Аналитика по продажам в excel

Рассмотреть продажи со стороны объемов, динамики, структуры и ассортимента помогут широко известные методы анализа продаж. Кстати, почти ко всем анализам эффективности продаж я подготовила готовые шаблоны в excel, так что пользуйтесь на здоровье.

Метод 1. Анализ динамики продаж

Цель – выявление общего состояния фактических объемов продаж по сравнению с прошлыми периодами.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ динамики продаж.

С помощью этого метода выявляется рост или снижения продаж. Анализ динамики проводится по показателю выручки, но можно использовать и другие инструменты анализа продаж: клиентская база, рост прибыли и др. Формула для расчета:

Темп роста продаж = (Выручка текущего периода / Выручка прошлого периода) * 100

Если темп роста:

• Более 100% – положительная динамика продаж;
• Равен 100% – ситуация, при которой продажи не изменились;
• Меньше 100% – снижение объемов продаж.

Специальной программы для анализа продаж нет, но не спешите расстраиваться, ведь все достаточно просто считается excel.

Пример

Рассмотрим как сделать анализ динамики продаж на примере интернет-магазина. Данные в таблице ниже.

Показатель	2017	2018	Темп роста, %
Выручка, руб.	3 000	3 500	116,67

Так, в 2018 году темп роста продаж интернет-магазина составил 116,67 % по сравнению с 2017 годом. Мы видим, что динамика продаж положительная.

Метод 2. АВС анализ

Цель – выявить долю того или иного продукта в общем объеме продаж.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ ABC

Этот инструмент широко используется в розничной торговле и позволяет увидеть, какое торговое направление генерирует выручку, а какие группы товаров совсем плохо продаются и не приносят выгоды бизнесу.

Основой для расчета является прибыль или выручка на конкретную группу товаров или определенный продукт. Результаты анализа продаж товаров помогают принимать решения в области ассортиментной политики.

В основе метода АВС лежит известный принцип Парето: 80% всей выручки приносят 20% проданных товаров. По результату все анализируемые товары разделятся на три группы:

1. Группа А. Двигатели торговли, занимают долю от 0 до 80% выручки нарастающим итогом;
2. Группа В. Товары, спрос на которые хорош, но выручки на них приходится от 81% до 95% нарастающим итогом;
3. Группа С. Товары этой группы имеют долю свыше 96% выручки нарастающим итогом, приносят мало прибыли, являются нерентабельными.

Пример

Рассмотрим метод АВС анализа на примере продаж небольшой розничной торговой точки. Исходные данные можете посмотреть в готовой таблице.

Наименование	Объем продаж, тыс. руб.	Доля продаж, %	Доля продаж нарастающим итогом, %	Категория АВС
Бакалея	15 000	44	44	А
Напитки	10 000	29	74	А
Кондитерские изделия	6 000	18	91	В
Мясо	2 000	6	97	С
Рыба	1 000	3	100	С

По анализу продаж продукции видно, что самые прибыльные группы товаров – бакалея и напитки, а рыба и мясо являются не рентабельными.

Метод 3. Равномерность спроса (XYZ)

Цель – определить, на какие товары спрос будет стабильным.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ XYZ

С помощью анализа продаж этим методом можно сэкономить бюджет и время, отказавшись от продажи товаров, на которые не будет спроса. Кстати, отлично подходит для анализа розничной продажи товаров.

Этапы анализа следующие: составляется список товаров и выручки, которую приносит товар. Данные заносятся в таблицу эксель и с помощью формул определяется коэффициент вариации. Затем товарам присваивается категория X, Y или Z.

1. Группа X. Товары с коэффициентом от 0% до 10%;
2. Группа Y. Товары с коэффициентом от 10% до 25%;
3. Группа Z. Товары с коэффициентов вариации больше 25%.

Простыми словами, коэффициент вариации – это возможное отклонение величин. Так вот, отклонение спроса сказывается на продажах, что создает сложности при достижении плановых показателей.

Нужен маркетинговый анализ?

Закажите его у нас

Стратегия
продвижения

Отличия от
конкурентов

Типы клиентов и их
критерии выборов

Динамика и
тенденции рынка

и ещё огромное количество другой информации

Узнать подробнее

Пример

Рассмотрим как сделать анализ продаж методом XYZ на примере специализированного магазина сладостей. Отчет анализа продаж в таблице ниже.

