Демо-кейс Paola Solutions

Данные анонимированы и носят ознакомительный характер

Использовались технологии анализа Paola Solutions, включающие в себя аудит эконометрических показателей дохода и расхода, аудит маркетинговой активности и сценарное моделирование внешних факторов и бизнес-решений.

Мы воссоздали цифрового двойника бизнеса, используя данные от клиента и данные из открытых источников.

Бетонный завод в Московской области

Маркетинговый и коммерческий аудит
Карта используемых данных
Завод работает уже 10 лет.

Долгое время генерировал стабильную выручку, работая на кластер застройки поблизости. В 2021 году стройка была окончена и в последние 5 лет завод активно расширял свой клиентский портфель.

Подготовка данных и ретроспективный анализ данных о доходах и расходах за последние 2 года

Шаг 1
Бизнес имеет явную сезонность
Cезонность, зависящую от активности строительства. Пик приходится на лето, спад - на зиму. Выявили скрытый расход: обслуживание дебиторской задолженности B2B клиентов. Средняя отсрочка платежа - около 60 дней.
Летний период генерирует прибыль
Зима убыточна. Летняя прибыль покрывает убыток зимы. Бизнес очень зависим от стоимости сырья — на это мы влиять не можем, однако видно, что часть с логистикой может быть оптимизирована. Более 30% прибыли уходит на логистику
Частные заказчики и ИЖС генерируют основную прибыль
B2B-направления полностью убыточны. Главным образом из-за сложного логистического плеча.

(Оплата простоев на объектах и бензин тратят в районе 40% от общих расходов)
Проводим логистический аудит
B2B даёт высокие объёмы заказов (в 3,5 раза выше, чем Частники и ИЖС), из-за этого создаётся высокая нагрузка на автопарк. Среднее логистическое плечо — 38 км. Также долгие простои сказываются на маржинальности.
Огромный объём близлежащего ИЖС — основной драйвер бизнеса
B2B-сектор распределяется по географии вплоть до 45+ км от завода. Их средний чек выше, чем у ИЖС и Частных клиентов, но работают они на кэш-флоу и объём.
География трaфикa
Необходимо строгое ограничение географии рекламной активности и перепроверять географию доставки перед выпуском заказа.
Коммерческий департамент ориентировался на цену привлечения Клиента, отдел маркетинга — на цену привлечения Лида

На данном графике мы сравниваем цену привлечения Лида и цену привлечения Клиента.

Также вывели здесь LTV: завод держится только на ИЖС и Частных клиентах, это подтверждено.
Эффект угасания рекламной активности
очень короткий: при полном отключении рекламы о предприятии забудут через 3 дня.
Саммари

Необходима точечная настройка каждого рекламного канала. Здесь рассчитали средний объём и среднюю маржу по каждому из рекламных каналов.

Для каждого рекламного канала был намечен свой CPO. Потенциал роста для каждого рекламного канала намечен.

Первый на оптимизацию — Я. Директ (левый верхний угол). Цена привлечения клиента значимо выше, чем средняя чистая прибыль с клиента.

Алгоритм рассчитал тысячи независимых сценариев с изменением погоды, ставки ЦБ, стоимостей цемента, щебня и песка. Дисперсия получилась широкой, доверительный интервал — 95%.

Анализ рисков, сценарное и вероятностное моделирование

Шаг 2
Моделирование сценариев и бизнес-решений
Летний период генерирует прибыль, зима убыточна. Летняя прибыль покрывает убыток зимы.

Бизнес очень зависим от стоимости сырья — на это мы влиять не можем, однако видно, что часть с логистикой может быть оптимизирована. Более 30% прибыли уходит на логистику.
контакты
Попробуйте новый стандарт — быстрее, прозрачнее, эффективнее
Свяжитесь с нами любым удобным способом и мы поможем вашему продукту занять свое место на рынке