Приложение позволяет повысить точность прогноза первичных продаж, улучшить планирование закупок и производства, консолидировать информацию по всей цепочке движения товаров за счет анализа вторичных продаж в Казахстане

Каковы объёмы первичных и вторичных продаж в денежном и количественном выражении?
Какие ключевые отклонения между планом, фактом и прогнозом по первичным и вторичным продажам?
Какие запасы находятся на складах компании и у дистрибуторов, и сколько дней продаж они покрывают?
Как консолидируются данные о вторичных продажах от дистрибуторов, и насколько они своевременны и точны?
Как влияет текущий уровень остатков на выполнение плана по вторичным продажам?
Какие товары создают каскадные остатки: поступили, но не реализуются?
Какие товары отсутствуют в продаже, но есть в запасах — и наоборот?
Какие SKU демонстрируют рост или падение в LFL-анализе?
Какова маржинальность и наценка в разрезе каналов, продуктов, клиентов?
Каковы ключевые драйверы изменения маржи: цена, себестоимость, объём?
Каковы запасы и остатки у дистрибуторов, мешающие вторичным продажам?
Где мы теряем долю рынка и какие товары не представлены в ассортименте?
Преднастроенное решение позволяет выполнять комплексный анализ первичных и вторичных продаж 360º за любой выбранный период по любой комбинации отборов: товары, сегмент товара, бренд, упаковка, организация, территориальный менеджер, супервайзер, торговый представитель, клиент, тип клиента и т.д. Также позволяет провести оценку запасов на предприятии и у дистрибуторов для анализа обеспечения фактического спроса во вторичных продажах
Оценивают объёмы, рентабельность и выполнение плана по отгрузкам.
◾ Количество, сумма, себестоимость, маржа, наценка
◾ % маржи, % наценки
◾ Выполнение плана, абсолютное отклонение
◾ План / факт / прогноз по объёмам


Показывают реализацию у дистрибуторов и остатки, влияющие на отгрузки.
◾ Объёмы вторичных продаж: количество, сумма, себестоимость, маржа
◾ Запасы на складах и у дистрибуторов
◾ Отклонения LFL по вторичным продажам
Помогают выявить причины изменений маржи и продаж.
◾ LFL-анализ по каналам, регионам, категориям
◾ Факторный анализ: цена, себестоимость, объём
◾ Сравнение с предыдущим периодом и аналогичным периодом прошлого года


Оценивают стабильность, частоту и вклад товаров в продажи.
◾ ABC-анализ: по сумме, количеству, марже
◾ XYZ-анализ стабильности
◾ FMR-анализ частоты покупок
Показывают распределение продаж и активности по каналам и регионам.
◾ Продажи по регионам, областям, GPS-точкам
◾ Структура каналов: розница, дистрибуция, e-commerce и др.
◾ Сегментация клиентов и товаров


Фиксируют конкурентные позиции и вовлечённость покупателей.
◾ Доля рынка в сумме и количестве
◾ LFL-анализ доли рынка
◾ Продажи по товарам, отсутствующим в ассортименте
◾ Активность клиентов: новые, вернувшиеся, пассивные
Позволяют моделировать и предсказывать динамику продаж и маржи.
◾ Прогнозы выполнения плана по текущей динамике
◾ What-if-анализ: как изменится маржа при смене цены, себестоимости, объёма

BI объединяет данные о продажах и запасах вашей учетной системы и данные от дистрибуторов. Вы получаете полную видимость по продажам, запасам и доле рынка в разрезе регионов, брендов и каналов.
Сравнение плана, факта и прогноза, LFL и факторный анализ помогают понять, почему снижается маржа, где отклонения и какие товары теряют позиции. Это позволяет быстрее реагировать и усиливать результативные сегменты.
ABC, XYZ, FMR, геоаналитика и What-if-сценарии дают возможность точно сегментировать клиентов, управлять ассортиментом и моделировать влияние цен и объёмов на прибыльность.

Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.













