АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

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

13.07.2022

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

 

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.

Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.

 

О компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

 

 

Получить консультацию по новому стеку наших технологий, архитектуре BI-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов от экспертов компании 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 лучший стек технологий, гарантирующий как работоспособность вашего решения, так и наилучший процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.

Наши клиенты сегодня:

1) Производство:

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

— Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика

— Производство кормов для животных — TitBit

— Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ

— Фарминдустрия — Материа Медика

— Металлургия — РусАл, НорНикель

— Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл

2) Оптовые и розничные поставщики —ЭТМ

3) Аптечные сети — Монастырёв, Апрель

4) Российские представительства —Lindt & Sprüngli

5) Рекламные агентства —Родная Речь, Медиа Инстинкт

6) Телеком — МегаФон, Yota, Ростелеком

7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис, Smartavia

8) Е-commerce — Авито, Яндекс, Профи.Ру, Рамблер, gifts.ru

 

Нам доверяют:

Хотите научиться работать с данными?

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.

Подробнее про обучение в Академии Аналитики и доступ на платформу онлайн обучения: https://analytikaplus.ru/akademiya-analitiki-videokursy/ 

 

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.