Как составить таблицу по динамике продаж

Шаблон для анализа продаж и прибыли в компании

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

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:

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 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.

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.

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:

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 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:

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.

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:

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. 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:

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 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:

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 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

Сравнение показателей в таблице за определенный период – одна из популярных задач, которая стоит перед пользователями Microsoft Excel. Чаще всего это осуществляется путем вывода вспомогательного столбца, где значения указаны в процентах, и сразу становится понятно, насколько сильной была позитивная или негативная динамика.

В этой статье я на простом примере предлагаю разобраться с соответствующим оформлением таблицы.

Предварительные действия

Сначала понадобится подготовить таблицу, чтобы кроме ввода функций далее от вас ничего не требовалось. Выберите два общих значения, которые будете сравнивать. Если это должна быть, например, месячная выручка, сначала сделайте сводную таблицу по дням и ссылайтесь на нее при создании общей суммы. Выведите два значения, динамику между которыми нужно сравнивать, чтобы перейти далее. На изображении ниже показан самый простой пример подходящей таблицы.

Создайте вспомогательный столбец для вывода процентов. Введите для него совершенно любое удобное для вас название и задайте визуальное оформление в соответствии со стилем основной таблицы.

Сейчас стоит учитывать, что тип ячейки, в которой будут отображаться проценты, является общим. При расчетах в таком случае появится очень большое значение в виде обычного числа. Поэтому понадобится изменить формат ячеек, чтобы проценты выводились корректно.

1. Для этого выделите необходимые ячейки и щелкните по любой из них правой кнопкой мыши. Из контекстного меню выберите пункт «Формат ячеек».

2. Отобразится отдельное окно, в котором будет выбрана вкладка «Число». На ней выберите «Процентный» и определите количество знаков после запятой или оставьте его по умолчанию. После этого сохраните новый формат ячейки.

На этом подготовительные действия завершены, поэтому можно приступить к заполнению формул и вычислении положительной или негативной динамики.

Создание формулы отслеживания динамики роста

В следующей инструкции я постараюсь наглядно описать каждое действие при написании функции, чтобы вы понимали, какие значения берутся, как они сравниваются и что получается в итоге. Если вы сделали таблицу такого же формата, как и в примере, достаточно будет выполнить точно такие же действия, чтобы отследить динамику роста в процентах.

1. Выделите ячейку, где должны выводиться проценты и напишите первую часть формулы =(C2 – B2). Это поможет определить разницу между суммами за два разных месяца. Соответственно, если номера ячеек в вашей таблице другие, замените их, отняв сумму второго значения от первого.

2. После скобок добавьте /B2, чтобы разделить это все на сумму первого значения, то есть на 100%, если говорить о стандартных математических операциях с процентами.

3. Нажмите Enter и посмотрите на результат. В моем случае сумма за первый месяц была 102 000, за второй – 124 000, а разница – 22 000. Получается, динамика роста является положительной и равняется 21,62%. У вас значение будет другим, в соответствии с суммами в таблице.

4. Если далее в таблице должно происходить такое же сравнение значений и вывод процентов, просто зажмите левой кнопкой мыши правый угол текущей ячейки и растяните ее вниз.

5. В итоге таблица сама заполнится, и на экране появится список всех процентов, характеризующих положительную или отрицательную динамику роста.

Далее ничего вас не ограничивает, вы можете сравнивать показатели бесконечное количество раз. Отнимать и добавлять проценты, чтобы понять общую сумму изменений и заниматься дальнейшим взаимодействием с электронной таблицей для своих целей.

Формула отслеживания динамики роста по норме

Иногда расчеты подразумевают наличие нормы, то есть средневзвешенной суммы, которая является оптимальной. Вы можете использовать только это значение, чтобы сравнить его с другими показателями и вычислить проценты. Давайте наглядно разберемся с изменениями, которые вносятся в этом типе расчетов.

1. Найдите ту ячейку, где будет указана норма. Если ее еще нет, создайте и введите необходимое число. Формула будет немного отличаться от предыдущей. Вам нужно в качестве первого значения как раз и задать эту ячейку, полностью закрепив ее при помощи знаков $.

