BI-аналитика для производителей: как объединить продажи 1С и дистрибьюторов

«Мы думали, что знаем свои продажи, пока не открыли BI»: история производителя кормов из сегмента с оборотом в миллиарды рублей

Если компания продает товары через дистрибьюторов, почти всегда возникает одна и та же проблема.

Представьте: вы отгрузили вагон корма дистрибьютору. Деньги на счету, все счастливы. Но через месяц выясняется, что корм так и стоит на складе в Новосибирске, а кошки в Москве едят корм конкурента. Как компания смогла оказаться в такой ловушке?

Компания отлично знает:

При этом зачастую не понимает, что происходит с товаром дальше.

Какие товары реально продаются.

Какие регионы растут.

Какие клиенты формируют основной оборот.

А какие просто создают иллюзию продаж.

Пока компания небольшая, это почти незаметно. Но когда оборот бизнеса начинает измеряться миллиардами рублей, Excel и стандартные отчеты перестают справляться.

Именно с этой ситуацией столкнулась компания «Гранд-Альфа» – один из крупнейших производителей и дистрибьюторов кормов для кошек и собак в России.

Читайте далее и узнаете, почему производители часто не понимают свои реальные продажи, чем это им грозит, как исправить, и какие ошибки они совершают.В статье используется демонстрационная версия дашбордов.

Интерфейс и логика аналитики полностью повторяют систему, внедренную у заказчика, однако часть числовых значений в примерах изменена для демонстрации возможностей BI-аналитики.

Это сделано для сохранения конфиденциальности коммерческих данных компании.

Рынок кормов для домашних животных относится к сегменту FMCG с высокой конкуренцией и широкой географией продаж.

У производителей этой категории есть несколько особенностей:

Из-за этого данные о продажах оказываются распределены между несколькими системами:

В результате компания видит sell-in (отгрузки), но не всегда видит sell-out (реальные продажи).

И именно поэтому BI-аналитика становится важным инструментом управления бизнесом.

Когда производитель продает продукцию через сеть дистрибьюторов, аналитика становится сложнее: данные о продажах находятся в разных системах – в ERP (например, 1С), в отчетах партнёров и в таблицах Excel.

Поэтому BI-системы обычно строятся вокруг набора ключевых управленческих показателей, которые помогают увидеть полную картину продаж.

На практике производители чаще всего анализируют следующие метрики.

1. Выручка (sell-in)

Это объем продаж производителя дистрибьюторам. Показатель показывает динамику бизнеса на уровне компании: рост продаж, сезонность и выполнение планов.

2. Продажи дистрибьюторов (sell-out)

Это фактические продажи конечным клиентам – магазинам, сетям или рознице. Такой показатель позволяет понять реальный спрос на продукцию и избежать ситуации, когда товар просто накапливается на складах дистрибьюторов.

3. Средний чек

Показывает средний объем заказа клиента. Используется для анализа эффективности продаж и оценки структуры заказов.

4. План-факт продаж

Позволяет сравнить запланированные показатели с фактическими и быстро понять, выполняется ли коммерческий план.

5. ABC-анализ клиентов

Помогает разделить клиентскую базу на категории по объему продаж. Это позволяет увидеть, какие клиенты формируют основную выручку, а какие дают минимальный вклад.

6. Дебиторская задолженность

Позволяет контролировать платежную дисциплину клиентов и своевременно выявлять просроченные платежи.

7. Продажи по регионам

Показывают географическую структуру бизнеса и помогают понять, какие регионы растут быстрее, а где продажи снижаются.

8. Продажи по SKU

Позволяют анализировать структуру ассортимента: какие товары формируют основной оборот, а какие продаются слабее.

В совокупности эти показатели дают руководству целостную картину бизнеса и позволяют анализировать продажи сразу в нескольких разрезах:по клиентам, регионам, ассортименту и каналам продаж.

Именно такие метрики легли в основу BI-аналитики компании «Гранд-Альфа», где ключевые показатели продаж, клиентской базы и эффективности работы менеджеров были объединены в единых управленческих дашбордах.

Когда у тебя, к примеру, 545 позиций товара и 3000 адресов отгрузки, Excel начинает жить своей жизнью. Он «роняет» формулы, путает кодировки, а итоговая таблица весит столько, что ноутбук начинает гудеть как взлетающий самолет. Часто путают «отгрузку» с «продажей». Дистрибьютор может сказать, что продажи упали, а по факту он просто взял паузу, чтобы распродать склад. Поэтому производители не видят реальную картину.

До проекта управленческая аналитика в компании строилась на:

Чтобы получить управленческий отчет, нужно было:

С ростом бизнеса это стало занимать все больше времени.

При этом у компании уже были значительные масштабы.

В демонстрационной версии аналитики на тестовых данных показан масштаб данных, с которыми работает система:

• выручка – более 5 млрд ₽

• более 6,7 млн единиц продукции

• около 500 SKU

• более 3 000 адресов отгрузки.

При таких объемах ручная аналитика начинает создавать проблемы.

Задача была – сшить данные из 1С, CISLINK и таблиц дистрибьюторов. Это как собрать пазл, где детали из разных коробок и у каждой свой размер. Компания решила внедрить BI-систему и создать единое хранилище данных. По сути, это такой огромный склад, куда мы свозим все цифры, раскладываем по полочкам и подписываем коробки, чтобы любой менеджер мог найти то, что нужно, не копаясь в груде мусора.

