Объемы продаж по месяцам в excel

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:

Хитрости »

23 Март 2017              157132 просмотров

---

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

---

Прогнозирование продаж является неотъемлемой частью при планировании работы коммерческих и финансовых служб, поэтому задача довольно актуальная. Вариантов построения прогнозов достаточное множество, но я хочу показать как сделать простой, но в то же время достаточно жизнеспособный прогноз «на скорую руку», без лишних телодвижений и поправок «на ветер»(читайте как: без кучи доп.расчетов, которые применяются для создания более точных прогнозов). Почему я это уточняю? Потому что на мой взгляд, каким бы точным ни был прогноз продаж – это всего лишь предположение и быть уверенным в том, что именно так и будет развиваться ход событий, никак нельзя.
И тем не менее при помощи встроенных в Excel функций мы можем построить довольно неплохой прогноз даже с учетом сезонности. Плюс я хочу показать как сделать не просто прогноз, а прогноз с отклонениями – пессимистичный и оптимистичный. С помощью подобной модели можно будет выстроить тактику продаж таким образом, чтобы постараться максимально «вписаться» в границы между пессимистичным и оптимистичным прогнозом.
А в довершение мы построим красивый график с прогнозом.

---

Исходные данные

Для расчета прогноза потребуются данные о продажах за ранние периоды. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года. На мой взгляд это тот минимум, на основании которого можно построить весьма точный прогноз с учетом прошлого опыта. Именно из таких данных и будем исходить. Предположим, что у нас есть данные с января 2013 года по август 2015, в табличном виде:

Нам необходимо рассчитать прогноз продаж на будущий год: с сентября 2015 по август 2016 и отразить это на графике. Я специально беру рваный период посреди года, чтобы показать, что начало прогноза может быть с любой даты.

Чтобы дальше в статье не запутать вас столбцами и где они должны быть добавлены, сразу приведу конечную структуру:

Т.е. у нас должно быть именно в указанном порядке 7 столбцов: Период; Продажи компании, руб.; Прогноз; Оптимистичный; Пессимистичный; Коэффициент сезонности; Отклонение. И чтобы все получилось они должны идти точно в таком же порядке, как на картинке выше.

Советую сразу создать все эти столбцы или скачать готовую модель для примера, чтобы дальше использовать именно её для пошагового выполнения описанных ниже действий:
Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

В файле два листа:

• Исходные данные — только фактические данные по продажам, без доп.столбцов, чтобы можно было самостоятельно с нуля построить модель
• Прогноз — лист с готовыми функциями и графиком прогноза

В самый низ таблицы, после последней фактической даты, я добавил даты, на которые необходимо построить прогноз(от сен.2015 до авг.2016).

---

Расчет прогноза

Для расчета непосредственно прогноза в Excel есть специальная функция, которая основываясь на данных предыдущих периодов предсказывает вероятные значения для указанной даты. Она так и называется – ПРЕДСКАЗ(FORECAST). Функция основана на линейной регрессии и специально предназначена именно для прогнозирования продаж, потребления товара и пр. В столбец Прогноз (столбец C – сразу после столбца с суммами продаж) в ячейку

C34

записываем функцию (и распространяем на все прогнозируемые даты –

C34:C45

):

=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)

Сама функция требует указания следующих входных данных:

• х — Дата, значение для которой необходимо спрогонозировать (A34)
• Известные значения y — ссылка на ячейки таблицы с суммами продаж за известные периоды ($B$2:$B$33)
• Известные значения x — ссылка на ячейки таблицы с дата продаж за известные периоды ($A$2:$A$33)

С одной стороны, мы уже имеем готовый прогноз, а с другой…Данная функция пока не учитывает фактор сезонности. А это в продажах в большинстве случаев немаловажный фактор. Поэтому желательно потратить еще чуточку времени и сделать так, чтобы прогноз получился еще больше приближен к реальности. Для учета фактора сезонности сначала необходимо вычислить коэффициент сезонности для каждого месяца. Для этого добавим в столбец Коэффициент сезонности следующую формулу:
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/SUM($B$2:$B$25))*12
Формула вводится в ячейку как формула массива и сразу в 12 ячеек(чтобы получить коэффициенты для каждого месяца года). Для этого сначала выделяем ячейки F2:F13 -переходим в строку формул и вводим формулу выше. После указания верных ссылок на нужные ячейки завершаем ввод формулы одновременным нажатием трех клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, то функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ!(#VALUE!)

