Pardavimų analizė – daugiau nei pardavimo pajamų stebėjimas

Pardavimų analizė turėtų parodyti ne tik rezultatą, bet ir jo priežastis

Pardavimų analizę galima pradėti nuo pagrindinių rodiklių – pardavimo pajamų ir jų dinamikos. Tačiau bendras rezultatas dar neatsako į svarbiausią klausimą – kas jį lėmė. Būtent pokyčio priežasčių supratimas leidžia geriau įvertinti situaciją ir priimti duomenimis pagrįstus verslo sprendimus.

Pardavimų analizė pagal klientus, produktus ir kitus verslo segmentus

Norint suprasti pardavimų pokyčio priežastis, rezultatą svarbu analizuoti detaliau. Pirmiausia galima įvertinti, kurie prekybos kanalai, klientai, produktai, prekių grupės ar kiti verslo segmentai turėjo didžiausią įtaką bendram pardavimų augimui ar sumažėjimui. Tokiai analizei ypač naudingos interaktyvios Power BI pardavimų ataskaitos, leidžiančios nuo bendro rezultato pereiti prie jį nulėmusių veiksnių.

PLY Business Power BI pardavimų ataskaitoje galima greitai pamatyti, kurie įmonės segmentai turėjo didžiausią įtaką pardavimo pajamų pokyčiui per pasirinktą laikotarpį. Pasirinkus norimus analizuoti metus ar mėnesį, ataskaitoje automatiškai perskaičiuojami pardavimo pajamų pokyčiai pagal įmonės analitinius pjūvius. Taip galima iš karto matyti, kurie klientai, prekių grupės, produktai ar kiti įmonei aktualūs segmentai labiausiai prisidėjo prie pardavimų augimo ar sumažėjimo.

Tačiau ties šiuo analizės etapu sustoti nereikėtų. Pavyzdžiui, identifikavus klientus, kurių pardavimai per pasirinktą laikotarpį sumažėjo, galima analizuoti jų rezultatus dar detaliau ir ieškoti konkrečių pokyčio priežasčių.

PLY Business demonstracinėje Power BI pardavimų ataskaitoje pasirinkus dominantį klientą, kiti ataskaitos duomenys automatiškai persiskaičiuoja pagal šį pasirinkimą. Taip galima matyti, kokių produktų ar prekių grupių šis klientas pirko mažiau, o kurių – daugiau, ir įvertinti, kas turėjo didžiausią įtaką jo pardavimų pokyčiui.

Čia analizė virsta konkrečiu veiksmu – vadybininkas gali ne tik matyti, kad kliento pardavimai sumažėjo, bet ir žinoti, nuo ko pradėti pokalbį. Supratus, kurių produktų klientas pradėjo pirkti mažiau, galima aiškintis priežastis, aptarti jo poreikius ir ieškoti galimybių susigrąžinti prarastus ar auginti esamus pardavimus.

Analizę galima atlikti ir priešinga kryptimi. Pastebėjus reikšmingą konkretaus produkto ar prekių grupės pardavimų pokytį, galima pasirinkti šį segmentą ir įvertinti, kurių klientų pirkimai labiausiai prisidėjo prie pardavimų augimo ar sumažėjimo.

Kiekvienos įmonės veiklos modelis, duomenų struktūra ir analizės poreikiai skiriasi, todėl skiriasi ir jai aktualūs analitiniai pjūviai. Dėl šios priežasties, kurdami Power BI ataskaitas, analitinius pjūvius individualiai pritaikome kiekvienai įmonei. Vienai įmonei svarbiausia gali būti pardavimų analizė pagal klientus ir produktus, kitai – pagal vadybininkus, padalinius, objektus ar kitas jos veiklai aktualias dimensijas.

Pardavimo pajamų, parduoto kiekio ir kainos analizė

Jeigu įmonė prekiauja fizinėmis prekėmis, vien pardavimo pajamų eurais analizės nepakanka. Pajamų pokytį gali lemti ne tik didesnis ar mažesnis parduotų prekių kiekis, bet ir pasikeitusios pardavimo kainos. Todėl, pavyzdžiui, augančios pajamos dar nebūtinai reiškia, kad įmonė pardavė daugiau prekių – jos galėjo padidėti ir dėl išaugusių kainų.

