Предисловие
Приводятся наиболее характерные типы аналитических отчетов, которые возможно построить в программе
Все отчеты могут настраиваться с учетом временных периодов, фильтрации данных по клиентам, товарам, менеджерам и т. д.
Приведенные демо-примеры построены на основе реальных данных, любезно предоставленных нашими партнерами
Пример 1: Итоги продаж по клиентам
Комментарии
Пример 1 иллюстрирует возможность построения списка клиентов со сводными цифрами продаж за выбранный период.
Возможна выборка данных за разные временные периоды — год, несколько лет, полугодие, квартал, сезон, месяц, неделя, день, несколько дней и т. д.
Возможно построение полного списка клиентов, либо выборки отдельных клиентов, либо выборки группы клиентов, либо сравнение между собой групп клиентов.
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры. Например, могут учитываться данные только по отдельным товарам, клиентам, временным периодам, регионам, профилю клиентов и др. Либо наоборот, из анализа могут исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, регионам и т. д.
В качестве показателей могут выбираться объемы продаж, прибыль, себестоимость (затраты) — по отдельности или вместе все показатели в одной таблице
Данные могут быть представлены в абсолютных цифрах и в процентах от общего объема продаж по предприятию (доля продаж)
Таблица может быть отсортирована по объемам продаж — от наибольшего к наименьшему и наоборот, по алфавиту названий и т. д.
Данные могут быть распечатаны, экспортированы в Excel и сохранены в формате HTML
Пример 2: Итоги продаж по наиболее ходовым товарным группам
Комментарии
Таблица и диаграмма Примера 2 иллюстрируют возможность получения данных по продажам выбранных групп товаров.
В данном случае представлены данные по пяти наиболее ходовым товарным группам
Возможна выборка данных за разные временные периоды
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры — учитываться только отдельные товары, клиенты, регионы и т. д., либо наоборот, исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, профилю клиентов и т. д.
Отчет построен сразу по трем показателям — объемы продаж (сумма), себестоимость (затраты) и прибыль
Таблица может быть отсортирована по возрастанию / убыванию.
Данные могут быть представлены в таблице и диаграмме
Данные могут быть распечатаны или экспортированы в Excel
Пример 3: Динамика продаж по клиентам
Комментарии
Пример 3 иллюстрирует возможность анализа продаж в динамике
Показаны данные за шесть месяцев. Кроме фактических данных в таблице автоматически рассчитываются итоговые и средние суммы по клиентам и по месяцам
Таблица позволяет отслеживать динамику продаж по каждому клиенту, выявлять постоянных клиентов (продажи которым осуществляются ежемесячно), разовых, периодических и др.
Анализ динамики продаж может быть построен по месяцам, сезонам, годам и т. д.
Возможно построение полного списка клиентов, либо выборки отдельных клиентов, либо выборки группы клиентов, либо сравнение между собой групп клиентов.
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры — учитываться только отдельные товары, клиенты, регионы и т. д., либо наоборот, исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, профилю клиентов и т. д.
В качестве показателей могут выбираться (по отдельности) объемы продаж, себестоимость, прибыль
Данные могут быть представлены в абсолютных цифрах и в процентах (от общих сумм по столбцам или по строкам)
Данные могут быть распечатаны, экспортированы в Excel
Пример 4: Динамика продаж отдельной товарной позиции
Пример 5: Динамика продаж нескольких групп товаров
Комментарии
Примеры 4 и 5 иллюстрируют варианты анализа динамики продаж в разрезе товаров
В примере 4 показана динамика продаж по отдельной товарной позиции, в примере 5 — по нескольким товарным группам, отобранным в произвольном порядке
В обоих примерах показаны данные за 11 месяцев, т. е. за нестандартный временной период (стандартными называют периоды, равные году, месяцу, кварталу и т. д.).
Анализ динамики продаж может быть построен по неделям, месяцам, кварталам, сезонам, полугодиям, годам
Возможно построение полного списка товаров, либо выборки отдельных товаров, либо выборки группы товаров, либо сравнение между собой групп товаров.
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры — учитываться только отдельные товары, клиенты, регионы и т. д., либо наоборот, исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, профилю клиентов и т. д.
В качестве показателей могут выбираться (по отдельности) объемы продаж, себестоимость, прибыль
Данные могут быть представлены в абсолютных цифрах и в процентах
Данные могут быть распечатаны, экспортированы в Excel
Пример 6: Перекрестный анализ
Комментарии
Пример иллюстрирует возможность кросс-анализа данных.
В данном конкретном случае таблица позволяет проанализировать какие группы товаров чаще продаются у тех или иных менеджеров.
В перекрестных таблицах возможно использование сразу двух срезов анализа, в данном случае — Менеджеры и Товарные группы.
