Что такое средний чек в продажах и как его посчитать

Визуализация данных по сравнению продаж с предыдущим периодом в Excel

Создайте новый лист с именем «График» и сделайте в нем таблицу:

Как видно выше на рисунке на этот раз на этапе создания таблица содержит 3 формулы, а точнее внешние ссылки на лист «Обработка» в ячейках: B2, B4и C4.

Диапазон ячеек таблицы B5:C10 заполняем следующей формулой:

Теперь создаем элемент управления графиком и таблицами – полоса прокрутка с помощью, которой мы будем прокручивать номера анализируемых неделей. Для этого выберите инструмент: «РАЗРАБОТЧИК»-«Элементы управления»-«Вставить»-«Полоса прокрутки». Далее рисуем горизонтальную полосу прокрутки размером с диапазон двух ячеек B3:C3:

После чего кликаем по элементу управления правой кнопкой мышки и из появившегося контекстного меню выберите опцию: «Формат объекта». В появившемся окне «Форматирования объекта» на вкладке параметров «Элемент управления» вносим следующие изменения в 3 поля ввода:

1. Минимальное значение: 1.
2. Максимальное значение: 5 (так как в одном месяце 5 неполных недель).
3. Связь с ячейкой: Обработка!$D$2 – в эту ячейку полоса прокрутки будет передавать числовые значения от 1-го и до 5-ти (то есть порядковые номера недель в месяцах).

В результате мы теперь одним кликом мышки изменяем все значения в ячейках таблицы. Чтобы убедиться, что все сделано правильно – протестируйте.

Как спрогнозировать продажи

Вопрос, как прикинуть продаваемость ваших товаров на
ближайшие недели и месяцы, звучит иначе: каковы методы прогнозирования продаж?
За ответом обратимся к докторам наук торгово-предпринимательских университетов,
профессорам, академикам. А также к личному опыту миллионов предпринимателей по
всему миру.

Эти методы разделяются на:

• экспертные оценки;
• анализ и прогнозирование временных рядов;
• причинно-следственные связи.

В первом случае оценивается сегодняшняя ситуация и
перспективы на завтра. Второй – опирается на изучение заранее предопределённой
и спонтанной составляющих, независимо друг от друга. Третий – поиск причин,
влияющих на поведение определённого показателя.

Управленческий прогноз

Перечисленные выше методы прогнозирования имеют под собой
общую основу – управленческий прогноз продаж. Верхушкой системы здесь всегда
является общий прогнозируемый объём продаж.

Чтобы пояснить эту схему на конкретном примере, вначале
отметим, что управленческий прогноз – это всегда древовидная структура, из
которой и складывается общий прогноз продаж. Она является наиболее значимой в
жизненном цикле любого магазина, оптового склада, гипермаркета, рынка торговых
точек, наконец. Наглядно – покажем это на доходах компании, продающей, скажем,
отделочные материалы и сантехнику. 
Сантехника продаётся для офисов и домов. Для домов сантехника продаётся
в целях ремонта — и для обустройства новых инженерных коммуникаций при
строительстве. На продажи сантехники влияют следующие факторы:

• доля жилья эконом-класса;
• сезонность;
• среднестатистический ценник на комплекты
  сантехники для каждой эконом-квартиры;
• средняя квадратура эконом-квартиры;
• объём жилстроительства по эконом- и элитному
  классам в общем потоке;
• доля жилья эконом-класса.

Из вышеприведённого примера следует, что управленческий
прогноз не идёт в отрыве от одного определённого фактора

Невнимание к такому
фактору может поставить под угрозу рост прогнозируемых продаж

Линейный прогноз

Суть линейного метода прогнозирования продаж сводится к
следующему. Это, по сути, расчёт планируемого объёма продаж по дням, невзирая
на предыдущий, более всеобъемлющий метод.

