Поиск
🏤 Мегановости 🗞 👉📰
1️⃣ Positive Technologies $POSI за полугодие увеличила отгрузки на 49% — до 7,4 млрд ₽. Продажи флагманских продуктов выросли на 60–130%. Особенно сильный рост у MaxPatrol VM и PT NAD.
Хорошо пошли и новые решения — межсетевой экран PT NGFW почти на 1 млрд ₽, сервис PT Dephaze и продукт для защиты данных.
Компания экономит: маркетинг –30%, ивенты –20%, но при этом Hack Days собрал 150 тыс. человек. Штат сократили до 2607, но наняли 130 спецов.
Финансовые показатели всё ещё в минусе, но улучшились. Основной убыток из-за процентов по долгам, которые сократят за счёт выпуска облигаций.
Цель — выйти к концу года на 33–38 млрд ₽ отгрузок. Большой рост ждут в 4 квартале.

🪙Национализация 2.0
Инвестиции в России с риском национализации требуют особой осторожности и специфического подхода к анализу.
Про особенности писал здесь:
https://t.me/pensioner30/8304
Вот ключевые шаги и стратегии для снижения рисков.
Анализ компании на предмет рисков:
1. Сектор экономики:
Высокий риск: Стратегические отрасли: энергетика (нефть, газ, электроэнергия), оборонно-промышленный комплекс (ОПК), добыча критически важных минералов, инфраструктура (транспорт, связь), финансы (системообразующие банки). Компании с уникальными технологиями или ресурсами.
Средний риск: Металлургия, химия, крупное машиностроение, сельхозземли/производство.
Относительно низкий риск: Потребительский сектор (FMCG, ритейл, услуги), ИТ (не связанное с госзаказом/безопасностью), фармацевтика (не стратегические производители), малый и средний бизнес.
2. Значимость для государства:
Системообразующие компании: Те, чей крах или остановка могут вызвать каскадный эффект в экономике или соцсфере. Например некоторые производители и поставщики эл энергии.
Ключевые поставщики для госсектора/ОПК: Особенно если продукция критична для безопасности или госпрограмм.
Экспортеры валютной выручки: Крупные игроки в сырьевом экспорте.
3. Собственники и управление:
Связи с государством: Наличие государственной доли (Росимущество, ВЭБ.РФ, госкорпорации), "дружественных" государству олигархов. С одной стороны, это может быть защитой, с другой - делает компанию более интегрированной в госсистему и потенциальным объектом полного контроля.*
История конфликтов с властью. Судебные споры, критика со стороны высокопоставленных лиц, антимонопольные дела с политическим оттенком.
Репутация собственников: Наличие санкций против бенефициаров/менеджеров, связи с неугодными лицами.
4. Политический контекст и законодательство:
Текущая политика: Фокус на "экономический суверенитет", импортозамещение, усиление госрегулирования в определенных отраслях. Законодательные инициативы, расширяющие основания для вмешательства государства.
Формальные основания для национализации: Закон предусматривает национализацию "в исключительных случаях, связанных с обеспечением обороны страны и безопасности государства" с компенсацией. Ключевая проблема: трактовка этих оснований может быть очень широкой, а процедура компенсации – непрозрачной и заниженной (до "рыночной" стоимости в кризисных условиях).
5. Финансовое состояние и долги:
Компании в тяжелом финансовом положении: Особенно крупные, стратегически важные. Государство может использовать трудности как повод для "спасения" через национализацию или введение внешнего управления.
Крупные долги перед государственными банками: Позволяет государству усилить влияние.
Итог. Если компания представляет исключительный интерес (например связана с добычей сырья), собственник имеет плохую репутацию ( выводит деньги за рубеж) , у гос компании есть доля в этой компании ( например Газпром банк владел 22% акций ЮГК), плюс нужно защитить что-то или кого-то ( экологическая ситуация и множественные нарушения, аварии), плюс у компании есть долги, то скорее всего это лишь вопрос времени... Такая компания со временем начнёт представлять повышенный интерес и высока вероятность, что она будет национализирована или попадёт в правильные руки.

📡 Яндекс: от экосистемы к империи 🦾
💬 Кто сказал, что в России не может быть своей технологической империи? Пока одни компании сдержанно осваивают цифровой ландшафт, Яндекс строит его заново — со своей логикой, правилами и даже столицей, в которой вместо Кремля — дата-центр, а вместо герба — нейросеть.
На встрече с инвесторами, которую провёл директор по связям с инвесторами Яндекс $YDEX Алексей Субботин, стало ясно: это уже не просто поисковик, а целая цифровая держава с планами роста, достойными Кремниевой долины.

🔝Владимир Садовин займет позицию CEO Делимобиля
Делимобиль объявляет об утверждении советом директоров изменений в составе топ-менеджмента компании с 19 мая 2025 года.
⭐Владимир Садовин, входивший в состав совета директоров с 2023 года в качестве независимого директора, займет должность CEO (генерального директора) Делимобиля.
⭐Елена Бехтина, ранее занимавшая позицию CEO, выбрана на позицию председателя комитета по стратегии при совете директоров и продолжит способствовать долгосрочному развитию Делимобиля, а также международных каршеринговых проектов ключевого акционера компании.
⭐Основатель и ключевой акционер компании Винченцо Трани, вернувшийся в совет директоров, избран на пост председателя СД.
Владимир Садовин обладает более чем 20-летним управленческим опытом в компаниях потребительского рынка, включая продовольственный и непродовольственный сектор. Он продолжит укрепление лидерских позиций Делимобиля на российском рынке каршеринга и сохранение высоких темпов роста бизнеса за счет привлечения новых пользователей, увеличения крупнейшего среди конкурентов автопарка и расширения деятельности на перспективные регионы присутствия. После значительных инвестиций в операционную инфраструктуру Владимир сфокусируется на повышении её эффективности, опираясь на более чем 20-летний опыт управления ведущими ритейл компаниями страны, увеличения их рентабельности и развития клиентского сервиса. В совокупности со сформированным на позиции независимого директора пониманием всех бизнес-процессов Делимобиля Владимир сможет обеспечить выполнение актуальных стратегических целей компании в качестве CEO.
Добро пожаловать в команду!

Агентство DSM Group и «Озон Фармацевтика» представили исследование «Драйверы роста фармрынка»
Аналитическое агентство DSM Group и «Озон Фармацевтика» представили совместное исследование «Драйверы роста фармрынка», посвященное ключевым трендам фармацевтической отрасли в России. Согласно результатам исследования, дженерики становятся основным источником роста фарминдустрии в России.
