Qué es el análisis XYZ — en palabras sencillas

El análisis XYZ responde a una sola pregunta: con qué regularidad se vende cada artículo de su lista.

No «cuánto», sino precisamente «con qué regularidad». Dos artículos pueden dejar el mismo ingreso al año y comportarse de forma completamente distinta: uno sale más o menos igual cada mes, el otro pasa medio año parado y luego se va de golpe. El dinero es el mismo; el trabajo que exige, no.

El método toma las ventas por periodos — meses, semanas, trimestres — y reparte los artículos en tres grupos:

• X — la demanda es estable y el futuro previsible;
• Y — fluctúa, pero dentro de límites comprensibles;
• Z — es irregular y no se puede planificar por la media.

El valor no está en las letras, sino en que después del análisis la lista deja de ser homogénea. Para X puede mantener menos existencias y pedir según un calendario. Para Z el stock de seguridad es caro o no existe y usted acepta las roturas. La decisión es distinta, y antes del análisis se toma igual para todo el surtido.

Tomemos dos artículos y miremos sus ventas por trimestres.

El primero: 100, 105, 95, 100 unidades. El segundo: 40, 10, 210, 140 unidades.

Los dos tienen la misma media — 100 unidades por trimestre. Un informe que solo muestre la media enseñará dos filas idénticas. Y sin embargo son dos negocios distintos en una misma tabla: el primer artículo se puede pedir según calendario y con existencias mínimas, mientras que el segundo apenas se vendió en un trimestre y salió cinco veces más en el siguiente.

El análisis XYZ mide exactamente esa diferencia — cuánto se dispersan los valores alrededor de su propia media. En el primer artículo la dispersión sale del 3,5 %, en el segundo del 79,7 %. El primero cae en X, el segundo en Z.

Ese número se llama coeficiente de variación y se calcula más fácil de lo que suena.

Son tres pasos y cada uno se puede comprobar con una calculadora.

1. Calcule la media de todos los periodos.
2. Calcule la desviación típica — cuánto se alejan de esa media los valores, en promedio.
3. Divida una entre otra y pase el resultado a porcentaje.

Esa última operación es el coeficiente de variación:

Dividir entre la media es lo esencial aquí. Sin ello la dispersión se mediría en unidades y un artículo que se vende por miles no podría compararse con otro que sale por decenas. En porcentaje de su propia media sí son comparables: un 8 % es estable para los dos.

La desviación típica se calcula así:

Fíjese en la división entre N y no entre N − 1. Es la forma poblacional: describimos exactamente los periodos que están en el archivo, no estimamos a partir de una muestra el comportamiento de algo mayor. La herramienta calcula igual, así que si compara su resultado con Excel, use DESVEST.P (el nombre antiguo es DESVESTP, en inglés STDEV.P) y no DESVEST.M. En doce meses la diferencia entre ambas se nota: alrededor del 4 %.

Comprobémoslo con el segundo artículo del ejemplo anterior. La media es 100. Las desviaciones: −60, −90, +110, +40. Los cuadrados: 3600, 8100, 12.100, 1600. Su suma es 25.400; dividida entre 4 periodos da 6350, y la raíz cuadrada 79,7. Dividimos entre la media de 100 y obtenemos 79,7 %.

Con un porcentaje para cada artículo, solo queda repartirlos en grupos. Los límites por defecto son estos:

• X — coeficiente de variación por debajo del 10 %;
• Y — del 10 % al 25 %;
• Z — 25 % o más.

Estas cifras son un acuerdo del sector, no una ley natural, y en su caso pueden no ser las adecuadas. La idea detrás es simple. Hasta el 10 % las oscilaciones no estorban la planificación: la desviación cabe en un stock de seguridad normal. A partir del 25 % la media deja de predecir nada — pedir «lo de siempre» ya no funciona.

