АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт)

 

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

Получить консультацию

 

Какие потребности у розничной торговли в анализе плана и факта продаж?

Регулярность (вплоть до ежедневных отчетов), многие компании хотят проводить этот анализ регулярно, вплоть до ежедневного анализа, для этого отчеты должны автоматически обновляться в соответствии с обновлениями в источниках данным, регулярные отчеты позволяют оперативно влиять на важные бизнес-задачи и быстро отвечать на актуальные бизнес-вопросы.

Возможность сбора плана и факта продаж из 1С / Excel / Google Sheets / различных систем учета, все задачи, относящиеся к подготовке источников данных — это некие рутинные операции, которые приходится проделывать, чтобы получить желаемый результат. Если есть возможность автоматизировать процесс, то мы экономим время, и не тратим время на ручной труд тех специалистов, которые ранее занимались этими рутинными задачами, у них появляется время и возможность для более важных задач, например, для анализа.

Удобный выбор типовых отчетных периодов и периодов сравнения, возможность выбора произвольных периодов, то есть, если мы говорим о том, что мы хотим автоматизировать решение этой задачи, то было бы неплохо предоставить аналитику или пользователю такой интерфейс, который позволяет выбрать тот или иной типовой период или какой-либо произвольный период, таким образом за несколько кликов получить отчет за выбранный период и приступить к анализу.

 

Что должно быть отражено в отчете по продажам плана и факта розничного магазина?

Анализ продаж и выполнения плана по торговым точкам / городам / регионам / федеральным округам, то есть некий анализ по географии продаж.

Анализ продаж, выполнения факта и прироста продаж к предыдущим периодам, например, в разрезе товарных групп и товаров, вплоть до SKU.

Аналогичный анализ в разрезе менеджеров по продажам / супервайзеров / торговых агентов.

Анализ динамики продаж с возможностью увидеть провалы по отношению к плану.

 

Можно ли собрать все это на одном экране так, чтобы этим было удобно пользоваться?

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №1

В верхнем левом углу мы видим название дашборда и его описание. В верхнем правом углу мы видим фильтры по периодам — отчетный период и период сравнения. Обратите внимание, есть типовые шаблоны периодов (текущая неделя / предыдущая неделя, текущий месяц / предыдущий месяц и так далее), а также есть возможность выбрать произвольный период — для этого необходимо установить рамки отчетного периода и рамки периода сравнения. Также, у нас есть несколько типовых срезов — это федеральный округ, регион и город — этот блок отвечает за фильтрацию по географии продаж. Ниже представлен блок, который включает фильтры по категориям продуктов и продуктам, таким образом, можно настроить детализацию на необходимом уровне.

Ниже представлен блок с нашими основными KPI показателями (показателями эффективности), такими как:

1) средний чек, руб (ниже представлена информация, как изменился средний чек по отношению к периоду сравнения)

2) количество продаж, шт (ниже представлена информация, как изменились продажи по отношению к периоду сравнения)

3) продажи, руб (ниже представлено плановое значение показателя продаж в рублях и видим процент выполнения плана, также как и в предыдущих показателях отражается статистика показателя по отношению к периоду сравнения) = средний чек, руб * количество продаж, шт

4) маржинальность, % (ниже представлено плановое значение маржинальности в процентах и видим процент выполнения плана, также как и в предыдущих показателях отражается статистика показателя по отношению к периоду сравнения)

5) прибыль, руб (ниже представлено плановое значение прибыли в рублях и видим процент выполнения плана, также как и в предыдущих показателях отражается статистика показателя по отношению к периоду сравнения) = продажи, руб * маржинальность, % / 100

 

География

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №2

Дальше перейдем к карточке под названием «География», видим, что внутри этой карточки доступен параметр, который отвечает за детализацию карты и бар-чарта в левой части этой карточки. Соответственно, изначально мы отражаем данные по нашим федеральным округам, если у вас есть более детальные данные, такие как регион и/или город и/или точки продаж, то можно переключать детализацию нашей карты и нашего бар-чарта (см. скриншот ниже — выбрана детализация по городам)

