> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://resolve-wiki.huckster.ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://resolve-wiki.huckster.ru/sarp/instrukciya-po-funkcionalu-i-ispolzovaniyu-bloka-analitika/plan-fakt-prodazh-i-prognozy.md). # План-факт продаж и прогнозы ### 🗓 План-факт продаж Функционал раздела **«План‑факт продаж»** позволяет:: * сравнивать текущие показатели продаж с прошлыми периодами; * устанавливать плановые значения по ключевым метрикам; * отслеживать выполнение плана в режиме реального времени. Сравнение с прошедшим выбранным полным календарным месяцем (Вариант А)
Сравнение с аналогичным периодом прошлого месяца (Вариант В).
Расшифровка основных показателей * **Сумма заказов, РУБ** – сумма заказов за вычетом отмен и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Выкуп руб** – сумма выкупленных заказов и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Доход руб** – сумма к выплате, т.е. сумма выкупа за вычетом всех удержаний (затрат) маркетплейса и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Удержаний всего, РУБ** – сумма затрат удержанных маркетплейсом и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Хранение, РУБ** – сумма хранения и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Логистика, РУБ** – сумма логистики и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Эквайринг, РУБ** – сумма эквайринга и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Продвижение, РУБ** – сумма продвижения и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Комиссия МП, РУБ** – сумма комиссии и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом; * **Прочие затраты, РУБ** – сумма прочих затрат и процент изменения по сравнению с предыдущем периодом.
{% hint style="info" %} Все подсказки по значению используемых терминов и обозначений всегда можно увидеть под значком \ {% endhint %} {% hint style="info" %} Термин «План» в Модуле SARP используется в двух подходах анализа. Первый вариант – в качестве обозначения планового показателя продаж и иных KPI (выкупы, доход, чистая прибыль и др.) и задается самим Пользователем покабинетно или в целом по бизнесу. Второй вариант - в целях сравнительного анализа основных показателей, достигнутых селлером на текущую дату (заказы, выкупы, доход), по сравнению с фактическими показателями предыдущих периодов. {% endhint %} **Суть функционала «Установка плана»** В разделе появилась возможность задать **план продаж на месяц** по трём показателям: * сумма заказов (руб.); * сумма выкупов (руб.); * доход (руб.). После установки плана система позволяет отслеживать, насколько текущие результаты соответствуют целевым значениям. **Анализ выполнения плана** В правой части интерфейса отображаются: * **выполнение плана на текущую дату** (в %): например, «24,12 %» означает, что на текущую дату выполнено 24,12 % от плана в 150 000 руб.; * **сумма, оставшаяся до выполнения плана** (в руб.): например, «113 813 руб.» — столько нужно продать для достижения цели, если отображается с минусом значит на столько перевыполнили план. **Переключение между показателями** Для анализа разных метрик используйте переключатель вверху графика: * **«Заказы»** — график и статистика адаптируются под этот показатель; * **«Выкупы»** — данные обновляются автоматически; * **«Доход»** — отображается соответствующая динамика. **Практические примеры использования** * **Контроль динамики:** отслеживайте приближение текущих продаж к плану. * **Принятие решений:** при отставании от плана (например, 24 % вместо 30 %) проанализируйте причины (снижение спроса, логистические задержки) и скорректируйте стратегию. * **Планирование ресурсов:** оптимизируйте запасы, акции и рекламные кампании, зная остаток до плана. * **Сравнение с прошлым периодом:** оценивайте, улучшились ли результаты относительно аналогичного периода прошлого года. **Важные нюансы** * План можно **корректировать в любой момент** — изменения сразу отобразятся на графике. * Данные **обновляются автоматически** по мере поступления новых продаж. * Функционал работает для **выбранного маркетплейса и кабинета** (настройка через фильтры). **Вывод** Новый функционал позволяет: * сравнивать текущие продажи с прошлыми периодами; * ставить конкретные цели по ключевым метрикам; * отслеживать выполнение плана в реальном времени; * оперативно реагировать на отклонения. Используйте эти возможности для эффективного управления продажами! ### **📈 Тренд-прогноз** **Тренд-прогноз** позволяет просчитать и визуализировать ожидаемые(прогнозируемые) значения ключевых показателей до конца текущего месяца. Прогнозные данные отображаются на графиках **заказов, выкупов и дохода** в виде пунктирной линии, продлённой от последней доступной точки (последней даты текущего месяца).
