Какие клиенты крадут вашу прибыль: как коммерческому директору отсечь убыточные
объемы реализации?
Кейс: 2024-2025 годы характеризуются все более мелким дроблением рынка сетевой розницы.
Заказы на точку мельчают, логистика дорожает, доля удаленных регионов доставки
растет.
Коммерческий директор пищевого производства видит парадокс: чем больше продаж в
отдельных регионах, тем меньше прибыль приносит контракт. Очевидно, что в расчете
рентабельности контрактов есть ошибки, но какие?
Заказы на точку мельчают, логистика дорожает, доля удаленных регионов доставки
растет.
Коммерческий директор пищевого производства видит парадокс: чем больше продаж в
отдельных регионах, тем меньше прибыль приносит контракт. Очевидно, что в расчете
рентабельности контрактов есть ошибки, но какие?
Проблема №1
Логистические расходы неверно распределяются между контрактами. Информация о
логистике и продажах по грузополучателям клиентов находятся в 1С УТ или
самописанной CRM, учет производства и сводные показатели финансового результата по
контрагентам – в 1С УПП. Экономические службы для оценки маржинальности контракта
распределяют транспортные расходы по объему реализации. В результате клиент «под
боком» с оказывается менее выгодным по сравнению с региональной отгрузкой на 1000
км.
Проблема №2
Экспансия торговых сетей привела к тому, что заказы на торговую точку снизились до
уровня, не окупающего логистические расходы по части направлений. Эмпирические
оценки размера заказа не помогают, так как при расчетах «по среднему» под критерии
отсечения попадает слишком много клиентов, и это – в условиях недостаточности маржи.
1С УПП не может показать, какие именно торговые точки не выходят на рентабельность,
т.к. информация о грузополучателях находится в 1С УТ.
Проблема №3
Большое разнообразие учетных данных по статьям, связанным со складской логистикой
(нужно учесть и ФОТ, и налоги, и материалы, и обновление инвентаря) приводит к тому,
что сбор и их анализ занимает времени непропорционально полезности выводов.
Использование эмпирических оценок в классических экономических расчетах ограничено.
В результате затраты на складскую обработку грузов не учитываются в составе
себестоимости контрактов.
Логистические расходы неверно распределяются между контрактами. Информация о
логистике и продажах по грузополучателям клиентов находятся в 1С УТ или
самописанной CRM, учет производства и сводные показатели финансового результата по
контрагентам – в 1С УПП. Экономические службы для оценки маржинальности контракта
распределяют транспортные расходы по объему реализации. В результате клиент «под
боком» с оказывается менее выгодным по сравнению с региональной отгрузкой на 1000
км.
Проблема №2
Экспансия торговых сетей привела к тому, что заказы на торговую точку снизились до
уровня, не окупающего логистические расходы по части направлений. Эмпирические
оценки размера заказа не помогают, так как при расчетах «по среднему» под критерии
отсечения попадает слишком много клиентов, и это – в условиях недостаточности маржи.
1С УПП не может показать, какие именно торговые точки не выходят на рентабельность,
т.к. информация о грузополучателях находится в 1С УТ.
Проблема №3
Большое разнообразие учетных данных по статьям, связанным со складской логистикой
(нужно учесть и ФОТ, и налоги, и материалы, и обновление инвентаря) приводит к тому,
что сбор и их анализ занимает времени непропорционально полезности выводов.
Использование эмпирических оценок в классических экономических расчетах ограничено.
В результате затраты на складскую обработку грузов не учитываются в составе
себестоимости контрактов.
Решение:
Объединение данных через CFOLM «связывает» информацию об адресах, пробегах и
ежедневных объемах отгрузки грузополучателей (торговых точек контрагентов) с
данными о суммах реализации, логистических расходов и себестоимости продукции,
получая расчет коммерческой маржи с точностью до торговой точки / региона /
населенного пункта. Это позволяет корректно оценить размер заказа и диверсифицировать
его по регионам / частоте отгрузки, и отсечь явно нерентабельные направления и
клиентов.
Эмпирические оценки аналитиков, основанные на беглом анализе, могут быть
использованы наравне с учетными данными, что позволяет оценивать полную
себестоимость контракта.
Коммерческий директор может задать CFOLM вопросы:
«Какой минимальный заказ обеспечивает необходимую маржинальность в городе N?»
«Как изменится прибыль контракта, если учесть проценты на отсрочку долга в размере
ставки коммерческого кредита?»
"Какие продукты выгоднее продавать при существующих производственных
ограничениях?"
Объединение данных через CFOLM «связывает» информацию об адресах, пробегах и
ежедневных объемах отгрузки грузополучателей (торговых точек контрагентов) с
данными о суммах реализации, логистических расходов и себестоимости продукции,
получая расчет коммерческой маржи с точностью до торговой точки / региона /
населенного пункта. Это позволяет корректно оценить размер заказа и диверсифицировать
его по регионам / частоте отгрузки, и отсечь явно нерентабельные направления и
клиентов.
Эмпирические оценки аналитиков, основанные на беглом анализе, могут быть
использованы наравне с учетными данными, что позволяет оценивать полную
себестоимость контракта.
Коммерческий директор может задать CFOLM вопросы:
«Какой минимальный заказ обеспечивает необходимую маржинальность в городе N?»
«Как изменится прибыль контракта, если учесть проценты на отсрочку долга в размере
ставки коммерческого кредита?»
"Какие продукты выгоднее продавать при существующих производственных
ограничениях?"
14 Ноября 2025
Оставить заявку на демоверсию
Узнайте больше о возможностях сервиса CFOLM и его применении в вашей ситуации