Содержание
- 1 Метод 1. Анализ динамики продаж
- 1.1 Пример
- 2 Метод 2. АВС анализ
- 2.1 Пример
- 3 Метод 3. Равномерность спроса (XYZ)
- 3.1 Пример
- 4 Метод 4. Анализ структуры чека
- 4.1 Пример
- 5 Метод 5. Анализ по матрице BCG
- 5.1 Пример
- 6 Метод 6. Контрольный анализ объема продаж
- 6.1 Пример
- 7 Метод 7. Факторный анализ продаж
- 7.1 Пример
- 8 Метод 8. Анализ рентабельности
- 8.1 Пример
- 9 Метод 9. Анализ клиентской базы
- 9.1 Пример
- 10 Метод 10. Экспертный анализ
- 10.1 Пример
- 11 Коротко о главном
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:
- Группа А. Двигатели торговли, занимают долю от 0 до 80% выручки нарастающим итогом;
- Группа В. Товары, спрос на которые хорош, но выручки на них приходится от 81% до 95% нарастающим итогом;
- 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.
- Группа X. Товары с коэффициентом от 0% до 10%;
- Группа Y. Товары с коэффициентом от 10% до 25%;
- 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:
- Лист MML (minimum must list) – минимально необходимый ассортимент, список товаров, состоящий из нескольких ключевых SKU;
- 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:
- Звезда. Наиболее продаваемые товары, приносящие наибольший доход. Это тренд, как, например, любая суперзвезда, только на полке в магазине. Стратегия: сохраняем лидерство;
- 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;
- Вопрос. Товары, с которыми непонятно что делать: инвестировать в них и доводить до ума, либо же навсегда избавляться. Стратегия: инвестируем дополнительные средства;
- 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:
- Шоколадные конфеты – это “собаки”. Они дорого обходятся клиентам, однако и себестоимость у них высокая. Такой товар не выгоден для компании;
- Пирожные – это “дойные коровы”. Они стабильно приносят высокий доход. Позиции стоит укрепить;
- Торты – это “звезды”. Сейчас это модное кондитерское направление, ООО “Тортик” получает высокие доходы от их продажи;
- 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:
- Из-за снижения объемов продаж, прибыль снизилась на 2 582 т. руб.;
- Из-за увеличения ассортимента, прибыль выросла на 1 708 т.руб.;
- Из-за повышения себестоимости, прибыль снизилась на 11 869 т. руб.;
- Из-за увеличения коммерческих расходов, прибыль снизилась на 4 000 т. руб.;
- Из-за снижения управленческих расходов, прибыль увеличилась на 1 000 т. руб.;
- 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:
- Число ОКБ – общая клиентская база. Это общее число клиентов, которым Вы когда-либо продавали товар или у Вас имеются договоренности о будущей продаже;
- 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
Эффективность чего-бы то ни было обычно показывают в процентах – рост продаж, производства, потребления и т.д. Поскольку «эффективные менеджеры» в основном использую Excel, то ниже будет небольшой урок, как это делать. Начнется он с небольшого курса математики 🙂
Расчет проводится по простой формуле:
где НП – новый показатель, ПП – предыдущий показатель
В принципе, для любого менеджера среднего звена этого должно быть достаточно, но все же напишу, как это сделать в Excel.
Для примера – данные об объемах продаж за месяц собраны в таблице, в которой данные за каждый месяц на новой строке (Рис.1). Тогда формула в Excel для расчета эффективности будет такой:
=C19/C18*100-100
Формулу можно разместить в столбце D и растянуть на все строки.
Рис.1. Таблица с данными о продажах
В дополнение добавьте графики Excel с двумя вертикальными осями в одной плоскости и вот доказательство эффективной работы 🙂
Рис.2. Эффективный график 🙂
No comments yet.
Перемены на современном рынке происходят с бешеной скоростью, на смену привычным продуктам приходят новые бренды, а потребитель ждёт чего-то особенного, нового изобретённого велосипеда, если хотите. Все эти изменения обязательно следует мониторить и контролировать, в общем анализировать ситуацию.
Анализ продаж необходим любому бизнесу, так как он позволяет оценить успешность той или иной группы товаров, спрогнозировать рост или спад реализации и тд. Не имея подробной информации, провести комплексный анализ невозможно.
Рассмотреть продажи со стороны объёмов, 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.
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 расчёта:
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 объёмов продаж.
Специальной программы для анализа продаж нет, но не спешите расстраиваться, ведь всё 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. А чтобы улучшить свои позиции продаж в нише не забудьте провести мониторинг цен конкурентов.
Метод 2. АВС анализ
Цель – выявить долю того или иного продукта в общем объёме продаж.
