Продуктовый аналитик: что делает, сколько зарабатывает, какую пользу несёт бизнесу

#2. Средняя длина сделки (Average Sales Cycle Length)

Показатель позволяет выяснить, сколько времени в среднем занимает сделка — от старта до закрытия. Отслеживать этот показатель можно в CRM-системе.

Если у вас разные группы товаров, рассчитывать среднюю продолжительность сделки нужно для каждой. Средняя продолжительность сделки помогает прогнозировать объемы продаж. Планируя KPI для сейлзов, вы будете понимать, сколько времени им нужно для достижения плана.

Уменьшение показателя говорит о том, что ваш отдел продаж или конкретный сотрудник эффективен. Увеличение — сигнализирует о проблемах воронки продаж.

Чтобы сократить общую длину сделки, посчитайте среднее время для каждого этапа продаж. Так вы поймете, какой этап можно оптимизировать.

Ранжирование товара в поисковой выдаче

Как используем

Самый простой и быстрый способ, доступный почти на всех площадках — заплатить за продвижение, чтобы товар отображался в специальном рекламном блоке.

Но можно сэкономить. Многие площадки идут к тому, чтобы предоставлять селлерам больше цифр. А кто-то, как Озон, уже показывает данные о трафике. Вполне вероятно, что скоро станет доступна и информация по времени экспозиции. Пока наиболее правдивый метод оценки видимости — мониторинг динамики заказов на коротких промежутках времени: раз в день, а не в месяц, как уже упоминалось выше.

Чтобы ваш товар ранжировался выше, постарайтесь получить как можно больше отзывов (особенно актуально для новых артикулов). Отклики покупателей учитываются не только алгоритмом ранжирования: они убеждают, что ваш товар действительно пользуется спросом. А фотографии пользователей подтверждают: реальные характеристики соответствуют заявленным в описании. Некоторые маркетплейсы разрешают продавцам поощрять покупателей за обратную связь. У некоторых площадок есть опция «Отзывы за баллы»: активным клиентам вы можете начислять баллы, конвертируемые в рубли.

Ещё один аргумент в пользу качественных фотографий, о которых мы говорили в разделе «Выкупаемость»: чем привлекательнее продукт на превью, тем больше просмотров он соберёт.

Инфляция

По итогам 3К продовольственная инфляция составила 4,3%, а в октябре и ноябре — максимальные в этом году 4,8% и 5,8% соответственно. Наибольший вклад в инфляцию внес эффект ослабления рубля, а также вторая волна пандемии, в условиях которой начали расти цены на продукты питания и медикаменты. Особенно заметно подорожали сахар, масложировая продукция, рыба, фрукты и овощи. По итогам конца ноября и начала декабря проинфляционный эффект от ослабления рубля в основном начал сходить на нет. Предполагается, что в 2021 г. сдерживающее влияние на темпы роста потребительских цен окажет бюджетная консолидация (сокращение бюджетного дефицита), эффект от которой будет частично компенсирован смягчением денежно-кредитной политики. Согласно ориентиру МЭР, по итогам года продовольственная инфляция должна составить 3,4% и остаться на том же уровне в 2021 г., а в 2022 г. ускорится до 3,8%. Долгосрочная цель Банка России по инфляции остается неизменной и составляет 4%.

Инфляционные ожидания населения в ноябре вновь продемонстрировали рост и преодолели даже пиковые значения начала 2019 г. Наблюдаемая инфляция за последние 12 месяцев оценивается в 10,7%, а инфляционные ожидания на следующие 12 месяцев составляют 10,1%. Рост наблюдается уже несколько месяцев подряд и распространяется как на категорию людей со сбережениями, так и без них. ЦБ РФ отмечает, что на инфляционные ожидания продолжает влиять ослабление рубля и рост цен на ряд часто приобретаемых товаров. Повышение инфляционных ожиданий может приводить к временному увеличению спроса на товары длительного пользования. По мнению ЦБ, население пока оценивает риски роста цен как краткосрочные.

По данным исследовательского холдинга «Ромир», цены на корзину основных потребительских товаров с октября 2019 г. по октябрь 2020 г. выросли на 14% г/г.

В списке находятся 200 наиболее популярных продуктовых и непродуктовых наименований включая мясо, рыбу, сыр, молоко, яйца, хлеб и прочее.