Priklausomai nuo įmonės veiklos modelio ir analizės poreikių, PLY Business Power BI ataskaitose galima numatyti pardavimų analizę tiek verte, tiek vienetais ir kartu stebėti vidutinės pardavimo kainos dinamiką. Pavyzdžiui, mūsų demonstracinėje pardavimų ataskaitoje galima perjungti pardavimų rodymą iš eurų į vienetus ir tuos pačius rezultatus analizuoti pagal klientus, produktus, prekių grupes ar kitus aktualius pjūvius.

Tokia analizė padeda geriau suprasti, kas slypi už pardavimo pajamų pokyčio – pasikeitęs parduotas kiekis, pardavimo kaina ar abu šie veiksniai. Tai svarbu vertinant realią pardavimų dinamiką ir sprendžiant, kur reikėtų ieškoti augimo galimybių ar neigiamų pokyčių priežasčių.

Kitokio pobūdžio rodikliai gali būti aktualūs, pavyzdžiui, mažmeninėje prekyboje, kur svarbu vertinti ne tik pardavimo pajamas ir parduotų prekių kiekį, bet ir pirkėjų elgseną. Vieni iš tokių rodiklių – pirkimų skaičius ir vidutinė pirkimo krepšelio vertė.

Jei pardavimo pajamos augo, tačiau pirkimų skaičius nepasikeitė arba net sumažėjo, tai gali reikšti, kad išaugo vidutinė vieno pirkimo vertė. Ir priešingai – pajamos gali augti dėl didesnio pirkimų skaičiaus, nors vidutinė krepšelio vertė beveik nesikeičia ar net mažėja. Iš pirmo žvilgsnio abiem atvejais matomas pardavimų augimas, tačiau jo priežastys ir galimi verslo sprendimai yra skirtingi. Todėl pardavimų analitikoje svarbu pasirinkti būtent tam verslo modeliui aktualius rodiklius.

Pardavimų augimas negarantuoja pelno augimo

Pardavimų analizė yra glaudžiai susijusi su įmonės finansine ir pelningumo analize. Augančios pardavimo pajamos savaime dar nereiškia, kad kartu auga ir įmonės pelnas.

Pardavimai gali didėti, tačiau dėl augančios pardavimo savikainos, mažėjančių pardavimo kainų ar taikomų didesnių nuolaidų bendrojo pelno marža gali mažėti. Tokiu atveju bendrasis pelnas gali augti gerokai lėčiau nei pardavimai, išlikti panašus ar net mažėti. Todėl vertinant pardavimų rezultatus svarbu stebėti ne tik apyvartą, bet ir bendrąjį pelną bei bendrojo pelno maržą.

PLY Business demonstracinėje Power BI ataskaitoje bendrasis pelnas, kaip ir pardavimo pajamos, analizuojamas pagal skirtingus analitinius pjūvius. Galima matyti, kiek bendrojo pelno generuoja atskiri klientai, produktai, prekių grupės ar kiti segmentai ir su kokia bendrojo pelno marža vykdomi pardavimai. Taip pat galima stebėti, kaip šie rezultatai keičiasi skirtingais metais ar atskirais mėnesiais.

Tokia analizė padeda pastebėti situacijas, kurių vien pardavimo pajamų ataskaita neatskleistų. Pavyzdžiui, kliento pardavimo pajamos gali augti, tačiau jeigu jam taikomos didesnės nuolaidos arba didėja parduodamų prekių savikaina, jo generuojama marža gali mažėti. Todėl didesnė apyvarta nebūtinai reiškia proporcingai didesnį bendrąjį pelną.

Interaktyvi Power BI analizė leidžia šiuos rezultatus nagrinėti dar detaliau. Pasirinkus konkretų produktą, visa ataskaita persiskaičiuoja pagal šį pasirinkimą, todėl galima matyti, kiek bendrojo pelno jis generavo ir su kokia marža buvo parduodamas skirtingiems klientams. Pavyzdžiui, galima pastebėti, kad tas pats produktas vieniems klientams parduodamas su gerokai mažesne marža nei kitiems. Tai gali tapti pagrindu detaliau įvertinti kainodarą, taikomas nuolaidas ar kitas maržos skirtumų priežastis.

Tokiu pačiu principu galima pasirinkti konkretų klientą ir analizuoti jo įsigytų produktų bendrąjį pelną bei maržas. Taip galima geriau suprasti, kur pardavimų augimą lydi bendrojo pelno augimas, o kur didesnė apyvarta pasiekiama mažėjančios maržos sąskaita.

