Публикация Школы траблшутеров

Как оценить влияние ключевых индикаторов на эффективность бизнеса?

Время чтения: 9 мин 40 сек
25 декабря 2023 г. Просмотров: 87

Финансы, Корпоративные финансы | Олег Брагинский, Иван Матус

Для удержания рыночных позиций нужно воздействовать на метрики, определяющие финансовый результат и стоимость компании. Основатель «Школы Траблшутеров» Олег Брагинский и слушатель Иван Матус демонстрируют подход интегрального анализа.

Подразделения организации сталкиваются с затруднениями, когда появляется задача выявления факторов, влияющих на достижение целевых уровней по чистой прибыли. Рассмотрим систему оценки на примере торговой компании ООО «Гладиатор» по итогам деятельности за 2022 год:

Рис.1. Сравнение факта и бюджета ООО «Гладиатор» за 2022 в млн руб. (извлечение)

  1. Абсолютная маржа или валовая прибыль (АМ)

Показатель представим совокупностью трёх факторов:

∑ NSi * Si * RMi%, где

  • ∑ NSi (или NS) – общая выручка без НДС по всем товарным группам
  • RMi% – относительная маржа i-ого направления
  • Si – доля в продажах i-ой группы.

К примеру, по группе «Кровати» позитивное отклонение AM от планового значения составило +692 млн руб., в том числе за счёт:

  • +193 млн руб. – воздействия общей выручки от реализации (NS):

52’000 млн руб.[факт] * 28%[план] * 18%[план] – 2’428 млн руб.[план].

  • +187 млн руб. – влияния структуры продаж (Si):

52’000 млн руб.[факт] * 30%[факт] * 18%[план] – 52’000 млн руб.[факт] * 28%[план] * 18%[план].

  • +312 млн руб. – относительной маржи (RM%):

3’120 млн руб.[факт] – 52’000 млн руб.[факт] * 30%[факт] * 18%[план] .

Тогда итоговое отклонение АМ (692 млн руб.) получается за счёт сложения расхождений по каждому из факторов выше (193 + 187 + 312). Аналогичные расчёты проводятся и по другим товарным направлениям:

Рис.2. Итоги анализа по товарным категориям в млн руб.

В целом по компании за 2022 год наибольший вклад в благоприятное отклонение валовой прибыли внесло изменение общей выручки от реализации (+690 млн руб.), влияние относительной маржи оказалось также существенным (+494 млн руб.), а изменение структуры продаж практически не повлияло (+10 млн руб.):

Рис.3. Факторный анализ отклонения итоговой валовой прибыли от планового значения

  1. Выручка (NS)

Независимый анализ влияющих на выручку драйверов провели на основе четырёхфакторной модели:

NS = V * CR * КС * AP, где

  • V – количество человек, посетивших торговые точки компании за период
  • CR – доля покупателей в общем количестве посетителей, в %
  • КС – количество проданных единиц товара в чеке, в штуках
  • AP – средняя цена единицы товара без НДС, в рублях.

Результаты анализа продаж представлены в таблице 4 ниже:

Рис.4. Анализ выручки по факторам

  1. Посетители (V)

«Гладиатор» получил дополнительную выручку 5’065 млн руб. за счёт позитивного отклонения трафика на 10,5%:

V[факт] * CR[план] * KC[план] * AP[план] – Выручка[план] =
= 14’456 тыс. чел. * 22% * 3,1 ед. * 5’400 руб. – 48’175 млн руб.

На динамику повлияли:

  • активная рекламная кампания по нескольким каналам коммуникации с клиентом
  • расширение ассортиментной линейки, введение новых товарных категорий
  • увеличение спектра оказываемых услуг в магазинах: мелкий ремонт одежды и обуви, сервис денежных переводов в другие страны
  1. Изменение конверсии посетителей в покупателей (CR)

Неблагоприятное отклонение на 0,9 процентных пункта по CR привело к провалу по выручке на 484 млн руб.:

V[факт] * CR[факт] * KC[план] * AP[план] – V[факт] * CR[план] * KC[план] * AP[план] =

= 14’456 тыс. чел. * 21,8% * 3,1 ед. * 5’400 руб. – 14’456 тыс. чел. * 22% * 3,1 ед. * 5’400 руб.

Основные причины потерь лежали в:

  • дефиците резервного парка платёжных терминалов в течение длительного времени
  • отсутствии достаточного количества квалифицированного торгового персонала
  • неполной размерной линейке по ряду популярных SKU.
  1. Влияние количества единиц товара в чеке (КС)

За год значение КС упало на 3,2%, что привело к потерям у «Гладиатора» на уровне 1’702 млн руб. недополученной выручки:

V[факт] * CR[факт] * KC[факт] * P[план] – V[факт] * CR[факт] * КС[план] * P[план] =
= 14’456 тыс. чел. * 21,8% * 3,0 ед. * 5’400 руб. – 14’456 тыс. чел. * 21,8% * 3,1 * 5’400 руб.