Ключевые выводы исследования:
🟢 Рынок сохраняет положительную динамику в деньгах, несмотря на снижение в упаковках
🟢 Аптечный ритейл и онлайн-аптеки остаются основными источниками роста
🟢 Рецептурные препараты формируют основу рынка, занимая 70% от общего объема продаж
🟢 Дженерики становятся ключевым драйвером рынка
🟢 Биотехнологии становятся одним из приоритетов отрасли
Исследование также позволило дать объективную оценку положению Группы «Озон Фармацевтика» на фармацевтическом рынке по итогам 2024 года. Согласно анализу DSM Group, Компания:
🔷 Входит в тройку ведущих отечественных производителей дженериков в денежном и натуральном выражении
🔷 Заняла 1-место среди отечественных дженерических компаний на аптечном рынке
🔷 Заняла 1-е место среди отечественных производителей небрендированных дженериков в денежном выражении
🔷 Заняла 1-е место в сегменте рецептурных препаратов по объему продаж в натуральном и 2-ое место в денежном выражении
🔷 Входит в топ-3 по продажам дженериков в денежном выражении по сегменту жизненно важных лекарственных препаратов (ЖНВЛП)
Полная версия исследования доступна по ссылке

Когортный анализ как инструмент оценки инвестиций в малом бизнесе
В бизнесе когортный анализ известен как метод оценки поведения клиентов, но его принципы можно эффективно применить и для анализа вложений. В таком подходе роль когорты играет не группа покупателей, а совокупность связанных между собой продаж или проектов. Например, в онлайн-ритейле когорта – это партия закупленного товара; в строительстве – отдельный объект недвижимости (квартира, дом, домик для глэмпинга); в контрактном производстве – конкретный заказ или партия продукции. Анализ по когортам позволяет проследить окупаемость вложений и динамику выручки каждой такой группы с течением времени. Ниже рассмотрим, как правильно формировать подобные когорты, какие метрики использовать для оценки их эффективности, почему такой анализ важен для финансового планирования и учета, чем он отличается от стандартного помесячного учета, а также приведем практические примеры применения.
Формирование когорт для оценки вложений
Правильное определение когорты – ключевой шаг, от которого зависит корректность анализа. В контексте инвестиций в малом бизнесе под когортой понимается группа продаж или проектов, объединенных общим признаком во времени и сути вложения. Формировать такие когорты нужно логично, отражая реальный цикл инвестиции. Ниже приведены примеры того, как допустимо и недопустимо объединять реализации в одну когорту:
Онлайн-ритейл (закупки товара): Обоснованно считать когортой каждую партию товара, закупленную в определенный момент. Например, товары, закупленные одной оптовой поставкой, образуют когорту – мы инвестировали в них определенную сумму единовременно и будем отслеживать возврат этих средств. Некорректно объединять в одну когорту несвязанные закупки, например, товары разных категорий, закупленные в разное время. Если смешать в когорту позиции с разными датами закупки или условиями поставки, данные не будут сопоставимы и выводы исказятся. Правильнее создавать отдельные когорты по каждой партии закупки или по каждой категории товара в рамках определенного периода, чтобы анализ был релевантным задаче.
Строительство и недвижимость: В небольшом девелоперском проекте естественной когортой станет конкретный объект – например, отдельная квартира или дом, в который вложены средства. Каждый объект имеет свою себестоимость (вложения на строительство) и свою выручку от продажи, что позволяет рассматривать его как самостоятельную инвестиционную когорту. Допустимо также объединять в когорту несколько однотипных объектов, запущенных в одном проекте и в схожие сроки (например, домики глэмпинга, построенные по одной технологии в рамках одного сезона). Недопустимо смешивать в одной когорте объекты, сильно различающиеся по типу или находящиеся на разных стадиях реализации. Например, объединение в одну группу строительства домов, один из которых начат в прошлом году, а другой только планируется, нарушит хронологию инвестиций и затруднит оценку окупаемости. Когорты должны отражать единый цикл вложения, иначе сравнение их показателей приведет к ошибочным выводам.
Контрактное производство (заказы и проекты): Здесь когортой логично считать каждый отдельный контракт или заказ. Например, партия пошива одежды по одному клиентскому заказу или тираж печатной продукции для конкретного клиента – это каждая своя когорта. В рамках одного заказа есть определенные затраты (материалы, труд) и доход (оплата клиента), и их нужно анализировать отдельно. Неправильно объединять разные заказы в одну когорту только на основании близких дат или общего клиента, если по сути это разные проекты с разными экономическими условиями. Исключение – если заказы действительно связаны (скажем, этапы одного проекта, разбитого на части). В иных случаях смешение нескольких проектов помешает понять, какой из них реально окупился, а какой нет.
Каждый проект – своя мини-инвестиция, и объединять их следует только при явном смысловом единстве (например, повторные заказы одного клиента можно рассмотреть вместе для анализа долгосрочных отношений, но для оценки вложений лучше разделять по контрактам).
При формировании когорт важно задавать правильный период и критерий группировки, исходя из целей анализа. Ошибкой будет выбрать несоответствующий временной интервал или признак, не помогающий решить задачу. Например, если оценивается оборотность закупок, то когорты нужно формировать по датам закупки товара (и последующим продажам), а не по датам продаж конечным покупателям. Общий принцип – участники когорты должны иметь общий “старт” инвестиций, после которого мы отслеживаем динамику выручки и возврата средств. Соблюдение этого принципа обеспечивает чистоту когортного анализа и сравнимость результатов между разными группами.
Метрики для оценки эффективности когорт
Определив когорты, необходимо решить, какие метрики помогут оценить успех каждой инвестиции или партии продаж. В отличии от классического когортного анализа клиентов, где смотрят на удержание или LTV, при анализе вложений упор делается на показатели окупаемости, рентабельности и скорости возврата средств. Рассмотрим ключевые метрики, которые можно рассчитывать для таких когорт, и что они показывают:
1. ROI (Return on Investment, рентабельность инвестиций): Базовый показатель окупаемости, который показывает отношение прибыли к вложенным средствам. Для каждой когорты ROI можно считать по классической формуле: (выручка от когорты – затраты на когорту) / затраты * 100%. Этот коэффициент отвечает на вопрос, сколько прибыли принес каждый вложенный рубль. В контексте товарных запасов ROI часто называют GMROI (Gross Margin ROI) – сколько рублей маржи получено с каждого рубля, вложенного в товар. Важно отметить, что ROI учитывает совокупный результат за весь период жизни когорты, поэтому его полезно сравнивать с альтернативными вложениями капитала. Например, если ROI партии товара = 50%, а вложения в другую категорию или депозит могли бы дать 30%, то первая инвестиция эффективнее. ROI интегрирует в себе сразу несколько параметров бизнеса – закупочную цену, цену продажи, объем продаж и размер вложений в запасы. Поэтому анализ ассортимента по ROI позволяет сразу видеть, какие товары (или проекты) самые сильные по отдаче, а какие – слабые.