Прогноз строится по двум сценариям: 1. **По тренду за предыдущий месяц**\ — Используются данные полного предыдущего месяца. 2. **По тренду за текущий месяц**\ — Используются данные с начала текущего месяца до текущей даты.\ — Рассчитывается на основе фактической динамики показателей в текущем периоде.\ — Прогноз по данным текущего месяца **активируется с 7-го числа текущего месяца**, так как до этой даты, как правило, недостаточно статистически значимых данных для достоверного расчёта тренда.\ — До 7-го числа данный вариант недоступен и не отображается. Для целей расчета тренда применяется известный **алгоритм линейной регрессии** с минимизацией среднеквадратичных отклонений - статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. **Алгоритм** Ключевая идея линейной регрессии — найти такую линейную функцию y=ax+b (оптимальную линию, проходящую через точки данных), которая минимизирует расстояние между предсказанными значениями и фактическими данными. При этом «расстояние» обычно измеряется как сумма квадратов отклонений, что делает метод чувствительным к выбросам в данных. **Допущения линейной регрессии:** * *Линейность* — взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными должна быть линейной: изменение зависимой переменной пропорционально изменению независимых переменных. * *Независимость* — наблюдения должны быть независимыми друг от друга: значение одного наблюдения не влияет на значение другого. **Некоторые показатели, которые рассчитываются в результате линейной регрессии:** * *Линейный коэффициент корреляции* — показывает тесноту связи между факторами. Чем ближе абсолютное значение к единице, тем сильнее линейная связь между факторами. * *Коэффициент детерминации* — характеризует долю дисперсии результативного признака, объясняемую регрессией, в общей дисперсии результативного признака. Прим: В случае значений указанных коэффициентов *ниже пороговых значений тренд-прогноз считается недостаточно достоверным* и не визуализируется для пользователя. **Правила отображения:** • Прогнозные линии отображаются пунктиром разного цвета (синий цвет — фактические данные по предыдущему месяцу, зеленый пунктир — тренд-прогноз по предыдущему месяцу, оранжевый пунктир — по текущему месяцу). * На графике предусмотрена **подпись легенды**: * «Прогноз (по предыдущему месяцу)» * «Прогноз (по текущему месяцу)» — при наличии (после 7-го числа). * Прогноз экстраполируется **до последнего дня текущего месяца**, включительно. * При наведении на точку прогноза отображается всплывающая подсказка с датой и ожидаемым значением. **Пример интерпретации:** > На 10-е число декабря система строит два прогноза: > > * Первый — на основе динамики показателей за ноябрь (исторический тренд) > * Второй — на основе фактических данных с 1 по 10 декабря (актуальный тренд) > * Анализ двух трендов позволяет оценить, опережает ли на текущий момент бизнес-процесс прошлые темпы или отстаёт и насколько это отклонение существенно. **Примечание:** Реализованный в данном модуле тренд-прогноз носит упрощенный и **рекомендательный характер** и не учитывает многие дополнительные факторы (участие в акциях и распродажах типа «черной пятницы», динамику затрат на рекламу, сезонность, эластичность спроса, нулевые остатки, попадание карточек «в архив» и т.д.). Рекомендуется использовать его как простой и наглядный инструмент для оперативного планирования и корректировки стратегии продаж и ценообразования. ### Инструкция по разделу «Аномалии» **1. Назначение раздела** Раздел **«Аномалии»** предназначен для **анализа динамики продаж** с возможностью сравнения показателей **текущего месяца** с **предыдущим периодом** (глубиной в **три месяца**). Функционал модуля **«Аномалии»** помогает в автоматическом режиме выявлять: * дни с **аномально низкими продажами**; * дни с **аномально высокими продажами**. Это позволяет селлеру: * анализировать **причины всплесков/провалов**; * оперативно реагировать на **отклонения**. **2. Алгоритм работы** 1. По данным **предыдущего периода** (продолжительностью **1 месяц**, например, *январь 2026 г.