BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
    • Эксперт-BI для строительных магазинов
    • Эксперт-BI Розничная торговля: Мода
    • Эксперт-BI для сетей аптек
    • AI/ML в розничной торговле
    • BI в сети розничной торговли
    • DWH в сети розничной торговли
    • IBP в сети розничной торговли
    • Анализ ассортиментной матрицы
    • Динамическое ценообразование в ритейле и e-commerce
    • Показатели и измерения
    • Универсальное решение для анализа чеков
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI для розничной торговли (сетей магазинов) » Полный перечень показателей и измерений для сети розничных магазинов

Полный перечень показателей и измерений для сети розничных магазинов

1. Топ-менеджмент (CEO / COO / Совет директоров)

Показатели (KPI)

  • Выручка (факт, план, LFL, YTD/MTD/WTD)
  • Валовая прибыль (сумма, %)
  • EBITDA, EBIT, чистая прибыль
  • Продажи на кв. метр
  • Маржа на кв. метр
  • Оборачиваемость запасов (дни, обороты)
  • Доля промо в продажах
  • Потери от дефицита (упущенные продажи)
  • Доля уценки и списаний
  • Выполнение плана (отклонение абсолютное и относительное)
  • ROI ключевых инициатив
  • Темпы роста сети (магазины, площади)

 

Измерения

  • Период (год / квартал / месяц / неделя / день)
  • Регион
  • Формат магазина
  • Юридическое лицо
  • Группа магазинов
  • Дирекция

 

2. Коммерческий блок / Продажи

Показатели (KPI)

  • Продажи (рубли, штуки)
  • LFL-продажи по периодам и объектам
  • Накопительные продажи (YTD, MTD, WTD)
  • Количество чеков (трафик)
  • Конверсия
  • Средний чек (min / avg / max)
  • Количество позиций в чеке (min / avg / max)
  • Среднедневные продажи
  • Валовая маржа (сумма, %)
  • Сумма и доля скидок
  • Продажи без скидок / со скидкой
  • Процент упущенных продаж
  • Продажи на кв. метр
  • Маржа на кв. метр
  • Сезонные коэффициенты
  • Коэффициент вариации продаж
  • Сравнение план–факт
  • Сравнение с предыдущим годом
  • Рейтинги магазинов, брендов, товарных групп

 

Измерения

  • Период (день / неделя / месяц)
  • Магазин
  • Регион / город
  • Категория / подкатегория
  • Бренд
  • SKU
  • Касса
  • Чек
  • Формат магазина

 

3. Категорийный менеджмент

Показатели (KPI)

  • Продажи по категории (рубли, штуки)
  • Валовая маржа категории
  • Маржинальность категории
  • Оборачиваемость по категории
  • GMROI
  • Количество SKU в матрице
  • Стабильность ассортимента
  • ABC-классификация
  • XYZ-классификация
  • Комбинированный ABC/XYZ анализ
  • Лучшие / худшие SKU по продажам и марже
  • Каннибализация внутри категории
  • Доля категории в обороте
  • Доля промо в категории
  • Выполнение ассортиментной матрицы
  • Доля новинок / выведенных товаров
  • Потери категории от дефицита

 

Измерения

  • Категория / подкатегория
  • SKU
  • Бренд
  • Магазин
  • Формат
  • Период
  • Поставщик

 

4. Управление запасами (Inventory Management)

Показатели (KPI)

  • Остатки в штуках
  • Остатки по себестоимости
  • Остатки в розничных ценах
  • Остатки в днях продаж
  • Количество дней с нулевым запасом
  • Коэффициент оборачиваемости
  • Излишки и неликвиды
  • Доля неликвидов
  • Уценка
  • Списания
  • Запасы по срокам годности
  • Запасы по партиям
  • Товары в пути
  • Баланс запасов (начало / конец периода)

 

Измерения

  • SKU
  • Магазин
  • Склад
  • Категория
  • Поставщик
  • Период
  • Партия
  • Срок годности

 

5. Логистика и товародвижение

Показатели (KPI)

  • Движение товара за период
  • Поступления
  • Перемещения
  • Возвраты поставщикам
  • Корректировки
  • Заказы магазинам
  • Заказы поставщикам
  • Сальдовая ведомость
  • Потери (излишки / недостачи)
  • Потери в % к обороту
  • Логистические затраты
  • Стоимость обработки единицы товара
  • Соблюдение сроков поставки

 

Измерения

  • Склад
  • Магазин
  • Поставщик
  • SKU
  • Период
  • Тип операции

 

6. Маркетинг и промо

Показатели (KPI)

  • Продажи в промо
  • Uplift продаж
  • ROI промо
  • Каннибализация
  • Post-promo эффект
  • Доля промо-продаж
  • Скидка средняя / максимальная
  • Выполнение промо-плана
  • Прирост трафика от промо
  • Изменение среднего чека
  • Эффективность механик промо

