Анализ продаж

Менеджер проектов в инвестиционной компании «Русский стартап». Специалист в сфере стратегии, инвестиционного и управленческого анализа. Закончил МГУ и ВШЭ, первый профессиональный опыт приобрел в УК «Рослокомотив», затем совершенствовал его в течение 8 лет в департаменте финансов АО «Московская биржа». Имеет более 18 лет опыта реализации проектов в производственной, финансовой сферах, образовании, девелопменте и управлении недвижимостью.

Анализ продаж – это понятная менеджерам «старой школы» интерпретация и смысловое наполнение модного выражения – «маркетинг, основанный на данных». Этот инструмент и двадцать и сто лет назад давал информацию для размышления и принятия решений управленцам в отношении выбранной стратегии, методов продвижения, качестве товара, эффективности продавцов и др. Современный инструментарий и вычислительные мощности позволяют делать невероятные по сложности и глубине исследования, что потенциально выводит анализ продаж на качественно новый уровень.

Но для начала разберемся с простыми вещами.

Что является предметом анализ продаж

Предметом для этого вида анализа могут быть следующие данные:

  • количество сделок;
  • объем продаж в натуральном выражении;
  • объем продаж в денежном выражении;
  • количество sales-менеджеров;
  • маркетинговые бюджеты;
  • статистика контактов с клиентами, «воронка продаж»;
  • складские остатки.

Данные для анализа нужны не только на момент создания отчета, но и за прошлые периоды, соответствующие отчетному. Чем больше данных, тем больше можно произвести с ними манипуляций и получить подтверждение или опровержение своих гипотез. Поэтому стоит собирать следующие данные:

  • помесячно, поквартально, ежегодно;
  • по продуктам;
  • по географическим регионам / рынкам;
  • по подразделениям / sale-менеджерам.

Современные учетно-аналитические системы, такие как «1С:ERP Управление предприятием», предусматривают возможность регистрировать для каждой операции (сделки, продажи) признаки, на основе которых в последствии будет произведена сегментация данных. Например, заполняя в системе данные по сделке, мы указываем не только сумму, состав и объем заказа, цены, но и регион, подразделение, конкретного менеджера по продажам, осуществившего сделку. Кроме того, автоматически фиксируется дата и время регистрации сделки, а позже при анализе та сделка будет отнесена на конкретную дату, регион, подразделение и т.д.

Как анализировать динамику и структуру продаж

Проанализировать выручку –  первая мысль, которая приходит в голову в контексте продаж: если выручка растет – растут продажи.

Анализ выручки

Анализ выручки в первом приближении – это констатация факта – выросла она или нет? Для этого выручку за отчетный период сравнивают, во-первых, с таким же показателем за предыдущий период, а во-вторых, с выручкой за аналогичный период прошлого года (см. таблицу 1).

Попробую построить сквозной пример для этой статьи. Возьмем условную фабрику «Петрушкин Двор» по производству игрушек с ассортиментом из трех видов зверьков из меха: мишки, мышки и шалунишки.

Таблица 1. Анализ выручки за июнь 2020 года

 

Май
2020

Июнь
2020

Рост за
месяц

Прирост, %

Июнь
2019

Прирост, %

Выручка,
всего руб.

20 000

21 500

1 500

7,5%

19 500

10,3%

в т.ч.:

мишки

5 000

8 500

3 500

70,0%

5 500

54,5%

мышки

10 000

8 000

-2 000

-20,0%

9 000

-11,1%

шалунишки

5 000

5 000

0,0%

5 000

0,0%

 Как видно из таблицы, в июне выручка выросла на 1,5 млн рублей или на 7,5% относительно выручи за май. При этом, по сравнению с июнем прошлого года, выручка выросла на 10,3%. Что дает нам эта информация?

  1. Мы видим, выручка выросла – это позитивный фактор, но быть может это связано с сезонностью?
  2. Сезонность, скорее всего, не причем, так как выручка выросла и относительно аналогичного периода в прошлом году.

Чтобы убедиться в устойчивости тенденции роста выручки, следует проанализировать несколько периодов подряд. Можно анализировать помесячно, но я в своей практике с таким не сталкивался. Данные за месяц могут сильно отклоняться по случайным причинам или в результате действия факторов сезонности, тогда как годовые отклоняются из-за ошибок в планировании и управлении в целом или из-за динамики рынка в целом. Поэтому анализ тенденции продемонстрирую на данных за пять лет по годам (таблица 2).

Таблица 2. Анализ выручки за 2014–2019 годы

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Прирост за
период

CAGR

Выручка,
всего руб.