Товар	Объем продаж январь	Объем прода февраль	Объем продаж март	Объем продаж апрель	Объем продаж май	Объем продаж июнь	Объем продаж июль	Коэффициент вариации	Категория XYZ
Конфеты	70	65	80	68	75	76	73	7%	X
Подарочные наборы	20	42	36	37	28	40	18	28%	Z
Пирожные	34	17	26	25	30	18	23	23%	Y

Видим, что спрос на шоколадные конфеты является наиболее стабильным, от месяца к месяцу он может измениться в пределах 7%. А вот спрос на подарочные наборы отклоняется в пределах 28%.

Метод 4. Анализ структуры чека

Цель – выявить количество определенного товара на конкретной торговой площадке (торговая точка, товарная полка, магазин).

Данный вид анализа продаж актуален для крупных федеральных компаний, дистрибьюторов, розничных и оптовых торговых сетей. При применении этого метода исследуется несколько показателей:

1. Лист MML (minimum must list) – минимально необходимый ассортимент, список товаров, состоящий из нескольких ключевых SKU;
2. Среднее SKU (Stock Keeping Unit) – единица товара, конкретная ассортиментная позиция.

С помощью учетных систем можно получить отчет, который покажет, сколько SKU в среднем продается в торговой точке. Чем выше показатель среднее SKU, тем больше представленность на рынке. И если Вы считаете вручную, то вот формула:

Среднее SKU = Сумма проданных SKU в каждую торговую точку / Общее количество торговых точек.

Рост среднего SKU свидетельствует о расширении представленности в торговой точке Вашей продукции, рост спроса на Ваш ассортимент. Именно поэтому показатель нужно рассматривать в динамике.

Пример

Нужно вычислить, сколько конкретных позиций продается в среднем по нашей клиентской базе. Допустим, мы – очень крупный оптовик, и у нас есть 5 постоянных клиентов.

Клиент	1	2	3	4	5
SKU	4	4	4	10	10

Теперь считаем среднее SKU = (4 * 3 + 10 * 2) / 5 = 6,4.

И далее необходимо смотреть динамику. Если в предыдущих расчетах показатель был меньше, значит компания на правильном пути. Если же наоборот больше, то стоит разработать сбытовые мероприятия.

Метод 5. Анализ по матрице BCG

Цель – определение приоритетных товарных групп, которые в последствие принесут наибольший доход.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ BCG

Данный метод основан на расчете следующих показателей: доля рынка товара, темпы роста рынка для этого товара и объем продаж.

После расчетов товары в зависимости от доли рынка и темпов роста рынка распределяются в матрице. Объем продаж отображается с помощью кружков. Результаты анализа оформляются в матрицу BCG, образец ниже.

Матрица BCG

Далее для каждого товара принимаем соответствующую стратегию развития. Её определить легко помогает расположение товаров внутри матрицы:

1. Звезда. Наиболее продаваемые товары, приносящие наибольший доход. Это тренд, как, например, любая суперзвезда, только на полке в магазине. Стратегия: сохраняем лидерство;
2. Дойная корова. Товары, которые без инвестирования могут приносить неплохой доход. У этих товаров более стабильный жизненный цикл, чем у звезд. Стратегия: получаем прибыль и сохраняем позиции;
3. Вопрос. Товары, с которыми непонятно что делать: инвестировать в них и доводить до ума, либо же навсегда избавляться. Стратегия: инвестируем дополнительные средства;
4. Собака. Категория товаров, которые требуют постоянных вложений, но при этом их рентабельность очень низкая. Затраченные на них силы не окупаются. Стратегия: снижаем активность или выводим товар с рынка.

Пример

Делать анализ будем на примере ООО “Тортик”. Компания специализируется на торговле шоколадными конфетами ручной работы, пирожными, мороженным и дизайнерскими тортами.