Подробнее про принцип работы формулы: она берет отдельно сумму каждого месяца за 2013 и 2014 год, складывает их. Делит полученное значение на общую сумму продаж за весь период целых месяцев(т.е. 24 месяца) и умножает на 12, чтобы получить коэффициент именно за один месяц. И так для каждого месяца. Т.е. для ячейки F2 расчет будет выглядеть следующим образом:
=((56 769+68 521)/ 1 542 293)*12
=((сумма за янв.2013 + сумма за янв.2014)/ общая сумма за два года(янв.2013 – дек.2014))*12

В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля — 0,989928632237843 и т.д. Я для наглядности назначил ячейкам процентный формат(правая кнопка мыши —Формат ячеек -вкладка Число —Процентный(Format cells —Number —Percent), два знака после запятой):

Теперь добавим учет этих коэффициентов для расчета прогноза в имеющуюся функцию ПРЕДСКАЗ(ячейки C34:C45):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)*ИНДЕКС($F$2:$F$13;МЕСЯЦ(A34))
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)*INDEX($F$2:$F$13,MONTH(A34))
Здесь применяется функция ИНДЕКС(INDEX), в которой первым аргументом указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности($F$2:$F$13), а вторым – номер месяца, чтобы вернуть коэффициент именно для нужного месяца(для этого используем функцию МЕСЯЦ(MONTH), которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 это будет выглядеть так:
=ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Основную задачу выполнили – у нас есть прогноз на будущие периоды. Теперь осталось в дополнение к самому прогнозу, создать допустимые верхние и нижние границы, которые часто еще называют оптимистичный прогноз и пессимистичный(но по сути это просто возможное отклонение от прогнозных данных). Такой прогноз даст нам возможность более гибко планировать тактику на будущие периоды.
Для того, чтобы построить такие прогнозы необходимо рассчитать допустимое отклонение от прогнозируемых значений. Здесь так же будем использовать имеющиеся в Excel функции. В ячейку G2 запишем формулу:
=ДОВЕРИТ(0,05; СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЁТ(C34:C45))
=CONFIDENCE(0.05,STDEV(C34:C45),COUNT(C34:C45))
ДОВЕРИТ(CONFIDENCE) – возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение.

• алфа – уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Используемое в формуле 0,05 означает доверительный уровень в 95%. В большинстве случаев это оптимальное значение
• станд_откл – стандартное отклонение генеральной совокупности. Должно быть известно. Но т.к. мы этими данными не располагаем – то это значение вычисляем при помощи функции СТАНДОТКЛОН(STDEV), передавая ей для расчетов спрогнозированные данные
• размер – указывается целое число, обозначающее количество данных для выборки. Как правило равно количеству спрогнозированных данных. У нас количество определяется функцией СЧЁТ, которая подсчитывает количество чисел в указанных ячейках.

Теперь в ячейки столбцов Оптимистичный и Пессимистичный(D и E), начиная со строки 34, запишем такие формулы:
Оптимистичный: =$C34+$G$2
Пессимистичный: =$C34-$G$2

Т.е. мы для оптимистичного прогноза берем сумму прогноза и прибавляем к ней сумму рассчитанного отклонения. А для пессимистичного, мы сумму отклонения вычитаем. Вот мы и получили все необходимые данные.

---

График

Но было бы кощунством с нашей стороны проделать такую работу и не использовать возможности Excel для построения красивого графика. Придется добавить немного шаманства(на деле, мы уже начали шаманить, когда стали записывать прогноз в отдельный столбец, а не продолжать его в том же столбце, что и фактические продажи). В ячейки C33, D33 и E33 скопируем значение из ячейки B33, чтобы они все имели одинаковые значения:

Теперь выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку Вставка(Insert) – группа Диаграммы(Charts) —График(Line). И получим такую картину:

Наглядно и сразу понятно что к чему и чего можно ожидать.

• Синим – фактические продажи
• Оранжевый – прогноз
• Серый – Оптимистичный прогноз
• Желтый – Пессимистичный

Согласитесь, такой график смотрится достаточно эффектно и может украсить собой отчет для руководства. Особенно, если проявить немного фантазии и отформатировать график в соответствии с корпоративными цветами компании.