2. Период окупаемости / Оборачиваемость: Этот показатель отражает скорость, с которой инвестиция возвращает вложенные деньги. В торговле обычно используют термин оборачиваемость запасов – аналог срока окупаемости для товара. Он может измеряться в днях (сколько дней требуется, чтобы товарная партия продалась полностью) или в количестве циклов в год. Когортный анализ позволяет точно вычислить, за какой период каждая партия (или проект) окупилась – например, партия товара X окупилась за 3 месяца. Высокая скорость оборачиваемости означает, что деньги быстро возвращаются и могут быть инвестированы снова. Медленная оборачиваемость сигнализирует о зависших средствах. Часто ROI рассматривают вместе с оборачиваемостью: инвестиция может иметь высокий процент рентабельности, но если цикл продаж слишком длинный, это ухудшает годовую доходность. И наоборот, даже умеренный ROI может быть приемлемым при очень быстрой окупаемости. Поэтому в анализе когорт стоит учитывать баланс «доходность vs скорость». Например, период окупаемости (payback period) – один из стандартных методов оценки инвестпроектов, наряду с ROI и IRR.
3. XIRR (Extended Internal Rate of Return, внутренняя норма доходности с непериодическими потоками): Это более продвинутый показатель, который особенно полезен, если поступления от когорты распределены во времени неравномерно. Функция XIRR рассчитывает внутреннюю норму доходности инвестиции с учетом конкретных дат всех cash-flow (оттоков и притоков денежных средств). Проще говоря, XIRR показывает эффективную годовую ставку доходности вашей инвестиции, принимая во внимание, когда именно произошли вложения и возвраты. Этот показатель незаменим, когда нужно сравнить проекты с разной длительностью и графиком платежей. Например, одна партия товара могла полностью продаться за 1 месяц, а другая продается полгода – их простой ROI может быть одинаковым (скажем, 30%), но XIRR у первой будет гораздо выше, потому что деньги вернулись раньше и могли быть реинвестированы. XIRR по сути является аналогом IRR (internal rate of return) для случаев, когда промежутки между платежами не равны одному периоду. В малом бизнесе часто используют Excel для расчета подобных вещей: XIRR позволяет посчитать годовую доходность проекта с точностью до дня. В инвестиционных бизнес-планах, например в сфере недвижимости или гостеприимства, IRR – один из ключевых показателей: так, в типичном бизнес-плане по открытию глэмпинга может быть заложен IRR порядка 63%, что указывает на быстрый возврат средств за 1–2 сезона.
4. Маржинальность и прибыльность: Классические показатели прибыли также применимы на уровне каждой когорты. Можно рассчитывать валовую маржу (отношение валовой прибыли к выручке когорты) и чистую прибыль по каждой партии товара или проекту. Маржинальность показывает, насколько выгоден товар/проект без учета сроков – например, когорта может иметь маржинальность 30% (т.е. 30 копеек с рубля остается в виде валовой прибыли). Но сама по себе маржинальность не учитывает, за какое время получена эта прибыль. Поэтому для оценки вложений маржу обязательно следует рассматривать вместе с показателями, учитывающими время (оборачиваемость, ROI в годовом выражении и т.д.). Тем не менее, анализ маржинальности полезен, чтобы выявить, не слишком ли низкую прибыль дает когорта даже при длительной продаже. Если по когортам видно, что некоторые проекты едва выходят в плюс или дают нулевую маржу, это сигнал пересмотреть цены или затраты по ним.
5. Просадка по выручке и денежным потокам: Под «просадкой» обычно понимают временное падение показателей относительно предыдущего уровня. В когортном анализе инвестиций можно отслеживать просадку по выручке каждой когорты – например, после начального пика продаж новой партии может наступить период спада, когда продажи резко снижаются. Этот показатель важен для понимания жизненного цикла товара или проекта. Резкая просадка выручки когорт может означать исчерпание спроса или, скажем, сезонный фактор. Кроме того, для инвестиционных проектов полезно измерять максимальный отрицательный денежный поток (peak negative cash flow) – то есть, какую минимальную точку прошла кривая накопленного дохода. Проще говоря, какова была максимальная «яма», в которой находился проект до выхода в плюс. Эта “просрочка” инвестированных средств показывает, какой объем денег был заморожен в пике и сколько времени проект находился в минусе, прежде чем окупился. В совокупности с ROI и сроком окупаемости, такой показатель дает более полное представление о рисках: две когорты могут в итоге дать одинаковую прибыль, но у одной просадка была глубокой и долгой (требовала больших авансовых вложений и терпения), а у другой – незначительной.
6. Другие показатели: В зависимости от специфики бизнеса можно учитывать и другие метрики. Например, NPV (чистая приведенная стоимость) – если нужно оценить проект с учетом стоимости денег во времени, дисконтируя будущие потоки. В малом бизнесе NPV применяется реже, но принцип тот же – считать каждую когортную инвестицию как мини-проект, который должен иметь положительную приведенную стоимость. Также можно оценивать волатильность продаж внутри когорты (насколько равномерно шли продажи по месяцам), остаточную стоимость (непроданный остаток товара как часть вложений) и т.д. Главное – выбирать метрики, которые отвечают на практические вопросы: окупилась ли инвестиция, сколько принесла прибыли, за какое время и с какими колебаниями.
Важно сочетать несколько метрик для всесторонней оценки. Например, просто высокий ROI в процентах не гарантирует успех, если оборачиваемость низкая. Как отмечают специалисты по управлению запасами, нельзя смотреть только на выручку или маржу в отрыве – нужно анализировать и скорость оборота, и отдачу на капитал. Когортный подход облегчает такие расчеты: имея данные по каждой группе (сколько вложили и сколько получили по месяцам), легко посчитать и ROI, и сроки, и прочие показатели. Это дает целостную картину эффективности вложений в разрезе каждой партии товаров или каждого проекта.