Частично на это повлиял недостаток дешёвых позиций по ряду подгрупп: стельки, носки, крема…

  1. Воздействие средней цены товара (AP)

Положительное отклонение драйвера на 1,9% привело к дополнительной выручке +945 млн руб.:

Выручка[факт] – V[факт] * CR[факт] * КС[факт] * АP[план] =
= 52’000 млн руб. – 14’456 тыс. чел. * 21,8% * 3,0 ед. * 5’400 руб.

Причина в смещении структуры продаж в пользу более дорогих позиций по большинству ассортиментных подгрупп.

  1. Относительная маржа (RM%)

Для анализа RM% разработали модель:

RMi% = 1 – LCi / NSi = 1 – (K1i * K2i * K3i * K4i), где

  • i = 1 .. n – номер анализируемой товарной категории: кровати, матрацы, канцтовары…,
  • NSi – выручка от реализации по товарной категории i, без НДС
  • LCi – себестоимость продаж по товарной категории i.

Каждый коэффициент можно представить в виде:

K1i или «mark-down» = FPi : GSi,

что показывает уровень скидок от первоначальной розничной цены, где:

  • FPi – выручка от продаж с НДС по товарной группе i в ценах реализации до скидок
  • GSi – выручка от реализации с НДС по товарной категории.

K2i = GSi : NSi – влияние НДС категории i.

K3i или «mark-up» = Exwi : FPi

демонстрирует первоначальную наценку к цене закупки на складе иностранного поставщика / производителя (без логистических расходов), где:

  • Exwi – отпускные цены со склада производителя: себестоимость товара до распределения логистических расходов: таможенных пошлин, сборов, доставки…

V4i = LCi : Exwi

свидетельствует о масштабе логистических расходов по отношению Exw категории i.

Проведём анализ относительной маржи (RM%) на примере группы «Кровати».

Рис.5. Данные для анализа относительной маржи (RM%) товарной категории «Кровати»

Самое существенное влияние на приращение RM% оказало благоприятное отклонение по коэффициенту К3 (наценка):

(K1[факт] * K2[факт] * K3[план] * K4[план] – K1[факт] * K2[факт] * K3[факт] * K4[план]) * 100% =
= (1,342 * 1,129 * 0,434 * 1,290 – 1,342 * 1,129 * 0,412 * 1,290) * 100% = 4,24 процентных пункта.

На предыдущих этапах определили, что влияние относительной маржи (RM%) на отклонение абсолютной маржи (АМ) по «Кроватям» составило 312 млн руб. (см. рис.6). Тогда воздействие mark-up на отклонение абсолютной маржи достигнет 661 млн руб. (312 млн руб. * 4,24 п.п. : 2,00 п.п).

Это стало возможным благодаря снижению «Гладиатором» закупочных цен за счёт роста объёмов поставок. Оптимизация маршрутов позволила дополнительно заработать 98 млн руб. в абсолютной марже: положительное отклонение по K4 («логистика») составило +0,62 процентных пункта.

Более ранний выход на этап распродаж товарных остатков привёл к отрицательному отклонению K1 (mark-down) на 2,53 процентных пункта или на 395 млн руб.

Негативной оказалась и динамика K2 (НДС) за счёт изменения структуры продаж в пользу товаров с полной ставкой НДС (20%):

Рис.6. Факторный анализ отклонения AM по товарной категории «Кровати».

Рис.7. Факторный анализ отклонения RM% по группе «Кровати».

Рис.8. Итоговые результаты анализа отклонения валовой прибыли по драйверам (извлечение), в млн. руб.

  1. Иные затраты

По коммерческим и управленческим расходам перерасход по факту колебался на уровне 546 млн руб. (или +7,9%) и был обусловлен:

  1. Начислением дополнительных премий торговому персоналу за превышение объёма продаж, что привело к росту выплат и по страховым взносам.
  2. Ростом арендных расходов магазинов, т.к. часть этих затрат привязана к обороту компании
  3. По статье «Прочие расходы и доходы» компания сэкономила 120 млн руб., снизив недостачу товарно-материальных ценностей и проценты по кредитам: перевыполнение планов по продажам уменьшило объём привлекаемых кредитных средств под пополнение оборотного капитала.
  4. Однако рост прибыли до налогообложения негативно сказался на налоге на прибыль, добавив 167 млн руб.