---

Быстрый прогноз в Excel 2016 и выше
Начиная с версии 2016 в Excel появилась замечательная возможность создать прогноз двумя кликами мыши. При этом сразу с оптимистичным и пессимистичным развитием событий и графиком. За основу возьмем все те же исходные данные из двух столбцов:

Выделяем необходимые данные из двух столбцов -переходим на вкладку Данные(Data) -группа Прогноз(Forecast) —Лист прогноза(Forecast Sheet):

В появившемся окне раскрываем пункт Параметры(Options) и настраиваем:

• Завершение прогноза(Forecase End) – указывается дата, которой должен заканчиваться прогноз. Я советую всегда проверять эту дату, т.к. по умолчанию Excel почти всегда выставляет некую среднюю дату, которая отличается от необходимой.
• Начало прогноза(Forecase Start) – указывается дата, с которой необходимо начать строить прогноз. Как правило это последняя дата фактических данных. Если указать дату, которая будет раньше последней даты фактических данных, то для построения прогноза будут использоваться данные только ДО этой даты (так же это называется «ретроспективным прогнозированием»).
• Доверительный интервал(Confidence interval) – этот пункт поможет понять, насколько точно построен прогноз. Чем больше будет доверительный интервал, тем меньше точность прогноза и чем меньше доверительный интервал – тем выше точность прогноза. Что вполне логично. По умолчанию определяется для 95% точек, хотя его можно изменить в соответствующем поле. Если интервал создавать не нужно – снять галочку.
• Сезонность(Seasonality) – как понятно из названия, отвечает за определение фактора сезонности. Лучше оставлять автоматическим, при котором сезонность определяется на основании всех точек месяцев(т.е. 12). Но если этот фактор необходимо рассчитывать из иного количества точек, то необходимо выбрать Установка вручную и указать нужное количество точек. Но следует учитывать, что если точек будет недостаточно – то прогноз может быть очень неточным и график в итоге будет иметь вид, далекий от ожидаемого.
• Диапазон временной шкалы(Timeline Range) – указывается диапазон значений с датами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон значений.
• Диапазон значений(Values Range) – указывается диапазон значений с суммами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон временной шкалы.
• Заполнить отсутствующие точки с помощью(Fill Missing Poins Using) – если каких-то данных не хватает(например, имеются пропуски в ячейках с суммами), то можно выбрать чем эти данные заполнить. По умолчанию используется интерполяция. Это означает, что отсутствующие данные вычисляется как взвешенное среднее соседних ячеек, если отсутствует менее 30 % точек. Если необходимо заполнять отсутствующие точки нулями, то необходимо выбрать из выпадающего списка пункт Нули.
• Объединить дубликаты с помощью(Aggregate Duplicates Using) – если в фактических данных есть повторяющиеся даты, то Excel объединит их в одну точку с этой датой, а в качестве суммы подставит среднее арифметическое для этой даты. Это оптимальный вариант, но так же допускается выбрать из списка и другую функцию: Количество, СЧЁТЗ, Максимум, Медиана, Минимум, Сумма.
• Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics) – при включении данного пункта на листе с таблицей графика правее основных данных будет создана таблица с дополнительной статистической информации о прогнозе. В таблице при помощи функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.СТАТ будут рассчитаны коэффициенты сглаживания (Альфа, Бета, Гамма), и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).

После нажатия кнопки Создать(Create) будет создан новый лист, в котором будет создана таблица со всеми необходимыми данными и формулами и готовым графиком:

если при создании был отмечен пункт Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics), то правее таблицы основных данных будет так же создана таблица статистических данных:

Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

Так же см.:
Как быстро подобрать оптимальный вариант решения
Автообновляемая сводная таблица

---

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!

    Видеоуроки

---

Поиск по меткам



Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика

---

Часто вам может понадобиться суммировать значения некоторого набора данных в Excel на основе месяца.

Например, предположим, что у нас есть следующий набор данных, и мы хотели бы просуммировать общий объем продаж по месяцам:

В следующем пошаговом примере показано, как это сделать.

Шаг 1: введите данные

Сначала введите значения данных в Excel:

Шаг 2: извлеките месяц из дат

Далее нам нужно использовать функцию =МЕСЯЦ() для извлечения месяца из каждой даты.

В нашем примере мы введем следующую формулу в ячейку D2 :

=MONTH( A2 )

Затем мы перетащим и заполним эту формулу в каждую оставшуюся ячейку в столбце D:

Шаг 3: Найдите уникальные месяцы

Затем нам нужно использовать функцию =UNIQUE() для создания списка уникальных месяцев.