Значение когортного анализа для планирования и учета
В малом бизнесе ресурсы ограничены, поэтому точная оценка отдачи от каждой вложенной копейки крайне важна. Когортный анализ превращает абстрактные цифры выручки и затрат в понятную картину: какие вложения действительно работают, а какие – нет. Вот почему данный подход ценен для финансового планирования, контроля эффективности и даже для бухгалтерского (управленческого) учета:
1. Прогнозирование денежных потоков и предотвращение кассовых разрывов. Анализируя когорты, предприниматель понимает цикл сделки или проекта и может предсказать, когда вернутся вложенные деньги. Например, зная, что партия товара, закупленная в январе, обычно продается в течение трёх месяцев, можно прогнозировать поступление выручки в марте-апреле и заранее планировать закупки на этот период. Когортный анализ позволяет «заглянуть вперед» и увидеть, сколько денег компания заработает в следующем месяце или квартале с уже сделанных инвестиций. Это важно для составления бюджетов и управления оборотным капиталом. Более того, такой подход помогает предупреждать кассовые разрывы – ситуации, когда денег внезапно не хватает. Имея когортные таблицы, видно, когда произойдет пик выплат (например, оплата партии товара) и когда ожидать возврата. Если обнаруживается разрыв (выплаты раньше поступлений), можно подготовить финансирование или скорректировать план. Практики отмечают, что с когортным анализом риск остаться без денег снижается, поскольку заранее видны проблемные места и их можно сгладить.
2. Оценка эффективности вложений и обоснование решений. Когортный подход дисциплинирует владельца малого бизнеса – каждый проект или закупка рассматриваются как инвестиция, которая должна отчитаться за себя. Это сильно помогает в решениях, куда направлять ресурсы. Зная показатели рентабельности по каждой когортной инвестиции, вы можете понять, сколько фактически зарабатываете на каждом проекте и насколько он окупается. Такой анализ быстро выявляет убыточные или малоэффективные направления: если какая-то когорта показала низкий ROI или не окупилась в разумный срок, это сигнал пересмотреть стратегию или вовсе отказаться от подобных вложений. В то же время становится ясно, какие проекты приносят наибольшую прибыль – именно на них стоит делать упор. Внутренний учет, разделенный по когортам, превращается в аналог управленческого учета по проектам: руководитель видит реальную отдачу каждого направления. Это лучше, чем усредненные показатели по всему бизнесу, которые могут скрывать проблемы. Например, общая месячная выручка может расти, но только когортный анализ покажет, что рост дает одна-две удачные когорты, в то время как другие буксуют. В итоге решения по развитию становятся более обоснованными: деньги вкладываются туда, где наибольшая окупаемость, а неэффективные расходы сокращаются.
3. Финансовое планирование и бюджетирование. Включение когортного анализа в процессы планирования позволяет строить бюджеты «снизу-вверх». Вместо того чтобы гадать, какой будет выручка следующего месяца, предприниматель складывает прогнозы по всем активным когортам (например, по всем запущенным проектам и товарам в продаже). Это дает более точный и прозрачный прогноз. Кроме того, зная типичные показатели когорт, можно планировать расширение: например, если средний ROI на партию товара = 20% за квартал, то вложив в 5 таких партий, можно ожидать определенный прирост прибыли. Когортный анализ также помогает выявить сезонность и лаги. В логистическом бизнесе отмечали, что с когортным подходом становится понятно, что временная просадка выручки сейчас – это следствие провала по заявкам два месяца назад. Значит, планируя бюджет, нужно учитывать, что в спокойные месяцы ранее было меньше стартов проектов, и заложить соответствующий спад, а не паниковать. В целом, когортный анализ делает финансовое планирование более проактивным: вы видите причинно-следственные связи в динамике бизнеса и можете заранее реагировать на них, вместо того чтобы действовать постфактум.
4. Контроль и улучшение бизнес-процессов. Разбив показатели на когорты, малый бизнес получает инструмент для контроля качества работы. Например, в сервисном проектном бизнесе (агентстве) внедрение учета по проектам позволило легко заметить, если вдруг появится убыточный проект. Руководство сразу видит, где компания в плюсе, а где – в минусе, хотя параллельно ведутся десятки проектов. Это упрощает контроль: не нужно помнить по каждому клиенту – достаточно взглянуть на отчет по когортам. Если какой-то проект просел по маржинальности, его можно детально разобрать: возможно, перерасходовано время или материалов. Таким образом, когортный анализ способствует постоянному улучшению процессов: вы точно знаете, какие этапы или виды работ “проедают” прибыль в каждом проекте, и можете оптимизировать их. В торговле по когортам можно отследить, не завис ли товар на складе, не пора ли уценить остатки или усилить маркетинг по тем категориям, где продажи не оправдывают вложений.
5. Управленческий учет и бухгалтерия. С точки зрения учета, когортный анализ вносит структуру в финансовые данные. По сути, он требует разделять доходы и расходы по их источникам – партиям товара, объектам, заказам. В малом бизнесе нередко ведут учет «общей кучей», что затрудняет потом понять, откуда прибыль, а где убыток. При когортном подходе каждая продажа соотносится с конкретными затратами. Это сближает управленческий учет с проектным: становится легко подготовить отчеты о рентабельности по направлениям. Кроме того, такой детализированный учет помогает при налоговом планировании и инвентаризации: проще списывать себестоимость именно проданных когорт, видно остатки незакрытых проектов и т.д. Например, для строительного проекта можно чётко рассчитать прибыль по завершению объекта и соотнести ее с затратами, что упрощает бухгалтерское закрытие проекта и анализ отклонений бюджета. В итоге когортный анализ обеспечивает прозрачность финансов: владельцу малого бизнеса понятно, где и как образуется прибыль, и эти данные подтверждены учетными расчетами.
Таким образом, когортный анализ играет роль связующего звена между операционной деятельностью и финансами. Он переводит язык бухгалтерских цифр в плоскость понятных единиц бизнеса – отдельных проектов, закупок, сделок. Предприниматели, внедрившие такой подход, отмечают, что без него работают словно вслепую, рискуя принять неверные решения. Когортный учет же даёт уверенность в цифрах и позволяет управлять бизнесом на основании данных, а не интуиции.
Отличия от помесячного и общего учета продаж
Возникает вопрос: а чем описанный подход отличается от привычного помесячного учета или просто анализа общего объема продаж? Разве нельзя теми же метриками оперировать в обычной отчетности? Разница существенная, и вот основные моменты:
Привязка выручки к источнику инвестиций. Помесячный учет группирует все продажи, произошедшие в течение месяца, независимо от того, к каким вложениям они относятся. Например, в одном месяце вы продали товар из новой закупки и товар, залежавшийся со склада с прошлого года – они оба попадут в выручку месяца. В когортном же анализе продажи разделены: видно, сколько принесла каждая партия. Это позволяет привязать доходы к тем расходам, которые их породили. Принцип соответствия доходов и расходов реализуется лучше, чем в традиционной помесячной отчетности. В итоге показатели вроде ROI или маржи считаются по каждой инвестиции, а не усредненно. Это устраняет «перекрестное субсидирование» в анализе, когда прибыльные товары скрывают убытки от неприбыльных. В месячной прибыли все смешано, а когортный анализ раскладывает по полочкам.
