Бизнес аналитика _ Александр Гончар _ qlik
TRANSCRIPT
Как найти резервы внутри компании с помощью бизнес-
аналитикиv20151025
Школа бизнес-исследованийМОДУЛЬ 7«Визуализацияи представлениерезультатов исследования»
www,businessresearch.byhttps://www.facebook.com/hrpr.by
Исследование проектов «А2 Консалтинг» по QlikView на май 2015 года
?
!
Сколько разработано аналитических приложений
Более 220
Для какого количества компаний 43Для скольких индустрий 9Для скольких отделов компании 10Для какого количества пользователей Более 500
20 мартаПлан: 1 000 000Факт: 850 000
85 %
Март:
Апрель:
Май:
114,40%
71,23%
62,18%
ОТЧЕТ!!!
АНАЛИТИКА
АНАЛИТИКА
План-факт по регионамДемо-приложения
Пример Панель KPI
Пример KPI для руководителя отдела продаж
Сравнительный анализ клиентов по периодам
*Использованы демо-данные для демонстрационных целей
Пример KPI для iPad
Пример KPI для iPad
Динамика по дням и магазинам
Динамика по будние/выходные
Анализ наличия и товаров без движения
Анализ сверхнормативы и оборачиваемость
Доходность по филиалам/клиентам/товарам
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.
L4L анализ периодов
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.
ABC-анализЦелью 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.
ABC-анализПример
Ранжирование
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%)
XYZ-анализ
Этапы проведения XYZ-анализа:
1. Вычислить среднее значение продаж:
2. Вычислить среднеквадратическое отклонение:
3. Вычислить коэффициент вариации:
Совмещенный АВС-XYZ анализСочетание 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.
Совмещенный АВС-XYZ анализ
Анализ ABC-XYZ : табличная форма
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
Анализ ABC-XYZ : накопление
Анализ ABC-XYZ : пузырьковая диаграмма
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.
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.
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.
Анализ FMR
Анализ RFM
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
BI QlikView и Qlik Sense
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
40% – среднегодовой рост
$388,5
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
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