С начал года курс рубля по отношению к евро снизился примерно на 30%, а к доллару на 20%. По данным Банка России реальный эффективный курс рубля с начала года упал на 16,8% г/г. МЭР прогнозируют курс рубля к доллару в 2021 г. на уровне 72,4 и в 2022 г. 73,1. Стабилизация курса должна быть обусловлена восстановлением мировой экономики и ростом спроса на основные товары российского экспорта (преимущественно нефтегазовые категории).

Отчетность руководителя отдела продаж

Личные отчеты менеджеров суммируются и становятся основой для общего отчета отдела продаж. Его регулярно делает руководитель отдела. Отчет должен показывать ежедневное состояние продаж. В него вносятся основные индикаторы. Данные заносятся в таблицу. В зависимости от направленности предприятия, данные, вносимые в таблицу, могут быть разными:

• объемы продаж;
• прибыль;
• доход в процентах;
• количество новых клиентов;
• общее количество заказов;
• количество новых заказов;
• средний чек и другое.

Каждый руководитель должен составлять отчет по тем показателям, за которые он отвечает и которые наиболее важны для компании. Отчетность нужна для того, чтобы регулярно отслеживать показатели, делать выводы и своевременно принимать меры. Отчет отдела продаж должен учитывать индивидуальные показатели каждого сотрудника. По ним делается вывод о продуктивности труда менеджеров. Высокие показатели требуют обобщения опыта. Низкие показатели – предлог побеседовать с человеком и выяснить причины снижения его продуктивности.

Обязательно должны отслеживаться показатели по выполнению плана. К 100-процентному выполнению необходимо стремиться ежедневно, корректируя работу сотрудников. Провести анализ и наметить пути решения проблем поможет отчет руководителя отдела продаж.

Статистика сроков сбыта Товаров

Вернемся к исходной таблице. Каждая партия Товара сбывалась определенное количество дней (см. столбец Сбыт в исходной таблице). Необходимо подготовить отчет о количестве партий, которые удалось сбыть за за период от 1 до 10 дней, 11-20 дней; 21-30 и т.д.

Вышеуказанные диапазоны сформируем нехитрыми формулами в столбце B .

Количество партий, сбытые за определенный период времени, будем подсчитывать с помощью формулы ЧАСТОТА() , которую нужно ввести как формулу массива :

=ЧАСТОТА(Исходная_Таблица;A7:A12)

Для ввода формулы выделите диапазон С6:С12 , затем в Строке формул введите вышеуказанную формулу и нажмите CTRL + SHIFT + ENTER .

Этот же результат можно получить с помощью обычной функции СУММПРОИЗВ() : =СУММПРОИЗВ((Исходная_Таблица>A6)* (Исходная_Таблица

XYZ-анализ продаж

XYZ анализ объёма продаж помогает определить тенденции в изменении спроса на товары и продажах для планирования закупок, площадей на складах для хранения, дохода и прибыли магазина. Суть метода в определении коэффициента вариации — отклонений от продаж, которые наблюдаются за определённый период. И разделении товаров на три группы в зависимости от размера этого показателя:

X — коэффициент вариации до 0,2, высокая степень прогнозирования продаж; Y — коэффициент вариации от 0,2 до 0,6, средняя степень прогнозирования продаж, возможно, сезонные колебания спроса; Z — коэффициент вариации более 0,6, низкая возможность прогнозирования спроса и продаж, возможно изменение тренда. Если продажи происходят большими скачками (то их нет, то в один момент их очень много), то коэффициент вариации может быть больше 1.

Самой ценной группой товаров будет группа X — она приносит бо́льшую часть продаж. Продажи товаров из группы Z варьируются больше всего. Нужно определить, почему происходят такие колебания, учитывать их при планировании и постараться сгладить.

Первым этапом XYZ-анализа будет заполнение таблицы перечнем товаров и продажами по нему. На примере внизу мы видим три товара, которые относятся к группам X, Y и Z в зависимости от размера коэффициента вариаций.

XYZ-анализ продаж, пример

XYZ-анализ можно проводить по всем товарам или только по тем позициям, которые покупают не реже, чем 4 раза в месяц, если интервал для анализа составляет 1 месяц, как в примере выше. Если товары продаются хуже, по ним ситуацию необходимо рассматривать индивидуально.

Чем больший период анализируется (чем большее количество временных интервалов в нём), тем большее количество данных берётся, и тем точнее рассчитывается коэффициент вариативности и точнее будет прогноз будущих продаж.