В нашем примере мы введем следующую формулу в ячейку F2 :

=UNIQUE( D2:D10 )

Это создаст список уникальных месяцев:

Шаг 4: Найдите сумму по месяцам

Далее мы будем использовать функцию СУММЕСЛИ(диапазон, критерий, диапазон_суммы) , чтобы найти сумму продаж, сделанных в течение каждого месяца.

В нашем примере мы введем следующую формулу в ячейку G2 :

=SUMIF( $D$2:$D$10 , F2 , $B$2:$B$10 )

Затем мы перетащим и заполним эту формулу в оставшиеся ячейки в столбце G:

Это говорит нам:

• В январе было совершено 117 продаж.
• Всего в феврале было совершено 50 продаж.
• Всего в марте было совершено 111 продаж.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Excel:

Как рассчитать сводку из пяти чисел в Excel
Как суммировать несколько листов в Excel
Как считать по группам 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

Содержание

• 1 Пример прогнозирования продаж в Excel
  • 1.1 Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования
• 2 Вводные моменты по анализу продаж
• 3 Сбор статистики по продажам и прибыли
• 4 Процесс анализа продаж
  • 4.1 Анализ выполнения плана продаж
  • 4.2 Анализ динамики продаж по направлениям
  • 4.3 Анализ структуры продаж
  • 4.4 АВС анализ
  • 4.5 Контроль остатков
• 5 Отчет по продажам
  • • 5.0.1 Первый этап.
    • 5.0.2 Второй этап.

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.

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:

Анализ продаж и прибыли компании является одним из важных аспектов деятельности специалиста по маркетингу. Имея под рукой правильно составленный отчет по продажам, вам намного проще будет разрабатывать маркетинговую стратегию развития компании, а ответ на вопрос руководства «Каковы основные причины снижения продаж?» не будет занимать много времени.

В данной статье мы рассмотрим пример ведения и анализа статистики продаж на производственном предприятии. Пример, описанный в статье, также подойдет для сферы розничной и оптовой торговли, для анализа продаж отдельного магазина. Подготовленный нами шаблон по анализу продаж в Excel носит очень масштабный характер, он включает в себя различные аспекты анализа динамики продаж, которые не всегда нужны каждой компании. Перед использованием шаблона обязательно адаптируйте его к специфике вашего бизнеса, оставив только ту информацию, которая нужна для мониторинга колебаний продаж и оценки качества роста.

Вводные моменты по анализу продаж

Прежде чем проводить анализ продаж, вам необходимо наладить сбор статистики. Поэтому определите ключевые показатели, которые вы хотели бы анализировать и периодичность сбора данных показателей. Вот перечень самых необходимых показателей анализа продаж:

Показатель	Комментарии
Продажи в штуках и рублях	Сбор статистики продаж в штуках и рублях лучше вести отдельно по каждой товарной позиции на ежемесячной основе. Данная статистика позволяет найти отправную точку снижения / роста продаж и быстро определить причину такого изменения. Также такая статистика позволяет отслеживать изменение средней цены отгрузки товара при наличии различных бонусов или скидок партнерам.
Себестоимость единицы продукции	Себестоимость товара является важным аспектом любого анализа продаж. Зная уровень себестоимости продукта, вам проще будет разрабатывать трейд-маркетинговые акции и управлять ценообразованием в компании. На основе себестоимости можно рассчитать среднюю рентабельность продукта и определить наиболее выгодные с точки прибыли позиции для стимулирования продаж. Статистику по себестоимости можно вести на ежемесячной основе, но если нет такой возможности, то желательно отслеживать квартальную динамику данного показателя.
Продажи по направлениям сбыта или регионам продаж	Если ваша компания работает с разными регионами / городами или имеет несколько подразделений в отделе продаж, то целесообразно вести статистику продаж по данным регионам и направлениям. При наличии такой статистики вы сможете понимать, за счет каких направлений в первую очередь обеспечен рост / падение продаж и быстрее выяснить причины отклонений. Продажи по направлениям отслеживаются на ежемесячной основе.
Дистрибуция товара	Дистрибуция товара напрямую связана с ростом или снижением продаж. Если у компании есть возможность мониторинга присутствия товара в РТ, то желательно такую статистику собирать минимум 1 раз в квартал. Зная количество точек, в которых непосредственно представлена отгружаемая позиция, вы можете рассчитать показатель оборачиваемости товара в розничной точке (продажи / кол-во РТ) и понять настоящий уровень спроса на продукцию компании. Дистрибуцию можно контролировать на ежемесячной основе, но удобнее всего проводить квартальный мониторинг данного показателя.
Количество клиентов	Если компания работает c дилерским звеном или на B2B рынке, целесообразно отслеживать статистику по количеству клиентов. В таком случае вы сможете оценить качество роста продаж. Например, источником роста продаж является увеличение спроса на товар или просто географическая экспансия на рынке.

