BI-аналитика. Пример кейса по продажам

В данной статье мы расскажем, как средствами бизнес-аналитики была решена проблема оценки доходности по каналам сбыта.

ИСХОДНАЯ СИТУАЦИЯ:

Существует холдинг, который структурно включает в себя производственную площадку и торговый дом. Производственная площадка реализует всю продукцию торговому дому, который затем занимается распределением продукции по каналам сбыта.

В штате торгового дома – отдел продаж, включающий в себя представителей, «региональщиков» и коммерческого директора. Содержание этого штата обходится в определенную величину затрат (ФОТ, налоги, взносы в фонды). Эти затраты напрямую влияют на величину маржинальной прибыли торгового дома.

Для оценки эффективности продаж необходимо понимать маржинальную доходность в разных каналах сбыта, с учетом величины ФОТ, корректно разнесенного по этим каналам сбыта.

При этом, обозначенная проблема существует только в управленческом учете; бухгалтерия считает маржу «чохом» и проблем распределения не имеет.

РЕШЕНИЕ: БЫЛО СДЕЛАНО СРЕДСТВАМИ БИЗНЕС – АНАЛИТИКИ (BI).

В качестве источников получения данных наша команда получила две транзакционные базы и несколько выгрузок из сторонних источников:

• 1С Зарплата и управление персоналом (ЗУП)
• 1С Управление торговлей (УТ)
• Выгружаемые из прочих источников csv файлы

Далее, разными техническими средствами, команда приступила непосредственно к реализации решения. Попробуем описать, как создавалось решение, в рамках проектных этапов:

1. Первый этап: анализ и проектирование

Аналитик провел несколько интервью и согласовал методологию расчета маржинальной прибыли по каналам сбыта. При этом, первоначальная методика была изменена. Дело в том, что в процессе обследования аналитиком создавались тестовые примеры, и на этих примерах проверялись гипотезы корректности распределения по той или иной базе.

В результате, в качестве основы для распределения затрат коммерческого отдела, была взята валовая выручка по каналам сбыта (клиент, кстати, кроме материального результата в виде готовой методологии получил еще и несколько полезных аналитических отчетов, которые были созданы в процессе проверки гипотез).

Вторым материальным результатом этого этапа стало документирование методики расчета маржинальной прибыли (ранее, чтобы в ней разобраться, надо было интервьюировать экономиста и разбирать расчеты в файлах Excel).

2. Второй этап: построение

Сначала сделали подключение к источникам и получили «сырые» данные:

• база ЗУП – сведения по начисленной заработной плате, налогах с ФОТ и начисленных взносах в фонды
• база УТ — данные по выручке в разрезе каналов сбыта и товарных групп, с учетом скидок, бонусов, и агентских вознаграждений (тем самым мы получали точную фактическую выручку в детализации по нескольким аналитикам)
• файлы с внешними данными — плановые значения ФОТ и планы продаж по каналам сбыта для формирования прогнозных значений тренда по нашим метрикам.

Далее – сырые данные загрузили в таблицы «промежуточной» базы данных, где произвели расчет показателей и их передачу на уровни подготовки отчетности.

• Для обработки и подготовки данных доработали имеющееся хранилище данных, добавив в него новые таблицы, связи.
• На уровне промежуточной базы произвели расчёт таких метрик, как
  • выручка и прямые коммерческие затраты по каналам сбыта и товарным группам
  • маржинальная прибыль в тех же аналитических разрезах
• так же для этой базы сделали интерфейс, позволяющий аналитикам работать непосредственно с показателями, либо подключать к этой базе любую BI систему
• сделали интерфейс по передаче данных в ERP-систему, в которой формируется управленческая отчетность.