Учет временных лагов и сезонности. Обычная месячная отчетность не указывает, из-за чего произошел рост или спад продаж – она просто фиксирует факт. Когортный анализ же показывает причины динамики. Как мы приводили пример, падение выручки в марте может быть следствием того, что в январе было мало закупок (когорты января слабые). В помесячном учете это выглядело бы как «плохой март», и владелец мог бы ошибочно винить мартовские действия (например, слабый маркетинг). Но когортный подход вскрывает, что корни проблемы в прошлом. Таким образом, когортный анализ добавляет измерение времени: он связывает прошлые вложения с будущими результатами. Помесячный учет лишен этой цепочки – там каждый месяц автономен. Особенно важно это в бизнесах с длинным циклом (стройка, проекты) – там месячные показатели вообще мало что скажут, пока проект не завершен.
Детализация vs агрегирование. Помесячная отчетность агрегирует показатели на уровне всего бизнеса или крупных категорий. Когортный анализ, напротив, детализирует до единиц реализации. Такая детализация позволяет задавать конкретные вопросы: “Почему партия товара А окупилась хуже, чем партия B, хотя продавались в одно время?” или “Какая из наших стройплощадок дала наибольшую отдачу на рубль вложений?”. Сводный отчет по месяцу не даст ответа – он покажет среднее по больнице. Таким образом, когортный анализ ближе к методу управления по отклонениям: можно сравнивать когорты между собой и относительно среднего, выявляя отклонения и разбираясь в их причинах.
Проверка гипотез и экспериментов. Если малый бизнес пробует новую стратегию (например, акцию по распродаже старого товара или новый канал сбыта), то помесячные продажи до/после акции могут не дать ясной картины – на них влияет много факторов. С когортным же анализом можно выделить когорту товара, участвовавшего в распродаже, и посмотреть, улучшился ли ее ROI или скорость продажи по сравнению с предыдущими партиями. Это более точная оценка эффекта. В интернет-маркетинге когортный анализ давно используют для сравнения каналов и ROMI, а в малом бизнесе по товарам и проектам он так же помогает чисто проверить окупаемость тех или иных действий, отсекая посторонние влияния.
Простота выявления проблем. Когда все данные валом по месяцу, обнаружить, что где-то проблема, можно лишь по косвенным признакам. Например, снизилась общая маржинальность – непонятно, то ли скидки дали, то ли состав ассортимента изменился. Когортный анализ сразу укажет, в какой группе упала маржа. Это облегчает поиск узких мест. В агентском бизнесе, как мы упоминали, при росте числа проектов руководитель уже не помнит по памяти все детали, и без когорт ему сложно сказать, где прибыль просела. Специальные отчеты по проектам (когортам) решают эту проблему и масштабируются вместе с бизнесом – хоть 5 проектов, хоть 80, принцип тот же. Помесячный учет не масштабируется в плане информативности: при усложнении бизнеса он дает все более усредненную картину.
Иными словами, когортный анализ дополняет помесячный учет, а не отменяет его. Ежемесячные отчеты нужны для общего понимания и внешней отчетности (налоги, кредиты и т.д.), тогда как когортный анализ – это инструмент внутренней аналитики, позволяющий видеть скрытое за сводными цифрами. Он показывает бизнес «в разрезе» инвестиционных единиц, тогда как обычный учет – «сверху». Разница в перспективе: макро vs микро. В идеале малый бизнес использует оба подхода: например, отчет о прибылях и убытках по месяцам плюс реестр ROI по когортам. Тогда можно связать одно с другим: месячная прибыль = сумма результатов всех когорт, закрытых в этом месяце (или частично вносящих вклад). Если цифры не сходятся, это повод проверить учет. Таким образом, когортный анализ еще и повышает достоверность учета – сложно что-то упустить, когда ты смотришь на данные под разными углами.
Наглядный пример отличия: представьте себе магазин, который ввел когортный анализ и заметил, что прибыль в одном из месяцев упала. Вместо того чтобы сразу винить текущие продажи, владелец посмотрел на когортный отчет и увидел: просела выручка именно по тем товарам, что были закуплены два месяца назад (слабая когорта). То есть, проблема не в активности менеджеров сейчас, а в ошибке закупки ранее. Без когортного подхода такая причинно-следственная связь могла остаться незамеченной, и решения принимались бы на неверных предположениях.
Примеры применения когортного анализа на практике
Практический опыт малого бизнеса уже демонстрирует пользу подхода, когда когорты – это инвестиции или проекты. Рассмотрим несколько примеров/кейсов, где такой анализ принес результаты:
1. Розничная торговля (магазин у дома). Небольшие продуктовые магазины часто сталкиваются с предложениями от поставщиков закупить большой объем товара с существенной скидкой. На первый взгляд скидка выглядит выгодно, и без аналитики владельцы склонны соглашаться. Однако применение когортного анализа запасов проливает свет на истинную эффективность таких сделок. В одном кейсе собственник с помощью аналитиков внедрил расчет ROI по каждой закупке товара. Выяснилось, что «заманчивые» оптовые партии с большой скидкой на деле морозят деньги: товар закуплен сверх меры, лежит на полках, ассортиментное разнообразие страдает, а выручка растет медленно. После появления прозрачного калькулятора окупаемости директора магазинов стали отказываться от всех предложений «купи больше – получи скидку». Они увидели, что лучше закупать меньше, но чаще: пусть скидка меньше или ее нет вовсе, зато оборачиваемость выше и ROI капитала существенно возрастает. Этот пример показывает силу когортного подхода: разбив продажи по партиям закупки, бизнес изменил стратегию закупок и улучшил финансовые показатели. Фактически, стали учитывать не только цену закупки, но и стоимость хранения и упущенной выгоды – интегрально через ROI.