120 000

130 000

140 000

150 000

160 000

170 000

41,7%

7,2%

в т.ч.:

мишки

50 000

62 000

72 000

85 000

95 000

105 000

110,0%

16,0%

мышки

50 000

49 000

48 000

47 000

46 000

45 000

-10,0%

-2,1%

шалунишки

20 000

19 000

20 000

18 000

19 000

20 000

0,0%

0,0%

Из данной таблицы видим, что выручка из года в год у нас росла, и по итогу пяти лет выросла на 41,7%. Средний рост за год мы оценили посредством показателя CAGR – совокупного среднегодового темпа роста (Compound annual growth rate) по формуле:

CAGR = (Выручка Tn / Выручка T0)(1/Tn-T0)- 1,

где Выручка Tn – выручка последнего года, в нашем случае 2019 года,

выручка T0 – выручка первого года, в нашем случае 2014 года,

Tn - T0 – количество лет.

Расчет показал, что в среднем выручка предприятия росла на 7,2% в год.

Анализ выручки в разрезе продуктов

Выше мы получили картину очень благоприятную – продажи растут и можно на этом успокоиться. Однако опыт показывает, что картина может быть не так однозначна.  Мы продаем три продукта, и тот факт, что выручка в целом по компании растет, не говорит нам, что все продукты у нас замечательные и показывают одинаковый по направлению и темпам рост – так бывает редко!

Необходимо провести аналитику выручки в разрезе каждого вида номенклатуры. Для современных учетных систем разделить выручку по номенклатуре не составляет труда. Результаты показаны выше в таблицах 1 и 2. Из них мы видим, что мишки из месяца в месяц и из года в год продаются все лучше, тогда как по мышкам, наоборот, выручка из года в год снижается. По шалунишкам ситуация тоже вызывает вопросы – продажи не растут, хотя и не падают.

Анализ временного ряда еще называют горизонтальным анализом, в то время как анализ структуры – вертикальным (см. таблицу 3).

Таблица 3. Динамика структуры выручки за 2014–2019 годы

 

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Выручка, всего

100%

100%

100%

100%

100%

100%

в т.ч.:

мишки

42%

48%

51%

57%

59%

62%

мышки

42%

38%

34%

31%

29%

26%

шалунишки

17%

15%

14%

12%

12%

12%

Тогда как финансисты хорошо понимают числовые данные, менеджеры предпочитают наглядные иллюстрации, например, такие как на рисунках 1 и 2.


r001.png

Рисунок 1. Структура выручки в 2014 году


r002.png

Рисунок 2. Структура выручки в 2019 году

Аналогичным образом можно оценить динамику и структуру продаж в разрезе регионов, подразделений продаж и отдельных продавцов.

Оценка динамики продаж в натуральных величинах

Проанализировав выручку, мы констатировали ее изменение, в нашем случае рост за счет выручки по одной из номенклатурных единиц. Но выручка – это функция цены и количества проданных товаров или услуг. Нам потребуется углубиться в анализ и понять, за счет чего выросла выручка, чтобы принимать решения (см. таблицы 4 и 5).

Таблица 4. Динамика цен на продукцию фабрики «Петрушкин двор» в 2014–2019 годах

 

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Индекс цен

CAGR

Цена, руб.

 

в т.ч.:

 

мишки

90

90

90

110

110

110

1,22

4,1%

мышки

200

200

200

240

240

240

1,20

3,7%

шалунишки

50

50

50

53

53

53

1,06

1,2%

Таблица 5. Динамика продаж в натуральном выражении продукции фабрики «Петрушкин двор» в 2014–2019 годах

 

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Прирост за период

CAGR

Продажи, шт.

в т.ч.:

мишки

556

689

800

773

864

955

71,8%

11,4%

мышки

250

245

240

196

192

188

-25,0%

-5,6%

шалунишки

400

380

400

340

358

377

-5,7%

-1,2%

Факторный анализ проводится по следующей схеме:

Определяем вклад изменения цен в динамику выручки:

Вц = В1 - В* = В1 - В1 / Иц,

Где Вц – вклад изменения цены в динамику выручки,

В1 – выручка последнего года,

В0 – выручка первого года,

В* - выручка последнего года с учетом изменения цен,

Иц – индекс цен.

Определяем вклад изменения объема продаж в штуках в динамику выручки:

Вшт = В*- В0,

Где Вшт – вклад изменения объема продаж в динамику выручки,

В* – выручка последнего года с учетом инфляции;

В0 – выручка первого года.

