la ventana de pico cae el 45 % del volumen o más.

En el café del conjunto, la ventana de junio a agosto reúne el 56,3 % de las ventas anuales: un artículo estacional, y justo por eso no puede planificarse con la media del año.

Y ahora la advertencia honesta, sin la cual esta sección sería un engaño. Con un año de datos la métrica no ve una temporada, sino lo picudo: una promoción puntual de verano se ve exactamente igual que una temporada que se repite año tras año. Para distinguirlas hacen falta al menos dos ciclos y una comprobación de repetición, y eso la herramienta hoy no lo hace.

La consecuencia se ve en el mismo conjunto. Tres artículos reciben la marca de estacionalidad y solo en uno se trata de una temporada:

• en el café la ventana de pico es junio–agosto, una subida veraniega real;
• en el azúcar la mejor ventana cayó en enero–marzo con un 52,5 % — pero eso no es una temporada, es el comienzo de una caída de nueve meses: el año empezó con las ventas más altas porque después solo hubo menos;
• en el cuscús la ventana es octubre–diciembre, 67,1 %: tampoco es temporada, son los primeros meses de vida de una novedad.

La herramienta se asegura en parte: el stock muerto no llega a la sugerencia sobre el pico, así que el azúcar no aparece allí. La novedad sí llega, y su tarjeta hay que leerla junto con la tarjeta sobre novedades.

Dos artículos pueden tener la misma proporción de periodos en cero y exigir acciones opuestas. Todo lo decide dónde están exactamente los ceros.

La herramienta cuenta tres cosas: cuántos periodos hay sin ventas, cuántos de ellos van seguidos al final de la serie y cuántos al principio.

Stock muerto es un artículo sin ventas durante tres periodos seguidos o más, o uno en el que los ceros suponen el 70 % o más y no hubo ventas en el último periodo. El azúcar del conjunto cumple la primera condición: los tres últimos meses son cero. La decisión: liquidar el resto y no reponer.

Una novedad es el caso espejo: ceros al principio de la serie y una venta en el último periodo o el penúltimo. El cuscús encaja exactamente: cinco ceros al principio y ventas crecientes hasta diciembre. La decisión es la contraria: no retirarlo, dejarle coger impulso y no juzgarlo por la clase que obtuvo en un año incompleto.

Su proporción de ceros es parecida — tres frente a cinco de doce — y una regla basada solo en esa proporción mandaría la novedad fuera junto con el stock muerto. Por eso todos los indicios aquí se anclan en la actualidad: no importa cuántos ceros hay, sino de qué lado están.

Las métricas anteriores miran una fila. Esta mira toda la lista a la vez y responde a qué tan desigualmente se reparte la aportación.

Se calculan cuatro números:

• cuántos artículos reúnen el 80 % del volumen — en el conjunto de demostración 24 de 120, es decir el 20 % de la lista. Casi la regla 80/20 literal;
• la parte del artículo más grande — 7,0 %;
• la parte del 10 % superior de artículos — los doce mayores dan el 57,4 % del volumen;
• el coeficiente de Gini — 0,735. Es una medida de desigualdad: cero significaría que todos los artículos se venden igual, y el límite para una lista de 120 artículos es 0,992, cuando todo descansa en una sola fila.

Por sí solos estos números no prescriben nada: dicen qué clase de surtido tiene. Si el 80 % lo reúnen dos artículos, depende de dos entregas. Si hacen falta ochenta, la cola es demasiado larga y trabajarla artículo por artículo no compensará. Estos son los números que hay detrás de sugerencias como «la estructura está equilibrada» o «la cola está hinchada».

Bajo la tabla del informe la herramienta muestra un panel de sugerencias. Ninguna de las métricas descritas arriba se convierte en columna del informe ni llega a la exportación: allí no hay tendencia, ni R², ni parte de la ventana de pico. Viven solo aquí, en la redacción de las tarjetas.