Например, сотовый провайдер Yota в Ростове-на-Дону, на
Пойменной, 1, продал 1 ноября 2019 г. 120 SIM-карт с новым тарифом «Для
смартфонов». 2-го он продал 200, 3-го -40, 4-го – 100, 5-го – 140 SIM-карт. За
5 дней – 600. Разумно предположить, что за весь ноябрь, — салон работает каждый
день, — он может продать 36000 SIM-карт всем желающим. Это и есть линейный
прогноз. Но в реальности объём продаж, скорее всего, упадёт, — несмотря на то,
что безлимитный трафик у Yota самый дешёвый – 410 р. Продать они могут не 36000
SIM-карт, а, скажем, 15000 – насыщение рынка в районе этой точки продаж уже
случилось.

Вдруг, 2 ноября, Yota предоставляет скидку – безлимитный
трафик продаётся не за 410, а за 290 р. – по старой цене 2015-2017 гг. Что
будет? Продажи подстегнутся – Yota в этом салоне продаст 50000 SIM-карт за ноябрь. Причём
бум продаж придётся именно на первые дни – а не будет разгоняться постепенно.
Затем продажи пойдут на спад. Потому что все всем расскажут, что Yota снизила
тариф. Это уже линейно-управленческий прогноз: в дело вступил новый фактор –
снижение расценок на безлимитный Интернет. Параллельно, происходит отток
клиентов, которым нужен самый дешёвый безлимит, а не пакеты трафика – у
«Билайна», «МегаФона», «МТС» и «Теле2». Рынок абонентов-«безлимитчиков» перерассредоточился.

Варианты прогноза продаж.

Данную систему можно считать самой точной, но не самой удобной для начала внедрения прогноза продаж. Она проста: компания должна расписать (обычно по шагам величиной в 5-10 %), к каким формальным признакам сделки надо прикрепить тот или иной процент вероятности ее заключения. Пример грамотного применения этой схемы дан в приложении в конце этой книги. Он основан на опыте известной международной корпорации, которая стремится к тому, чтобы продажи были прозрачными для контроля.

И в этом подходе субъективизм присутствует, а также очевидно, что большие суммы сделок в районе вероятных 20–60 % могут сделать ожидаемый результат (взвешенный прогноз) нереально большим. Взвешенный прогноз (обозначим его как П) легко вычисляется по формуле:

П =  (С_i х В_i), (1).

Где С_i обозначает сумму конкретной сделки, а В_i – вероятность заключения этой сделки.

Этот вариант самый простой, со всеми плюсами и минусами, вытекающими из этого факта. Продавец пишет, какую сумму он ожидает от всех сделок в худшем случае (пессимистичный вариант), затем – что, скорее всего, произойдет (реалистичный вариант), и, наконец, какой суммы стоит ожидать, если все будет развиваться в пользу компании (оптимистичный вариант).

Хорошо, что с ходу все понятно. Плохо, что мало ясности по каждой конкретной сделке. Вероятность того, что факт-результат совпадет с реалистичным вариантом прогноза, очень мала. Естественно, в этой системе взвешенный прогноз вычисляется как реалистичный вариант.

…который чуть дальше мы обсудим подробнее. Каждую сделку необходимо отнести к одной из категорий: 48 минимального, ожидаемого и маловероятного. К каждой категории применяется определение «процент вероятности». Категория минимального (далее «Мин.») обычно учитывает с вероятностью 100 %, ожидаемого (Ожид.) – 80 % (реже 50 %) и маловероятного (Мв) – 5 % (реже 10 %). В данной системе взвешенный прогноз (П) высчитывается по формуле:

П = Мин. х 1,0 + Ожид. х 0,8 + Мв х 0,05 (2).

Последний вариант прогноза представлен в виде таблиц в приложении к этой книге.

