Презентация Александра Гончара "Как найти резервы внутри компании с помощью бизнес-аналитики". 7 модуль обучения в Школе бизнес-исследований businessresearch.by

1. Как найти резервы внутри
компании с помощью бизнес-
аналитики
v20151025

2. Школа бизнес-исследований
МОДУЛЬ 7
«Визуализация
и представление
результатов исследования»
www,businessresearch.by
https://www.facebook.com/hrpr.by

3. Исследование проектов «А2 Консалтинг» по
QlikView на май 2015 года
? !
Сколько разработано аналитических
приложений
Более 220
Для какого количества компаний 43
Для скольких индустрий 9
Для скольких отделов компании 10
Для какого количества пользователей Более 500

5. 20 марта
План: 1 000 000
Факт: 850 000
85 %

6. Март:
Апрель:
Май:
114,40%
71,23%
62,18%

7. ОТЧЕТ!!!

8. АНАЛИТИКА

9. АНАЛИТИКА

11. План-факт по регионам
Демо-приложения

12. Пример Панель KPI

13. Пример KPI для руководителя отдела продаж

14. Сравнительный анализ клиентов по периодам
*Использованы демо-данные для демонстрационных целей

15. Пример KPI для iPad

16. Пример KPI для iPad

17. Динамика по дням и магазинам

18. Динамика по будние/выходные

19. Анализ наличия и товаров без движения

20. Анализ сверхнормативы и оборачиваемость

21. Доходность по филиалам/клиентам/товарам

22. L4L анализ периодов
L4L («LFL / Like-for-Like» – похожий в точности) – инструмент,
позволяющий сравнить изменение ключевых показателей продаж, таких
как объем продаж, маржа, средний заказа, количество заказов, клиентов,
товаров, действующих в течение года или более.
Данный анализ является мерой роста продаж с поправкой на новые
или проданные магазины. Он важен в бизнесе, который показывает
значительную динамику расширения, выбытия или закрытия.
Это метод оценки, который пытается исключить любые последствия
расширения, приобретения или других событий, которые искусственно
увеличивают продажи компании.

23. L4L анализ периодов

24. ABC-анализ
ABC-анализ представляет собой ранжирование товаров по
определенным признакам. С его помощью удается определить наиболее
приоритетные товарные позиции и позиции, от закупки которых можно
вообще отказаться.
Идея ABC-анализа базируется на методе Парето, который
применительно к сфере продаж утверждает, что 20% товаров приносят
магазину 80% прибыли, а 80% покупателей довольствуются 20%
ассортимента.

25. ABC-анализ
Целью проведения анализа является распределение товаров по
группам. Это нужно для того, чтобы по разному управлять разными
группами товаров.
Группа А – очень важные товары, которые всегда должны
присутствовать в ассортименте. (0-80%)
Группа В – товары средней степени важности. (80-95%)
Группа С – наименее важные товары, это претенденты на исключение
из ассортимента и товары-новинки. (95-100%)
Этапы проведения АВС-анализа:
1. Рассчитать объем продаж и вычислить долю в нем каждого товара.
Результаты проранжировать по убыванию.
2. Рассчитать объем продаж нарастающим итогом.
3. Разбить товары на 3 категории.

26. ABC-анализ
Пример
Ранжирование

27. XYZ-анализ
XYZ–анализ – это инструмент, позволяющий разделить продукцию
по степени стабильности продаж и уровню колебаний
потребления. Результаты анализа позволяют оптимизировать складские
запасы.
XYZ-анализ предполагает деление товаров на 3 группы:
Группа Х – товары, спрос на которые стабилен. (0-10%)
Группа У – товары, колебания спрос на которые слегка колеблется.
(10-25%)
Группа Z – товары, спрос на который спрогнозировать практически
невозможно. (25-100%)

28. XYZ-анализ
Этапы проведения XYZ-анализа:
1. Вычислить среднее значение продаж:
2. Вычислить среднеквадратическое отклонение:
3. Вычислить коэффициент вариации:

29. Совмещенный АВС-XYZ анализ
Сочетание АВС и XYZ анализов выявляет безусловных лидеров (группа
АХ) и аутсайдеров (СZ). Оба метода хорошо дополняют друг друга. Если АВС-
анализ позволяет оценить вклад каждого продукта в структуру сбыта, то XYZ–
анализ позволяет оценить скачки сбыта и его нестабильность.
Использование совмещенного АВС и XYZ-анализов имеет ряд
значительных преимуществ:
- повышение эффективности системы управления товарными ресурсами;
- повышение доли высокоприбыльных товаров без нарушения принципов
ассортиментной политики;
- выявление ключевых товаров и причин, влияющих на количество товаров,
хранящихся на складе;
- перераспределение усилий персонала в зависимости от квалификации и
имеющегося опыта.