2. Проектный бизнес (креативное агентство). Агентство, выполняющее проекты для клиентов, внедрило управленческий учет по каждому проекту как когорту. Ранее они просто смотрели общую прибыль фирмы, но это не давало понимания, какой проект приносит сколько денег. После разделения бюджета по проектам выяснилось, что рентабельность проектов различается: какие-то дают 30% прибыли, а какие-то едва выходят в ноль. Благодаря этому агентство смогло определить самых прибыльных клиентов и видов услуг. Более того, сразу стало заметно, если вдруг проект уходит в минус – раньше такое могло скрываться за счет прибыли других заказов. Теперь же каждая команда видит свой P&L: сколько потратили часов и внешних расходов, сколько выручки от клиента. Руководитель агентства Алексей Рожков отмечает, что без такого учета работать сложнее: когда проектов больше десятка, невозможно интуитивно помнить, где прибыль, а где убыток. Когортный анализ (проектный учет) позволил им контролировать рентабельность в режиме реального времени и принимать меры: если по какому-то проекту план/факт расходится или маржа падает, можно оперативно либо пересмотреть условия с клиентом, либо оптимизировать процессы. В результате агентство сумело перестать «работать в минус» и увеличить общую прибыль за счет фокуса на показателях по когортам-проектам.
3. Малое производство на заказ. Представим небольшое швейное производство, выполняющее разовые заказы на пошив партии одежды. Допустим, поступают заказы разного объема: один на 100 изделий, другой на 500. Руководитель решает проанализировать каждую партию отдельно. В итоге выясняется, что заказ на 500 изделий хотя и принес больше выручки, но имел большие скрытые затраты: срочный найм дополнительных швей, сверхурочные, брак. Когда посчитали полную прибыль по заказу, ROI получился ниже, чем у меньшего заказа, который выполнили штатными силами без спешки. Такой когортный анализ учит малый бизнес правильно оценивать выгодность разных типов заказов. В данном примере швейный цех может решить в будущем брать крупные заказы только с надбавкой за сложность, либо ограничивать объемы, чтобы не терять в рентабельности. Хотя конкретных цифр здесь нет, сценарий типичен: только разложив доходы и расходы по проектам, мелкое производство обнаруживает, что «не все то золото, что блестит» – самый денежный контракт может оказаться наименьше прибыльным после учета всех издержек. Многие владельцы бизнесов отмечают, что внедрение проектного учета открыло им глаза на истинную доходность услуг или продуктов. Это помогает устанавливать правильные цены и минимизировать неожиданные перерасходы.
4. Глэмпинг (малый гостиничный бизнес). Рассмотрим кейс из сферы туризма – открытие небольшого глэмпинг-отеля на 5 домиков. Инвестор вложил средства в строительство каждого домика, обустройство территории и продвижение. Применяя когортный анализ, он рассматривает каждый домик как отдельный инвестиционный проект: сколько стоило построить и оборудовать и сколько приносит дохода от аренды. Оказалось, что домики отличаются по заполняемости: те, что с лучшим видом на озеро, бронируются чаще и уже за первый сезон покрыли 70% вложений, а менее удачно расположенные – только 40%. ROI первых значительно выше. Кроме того, инвестор учел график поступления денег: летом спрос высокий (потоки положительные), зимой почти нулевой. Для честной оценки он применил метод расчета IRR: по итогам финансовой модели внутренняя норма доходности бизнеса составила ~63% годовых. Это высокий показатель, достигнутый за счет быстрого выхода на окупаемость (практически за два сезона). Однако когортный анализ по каждому объекту показал, что не все части бизнеса равноценны: возможно, стоит инвестировать в улучшение менее популярных домиков или изменить ценовую политику. В планах у владельца – расшириться еще на 2–3 объекта, но благодаря когортному подходу он будет вкладывать деньги с пониманием, какой тип домика и сервис дают лучшую отдачу. Этот пример иллюстрирует, как даже в рамках одного малого бизнеса можно внутри увидеть разные «коши» эффективности и целенаправленно повышать общую прибыль, работая над отстающими когортами.
5. Логистические услуги (B2B-сектор). Вернемся к истории про логистическую компанию, с которой мы начинали. Ее руководитель, используя когортный анализ сделок, сумел предсказывать падения и подъемы выручки, исходя из активности клиентов в предыдущие месяцы. Например, он знал: если в январе мало новых заявок, то в марте будет провал по доходам. Это знание спасло от необдуманных шагов – вместо того чтобы паниковать и «рубить с плеча» (например, увольнять сотрудников из-за низкой выручки в марте), компания спокойно пережила спад, понимая его природу. Более того, анализ когорт клиентов показал, сколько обычно времени проходит от заявки до оплаты, и сколько денег приносят разные каналы привлечения клиентов. Это позволило оптимизировать маркетинг – вкладывать больше в те источники, где цикл сделки короче и ROI выше, и не винить отдел продаж без причины, когда задержки связаны, скажем, с праздниками. Этот случай хоть и не про товарные запасы, но полностью подтверждает ценность когортного мышления: решения принимаются на основании данных, а не эмоций, и компания видит цепочку «вложение – результат» от начала до конца.
Приведенные примеры показывают универсальность когортного анализа для малого бизнеса. Будь то торговля, услуги или производство – везде, где есть вложение ресурсов с последующей отдачей, метод группировки по когортам помогает измерить эту отдачу и найти пути ее улучшения. Особенно актуально это в России для малого и микробизнеса, где счет идет на каждую тысячу рублей: некоторые проекты могут тянуть бизнес вниз, пока другие приносят прибыль, и задача владельца – обнаружить это как можно раньше. Когортный анализ становится своего рода фонариком, высвечивающим прибыльные и убыточные зоны.
Заключение. Использование когортного анализа вне традиционного маркетинга – для оценки партий товаров, проектов и заказов – зарекомендовало себя как мощный инструмент управленческой аналитики. В малом бизнесе, где нет роскоши крупных резервов, такой подход позволяет говорить о финансах на языке конкретных действий: каждая вложенная сумма прослеживается до конечного результата. Правильно сформированные когорты и продуманные метрики (ROI, XIRR, оборачиваемость и пр.) дают понимание, какие инвестиции себя оправдывают, а какие – нет. Когортный анализ помогает избежать ошибочных управленческих решений, подкрепляя интуицию реальными цифрами причинно-следственных связей. Он дополняет стандартный учет и отчётность, предоставляя детализированный взгляд на бизнес-процессы. Для малого бизнеса в РФ этот подход особенно ценен: в условиях нестабильности и ограниченного доступа к кредитам важно максимально эффективно использовать собственные средства. Когортный анализ вписывается в эту философию бережливости и осознанного роста. Недаром те, кто однажды внедрил его, уже не представляют, как можно вести дело без подобной аналитики. Это один из случаев, когда инструмент, пришедший из сферы big data и маркетинга, прекрасно работает и на уровне небольшой фирмы, повышая финансовую грамотность предпринимателя и шансы бизнеса на успех.

