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.
RBC Group допомагає компаніям використовувати дані на всіх рівнях — від інтеграції та підготовки до аналітики, прогнозування та штучного інтелекту. Рішення охоплюють чотири ключові напрямки роботи з даними.
7Як об’єднати інтеграцію, підготовку, контроль якості та управління даними в єдиній платформі? Розглядаємо можливості Talend Data Fabric, ключові інструменти та сценарії використання, а також відмінності від Qlik Talend Cloud.
5RBC Group отримала статус Qlik Support Expert Partner — це визнання нашої експертизи та нові можливості для технічної підтримки клієнтів.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
7Як об’єднати інтеграцію, підготовку, контроль якості та управління даними в єдиній платформі? Розглядаємо можливості Talend Data Fabric, ключові інструменти та сценарії використання, а також відмінності від Qlik Talend Cloud.
5RBC Group отримала статус Qlik Support Expert Partner — це визнання нашої експертизи та нові можливості для технічної підтримки клієнтів.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
25Як перетворити 240 індикаторів на зручну аналітику? Ділимося досвідом інтеграції державних даних та створення інтерактивного рішення на Qlik Sense для Європейського індексу міст.
12Як виробнича аналітика допомагає контролювати виконання плану, ритмічність, брак і собівартість та вчасно виявляти відхилення, що впливають на результат.
27Qlik Talend Cloud об’єднує інтеграцію, трансформацію, контроль якості та керування даними в єдиній платформі. Розбираємо, як працюють CDC, конвеєри даних, Knowledge Marts, RAG та AI-сценарії — і які задачі вони вирішують на практиці.
25Як перетворити 240 індикаторів на зручну аналітику? Ділимося досвідом інтеграції державних даних та створення інтерактивного рішення на Qlik Sense для Європейського індексу міст.
12Як виробнича аналітика допомагає контролювати виконання плану, ритмічність, брак і собівартість та вчасно виявляти відхилення, що впливають на результат.
27Qlik Talend Cloud об’єднує інтеграцію, трансформацію, контроль якості та керування даними в єдиній платформі. Розбираємо, як працюють CDC, конвеєри даних, Knowledge Marts, RAG та AI-сценарії — і які задачі вони вирішують на практиці.
5RBC Group отримала статус Qlik Support Expert Partner — це визнання нашої експертизи та нові можливості для технічної підтримки клієнтів.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
27Qlik Talend Cloud об’єднує інтеграцію, трансформацію, контроль якості та керування даними в єдиній платформі. Розбираємо, як працюють CDC, конвеєри даних, Knowledge Marts, RAG та AI-сценарії — і які задачі вони вирішують на практиці.
5RBC Group отримала статус Qlik Support Expert Partner — це визнання нашої експертизи та нові можливості для технічної підтримки клієнтів.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
27Qlik Talend Cloud об’єднує інтеграцію, трансформацію, контроль якості та керування даними в єдиній платформі. Розбираємо, як працюють CDC, конвеєри даних, Knowledge Marts, RAG та AI-сценарії — і які задачі вони вирішують на практиці.
7Як об’єднати інтеграцію, підготовку, контроль якості та управління даними в єдиній платформі? Розглядаємо можливості Talend Data Fabric, ключові інструменти та сценарії використання, а також відмінності від Qlik Talend Cloud.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
25Як перетворити 240 індикаторів на зручну аналітику? Ділимося досвідом інтеграції державних даних та створення інтерактивного рішення на Qlik Sense для Європейського індексу міст.
7Як об’єднати інтеграцію, підготовку, контроль якості та управління даними в єдиній платформі? Розглядаємо можливості Talend Data Fabric, ключові інструменти та сценарії використання, а також відмінності від Qlik Talend Cloud.
7Як використовувати дані з Qlik Replicate у відкритій архітектурі Apache Iceberg без перебудови наявних потоків. Можливості Open Lakehouse та економія на роботі з даними.
25Як перетворити 240 індикаторів на зручну аналітику? Ділимося досвідом інтеграції державних даних та створення інтерактивного рішення на Qlik Sense для Європейського індексу міст.