 

Измерения

  • Кампания
  • Механика промо
  • SKU
  • Категория
  • Магазин
  • Период

 

7. Магазины и операционное управление

Показатели (KPI)

  • Выручка магазина
  • Средний чек
  • Количество чеков
  • Конверсия
  • Продажи на кв. метр
  • Маржа магазина
  • Выполнение плана
  • Сравнение магазинов (рейтинги)
  • Открытие / закрытие магазинов
  • Торговая площадь
  • Потери магазина

 

Измерения

  • Магазин
  • Формат
  • Регион
  • Город
  • Период
  • Касса

 

8. Финансы

Показатели (KPI)

P&L

  • Выручка
  • Валовая прибыль
  • EBITDA / EBIT
  • Чистая прибыль
  • Структура доходов и расходов
  • Динамика затрат

 

Баланс

  • Активы / пассивы
  • Оборотный капитал
  • Запасы
  • Дебиторская задолженность
  • Кредиторская задолженность

 

ДДС

  • Операционный ДДС
  • Приход / расход ДС
  • Статьи ДДС
  • Выверка ДДС

 

Измерения

  • Период
  • Юридическое лицо
  • Дирекция
  • Функция
  • Категория затрат
  • Магазин / регион

 

9. Клиенты и чеки (Customer & Basket Analytics)

Показатели (KPI)

  • Количество уникальных клиентов
  • Частота покупок
  • Средний чек
  • Количество позиций в чеке
  • Структура чеков
  • Совместные покупки
  • Повторные покупки
  • LTV
  • Доля дисконтных чеков

 

Измерения

  • Клиент
  • Чек
  • Магазин
  • SKU
  • Категория
  • Период

 

10. Единый перечень измерений (Dimensions)

Временные

  • Год / квартал / месяц / неделя / день / час

 

Товарные

  • Производитель
  • Поставщик
  • Группа товара
  • Категория / подкатегория
  • Бренд
  • SKU / артикул
  • Размер / цвет
  • Коллекция

 

Организационные

  • Юридическое лицо
  • Направление деятельности
  • Отдел
  • Дирекция

 

География

  • Регион
  • Город

 

Торговая инфраструктура

  • Магазин
  • Группа магазинов
  • Склад
  • Касса

 

Чек

  • Номер чека
  • Строка чека
  • Количество строк в чеке

 

Полный, системный список метрик и KPI для управления сетью розничных магазинов:

1. Продажи и оборот

Выручка
Формула: сумма (цена продажи × количество)
Зачем: базовый показатель масштаба бизнеса и основа всех финансовых расчётов.

Продажи в штуках
Формула: сумма проданных единиц товара
Зачем: позволяет отделить эффект цены от эффекта спроса.

Рост выручки
Формула: (выручка текущего периода – выручка прошлого периода) / выручка прошлого периода
Зачем: оценка динамики бизнеса.

LFL-продажи (like-for-like)
Формула: выручка сопоставимых магазинов в текущем периоде
Зачем: показывает реальный рост без влияния открытия/закрытия магазинов.

Продажи на квадратный метр
Формула: выручка / торговая площадь
Зачем: ключевой показатель эффективности использования торгового пространства.

Среднедневные продажи
Формула: продажи за период / количество дней
Зачем: используется для расчёта оборачиваемости и норм запасов.

 

2. Чек и поведение покупателей

Количество чеков
Формула: количество уникальных чеков
Зачем: прокси-показатель трафика и спроса.

Средний чек
Формула: выручка / количество чеков
Зачем: показывает, сколько в среднем тратит покупатель.

Количество позиций в чеке
Формула: количество строк в чеках / количество чеков
Зачем: отражает глубину покупки и потенциал кросс-продаж.

Средняя цена позиции
Формула: выручка / количество проданных единиц
Зачем: позволяет анализировать ценовой микс.

Конверсия
Формула: количество чеков / количество посетителей
Зачем: показывает эффективность магазина как точки продаж.

 

3. Маржа и прибыльность

Валовая прибыль
Формула: выручка – себестоимость проданных товаров
Зачем: основной показатель коммерческой эффективности.

Валовая маржа (%)
Формула: валовая прибыль / выручка
Зачем: показывает долю прибыли в обороте.

Маржа на квадратный метр
Формула: валовая прибыль / торговая площадь
Зачем: сравнение магазинов и форматов по экономике.

GMROI (возврат на инвестиции в запас)
Формула: валовая прибыль / средняя стоимость запасов
Зачем: показывает, насколько эффективно запас превращается в прибыль.

EBITDA (управленческая)
Формула: валовая прибыль – операционные расходы
Зачем: оценка операционной устойчивости бизнеса.

 

4. Запасы и оборачиваемость

Средний запас
Формула: (запас на начало периода + запас на конец периода) / 2
Зачем: база для расчёта оборачиваемости.