Представим, что мы уже провели расчеты и по оси координат определили какой товар куда попадает и получили следующие результаты:

1. Шоколадные конфеты – это “собаки”. Они дорого обходятся клиентам, однако и себестоимость у них высокая. Такой товар не выгоден для компании;
2. Пирожные – это “дойные коровы”. Они стабильно приносят высокий доход. Позиции стоит укрепить;
3. Торты – это “звезды”. Сейчас это модное кондитерское направление, ООО “Тортик” получает высокие доходы от их продажи;
4. Мороженное – это “вопрос”. Это сезонный товар, объем продаж не стабилен. Можно вложить деньги в расширение ассортимента или сделать акцент на другие группы товаров.

Метод 6. Контрольный анализ объема продаж

Цель – выявить отклонение между постигнутыми фактовыми показателями по продажам от запланированных.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Контрольный анализ объема продаж.

На каждую товарную группу выставляются план продаж на день, на неделю, на месяц и год, а затем производится оценка выполнения планов. Подходит для розничных продаж товаров и для оптовых.

Базой для расчетов при этом методе анализа продаж выступает выручка, прибыль, рентабельность и прочие запланированные показатели, отражающие результативность продаж.

Пример

Рассмотрим достижение планов на примере компании, которая торгует цветами.

Допустим, на 2018 год были выставлены следующие плановые показатели: объем продаж роз – 2 000 руб., лилий – 3 000 руб., фиалок – 1 500 руб. Остальные показатели можете посмотреть в готовой таблице ниже.

Показатель	План 2018	Факт 2018	% вып	Факт 2017	% 18/17
Продажи в руб.	6 500	7 600	117%	7 200	106%
Розы	2 000	2 300	115%	2 000	115%
Лилии	3 000	3 400	113%	3 300	103%
Фиалки	1 500	1 900	127%	1 900	100%

По
результатам продаж 2018 года можно сделать вывод, что произошло перевыполнение
плана на 27% по продаже фиалок, а по сравнению с 2017 годом – план по фиалкам
выполнен на 100%.

Метод 7. Факторный анализ продаж

Цель – выявить, какие факторы оказывают влияние на объем продаж и в какой степени.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Факторный анализ.

Для проведения факторного анализа, необходимо понимать, что такое выручка и что зависит она от цены на предлагаемый товар и объемов сбыта. Цена в свою очередь зависит от затрат.

Так, шаг за шагом, выявляются факторы, которые оказывают влияние на объем продаж. Анализ происходит путем сравнения двух периодов (текущего к прошлому).

Кстати. Хотите увеличить продажи вдвое и повысить эффективность бизнеса? Тогда скорее внедряйте CRM! Рекомендую Битрикс 24 и Мегаплан (“Megastart” скидка 10% на все + 14 дней бесплатно). Потом спасибо скажете.

Пример

ИП Иванов Иван Иванович занимается продажей товаров в розничной сети. Выручка растет быстрее, чем прибыль от продаж. Как узнать, с помощью чего можно увеличить прибыль, имея стандартные данные о продажах?

Значение	Объем реализации (т. руб.) за прошлый год	Объем реализации (т. руб.) за отчетный год
Выручка	80 000	83 000
Себестоимость	50 000	56 000
Коммерческие расходы	3 000	7 000
Управленческие расходы	5 000	4 000
Прибыль от продаж	22 000	16 000
Индекс изменения цен	1	1,133
Объем продаж в сопоставимых ценах	80 000	732 56

В
результате факторного анализа выявлено:

1. Из-за снижения объемов продаж, прибыль снизилась на 2 582 т. руб.;
2. Из-за увеличения ассортимента, прибыль выросла на 1 708 т.руб.;
3. Из-за повышения себестоимости, прибыль снизилась на 11 869 т. руб.;
4. Из-за увеличения коммерческих расходов, прибыль снизилась на 4 000 т. руб.;
5. Из-за снижения управленческих расходов, прибыль увеличилась на 1 000 т. руб.;
6. Из-за влияния цен продажи, прибыль увеличилась на 9 743 т. руб.

Так можно увидеть слабые места бизнеса и сделать акцент на влияния тех или иных факторов, ведь задача любого бизнеса в том, чтобы прибыль росла.

Метод 8. Анализ рентабельности

Цель – определить эффективность продаж с экономической точки зрения.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ рентабельности.

Для
анализа рентабельности необходимо иметь данные плана рентабельности, а также фактические
данные. Как правило, планы выставляются, согласно имеющегося бизнес-плана или
на основе прошлых периодов.