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №3

Так мы, например, можем понять, в каких городах у нас было больше всего продаж и выполнен ли наш план продаж, если план продаж выполнен — столбец окрашен в синий цвет, если план продаж не выполнен — столбец окрашен в красный цвет. Размер кругов на карте соответствует размеру продаж по конкретным городам. Можно кликнуть на конкретный интересующий вас город, и весь отчет автоматически пересчитается относительно выбранного значения, например, выберем Санкт-Петербург (см. скриншот ниже)

 

Динамика продаж

Далее перейдем к карточке «Динамика продаж», на визуализации отражаются как план, так и факт, соответственно факт окрашивается в зависимости от выполнения плана. Соответственно, план — тонкая серая линия, которая идет по всей визуализации, факт — более толстая линия, которая окрашена в синий или красный цвет (зависит от выполнения плана) см. скриншот ниже.

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №4

За большой промежуток времени (например, квартал) видим достаточно большое количество точек (см. скриншот ниже), и анализировать это не совсем удобно.

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №5

Для того, чтобы исправить это, достаточно навести курсор на ось с датами и кликнуть на появившуюся кнопку с «-», так мы переключимся с детализации по дням на детализацию по неделям (см. скриншот ниже)

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №6

Таким же образом можно переключиться на месяцы и так далее. Для того чтобы вернуться кликаем на пиктограму на «+» и возвращаемся к детализации по неделям — дням.

 

Структура продаж

Дальше перейдем к карточке «Структура продаж» , здесь мы можем также заметить, что у нас есть детализация продуктов, в данном случае у нас выбран продукт, но есть еще категории продуктов, если мы выберем категории продуктов, то все показатели пересчитаются в разрезе категорий продуктов (см. скриншот ниже)

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №7

Все данные на карточке «Структура продаж» отсортированы по продажам за отчетный период по убыванию, рядом у нас отражается выполнение плана продаж в процентах, синий цвет — план выполнен, красный — план не выполнен, правее — отклонения продаж от периода сравнения, например, мы видим , что план не выполнен, но возможно это какие-то проблемы именно с нашим планом, поэтому важно проанализировать процент выполнения плана отчетного периода относительно выполнения плана предыдущего периода. Например, проанализируем категорию «товары для дома» — план не выполнен и отклонение от периода сравнения составляет -26% , продажи действительно упали и план не выполнен — эта категория товаров является проблемной.

Мы также можем выбрать конкретную категорию продуктов и кликнуть на нее, тогда весь отчет пересчитается относительно выбранного значения, например, кликнем на офисные принадлежности (см. скриншот ниже)

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №8

Здесь мы можем заметить, в каких городах был не выполнен план продаж и какие менеджеры недовыполнили свой план.

 

Вклад менеджеров

Перейдем к карточке «Вклад менеджеров» , для удобства аналитиков, которые работают с отчетом, можно выбрать, по какому именно показателю мы сортируем наших менеджеров, например, чтобы понять, кто не выполнил план, достаточно кликнуть на пиктограму с сортировкой (см. скриншот ниже).

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №9

И теперь все менеджеры отсортированы в соответствии с выполнением плана продаж по убыванию (см. скриншот ниже)

#19 Анализ данных для производственных компаний: Аналитика продаж розничного магазина (план-факт), изображение №10

 

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

 

Заключение

Мы рассмотрели один из вариантов интерактивного отчета по продажам, который позволяет анализировать продажи по географии (федеральным округам, регионом, городам, торговым точкам), динамике продаж, продуктам/ категориям продуктов и вкладу менеджеров. Весь дашборд «кликабельный», то есть мы можем, например, кликнуть на любой конкретный объект, например, город/ продукт/ менеджера, и весь отчет автоматически пересчитается относительно выбранного значения.

Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.

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.

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.