Давайте проверим устойчивость спроса
XYZ-анализ смотрит не на величину, а на ровность спроса. Для каждой позиции считается коэффициент вариации — разброс продаж по периодам относительно среднего. Класс X — спрос ровный и предсказуемый, Y — заметные колебания, Z — разброс такой, что прогноз по прошлым периодам ненадёжен. Границы по умолчанию 10 % и 25 %, и обе настраиваются.
Файл XLSX, в котором каждая строка — позиция, а столбцы — периоды: месяцы, недели, кварталы. Нужно минимум два периода, но по двум точкам разброс мало что значит — берите год помесячно или хотя бы полгода. Столбцы выбираются в том порядке, в каком идёт время: сервис читает их как ряд и порядок не угадывает.
Важно: сведите повторяющиеся позиции до загрузки. Сервис дубликаты не ищет и не объединяет — позиция, попавшая в файл дважды, дважды попадёт и в расчёт, а доли и классы окажутся неверными.
К таблице добавляются коэффициент вариации CV в процентах и класс X, Y или Z. Сводка показывает, сколько позиций в каждом классе, а рекомендации отмечают сезонные всплески, затухающий спрос и новинки, у которых нули в начале ряда — их нельзя путать с уходящим товаром. Отчёт выгружается в XLSX.
XYZ ничего не говорит о том, много ли позиция приносит: ровно продающаяся мелочь получит X, а крупный, но рваный поток — Z. Величину даёт ABC-анализ. Если нужны обе стороны сразу — устойчивость и вклад, — это XYZ+ABC, где обе буквы стоят в одном коде.
CV = σ / μ × 100 %
Классы: X — CV меньше 10 %, Y — меньше 25 %, Z — 25 % и больше. Пороги задаются в мастере перед расчётом.
Среднее в Excel считает СРЗНАЧ, а отклонение — СТАНДОТКЛОН.Г: эта функция считает ваши периоды всеми данными, какие есть, а не выборкой из чего-то большего.
Вторая функция, СТАНДОТКЛОН.В, считает их как раз выборкой и делит на число периодов минус один. На ряде из четырёх периодов она даёт CV примерно на 15 % выше, и позиция у границы класса может из-за этого уехать в соседний.
| Позиция | I кв. | II кв. | III кв. | IV кв. | Среднее | σ | CV | Класс |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SKU-101 | 100 | 104 | 98 | 102 | 101,0 | 2,2 | 2,2 % | X |
| SKU-102 | 210 | 190 | 205 | 195 | 200,0 | 7,9 | 4,0 % | X |
| SKU-103 | 320 | 300 | 290 | 310 | 305,0 | 11,2 | 3,7 % | X |
| SKU-104 | 120 | 145 | 100 | 135 | 125,0 | 17,0 | 13,6 % | Y |
| SKU-105 | 80 | 95 | 70 | 90 | 83,8 | 9,6 | 11,5 % | Y |
| SKU-106 | 60 | 75 | 45 | 70 | 62,5 | 11,5 | 18,3 % | Y |
| SKU-107 | 40 | 65 | 25 | 70 | 50,0 | 18,4 | 36,7 % | Z |
| SKU-108 | 30 | 5 | 55 | 10 | 25,0 | 19,7 | 78,7 % | Z |
| SKU-109 | 15 | 0 | 40 | 5 | 15,0 | 15,4 | 102,7 % | Z |
| SKU-110 | 200 | 120 | 260 | 140 | 180,0 | 54,8 | 30,4 % | Z |
Продажи по четырём кварталам, среднее, стандартное отклонение, CV и класс при порогах 10 % и 25 %.
Для каждой позиции посчитайте среднее по периодам (СРЗНАЧ) и стандартное отклонение по генеральной совокупности (СТАНДОТКЛОН.Г), разделите одно на другое и переведите в проценты — это и есть коэффициент вариации.
Дальше разметьте классы: до 10 % — X, до 25 % — Y, остальное Z. Здесь этот расчёт делается по всем строкам файла сразу, а классы возвращаются вместе с исходной таблицей.
Это привычные границы: до 10 % колебания спроса укладываются в обычный шум, после 25 % планировать закупку по среднему уже нельзя. Оба порога задаются в мастере перед расчётом.
Значение CV не зависит от масштаба продаж, поэтому позиция с продажами в сотнях и позиция с продажами в единицах сравниваются между собой честно.
Минимум три, разумный минимум — от шести до двенадцати: чем короче ряд, тем сильнее один выброс двигает CV. В примере выше четыре квартала взяты ради наглядности.
Периоды должны идти подряд и быть одинаковой длины — месяцы с месяцами, недели с неделями. Пропущенный период лучше записать нулём, чем оставить пустым.
