P&L, себестоимость и план-факт
Компания вела управленческий учет в 1С и Excel, но руководству было сложно видеть прибыльность направлений и причины отклонений. Собран аналитический контур с P&L, себестоимостью, расходами и план-фактом.
Читать кейсКейсы
Примеры задач, которые решает управленческая аналитика
На первом этапе кейсы представлены в обезличенном формате. Их можно заменить реальными проектами после согласования с клиентами.
Обезличенные кейсы
4 типовых проекта для компаний 1 млрд+
Кейсы показывают не постановку учета с нуля, а создание аналитического слоя поверх уже существующих данных: 1С, ERP, SQL, Excel, CRM и внешних источников.
ДДС, дебиторка и маржинальность
Данные продаж, платежей и задолженности объединены в витрины и дашборды. Руководство получило контроль денежного потока, дебиторки и маржинальности клиентов.
Читать кейсКонсолидация по юрлицам
Разные юрлица и направления использовали собственные формы отчетности. Настроена единая модель показателей, консолидация и drill-down до источников.
Читать кейсПродажи, маржа и расходы
Коммерческие и финансовые данные связаны в одном кубе: продажи, регионы, клиенты, продукты, расходы и маржинальность. Руководители направлений получили единый контур анализа.
Читать кейсP&L, себестоимость и план-факт для производственной компании
Ситуация
Производственная компания вела управленческий учет в 1С и Excel. Финансовая служба ежемесячно готовила управленческие отчеты по выручке, себестоимости, расходам и прибыли. Данные были рассчитаны, но руководству было сложно быстро увидеть общую картину бизнеса и понять причины отклонений от плана.
Основная проблема была не в отсутствии учета, а в том, что результаты учета оставались в виде разрозненных таблиц. Для анализа приходилось вручную собирать данные по статьям, подразделениям, продуктовым группам и периодам.
Задача
- Показать P&L, выручку, валовую прибыль и EBITDA в едином контуре.
- Дать анализ себестоимости по продуктовым группам.
- Настроить расходы по статьям и ЦФО.
- Сделать план-факт по ключевым показателям и причины отклонений.
Что было сделано
Были подключены данные из 1С и управленческих Excel-файлов. На их основе собраны витрины данных и аналитический куб с едиными правилами расчета показателей.
Финансовый результат по месяцамПлан-факт по P&LСтруктура себестоимостиРасходы по статьям и подразделениямДинамика маржинальностиDrill-down до продукта, статьи и ЦФО
Результат
Руководство получило единый аналитический слой поверх существующего управленческого учета. Финансовая служба сократила ручную подготовку отчетов, а собственник и CEO получили возможность быстро видеть, где изменилась прибыль, какие расходы выросли и какие продуктовые группы дают отклонение от плана.
Управленческий эффект: ежемесячный финансовый разбор стал проходить через единый дашборд с детализацией, а не через сравнение нескольких Excel-файлов.
ДДС, дебиторка и маржинальность для дистрибьютора
Ситуация
Дистрибьюторская компания имела несколько источников данных: продажи велись в учетной системе, платежи отслеживались отдельно, дебиторская задолженность анализировалась в Excel, а маржинальность клиентов рассчитывалась вручную.
Руководство видело оборот и поступления, но не всегда понимало, какие клиенты и направления действительно прибыльны, где накапливается дебиторка и как изменения в оплатах влияют на денежный поток.
Задача
- Собрать ДДС, поступления и списания в один управленческий контур.
- Показать дебиторскую задолженность и просрочку по клиентам.
- Связать продажи, валовую прибыль и маржинальность.
- Настроить план-факт по денежному потоку.
Что было сделано
Данные из 1С, банковских выписок и CRM были объединены в единую витрину. Для анализа построен аналитический куб с разрезами по клиентам, менеджерам, направлениям, регионам, договорам и периодам.
Денежный поток по дням и месяцамСтруктура поступлений и платежейПросроченная дебиторкаМаржинальность клиентовКлиенты с высоким оборотом и низкой прибыльностьюПлан-факт по ДДС
Результат
Компания получила единый контур анализа денег, продаж и задолженности. Финансовый директор стал видеть не только факт поступлений, но и связь между клиентами, продажами, маржей и дебиторской задолженностью.
Управленческий эффект: руководство быстрее выявляет клиентов с риском просрочки, контролирует денежный поток и принимает решения не только по обороту, но и по реальной маржинальности.
Консолидация управленческой отчетности по юрлицам для холдинга
Ситуация
В группе компаний несколько юрлиц и направлений бизнеса использовали собственные формы управленческой отчетности. Часть данных находилась в разных базах 1С, часть — в Excel-файлах, часть — в SQL-базе.
Финансовая служба ежемесячно собирала консолидированный отчет вручную. Из-за разных форматов, статей и версий данных подготовка отчетности занимала много времени, а сверка показателей требовала дополнительных коммуникаций между подразделениями.
Задача
- Создать единую модель управленческих показателей по группе компаний.
- Консолидировать отчетность по юрлицам, направлениям, ЦФО и проектам.
- Сопоставить статьи доходов и расходов между источниками.
- Сделать детализацию до исходных данных.
Что было сделано
Была описана единая структура управленческих показателей и настроено сопоставление статей между источниками. Данные из разных баз 1С, SQL и Excel были приведены к единой модели.
Консолидированный P&LДДС по группе компанийУправленческий балансПлан-факт по юрлицамСтруктура расходовПрибыльность направлений
Результат
Холдинг получил единую версию управленческой отчетности. Руководство стало видеть показатели по группе в целом и отдельно по каждому юрлицу, направлению и ЦФО.
Управленческий эффект: сократилось время на подготовку консолидированной отчетности, а руководство получило прозрачную картину бизнеса без ручного объединения файлов.
Продажи, маржа и расходы для FMCG-производителя
Ситуация
FMCG-производитель анализировал продажи, расходы и финансовые показатели в разных отчетах. Коммерческая служба смотрела продажи по клиентам и регионам, финансовая служба — расходы и прибыль, руководство — итоговые показатели по компании.
Из-за разрозненности данных было сложно быстро ответить на вопросы: какие клиенты дают прибыль, где снижается маржинальность, какие регионы растут, но ухудшают финансовый результат, и как связаны продажи, скидки, расходы и итоговая прибыль.
Задача
- Объединить коммерческие и финансовые данные в одной BI-модели.
- Показать продажи, валовую прибыль, расходы и маржинальность.
- Дать аналитику по клиентам, продуктам, регионам и каналам продаж.
- Настроить план-факт по продажам и прибыли.
Что было сделано
Были объединены данные из учетной системы, коммерческих отчетов и Excel-файлов. Для анализа построены витрины данных и аналитический куб с разрезами по клиентам, регионам, продуктовым группам, каналам продаж и статьям расходов.
Продажи и маржа по клиентамПрибыльность регионовДинамика выручки и валовой прибылиРасходы по направлениямРейтинг клиентов по обороту и маржеОтклонения до продукта и региона
Результат
Руководители направлений получили единый контур анализа продаж, маржи и расходов. Финансовая и коммерческая службы начали работать с одной версией данных.
Управленческий эффект: компания оценивает клиентов и регионы не только по объему продаж, но и по прибыльности, быстрее видит причины изменения маржинальности и точнее обсуждает условия работы с клиентами.
Следующий шаг
Обсудим, как ваши управленческие данные могут выглядеть в дашбордах
Разберем текущую отчетность, источники данных и управленческие задачи. Предложим пилотный контур без замены существующей учетной системы.