Компании лидеры в ecommerce и ритейле активно используют динамические аналитические отчеты (дашборды) для оценки эффективности продаж по товарным группам. Их цель - выявить нерентабельные категории товаров и сравнить позиции компании и конкурентов
Зачем делать товарные отчеты
Связывать данные и принимать оперативные решения
Видеть закономерсности в данных
Строить прогнозы и сокращать потери
Оптимизировать цены и другие условия предоставления товара
Собираем в единую БД все данные, которые вам нужны
Добавляем дополнительные источники данных
Отбираем ключевые метрики для наблюдения
Проектириуем управленческие отчеты
Внедряем дашборды, обучаем команду, вносим изменения
1
2
3
4
5
Получите подборку демо отчетов на почту
Виды анализов в товарных отчетах
Аналитика продаж по продуктам и товарным категориям позволяет принять решение в кратчайшие сроки с ограниченным набором данных.
Решения, принятые в таких условиях, часто становятся наиболее важными для бизнеса. Именно они формируют прибыль.
Все они работают в комплексе и помогают руководителю "держать руку на пульсе" своего бизнеса.
Варианты реализаций отчетов для ecommerce / ритейла
Динамические отчеты (дашборды) с описательной аналитикой
Различные товарные отчеты и методы анализа продаж компании в розничной торговле помогают повысить эффективность работы любого предприятия, если ими правильно пользоваться. Это необходимая практика для каждого бизнеса, который планирует развиваться, а не стоять на месте.
Цель анализа – выявить нерентабельные или низкорентабельные категории товаров и отдельные позиции, сравнить показатели с предыдущими периодами, разработать меры по повышению прибыли. К ним относятся:
Ассортиментная матрица. Перечень всех товарных позиций, продуктового ассортимента для розничной продажи. Те товары, которые пользуются стабильным спросом у покупателей;
Анализ динамики продаж по выручке, количеству проданного товара и прибыли (необходимо сравнивать текущие данные с данными за такой же период прошлого года, два или три года назад);
Анализ динамики среднего чека текущего периода по сравнению с прошлым годом;
Анализ по ценовым сегментам и их разнообразию (показывает, в каких сегментах какие товары представлены, процентное соотношение таких товаров);
Оборачиваемость товара (weeks of supply: соотношение запаса к скорости продаж, те за недель его могут раскупить).
Данный тип отчетов относится к описательной (дескриптивной) аналитике, которая отвечает на вопрос «Что случилось?», создавая сводку исторических данных для их дальнейшего анализа.
Выгоды подхода:
Категориальные продажи: Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
ТОП продаж: Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
Рассчитывает ММО модель для конкурентных брендов и всей категории
Спроектированные под ваши задачи товарные отчеты могут выглядеть следующим образом:
Динамические отчеты (дашборды) с диагностической аналитикой
Анализ продаж по товарным группам является частью более глобального процесса анализа продаж, иногда ориентация на группы товаров является основной, и тогда анализ продаж по ним подразделяется на несколько видов:
Управление запасами: каких товаров и сколько закупать, Какие продвигать в первую очередь;
ABC-анализ (позволяет определить, насколько товары прибыльны и проанализировать спрос на продукты) и XYZ-анализ (прогнозирует спрос);
XYZ анализ ассортимента, идеально распределяет ассортимент на категории предсказуемости спроса;
BCG матрица - выявление растущих товаров и их жизненного цикла;
Эффективность распределения продукции на торговых площадях (в штуках товаров на метр площади);
Анализ предпочтений покупателей по товарным группам — один из самых сложных пунктов (информацию ищется или для нее проводится опрос).
Данный тип отчетов относится к диагностической аналитике, которая анализирует информацию, чтобы ответить на вопрос «Почему это случилось?». Здесь используются статистические методы анализа данных с целью их кластеризации, классификации, детализации и обнаружения корреляции, чтобы выявить основные факторы влияния на результаты.