Факторный анализ можно провести в разрезе номенклатуры.

1) По продукту «Мишки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц = 105 000 - 105 000 / 1,22 = 105 000 - 86 065 = 18 935

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт = 86 065 - 50 000 = 36 065

То есть главный вклад в рост выручки на «мишек» внесли продажи в штуках, а не рост цены.

2) По продукту «Мышки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц= 45 000 - 45 000 / 1,2 = 45 000 - 37 500 = 7 500

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт= 37 500 - 50 000 =-12 500

Фактор роста цен не смог компенсировать падение продаж по номенклатурной единице «мышки», что привело к падению выручки.

3) По продукту «шалунишки»:

Изменение выручки за счет цены составило:

Вц = 20 000 - 20 000 / 1,06 = 20 000 - 18 868 = 1 132

Изменение выручки за счет роста продаж в натуральном выражении составило:

Вшт = 18 868 - 20 000 = -1 132

В случае с номенклатурной единицей «шалунишки» рост цен компенсировался падением продаж.

Анализ себестоимости

В контексте анализа прибыли можно и нужно проанализировать себестоимость продаж, изучив динамику и структуру аналогично анализу выручки. Получим аналогичные таблицы (см. таблицу 6) и графики (см. рисунки 3 и 4):

Таблица 6. Анализ себестоимости за 2014–2019 годы

 

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Прирост за период

CAGR

Себестоимость проданных товаров, всего руб.

81 600

88 426

96 320

104 320

111 960

119 600

46,6%

7,9%

в т.ч.:

мишки

38 400

47 219

54 720

64 600

72 200

79 800

107,8%

15,8%

мышки

30 400

29 047

28 800

28 200

27 600

27 000

-11,2%

-2,3%

шалунишки

12 800

12 160

12 800

11 520

12 160

12 800

0,0%

0,0%

 
r003.png

Рисунок 3. Структура себестоимости в 2014 году



r004.png

Рисунок 4. Структура себестоимости в 2019 году

Из диаграмм наглядно видно, что снизилась доля мышек и шалунишек, а таблица нам показывает, что себестоимость выросла больше, чем выручка, и это тревожный знак.

Анализируя структуру продаж, мы можем констатировать двукратный рост себестоимости мишек, неизменность шалунишек и снижение у мышек, причем себестоимость мышек снижалась быстрее, чем выручка по ним. В такой ситуации эффективность торговли мышками возрастает. Чтобы получить более ясную картину происходящего, следует обратиться к относительным показателям – коэффициентам.

Как применять коэффициент ROS – рентабельность продаж

Продажи в абсолютном выражении – это суммы, поступающие на счет компании, но информацию о том, насколько продажи эффективны, дает рентабельность продаж (Return On Sales (ROS)). Она рассчитывается как отношение операционной прибыли к выручке:

ROS = Операционная прибыль / Выручка

Рентабельность продаж характеризует эффективность ценовой политики и контроля над издержками, показывая, какая доля прибыли содержится в каждом полученном рубле выручки.

Если учетные системы позволяют распределить операционные расходы по производимым продуктам, мы можем рассчитать рентабельность продаж по каждому продукту и сопоставить вклад любого из них в общую рентабельность (см. таблицу 7).

Таблица 7. Рентабельность продаж в разрезе номенклатурных единиц за 2014–2019 годы

 

2014

2015

2016

2017

2018

2019

ROS

15,0%

15,0%

14,0%

13,1%

12,5%

12,1%

в т.ч.:

мишки

4,0%

4,8%

5,0%

5,0%

5,0%

5,0%

мышки

24,0%

25,9%

25,0%

25,0%

25,0%

25,0%

шалунишки

20,0%

20,0%

20,0%

20,0%

20,0%

20,0%

Из расчетов видно, что рентабельность продаж в среднем по компании снизилась, хотя по всем номенклатурным единицам выросла. Все дело в том, что сильно снизились продажи самого рентабельного продукта – мышек, а выросла, и очень заметно, реализация низкорентабельных продуктов.

Что показывает план-факт анализ продаж

Анализируя управленческие решения, следует помнить, что процессы стратегического и операционного менеджмента разделены во времени. Планирование ведется, исходя из сформировавшихся на момент условий и параметров внешней среды, рынка, технологии, положения в компании; а реализация планов – уже в других условиях, и она может сильно отличаться от задуманного. Эффективность планирования оценивает план-факт анализ, в тоже время он дает основания для корректировки стратегии.

Оценивать управленческие решения имеет смысл на длинных горизонтах планирования – квартал, год (см. таблицы 8 и 9).