Merece la pena mover los límites cuando el resultado deja de distinguir artículos. Si en X caen tres artículos de doscientos y todo lo demás acaba en Z, el informe no dice nada: suba los umbrales y observe dónde los datos se separan solos en grupos. Y al revés: las ventas semanales oscilan más que las mensuales simplemente porque el periodo es más corto, así que con datos semanales los umbrales suelen ser más altos.

En el conjunto de demostración, con los límites por defecto, salió así: 40 artículos en X, 42 en Y y 38 en Z. El coeficiente de variación va del 4 al 8,6 % en X, del 13,1 al 21,5 % en Y y del 32,3 al 111,5 % en Z.

El archivo es sencillo: una fila por artículo, una columna por periodo.

• Un nombre o una referencia — para poder identificar la fila.
• Columnas numéricas por periodo: enero, febrero, marzo y así sucesivamente. Pueden ser unidades, litros o dinero; lo que importa es que todas las columnas contengan la misma magnitud.
• Las columnas van en orden cronológico, de izquierda a derecha.

Esto último no es una petición de pulcritud, sino un requisito. La herramienta no intenta adivinar la cronología por los nombres de las columnas: las toma en el orden en que usted las ha seleccionado. Al coeficiente de variación el orden le da igual, pero de esos mismos datos se calcula todo lo demás — crecimiento, caída, temporada — y ahí un orden mezclado da una respuesta equivocada en silencio.

En las columnas seleccionadas no puede haber celdas vacías. La herramienta las revisa antes del cálculo y, si encuentra un hueco, no sigue adelante: muestra la lista de esas filas y le deja en el paso de selección de columnas. Un guion, «s/d» o cualquier otra anotación en palabras hace lo mismo — para el cálculo eso no es un número.

Se arregla con un solo gesto: en la celda vacía se pone un cero. Un mes sin ventas es un hecho, no una ausencia de datos, y el cero dice exactamente eso. Lo que no conviene es poner la media en lugar del hueco; por qué, lo vemos en los errores frecuentes.

Aparte, el caso de un artículo que no se ha vendido ni una sola vez.

Esa fila tiene media cero y por cero no se puede dividir: el coeficiente de variación no existe para ella. La herramienta no lanza un error ni escribe un cero en su lugar: el artículo se queda simplemente sin clase. Está en el informe, se ve, pero no aparece ni en X, ni en Y, ni en Z.

Es deliberado. Meter ese artículo en Z equivaldría a decir «la demanda es imprevisible», cuando no hay nada que decir sobre él: no hubo demanda. Y un cero en lugar del coeficiente lo pondría a la altura de los artículos más estables del surtido, es decir, justo al revés.

La conclusión práctica: si hay muchos artículos sin clase, eso es un diagnóstico del propio conjunto de datos. Lo más probable es que en el archivo haya entrado el catálogo completo de referencias en vez de los artículos con los que realmente se ha comerciado.

Formalmente el coeficiente de variación se calcula incluso con tres números. En la práctica tres puntos no dicen casi nada: una liquidación casual y el artículo se va a Z.

Un mínimo razonable son 12 periodos, es decir, un año por meses. Eso da dos cosas a la vez: una dispersión sólida y la posibilidad de ver una temporada. Con menos periodos, tenga presente que está mirando una foto fija y no el comportamiento de un artículo.

Y al contrario, un periodo demasiado largo estorba: tres años de ventas mostrarán «estable» donde el artículo se vendía la mitad de bien el primer año que el tercero. Entonces es mejor comparar dos cálculos anuales entre sí que hacer uno solo sobre todo el historial.

El informe añade dos columnas a las suyas: el coeficiente de variación y la clase. Todo lo demás es su archivo sin cambios, fila por fila.

Conviene leerlo en este orden.