2. Больше никаких изменений вводить не нужно, достаточно нажать Enter, чтобы ознакомиться с результатом.

3. При растягивании формула тоже будет считаться корректно, поскольку ранее вы полностью закрепили одну ячейку.

В этом случае формула обретает вид =(C2-$B$9)/$B$9, где $B$9 – номер той самой закрепленной ячейки, а C2 – сумма второго месяца, от которой и отнимается норма для вычисления процентов.

На основе созданной таблицы вы можете добавлять наглядный график, визуально демонстрирующий динамику роста. Детальнее о его создании рассказано в другой моей статье по ссылке ниже.

Подробнее: Как создать диаграмму темпов роста в Microsoft Excel

Предприниматели малого и среднего бизнеса нуждаются в постоянной аналитике каналов продаж и эффективности менеджеров. При ведении аналитики, мы можем устанавливать план продаж для менеджеров, отсекать не действующие рекламные каналы и усиливать действующие каналы продаж. Благодаря отчетности, менеджеры не будут протирать штаны в офисе, а будут стремиться заработать больше, так как, все действия оцифрованы в таблице.

Я расскажу, как я веду аналитику в одном из направлении бизнеса, на примере интернет-магазина.

Возможно, что-то для вас будет полезным. У каждого свой подход, я только покажу как начать и сделать базовый отчет.

Специально вырезал из таблицы отчеты маржинальности и прочее, чтобы статья не была большой и вы не распылялись.

Делаем удобный отчет по продажам в таблице Excel.

Есть у нас интернет-магазин. В нем работает два менеджера по продажам и один пункт выдачи товаров. В пункте выдачи тоже работает сотрудник, так как оплата и примерка происходит на месте (что-то вроде шоурума).

Делаем три основных столбика в таблице Excel и три второстепенных.

Основные столбики:

• Менеджер Анна
• Менеджер Егор
• Пункт выдачи Москва

Основные столбики содержат в себе название ячеек:

• Дата
• Источник
• Выручка
• Сумма

Второстепенные столбики делаем правее остальных и называем:

• Менеджер Анна
• Менеджер Егор
• Пункт выдачи Москва

В каждом столбике, пишем наши рекламные каналы.

Должно получиться примерно вот так:

В последнем столбике у меня есть ячейка “С/Ч” – Средний чек. О ней я тоже расскажу чуть позже. Можете добавить эту ячейку к остальным основным столбикам.

С оформлением закончили, теперь перейдем к настройке.

У меня, все рекламные каналы для всех одинаковые. Все заявки делятся между менеджерами и пунктом выдачи при помощи ip-телефонии и AmoCrm. Поэтому, у всех все поровну, но эффективность может быть разная.

Настройка отчета продаж в таблице Excel.

Источники реклама с выпадающим списком.

Сначала мы настроим “проверку данных”. Это нужно, чтобы мы в каждом столбике могли выбирать рекламный источник из списка.

1. Выделяем столбец “B”. Можно не выделять весь столбец, можно выделить необходимое количество ячеек в столбце.

2. Нажимаем “Данные” – > “Проверка данных”. Появится окно проверки данных.

В “Тип данных” – выбираем список.

В “Источник” – мы должны выделить источник типа данных, наши рекламные источники для выпадающего списка.

Нажимаем “Ок”. Теперь, в столбике “В” можно выбирать рекламные источники из списка.

Сделайте тоже самое для двух оставшихся столбиков. При выборе источника типа данных, указывайте соответствующий блок рекламного источника для вашего основного столбика. Если у вас основной столбик “Менеджер Егор”, то вы должны выбрать источник для типа данных в второстепенном столбике “Менеджер Егор итоги” .

Настройка подсчета формулой “СУММЕСЛИ”.

СУММЕСЛИ – это суммирование, при выполнении условия. Благодаря этой функции, у нас будет автоматический подсчет суммы выручки по каждому рекламному каналу.

Для начала, обратите ваше внимание на второстепенный блок, например “Менеджер Анна итоги”. Начнем по порядку и настроим “СУММЕСЛИ” для рекламного источника “Авито”.