Priklausomai nuo įmonės verslo modelio ir turimų duomenų, galima detaliau analizuoti ir taikomas nuolaidas. Pavyzdžiui, didmeninėje prekyboje gali būti aktualu stebėti, kaip keičiasi konkretaus kliento pirkimų apimtis ir ar jam taikoma nuolaida vis dar atitinka nustatytas sąlygas. Automatizavus tokią analizę galima greičiau pastebėti peržiūrėtinus atvejus ir remiantis istoriniais duomenimis pagrįsčiau vertinti nuolaidų ribas.

Kodėl finansų ir pardavimų analitika turėtų būti pritaikyta konkrečiai įmonei?

Renkantis pardavimų analizės įrankį, finansinės analizės sistemą ar Power BI sprendimą verslui, svarbu vertinti ne tik grafikų išvaizdą. Analitikos vertė priklauso nuo to, ar ji leidžia atsakyti į konkrečiai įmonei svarbius verslo ir finansinius klausimus.

Vienai įmonei svarbiausia gali būti pardavimų analizė pagal klientus ir produktus, kitai – pagal vadybininkus, regionus, padalinius ar sandėlius. Skiriasi įmonių veiklos modeliai, naudojamos apskaitos, ERP, CRM bei kitos sistemos, todėl skiriasi ir duomenų struktūra bei analizės poreikiai.

Dėl šios priežasties PLY Business Power BI analitiką individualiai pritaiko kiekvienai įmonei. Atsižvelgiant į verslo modelį, turimus duomenis ir analizės poreikius, gali skirtis analitiniai pjūviai, skaičiuojami rodikliai ir pačių ataskaitų struktūra. Tai atitinka ir platesnį PLY Business sprendimų principą – finansų ir verslo analitika kuriama atsižvelgiant į konkretaus verslo struktūrą ir poreikius, o ne remiantis standartiniu ataskaitų šablonu.

Todėl Power BI ataskaitų kūrimas neapsiriboja standartinio pardavimų grafiko parengimu. Priklausomai nuo įmonės poreikių ir turimų duomenų, analitika gali būti pritaikoma konkretiems verslo klausimams – pavyzdžiui, detalesnei pardavimų, pelningumo, pirkėjų elgsenos ar nuolaidų analizei. Tikslas – kad ataskaitos padėtų ne tik stebėti rezultatą, bet ir geriau suprasti, kas jį lėmė, o šios įžvalgos taptų pagrindu priimti duomenimis pagrįstus verslo sprendimus.

Kada pardavimų ir finansines ataskaitas verta automatizuoti?

Pardavimų ir finansinių ataskaitų automatizavimas ne visada yra būtinas. Kai duomenų kiekis nedidelis, šaltinių mažai, o ataskaitas reikia atnaujinti retai, analizei gali visiškai pakakti ir „Excel“.

Tačiau daugelyje įmonių ataskaitų rengimas tampa pasikartojančiu procesu: duomenys eksportuojami iš apskaitos, ERP, CRM ar kitų sistemų, perkeliami į „Excel“, jungiami, perskaičiuojami ir periodiškai ruošiamos naujos ataskaitų versijos. Dar daugiau laiko prireikia, kai gavus bendrą rezultatą kyla papildomų klausimų – kodėl sumažėjo pardavimai, kurie klientai ar produktai turėjo didžiausią įtaką ir kaip tuo metu keitėsi pelningumas?

Automatizavus duomenų surinkimą ir ataskaitų atnaujinimą, Power BI analitika gali tapti nuolat naudojamu verslo valdymo įrankiu, o ne tik periodiškai parengiama ataskaita. Reguliariai atsinaujinančius pardavimų ir finansinius rodiklius galima stebėti kasdien, todėl nereikia laukti kito ataskaitų rengimo ciklo, kad būtų pastebėtas reikšmingas pokytis. Jį galima greičiau identifikuoti, išanalizuoti priežastis ir, jei reikia, imtis atitinkamų veiksmų.

Plačiau apie duomenų prijungimą ir ataskaitų automatizavimą skaitykite: „Power BI integracija: kaip įmonės duomenys paverčiami analitika“

Jei ieškote Power BI sprendimo finansinei analizei ir ataskaitų automatizavimui, susisiekite su mumis.