Блог › Аналитика

XYZ и закупка: страховой запас под нестабильный спрос

8 октября 2026

Одинаковый страховой запас «на глаз» для всего ассортимента почти всегда неправильный: товар со стабильным спросом требует минимального буфера, а товар с скачущим спросом — запаса в разы больше, иначе дефицит неизбежен. Разберём формулу расчёта через коэффициент вариации и как привязать размер буфера к XYZ-статусу товара.

Коротко

Страховой запас — это буфер сверх ожидаемого спроса на время поставки, который защищает от дефицита при колебаниях продаж.
Базовая формула: страховой запас = z × σ × √L, где σ — стандартное отклонение спроса (коэффициент вариации × средний спрос), L — срок поставки в тех же единицах, что и спрос, z — коэффициент уровня сервиса (1,65 для 95%).
Коэффициент вариации — это как раз тот показатель, который лежит в основе XYZ-анализа: товары X (до 10%) требуют минимального буфера, товары Z (более 25%) — заметно большего.
Полная версия формулы учитывает ещё и колебания самого срока поставки — она нужна, когда поставщик или логистика нестабильны не меньше, чем спрос; для старта достаточно базовой.
Одна и та же формула, применённая к товару X и товару Z с одинаковым средним спросом, даст совершенно разный запас — и это ожидаемо, а не ошибка расчёта.

Что такое страховой запас и зачем он нужен

Страховой запас — это количество товара сверх того, что нужно точно на время до следующей поставки, — буфер на случай, если спрос окажется выше среднего или поставка задержится. Без него любое отклонение от «идеального» прогноза сразу превращается в дефицит и упущенные продажи.

Базовая формула через коэффициент вариации и уровень сервиса

Стандартная формула из теории управления запасами: страховой запас = z × σ × √L. Здесь σ — стандартное отклонение спроса за единицу времени (неделю или день); его удобно получать из коэффициента вариации: σ = коэффициент вариации × средний спрос / 100. L — срок поставки в тех же единицах, что и спрос (недели — к недельному спросу, дни — к дневному). z — коэффициент уровня сервиса, то есть какой процент периодов вы хотите пройти без дефицита: 1,28 для 90%, 1,65 для 95%, 2,05 для 98%. Чем сильнее колеблется спрос относительно среднего, тем больше нужен буфер при том же среднем уровне продаж; срок поставки входит под корнем — удвоение срока увеличивает буфер не вдвое, а примерно в полтора раза.
Если нестабилен и сам срок поставки (поставщик задерживает, логистика «плавает»), используют полную версию: страховой запас = z × √(L × σ² + D² × σL²), где D — средний спрос, σL — стандартное отклонение срока поставки. На практике для старта достаточно базовой формулы: колебания спроса обычно вносят больший вклад, чем колебания срока.

Как коэффициент вариации связан с XYZ-статусом

Коэффициент вариации — это ровно тот же показатель, который определяет статус XYZ товара: X — до 10% (стабильный спрос), Y — 10–25% (умеренные колебания), Z — более 25% (нестабильный спрос). Поэтому если XYZ-статус товара уже известен, не нужно считать коэффициент вариации заново для формулы страхового запаса — это один и тот же расчёт, использованный дважды для разных целей.

Статус XYZ	Коэффициент вариации	Стратегия страхового запаса
X	до 10%	Минимальный буфер — спрос предсказуем, риск дефицита низкий
Y	10–25%	Умеренный буфер — периодически пересматривать под сезонность
Z	более 25%	Повышенный буфер или более частые небольшие поставки вместо редких крупных

Что делать, если истории меньше 3 недель

Для расчёта коэффициента вариации и присвоения XYZ-статуса нужна накопленная история продаж — по методике Restata, если истории меньше 3 недель, статус не присваивается, потому что статистике недостаточно данных. В этом случае страховой запас на старте разумнее считать по более осторожному сценарию (как для товара Z), пока не накопится история для более точной оценки.

Пример на условных цифрах

Цифры ниже условные, для иллюстрации логики — не реальные данные конкретного магазина.
Два товара продаются в среднем по 50 штук в неделю, срок поставки — 2 недели, целевой уровень сервиса — 95% (z = 1,65). Ожидаемый спрос за срок поставки у обоих одинаковый — 100 штук. У товара X коэффициент вариации 8%: σ = 0,08 × 50 = 4 штуки в неделю, страховой запас = 1,65 × 4 × √2 ≈ 9 единиц сверх ожидаемого спроса. У товара Z с тем же средним спросом, но коэффициентом вариации 40%: σ = 20, страховой запас = 1,65 × 20 × √2 ≈ 47 единиц. При одинаковом среднем спросе разница в требуемом буфере — впятеро, только из-за разной стабильности продаж.

Частая ошибка

Задавать одинаковый страховой запас (например, «на две недели продаж») для всего ассортимента без учёта стабильности спроса — для товаров X это избыточный запас, замораживающий деньги и увеличивающий расходы на хранение, а для товаров Z — недостаточный буфер, который не спасает от дефицита.
Вторая ошибка — считать страховой запас один раз и не пересматривать: коэффициент вариации может меняться со временем (например, товар становится сезонным или, наоборот, спрос стабилизируется), и статус XYZ вместе с ним.

Статус XYZ по каждому товару уже посчитан по накопленной истории продаж — можно сразу видеть, каким товарам нужен повышенный страховой запас, а каким достаточно минимального. Попробовать бесплатно →

FAQ

Что такое коэффициент вариации простыми словами?

Это отношение стандартного отклонения спроса к его среднему значению в процентах — показывает, насколько сильно продажи колеблются вокруг своего среднего уровня, а не просто какой у товара средний спрос.

Нужно ли считать коэффициент вариации отдельно, если уже известен статус XYZ?

Нет — статус XYZ уже основан на том же коэффициенте вариации, поэтому его можно использовать напрямую при выборе стратегии страхового запаса, не пересчитывая заново.

Как считать страховой запас для нового товара без истории продаж?

Пока истории меньше 3 недель, статус XYZ не присваивается — на этот период разумнее закладывать более осторожный (повышенный) буфер, как для нестабильного товара, до накопления достаточной статистики.

Влияет ли срок поставки на размер страхового запаса?

Да, напрямую — срок поставки входит в формулу под корнем: чем он больше, тем больше требуется буфер при том же коэффициенте вариации, потому что дольше период, на который нужно закрыть возможные колебания спроса. При этом рост нелинейный: срок вдвое длиннее требует буфера примерно в полтора раза больше.

Можно ли уменьшить страховой запас, не теряя защиту от дефицита?

Один из способов — сократить время поставки (более частые небольшие партии вместо редких крупных): срок поставки входит в формулу напрямую, и его снижение уменьшает требуемый буфер при том же уровне стабильности спроса. Второй — осознанно выбрать уровень сервиса: для товаров группы C по прибыли 90% вместо 95% снижает буфер примерно на четверть.