Рентабельность продаж даст понимание того, сколько можно получить прибыли с одного рубля выручки. Данный показатель должен быть больше нуля. Определяется по формуле:

Рентабельность продаж = Прибыль от продаж / Выручка

В результате
такого анализа, выставляются планы на следующие периоды, а также осуществляются
мероприятия по повышению рентабельности продаж.

Лайфхак. Если Вы хотите держать руку на пульсе, то очень рекомендую сервис аналитики Comagic.ru. К тому же там есть супер-фишки по генерации лидов.

Пример

Рассмотрим как сделать анализ продаж по рентабельности на примере компании, которая торгует розами, лилиями и фиалками.

Показатель	План 2018	Факт 2018	% вып	Факт 2017	% 18/17
Рентабельность %	55%	56%	102%	55%	1%
Розы	51%	50%	98%	51%	-1%
Лилии	50%	50%	100%	50%	0%
Фиалки	49%	50%	102%	49%	1%

Так, наиболее
рентабельным направлением продаж являются продажи роз, они генерируют больше
всего прибыли, однако план по рентабельности не выполнен. А вот по фиалкам план
перевыполнен на 2 процента.

Метод 9. Анализ клиентской базы

Цель – выявлять темпы прироста клиентов, а также степени проработки имеющейся базы.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Анализ клиентской базы.

Объем клиентов, которые совершили покупку (то есть конечных потребителей), прямо влияет на объем продаж и полученную прибыль.

Клиент – это человек, который платит компании свои деньги. Он хочет получить качественный товар или услугу за справедливую плату. В случае, если клиенту не подходит качество товара, цена или сервис, то сделка не состоится, продажа не пройдет.

Именно поэтому очень важно отслеживать состояние Вашей клиентской базы, а именно:

1. Число ОКБ – общая клиентская база. Это общее число клиентов, которым Вы когда-либо продавали товар или у Вас имеются договоренности о будущей продаже;
2. Число АКБ – активная клиентская база. Это число клиентов, которые совершили покупку в определенный период или по конкретной товарной группе.

По этим двум показателям, можно отслеживать приток новых договоров, что говорит о потенциальном повышении объема продаж.

Пример

Отдел продаж с января по июнь заключил 2 100 договоров, т.е. у компании теперь общая клиентская база в 2 100 клиентов.

Период	ОКБ	АКБ	Доля,%
Январь	100	76	76,00
Февраль	200	120	60,00
Март	300	190	63,33
Апрель	400	280	70,00
Май	500	420	84,00
Июнь	600	510	85,00
Итого:	2 100	1 700	80,95

Однако можно увидеть, что за этот период купили товар только 80,95% клиентов. Лучше всего клиентская база была проработана в июне, на 85%.

Метод 10. Экспертный анализ

Цель экспертного анализа
– это экспресс-оценка анализа продаж.

Шаблон для расчетов (скачать по ссылке): Экспертный анализ факторов

Данный вид анализа дает очень субъективные результаты, особенно, когда он проводится постоянно с использованием одних и тех же экспертов, не заинтересованных в достоверности данных.

Хороший эффект от использования этого метода анализа продаж достигается, если проводить опрос клиентской базы, то есть контрагентов внешней среды фирмы.

Для этого выявляются факторы, а затем опрашиваются эксперты или клиенты. Согласно их оценке, каждому фактору выставляется оценка, затем они группируются и в результате Вы получаем сводную таблицу факторов, на которые нужно обратить внимание.

Экспертный анализ
применяется, когда нужно проанализировать внешнюю и внутреннюю среду
организации. Экспертами могут выступать как руководители фирмы, так и рядовые,
но компетентные сотрудники и клиенты.

Пример

Компания размышляет, что может повысить продажи быстро с помощью двух факторов: расширение ассортимента или расширение клиентской базы.

Описание фактора	Вес	Экспертная оценка 1	Экспертная оценка 2	Экспертная оценка 3	Экспертная оценка 4	Экспертная оценка 5	Средняя оценка	Оценка с поправкой на вес
Расширение ассортимента	1	5	4	3	5	4	4,2	0,35
Рост клиентов	2	1	3	2	3	3	2,4	0,40

В данной модели влияние
фактора задается цифрой от 1 до 3. Как видно из таблицы, рост клиентов для нас
наиболее значим, чем ассортимент.

