Диссертация (1026464), страница 14
Текст из файла (страница 14)
20). Она немного компактнее, но хуже воспринимается.Водопадная диаграмма – позволяет получить представление о ключевомзначимом факторе заоговоримся,чтоболеекороткий промежуток времени. Сразупроведеннаяоценканеявляетсясерьезнымрепрезентативным исследованием. Однако в данной работе сознательноприводим несколько разработанных вариантов визуализации, чтобы каждаяаналитическаягруппапривнедрениимногомерногооперативногофакторного анализа на своем предприятии смогла самостоятельно выбратьнаиболее подходящий для себя способ визуализации.Технологической базой для проведения подобного анализа можетвыступать как настольный офисный пакет прикладных программ (например,MS Excel или OpenOffice Calc), так и специальные системы класса BusinessIntelligence.85120 М101 М100 М80 М77 М60 М40 М+16.3 М20 М+6.6 М+0.3 М +3.8 М -3.7 МПродажи+30%…Скидка18% -> 21%Ср.цена+4%Компл.2,58 -> 2,59Конверсия18% -> 20%Посетители+20%-20 Мпрошл.год0МРис.
20. Мостовая диаграмма визуализации факторного анализа продаж(абсолютная и относительная)86Интерпретация результатов факторного анализаПо приведенной формуле рассчитаем влияние изменения факторов наизменениерезультирующегопоказателяпродажторговойсети(см. Таблицу 7).Таблица 7.Результат расчета влияния факторов∆ +/∆%ПродажиПосетителиКонверсияКомплексность+23 М+30%+16 М+21%+7 М+8%+0 М+0%Ср.цена+4 М+5%Скидка-4 М-5%По полученным результатам в приведенном примере согласно матрицеответственности сформулируем выводы, что основной вклад в приростпродаж был получен за счет увеличения трафика посетителей в торговыеточки. Т.е. действия отдела маркетинга были успешны, и основнымдрайвером данного фактора является локальная наружная реклама вблизиточек продаж и создание «путей доступа» потенциальных покупателей кмагазинам.
Также анализ показывает, что дополнительно введенная скидкаповлияла на переключение потребителей в следующую ценовую категорию,поддержав увеличение потока посетителей, позволила увеличить конверсиюпри сохранении комплексности покупки. Таким образом, совокупностьфакторов в полученной пропорции повлияла на увеличение продаж торговойсети.2.5.
Модифицированная схема управления торговой сетью наоснове многомерного оперативного факторного анализаДля реализации разработанного подхода и его интеграции в бизнеспроцессы компании – разработана модифицированная схема управленияторговой сетью на основе многомерного оперативного факторного анализа(см. Рис. 21). Основная идея: решение вопросов на уровне линейногоменеджмента, не дожидаясь эскалации на уровень высшего руководства.
Порезультатам многомерного факторного анализа – согласно матрице «фактор-87ответственный-действие» – предложение, проработка и исполнение решенийна уровне линейного менеджмента. И только в случае разногласий – выход«наверх».Объединениемногомерногооперативногоанализанабазеинформационных панелей и факторного анализа в одной системе поддержкипринятия решений позволяет получить целый ряд преимуществ. Еслимногомерный анализ позволяет ответить на вопрос «Где?», то факторныйанализ позволяет узнать «Почему?», представление в виде информационныхпанелей позволяет комплексно и быстро посмотреть на исследуемый объект,а инструментарий оперативного анализа позволяет быстро получитьрезультат анализа, проверить большое число аналитических гипотез,затратив при этом небольшое время аналитика.
Представленная схемаподготовки и принятия оперативных управленческих решений в розничнойторговой сети позволяет существенно экономить временные ресурсыуправляющих. Предложенная методика детерминированного факторногоанализа позволяет повысить качество проработки решения руководителями, атакже в целом сократить время на подготовку информации для принятиярешения. Выбранный способ визуализации позволяет оперативно доводитьрезультаты анализа до руководителей торговых точек, чтобы своевременновлиять на ключевые факторы успеха.88Рис. 21.
Модифицированная система управления торговой сетью на основемногомерного оперативного факторного анализа2.6. Факторныйанализваловойприбылиассортиментаторговой сетиРассмотрим еще одну область практического применения факторногоанализа в крупных розничных сетях.
В системе управления большой сетьюсуществует потребность в делегировании полномочий «на места» и, какследствие, предоставление доступа к аналитике не только для узкой группыуправляющих менеджеров, но многим линейным руководителям (брендменеджерам и категорийным менеджерам) для оперативного обнаружения«узких мест» и своевременного регулирования ситуации [149]. Рассмотримметодику анализа валовой прибыли (маржи) товарного портфеля [150]. Дляэтого представим абсолютное значение Валовой прибыли по продуктам поформуле:,89Для исключения влияния открытия, раскрутки и закрытия некоторыхторговых точек сети целесообразно проводить анализ на сравнимой баземагазинов(Like-for-like,т.е.магазинов,стабильноработающихнапротяжении нескольких лет):.Для анализа влияния изменения структуры ассортимента на валовуюрентабельность товарного портфеля представим Продажи LFL как сумму:Далее рассмотрим разложение по факторам показателя валовойрентабельности:,,Таким образом, получили смешанную (аддитивно-мультипликативную)модель Валовой прибыли по ассортиментному портфелю торговой сети:Далее анализ может продолжать и на более глубоких уровнях, например,влияние скидки раскладывается на 3 составляющих: сезонную скидку,90бонусную и специальную скидку сотрудников.