30. Совмещенный АВС-XYZ анализ

31. Анализ ABC-XYZ : табличная форма

32. Анализ ABC-XYZ : накопление
Для графического отображения результатов совмещенного АВС-
XYZ анализа используется кривая Парето (диаграмма Парето),
которая представляет собой графическое отражение закона Парето,
кумулятивной зависимости распределения вклада товара в объем
продаж.
Используется диаграмма Парето при выявлении наиболее
значимых и существенных товаров, влияющих на объем продаж. Кроме
того, диаграмма Парето и правило Парето позволяют отделить важные
товары от малозначимых и несущественных

33. Анализ ABC-XYZ : накопление

34. Анализ ABC-XYZ : пузырьковая диаграмма

35. RFM-анализ
RFM-анализ применяется для анализа ассортимента товаров и услуг
компании по частоте обращения (покупки, заказа и т.д.). Используется
для определения доходности клиентов, позволяет оценить вероятность
их ухода, изучить лояльность клиентов. Анализ дает представление,
какие клиенты сделают заказ, а какие ― даже не отреагируют на
предложение.
В RFM-анализе выделяют 3 группы:
Recency (давность) – давность сделки, чем меньше времени прошло
с момента последней активности клиента, тем больше вероятность, что он
повторит действие.
Frequency (частота) – количество сделок, чем больше каких-либо
действий совершит клиент, тем больше вероятность того, что он его
повторит в будущем.
Monetary (деньги) – сумма сделок, чем больше денег было
потрачено, тем больше вероятность того, что он сделает заказ.

36. RFM-анализ
Классификация по параметру Recency (давность):
 для каждого клиента определить дату последней покупки;
 для каждого клиента рассчитать давность покупки (Recency) как
разность между текущей датой и датой последней покупки;
 разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент
при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его
активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен
код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
Классификация по параметру Frequency (частота):
 для каждого клиента определить количество покупок за
определённый период;
 разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам,
совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5,
наименее активные покупатели получат F=1.

37. RFM-анализ
Классификация по параметру Monetary (деньги):
 для каждого клиента определить сумму потраченных денег;
 разбить полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам,
потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5,
клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.
После классификации клиентов по 3 параметрам необходимо
совместить полученные результаты, каждый клиент при этом получит
код RFM, состоящий из трёх цифр. Последовательность букв, из
которых состоит аббревиатура RFM, указывает на степень важности
каждой переменной. Давность ― более приоритетный критерий по
сравнению с частотой и важностью в обороте.

38. Анализ FMR

39. Анализ RFM

40. Решение по аналитикам
• Анализ покупателей (анализ систем
лояльности, групп клиентов, анализ
структуры корзины).
• Анализ запасов (какие товары
заморожены на складке, по каким
товарам нет запаса).
• Анализ поставщиков (совместная
работа за счет портала поставщиков,
продажи по каким поставщикам
падают. у кого закупать товар).
• Анализ товаров (какие товары не
продаются в этом периоде, в каких
регионах какие товары идут лучше,
каким клиентам мы продаем лучшие
товары невыгодно).
• ABC-XYZ (совместный анализ
объема, доходности и стабильности
продаж)
• Финансовый анализ для холдингов
• Платежный календарь
• Анализ задолженности
• Панель управления руководителя
KPI
• Анализ планов
• Анализ Что-Если
• Анализ акций и расчет скидок на
лету.
• Анализ достаточности товарного
запаса для торговой сети.
• Анализ работы склада/ЛЦ (WMS)
• Анализ изменения цен и закупок

41. BI QlikView и Qlik Sense

42. 33 000 клиентов в
105 странах
1 750
международных
партнеров
40% – среднегодовой
рост
NASDAQ: QLIK
Несомненно, самый удобный способ использовать данные, чтобы
упростить принятие решений
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Годовой рост доходов
($ млн.)
$44,3
$80,6
$118,3
$157,4
$320,6
*Данные за прошлые периоды не могут служить основанием для прогноза будущих
результатов.
$226,5
$471,0
$388,5

43. Телекоммуникации,
энергетика и
коммунальные услуги
Производство и
высокие технологии
Финансовые услуги
Здравоохранение и
медико-
биологические науки
Розничная торговля и
услуги
Государственный
сектор
33 000 клиентов – от 1 до более 50 000 пользователей

44. Потребности в изменении IT инструментов
Проникновение
насквозь, вплоть до
транзакций
Удобная
визуализация и
простота
использования
Самообслуживание и
гибкость
Совместная
работа
Мобильность
Финансы HR
Закупки
Маркетинг
Продажи
Производство

45. Александр Гончар
gonchar@a2c.by
www.facebook.com/a2consultingby
+375-29-3467478