Время на прочтение: 8 минут

Дата публикации: 24.04.2026

В любой компании с ассортиментом со временем появляется одна и та же проблема. Часть товаров продается стабильно и приносит деньги. Другая часть лежит на складе, занимает место и не дает оборота. При этом в отчетах все смешано, и понять, на чем держится бизнес, сложно.

ABC и XYZ анализы решают эту задачу. Они делят ассортимент на группы и показывают, какие товары приносят деньги, а какие — нет.

ABC-анализ показывает вклад каждого товара в выручку или прибыль.

Товары сортируются по объему продаж и делятся на три группы:

• A — основная выручка
• B — средний вклад
• C — минимальный вклад

Чаще всего небольшая часть ассортимента дает большую часть денег. Это нормальная ситуация и она повторяется почти в любом бизнесе.
После такого разбиения становится понятно, на чем держится выручка и какие позиции перегружают склад без отдачи.

В основе ABC‑анализа лежит закон Парето: 20% усилий дают 80% результата. Чтобы получить оставшиеся 20% результата, нужно приложить 80% усилий.

ABC-анализ используют не только для товаров. Его задача — выделить из общего списка то, что действительно влияет на результат.

Его можно применять к разным вещам:

• к складу — чтобы понять, какие позиции держат оборот, а какие просто лежат
• ко всему ассортименту — чтобы увидеть, какие товары приносят прибыль, а какие нет
• к клиентам — чтобы понять, кто формирует основную выручку
• к поставщикам — чтобы определить, с кем работа дает наибольший результат
• к сотрудникам — чтобы увидеть, кто реально влияет на показатели

По сути, ABC можно применить к любому ресурсу, где есть разброс по вкладу.

XYZ-анализ дополняет картину и отвечает на другой вопрос — насколько стабильно продается товар.

Он делит ассортимент по предсказуемости спроса:

• X — стабильные продажи
• Y — есть колебания
• Z — спрос нерегулярный

Если ABC показывает ценность товара, то XYZ показывает, насколько на него можно опираться в планировании.

По отдельности эти методы дают ограниченную картину.
ABC показывает вклад в выручку, но не учитывает сезонность. XYZ показывает стабильность, но не говорит, сколько денег приносит товар.

Когда их объединяют, появляется понятная матрица. Например:

• AX — ключевые товары, на которых держится бизнес
• BY — позиции со средним вкладом и нестабильным спросом
• CZ — слабые товары с непредсказуемыми продажами

В этот момент аналитика перестает быть абстрактной и начинает напрямую влиять на решения.

Чтобы не оставалось абстракции, разберем, как это выглядит в таблице. Такой анализ можно собрать даже в Excel — без сложных инструментов.

Шаг 1. ABC-анализ — вклад в выручку

Сначала берутся данные по выручке за период. Обычно это месяц, квартал или сезон — для одежды часто считают отдельно весна-лето и осень-зима.

Дальше товары сортируются по убыванию выручки и считается их доля от общего оборота. После этого считается накопительная доля — она показывает, какую часть выручки дают товары сверху списка.

После этого категории делятся на группы:

• A — товары, которые формируют основную выручку, обычно около 70–80%
• B — следующие по вкладу, примерно 10–20%
• C — оставшаяся часть

В этом примере:

• A — куртки и джинсы
• B — футболки
• C — остальное

Здесь важно не попасть ровно в проценты, а увидеть структуру: какие позиции реально делают оборот.


Шаг 2. XYZ-анализ — стабильность спроса

На этом этапе оценивается не выручка, а поведение спроса — насколько стабильно продается товар.
Сначала необходимо выгрузить продажи по товарам в штуках или по сумме продаж за несколько периодов. Обычно берут месяцы. Важно, чтобы период был осмысленным — для одежды лучше смотреть внутри сезона, иначе сезонность исказит картину.

Дальше по каждому товару считается среднее количество продаж. Это базовый уровень, от которого
будем отталкиваться.

После этого считается, насколько продажи отклоняются от этого среднего. В Excel есть стандартная функция для расчета отклонения.

Следующий шаг — привести это отклонение к понятному виду. Для этого отклонение делят на среднее и получают процент. Это и есть коэффициент вариации — он показывает, насколько «неровно» ведет себя товар.