Основные моменты, на которые необходимо обращать внимание при проведении анализе продаж:

• Динамика продаж по товарам и направлениям, составляющим 80% продаж компании
• Динамика продаж и прибыли по отношению к аналогичному периоду прошлого года
• Изменение цены, себестоимости и рентабельности продаж по отдельным позициям, группам товаров
• Качество роста: динамика продаж в расчете на 1 РТ, в расчете на 1 клиента

Сбор статистики по продажам и прибыли

Переходим непосредственно к примеру, наглядно показывающему как сделать анализ продаж.

Первым шагом мы собираем статистику продаж по каждой актуальной товарной позиции компании. Статистику продаж мы собираем за 2 периода: предшествующий и текущий год. Все артикулы мы разделили на товарные категории, по которым нам интересно посмотреть динамику.

Рис.1 Пример сбора статистики продаж по товарным позициям

Представленную выше таблицу мы заполняем по следующим показателям: штуки, рубли, средняя цена продажи, себестоимость, прибыль и рентабельность. Данные таблицы будут являться первоисточником для будущего анализа продаж.

Попозиционная статистика продаж за предшествующий текущему периоду год необходима для сравнения текущих показателей отчетности с прошлым годом и оценке качества роста продаж.

Далее мы собираем статистику отгрузок по основным направлениям отдела сбыта. Общую выручку (в рублях) мы разбиваем по направлениям сбыта и по основным товарным категориям. Статистика необходима только в рублевом значении, так как помогает контролировать общую ситуацию в продажах. Более детальный анализ необходим только в том случае, если в одном из направлений отмечается резкое изменение динамики продаж.

Рис.2 Пример сбора статистики продаж по направлениям и регионам продаж

Процесс анализа продаж

После того как вся необходимая статистика продаж собрана, можно переходить к анализу продаж.

Анализ выполнения плана продаж

Если в компании ведется планирование и установлен план продаж, то первым шагом рекомендуем оценить выполнение плана продаж по товарным группам и проанализировать качество роста продаж (динамику отгрузок по отношению к аналогичному периоду прошлого года).

Рис.3 Пример анализа выполнения плана продаж по товарным группам

Анализ выполнения плана продаж мы проводим по трем показателям: отгрузки в натуральном выражении, выручка и прибыль. В каждой таблице мы рассчитываем % выполнения плана и динамику по отношению к прошлому году. Все планы разбиты по товарным категориям, что позволяет более детально понимать источники недопродаж и перевыполнения плана. Анализ проводится на ежемесячной и ежеквартальной основе.

В приведенной выше таблице мы также используем дополнительное поле «прогноз», которое позволяет составлять прогноз выполнения плана продаж при существующей динамике отгрузок.

Анализ динамики продаж по направлениям

Такой анализ продаж необходим для понимания, какие направления отдела сбыта являются основными источниками продаж. Отчет позволяет оценить динамику продаж каждого направления и своевременно выявить значимые отклонения в продажах для их корректировки. Общие продажи мы разбиваем по направлениям ОС, по каждому направлению анализируем продажи по товарным категориям.

Рис.4 Пример анализа продаж по направлениям

Для оценки качества роста используется показатель «динамика роста продаж к прошлому году». Для оценки значимости направления в продажах той или иной товарной группы используется параметр «доля в продажах, %» и «продажи на 1 клиента». Динамика отслеживается по кварталам, чтобы исключить колебания в отгрузках.

Анализ структуры продаж

Анализ структуры продаж помогает обобщенно взглянуть на эффективность и значимость товарных групп в портфеле компании. Анализ позволяет понять, какие товарные группы являются наиболее прибыльными для бизнеса, меняется ли доля ключевых товарных групп, перекрывает ли повышение цен рост себестоимости. Анализ проводится на ежеквартальной основе.

Рис.5 Пример анализа структуры продаж ассортимента компании

По показателям «отгрузки в натуральном выражении», «выручка» и «прибыль» оценивается доля каждой группы в портфеле компании и изменение доли. По показателям «рентабельность», «себестоимость» и «цена» оценивается динамика значений по отношению к предшествующему кварталу.

