Ф ормула для расчета коэффициента вариации:

(8)

Где х_i – значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период (в данном случае сумма товарооборота за каждый квартал),

где х_i - значение параметра по оцениваемому объекту за i-тый период (в-данном случае сумма товарооборота за каждый квартал),

х- среднее значение параметра по оцениваемому объекту (в данном случае среднеквартальная сумма товарооборота),

n - число периодов (в данном случае - 4 квартала).

Другими словами, этот анализ делит объекты по степени отклонения от среднего показателя, высчитываемого за несколько периодов.

1. Выбираем объект анализа и параметр, по которому мы будем сравнивать объекты. Традиционно в рознице объектами АВС-анализа являются поставщики, товарная группа (категории), товарные единицы и т. п. Каждый из этих объектов может быть описан различными параметрами: объем продаж (в денежном или количественном выражении), доход (в денежном выражении), товарный запас и т. д.

2. Определяем количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал /сезон, полугодие, год.

3. Определяем коэффициент вариации — среднее квадратическое отклонение для каждого объекта анализа.

4. Составляем рейтинговый список объектов анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.

5. Определяем, какие объекты относятся к группам X, Y и Z.

XYZ-анализ имеет смысл, если количество анализируемых периодов довольно велико, и чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. Количество периодов для анализа должно соответствовать периоду оборачиваемости товара: чем больше период оборачиваемости, тем большее количество периодов должно быть взято для анализа.

Например, молоко, хлеб, яйца имеют короткий срок реализации и оборачиваемости, соответственно, в качестве периода может быть взята неделя, а количество периодов — несколько недель пли месяцев. Для анализа бытовой техники или одежды нужно брать в качестве периода не менее месяца (лучше больше), а количество периодов — полгода и более, так как это товары медленно оборачиваемые.

Группа X — объекты, значение коэффициента вариации по которым не превышает 10 %. Эти объекты изменяют свои показатели с течением времени незначительно, соответственно, возможен более точный прогноз.

Группа Y — объекты, коэффициент вариации по которым составляет 10-25%. Эти объекты изменяют свои показатели во времени, возможности прогноза средние.

Группа Z — объекты, коэффициент вариации по которым превышает 25 %. Показатели этих объектов имеют серьезные колебания, какие-либо явные тенденции отсутствуют. Возможности прогноза низкие.

В табл. 3 приведен пример анализа по методу XYZ. Объект анализа — товарные категории, параметр анализа — объем продаж, руб.

Таблица 3 - Пример таблицы результатов анализа XYZ

Группы	Товаро­ оборот, руб.	Товарооборот, руб.				Значе­ние коэффи циента вари­ации, %	Количест во товарных категорий	Доля товарных категорий в общем объеме, %
		1 кв.	2 кв.	3 кв.	4 кв.
Группа Z	55 116591	13779147	13760160	13752050	13825234	42	33	20
Группа Z	63 711198	15827799	15534887	13624530	18723982	49	83	49
Группа Х	11372 852	1965420	2959400	2758000	3690032	9	53	31
Итого	130 200640	-	-	-	-	-	169	100

Недостатки и ограничения XYZ-анализа. Самый серьезный недостаток XYZ-анализа состоит в том, что в реальной жизни на продажи и доходность товаров в магазине оказывает влияние огромное количество факторов. Например, на объемы продаж определенной товарной группы в разные периоды времени влияют сезонность спроса, регулярность поставок, колебания цен на аналогичные товары у конкурента, наличие или отсутствие специальных мероприятий но продвижению и т.д. Все эти факторы будут вызывать колебания продаж и, как следствие, высокие показатели коэффициента вариации. Таким образом, можно сказать, что результаты XYZ-анализа будут достоверны, только если анализируется достаточно длительный период времени, что тоже не всегда возможно, так как в магазине постоянно происходит ротация ассортимента, да и ситуация на рынке меняется быстро.

Специалист, проводящий такой анализ, должен постоянно отслеживать влияние всех случайных и временных факторов и не принимать решения только на основании попадания товара в группу X, Y или Z. Группу X в магазине составят товары, спрос на которые действительно мало зависит от влияния различных факторов: хлеб, молоко, соль, сахар и т. и. Относительно всех других товаров необходимо обращать внимание в первую очередь не на степень отклонения от среднего показателя, а на динамику показателей — рост, падение или скачки оборота (доходности).