Стратегия продвижения большинства компаний основывается на максимизации продаж. Стимулируя дистрибьюторов покупать большое количество продукции, предлагая своим оптовым клиентам бонусы и скидки, производители не заботятся о дальнейшей судьбе товаров. Отсутствие контроля за работой розничных торговых точек приводит к нерациональному распределению продукции, логистическим проблемам, недополучению прибыли, сложностям планирования производства. В такой ситуации анализ вторичных продаж приобретает особое значение. Его задача заключается в том, чтобы постоянно контролировать остатки в розничных точках продаж, получать информацию в реальном времени и избегать любых проблем, которые связаны с дефицитом или избытком товаров.
Первичные продажи формируют выручку производственной компании и являются основным направлением ее деятельности. В то же время они не могут существовать сами по себе.
Для производителя вторичные продажи важнее первичных. Волатильность спроса, которая приводит к «эффекту кнута», является настоящим кошмаром для менеджеров, организующих поставки. В результате разрушается вся система планирования на предприятии:
Анализ первичных и вторичных продаж необходимо рассматривать во взаимосвязи. Главной сложностью этого процесса является консолидация данных. Каждый из контрагентов может по-разному вводить наименование SKU в собственную базу, а также предоставлять отчеты, созданные в соответствии со своими внутренними стандартами. Часто специалистам IT-отдела приходится консолидировать полученную информацию вручную из-за различий в названии строк и форматов документов. Чем больше контрагентов у производственного предприятия и чем большее количество SKU она производит, тем больше времени и человеческого труда потребует этот процесс.
Ценная информация о конечном потребителе содержится в данных о третичных продажах, которые формируются при покупке товаров конечным пользователем. Сбор этих данных помогает компании анализировать успех в продвижении своего продукта в конкретных торговых сетях и регионах. Подобное расширение анализа расширяет объем задач для сотрудников, занимающихся составлением отчетов.
Поскольку продажи являются динамичным процессом, полученные данные быстро становятся неактуальными, что ухудшает качество принятых на их основе решений. Кроме того, любые ручные действия, связанные с построением отчетов, неизменно приводят к ошибкам, связанным с человеческим фактором.
Современные платформы бизнес-аналитики позволяют поддерживать постоянную актуальность данных без необходимости ручного управления ими. Нужная информация, полученная от дистрибьюторов, будет автоматически загружаться в единую базу, адаптируясь в соответствии с ее требованиями. Это ликвидирует одну из наиболее серьезных проблем анализа вторичных продаж предприятия – задержку во времени.
При загрузке новой информации в базу данных, отчеты, которые заранее моделируются в соответствии с потребностями руководства, автоматически обновляются Данные могут быть представлены в табличной и графической форме, что упрощает их изучение. Важным преимуществом платформ бизнес-аналитики является гибкость. Работу системы не придется перенастраивать в связи с появлением нового контрагента или продукта, а наличие такой встроенной модели анализа, как LFL, дает возможность проводить точные сравнения нескольких периодов.
Использование аналитического приложения позволяет:
Анализ первичных продаж может быть дополнен и настроен в соответствии с потребностями пользователя. В приложении можно задавать частоту обновления данных, модифицировать внешний вид отчетов, создавать собственные дашборды с нужными ключевыми показателями.
Аккумулируя данные о текущих результатах работы дистрибьюторов, руководители могут осуществлять анализ первичных продаж организации с точки зрения их эффективности:
Анализ первичных продаж предприятия в совокупности с данными, полученными от дистрибьюторов, позволяет оптимизировать процесс планирования за счет коррекции прогнозов реализации в соответствии с актуальными рыночными условиями. Как следствие комплексного изучение показателей продаж, руководители компаний получают возможность точно рассчитывать требуемые объемы производства, откорректировать объемы закупок и осуществлять оперативное управление внутренними процессами предприятия в зависимости от меняющейся ситуации в цепочке поставок. Дополнение имеющейся информации данными о третичных продажах, позволяет оценивать эффективность маркетинга, ценность бренда, конкурентоспособность продуктов. Компании, которые имеют возможность задействовать этот механизм, могут максимизировать доходы в период роста спроса и избежать ненужных издержек, когда потребность в их товаре снижается.