Графически данная модельпредставлена на Рис. 22.Рис. 22. Схема разложения Валовой прибыли по факторамСтоит отметить, что помимо предложенного варианта разложенияваловой прибыли по факторам, можно использовать и другие модели (см.Рис. 23).Рис. 23. Альтернативные модели разложения факторов валовой прибылиЗадача факторного анализа состоит в определении степени влияниякаждого фактора на изменение итогового параметра, т.е. превращениисмешанной модели – в простую аддитивную. Получаем разложениеизменения абсолютного показателя Валовой прибыли на аддитивныесоставляющие, вызванные ключевыми факторами. В зависимости от степенивлияния каждого фактора (см.
Таблицу 8) руководство принимает решениеоб изменении работы с товаром.91Таблица 8.Факторы изменения валовой прибыли ассортиментного портфеляФакторПродажиновыхмагазиновиИсточник измененияиКорректирующее воздействиеLFL- Показываетстепень Поиск оптимального значения Валовой прибыли поВаловая экстенсивного/интенсивного развитиякривойотВаловойПерераспределение спроса в сторону товара Проведение ABC, Парето, квадрантного анализа поразной группы маржинальностиНаценкаПродажрентабельности (т.е. наценки и скидки).рентабельность%Структура ассортиментаэластичностиПоказываетполитикиструктуре маржинальности.сбалансированностьКомпаниииценовой Установление целевой наценки по группам товара изакупочныхцен контрольгрупптоварапо91Поставщиковраспределениймаржинальности в обороте.Компоненты наценки – Рост Характеризуетценовуюполитикув Проведение анализа конкурентного предложения ссредней цены единиц товара анализируемой товарной категориицелью оптимизации розничной цены.РРЦКомпоненты наценки – Рост Характеризуетэффективностьсебестоимости единицы товараадеятельности,такжезакупочной Переговоры с поставщиками, поиск новых.эффективностьлогистики.(1-Скидка%)Характеризуетспособность«продавать» себя по полной цене.товара Болеераннеевведениепромо-активностейдлянивелирования ликвидации стоков в конце активногосезона продаж.92Приведем пример результатов анализа увеличения продаж за сезонотчетного года по отношению к аналогичному периоду прошлого года.
Нарис.5 видно, что прирост валовой прибыли на +10% разбивается по факторамследующим образом: +7%+2%+1%+7%-3%-4%=+10%. Ключевыми являютсяследующие факторы: +7% пунктов прироста валовой прибыли объясняетсяэкстенсивнымростомторговойсети(т.е.увеличениемколичествамагазинов), а увеличение средней цены единицы товара на +10% (котороевызвало прирост валовой прибыли на +7%) компенсировано увеличениескидки с 16% до 20%. Результат анализа удобно представлять в виде«водопадной» и «мостовой» диаграммы (см. Рис. 24, Рис. 25).+25%+20%Ср.цена РРЦ+10%Ср.
СС+5%+7%ВП-3%ВП+15%Продажи LFLПродажи нов.+3%+2%+7%ВПВП+10%+5%Структура%-Скидка%16% -> 20%-4%ВП∆ Вал.прибыль50% -> 52%+10%ВП+1%ВП-Рис. 24. «Водопадная» диаграмма факторного анализа ассортимента-+7 М+5 М+5 М-+1 М---+7%+7%+5%+10%-+1-М-2 М---2 М-3 М+2%-+1%---3%-4%∆ Вал.прибыль50% -> 52%Ср.цена РРЦ+10%Структура%-∆ Вал.прибыль50% -> 52%Скидка%16% -> 20%Ср. СС+5%Ср.цена РРЦ+10%Структура%-Продажи LFL+3%-5%Продажи нов.--4 МПродажи LFL+3%+2 М--Продажи нов.-+4 М+10%Скидка%16% -> 20%-+6 МСр.
СС+5%+8 МРис. 25. «Мостовая» диаграмма факторного анализа ассортимента(абсолютная и относительная)Проводя дальнейший многомерный факторный анализ, на следующемшаге анализа мы можем выяснить, что наибольшее количество новыхмагазинов открылось в сибирском федеральном округе, далее, что из них93наибольшее влияние оказали магазины формата 1500 кв.м., расположенные вТЦ, в городах с населением 300-500 тысяч жителей. Пройдя поальтернативной ветке многомерного оперативного анализа мы выясним, чтоувеличение средней цены единицы товара в основном произошло в детскомсегменте, ивызвано в первую очередь увеличением расширениемассортимента на новые группы товара, с большей средней ценой.
Такимобразомформулируетсямногосторонняякартинапроисходящегоспродажами торговой сети с указанием, какие факторы привели к такомуизменению, и какие подразделения могут повлиять на ситуацию в будущем.2.7. Факторныйанализрекламныхкампаниймультиканальной розничной сетиЦель данной части работы: разработать подход к повышениюэкономической эффективности рекламных акций (на примере рассылок поэлектронной почте) с учетом особенностей крупной мультиканальнойрозничной сети на основе факторного анализа. Реализация поставленнойцели связана с решением следующих задач:1.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