Временной интервал может составлять 1 день, неделю или месяц

Но для коротких временных интервалов важно, чтобы было достаточно продаж для анализа. Периодичность продаж у большинства анализируемых товаров должна превышать выбранной временной интервал.

1) Рассчитываем среднее количество продаж каждого товара за 1 день месяца как среднеарифметическое значение по выборке:

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

2) Рассчитываем среднеквадратическое отклонение:

Среднеквадратическое отклонение показывает, насколько сильно значения из выборки могут отличаться от среднего арифметического значения по выборке.

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

3) Рассчитываем коэффициент вариации для каждого товара:

XYZ-анализ продаж, пример для товара 1:

Преимущества метода:

• планирование спроса на товары;

• коррекция ассортиментной политики.

Недостаток: метод даёт представление о текущей ситуации и прогноз на будущее, но не даёт рецепта, как её исправить или улучшить. XYZ-анализ лучше использовать в паре с ABC-анализом продаж.

Второй не лишний

Повышенное внимание государства к себе участники фармацевтической отрасли будут чувствовать и дальше. В стадии обсуждения находится несколько важных законопроектов, которые будут определять развитие фармы в ближайшие несколько лет.. Одна из таких инициатив касается регулирования работы аптечных сетей, которые значительно монополизируют рынок лекарственных препаратов.

Одна из таких инициатив касается регулирования работы аптечных сетей, которые значительно монополизируют рынок лекарственных препаратов.

Если закон примут, доля присутствия одной сети в каком-либо населенном пункте не сможет превышать 20% рынка. По идее, это поможет избежать историй, когда один участник активно присутствует в интересном с коммерческой точки зрения месте

Цель проекта – переключить внимание компаний на удаленные населенные пункты. Очевидно, что этот закон серьезно изменит рынок, особенно розничный

Какие при этом могут быть побочные эффекты, просчитать заранее трудно.

Кроме того, чтобы ослабить монопольное давление, депутаты Госдумы хотят ограничить размер бонусных выплат для аптек пятью процентами.

В то же время некоторые государственные инициативы вызывают в фармсообществе тревогу. Речь, в частности, идет о законопроекте «второй лишний». Его авторы предлагают ограничить доступ к госзакупкам стратегически значимых препаратов тем компаниям, которые не имеют в России собственного полного цикла производства. Цель проекта – обеспечить независимость от импортных поставок. Но, по мнению экспертов, ограничение конкуренции может привести к дефициту препаратов в аптеках.

На днях представители семи крупных фармацевтических ассоциаций и сообществ направили в Правительство РФ письмо с призывом отказаться от принятия этого закона. Реакция кабмина на это послание пока неизвестна.

В то же время очевидно: зависимость российской фармы от импорта на данный момент очень высокая. Из-за рубежа в Россию ввозится до 80% фармацевтического сырья. Острый дефицит лекарств, который мы наблюдали в аптеках минувшей осенью, произошел в том числе по этой причине.

Поэтому постепенно нам необходимо переходить от иностранных препаратов к собственным разработкам и создавать внутри страны предприятия по производству лекарств полного цикла. Это позволит контролировать стоимость препаратов, повысит конкурентоспособность российских фармацевтических компаний и на отечественном, и на зарубежном рынке.

Определенные позитивные сдвиги есть. В России за прошедшие пять лет количество собственного сырья для изготовления медикаментов увеличилось на 60%, а число площадок-производителей – на 80%. Объем произведенных в нашей стране качественных дженериков все время увеличивается и будет продолжать расти: несколько крупных отечественных компаний объявили о старте в этом году новых проектов.

Мы прекрасно понимаем, что говорить о независимости российского фармрынка преждевременно, что соперничать с лидерами отрасли он пока не может. Но положительная динамика развития есть, и это не может не радовать.

BI c перспективой

Те, кто не используют BI в своей работе, достаточно критично оценивают свои знания о системах бизнес-анализа, что, несомненно, является плюсом. Более 41 % респондентов уверены, что мало знают о BI, столько же считают, что их знания отрывочны. Причем основными источниками информации являются Интернет (ему доверяют 75 %) и отзывы коллег (41 %). И только на третьем месте по популярности и доверию – интеграторы и разработчики BI.