*) рассчитывается **средняя скорость продаж в день**. 2. Сравниваются продажи за **каждый день текущего месяца** (например, *февраль 2026 г.*) с **усреднённым показателем предыдущего месяца**. 3. Выделяются и визуализируются **цветом** (по «принципу светофора») дни по трём критериям: 🔶 **Красный** — **аномально низкие продажи** (*в 2 раза ниже средней скорости продаж предыдущего периода*).\ 🔶 **Зелёный** — **аномально высокие продажи** (*в 2 раза выше средней скорости продаж предыдущего периода*).\ 🔶 **Жёлтый** — **средние значения** (*динамика сопоставима с предыдущим месяцем, без существенных отклонений*). 4. **Фактические данные предыдущего периода** отображаются **синей линией** для визуального сравнения. **3. Элементы интерфейса (на примере графика)** **График «Выявление аномалий»**: * **Ось X** (горизонтальная) — **дни месяца**. * **Ось Y** (вертикальная) — **объём продаж в рублях**. * **Цветовые маркеры**: * 🔶 **Красный** — аномально низкие продажи. * 🔶 **Зелёный** — аномально высокие продажи. * 🔶 **Жёлтый** — средние значения продаж. * **Синяя линия** — фактические данные предыдущего периода. **Сводные показатели** (справа от графика): * **Высокие показатели**: * количество дней высоких продаж; * сумма продаж за эти дни; * процент от общего показателя продаж на текущую дату. * **Низкие показатели**: * количество дней низких продаж; * сумма продаж за эти дни; * процент от общего показателя продаж на текущую дату. * **Процент от общей суммы** — доля продаж за **«пиковые»** и **«провальные»** дни в общем объёме продаж на текущую дату. **4. Как интерпретировать данные (пример)**
* ``` * **Зелёные зоны** (высокие продажи)**:** ``` ``` * Количество дней: **5**. * Общая сумма продаж: **2 047 049 руб.**. * Доля от общей суммы текущего периода: **28,68%**. * Эти дни отмечены **зелёной зоной** на графике. Это периоды всплеска продаж, значительно превышающие средние значения января. * **Красные зоны** (низкие продажи относительно января 2026 г.): * Количество дней: **1**. * Общая сумма продаж: **59 590 руб.**. * Доля от общей суммы текущего периода: **0,83%**. * Этот день отмечен **красной зоной** на графике. Это период, когда продажи резко упали по сравнению с январём. **3. Средние значения:** * **Жёлтая зона** показывает дни, где динамика продаж сопоставима с январём 2026 г. Это основная часть графика, где нет существенных отклонений. ``` **5. Практические кейсы для использования** * **Анализ акций и скидок**: проверить, были ли акции/скидки в дни высоких продаж. * **Оценка сезонности**: выделить аномальные дни в праздники/выходные для планирования запасов и акций. * **Контроль остатков**: в «красные» дни проверить остатки и скорректировать ценовую стратегию/логистику. * **Мониторинг конкурентов**: сопоставить аномалии с активностью конкурентов (скидки, новые позиции). * **Оптимизация поставок**: планировать запасы перед днями с традиционно высокими продажами. * **Анализ внешних факторов**: учитывать праздники, выходные, погоду. **6. Как использовать раздел для принятия решений** * Для **«красных» зон** (низкие продажи): * проанализировать **остатки товара**; * проверить **активность конкурентов**; * оценить **изменения в ценовой политике**; * рассмотреть **участие в акциях/промокампаниях**. * Для **«зелёных» зон** (высокие продажи): * выяснить **причины всплеска** (акции, скидки, сезонный спрос); * оценить **окупаемость затрат** (реклама, логистика); * запланировать **увеличение запасов** на аналогичные периоды. * Для **«жёлтых» зон** (средние значения): * продолжить **текущую стратегию** (динамика близка к среднему показателю предыдущего месяца). **7. Дополнительные возможности** Сравнить аномалии по метрикам: * **По заказам** — анализ количества сделок. * **По выкупам** — оценка конверсии и реального спроса. * **По доходам** — анализ финансовых результатов. **8. Рекомендации** * Проверять раздел **минимум раз в неделю**. * Комбинировать с **другими отчётами** (например, АВС‑анализом). * Сохранять **выводы по периодам** для выявления трендов. * Использовать **фильтры** (маркетплейс, кабинет) для детализации. **Вывод** Раздел **«Аномалии»** — инструмент для: * быстрого выявления **проблемных и успешных дней**; * принятия **обоснованных решений** по управлению продажами, остатками и маркетингом. Используйте его для **повышения эффективности бизнеса** на маркетплейсе! ### Буст-прогноз