Run Rate прогноз выполнения плана продаж

25.07.201416:58

Рассмотрим такой показатель, используемый в продажах, как Run Rate. Руководство некоторых организаций считает его единственно верным для прогнозирования выполнения плана продаж , но я бы не идеализировала данный показатель . Обозначим его основные плюсы и минусы .
Так что же такое Run Rate?
Run — (от англ.) идти, бежать.
Rate — (от англ.) скорость, тепм, процент.
Так вот, в продажах Run Rate — это показатель, позволяющий определить какой процент/значение выполнения плана продаж достигнет отдел продаж на конец периода, двигаясь существующими темпами продаж на момент измерения показателя.
Рассмотрим формулы:
1. Для прогнозирования планового показателя выполнения плана продаж (в процентах):
RR =

(продажи на момент измерения/количество прошедших рабочих дней)
Х

(количество рабочих дней за весь период/значение продаж за весь период)
Х

100%
Пример: отдел продаж на момент прогнозирования продал 50 единиц продукции за 10 рабочих дней. План продаж до конца месяца: продать 150 единиц продукции. Осталось 12 рабочих дней до конца месяца. На какой процент выполнения плана продаж выходит отдел продаж на конец месяца?
RR = (50/10)*(22/150)*100%=73%
Получается, отдел продаж, продавая теми же темпами, выйдет на плановый показатель 73%.
2. Вторая формула прогнозирует значение продаж на конец периода (выручку, кол-во единиц продукции и т.д.):
RR =

(продажи на момент измерения/количество прошедших рабочих дней)
Х

количество рабочих дней за весь период
Возьмем вышеуказанный пример:
RR= (50/10)*22=110
Получается, что отдел продаж, работая теми же темпами, на конец месяца продаст 110 единиц продукции.
Таким же образом можно прогнозировать выручку в деньгах на конец периода.
Итак, плюсы и минусы данного метода:
1. 1. С помощью данного показателя легко прогнозировать % выполнения плана продаж на конец периода, но только в том случае, если ваш отдел продаж работает равномерно в течение месяца (периода), что во многих организациях это неверно, и основной объем продаж приходится на конец месяца. Почему? Напишу в другой статье.
2. 2. С помощью данного метода можно научно обосновать для начальства свой прогноз продаж до конца месяца, используя формулы, и сделать красивую презентацию.
3. С помощью данного метода можно «привести в чувства» своих менеджеров по продажам, придавая ускорение и показывая, что при таких результатах выполнения плана продаж премии им не получить.
4. Данный показатель можно применить к более длительному периоду исчисления, например, ни к дням, а к неделям, или же к месяцам, чтобы прогнозировать на какой процент выполнения годового плана продаж выходит компания. Но этот показатель сработает опять таки в том случае, если наложить корректирующий коэффициент на сезонность, если таковая есть в компании.
В работе я бы вам не рекомендовала полностью полагаться на данный показатель, если вам необходимы точные прогнозы. Прогноз продаж более точный можно построить, анализируя большой массив информации за предыдущие периоды. В следующих статьях я напишу о таких способах.
Желаю успешных продаж!

Просмотров:68417

Прогноз продаж в Excel

Прежде чем привести определённые примеры таблиц, нелишне
отметить, какие функции могут использоваться для прогноза продаж в Excel.

Например, в Excel
2007 дайте команду «Формулы» — «Финансовые». Список финансовых формул
представляет наибольшую ценность для любых экономических расчётов. С их помощью
несложно рассчитать деятельность практически любой коммерческой организации.  Однако бывают случаи, когда требуются и
математические формулы: так, для тренда есть понятие линейного,
логарифмического, гиперболического и т. д.

Но самое главное – построение графиков по табличным
значениям. Так прогноз выглядит убедительней.

Ключевые факторы, влияющие на прогнозирование продаж

При прогнозировании продаж, обращайте внимание на следующие факторы, влияющие на точность результатов:

Внутренние факторы

Найм и увольнение сотрудников: уход сотрудников, неважно, по какой причине, по собственному желанию или из-за слабых показателей, всегда сказывается на показателях продаж. Исключением может быть только своевременная замена ушедших сотрудников новыми

При активном найме стоит ожидать скачка показателей с момента как сотрудники пройдут обучение и испытательный срок.

Изменение условий работы: изменения оплаты труда и выплаты бонусов также сказываются на прогнозировании продаж. Если привязать мотивацию менеджеров к определённому минимальному жизненному циклу клиента, то продажи, скорее всего, снизятся, так как менеджеры будут стараться продавать тем, кто точно не откажется от продукта или подписки в течение этого времени. И, наоборот, при низком проценте отказников продажи покажут значительный рост.