Шаблон для расчётов (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 расчёта является прибыль или выручка на конкретную группу товаров или определённый 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:
- Группа А. Двигатели торговли, занимают долю от 0 до 80% выручки нарастающим итогом;
- Группа В. Товары, спрос на которые хорош, но выручки на них приходится от 81% до 95% нарастающим итогом;
- 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 расчётов (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.
- Группа X. Товары с коэффициентом от 0% до 10%;
- Группа Y. Товары с коэффициентом от 10% до 25%;
- 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.
Пример
Рассмотрим как сделать анализ продаж методом XYZ на примере специализированного магазина сладостей. Отчет анализа продаж в таблице ниже.
Товар | Объем продаж январь | Объем продаж 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 определённого 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:
- Лист MML (minimum must list) – минимально необходимый ассортимент, список товаров, состоящий из нескольких ключевых SKU;
- Среднее SKU (Stock Keeping Unit) – единица товара, конкретная ассортиментная позиция.
С помощью учётных систем можно получить отчёт, 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 методика анализа следующая:
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 расчётах 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 расчётов (скачать по ссылке): Анализ BCG
Данный метод основан на расчёте следующих показателей: доля рынка товара, темпы роста рынка для этого товара и объём продаж.
После расчётов товары в зависимости от доли рынка и темпов роста рынка распределяются в матрице. Объём продаж отображается с помощью кружков. Результаты анализа оформляются в матрицу BCG, образец ниже.
Далее для каждого товара принимаем соответствующую стратегию развития. Её определить легко помогает расположение товаров внутри матрицы:
- Звезда. Наиболее продаваемые товары, приносящие наибольший доход. Это тренд, как, например, любая суперзвезда, только на полке в магазине. Стратегия: сохраняем лидерство;
- 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;
- Вопрос. Товары, с которыми непонятно что делать: инвестировать в них и доводить до ума, либо же навсегда избавляться. Стратегия: инвестируем дополнительные средства;
- 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.
Кстати. Если Вам необходимо отслеживать десятки разных процессов, то рекомендую МойСклад. В нем есть все необходимое: продажи, закупки, склад, финансы, клиенты и поставщики. Кликайте и тестируйте -> МойСклад.
Пример
Делать анализ будем на примере ООО «Тортик». Компания специализируется на торговле шоколадными конфетами ручной работы, пирожными, мороженым и дизайнерскими тортами.
Представим, что мы уже провели расчёты и по оси координат определили какой товар куда попадает и получили следующие результаты:
- Шоколадные конфеты – это «собаки». Они дорого обходятся клиентам, однако и себестоимость у них высокая. Такой товар не выгоден для компании;
- Пирожные – это «дойные коровы». Они стабильно приносят высокий доход. Позиции стоит укрепить;
- Торты – это «звезды». Сейчас это модное кондитерское направление, ООО «Тортик» получает высокие доходы от их продажи;
- Мороженое – это «вопрос». Это сезонный товар, объём продаж не стабилен. Можно вложить деньги в расширение ассортимента или сделать акцент на другие группы товаров.
Метод 6. Контрольный анализ объёма продаж
Цель – выявить отклонение между постигнутыми фактовыми показателями по продажам от запланированных.
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 расчётов 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: объём 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 объём продаж и в какой степени.
Для проведения факторного анализа необходимо понимать, что такое выручка и что зависит она от цены на предлагаемый товар и объёмов 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 Мегаплан и Salesap (По промокоду «jbjnws» скидка 50% на тариф «Корпорация+»). Потом спасибо скажете.
Пример
ИП Иванов Иван Иванович занимается продажей товаров в розничной сети. Выручка растёт быстрее, чем прибыль от продаж. Как узнать, с помощью чего можно увеличить прибыль, имея стандартные аналитические 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:
- Из-за снижения объемов продаж, прибыль снизилась на 2 582 т. руб.;
- Из-за увеличения ассортимента, прибыль выросла на 1 708 т.руб.;
- Из-за повышения себестоимости, прибыль снизилась на 11 869 т. руб.;
- Из-за увеличения коммерческих расходов, прибыль снизилась на 4 000 т. руб.;
- Из-за снижения управленческих расходов, прибыль увеличилась на 1 000 т. руб.;
- Из-за влияния цен продажи, прибыль увеличилась на 9 743 т. руб.
Так можно увидеть слабые места бизнеса и сделать акцент на влияние 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.
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, можно говорить о планировании на следующие периоды, а также осуществляются мероприятия по повышению рентабельности продаж.
Пример
Рассмотрим как сделать сравнительный 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.
Цель — выявлять темпы прироста клиентов, а также степени проработки имеющейся базы.
Объём клиентов, которые совершили покупку (то есть конечных потребителей), прямо влияет на объём 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:
- Число ОКБ – общая клиентская база. Это общее число клиентов, которым Вы когда-либо продавали товар или у Вас имеются договоренности о будущей продаже;
- Число АКБ – активная клиентская база. Это число клиентов, которые совершили покупку в определённый период или по конкретной товарной группе.