**1. Что такое «Буст-прогноз»?** «Буст-прогноз» — это инструмент прогнозирования изменений в продажах (заказах, выкупах, доходах) в зависимости от корректировки средней цены товара (скидки/наценки). Он показывает, как могут измениться показатели, если вы измените ценовую политику (например, дадите скидку 15%). **2. В чём отличие от «Тренд-прогноза»?** * **Тренд-прогноз** — рассчитывает скорость продаж по текущему и предыдущему периодам, рисуя две пунктирные линии (по предыдущему и текущему периоду). Это базовый прогноз без учёта изменений цены. * **Буст-прогноз** — строится на основе тренд-прогноза, но учитывает влияние изменения цены (скидок/наценок). Если цена не меняется, буст-прогноз совпадает с тренд-прогнозом. Если цена меняется — прогноз корректируется. **3. Как работает буст-прогноз на графике?** На графике представлены: * **Синяя линия** — фактические данные предыдущего периода. * **Оранжевая линия** — фактические данные текущего периода. * **Пунктирные линии** — прогноз (тренд и буст). * **Точка «Прогноз HukcsterMind»** — дополнительный прогноз, рассчитанный с помощью ИИ (находится между значениями тренд- и буст-прогноза). **4. Как использовать буст-прогноз для принятия решений?** 1. **Выберите период анализа** (предыдущий и текущий) в интерфейсе. 2. **Определите показатель для анализа** (заказы, выкупы, доходы) — они отображаются в правой части интерфейса. 3. **Задайте изменение цены** (скидка/наценка) через кнопку «Установить скидку/наценку». Система рассчитает, как это повлияет на продажи. 4. **Проанализируйте график и числовые данные:** * Сравните фактические данные с прогнозом. * Оцените, как изменение цены влияет на заказы, выкупы и доходы. * Используйте точку «Прогноз HukcsterMind» как дополнительный ориентир. **5. Ограничения буст-прогноза** * **Максимальная скидка/наценка** — 20%. При превышении этого порога прогноз не рассчитывается, так как результаты становятся слишком неопределёнными. * **Начало месяца** — в первые 10 дней данные для прогнозирования ограничены, прогнозы могут быть менее точными. * **Чувствительность спроса** — при небольших изменениях цены количество заказов может не измениться. **6. Как интерпретировать числовые данные?** В правой части интерфейса представлены данные по трём показателям (заказы, выкупы, доходы): * **Факт за предыдущий период** — реальные продажи за прошлый период. * **Факт на текущую дату** — текущие продажи. * **Буст-прогноз по предыдущему периоду** — прогноз на основе прошлых данных с учётом изменения цены. * **Буст-прогноз по текущему периоду** — прогноз на основе текущих данных с учётом изменения цены. **7. Пример использования** Допустим, вы хотите узнать, как изменится доход, если снизить цену на 10%: 1. Выберите период анализа. 2. Выберите показатель «Доходы». 3. Установите скидку 10% через соответствующую кнопку. 4. Проанализируйте график и числовые данные — система покажет, как изменится доход при таком сценарии. **8. Важные нюансы** * Буст-прогноз учитывает **эластичность спроса** — зависимость количества заказов от изменения цены. * При повышении цены количество заказов может уменьшиться, но средняя цена продажи вырастет (и наоборот). * Прогнозы являются **ориентиром**, а не гарантированным результатом — учитывайте другие факторы, влияющие на продажи. **Вывод:** буст-прогноз помогает оценить влияние изменения цены на ключевые показатели продаж, позволяя принимать более обоснованные решения по ценообразованию. ### Контакты поддержки --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://resolve-wiki.huckster.ru/sarp/instrukciya-po-funkcionalu-i-ispolzovaniyu-bloka-analitika/plan-fakt-prodazh-i-prognozy.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.