Рис.6 Пример анализа себестоимости и рентабельности продаж

АВС анализ

Одним из завершающих этапов анализа продаж является стандартный АВС анализ ассортимента, который помогает проводить грамотную ассортиментную политику и разрабатывать эффективные трейд-маркетинговые мероприятия.

Рис.7 Пример АВС анализа ассортимента

АВС анализ проводится в разрезе продаж и прибыли 1 раз в квартал.

Контроль остатков

Завершающим этапом анализа продаж является мониторинг остатков продукции компании. Анализ остатков позволяет выявить критичные позиции, по которым есть большой профицит или прогнозируется дефицит товара.

Рис.8 Пример анализа остатков продукции

Отчет по продажам

Часто в компаниях отел маркетинга отчитывается за выполнение планов по продажам. Для еженедельного отчета достаточно отслеживать уровень выполнения плана продаж накопительным итогом и указывать прогноз выполнения плана продаж по текущему уровню отгрузок. Такой отчет позволяет своевременно определить угрозы невыполнения плана продаж и разработать корректирующие меры.

Рис.9 Еженедельный отчет о продажах

К такому отчету приложите небольшую табличку с описанием основных угроз выполнения плана продаж и предлагаемыми решениями, которые позволят снизить негативное влияние выявленных причин невыполнения плана. Опишите, за счет каких альтернативных источников можно увеличить уровень продаж.

В ежемесячном отчете о продажах важно отразить фактическое выполнение плана продаж, качество роста по отношению к аналогичному периоду прошлого года, анализ динамики средней цены отгрузки и рентабельности товара.

Рис.10 Ежемесячный отчет о продажах

Скачать представленный в статье шаблон для анализа продаж вы можете в разделе «Готовые шаблоны по маркетингу».

comments powered by

Сегодня мы научимся создавать список Топ 10. В качестве исходного материала мы будем использовать список продуктов с соответствующим количеством продаж по каждому продукту за выбранный период времени.

То, что мы хотим получить в конце — это сгенерированный список из 10 самых продаваемых товаров. Также мы хотим, что бы этот список автоматически обновлялся при каждом изменении количества продаж товаров и мы не хотим использовать VBA макросы для упрощения задачи.

Пожалуйста скачайте пример по ссылке ниже, что бы было проще понять те действия, которые будут описаны ниже:

Скачать пример.

Первый этап.

Во-первых, давайте отсортируем все продажи по убыванию и выберем 10 лучших.

Для этого я решил использовать функцию

НАИБОЛЬШИЙ . 

Наша формула выглядит следующим образом:

=НАИБОЛЬШИЙ($C$4:$C$19;СТРОКА(ДВССЫЛ(«1:»&ЧСТРОК($C$4:$C$19))))

где C4:C19 это диапазон с количеством реализованных продуктов.

В результате мы получаем лист Топ-10 продаж. Далее, более сложная часть.

Второй этап.

Как назначить названия продуктов номерам?

Если Вы уверены, что количество проданных товаров

никогда не будет одинаковым

(т.е. не будет повторяющихся значений),  то мы можем использовать функции ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ для поиска соответствующего наименования продукта выбранному количеству продаж.

Наша формула может выглядеть следующим образом:

=ИНДЕКС($B$4:$B$19;ПОИСКПОЗ(F4;$C$4:$C$19;0);1)

И она будет работать отлично.

Но, если количество продаж может повторяться, то предыдущая формулы будет возвращать одинаковое наименование продукта для каждого повторяющегося числа.Это явно не то, что мы хотим получить.Поэтому мы будем использовать несколько другой подход.

Для первого продукта мы воспользуемся формулой:

=ИНДЕКС($B$4:$B$19;ПОИСКПОЗ(F4;$C$4:$C$19;0);1)

А для последующих названий продуктов, будем использовать следующую формулу:

=ДВССЫЛ(«Лист1!»&АДРЕС(НАИМЕНЬШИЙ(ЕСЛИ(Лист1!$C$4:$C$19=F5;СТРОКА(Лист1!$B$4:$B$19);65536);СЧЁТЕСЛИ(F4:F5;F5));2))

Протягиваем эту формулу для всех оставшихся ячеек.

Как Вы можете видеть в приложенном файле, это решение отлично работает и дает нужный результат.

Обратите внимание на фигурные скобки перед и после формулы. Эти скобки обозначают что формула применена для массива. Что бы Вам добиться такого же результата, то внесите в ячейку формулу, а после нажмите комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter.

При каждом изменении количества проданных товаров, перечень Топ-10 продаж будет автоматически перестраиваться.

Наслаждайтесь!