Лента - дивиденды или еще больше M&A?
Вот и подошел тот отчет, в котором уже нет низкой базы до покупки сети дискаунтеров "Монетка". Теперь бизнес можно смотреть на стабильной основе. Добавились дрогери "Улыбка Радуги", но их влияние в отчетном квартале еще было невелико, на фоне всей выручки. Давайте разберем свищи операционный отчет за 2024 год.
Итак, сопоставимые продажи LFL помогут сравнить показатели за период у одних и тех же торговых объектов с аналогичными характеристиками. Рост LFL продаж +11,3% за 4-й квартал и +12,7% по году. Немного отскочил трафик покупателей, который был на грустных околоотрицательных уровнях прироста.
Годовой рост сделан средним чеком, выросшим на 10,6%, трафик по всей группе дал лишь +1.8% роста. Чек то постоянно растет за счет фактора инфляции, но отток покупателей всегда негативно влияет на розничную торговлю. У Ленты с этим проблемы уже не первый год, и даже этот квартал - не более, чем отскок.
Гипермаркеты держатся стабильно. Сегмент еще и не вымер как класс, но и не развивается, всего 3 новых открытия в 2024 году (+1,1%). Его можно назвать максимально зрелым форматом ритейл бизнеса. Чудовищный оборот с мини-маржой по чистой прибыли на выходе - вот его девиз.
Монетка тут стала спасением бизнеса с 655 новыми точка в 2024 году (+29,3%). Трафик из минусов тут тоже отскочил в символические +1,4%. Выручка на торговую площадь бьет рекорды - 371 тыс. рублей с квадрата. Разница великовата, но есть надежда на рост в будущем.
Выручка за 4-й квартал выросла на 18,4% до 263,8 млрд рублей. Это ушел эффект от консолидации «Монетки», магазины у дома дали 64,7 из 75 млрд рублей прироста выручки. И в 4-м квартале магазины у дома дали 27,7% от всей выручки.
Ждем еще один неплохой отчет и прирост ключевых операционных метрик. История может быть интересна, но пока от нее дивидендов мы не видим. И есть риски того, что вместо выплат акционерам будет еще какая-то серия M&A, вот как сейчас происходит с добавление дрогери.
Лента с учетом динамики котировок не выглядит дешево, скорее - оценена справедливо с EV/EBITDA 4.1х и P/E 10х. Пока что интересом тут не пахнет, та же Х5 может вызвать больше ажиотажа, если к концу марта расскажет, что задумала сделать с кубышкой. Лента - зрелый бизнес, от него хочется дивидендов, органический рост тут с темпом черепахи, а гениальные M&A не могут быть частыми, что меня немного смущает.
❗️Не является инвестиционной рекомендацией

Российский ритейл: технологические тренды в 2025 году🛒
С понедельником, дорогие читатели!
Мы уже рассказали про тренды по работе с данными в промышленности и финансовом секторе. Сегодняшний пост посвящен индустрии ритейла:
Тренд 1️⃣ : автоматизация и повышение производительности труда
- Автоматизированные системы для выполнения рутинных задач: сбор данных, анализ продаж и управление запасами;
- Технологии умного склада и логистики-> оптимизация хранения, доставки и поиска заказов снижает затраты и повышает производительность складского персонала.
Тренд 2️⃣ : использование искусственного интеллекта
Ритейлеры используют ИИ для анализа больших объемов данных о клиентах, продажах и других источниках ->это позволяет понимать предпочтения клиентов, персонализировать предложения и оптимизировать бизнес-процессы.
Тренд 3️⃣: появление экосистем
Компании из разных сфер объединяются в экосистемы, чтобы предложить клиентам более широкий спектр товаров и услуг в одном месте.
🛍️ Например, в 2024 году «Альфа-Групп» представила новый сервис лояльности «Апельсин», который объединил в себе ритейлера, банк и оператора сотовой связи. Цель этой программы — не только расширить клиентскую базу, но и укрепить связь с пользователями в рамках единой экосистемы, а также максимально использовать Big data, по всем компаниям.
Тренд 4️⃣ : обслуживание клиентов
Голосовые помощники и чат-боты -> круглосуточная поддержка 24/7, персонализированный опыт, помощь и информация без необходимости обращаться в службу поддержки.
✏ О чем бы вам еще было интересно почитать? Если есть вопросы, пишите в комментариях, мы всегда открыты к диалогу.
#Ритейл #Технологии

Big Data в ритейле
Привет, друзья!
Данные стали ключевым ресурсом для большинства российских компаний, и ритейл — не исключение. Анализ больших данных позволяет розничным торговцам решать множество повседневных задач, от увеличения среднего чека до улучшения опыта покупателей.
Как это работает на практике? 👇
🛍 Например, сеть «Рив Гош» еще несколько лет назад внедрила предсказание поведения покупателей, в рамках которого среди всех держателей карт лояльности выявляет тех, кто совершит покупку в ближайшие 2 недели. А также прогнозирует топ-2 покупок по каждому из клиентов. Такая аналитика помогает бьюти-ретейлеру выявлять акции, которые одновременно выгодны как для покупателя, так и для самой сети с точки зрения маржинальности — win-win 💰
💼 Другой пример X5 Group - с помощью распределенной СУБД Arenadata DB компания построила платформу, на которой собрала, структурировала и описала все корпоративные данные. Это решение легло в основе культуры работы с данными. В результате ритейлер получил надежный сервис для анализа товаров, чеков, клиентов и контрагентов.
🔮 Еще одна важная задача продавцов — управлять запасами и прогнозировать спрос, и здесь тоже работают наши продукты. Например, Магнит планирует скидки так, чтобы вовремя освобождать место для новых поставок, а покупатели получали качественный товар по доступным ценам.
⚙️ Для этого в компании создали сервис прогнозирования, в составе которого аналитический модуль, построенный на базе Arenadata Hadoop (ADH).
Из корпоративного хранилища туда переносят данные о продажах, остатках, статистике промоакций, календарях, операциях, лояльности, ценах, скидках и так далее. На основании этой информации строятся ML-модели для прогнозов.
#DATA

Обзор продукта Picodata: сверхскоростная аналитика для бизнеса ⚡️
Всем привет!
⏱️ В современном мире скорость принятия решений стала решающим фактором успеха. Компании, которые могут быстро получать и обрабатывать информацию, а также реагировать на изменения, получают значительное конкурентное преимущество.
Для обработки огромного количества событий и обеспечения гарантированной скорости отклика применяются резидентные СУБД, такие как Picodata.