Дальше идет распределение по группам:

• X — стабильный спрос (до 10%)
• Y — есть колебания (10–25%)
• Z — сильные скачки (больше 25%)

На примере таблицы выше:

• джинсы почти не меняются от месяца к месяцу → это X
• худи колеблются, но без резких провалов → Y
• куртки, футболки и аксессуары дают сильный разброс → Z

В результате становится понятно, на какие товары можно опираться при планировании, а где спрос ведет себя нестабильно и требует аккуратной работы.

Важно, что XYZ не оценивает, «хороший» товар или нет. Он показывает, насколько предсказуемы его продажи. Это нужно, чтобы понимать, какие позиции можно планировать заранее, а какие требуют более аккуратной работы с запасами.


Шаг 3. Связка ABC и XYZ

После того как рассчитаны ABC и XYZ, их объединяют в одну таблицу. По сути, к каждой категории добавляется сразу два признака — вклад в выручку и стабильность спроса.
Получается такая структура:

Здесь появляется основной смысл анализа.
ABC отвечает на вопрос, сколько денег приносит товар.
XYZ — насколько стабильно он продается.

Когда они объединяются, становится видно не просто «что продается», а как с этим работать.

• Например:
• AX — ключевые товары: дают выручку и продаются стабильно
• AZ — дают деньги, но спрос нестабильный
• BZ — средний вклад и скачущий спрос
• CZ — минимальный вклад и отсутствие стабильности

Это уже рабочая модель, на которую можно опираться при принятии решений.
И именно в этой связке анализ начинает приносить реальную пользу, потому что учитывает сразу два параметра: деньги и поведение спроса.

Сам ABC/XYZ-анализ считается быстро. Основная проблема в том, что его нужно регулярно обновлять, а вручную это превращается в постоянную рутину. Необходимо выгрузить данные, свести, пересчитать, проверить.

В среднем на один управленческий отчет уходит около 5 часов. Если такие отчеты собираются несколько раз в неделю, это уже около 60 часов в месяц — фактически половина рабочего времени одного сотрудника. В деньгах это примерно 50 000 ₽ в месяц на одного человека, а если в процессе участвует несколько отделов, сумма легко вырастает до 150 000 ₽ и выше.

В BI-аналитике эта задача решается иначе. Логика расчета настраивается один раз — как считается ABC, как определяется XYZ, как формируется итоговая матрица. Дальше система сама подтягивает данные, пересчитывает группы и обновляет отчеты. В результате анализ всегда актуальный, без ручной пересборки.

Пример ABC/XYZ-анализа в BI-аналитике:

Это меняет сам подход к работе.
В проекте для бренда одежды до внедрения аналитики ABC/XYZ считался вручную и нерегулярно. Решения по ассортименту принимались точечно — чаще по ощущениям или отдельным отчетам, которые уже теряли актуальность.

После того как мы собрали дашборды и зафиксировали логику расчета в BI-аналитике, анализ стал обновляться автоматически. Становится понятно, какие товары приносят выручку, какие начинают проседать и как меняется их позиция в ассортименте.

Например, видно, что часть товаров дает оборот (B по выручке, A по количеству), но не дает достаточной маржи, при этом позиции из группы C почти не влияют на выручку и создают лишние остатки, а преобладание группы Z указывает на нестабильный или сезонный спрос, из-за чего закупки требуют более точного планирования. При этом вся картина собрана в одной таблице, где можно быстро выделить нужные группы и принять решение по ассортименту.

Компания убирает ручную работу, сокращает затраты на сбор отчетов и получает постоянно обновляемую картину по ассортименту, с которой уже можно нормально работать.

Можете подробнее ознакомиться с этим кейсом ABC/XYZ анализ

ABC/XYZ-анализ — это не про расчеты, а про понимание ассортимента. Он показывает, где бизнес зарабатывает, где есть потенциал роста и где лежат деньги без отдачи.

Сам по себе анализ можно собрать вручную, но его ценность появляется только тогда, когда он регулярно обновляется и используется в работе. Именно поэтому компании переходят к автоматизации — чтобы видеть актуальную картину и принимать решения на основе данных, а не разовых отчетов.

Если вы хотите внедрить такой подход у себя, начните с разбора текущей ситуации. После этого становится понятно, как выстроить аналитику и какие сроки потребуются для реализации.

Мы уже реализовали более 127 проектов по настройке BI-аналитики под разные задачи. Проведём бесплатную консультацию и аудит ваших процессов, чтобы предложить оптимальное решение именно для вас.
Запишитесь на бесплатную консультацию, и мы поможем сделать аналитику вашего бизнеса прозрачной и эффективной.