Для этого, два раза кликаем на столбик результата (напротив Авито), нажимаем на вызов функции и выбираем “СУММЕСЛИ”.

После этого, заполняем поля.

Диапазон – Столбец “В” или “Источник”.

Критерий – Второстепенный столбик “Менеджер Анна итог”, пункт “Авито”.

Диапазон суммирования – Столбец “С” или “Выучка”.

Важно ! Друзья, выделять нужно не весь столбец. Выделяйте пустые ячейки. Когда я выделял столбец – иногда функция не работала.

Повторяем это с каждым источником рекламы для каждого менеджера и пункта выдачи.

Далее, проверяем, чтобы все считалось.

Для этого нужно выбрать нужного любой рекламный источник и напротив него вписать сумму. Во второстепенной таблице должны появиться данные автоматически.

У меня это выглядит примерно так:

Исходя из данных таблицы, я вижу, что менеджер “Анна”, справляется хуже, чем менеджер “Егор”.

Общая сумма менеджеров меньше, чем сумма пункта выдачи.

Общая сумма дохода по “Инстаграму” намного больше, чем на “Авито”.

Я добавил дополнительные второстепенные блоки, для подсчета суммы по общим рекламным каналам, для удобства. И все считается автоматически.

Применять “Проверку данных” и “СУММЕСЛИ” можно где угодно и как угодно. Это очень удобно.

Как и обещал, расскажу про “Средний чек”.

Тут все предельно просто. Ставите в столбце “С/Ч” знак “=”, нажимаете на общую сумму чеков и делите на количество чеков. Это средний чек за неделю продаж.

В моем случае, это выглядит вот так:

= N3/26

Надеюсь, информация для вас была полезной. Ставьте лайки, комментарии и подписывайтесь. Будет много интересного.

Время на прочтение
6 мин

Количество просмотров 7.4K

Если вы продаете онлайн-сервис, вам, наверное, хотелось бы видеть, что происходит на каждом этапе воронки продаж. Из анализа воронки можно сделать важные выводы: насколько понятен и удобен процесс установки и начальной настройки приложения, как много и какие клиенты становятся активными пользователями сервиса, какой процент переходит с бесплатной версии на платную. Кроме того, по динамике коэффициентов конверсии можно делать вывод об эффективности принимаемых мер для увеличения продаж.

Под катом вы найдете описание некоторых приемов работы с Excel, которые могут быть полезны при анализе массивов данных. Мы расскажем, как мы ведем управленческую статистику по сервису jivosite.ru с помощью сводных таблиц Excel и подключения к MySQL через ODBC на примере отчета по воронке продаж. Предлагаемый способ довольно прост и универсален, с его помощью можно строить красивые отчеты за считанные минуты.

Постановка задачи

Требуется построить отчет по воронке продаж для сервиса jivosite.ru. Это онлайн-консультант для интернет-магазинов, который продается по модели freemium. Пользователи подключаются с двухнедельным демо-периодом, в течение которого доступна расширенная версия. По истечении 2 недель остается бесплатная версия, которая продолжает работать без ограничения срока.

Таким образом, мы имеем следующую воронку продаж:

Требуется показать количество клиентов на каждом уровне воронки, а так же посчитать коэффициент конверсии для каждого уровня, с разбивкой по неделям и месяцам. Исходные данные лежат в MySQL, отчеты должны строиться автоматически нажатием нескольких кнопок, а так же позволять, при необходимости, строить разрезы по различным категориям и вводить фильтры без дополнительного программинга.

Загружаем исходные данные из БД

Для загрузки данных из БД в Excel нам понадобится ODBC-драйвер. В нашем случае будем использовать коннектор ODBC-MySQL для Windows. На маке с коннектором у нас что-то не сложилось, но возможно это уже поправили в новых версиях.

После установки драйвера создаем пустую книгу Excel, открываем вкладку «Данные» — «Из других источников» — «Из Microsoft Query»

Затем выбираем «Новый источник данных», вводим название подключения, выбираем драйвер «MySQL ODBC Driver». Затем нажимаем кнопку «Связь», вводим параметры подключения к нашей БД, кликаем «ОК». После этого, если подключение успешно установлено, Microsoft Query предложит пошаговый мастер создания запросов. Закрываем все всплывающие окна с отказом, а затем жмем «SQL» и вводим наш SQL-запрос, который выдаст исходную таблицу, вручную. Наш запрос просто делает выборку из таблицы подключенных клиентов со slave-сервера БД.