По мнению экспертов,
расширение ассортимента имеет наибольшую среднюю оценку (4,2), однако с
поправкой на влияние фактора, первое место занимает рост клиентов.

Коротко о главном

Можно сделать один большой вывод,
что для эффективного управления продажами, необходимо анализировать:

Объект анализа	Методы
Деньги (прибыль, выручка, рентабельность)	Анализ рентабельности продаж, факторный анализ продаж, анализ динамики продаж
Клиенты (число и структура)	Анализ клиентской базы
Процессы (эффективность закупок и сбыта, выкладка продукции, структура чека)	Анализ товарных остатков, анализ равномерности спроса контрольный анализ (план-факт)
Ресурсы (товарные остатки, персонал, ассортимент)	Анализ структуры продаж, анализ структуры чека, анализ товарных групп BCG

Аналитика по продажам очень обширна и учитывает практически все внутренние сферы деятельности компании. Не забывайте, что все процессы в той или иной мере влияют на объем продаж и прибыль.

Чем более качественно ведется анализ продаж, тем выше вероятность для компании выйти на более высокие показатели эффективности. И важно помнить, что именно от продаж зависит выручка и прибыль организации.

Источник

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a

• y — объемы продаж;
• x — номер периода;
• a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
• b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:



2. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).



3. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).



4. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).



5. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.



6. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.



7. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
8. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:



9. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
10. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

График сезонности:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

• бланк прогноза деятельности предприятия

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

Чтобы оперативно мониторить и своевременно влиять на динамику реализации продукции, коммерческой службе требуются аналитические отчеты, в которых раскрываются различные аспекты процесса реализации.

Большинство современных учетных программ имеет встроенные наборы аналитических отчетов о продажах, но все они формируют показатели только по заданным параметрам отбора. Для ввода новых показателей нужно привлекать программистов.

Если пользователям такой отчетности требуется часто менять структуру отчетов о продажах или создавать новые отчеты, то для самостоятельного решения подобных задач вполне подойдет всем знакомый табличный редактор Excel.

ИНСТРУМЕНТАРИЙ EXCEL ДЛЯ СОЗДАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ОТЧЕТОВ

В табличном редакторе Excel предусмотрен широкий выбор инструментов, с помощью которых можно создать аналитические отчеты на основе данных о реализации продукции. Для успешной работы с этими инструментами от пользователя требуется определенный уровень подготовки. Представим перечень инструментария для создания аналитических отчетов:

• продвинутый уровень — макросы, Power BI;
• хороший уровень — OLAP-кубы, Power Query/Pivot;
• средний уровень — сводные таблицы, формулы.

Рассмотрим особенности применения каждого из указанных инструментов, а также знания и навыки пользователя, которые нужны для их качественного применения.

Макросы

Работа с макросами основана на применении языка программирования VBA, который можно использовать для расширения возможностей MS Excel и других приложений MS Office. С помощью прописанных в макросе команд можно:

• проводить различные обработки и сортировки данных в файле Excel;
• получать информацию из других файлов;
• создавать сводные таблицы;
• добавлять в создаваемые отчеты дополнительные функции, которые невозможно получить обычными средствами Excel.

Чтобы создавать макросы, пользователь должен отлично знать редактор Excel, владеть языком программирования VBA. Приведу в качестве примера запись макроса, с помощью которого в файле Excel автоматически из массива данных формируется сводная таблица:

Очевидно, что работать с макросами может незначительная часть сотрудников, которые создают отчетность в Excel.

Power BI

Power BI по своей сути является отдельным программным продуктом, в который можно загрузить файлы Excel и произвести дальнейшую обработку с целью анализа и визуализации данных.

Power BI включает в себя весь функционал надстроек Excel (Power Query и Power Pivot плюс улучшенные механизмы визуализации из Power View и Power Map). Преимущества данного инструмента: с отчетами может работать сразу несколько пользователей плюс широкий диапазон визуализации показателей отчетов.

Идет тренд к интеграции Excel c Power BI. Например, в Excel 2019 появилась возможность напрямую загружать данные в функционал Power BI. Для этого в меню выбираем:

Файл > Опубликовать > Опубликовать в Power BI.