Выгоды подхода:
Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
Рассчитывает модель для конкурентных брендов и всей категории
Спроектированные под ваши задачи ABC / XYZ / BCG аналитические отчеты могут выглядеть следующим образом:
Динамические отчеты (дашборды) с предиктивной аналитикой
Анализ специализированных сценариев поведения покупателей и влияния их выбора на продажи; оптимизационные задачи по дистрибуции, ценообразованию, объему поставок товара и другие комплексные вопросы стратегического характера определяют конкурентоспособность магазина.
В практике работы нашей аналитической компании можно выделить:
Определение регионов с субсидированной доставкой для повышения общей валовой прибыли в рамках оптимальной рентабельности;
Оценка окупаемости сервиса "Примерка" на уровень продаж (средний чек, кол-во позиций в чек, уровень возвратов);
Оптимизация распределения товара по точкам продаж с учетом логистических расходов для снижения общих издержек;
Управление запасами: какие товары и сколько закупать, какие продвигать в первую очередь;
Сегментация товаров по типу потребления (постоянное, сезонное) для оптимального планирования произведственного цикла.
Данный тип отчетов относится к наиболее комплексным с предиктивной и предписывающой аналитикой, те включает сценарное планирование и прямые рекомендации.
Данные отчеты отвечают на главный управленческий вопрос «Что делать?». Здесь машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта анализируют все накопленные и обработанные данные, чтобы найти наилучшие решения для конкретной ситуации.
Выгоды подхода:
Учитывает колебание внешних и внутренних факторов по году
Оценивает отсроченное и локальное влияние рекламных инвестиций
Строит прогноз продаж с учетом изменения цены и пропорций в медиа миксе
Рассчитывает ММО модель для конкурентных брендов и всей категории
Спроектированные под ваши задачи оптимизационные отчеты могут выглядеть следующим образом:
Каждый из описанных выше видов анализов дает руководителям возможность получить любою необходимую экспертизу в формате одного окна.
Товарная аналитика - ключ к росту продаж и прибыли
У любой ecommerce и ритейл компании есть данные продаж, анализируя которые можно находить точки роста, строить прогнозы и увеличивать прибыль компании.
Чаще всего, комбинируются данные 1С и Google Analytics. Встроенных инструментов анализа в этих системах недостаточно для аналитических задач, но возможен импорт данных в единую БД (big query, clickhouse, SQL) и их визуализация (power bi, data studio):
В типовом проекте создания товарных отчетов мы используем данные:
из 1С: - дата и время, - количество, - выручка, - валовая прибыль, - себестоимость и др.
из CRM: - ID клиента, - данные клиентов, - подразделение, - регион, - характеристики товаров и др.
из Google Analytics: - источник, - браузер, - показатель отказов, - кол-во страниц в сессии, - время сессии и др.
Как построить товарный отчет
Товарная аналитика, как в разрезе товарных групп, сегментации продукции, проводится в четыре этапа:
сбор информации (1С, CRM-системы, внутренние отчеты, бухгалтерская и финансовая отчетность),
обработка данных (исправление ошибок, приведение к единому формату и сверка),
собственно анализ (сравнение показателей, поиск взаимосвязей),
заключение, выявление наиболее эффективных методов улучшения ситуации.
Как формируется бюджет проекта
С учетом уровня сложности стоящих задач компания может получить коммерческое предложение "под ключ" или выбрать подходящий пакет подписки на команду аналитиков.
Каждый из описанных выше видов анализов входит в определенный пакет услуг компании по своему уровню сложности и дает руководителю возможность получить любою необходимую экспертизу в формате одного окна.
С кратким перечнем состава услуг можно ознакомиться далее или проконсультироваться со специалистом компании.
Расширенный
250к ₽
За команду в месяц в объеме 75 часов
Все опции базового тарифа
Воспроизводимое исследование данных
Статистические выводы и регрессионные модели
Детализированные ответы на бизнес-вопросы
Базовый
150к ₽
За команду в месяц в объеме 40 часов
Сбор и очистка данных
Консолидация данных
Сортировка, категоризация и описательная статистика