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

BI 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.
Порівняння 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.
ABC, 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

Qlik сьогодні — це вже не просто BI. На Qlik Community Uzbekistan 2026 учасники обговорили майбутнє аналітики, хмарні технології, інтеграцію даних та можливості Agentic AI. Ділимося ключовими висновками та інсайтами заходу.

Чому висока активність торгових представників не завжди означає ефективну роботу території? Розглядаємо ключові показники, практичні сценарії та підхід до управління торговими візитами на основі даних.

Чому Excel шкодить аналітиці в компаніях, що розвиваються

Чому висока активність торгових представників не завжди означає ефективну роботу території? Розглядаємо ключові показники, практичні сценарії та підхід до управління торговими візитами на основі даних.

Чому Excel шкодить аналітиці в компаніях, що розвиваються

Закупівлі можуть виглядати керованими — але саме тут часто непомітно втрачається маржа. У статті розбираємо, як аналітика допомагає побачити реальні причини витрат і почати ними управляти.

Qlik сьогодні — це вже не просто BI. На Qlik Community Uzbekistan 2026 учасники обговорили майбутнє аналітики, хмарні технології, інтеграцію даних та можливості Agentic AI. Ділимося ключовими висновками та інсайтами заходу.

Виконання плану відвантажень ще не означає контроль продажів. Розбираємо, як аналітика допомагає побачити розрив між primary і secondary та керувати каналом на основі даних.

Аналітика більше не обмежується дашбордами. Розбираємо, як Agentic AI поєднує дані, контекст і дії, перетворюючи BI на систему, що допомагає приймати рішення в моменті.

Чому висока активність торгових представників не завжди означає ефективну роботу території? Розглядаємо ключові показники, практичні сценарії та підхід до управління торговими візитами на основі даних.

Чому Excel шкодить аналітиці в компаніях, що розвиваються

Виконання плану відвантажень ще не означає контроль продажів. Розбираємо, як аналітика допомагає побачити розрив між primary і secondary та керувати каналом на основі даних.












