АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках

17.06.2022

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

Введение

В этой статье мы расскажем, как анализировать представленность продуктов производства (в нашем случае мебельное производство) в торговых точках. Обсудим возможности мониторинга продаж продуктов дистрибьюторам и клиентам напрямую. Разберемся с необходимыми источниками данных. Рассмотрим пример дашборда производственной компании с более чем 4000 точек продаж.

Мы рассмотрим практические кейсы по представленности:

— продажи в магазины через дистрибьюторов

— представленность продуктов в торговых точках

— анализ работы менеджеров, отвечающих за продажи

— анализ распределения продуктов.

 

Зачем анализировать представленность?

Компания производитель мебели. Мы имеем компанию производителя, которая поставляет продукты в торговые точки напрямую и или через дистрибьютора. Возникают некоторые проблемы с тем, что не всегда может быть известно сколько и какой продукции представлено в торговых точках или не весь ассортимент, который мы производим представлен в торговых точках и даже, зачастую проблема скорее не в том, что не весь ассортимент представлен, а в том, что представлена очень малая его часть. Понятно, что вряд ли где-то нужно прямо все, что мы производим, вряд ли найдется такая точка, которая готова будет продавать весь наш ассортимент, но иногда количество продуктов, которые представлены в каких-то точках слишком мало относительно нашего ассортимента и бывает сложно отслеживать результативность работы ответственных за продажу менеджеров. Когда мы придумываем какие-то KPI для менеджеров, понятно, что можно оценивать по тому, сколько менеджер продал, например, штук чего-либо (то есть какой-то объем) либо по сумме продаж (то есть, что он продал на какую-то сумму), но в данном случае, если мы говорим про представленность, про то, что у нас не весь ассортимент представлен в торговых точках, нам нужно еще анализировать, что именно и в каком количестве продает менеджер, то есть не только общую сумму, но еще важно, что это было и как выполняется наше желание увеличить ассортимент в торговых точках.

 

Какие цели ставят компании при анализе представленности товаров в торговых точках?

Итак, основные цели:

1) Мониторинг продаж (мы можем, например, продавать продукцию, которую производим в торговой точке напрямую или через дистрибьюторов и может возникать ситуация, в которой торговая точка закупает большое количество продукции, но через дистрибьютора и нам это не очень выгодно, то есть если закупают большими объемами почему мы не можем продавать ей напрямую — нам это выгоднее чем через дистрибьютора, если какие-то мелкие точки, то скорее всего нам невыгодно продавать напрямую им, но вот крупные — такие нужно отслеживать)

2) Увеличение представленности продуктов в торговых точках (потому что какие-то торговые точки, например, могут не знать о продуктах-новинках либо о более маржинальных наших продуктах)

3) Контроль работы менеджеров (то есть отслеживание не только того, сколько под их руководством продается, но и чего именно)

 

Источник данных

Это может быть три разные таблицы

1) Таблица с данными о продажах

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №1

Основная таблица (см. скриншот выше) — это таблица, в которой у нас хранятся именно продажи, здесь как раз записываются все транзакции, в данном случае здесь немножко такие очищенные данные, то есть здесь нет каких-то номеров транзакции и так далее, здесь мы видим основные данные о том, что это за продукт, какой менеджер на самом деле ответственный за какие-то точки, а также мы видим, какой продукт, в каком количестве, в какую дату был продан в эту точку.

Но этих данных недостаточно, поэтому мы к этой таблице будем присоединять еще таблицу с атрибутами, с какими-то уточняющими атрибутами для торговой точки, у нас есть тот же самый ID точки, есть название и дистрибьютор (примитивные названия, так как это конфиденциальная информация) (см. скриншот ниже)

2) Таблица с атрибутами торговых точек

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №2

В данном случае дата нужна для того, чтобы отслеживать актуальность, то есть мы знаем, что Клиент 1-ый в мае и июне закупал у Дистрибьютора 1, далее если меняется, Дистрибьютор, у которого закупается Клиент или перестает покупать вообще — нам интересна дата в этих случаях, чтобы отследить причину. Также у нас есть категория точки. Категория точки в данном случае задается у нас размерами торговой точки, грубо говоря торговой площадью, то есть у нас есть точки L, M, S и XS. S и XS — это могут быть интернет-магазины, то есть они могут закупаться в большом объеме, но торговая площадь у них маленькая.

Если смотреть на основную таблицу, мы видим столбец «Продукты». По продуктам также есть дополнительные данные, которые мы будем присоединять к основной таблице. (см. скриншот ниже) В этой таблице следующие данные: даты, ID продуктов, группа и тип продуктов. Три типа продукции: тип 3 — мебель из ДСП, тип 2 — мебель из дерева и тип 1 — мебель, которая производится на заказ или мебель, которая производится постоянно, но по каким-то индивидуальным размерам, то есть для этого нужно сформировать отдельное обращение в компанию, чтобы как раз эта мебель была произведена. У нас может быть несколько ID в одной группе товаров, например группа 7 — столы, а столы бывают разные, виды столов различаются по ID

3) Таблица с атрибутами продуктов производства

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №3

Дашборд «Представленность продуктов в торговых точках»

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №4

В правом верхнем углу дашборда находится фильтр, с помощью которого мы можем выбрать конкретный период и (или) категорию магазина и (или) ответственного менеджера.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №5

Вверху дашборда мы видим большую шапку с типами продуктов, как раз эти три типа про которые мы говорили ранее (см. скриншот выше).