🚀 Продукт Picodata (одноименной дочерней компании) — это in-memory СУБД, то есть вычисления происходят в оперативной памяти компьютера. Благодаря этому обеспечиваются колоссальная производительность и вычисления в реальном времени. Кстати CEO Picodata - разработчик первой в России резидентной СУБД!:)
💡С Picodata компании могут:
1️⃣ Контролировать логистику в реальном времени
Пример: ритейл может корректировать уровень запасов в режиме реального времени на основе данных о продажах. Это позволяет розничным сетям всегда иметь в наличии популярные товары и минимизировать риски недостаточного ассортимента.
2️⃣ Обрабатывать данные с датчиков IIoT (промышленный Интернет вещей)
Пример: промышленные компании могут мониторить оборудование и производственные линии в режиме реального времени. Так они выявляют и устраняют множество проблем, предотвращая дорогостоящие сбои и обеспечивая стабильное качество продукции.
3️⃣ Своевременно и качественно управлять рисками
Пример: финансовые учреждения могут мгновенно обнаруживать подозрительные транзакции и предотвращать мошенничество, защищая счета клиентов и уменьшая потенциальные финансовые потери.
4️⃣ Улучшать клиентский опыт
Пример: предприятия электронной коммерции могут использовать данные в режиме реального времени для персонализации рекомендаций по продуктам. Такие предложения будут соответствовать последнему поведению и предпочтениям клиентов.
🔁 Picodata успешно замещает такие решения, как GridGain, VMware tanzu GemFire, Apache Ignite и другие.
🛩️ Если представить, что наша платформа данных - это инфраструктура аэропорта, то Picodata - это сверхзвуковой самолет, позволяющий моментально обрабатывать данные.
#DATA #Продукты

Обзор продукта Arenadata Streaming ⛓
Привет, друзья! 👋
Продолжаем знакомить вас с продуктами Группы Arenadata. Сегодня на очереди Arenadata Streaming (ADS) — универсальная система для транспортировки и потоковой обработки данных в реальном времени.
Что такое потоковая обработка данных❓
Представьте себе бесконечный поток данных, поступающий с разных источников: датчиков, приложений, сайтов. Потоковая обработка данных позволяет анализировать и реагировать на эти данные мгновенно, что предоставляет бесценные возможности для бизнеса.
Какие задачи решает ADS?
✔️Сбор данных из любых источников;
✔️Быстрая обработка больших объемов данных;
✔️Разграничение прав доступа к потокам данных;
✔️Обеспечение обмена данными для всех приложений;
✔️Надежное и долговременное хранение данных.
🎯 ADS активно используют компании с большим трафиком - банки, ритейл, IT-аналитика.
🏆 Arenadata Streaming — это популярная замена таким решениям, как Confluent Kafka, IBM Streams и Cloudera DataFlow и другие.
🚕 Если представить всю инфраструктуру аэропорта, то ADS - это эскалаторы, траволаторы, лифты и такси, то есть продукт, который обеспечивает транспортировку данных на всех этапах работы с ними.
#DATA #Продукты

🏪 X5: снова молодцы!
Компания X5 опубликовала финансовые результаты за девять месяцев 2024 года. 🤔 Лидер ритейл-рынка интересен в том числе и тем, что является защитным активом в условиях высокой инфляции, так как обычно в экономике издержки проинфляционных процессов закладываются в цены. 👀 В общем, любопытно посмотреть, как прошли три квартала в условиях высокой ставки.❗️ Сразу же скажу, у компании всё хорошо — наблюдается положительная динамика (чаще всего, двузначный рост) по всем основным финпоказателям, как за третий квартал (г/г), так и за 9 месяцев (г/г).Итак, подробности.Выручка выросла: за 3 квартал на 22,9%, за 9 месяцев – на 25% к аналогичным показателям прошлого года.Валовая прибыль показала почти аналогичную динамику: +22,9 г/г за третий квартал и +25,4% за девять месяцев 2024 года. Рентабельность показателя составила, соответственно, 24,4% и 24,2%.Показатель EBITDA увеличился на 16% г/г в 3 квартале и на 22,7% г/г за 9 месяцев 2024. Рентабельность показателя составила 7,3% и 7%, соответственно.Операционная прибыль также показала двузначный темп роста: +18,9% г/г (рентабельность показателя – 4,9%) за третий квартал и +28,8% г/г (рентабельность – 4,6%) за 9 месяцев 2024.И, наконец, чистая прибыль. Здесь динамика также впечатляет: +19,3% г/г (при рентабельности по ЧП – 3,6%) за 3 квартал и +33,4% (рентабельность по ЧП – 3,3%) за 9 месяцев 2024.💥 Отдельно отмечу рост чистой выручки цифровых бизнесов (экспресс-доставка, 5Post, Vprok.ru, Много лосося) в 3 квартале: +55 г/г до 45,2 млрд рублей, что составляет 4,6% от консолидированной квартальной выручки.❤️ Показатель долговой нагрузки (Чистый долг/EBITDA) на конец сентября составил 0,78х — значение более чем комфортное, что подтверждает устойчивость бизнеса компании в условиях жесткой ДКП ЦБ.Для сравнения: по итогам 2023 года он составлял 0,89х, на конец 2022 года – 1,02х. ☝️ Традиционно интерес вызывают показатели компании в разрезе сегментов бизнеса.В третьем квартале компания продолжила активное расширение сетей магазинов «у дома», Пятерочка и «жестких» дискаунтеров Чижик. Кроме того, была запущена программа обновления супермаркетов Перекресток. Сегмент магазинов «Пятерочка» в 3 квартале увеличил выручку на 20,1%, рост LFL-продаж (сопоставимых) составил +13,6% г/г. Сеть жёстких дискаунтеров Чижик выросла на 85,6% г/г и удвоила выручку (+99,8 г/г) до 62,8 млрд рублей. Менеджмент продолжает акцентировать внимание на расширении логистической инфраструктуры Чижика для поддержания высоких темпов развития (запущен новый логистический хаб в Московской области, планируется открыть еще три распределительных центра до конца 2024 года).🔥 Сказать в адрес X5 “молодцы!” уже будет банальностью, но всё равно говорю 😂. 💪 Компания по-настоящему прибыльна и стабильна. Благодаря этому на бизнес не оказал значительного негативного влияния рост расходов на персонал и прочих расходов (в т.ч. связанных с доставкой). Компания благополучно справляется с трудностями, практически их не замечая.👍 Чтобы начать пользоваться успехами компании, российским инвесторам осталось ждать недолго: Московская биржа уже объявила о начале торгов акциями компании с 9 января 2025 года.©Биржевая Ключница