В нашей исходной таблице мы будем использовать следующие столбцы:

• created — дата регистрации клиента
• name — URL сайта
• was_installed — 1 если клиент устанавливал виджет на свой сайт, 0 если никогда не устанавливал
• chats_count — количество диалогов, состоявшихся с помощью нашего сервиса
• is_paid — 0, если клиент нам ничего не платил, 1 — если платил

Результат запроса попадет на лист Excel в виде упорядоченной таблицы.

У этой упорядоченной таблицы есть ряд полезных свойств, которыми мы впоследствии воспользуемся.

Создаем сводную таблицу

Чтобы большой исходный массив данных превратился в удобные и красивые отчеты, мы воспользуемся сводными таблицами. Кликаем на самую верхнюю-левую ячейку таблицы с исходными данными (ячейка А1) затем «Вставка» – «Сводная таблица» – «ОК». Таким образом, исходным массивом для сводной таблицы будет весь результат запроса в MySQL, при добавлении новых столбцов и строк сводная таблица обновится автоматом.

Пустая сводная таблица выглядит так:

Считаем количество клиентов на каждом этапе продаж

Прежде, чем формировать такой отчет, нам для каждой строки в исходной таблице нужно добавить номер недели и год, в котором клиент был подключен. Это нужно, чтобы группировать данные по году и неделе. Для этого открываем лист с исходными данными, листаем вправо до последнего столбца, кликаем на ячейку справа от заголовка последнего столбца, и там пишем «Неделя подключения». В таблицу добавился новый столбец с пустыми значениями в строках. Теперь в ячейке под заголовком нового столбца пишем формулу «=НОМНЕДЕЛИ(» и кликаем по ячейке в этой строке, в которой у нас указана дата подключения клиента.

В этом случае формула будет выглядеть как «=НОМНЕДЕЛИ([@created];21)». Если ячейка находится в той же строке, что и формула, умный Excel формирует ссылку на нее по названию столбца, а так же автоматически заполняет все строки таблицы этой формулой. При добавлении строк в таблицу исходных данных новые вычисляемые ячейки будут добавлены автоматически. Удобно, Экзелю респект :). Обратите внимание, что есть разные алгоритмы вычисления номера недели. Для себя мы выбрали схему №21.

Аналогично добавляем столбец «Год подключения» с формулой «=ГОД([@created])». После этого переходим на лист с нашей сводной таблицей, кликаем по сводной таблице правой кнопкой – «Обновить», чтобы таблица узнала про новые столбцы в исходных данных.

Разумеется, эти столбцы можно было бы добавить в исходные данные средствами SQL, но в Экзеле это как-то быстрее и приятнее. Хотя, это конечно дело вкуса 🙂

Теперь перетаскиваем столбцы «Год подключения» и «Неделя подключения» из списка полей в область «Названия строк», а поле «name» (у нас в этом поле хранится URL сайта) в область «Значения».

Мы получим аккуратную таблицу, в которой по неделям года разбито количество подключившихся клиентов. Мы перетащили поле «name» в область значений, чтобы Экзель посчитал количество элементов в этом столбце (т.е. все элементы), с группировкой по неделям и годам. Это будет число регистраций (второй этап воронки).

Посчитаем, сколько из зарегистрировавшихся в каждую неделю клиентов установили на сайт наш чат. Для этого перетащим поле «was_installed» в область значений. В этом поле в исходных данных стоит «0», если виджет не установлен, и «1», если установлен. Затем правый клик – «Параметры полей значений» — выбираем операцию «Сумма». Теперь в сводной таблице появился второй столбец, в котором мы видим, сколько из клиентов, зарегистрировавшихся в какую-либо неделю, установили виджет на сайте.