На дашборде видно, что самое маленькое количество точек у 1-ого типа продуктов, то есть самое маленькое количество магазинов, в которых этот тип продуктов продается и самая маленькая средняя представленность. Средняя представленность — это сколько в среднем в каждой точке наших продуктов, итак для 1-ого типа продуктов мы видим, что средняя представленность составляет 1,7 (то есть 1-2 ID продуктов в точке). Для 2-ого типа продуктов, который раз представляет собой мебель из дерева, например, средняя представленность уже будет больше — 3,9 (3 или 4 ID продуктов в точке) и для 3-его типа, мебель из ДСП представленность продуктов в торговых точках самая высокая — 8,1.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №6

Следующий уровень дашборда — карточки с категориями, здесь разбивка по размеру) торговой площади (см. скриншот выше). Итак, L (большие магазины, например, leroy merlin, когда вы берете какие-то крупногабаритные товары или большое количество чего-то, вам прямо со склада здесь же выдают, вот эта схема магазинов (торговых точек) размера L), M (чуть меньше), S и XS (интернет-магазины или небольшие магазины, но при этом все равно доставка до конечного покупателя, который будет делать заказ, осуществляется со склада, а не из магазина самовывозом или не со склада самого магазина). В таблице по этим категориям мы видим: количество продуктов, среднюю представленность продуктов и количество точек.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №7

На этой карточке представлена информация о продаже продуктов дистрибьюторам, за конкретный отчетный период (выбранный в фильтре, который находится в правом верхнем углу), то есть мы видим сколько штук было продано конкретному дистрибьютору за выбранный период. У нас здесь есть строка «Нет дистрибьютора» — это то, что мы продаем в торговые точки напрямую. Итак, первое, что наверно бросается в глаза и уже должно вызывать вопросы, если вы, например, руководитель бизнеса или начальник отдела продаж, который должен все это мониторить, почему у нас есть дистрибьютор, которому мы продали так много (если мы кликнем на этого дистрибьютора (Дистрибьютор 9), все пересчитается и мы увидим, что этот дистрибьютор потом тоже достаточно много позиций перепродал), почему на первом месте идет какой-то дистрибьютор, а не прямые продажи в торговые точки, то есть строка «Нет дистрибьютора». Мы можем кликнуть по любому дистрибьютору и увидеть информацию о том, в каком количестве и в какие торговые точки/магазины он продал продукты.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №8

На карточке выше представлена информация о продаже продуктов торговым точкам (напрямую или через дистрибьюторов), за конкретный отчетный период (выбранный в фильтре, который находится в правом верхнем углу), то есть мы видим сколько штук было продано конкретной торговой точке/магазину за выбранный период. Мы можем кликнуть по любой торговой точке/ магазину и увидеть информацию о том, кто продал продукт в торговую точку/магазин, в каком количестве.

Например, кликнем на Клиента 10041 и увидим следующую картину (см. скриншот ниже)

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №9

Все данные пересчитались и мы видим, что эта товарная точка/магазин покупали продукты напрямую, а также через Дистрибьютора 2, возникает вопросы, почему они купили/ докупили у Дистрибьютора 2. Важный и интересный момент, который можно отследить и проработать.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №10

На карточке выше выше представлена информация о менеджерах, ответственных за продажу продуктов производства, мы видим для них разбивку по типам продуктов и по количестве продуктов и количеству точек, которые выходят в его зону ответственности. То есть, мы видим в сколько точек, которые входят в зону ответственности менеджера было продано продуктов каждого типа (1-ого, 2-ого, 3-его типа) и суммарный итог по количеству продуктов и количеству торговых точек. Чем больше представленность, тем темнее цвет ячеек, соответственно, чем ниже представленность — тем светлее цвет ячеек.

Например, кликая по менеджерам и анализируя их продажи, мы выявили менеджера (Менеджер 3), который больше всего справляется с целью ( см. скриншот ниже) — продавать напрямую (крупные заказы). Это позволит не только отследить представленность товаров в торговых точках, а также контролировать работу менеджеров.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №11

Этот дашборд позволяет не только отследить представленность товаров в торговых точках, а также контролировать работу менеджеров.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №12

На следующей карточке (см. скриншот выше) цветом показаны продукты, которые внутри своего типа представлены в большем количестве торговых точек, то есть мы видим, что есть Продукт 156 и мы видим что он представлен в 380 торговых точках. На этой визуализации мы видим для каждого типа продуктов видим, в скольких точках представлен продукт, также могут быть продукты, которые за выбранный период ни в одну точку не продавались, на этой визуализации показаны только те продукты, которые продавались в какие-то торговые точки/ магазины.

#14 Анализ для производственных компаний: Анализ представленности продуктов производства в торговых точках, изображение №13

Здесь мы видим, разбивку не только по типам товаров, но и по группам, например, группа 7 — столы, они продаются лучше всего. Так можно анализировать продажи по конкретным группам товаров за конкретный период.

 

Получить консультацию по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Получить консультацию

 

Заключение

Весь дашборд кликабельный, то есть мы можем кликнуть на любую торговую точку или на дистрибьютора или на ответственного менеджера или на тип продукта или на группу продуктов или конкретный продукт, и весь отчет пересчитается относительно выбранного значения.

Такой дашборд подойдёт не только руководителю бизнеса или руководителю отдела, но и, например, каждому конкретному менеджеру, желающему посмотреть на выполнение своих показателей, потому что все это кликабельно, все можно отфильтровать.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

АНАЛИТИКА ПЛЮС — ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:

1) Производство, в том числе:

— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон

— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика

— Производство кормов для животных — Альпинтех

— Сельхозпроизводство — АгроТерра

— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ

— Фарминдустрия — Материа Медика и др.

— Металлургия — РусАл и НорНикель

— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.

3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель

4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.м

5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.

6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.