По этим двум показателям можно отслеживать приток новых договоров, что говорит о потенциальном повышении объёма 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.
Данный вид анализа даёт 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 получаете 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 задаётся 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.
Лайфхак. Хотите создать эффективную систему управления командой, которая всегда лидирует, побеждает конкурентов и стабильно перевыполняет планы? Тогда рекомендуем Вам повысить свой скилл в сфере продаж и пройти курс «Директор по продажам». Кликайте -> City Business School
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 объём продаж и прибыль.
Кстати. Вам будет интересно почитать нашу статью, где мы рассмотрели статистику и определили что выгодно продавать на Озон.
Чем более качественно ведётся 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. Кстати, если Вы планируете выйти на торговые онлайн площадки и Вам необходим анализ, то узнать больше можно в нашей статье про аналитику маркетплейсов — так вы поймёте как на них продвигаться, да и вообще какой маркетплейс выбрать для продаж.
Нашли ошибку в тексте? Выделите фрагмент и нажмите ctrl+enter
Сегодня для каждого интернет-магазина можно найти и подключить модуль для сбора статистических маркетинговых показателей о клиентах с последующей визуализацией данных в графических отчетах и дашбордах. Владелец сайта онлайн-магазина размещает специальный javascript-код, который собирает статистику на сайте в панели администрирования представляет информацию в графическом виде. Но что делать если нужно собрать и визуально презентовать такие же показатели для обычного офлайн-магазина?
Система визуализации статистических данных на дашборде в Excel
Современные технологии предоставляют устройства для сбора некоторой статистики в стационарных магазинах. Например, специальные датчики движения позволяют узнать посещаемость в магазине за разные периоды времени и суток. А чтобы качественно и эффективно проанализировать данную статистику можно воспользоваться этим дашбордом, который сделан в самой популярной универсальной аналитической программе Excel.
Данный Дашборд для анализа деятельности магазина будет полезен в первую очередь offline-магазинам, хотя и для интернет-магазинов он также может пригодиться. Структура дашборда состоит из 5-ти блоков. Для практического разбора использования дашборда анализа эффективности продаж магазина на примере смоделируем ситуацию.
Допустим у нас имеется сеть магазинов в разных 10-ти штатах:
- Arizona.
- California.
- Florida.
- Missouri.
- Montana.
- New York.
- North Carolina.
- Ohio.
- Utah.
- Washington.
В каждой торговой точке постоянно собираются и регистрируются данные:
- Посещаемость магазина.
- Сумма выручки за каждый рабочий период.
- Количество продаж.
- Количество клиентов, подписавшихся на рекламную рассылку.
- Количество отписавшихся подписчиков от рекламной рассылки.
- Доля мужчин и женщин среди клиентов.
- Возрастные категории покупателей.
- Статистические показатели активности проведения рекламных компаний.
Все эти данные вполне реально собрать из каждого offline-магазина с низкой погрешностью. Если для сбора статистики посещаемости используются датчики движения, то для показателей пола или возраста используются простые анкеты для подписчиков потенциальных постоянных клиентов. А постоянные клиенты приносят 60% прибыли. Эти же показатели пола и категорий возраста пропорционально соответствуют новым и не постоянным клиентам, но чтобы их определить необходимо провести анкетирование.
Взамен на подписку и предоставления информации о возрасте магазин предлагает своим клиентам дискетные карты с небольшими скидками. А если предложить клиентам установить приложение Вашего offline-магазина, тогда можно собрать еще больше видов маркетинговых показателей о успешности и недостатках Ваших магазинов. Ведь телефон сегодня – это самый персональный компьютер. Маркетологи утверждают, что для современного человека смартфон – это часть тела.
Инструменты визуализации статистических показателей рекламы и продаж
Структура дашборда состоит из 5-ти блоков. Их можно определить в 3 группы:
- Анализ эффективности проведения рекламных компаний – 1,2 и 3 блоки.
- Анализ подписчиков (потенциальных постоянных клиентов) – 1 и 4 блок.
- География активности продаж по сети магазинов – блок № 5.
Анализируя первую группу блоков 1-3 можно визуально оценить, как коррелируется активность рекламных компаний с активностью поведения покупателей в магазинах. Пример:
Обратите внимание на дату 27.01.2020. 3-ий блок на дашборде показал резкий рост рекламной активности. А по первому и второму блоку видно реакцию и поведение посетителей магазинов. Наилучшую эффективность рекламная компания выполнила в первый день. Аудитория сразу бурно отреагировала на рекламное предложение. А на третий день 29.01.2019 уже не было смысла продвигать данное предложение и лучше прекратить проведение его рекламной компании, чтобы не сливать напрасно бюджеты на рекламу.
