Glosario de supply chain

Análisis XYZ

Clasificación de referencias por la variabilidad de la demanda: el coeficiente de variación, la matriz ABC/XYZ y el efecto de las promociones y las roturas de stock.

09. september 2026

4 min

El análisis XYZ es un método de clasificación de inventario que agrupa las referencias según la variabilidad de su demanda, medida con el coeficiente de variación de las ventas de periodos anteriores. Las referencias X se venden a un ritmo estable, las Y varían con un patrón reconocible como la estacionalidad y las Z fluctúan de forma irregular y son difíciles de prever.

El coeficiente de variación es la desviación típica de la demanda por periodo dividida entre la demanda media del mismo periodo. Los umbrales habituales son por debajo de 0,5 para X, de 0,5 a 1,0 para Y y por encima de 1,0 para Z, aunque son una convención y no una norma: se ajustan al surtido. La clase determina después el modo de gestión: las referencias X admiten pedidos automáticos con un stock de seguridad ajustado, las Y necesitan perfiles estacionales y un calendario de acciones, y las Z requieren otro método de previsión u otra forma de aprovisionamiento. El XYZ rara vez se usa solo – combinado con el análisis ABC forma una matriz de nueve casillas en la que valor y previsibilidad deciden juntos cuánta atención del planificador merece cada referencia.

CV = σ / µ, ambos calculados sobre la demanda por periodo (día, semana, mes)
X – CV por debajo de 0,5: demanda estable, apta para automatizar
Y – CV de 0,5 a 1,0: variación con patrón reconocible (estación, tendencia, calendario promocional)
Z – CV por encima de 1,0: demanda irregular, gestión por excepción

El análisis XYZ en la práctica

La clasificación vale lo que valga el histórico del que se calcula, y las ventas en bruto arrastran dos artefactos que empujan referencias hacia Z por motivos ajenos a la variabilidad real de la demanda. Una semana promocional infla la desviación típica con un pico planificado con meses de antelación, no aleatorio. Una rotura de stock actúa igual desde el otro lado: las ventas caen a cero porque el lineal estaba vacío y el hueco se lee como volatilidad. La reacción habitual ante una clase Z – subir el stock de seguridad – responde así con inventario a un problema de datos. Si el histórico se limpia de roturas, extremos puntuales y efectos promocionales antes de calcular el coeficiente de variación, parte de la clase Z vuelve a X o a Y.

La segunda trampa es la longitud del periodo. Una referencia que vende unas pocas unidades por semana tiene más días con cero que días con venta, de modo que su CV diario sale alto sea cual sea el patrón de fondo, mientras que la misma referencia medida por semanas o meses puede caer en Y. Ese tipo de baja rotación pertenece a las herramientas de demanda intermitente, no a un colchón mayor. También conviene recalcular las clases con ventana móvil: una referencia con estación marcada queda en Z medida sobre el año completo y en X medida dentro de la estación, así que una clasificación anual describe el calendario más que la referencia.

Veritico STOCK limpia el histórico de ventas de extremos, roturas y efectos promocionales antes de calcular la previsión y predice la demanda real en lugar de las ventas censuradas. La segmentación de portfolio, el ABC por Pareto y una disponibilidad objetivo definida por segmento deciden después dónde merece la pena mantener stock de seguridad. En el proyecto de Dr.Max, con 490 farmacias, la previsión y los pedidos automatizados subieron la disponibilidad un 4 % y las ventas un 5 %, y ahorraron dos horas diarias a cada farmacia. Más detalle en previsión de la demanda y optimización de inventario y en gestión de reposición y asignación.