Like for Like

Формулы расчетов показателя Like for like продажи:

LFL >0 положительная динамика - результаты текущего периода превышают прошлый
LFL =0 отсутствие динамики - текущий период равносилен прошлому периоду
LFL <0 отрицательная динамика - снижение результатов текущего периода
LFL ₁ - текущий период
LFL^₀ - прошлый период

При сравнении текущих и прошлых периодов мы можем видеть рост продаж, но причиной роста является не положительная динамика основных магазинов. Но по какой причине выросли продажи? Рост достигнуть за счет положительной динамики сопоставимых магазинов или были открыт новые магазины? Показатель LFL позволяет исключить причины органического роста сетей и выявить какая была динамика по магазинам присутствующим в обоих периодах.В примере, мы видим, что итоговые продажи выросла на 0,6%, но показатель LFL вырос на 3,8%. Это значит, что рост по основным магазинам значительно превышает итоговые результаты - в прошлом периоде закрылись два магазина.

Благодаря показателю LFL мы исключили закрытые и новые магазины, что позволило увидеть настоящий прирост продаж по текущим магазинам.

Продажи Like for like (LFL) по магазинам:

Разложив показатель по отдельным магазинам мы можем определить на сколько стабильна динамика продаж и существуют ли магазины снижающие общий показатель.

При сопоставлении продаж если магазин был закрыт на несколько дней в одном из периодов, то и в другом периоде нужно исключить равносильные дни продаж.

В примере отрицательная динамика LFL только в одном магазине №2.

Розничный товарооборот включает в себя средний чек и количество покупателей. При выявлении отрицательной динамики товарооборота LFL необходимо оценить какая динамика по данным показателям.

Рассмотрим наш пример в разрезе среднего чека и количества покупателей.

Формулы расчетов показателя Like for like покупателей:

Like for like трафика (LFL _трафик) - показатель сравнивающий текущий и прошлый период по количеству покупателей в сопоставимых объектах (магазинах), исключая количество покупателей из анализа при отсутствии продаж в одном из периодов.

В примере динамика количества покупателей (трафика) отрицательная - все больше покупателей уходят из магазинов. Причины оттока покупателей можно изучить тут

На основе текущих продаж и продаж прошлого года можно рассчитать прогнозируемые продажи.
Существуют различные методики прогнозирования продаж. Наиболее распространенный вариант:
1. Средний показатель LFL текущего года проецируется на будущий период.
2. На будущий период проецируются результаты текущего месяца. Если в ноябре показатель LFL составил 1.7%, то мы можем планировать равносильный прирост в декабре.

Выбор подхода зависит от значительности изменений происходивших в отчетные периоды. Например, если в середине текущего периода была изменена политика продвижения и данная политика должна сохраниться в течении будущего периода, то логично учитывать средний показатель LFL с начала действия новой политики.

X5 Retail Group Годовая отчетность

2016 г. " Like-for-like sales improved by 7.7 % year‑on‑year" 

Годовой отчет Магнит 2015 год

"Выручка Компании выросла на 24,50% с 763 527,25 млн. руб. в 2014 году до 950 613,34 млн. руб. в 2015 году. Рост чистой выручки связан с увеличением торговых площадей и ростом сопоставимых продаж на 6,21% (c НДС)."

Окей Годовая отчетность 

"за 2015 год составили:  Общая выручка выросла на 6,3% и составила 161,3 млрд. руб., в то время как продажи сопоставимых магазинов выросли на 0,6% год к году;"

Лента Годовая отчетность 

2016 год. "Общий объем продаж вырос на 21,2% по сравнению с предыдущим годом, сопоставимые продажи – на 3,9%, сопоставимый средний чек – на 4%."

Дикси Группа компаний Годовая отчетность 

"In 1Q 2017, DIXY Group’s LFL sales declined 10% due to 8% decrease in the number of transactions and 2% average ticket reduction"