ABC и XYZ-анализ: пошаговый расчёт на примере и матрица решений

ABC-анализ делит ассортимент по вкладу в результат, XYZ-анализ по тому, насколько ровно товар продаётся. По отдельности каждый из них даёт половину картины. Вместе они отвечают на вопрос, который закупщик и коммерческий директор задают себе каждую неделю: на чём держится выручка и на какие позиции можно опереться при планировании запасов, а какие требуют ручного присмотра.

Ниже разберём ABC и XYZ-анализ на условном примере из десяти товаров, с таблицами и формулами, которые можно повторить в Excel за вечер. Потом соберём матрицу из девяти групп и поговорим о том, где метод даёт неверные сигналы. Про последнее обычно пишут меньше всего, хотя именно там совершаются дорогие ошибки.

Что такое ABC-анализ простыми словами

Метод ABC-анализа опирается на принцип Парето: небольшая часть позиций приносит основную долю результата. Товары сортируют по выбранному показателю от большего к меньшему, считают накопленную долю и режут список на три группы. Классические границы такие: группа A набирает первые 80% результата, B следующие 15%, C оставшиеся 5%.

Слово «результат» здесь ключевое, и выбирать его нужно осознанно. ABC-анализ продаж обычно строят по выручке. Если компания живёт на тонкой наценке, полезнее считать по валовой прибыли: позиция с огромным оборотом и нулевой маржой в группе A по выручке легко оказывается в группе C по прибыли. ABC-анализ запасов строят по стоимости остатков, чтобы понять, где заморожены деньги. Для склада иногда берут количество отборов (строк в заказах), чтобы правильно расставить товар по зонам.

Мы на внедрениях советуем держать хотя бы два среза: по выручке и по валовой прибыли. Расхождения между ними сами по себе дают повод для разговора с категорийным менеджером.

Как сделать ABC-анализ: расчёт на примере 10 товаров

Допустим, у оптовой компании десять позиций в одной товарной категории. Берём выручку за последние шесть месяцев. Цифры условные, подобраны так, чтобы удобно считалось: общая выручка ровно 10 млн ₽.

Порядок действий простой. Сортируем товары по выручке по убыванию. Для каждого считаем долю в общей сумме. Затем накопленную долю: долю текущей позиции плюс доли всех позиций выше неё. По накопленной доле присваиваем группу.

Четыре позиции из десяти дают 79% выручки. Три следующих добавляют ещё 15,5%. Последние три вместе приносят 5,5%. В жизни картина обычно резче: на ассортименте в несколько тысяч SKU в группу A часто попадает 10–20% позиций, а длинный хвост группы C растягивается на половину каталога.

Как сделать ABC-анализ в Excel: сортировка, столбец доли, столбец накопленной доли через сумму с предыдущей строкой и формула ЕСЛИ по порогам 80% и 95%. Это пять минут работы на одной выгрузке. Сложности начинаются, когда нужно пересчитать то же самое по пяти филиалам, двум показателям и каждый месяц.

XYZ-анализ товаров: коэффициент вариации и группы

XYZ-анализ отвечает на другой вопрос: насколько предсказуем спрос. Для этого берут продажи по периодам (обычно по месяцам, в быстрой рознице по неделям) и считают коэффициент вариации, то есть отношение стандартного отклонения к среднему.

Распространённые границы групп: X до 10% (стабильный спрос), Y от 10 до 25% (колебания есть, но прогноз возможен), Z свыше 25% (спрос нерегулярный). Границы не догма. В опте с крупными разовыми отгрузками мы часто сдвигаем их вверх, иначе почти весь ассортимент оказывается в Z и анализ теряет смысл.

Продолжим пример. Вот продажи тех же десяти товаров по месяцам в штуках.

Разберём одну строку, чтобы было видно, откуда берутся цифры. Товар 6: сумма за полгода 600 штук, среднее 100. Отклонения от среднего по месяцам −10, +10, 0, −20, +20, 0. Квадраты: 100, 100, 0, 400, 400, 0, в сумме 1 000. Делим на 6, получаем дисперсию 166,7, корень из неё около 12,9. Делим на среднее 100: коэффициент вариации 12,9%, группа Y.

Шесть месяцев это минимум. На трёх точках коэффициент вариации ничего не значит, а на двенадцати уже видна сезонность, о которой ниже. Если история короче полугода, мы бы не присваивали товару группу XYZ вовсе, а помечали его как новинку.

Совмещённый ABC-XYZ анализ: матрица из 9 групп

Теперь соединяем оба признака. Каждый товар получает двухбуквенный код: первая буква говорит о вкладе, вторая о стабильности. В нашем примере получилось так: AX у товаров 1 и 4, AY у товара 2, AZ у товара 3, BX у товара 7, BY у товара 6, BZ у товара 5, CX у товара 10, CY у товара 9, CZ у товара 8. На десяти позициях заполнились все девять клеток, в реальном ассортименте так бывает редко, но для иллюстрации удобно.

Сама по себе матрица ABC-XYZ ничего не решает. Ценность появляется, когда к каждой клетке привязано правило работы для закупок и для продаж. Ниже наша рабочая версия, её стоит адаптировать под свою модель поставок.

Самая опасная клетка для денег компании не CZ, как многие думают, а AZ. Товар 3 в примере приносит 16% выручки, и при этом продажи по месяцам скачут от 90 до 200 штук. Если закупщик держит его по правилам AX, то в одни месяцы на складе пусто и теряются продажи, в другие висит лишний запас на крупную сумму. С CZ ошибки дешевле просто потому, что денег там мало.