Теперь посчитаем активных клиентов. Активными будем считать тех, у которого состоялось более 20 диалогов с посетителями сайта. Для этого нам понадобится в таблицу исходных данных добавить столбец «is_active» c формулой ячеек «=ЕСЛИ([@[chats_count]]>20;1;0)». В столбце «chats_count» у нас количество чатов клиента. В результате в столбце «is_active» у нас будет «1», если у клиента более 20 чатов. Теперь поле is_active можно так же перетащить в область значений.

Добавив немного феншуя в виде гистограмм и переименовав столбцы, получаем вот такую табличку:

Вот мы уже получили симпатичную статистику, которая к тому же автоматически обновляется из базы данных. Для обновления данных, надо сначала зайти на лист с исходными данными, там правый клик по таблице – «Обновить». А затем правый клик по сводной таблице – «Обновить».

Считаем коэффициенты конверсии

Чтобы посчитать k0, надо взять данные по уникальным посетителям из гугл аналитики, и это мы оставим за рамками настоящего мануала (эту задачу, кстати, мы пока решаем копипастом из гугл аналитики).

Начнем с подсчета k1 – отношения числа установивших чат на свой сайт к общему числу зарегистрированных клиентов.

Тут есть один не совсем красивый момент, который мы не нашли, как решить прямым образом: в таблицу исходных данных надо добавить столбец «one» с формулой «=1» — чтобы во всех ячейчах исходной таблицы появилась единица в этом столбце.

Теперь можно добавить такое вычисляемое поле:

Имя пишем «k1», в формуле указываем «=СУММ(was_installed)/СУММ(one)».

Если в сводной таблице отчет будет сгруппирован по неделям, то мы получим отношение количества клиентов, установивших виджет (СУММ(was_installed)), к общему количеству клиентов, зарегистрировавшихся в эту неделю (СУММ(one)). Если отчет будет сгруппирован по месяцам, то коэффициент будет пересчитан соответственно. Важно отметить, что конверсия показывает то, какая доля клиентов установила чат на своем сайте среди тех, кто зарегистрировался в определенную неделю. Т.е. если клиент зарегистрировался на четвертой неделе, и установил чат на сайте только на 10-й неделе, то изменится цифра в отчете за 4-ю неделю.

Теперь считаем конверсию из установленных в активных клиентов:
k2 = СУММ(is_active)/СУММ(was_installed)

Точно так же добавляем поле для конверсии из активных клиентов в платные:
k3 = СУММ(is_paid)/СУММ(is_active)

Только k3 на скриншотах показать не можем, коммерческая тайна 🙂

Теперь в нашей сводной таблице появились поля k1, k2, k3, которые можно перетащить в область значений. Добавив немного феншуя, получаем такую таблицу по воронке с разбивкой по неделям:

Из нее уже можно делать некоторые выводы, однако вопросы бизнес-аналитики мы оставим на другой пост, сейчас нас интересуют технические моменты.

Воронка продаж по месяцам

Из недельного отчета сделать отчет по месяцам очень просто. В исходные данные добавляем столбец «Месяц подключения» с формулой «=МЕСЯЦ([@created])», кликаем правой по сводной таблице – «обновить» и перетаскиваем в сводной таблице поле «Месяц подключения» в область «Названия строк» (после поля «Год подключения»). Получится примерно так:

И вот красивая табличка по месяцам:

Другие варианты отчетов

Если вы еще не знакомы со сводными таблицами, предлагаю вам поиграться с ними самостоятельно. Это отличный инструмент аналитики, который погает выявить интересные зависимости. Например, интересно посмотреть конверсию на разных этапах в разрезе источника клиентов (рекламных кампаний). Для этого мы сохраняем в базе метки UTM при регистрации каждого клиента, и строим отчет по эффективности разных рекламных кампаний в абсолютных (рубли) и относительных (конверсия) единицах.

Кстати, двойной клик на каждую ячейку сводной таблицы открывает список строк исходных данных, которые были использованы для вычисления данной цифры. Очень удобно, чтобы разобраться, откуда что растет.

В сводных таблицах есть еще множество фич и инструментов, которые позволяют быстро получать интересные отчеты. Настоятельно рекомендую всем предпринимателям, которые хотят быть в курсе процессов, происходящих в их бизнесе, освоить эти инструменты.