Несмотря на явную неполноту имеющейся информации, респонденты, не использующие BI, во многом повторяют выбор, который уже сделали их коллеги, использующие решения для бизнес-анализа: наиболее оптимальным будет использование BI-систем при анализе продаж (58 %), маркетинга и в категорийном менеджменте (по 50 %). Финансы уступают лишь немного: их готовы анализировать 41 % опрошенных.

Удивительно, но даже в условиях неуверенности в своей осведомленности, респонденты готовы руководствоваться тем же посылом, что и те, кто уже внедрил BI: с ее помощью можно повысить скорость и эффективность принятия решений. В этом уверены 75 % опрошенных. Однако далее сходство заканчивается: как ни странно, но у тех, кто еще не внедрил решение, более прагматичный взгляд на бизнес-аналитику. 50 % из них уверены, что с ее помощью можно повысить рентабельность работы торговых точек, 41,7 % – увеличить производительность труда сотрудников, а 33,3 % говорят о возможности роста эффективности маркетинговых и рекламных акций.

Самым важным параметром, способным заставить сделать выбор в пользу конкретного решения, респонденты называют возможности для самостоятельного построения отчетов пользователями – это важно для 66,7 % опрошенных. Чуть менее значимым, но все же желаемым (58,3 %) оказался функционал для прогнозирования – напомним, что именно его не хватает тем, кто уже пользуется BI

На третьем месте по популярности оказалась работа с большим массивом данных из разных источников (41,7 %).

Что касается сдерживающих факторов, то наиболее часто встречающимся является высокая стоимость проекта – на это указывают 41,7 % респондентов. Кроме того, в топ-3 причин входят длительный период внедрения и неструктурированность или низкое качество данных в компании – по 25 %.

Анализ изменений в ритейле за период с 2018 по 2021 год

В рамках исследования перспективных регионов РФ для развития розничных торговых сетей все субъекты были проанализированы на предмет двух составляющих:

• Сводный индекс развитости;
• Емкость рынка

При определении Сводного индекса изучались 4 показателя:

• уровень жизни – соотношение зарплат и прожиточного минимума;
• плотность населения на кв. км;
• доля торговых сетей в общем объеме розничной торговли (ОРТ);
• наличие логистических узлов в регионе. 

Порядок и структура лидеров практически не изменились, однако на верхнем уровне можно сказать, что лидерами по уровню жизни по-прежнему являются две столицы, ЯНАО и дальний восток. Следует отметить, что среднее значение показателя уровня жизни выросло за последние 3 года с 322% до 349%.

Структура субъектов – лидеров по плотности населения не поменялась, как и список субъектов, в которых расположены логистические узлы.

Санкт-Петербург и Ленинградская область до сих пор остаются в пятерке лидеров по доле торговых сетей в общем обороте розничных продаж, при этом остальной состав топ-5 субъектов по этому показателю поменялся.

В целом по стране показатель доли торговых сетей в общем обороте розничной торговли вырос с 30,7% до 38,5%.

На основе вышеперечисленных показателей был выведен сводный индекс развитости регионов. В пятерке лидеров в этом году все также фигурируют Москва, Санкт-Петербург и Татарстан. К ним на этот раз добавились Свердловская и Мурманская области, которые попали в топ-5, по сути, благодаря соотношению долей объема федеральных сетей в общем розничном обороте и уровня проживания потребителей. Так выглядит сводный индекс в динамике.

Емкость рынка или суммарные денежные средства покупателей – второй показатель для определения перспективных регионов. За несколько лет пятерка лидеров не изменилась. Ожидаемо, что наибольшая емкость рынка – у субъектов с наибольшей численностью населения.

На основе сводного индекса развитости региона и емкости рынка в нем были выведены наиболее перспективные регионы для развития розничных продаж:

Таким образом, наиболее перспективными регионами с точки зрения розничной торговли в 2021 г. стали преимущественно крупные регионы западной, южной и средней частей России. В целом список перспективных регионов за несколько лет изменился незначительно: на смену Кемеровской области в список вернулась Московская область. В остальном, лидеры остались прежними.

Финансовые показатели

Критериями работы предприятия являются финансовые показатели. Поэтому продажи также следует подвергать финансовой оценке. Показатель эффективности сбыта – это рентабельность предприятия. Рентабельность – это то, что заработало предприятие от реализации продукции. Рентабельность оценивается по нескольким статьям.