Оборачиваемость (в оборотах)
Формула: себестоимость продаж / средний запас
Зачем: показывает скорость превращения запаса в продажи.

Оборачиваемость (в днях)
Формула: средний запас / среднедневные продажи
Зачем: ключевой KPI управления запасами.

Запас в днях продаж
Формула: текущий запас / среднедневные продажи
Зачем: показывает, на сколько дней хватит товара.

Излишки запасов
Формула: фактический запас – нормативный запас
Зачем: выявление замороженного капитала.

Неликвид
Формула: запас товаров без продаж более N дней
Зачем: контроль риска списаний и уценки.

 

5. Дефицит и потери продаж (OOS)

OOS rate (доля дней без наличия)
Формула: дни без остатка / общее количество дней
Зачем: измеряет доступность товара на полке.

Коэффициент доступности
Формула: 1 – OOS rate
Зачем: прямой индикатор качества supply chain.

Упущенные продажи
Формула: потенциальные продажи – фактические продажи
Зачем: оценка потерь выручки из-за дефицита.

 

6. Промо и скидки

Продажи в промо
Формула: продажи товаров в период действия промо
Зачем: оценка масштаба промо-активности.

Доля промо в продажах
Формула: продажи в промо / общие продажи
Зачем: контроль зависимости бизнеса от скидок.

Средняя скидка
Формула: сумма скидок / выручка в промо
Зачем: анализ глубины ценового давления.

Uplift продаж
Формула: продажи в промо – базовые продажи
Зачем: показывает дополнительный эффект акции.

ROI промо
Формула: дополнительная маржа от промо / стоимость промо
Зачем: ключевой показатель эффективности акций.

Каннибализация
Формула: падение продаж неакционных товаров
Зачем: выявляет ложный рост от промо.

Post-promo эффект
Формула: продажи после промо – нормальный уровень
Зачем: показывает «хвост» акции.

 

7. Ассортимент и категории

Доля категории в обороте
Формула: продажи категории / общие продажи
Зачем: определяет стратегическую важность категории.

Продажи на SKU
Формула: продажи категории / количество SKU
Зачем: оценка плотности ассортимента.

ABC-класс
Формула: классификация по доле в продажах
Зачем: фокус на ключевых товарах.

XYZ-класс
Формула: классификация по стабильности спроса
Зачем: выбор стратегии управления запасами.

Выполнение ассортиментной матрицы
Формула: фактические SKU / плановые SKU
Зачем: контроль дисциплины ассортимента.

 

8. Магазины и операции

Выполнение плана продаж
Формула: факт / план
Зачем: контроль работы магазина.

Рейтинг магазинов
Формула: ранжирование по KPI
Зачем: выявление лучших и проблемных точек.

Потери магазина
Формула: недостачи + списания + уценка
Зачем: контроль операционных рисков.

 

9. Клиенты и лояльность

Количество уникальных клиентов
Формула: уникальные покупатели за период
Зачем: база клиентской аналитики.

Частота покупок
Формула: количество чеков / количество клиентов
Зачем: измеряет вовлечённость клиентов.

LTV (пожизненная ценность клиента)
Формула: средний чек × частота × срок жизни
Зачем: стратегический показатель ценности клиента.

Доля повторных покупок
Формула: клиенты с ≥2 покупками / все клиенты
Зачем: индикатор лояльности.

 

10. Финансы и капитал

Оборотный капитал
Формула: запасы + дебиторка – кредиторка
Зачем: контроль финансовой устойчивости.

Доля запасов в оборотном капитале
Формула: запасы / оборотный капитал
Зачем: показывает «замороженные» деньги.

Cash Conversion Cycle (CCC)
Формула: DIO + DSO – DPO
Зачем: измеряет скорость превращения продаж в деньги.

 

 

← Предыдущая статья
IBP в сети розничной торговли
Следующая статья →
Универсальное решение для анализа чеков
Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Русклимат
    Русклимат — международный торгово-производственный холдинг, концентрирующий опыт ведущих мировых производителей индустрии климата, мощный потенциал конструкторских бюро и лабораторий индустриального дизайна.
     
    Компания образована в 1996 году. За более чем двадцатилетнюю историю Русклимат прошел путь от локальной компании до мощной вертикально-интегрированной многопрофильной структуры.
     
  • ПАО «Ростелеком» — российский провайдер цифровых услуг и сервисов. Предоставляет услуги широкополосного доступа в Интернет, интерактивного телевидения, сотовой связи, местной и дальней телефонной связи и др. Занимает лидирующие позиции на российском рынке высокоскоростного доступа в интернет, платного ТВ, хранения и обработки данных, а также кибербезопасности

  • «ПрофХолод» — крупнейший в России производитель сэндвич-панелей с пенополиуретаном. 

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.