Также следует обратить внимание на то, что второй блок имеет переключатель «СУММА/КОЛИЧЕСТВО» продаж. Переключаясь мы имеем возможность анализировать рекламу не только относительно реакции аудитории, но и относительно окупаемости рекламных бюджетов:
Третий блок дашборда информирует нас об аудитории подписчиков за текущую неделю:
Видно, что большая доля клиентов приходится на женский пол. Но если сегментировать аудиторию по возрастным категориям, то видно, что в категории до 35-ти лет преобладают молодые парни среди клиентов сети магазинов.
Самый информативный блок – это география активности продаж в магазинах сети по разным штатам:
Здесь все просто и понятно, чем выше активность продаж в штате, тем более светлый его цвет на тепловой карте. Сразу стоит отметить что карта штатов окрашивается макросом на основе цветов ячеек тепловой карты созданной с помощью условного форматирования на листе «Processing» в диапазоне ячеек AF1:AF48. В данной версии дашборда при изменены цвета в условном форматировании следует использовать код RGB где:
- для первого красного цвета RED число из одной цифры (в данном случае 0 для минимального значения темного цвета и 0 для максимального значения светлого цвета );
- код для второго зеленого GREEN число из 3-х цифр (в примере 70 для темного и 255 для светлого);
- код для третьего синего BLUE из 3-х цифр (70 темный, 255 светлый).
Таким образом код RGB(0, 70, 70) – темный цвет для минимального числа и код RGB(0, 255, 255) – для максимального светлого цвета использовано в данном условном форматировании. Если код будет иметь другие количества цифр в цветах (например, RGB(15, 123, 51)) тогда эта версия макроса выдаст ошибку.
Ввод данных для визуализации в шаблон дашборда
В результате мы получаем полезный информативный дашборд для анализа эффективности рекламы по магазинам целой сети на основе введенных статистических данных на двух листах:
- Data – данные о кол-во посещений, кол-во продаж, сумма продаж, кол-во показов рекламы, по каждому штату.
- Data2 ¬– данные о клиентах подписчиках: пол, возраст, тип взаимодействия (подписка или отписка).
И на основе всех Вами заполненных данных на главном листе «DASHBOARD» автоматически обновиться информация. В каждом блоке отображается информация за 7 дней. Для перемещения по датам используется элемент управления «полоса прокрутки» в самом верху дашборда:
Скачать дашборд анализа эффективности рекламы в Excel
Данный шаблон дашборда вполне можно использовать для автоматической визуализации собранных статистических данных за учетный период времени (в данном примере 1 год 2020-й). Визуализируя информацию намного удобнее и быстрее находить погрешности деятельности бизнеса для срочного их устранения. А также визуализация данных позволяет выявить скрытые новые возможности в бизнес-стратегии.
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:
- 4 вопроса до начала ABC-анализа
- ABC-анализ в Excel: пошаговая инструкция, рабочие образцы с формулами
- Сортировка выручки по убыванию
- Доля каждой строки в общем параметре
- Определяем группу
- XYZ-анализ в Excel: оценка динамики продаж
- Выгружаем данные из учётной системы
- Рассчитываем коэффициент вариации
- Присваиваем значения XZY и соединяем с ABC
- Цель. Зачем вы проводите исследование? Увеличить выручку компании, исключить возможность упущенной выгоды и т.п.
- Результат. Как вы сможете применить полученные значения? Оптимизируем складские запасы, пересмотрим условия договоров и т.п.
- Источники данных. Как вы соберете исходные данные: объект и параметр анализа? Объект анализа — перечень товаров, параметр — выручка в количественном и денежном выражении.
- Матрица. Какое АВС XYZ процентное распределение закладывать в расчет? Классический вариант на основе принципа Парето: 80% приносят выручки приносят 20% ключевых клиентов. Чтобы назначить распределение по группам, нужно знать специфику работы компании, жизненные циклы и сезональность. Ошибки в матрице могут привести к тому, что в неприбыльной группе С окажутся важные покупатели с редкими закупками.
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
XYZ-анализ в Excel: формула расчёта коэффициента вариации XYZ-анализ в Excel: рассчитанный коэффициент вариации
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.
XYZ-анализ в Excel: группы товаров по методу XYZ — формула XYZ-анализ в Excel: группы товаров по методу XYZ — результат
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
.
Товары AX — высокоприбыльные позиции, которые формируют 70% выручки. На них стабильный спрос.
Товары CZ — позиции с самым низким спросом. Сюда могут попасть как неликвиды, так и элитные товары с редким спросом. Требуется дополнительная аналитика.
Подробнее о сути, эффективности и недостатках ABC XYZ анализа читайте здесь.