Передав файл, нажимаем кнопку «Перейти к Power BI», чтобы просмотреть загруженные данные.

Главные сложности использования Power BI: загруженные таблицы Excel нужно дополнительно обрабатывать для корректного включения их данных в отчеты, а формулы для создания отчетов в этой программе отличаются от формул Excel.

Power BI постоянно развивается, однако на сегодняшний момент использовать его для формирования аналитических отчетов достаточно трудоемко.

OLAP-кубы

OLAP (online analytical processing) — аналитическая технология обработки данных в реальном времени, при которой данные из учетной базы выгружаются в файлы Excel, а затем обрабатываются с помощью другого инструмента Excel (сводных таблиц).

Для начала работы нужно создать подключение файла Excel к данным OLAP-куба (Данные → Получение внешних данных), а затем из открывшегося окна перетащить курсором в табличную часть Excel показатели, которые требуются.

В результате будет получена сводная таблица с отчетными данными. Главное ее преимущество — возможность автоматической актуализации данных при каждом подключении к OLAP-кубу.

Power Query/Pivot

Данные инструменты являются надстройками Excel, поэтому работа с ними происходит непосредственно из меню табличного редактора.

Power Query появился в версии Excel 2013 как отдельная надстройка, требующая подключения, а с версии 2016 г. весь функционал Power Query уже встроен по умолчанию и находится на вкладке «Данные → Получить и преобразовать».

Power Query обладает значительными возможностями для целей создания отчетов. С помощью этой надстройки можно:

• загружать данные в Excel из почти 40 различных источников, среди которых базы данных (SQL, Oracle, Access, Teradata), корпоративные ERP-системы (SAP, Microsoft Dynamics, 1C), интернет-сервисы;
• собирать данные из файлов всех основных типов данных (XLSX, TXT, HTML, XM) — поодиночке и сразу из всех файлов указанной папки;
• зачищать полученные данные от лишних пробелов, столбцов или строк, повторов, служебной информации в заголовках, непечатаемых символов и т. д;
• трансформировать таблицы Excel, приводя их в желаемый вид (фильтровать, сортировать, менять порядок столбцов, транспонировать, добавлять итоги, разворачивать кросс-таблицы в плоские и сворачивать обратно);
• подставлять данные из одной таблицы в другую по совпадению одного или нескольких параметров (полностью заменяет формулу ВПР и ее аналоги).

Главная особенность Power Query: все действия по импорту и трансформации данных запоминаются в виде запроса — последовательности шагов на внутреннем языке программирования Power Query, который лаконично называется «М».

Шаги можно отредактировать, воспроизвести любое количество раз (обновить запрос). Поэтому данный инструмент может служить хорошей альтернативой создания макросов или прописания очень сложных формул при построении отчетов.

Power Pivot — надстройка Excel, предназначенная для разнопланового анализа больших объемов данных. Поэтому результат работы с Power Pivot похож на усложненные сводные таблицы.

Общие принципы работы в Power Pivot:

• внешние данные загружают в Power Pivot, который поддерживает 15 различных источников: распространенные базы данных (SQL, Oracle, Access), файлы Excel, текстовые файлы, веб-каналы данных. Если Power Query использовать как источник данных, то возможности загрузки увеличиваются многократно;
• между загруженными таблицами настраиваются связи, то есть создается Модель Данных. Это позволит строить отчеты по любым полям из имеющихся таблиц так, будто это одна таблица;
• при необходимости в Модель Данных добавляют дополнительные вычисления с помощью вычисляемых столбцов (аналог столбца с формулами в «умной» таблице) и мер (аналог вычисляемого поля в сводной таблице). Нужные вычисления записываются на специальном внутреннем языке Power Pivot, который называется DAX (Data Analysis Expressions);
• на листе Excel по Модели Данных строят интересующие отчеты в виде сводных таблиц и диаграмм.

Сводные таблицы

Первый интерфейс сводных таблиц (сводных отчетов) был включен в состав Excel в 1993 г. (в версии Excel 5.0). Этот инструмент изначально создавался для построения отчетов на основе многомерных данных. Он имеет достаточно широкие функциональные возможности.