Таблица 8. План-факт анализ выручки фабрики «Петрушкин двор» за 2018–2019 годы

 

2018 (план)

2019 (факт)

Исполнение плана, %

2019 (план)

2019 (факт)

Исполнение плана, %

Выручка, всего

170 000

160 000

94,1%

165 000

170 000

103,0%

в т.ч.:

мишки

100 000

95 000

95,0%

100 000

105 000

105,0%

мышки

50 000

46 000

92,0%

47 000

45 000

95,7%

шалунишки

20 000

19 000

95,0%

18 000

20 000

111,1%

Как видим из таблицы, в 2018 году план не был выполнен по всем номенклатурным единицам. В 2019 году ситуация улучшилась – план в целом по компании и по всем видам продукции был перевыполнен, исключение – мышки. Отклонение в планировании до 10% может считаться нормой, большие ошибки уже требуют пояснений, например, почему по продукту шалунишки на 2019 год был поставлен план ниже, чем факт 2018 года?

Таблица 9. План-факт анализ за июнь 2020 года

 

Июнь (план) 2020

Июнь (факт), 2020

Исполнение плана, %

Отклонение, %

Выручка, всего

20 000

21 500

107,5%

7,5%

в т.ч.:

мишки

5 000

8 500

170,0%

70,0%

мышки

10 000

8 000

80,0%

-20,0%

шалунишки

5 000

5 000

100,0%

0,0%

Чтобы оптимизировать управление операционной деятельностью, настоятельно рекомендуется делать план-факт анализ как можно ближе к текущему моменту, насколько позволяют возможности экономистов и программного обеспечения. Получив план-факт за прошлый месяц, мы сможем увидеть, хоть и с небольшим опозданием, что наш план заметно отклоняется от реальности, как в приведенном примере (см. таблицу 8). Мы видим, что падают продажи нашего самого рентабельного продукта –мышек, а мишки, наоборот, расходятся как горячие пирожки. В первом случае нам надо что-то предпринимать, чтобы увеличить продажи, а во втором – учесть в производственной программе, и затем в планах закупки – рост производства по этой номенклатурной единице.

Алгоритм проведения анализа продаж

Описанные выше инструменты ложатся в прозрачный и понятный алгоритм анализа продаж:

1. Анализ динамики – растет ли выручка, продажи в натуральном выражении – используем горизонтальный анализ (таблицы 2 и 5).

2. Анализ структуры выручки – покажет, какую долю занимает каждый из продуктов в общей выручке, какой из них оказывает на выручку наибольшее влияние и как эта структура меняется с течением времени (таблица 3).

3. Анализ эффективности продаж – для этого мы оцениваем себестоимость и ее динамику (таблица 6) и рассчитываем показатель рентабельности продаж (таблица 7).

Теперь мы знаем все о нашей выручке – как она меняется, какие продукты как на нее влияют и насколько сильно, видим эффективность продаж в целом и по каждому продукту в отдельности. С этими данными мы можем принимать управленческие решения:

  • тактические: менять планы и прогнозы по текущему период;
  • и стратегические (планировать продажи будущего периода.

Но останавливаться на этом не следует:

4. Анализ динамики месяц к месяцу и за аналогичный период прошлого года (таблица 1) – с его помощью мы отслеживаем динамику продаж с и без учета фактора сезонности.

5. Анализ план-факт:

  • по итогам года мы оцениваем, насколько точны наши прогнозы и методы, которыми мы пользуемся для планирования и готовим планы на будущий год (таблица 8);
  • в течение года – мы отслеживаем, насколько сильно откланяются наши планы от текущей ситуации, анализируем причины этих отклонений и принимаем тактические решения в текущей ситуации. Меняем планы на оставшийся период года (таблица 9).

6. Для того, чтобы принимать управленческие решения в отношении организационной структуры, эффективности персонала и подразделений занятых в продажах, мы можем оценивать структуру выручки в разрезе подразделений и отдельных продавцов, аналогично тому, как мы анализировали структуру в разрезе продуктов (таблица 3).

Вне всяких сомнений можно обогатить аналитический инструментарий анализа продаж и другими разрезами, аналитиками – например, анализом «воронки продаж», конверсии и др. Это вопрос целесообразности, особенностей бизнеса и стоимости таких исследований. В вопросе анализа следует исходить из целесообразности и затрат ресурсов (времени, труда и т.п.).

© «УПРАВЛЯЕМ ПРЕДПРИЯТИЕМ»
Все права защищены. Все торговые марки являются собственностью их правообладателей.