Юнит-экономика: факторный анализ выручки в Excel с помощью Power Query

Целевой канал продаж для многих компаний — маркетплейсы. Чтобы руководству основываться на финансовых показателях перед принятием решений в условиях работы на маркетплейсах, используют юнит-экономику. В статье рассмотрим отдельные аспекты юнит-экономики. Вы узнаете, как организовать контроль объемов выручки и ее факторный анализ для целей юнит-экономики с помощью надстройки в Excel Power Query.

ЧТО ТАКОЕ ЮНИТ-ЭКОНОМИКА?

Юнит — это продаваемая компанией единица продукции (работы, услуги), которая генерирует доход. Юнит-экономика оценивает прибыльность одного юнита: сколько бизнес зарабатывает или теряет на нем. Юнит-экономика —это расчет разницы между выручкой и расходами на продукт, клиента или пользователя.

Задачи, которые решает юнит-экономика:

• оценить прибыльность бизнеса или продукта перед стартом;

• установить оптимальную цену, чтобы оставалось место для акций;

• определить точки безубыточности;

• оценить возможности масштабирования;

• сформировать ассортимент и определить, какую продукцию выгоднее продавать;

• убрать убыточные позиции в ассортименте;

• скорректировать рекламную кампанию;

• спрогнозировать прибыль и оценить доходность каналов продаж;

• выбрать подходящий тариф или условия работы с маркетплейсом.

Юнит-экономика помогает определить, сколько зарабатывает продавец с каждой продажи после вычета всех расходов.

Чтобы рассчитать юнит-экономику, учитывают следующие факторы:

• себестоимость продукции;
• логистику, включая расходы на обратную логистику — возвраты;
• комиссию маркетплейса;
• упаковку;
•  рекламу (карточки товара в топе, участие в акциях, скидки и т. д.).

Юнит-экономику рассчитывают перед запуском товара, после начала продаж и регулярно при изменении ассортимента или тарифов маркетплейса.

Расчеты в юнит-экономике — масштабная задача. Ввиду ограниченности формата статьи рассмотрим первое, с чего нужно начать эти расчеты, — факторный анализ фактически полученной выручки.

ПОДГОТОВКА ДАННЫХ К ФАКТОРНОМУ АНАЛИЗУ ВЫРУЧКИ

Условная компания «Омега» занимается продажами швейной продукции на нескольких маркетплейсах. Данные о продажах формируют как в таблице 1.

В таблице 1 приведены продажи по одному из маркетплейсов. Платья Фуксия в количестве 10 шт. проданы 01.07.2025 на сумму 8970 руб. и т. д.

Данные по продажам с разных маркетплейсов формируют в разные таблицы. В нашем примере их будет три. Три файла Excel помещают в отдельную папку на рабочем месте руководителя, откуда настраивают запрос в Excel Power Query. Визуал и последовательность действий в разных версиях Excel будет незначительно отличаться, сути это не меняет. В статье рассмотрим создание запроса в Excel 2016.

Структура всех таблиц должна быть идентичной. Важный момент: в таблицах-источниках не должно быть пустых строк.

Создаем отдельную книгу Excel для консолидации данных — файл с названием «Анализ». Откроем этот файл и перейдем на вкладку Power Query ⟶ Получение внешних данных ⟶ Из файла ⟶ Из папки (рис. 1).

Далее указываем путь к папке и выполняем команду Изменить. Так как исходных файлов с продажами по маркетплейсам три, редактор Power Query покажет следующие запросы (рис. 2).

В окне редактора запросов разворачиваем двойной стрелкой столбец Content Binary и выбираем имя листа (Лист 1), который нужно взять из каждого файла (рис. 3).

Запрос готов к факторному анализу. Выполняем команду: «Закрыть и загрузить в». Выбираем способ представления данных в книге — Таблица (рис. 4, 5).

В результате получили таблицу (рис. 6), которая содержит данные всех таблиц-источников, помещенных в настроенную папку. Таблица по умолчанию уже отформатирована как «умная», ей присвоено имя по имени запроса Power Query — Маркетплейсы.

Вся необходимая информация уже содержится в таблице на рис. 6. Однако более эффективно воспользоваться визуализацией: вкладка Диаграммы ⟶ Сводная диаграмма ⟶ На новый лист (рис. 7). Настроили одновременно сводную диаграмму и таблицу.

С помощью «Полей сводной таблицы» и вкладки «Конструктор» настраиваем диаграмму. При необходимости добавляем временную шкалу (вкладка Вставка ⟶ Фильтры). На рисунке 7 видно, что по всем каналам продаж лидирует модель платья Лилия (синяя область), что подтверждается данными сводной таблицы — 586 594 руб., 388 063 руб. и 581 239 руб. выручки соответственно.

При необходимости настраивают дополнительные сводные таблицы и диаграммы для анализа юнит-экономики, получают юнит-показатели в абсолютном значении.