Другой пример, если вы запретите менеджерам давать скидку после 15 числа каждого месяца. Тогда первая половина месяца будет богата на продажи, а во второй половине, скорее всего, наметится спад.

Изменение территорий: менеджерам необходимо время, чтобы привыкнуть к новой территории и наработать клиентскую базу, поэтому перераспределяя территории, будьте готовы к понижению показателей продаж.

Внешние факторы

Изменения со стороны конкурентов: неудивительно, что в большинстве случаев, действия конкурентов влияют на продажи. Если кто-то из них значительно снизил цены, вашим сотрудникам придётся давать большие скидки, чтобы поддержать продажи. Другое дело если кто-то из конкурентов закрылся и вышел из бизнеса, тогда вполне вероятно ваши продажи начнут расти.

Экономическая ситуация: при благоприятной экономической ситуации клиенты с большей вероятностью будут развивать бизнес, и приобретать ваши продукты или услуги. Во времена рецессии процесс продажи занимает большее количество времени, и размеры сделок снижаются.

Рыночные изменения: хорошей практикой является мониторинг рынков и их ситуаций

Важно понимать, что происходит на рынках ваших клиентов. Любые скачки спроса или депрессии будут сказываться и на ваших продажах

Законодательные изменения: новые законы или указы могут повлиять на ваш бизнес. Они могут сказаться как позитивно, так и негативно.

Изменения в продуктах или услугах: вы выпускаете новый продукт или услугу, широко востребованную на рынке? Или же вы предлагаете дополнительные бонусы или предложения? Всё это может сказаться как на размере самих сделок, так и на цикле продаж.

Сезонность: ваши клиенты могут активнее покупать в одни интервалы времени и меньше в другие. Необходимо учитывать сезонность бизнеса при прогнозировании продаж.

Как сделать визуализацию данных для справедливого сравнения объемов продаж

Визуально данных график похож на трендовый индикатор для технического анализа валютного рынка Forex на дневном тайм-фрейме с шириной дневного канала, с линиями поддержки и сопротивления и стрелками направления тренда. Но в данном примере он используется для визуализации объемов продаж с целью проведения фундаментального визуального анализа для построения стратегии роста.

Для примера построения сравнительного графика ежедневных продаж был взят именно такой формат условий, так как он является очень популярным в использовании. В последнюю неделю месяца продажи обычно больше чем в другие недели, поэтому сравнивать их между собой – не объективно. Рационально в таком случае сравнить ежедневные продажи последней недели месяца с последней неделей предыдущего месяца, чтобы точно определить достойный уровень роста тренда на графике для этих дней с повышенной активностью.

Почему под в последнюю неделю по статистике более высокая активность продаж в большинстве фирм? Чаще всего это фундаментальные факторы, например, под конец месяца люди получают зарплату и сразу же идут в магазины для приобретения запасов товаров ежедневного потребления. Могут быть и другие причины

Важно понимать, что эти последние 6 дней необъективно сравнивать с другими днями в этом же месяце. В принципе и на начало месяца активность несколько дней может еще сохранятся по этой же причине

И так перейдем непосредственно к веселой визуализации данных на для скучной статистической информации в отчете. Из программы ERP-системы были выгруженные продажи за отчетный период последние 2 полных месяца. Таблица отчета, экспортированная в файл Excel и представляет собой следующий вид исходных данных:

Выполним визуализацию этих исходных данных для визуального анализа в 3 простых шага:

1. Подготовка данных.
2. Обработка данных для построения графика.
3. Интерактивная визуализация данных с элементами управления.

Пример прогноза продаж

В качестве примера – расчёт прогноза продаж на неделю,
месяц, квартал и год.

Прогноз продаж на неделю

Примером служит следующий расчёт. Например, фермер реализует
в городе с 50000 человек населения молоко каждый день. Не все его хотят брать,
т. к. многим проще после работы заехать в тот же «Магнит» и закупиться. Берут в
основном пенсионеры и те, что ушли в отпуск или в декрет.