1. Рентабельность продаж. Рассчитывается показатель следующим образом. Берется прибыль. Остаток делится на полный объем продаж и умножается на 100 %.
2. Доходность капитала. Это коэффициент прибыли, полученной собственником со своих вложений.
3. Оценка эффективности активов. Для расчета этого показателя чистая прибыль делится на оборотные фонды и умножается на 100 %.
4. Валовая прибыль. Она представляет собой разницу между средствами, вырученными с продаж, и себестоимостью продаваемой продукции.
5. Чистая прибыль – это разность общей выручки и себестоимости, суммируемой с налогами.

Также оцениваются затраты компании на обслуживание одного клиента. Финансовый отчет учитывает различные факторы, определяющие скорость и качество продаж.

Виды анализа продаж в розничной торговле

Анализ продаж на предприятии розничной торговли, каким бы простым ни казался бизнес — даже если это минимаркет — должен проводиться с использованием различных методов. Лишь многоступенчатый анализ продаж позволяет увидеть реальные причины негативных изменений в деятельности компании и спрогнозировать рост. Виды анализа продаж в розничной торговле, которые стоит использовать в исследовании своего бизнеса:

• анализ прибыли и объемов продаж по периодам (отслеживание роста и падения прибыли и объема продаж, выяснение причин), 
• ABC-анализ — позволяет определить структуру товарооборота (какие товары наиболее прибыльны, а какие приносят минимум дохода или не приносят его),
• XYZ-анализ — помогает оценить равномерность спроса на тот или иной товар или в целом по магазину (позволяет выяснить, какие товары регулярно пользуются спросом, какие — прогнозируемым спросом, а какие низким и непрогнозируемым спросом),
• анализ среднего чека по периодам — показывает изменение в качестве работы торговой точки (показатель среднего чека — это отношение общей выручки магазина на количество чеков),
• анализ прибыли с 1 кв.м (расчет прибыли с 1 кв.м) — позволяет сравнить разные точки в одной сети или проанализировать этот показатель по периодам и поинтересоваться причинами и факторами, которые повлияли на изменения показателя в ту или иную сторону,
• анализ конверсии посетителя в покупателя в динамике с выяснением причин изменения (желательно при расчете учитывать и среднюю конверсию по отрасли в целом — например, в продуктовых магазинах конверсия в покупателя обычно равна 100%, а в автосалонах — 3%).

Как будет проходить обучение на курсе системной аналитики в GeekBrains? Что студенты будут изучать? Нужно ли иметь какие-то базовые знания?

Проще всего войти в профессию системного аналитика людям с бекграундом в IT. При этом не обязательно иметь навыки разработки, но пригодится опыт работы техническим писателем, специалистом технической поддержки, проектным менеджером и бизнес-аналитиком в IT-сфере. Также курс подойдёт начинающим системным аналитикам, которые хотят прокачать навыки и вырасти в своей специальности.

Особенность обучения на курсе — максимальная ориентированность на практику. Большая часть каждого урока будет посвящаться решению специально подобранных практических кейсов, идентичных самым распространенным задачам, с которыми профессиональные системные аналитики встречаются каждый день.

Занятия будут проходить два раза в неделю, начинаться в 20:00 и длиться 1,5-2 часа. Обучение будет включать в себя лекции, практические семинары, а также предусматривать выполнение домашних работ для того, чтобы закрепить полученные знания и протестировать их на практике. В начале почти каждого урока мы будем разбирать трудности, которые возникли у студентов в процессе выполнения заданий.

Для более эффективного обучения мы будем использовать специальные интерактивные тренажеры – онлайн-сервисы для работы с SQL, различные контейнеры docker, а также специально разработанный сервис для тестирования API.

В рамках курса мы научимся работать с так называемыми «нотациями» — например, BPMN и IDEF0. Это общепринятые системы условных обозначений, с помощью которых можно описывать процессы работы систем в виде схем. Также узнаем, как устроен процесс разработки программного обеспечения на каждом этапе изнутри. Затем научимся выявлять требования к программному обеспечению и составлять технические задания для разработчиков. 

Среди интересных категорий, с которыми мы научим работать — базы данных и обработка информации. Например, составлять SQL-запросы, чтобы быстро выгружать данные из базы, и анализировать данные с помощью Python, чтобы легко их анализировать и принимать рабочие решения.

Всего в рамках курса мы познакомимся и освоим базовые навыки работы с десятками инструментов и сервисов, таких как Git, UML (язык графического описания для объектного моделирования в области разработки ПО), Draw.io и Flowchart (инструмент для создания схем и диаграмм) и другие.