Реализованный в Excel инструмент сводных таблиц позволяет расположить измерения многомерных данных в области рабочего листа. Упрощенно можно представлять себе сводную таблицу как отчет, лежащий сверху диапазона ячеек (хотя есть определенная привязка форматов ячеек к полям сводной таблицы).

Сводная таблица Excel имеет четыре области отображения информации: фильтр, столбцы, строки и данные. Измерения данных именуются полями сводной таблицы. Эти поля имеют собственные свойства и формат отображения.

С помощью сводных таблиц можно группировать, сортировать, фильтровать и менять расположение данных с целью получения различных аналитических выборок.

Обновление отчета производится простыми средствами пользовательского интерфейса. Данные автоматически агрегируются по заданным правилам. Не требуется дополнительный или повторный ввод какой-либо информации.

Сводные таблицы Excel являются самым востребованным инструментом при работе с многомерными данными в больших объемах информации. Этот инструмент поддерживает в качестве источника данных как внешние источники данных, так и внутренние диапазоны электронных таблиц.

Для работы со сводными таблицами не нужны знания в области программирования VBA или внутренних языков программирования надстроек Excel.

Формулы Excel

Механизм формул появился в первой версии табличного редактора. С тех пор он значительно расширился. На сегодняшний день функционал формул содержит больше сотни наименований. С учетом того что при создании отчетов формулы могут комбинироваться, количество вариантов трудно подсчитать.

Формулы отлично подходят для создания двухмерных отчетов при обработке небольшого объема данных. Преимущество формул в том, что их легко копировать или транспонировать на другие ячейки отчетов, переделать или защитить от изменений.

В редакторе Excel есть встроенный справочник по формулам, что облегчает работу пользователям со средним уровнем владения Excel. Поэтому я предлагаю рассмотреть возможности использования функционала формул при разработке аналитических отчетов из одного источника данных.

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОРМУЛ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АНАЛИТИКИ ПРОДАЖ В EXCEL

Вне зависимости от выбора инструментария Excel при разработке аналитических отчетов о реализации продукции в первую очередь создают новую книгу и загружают в нее исходные данные из учетной программы компании для последующей их обработки.

Удобнее всего сделать это путем формирования в учетной программе реестра продаж с нужными показателями и сохранения его в виде файла формата Excel. Далее отчетность будем создавать на отдельных листах этого файла.

Возьмем самые востребованные данные о продажах, на основе которых создаются аналитические отчеты:

• наименование покупателя;
• наименование продукции;
•  дата отгрузки продукции покупателю;
• регион реализации продукции;
• сумма реализации продукции;
• валовая прибыль от реализации продукции;
• маржа (процентное соотношение валовой прибыли к сумме реализации).

ABC XYZ анализ — удобный метод оценки эффективности работы «жизненно важных» отделов компании: продаж, маркетинга, склада, финансов. Представляем подробную инструкцию, как выполнить ABC и XYZ-анализ в Excel.

С общими принципами проведения ABC и XYZ-анализа можно ознакомиться здесь. А ниже — пошаговая инструкция, как сделать ABC-анализ в Excel.

Содержание:

ABC-анализ в Excel: пошаговая инструкция, рабочие образцы с формулами

Ассортиментный ABC анализ проведем на примере компании по продаже запасный частей для сельскохозяйственной техники.

Количество товара — более 5 000 позиций. Объединяем их в группы по видам номенклатуры.

Из учетной системы выгружаем данные за 2020 год:

• количество продаж с разбивкой по кварталам;
• цена реализации за единицу;
• выручка итого за год в рублях. Важно использовать одну валюту для всего отчета, чтобы исключить влияние курсовых разниц.

Сортировка выручки по убыванию

Выделяем диапазон ячеек: вся таблица вместе с заголовками без строки «Итого».

В ниспадающем меню выбираем:

Данные — Сортировка — Сортировать по:

• столбец «Выручка»
• сортировка «Значения»
• порядок «По убыванию»

Нажимаем «Ок».

Система выстраивает таблицу по убыванию размера выручки в столбце D.