Второе частое наблюдение: группа CX. Её хочется вычистить, ведь вклад мизерный. Но стабильный спрос обычно означает, что товар берут постоянные клиенты в комплекте с чем-то ещё. Уберёте позицию, и клиент пойдёт за ней к конкуренту, а заодно купит там и остальное. Перед выводом из ассортимента посмотрите, с какими товарами CX-позиция встречается в одних заказах. Как это влияет на деньги, замороженные на складе, разбираем в статье про оборачиваемость товара.

ABC-анализ клиентов: кому уделять время

Тот же метод работает для клиентской базы. Сортируем клиентов по выручке или по марже за год, считаем накопленную долю, делим на группы. В B2B картина почти всегда выраженная: десятая часть клиентов приносит большую часть денег.

Добавьте к этому XYZ по регулярности закупок, и получится рабочая сегментация для отдела продаж. Клиент AX закупается крупно и ритмично, с ним важно не потерять отношения и вовремя заметить любое снижение. Клиент AZ приносит много, но закупается рывками: одна большая отгрузка в квартал, потом тишина. Такому клиенту нужен менеджер, который знает его цикл и звонит до того, как клиент пошёл на тендер. Клиенты группы C с нерегулярными закупками вполне обслуживаются через дистанционный канал или личный кабинет.

Отдельно полезно смотреть динамику: какие клиенты перешли из A в B за последний квартал. Это ранний сигнал оттока, и он заметен задолго до того, как клиент перестал закупаться совсем. Именно такие переходы удобно показывать на дашборде руководителя продаж, а не в квартальной выгрузке, которую никто не открывает.

Где ABC и XYZ-анализ обманывает

Метод математически простой, и в этом его слабость. Он честно считает то, что ему дали, но не знает, что происходило с товаром. Вот ситуации, в которых результат анализа стоит перепроверять руками.

Сезонность

Обогреватели, садовый инвентарь, школьные товары. По году у них огромный коэффициент вариации, и XYZ отправит их в Z. Но спрос вполне предсказуем, просто он повторяет прошлогоднюю кривую. Для сезонных товаров считайте вариацию по сравнению с тем же месяцем прошлого года или внутри сезона. Иначе закупщик будет держать их по правилам «рваного» спроса и не подготовится к пику.

Новинки

Товар, который ввели два месяца назад, по полугодовой выручке почти всегда попадает в C. Если по этому результату решать, что с ним делать, новинки будут выводиться раньше, чем успеют раскрутиться. Для позиций с короткой историей либо считаем выручку в пересчёте на месяц продаж, либо выносим их в отдельную группу «N» и смотрим отдельно.

Акции и разовые отгрузки

Одна крупная акция может поднять товар из B в A и одновременно отправить его в Z по стабильности. То же самое делает разовая отгрузка под тендер. Перед расчётом стоит либо исключить такие продажи, либо хотя бы пометить их. На практике мы часто видим, что в группе AZ половина позиций попала туда из-за одной-двух нетипичных сделок.

Дефицит

Если товара не было на складе три недели, продажи в этом месяце упали не из-за спроса. XYZ-анализ увидит провал и запишет товар в нестабильные. Здесь помогает простая проверка: сверить месяцы с низкими продажами с остатками на складе. Если остаток был нулевым, это не колебание спроса, а упущенные продажи.

Как часто пересчитывать ABC и XYZ-анализ

Короткий ответ: так часто, как вы готовы менять правила закупок. Пересчитывать ежедневно бессмысленно, потому что группы будут прыгать от случайных колебаний, а закупщик перестанет им доверять.

Рабочая схема, которая хорошо себя показывает в торговых компаниях: период анализа 6–12 месяцев скользящим окном, пересчёт раз в месяц, а изменение правил закупок по товару только если он удержался в новой группе два пересчёта подряд. Для быстрой розницы с большим ассортиментом окно короче, пересчёт можно делать раз в две недели. Для проектного опта, где цикл сделки месяцы, хватит квартального пересчёта по годовому окну.

Полезная привычка: хранить историю групп. Сама по себе смена B на A мало что говорит, а вот товар, который три месяца подряд сползает из A в C, требует внимания раньше, чем его заметят по остаткам.

Когда Excel перестаёт справляться

На ста позициях ABC-анализ в Excel делается за полчаса. На пяти тысячах SKU, трёх складах, двух показателях и ежемесячном пересчёте это уже отдельная работа аналитика на пару дней. Выгрузки из учётной системы надо склеить, почистить от возвратов, отделить акционные продажи, пересчитать и разослать. Через полгода файл весит десятки мегабайт, а формулы в нём понимает только автор.

В BI-системе эта работа делается один раз. В KPI Cloud данные подтягиваются из 1С или базы по расписанию, группы ABC и XYZ пересчитываются вместе с данными, а матрица строится сводной таблицей с фильтрами по складу, бренду и периоду. Из клетки матрицы можно провалиться в карточку товара и посмотреть продажи по месяцам и остатки, чтобы сразу проверить, не дефицит ли это. Отчёт по группам уходит закупщикам на почту по расписанию.

Если продолжать тему ассортимента, следующий шаг обычно маржинальность товара: ABC по прибыли без неё не построить.