Cómo está construido el panel:

1. La lista es plana y está ordenada por importancia, no agrupada por nivel: primero lo crítico, después el resto por tamaño de la aportación. Agrupar empujaría un hallazgo importante hacia abajo, bajo consideraciones generales sobre la estructura.
2. Por defecto se ven las cuatro primeras tarjetas, el resto queda tras el botón «Mostrar más». En el conjunto de demostración la herramienta produjo 24 sugerencias, así que veinte quedan tras el botón.
3. Cada tarjeta lleva marcado su nivel — «Cartera», «Por clase» o «Por artículo».
4. Una tarjeta con icono de filtro se puede pulsar, y la tabla de debajo mostrará solo las filas de las que habla la tarjeta. Se pulsan las que tienen detrás un conjunto concreto de filas: en este conjunto, 21 tarjetas de 24. Tres no se pulsan y hablan de la estructura de toda la lista: allí no hay nada que filtrar, es la lista entera.

No hace falta enumerarlas todas; lo que importa son los tres niveles en los que aparecen.

Sobre la cartera entera. Qué porcentaje del surtido está en clase Z, cuánto ocupa la cola, si la estructura se acerca a la regla 80/20, si la clase C está hinchada. Es una conversación sobre la forma de la lista, y las decisiones son estratégicas: recortar el surtido, cambiar la política de existencias.

Sobre clases y celdas. Qué hacer con la clase A, con la clase X, con la celda AZ, con la celda CZ. Aquí la sugerencia repite lo explicado en el artículo sobre la matriz XYZ+ABC, pero ya con sus números: cuántos artículos hay en la celda y qué parte del resultado aportan.

Sobre artículos concretos. Productos clave, candidatos a retirada, artículos con un pico marcado, artículos en crecimiento en las clases bajas, novedades. Son las tarjetas más útiles: detrás de cada una hay una lista corta de filas que se abre con una pulsación.

El conjunto de tarjetas depende de sus datos: si en el archivo no hay ni una sola novedad, no habrá tarjeta de novedades. Dos archivos distintos dan por tanto paneles distintos, y el número 24 de arriba es de este archivo, no de la herramienta.

La lista es corta pero importante: marca el límite de la confianza.

• No pronostica. Ninguna métrica dice cuánto venderá el mes que viene. Una tendencia describe el pasado; no predice el futuro.
• No pide ni calcula el punto de pedido. Una sugerencia dice «mantenga stock de seguridad», pero cuánto mantener depende de los plazos de entrega, los múltiplos de lote y el nivel de servicio, que no están en su archivo.
• No conoce el contexto. Una promoción, una rotura de stock, la marcha de un cliente grande, un cambio de proveedor: para la herramienta son solo números en celdas. Un artículo que estuvo medio año sin existencias parece uno que se apaga, aunque la demanda siga ahí.
• No separa temporada de pico puntual con un año de datos — lo dicho arriba.
• No ve nada más allá de las columnas seleccionadas. Ni existencias, ni precios de compra, ni margen: si no están en el archivo, no están en las conclusiones.

El orden que funciona.

1. Lea primero las tarjetas de cartera: dan la imagen completa y, de paso, sugieren si merece la pena mover los umbrales del análisis.
2. Después pulse las de artículo y mire las filas. La tarjeta «candidatos a retirada — 1 artículo» es útil precisamente porque detrás hay un artículo concreto y no un consejo general.
3. Contraste cada hallazgo con lo que usted sabe. La herramienta no sabe que el cuscús es una novedad que incorporó hace un mes para un cliente concreto; solo sabe que los ceros están al principio. Si encaja con su imagen del negocio, actúe; si no encaja, busque la causa en los datos.
4. No decida con una sola tarjeta. «Artículo en CZ» y «artículo en crecimiento» pueden referirse a la misma fila y sugerir cosas opuestas. No es una contradicción de la herramienta, sino dos vistas de una misma situación, y elegir entre ellas es su trabajo.

Y lo principal: las sugerencias son una lista ordenada de sitios donde merece la pena mirar, no una lista de órdenes. Su valor está en ahorrarle la lectura de ciento veinte filas, no en decidir por usted.

Los tres artículos de la serie responden a tres preguntas distintas sobre el mismo archivo: cómo de previsible es la demanda, cuánto aporta un artículo y qué hay detrás de eso.

• Qué es el análisis XYZ — en palabras sencillas — por dónde empieza todo;
• Análisis XYZ+ABC: dos letras en lugar de una — la matriz de nueve celdas y la decisión en cada una;
• Qué es el análisis ABC — en palabras sencillas — la otra mitad del código.