Выборка данных может осуществляться за разные временные периоды — от нескольких лет до нескольких дней.
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры — учитываться только отдельные товары, клиенты, регионы и т. д., либо наоборот, исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, профилю клиентов и т. д.
В качестве показателей могут выбираться (по отдельности) объемы продаж, себестоимость, прибыль
Данные могут быть представлены в абсолютных цифрах и в процентах
Данные могут быть распечатаны, экспортированы в Excel
Пример 7: Сегментация клиентской базы по объемам продаж
Комментарии
Пример иллюстрирует возможность автоматической сегментации клиентов предприятия по объемам продаж (аналог ABC-анализа)
В первом столбце отображаются индивидуальные доли продаж каждого клиента, во втором — доли продаж в процентах, затем количество клиентов нарастающим итогом в абсолютных числах и процентах, затем доля продаж нарастающим итогом.
В последнем столбце с помощью специальной формулы каждый клиент относится к одной из следующих групп (сегменту):
— "Очень крупные клиенты"
— "Крупные клиенты"
— "Мелкие клиенты"
— "Очень мелкие клиенты"
Отчет позволяет в автоматическом режиме выделять в общей клиентской базе наиболее выгодных клиентов
В такой таблице нередко можно увидеть проявление закона Паретто — примерно 20% клиентов дают порядка 80% продаж
Такая же сегментация может быть построена и для товаров и товарных групп. В этом случае пользователь имеет возможность выявить наиболее и наименее ходовые товарные позиции
В традиционном ABC-анализе критерии выделения сегментов задаются пользователем вручную. Поэтому при изменении периодов анализа могут изменяться и границы статистических интервалов. Отсюда, перестроение таблицы сегментации на новых данных требует дополнительной и достаточно трудоемкой работы.
В данном же случае, в программе Boma Quick сегментация клиентской базы производится на основе специальной математической модели распределения статистических данных. Поэтому перенастройка таблицы сегментации происходит автоматически и не требует от пользователя дополнительных усилий
Выборка данных может осуществляться за разные временные периоды — от нескольких лет до нескольких дней.
На данные могут одновременно накладываться множественные фильтры — учитываться только отдельные товары, клиенты, регионы и т. д., либо наоборот, исключаться данные по тем или иным клиентам, товарам, профилю клиентов и т. д.
В качестве показателей могут выбираться (по отдельности) объемы продаж, себестоимость, прибыль
Данные могут быть распечатаны, экспортированы в Excel
Пример 8: Соотношение объемов продаж и количества клиентов в сегментах клиентской базы
Комментарии
Еще один способ сегментации клиентской базы
Диаграмма показывает соотношение количества клиентов в каждом сегменте и объемов их продаж. Количество клиентов на диаграмме отображено линией графика, объем продаж — столбцами гистограммы.
Крайний левый сегмент — «очень крупные клиенты» — показывает, что количество таких клиентов невелико, но объемы продаж у этой группы наибольшие.
И наоборот, группа «мелкие клиенты» — таких клиентов много (линия графика на диаграмме), а совокупный объем продаж у них меньше, чем у других групп.
Как и во всех других отчетах, такая диаграмма может строиться за разные временные периоды, с накладыванием множественных фильтров, по показателям суммы, затрат, прибыли, с возможностью распечатки и экспорта данных в Excel
Пример 9:Пирог продаж
Комментарии
Как известно, различные способы графического представления данных позволяют существенным образом повысить эффективность визуального анализа
Пример 9 иллюстрирует возможность выбора различных типов диаграмм для отображения данных
В данном случае представлены данные по итогам продаж нескольких, наиболее ходовых групп товаров.
Отчет представлен в виде одной из классических диаграмм — так называемый «пирог продаж», где обозначены в процентах доли продаж каждой товарной группы.
Как и во всех других отчетах, такая диаграмма может строиться за разные временные периоды, в разрезе товаров, клиентов, менеджеров, регионов и др., с накладыванием множественных фильтров, по показателям суммы, затрат, прибыли, с возможностью распечатки и экспорта данных в Excel
Примечания
Приведенные демо-примеры построены на основе реальных данных, любезно предоставленных нашими партнерами
Как купить программу
Для покупки программы кликните по этой кнопке, после чего будет открыта корзина в интернет-магазине, где можно уточнить количество приобретаемых программ и рассчитать стоимость заказа. Здесь же будут предложены на выбор различные формы оплаты.
Нажатие на эту кнопку еще не означает факта покупки, а лишь перенаправляет посетителя на страницу оформления заказа
Контакты
Написать письмо через форму обратной связи на сайте
Написать письмо на e-mail — info@vespol-soft.com
© Компания «Веспол» (www.vespol-soft.com) 2006-2008 г. г.
