Аналіз первинних та вторинних продажів
Додаток дає змогу підвищити точність прогнозу первинних продажів (sell-in), поліпшити планування закупівель і виробництва, консолідувати інформацію за всім ланцюжком руху товарів за рахунок аналізу вторинних продажів (sell-out).
Які обсяги первинних і вторинних продажів у грошовому та кількісному вираженні?
Які ключові відхилення між планом, фактом і прогнозом за первинними та вторинними продажами?
Які запаси перебувають на складах компанії та у дистриб'юторів, і скільки днів продажів вони покривають?
Як консолідуються дані про вторинні продажі від дистриб'юторів, і наскільки вони своєчасні й точні?
Як впливає поточний рівень залишків на виконання плану із вторинних продажів?
Які товари створюють каскадні залишки: надійшли, але не реалізуються?
Які товари відсутні в продажу, але є в запасах — і навпаки?
Які SKU демонструють зростання або падіння у LFL-аналізі?
Яка маржинальність і націнка в розрізі каналів, продуктів, клієнтів?
Які ключові драйвери зміни маржі: ціна, собівартість, обсяг?
Які запаси та залишки у дистриб'юторів, що заважають вторинним продажам?
Де ми втрачаємо частку ринку і які товари не представлені в асортименті?
Передналаштоване рішення дозволяє виконувати комплексний аналіз первинного та вторинного продажу 360º за будь-який обраний період та за будь-якою комбінацією відборів: товари, сегмент товару, бренд, упаковка, організація, територіальний менеджер, супервайзер, торговий представник, клієнт, тип клієнта тощо. Також дозволяє провести оцінку запасів на підприємстві та у дистриб'юторів для аналізу забезпечення фактичного попиту у вторинних продажах
Оцінюють обсяги, рентабельність і виконання плану з відвантажень.
◾ Кількість, сума, собівартість, маржа, націнка, маржа, націнка
◾ % маржі, % націнки
◾ Виконання плану, абсолютне відхилення
◾ План / факт / прогноз за обсягами
Показують реалізацію у дистриб'юторів і залишки, що впливають на відвантаження.
◾ Обсяги вторинних продажів: кількість, сума, собівартість, маржа
◾ Запаси на складах і в дистриб'юторів
◾ Відхилення LFL за вторинними продажами
Допомагають виявити причини змін маржі та продажів.
◾ LFL-аналіз за каналами, регіонами, категоріями
◾ Факторний аналіз: ціна, собівартість, обсяг
◾ Порівняння з попереднім періодом і аналогічним періодом минулого року
Оцінюють стабільність, частоту і внесок товарів у продажі.
◾ ABC-аналіз: за сумою, кількістю, маржею
◾ XYZ-аналіз стабільності
◾ FMR-аналіз частоти покупок
Показують розподіл продажів і активності за каналами та регіонами.
◾ Продажі за регіонами, областями, GPS-точками
◾ Структура каналів: роздріб, дистрибуція, e-commerce та ін.
◾ Сегментація клієнтів і товарів
Фіксують конкурентні позиції та залученість покупців.
◾ Частка ринку в сумі та кількості
◾ LFL-аналіз частки ринку
◾ Продажі за товарами, відсутніми в асортименті
◾ Активність клієнтів: нові, ті, що повернулися, пасивні
Дають змогу моделювати і передбачати динаміку продажів і маржі.
◾ Прогнози виконання плану за поточною динамікою
◾ What-if-аналіз: як зміниться маржа при зміні ціни, собівартості, обсягу
Цілісна картина первинних і вторинних продажів і запасівBI об'єднує дані про продажі та запаси вашої облікової системи та дані від дистриб'юторів. Ви отримуєте повну видимість по продажах, запасах і частці ринку в розрізі регіонів, брендів і каналів.
Контроль плану, маржі та причин відхиленьПорівняння плану, факту і прогнозу, LFL і факторний аналіз допомагають зрозуміти, чому знижується маржа, де відхилення і які товари втрачають позиції. Це дає змогу швидше реагувати та посилювати результативні сегменти.
Глибока аналітика за клієнтами та асортиментомABC, XYZ, FMR, геоаналітика та What-if-сценарії дають змогу точно сегментувати клієнтів, управляти асортиментом і моделювати вплив цін та обсягів на прибутковість.
Цілісна картина первинних і вторинних продажів і запасівBI об'єднує дані про продажі та запаси вашої облікової системи та дані від дистриб'юторів. Ви отримуєте повну видимість по продажах, запасах і частці ринку в розрізі регіонів, брендів і каналів.
Контроль плану, маржі та причин відхиленьПорівняння плану, факту і прогнозу, LFL і факторний аналіз допомагають зрозуміти, чому знижується маржа, де відхилення і які товари втрачають позиції. Це дає змогу швидше реагувати та посилювати результативні сегменти.
Глибока аналітика за клієнтами та асортиментомABC, XYZ, FMR, геоаналітика та What-if-сценарії дають змогу точно сегментувати клієнтів, управляти асортиментом і моделювати вплив цін та обсягів на прибутковість.
Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
10Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
9RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
12RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
1Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.
18AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.
17Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.