Доля каждой строки в общем параметре

Определяем долю каждой номенклатуры в выручке:

• добавляем графу Доля (Е). Формат ячеек процентный;
• в строку 2 для товара 6 вводим формулу: выручка товара 6 / выручка итого;
• протягиваем формулу вниз по всем товарам.

Добавляем графу F и рассчитываем Долю накопительным итогом: складываем текущее значение со всеми предыдущими.

Символ & предупреждает Excel, что формулу нельзя двигать:

• & перед буквой — по столбцам;
• & перед цифрой — по строкам.

Перед тем как создавать ABC-таблицу проверьте долю каждого товара в общем значении (выручки, запасах, себестоимости и пр.). Проводить ABC аналитику бессмысленно, если объект распределяется примерно в равных долях. Каждый показатель вносит одинаковый вклад в результат.

Определяем группу

Создаем графу Группа. Каждому товару присваиваем значения А, В, С в зависимости от доли в выручке.

Руководство утвердило матрицу:

Группа	Диапазон
A	до 70%
B	70-90%
C	90-100%

В ячейке G2 прописываем формулу =ЕСЛИ(F2<=70%;"A";ЕСЛИ(F2>=90%;"C";"В")). Протягиваем формулу вниз по всем товарам.

В примере для наглядности проценты заданы цифрами. 

В рабочем файле Excel вместо процентов ссылки на ячейки со значениями матрицы. При изменении параметров матрицы формула будет автоматически пересчитываться по всем товарам.

В столбце G каждой номенклатурной группе присвоен код А, В, С.

В группу А попали товары, которые приносят основную прибыль.

В группу В — продукция компании, на которую нерегулярный спрос.

Группа С — товары, которые зарабатывают только 10% от выручки.

XYZ-анализ в Excel: оценка динамики продаж

XYZ исследование позволит увидеть изменения спроса на продукцию компании.

Выгружаем данные из учётной системы

Создаем таблицу с количеством продаж за 2020 год по каждой товарной группе по каждому кварталу.

Рассчитываем коэффициент вариации

Вариация — степень разброса значений в числовой последовательности. Показывает насколько данные отклоняются от средних показателей. В финансах этот коэффициент оценивает изменчивость, волатильность, сезональнальность. Чем он меньше, тем стабильнее оцениваемый параметр (спрос на товар, движение по складу, платежи и т.д.).

Создаем графу Средние продажи. В строку 3 вводим формулу =СРЗНАЧ(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Стандартное отклонение. Стандартное отклонение / Средние продажи.

В строку 3 вводим формулу =СТАНДОТКЛОН(B3:E3) и копируем ее для всех товарных позиций.

Создаем графу Вариация, %. Вводим формулу:

Столбец Стандартное отклонение / Столбец Средние продажи

Присваиваем значения XZY и соединяем с ABC

Руководство утвердило матрицу XYZ аналитики:

Группа	Диапазон
X — постоянный спрос	до 15%
Y — изменчивый спрос, сезональность	от 15% до 50%
Z — случайный спрос	больше 50%

Ранжируем полученные результаты с помощью функции Excel «ЕСЛИ».

В ячейку J3 вводим формулу: =ЕСЛИ(I3<=15%;"X";ЕСЛИ(I3>=50%;"Z";"Y")). Копируем формулу по всем товарным срокам.

• 
• 

Создаем графу Группа по методу ABC. Подтягиваем код группы из таблицы ABC анализа с помощью формулы: =ВПР(A3;ABC!$A$1:$G$12;7;0)

Как настроить формулу ВПР:

Задача функции: по коду товара в исходной таблице найти значение А, В или С и перенести его отчётную таблицу XYZ.

А3 — параметр, по которому ищем значение, например «Товар 6».

ABC!$A$1:$G$12 — ссылка на диапазон исходной таблицы. В ней строго в первом столбце должен быть параметр, по которому ищем значение «Товар 6».

7 — порядковый номер столбца, в котором в исходной находятся значения (коды А, В, С)

0 — значение ЛОЖЬ. Для Ecxel признак того, что искомый результат должен соответствовать всем 3-м предыдущим условиям.

• 
• 
• 

По каждому товару получаем двойную кодировку ABC и XYZ аналитики.

Для наглядности можно скрепить лва кода по каждому товару.

В столбец L для каждой строки вводим формулу =K&J.

Новости