1. Primero el reparto por clases en conjunto. Cuántos artículos hay en cada grupo es la foto de su surtido. Si en Z hay más de un tercio de los artículos, el problema no está seguramente en ellos, sino en el periodo de observación o en los datos mismos.
2. Después Z, por volumen descendente. Un artículo grande con demanda irregular es dinero inmovilizado y riesgo a la vez, y es justo por donde empieza el trabajo.
3. Después X. Son los candidatos a reducir existencias y a pedido automático: con ellos la planificación funciona.

Lo que no hay que buscar en el informe es un pronóstico. El análisis XYZ no dice cuánto venderá el mes que viene. Dice si se puede confiar siquiera en las ventas medias de ese artículo, y esa es otra respuesta, más modesta y mucho más fiable.

X — demanda estable. Mantenga menos existencias y pida según calendario. Aquí funciona la automatización: punto de pedido, stock mínimo, entrega periódica. El dinero que se ahorra en el almacén sale sobre todo de aquí.

Y — fluctúa dentro de límites comprensibles. El stock de seguridad hace falta, pero pequeño. Conviene mirar de dónde viene la oscilación: si se repite año tras año es una temporada y se puede planificar; si no, es simplemente demanda irregular.

Z — irregular. Aquí la elección es consciente y siempre es un compromiso. O mantiene un stock de seguridad caro, o acepta que el artículo falte a veces, o trabaja bajo pedido. Lo que no puede hacer es aplicar a Z las mismas reglas que a X: de ahí salen a la vez el almacén desbordado y las roturas de stock.

Y una regla general: cuanto mayor es el artículo, más cara sale la equivocación. Por eso XYZ casi nunca se usa sola — se combina con el análisis ABC, que reparte esa misma lista según su aportación al resultado. De eso trata el siguiente artículo de la serie.

Comparar coeficientes de variación de magnitudes distintas. La dispersión de las ventas en unidades y la dispersión de los ingresos en dinero son dos números distintos, y la clase puede salir diferente. Calcule sobre una sola magnitud.

Tomar Z como sinónimo de «malo». En Z cae todo lo que oscila, incluidos los artículos de temporada y las novedades que acaban de empezar a venderse. En el conjunto de demostración, de los 38 artículos de la clase Z tres resultaron ser de temporada, dos crecen, uno se apaga y uno ha dejado de venderse por completo. Son seis decisiones distintas detrás de una sola letra.

Un ejemplo del mismo conjunto. El artículo más grande del surtido es un café en grano que entre junio y agosto deja el 56,3 % de sus ventas anuales. Su coeficiente de variación es del 76,8 %, o sea que está claramente en Z. Pero su demanda no es «imprevisible»: es perfectamente previsible, solo que no por la media anual. El análisis XYZ no hace esa distinción: ve la dispersión y no ve que la dispersión forma una temporada. Cómo separa la herramienta la temporada de la demanda irregular se explica en el tercer artículo de la serie.

Rellenar los huecos con la media. Rellenarlos habrá que hacerlo — sin eso la herramienta no empieza el cálculo — pero se pone ahí la media para «no estropear la estadística» y se consigue justo lo contrario: un artículo que estuvo medio año sin existencias parece de venta estable y su dispersión sale menor de la real. El valor correcto es cero.

Calcular sobre periodos demasiado cortos. Las ventas semanales oscilan más que las mensuales por su propia naturaleza, no porque la demanda sea peor. Los datos semanales necesitan sus propios umbrales.

XYZ responde a la pregunta «cómo de previsible». El análisis ABC responde a otra: «cuánto aporta». Las decisiones de verdad se toman en el cruce: un artículo que deja mucho dinero y se comporta de forma imprevisible exige atención antes que nada, mientras que una cola estable casi no exige ninguna.

• Qué es el análisis ABC — en palabras sencillas — la otra mitad del mismo cuadro;
• XYZ+ABC: nueve celdas en lugar de tres clases — cómo unir los dos análisis y qué hacer con cada celda;
• Qué más ve la herramienta en sus periodos — tendencia, estacionalidad y stock muerto detrás de las mismas cifras.