Основная цель проекта была простой:

создать единую систему управленческой аналитики.

Чтобы руководство могло видеть ключевые показатели бизнеса в одном интерфейсе.

Для этого нужно было:

В систему аналитики были интегрированы данные из:

Для обработки данных использовались ETL-процессы.

Аналитическое хранилище было построено на базе ClickHouse.

В рамках проекта было реализовано два ключевых дашборда:

В управленческом дашборде «Показатели Гранд-Альфа» объединены ключевые метрики бизнеса, которые позволяют руководству и коммерческой службе ежедневно контролировать динамику продаж и эффективность работы команды.

Это основной управленческий экран системы аналитики.Он показывает ключевые показатели бизнеса:

Например, в демонстрационной версии на тестовых данных дашборда можно увидеть такие показатели:

Также в дашборде реализованы аналитические блоки:

Отдельный раздел дашборда позволяет анализировать эффективность продаж и выполнение планов. Дашборд Sell-out позволяет анализировать продажи дистрибьюторов по адресам магазинов, регионам, клиентам и SKU.

Здесь можно увидеть:

Например:

По данным аналитики, лучшее подразделение по продажам – питомники.

Отдельный аналитический блок посвящен клиентской базе.

Он показывает:

Например:

Это позволяет контролировать финансовую дисциплину клиентов и структуру выручки.

В системе также реализована аналитика продаж по регионам.

Она позволяет анализировать структуру продаж по странам и динамику развития регионов.

Основные рынки:

Такая визуализация помогает отслеживать региональную динамику продаж и оценивать эффективность дистрибуции.

После объединения данных в единую BI-систему компания получила возможность анализировать бизнес не только на уровне общих показателей, но и на уровне структуры продаж, клиентской базы и регионов.

По данным дашборда менеджеров:

Такой дашборд позволяет мгновенно увидеть выполнение плана продаж и отклонения от него.

Такая аналитика позволяет руководству быстрее отслеживать динамику выполнения планов и корректировать стратегию продаж.

Аналитика по подразделениям показала, что разные каналы продаж дают разный вклад в общий результат.

Например, по данным BI-дашборда:

лучшее подразделение по продажам – питомники.

Такая информация помогает:

BI-аналитика показала масштаб операционной модели компании:

При таких объемах ручная аналитика в Excel становится практически невозможной. BI-система позволяет анализировать продажи сразу по нескольким измерениям:

Это дает руководству целостную картину бизнеса.

Проект занял 4 месяца. За это время мы с командой объединили данные из 1С, CISLINK и Excel-отчетов дистрибьюторов в единое хранилище на ClickHouse и построили два дашборда: «Показатели Гранд-Альфа» и «Sell‑out дистрибьюторы».

BI-система используется несколькими уровнями управления:

собственником и топ-менеджментом – для контроля финансовых результатов,

коммерческим директором и руководителями продаж – для анализа выручки, маржинальности и выполнения планов. В дашбордах настроены фильтры по периоду, менеджеру, клиентам, номенклатуре и регионам.

Теперь ключевые показатели бизнеса (выручка, план‑факт, дебиторская задолженность, ABC‑анализ) доступны в одном интерфейсе и обновляются автоматически. На основе демонстрационных данных показано, как BI-система позволяет объединить показатели продаж, клиентов и регионов в единой аналитической системе.

На базе созданного хранилища и настроенных дашбордов у компании появилась возможность масштабировать аналитику на новые направления. В перспективе — углубленный анализ эффективности промо-акций, прогнозирование продаж и расширение финансового блока. Но уже сейчас BI-система дает объективную картину бизнеса и помогает принимать решения быстрее.

Опираясь на полученный опыт и анализ типичных ситуаций на рынке, мы выделили семь наиболее распространенных ошибок, которые мешают производителям видеть реальную картину продаж. Проверьте, нет ли их и в вашей компании.

За последние годы можно выделить несколько типичных ошибок компаний, работающих через дистрибьюторов.

Путать отгрузки и реальные продажи.

Sell-in не всегда отражает реальный спрос.

Собирать отчеты вручную.

Excel перестает работать, когда появляются сотни клиентов и SKU.

Нет единой версии данных.

Финансы, продажи и логистика работают с разными цифрами.

Нет клиентской аналитики.

Без ABC-анализа сложно понять структуру выручки.

Нет аналитики регионов.

При продажах по всей стране важно видеть динамику по регионам.

Нет аналитики ассортимента.

Когда SKU сотни, без аналитики невозможно понять структуру продаж.

Отчеты есть, управляемости нет.

Данные есть, но принимать решения на их основе сложно.Итог:

BI-аналитика сама по себе не увеличивает продажи.

Но она позволяет понять, где компания зарабатывает, где теряет деньги и какие каналы продаж работают лучше.

Если ваша компания работает через дистрибьюторов,

как вы сейчас собираете управленческую аналитику: через Excel или уже используете BI?

Представьте, что завтра ваш «Excel-бог» уволится. Сколько времени пройдет, прежде чем вы перестанете понимать, что происходит в бизнесе? Напишите в комментариях, есть ли у вас такой человек?

Подписывайтесь на мой телеграмм канал Data Дзен.