Значения, по которым рассчитаны график продаж и тренда,
позволяют отследить не только за неделю проданный в данной точке товар, но и за
весь месяц. Для расчёта линейного тренда используется такая же функция – график
y=ax+b. Это алгебраическое уравнение 1-й степени, известное нам чуть ли не с
третьего класса.

Прогноз продаж на месяц

Обратимся всё к тому же графику. Здесь также ясна ещё одна
истина: если прямая тренда вдруг превратиться в горизонталь – это точка
безубыточности. Работать безрезультатно – только лишь, чтобы выйти «в нули», ни
один уважающий себя коммерсант не станет, только если есть ощутимая прибыль. Если
же эта линия станет опускаться – серьёзный сигнал к тому, что пора
реорганизовываться, либо закрывать фирму (или предприятие). Очень часто
причиной понижения тренда становится обилие конкурентов, сумевших реализовать
продажи быстрее и лучше, санкции со стороны регулирующих органов, общий обвал
фондовых рынков и несколько иных весомых причин.

Более достоверный прогноз на месяц можно получить, используя
данные за месяцы предыдущего года. Ваш опыт и история подскажут с большой
вероятностью, будет ли тренд компании идти вверх. Для развивающегося
предприятия, давно перешедшего границу стартапа, используется всё та же формула
y=ax+b, где Y – объём продаж,
X – порядковый номер очередного интервала, A – поднятие каждого последующего
значения в ряду времени, B – минимальная грань. Последовательность действий
будет следующей.

Значение Y для каждого искомого периода
позволит подставить подсчитанные коэффициенты в само уравнение.

Далее рассчитывается отклонение значений
реальных продаж от значений тренда.

Сезонность подсчитывается как частное от
деления реального объёма продаж за этот же период на среднее значение объёма.

При прогнозировании роста продаж за будущий
месяц без учёта сезонности не обойтись. Для этого величину тренда умножают на
показатель сезонности первого месяца будущего года. При этом выходит расчётный
объём продаж в новом интервале. Используя этот подход, можно прикинуть, какими продажи
придутся на остальные месяцы нового года.

В любом случае, при выводе плана по продажам не обойтись без
сечения, подробностей плана – по времени, каналам сбыта, контингенту
покупателей, группам, к которым относятся конкретные товары, а также по определённым
менеджерам. Чем больше подробностей – тем более реальными будут запланированные
продажи.

Прогноз продаж на квартал

Здесь можно воспользоваться реальной картиной по продажам за
предыдущие кварталы этого и прошлого годов.

Усложнять нелинейными расчётами свои прогнозы зачастую не
имеет смысла, если факторов, влияющих на вашу деятельность, не так много.
Широкую популярность линейные расчёты обрели лишь в годы индустриализации СССР:
целью следующей пятилетки было превысить показатели предыдущей на сколько-то
десятков процентов.

Сейчас объёмы деятельности, включая продажи, могут быть
практически неограниченными: большим успехом считается превышение планов в
десятки раз.

Примером расчёта продаж на квартал служит всё тот же
веломаркет – например, велосипедный отдел в «Спортмастере». Каким будет прогноз
на 2-й и 3-й квартал – в велосезон, когда тепло с апреля по май и в сентябре, и
жарко летом? Естественно, продажи велосипедов могут подскочить несколько раз –
с апреля, или в канун отпусков (в июле). Подскакивают продажи велосипедов и в конце
сентября – когда велосезон заканчивается, и веломаркеты объявляют о распродажах
моделей байков, выходящих из моды после истечения этого года, за, скажем, 70%
от цены.

Прогноз продаж на год

Для расчёта прогноза продаж на год лучший результат дают
предыдущие факты за прошедший период хотя бы в 2-3 года. С одного прошлого года
прогноз на весь грядущий год составить куда сложнее. Может потребоваться
криволинейная функция. Однако тренд всегда описывается строго и чётко – по закону
прямой.

Что такое прогнозирование продаж

Прогнозирование продаж — это одна из частей управления продажами и предсказывает на какую сумму вся компания, отдел или отдельный сотрудник совершит продаж за определённый отрезок времени – неделю, месяц, квартал, год.

Руководители отделов продаж используют индивидуальные показатели менеджеров для того, чтобы прогнозировать продажи отдела или направления бизнеса. Директора используют показатели отделов или направлений для прогнозирования продаж по всей компании.

Отчёты с прогнозами предоставляются руководству или акционерам для обсуждения перспектив развития компании за отчётный период и анализа необходимых действий. Это в каком-то роде хрустальный шар, предсказывающий будущее компании.

Построение графика для технического сравнительного анализа продаж в Excel

Измените значение в ячейке B2 на листе «График» на число 2 используя элемент управления графиком – полосу прокрутки. После чего выделите диапазон ячеек A4:C10 и выберите инструмент: «ВСТАВКА»-«Диаграммы»-«График»

Далее кликаем правой кнопкой мышки по оранжевой линии графика и из контекстного меню выбираем опцию «Формат ряда данных» чтобы внести свои настройки: «ПАРАМЕТРЫ РЯДА»-«Заливка»-«ЛИНИЯ»-«Сплошная линия»-«Ширина»– 1,5 пунктов и здесь же «Тип штриха» – круглые точки:

Далее кликаем на кнопку плюс «+» расположенную рядом с графиком и из выпадающего меню снимаем галочки с опций «Название диаграммы», «Сетка», а затем отмечаем галочкой опцию «Полосы повышения и понижения»:

Теперь красиво оформим полосы с помощью фигур красных (понижение) и зеленых (повышения) стрелок. Но сначала их нужно нарисовать выбрав инструмент: «ВСТАВКА»-«Иллюстрации»-«Фигуры»-«Фигуры стрелок»-«Стрелка вверх»:

С помощью опции «Формат фигуры» в контекстным меню вызванного кликом правой кнопкой мышки по фигуре «стрелка вверх» мы изменяем ее цвет: «Формат фигуры»-«Параметры фигуры»-«ЗАЛИВКА»-«Градиентная заливка»-«Точки градиента», для второй точки просто «Цвет»-зеленый, а для первой точки градиента также зеленый цвет, но с прозрачностью 60%. Аналогичным образом создаем красную стрелку вниз.

Теперь переходим к интересному моменту. Дело в том, что для полос повышения и понижения нельзя просто скопировать и вставить фигуру, так как это можно сделать для обычного ряда. Вместо этого следует выполнить ряд определенных действий:

1. Сначала скопируйте в буфер обмена Windows зеленую стрелку выделив ее и нажав комбинацию горячих клавиш CTRL+C.
2. Кликните правой кнопкой мышки на любой полосе повышения и выберите инструмент: «Формат полосы повышения и понижения»-«ПАРАМЕТРЫ ПОЛОС»-«ЗАЛИВКА»-«Рисунок или текстура»-«Буфер обмена» и здесь же «ГРАНИЦА»-«Нет линий»:

В результате таких манипуляций фигура стрелки скопируется через «Буфер обмена» на полосу. Аналогичным образом добавьте фигуру красной стрелки вниз для полос понижения и сравнительный график для визуального анализа готов к использованию:

Теперь все данные объема ежедневных продаж в отчете можно удобно анализировать визуально, пролистывая недели по порядковым номерам и сравнивать их с предыдущим месяцем. А истинна как известно познается в сравнении.

Подготовка данных о продажах перед сравнением с предыдущим периодом в Excel

Для подготовки данных заполним первый столбец в диапазоне ячеек A2:A62 необычной формулой, которая сгенерирует нам ID-коды для упрощенной выборки значений из исходной таблицы:

Данные коды ID будут использоваться в формуле выборки значений для функции ВПР с несколькими условиями. Каждый код из трех цифр следует расшифровывать так:

1. Первое число — это порядковый номер дня месяца.
2. Второе число – это номер недели в текущем месяце.
3. Третье число – это порядковый номер месяца в году.

Каждая строка таблицы с исходными данными о ежедневны продажах на протяжении двух месяцев получила свой уникальный идентификатор, по которому будет произведена выборка ее значений из третьего столбца «Продажи» с помощью функции ВПР. Поэтому ID коды должны находиться в первом столбце просматриваемой таблице.

С подготовкой данных мы закончили и переходим к их обработке.