В Интернете уже много лет циркулирует история о том, как американский интернет-магазин Target попал под гнев разгневанного отца за рассылку рекламы товаров для беременных несовершеннолетней школьнице.
Через несколько дней выяснилось, что девушка действительно беременна.
Target узнал обо всем раньше благодаря анализу больших данных.
И благодаря использованию этой самой системы анализа данных я увеличил свой доход в кратчайшие сроки более чем на 60%.
Эту историю тиражируют, потому что она является завидным примером даже для пионеров использования данных — онлайн-торговли.
В общем, если можете похвастаться таким же корпусом, листайте Хабр дальше; если нет, то поговорим под катом о том, как приучить себя к аналитике, научиться соблюдать правила в любой кризис и наконец повзрослеть.
Я этого очень хочу!
Зачем взрослеть? Это просто.Вспомните маленького ребенка или маленького себя – скольким людям надоедает это пресловутое «хочу» без каких-либо объяснений или с неубедительными рассуждениями «так другие делают», «но это надо», «я хочу попробовать».
Многие бизнес-лидеры продолжают принимать решения именно так — исходя из своих желаний (хочу приятную цену в 22 000), примера конкурента (давай сделаем корзину как у «Пятсофт»), рыночной моды (все, пойдем в облако) и развивать новое направление, закрывать старое) и т. д. При этом редко кто из сотрудников готов задаться вопросом, есть ли основания для такого решения.
А если кто спросит, то в лучшем случае на ответ можно рассчитывать на «Я так решил!» Давайте посмотрим на корни этой проблемы и оценим, актуальны ли ее первопричины сегодня.
- Сложность систем аналитики в 2000-е годы пугала многих, особенно в крупном бизнесе.
Это были громоздкие и невероятно дорогие BI-системы и OLAP-кубы, для обслуживания которых требовалась работа в тандеме аналитика и SQL-программиста.
Таким образом, получение и извлечение данных в необходимом контексте казалось делом, выходящим за рамки стандартных навыков.
1С немного изменила ситуацию, но этого оказалось недостаточно.
- Малый и средний бизнес рос и имел один показатель аналитики – прибыль.
Методы антикризисного управления тоже были (и будем честны, они есть) весьма своеобразными: увольнения, увольнения, сокращения выплат и т. д. Аналитику просто забыли, данные не собирались.
Да, я принял стратегическое решение.Я решил проигнорировать плохие новости.
- Менеджерам и руководителям не нравились цифры, и они не могли правильно читать и интерпретировать данные.
Аналитику поручали бухгалтеру, который тоже не умел разбираться с массивом цифр, или программисту, который знал цифры, но совершенно не понимал целей бизнеса.
Хотя есть положительная тенденция, обусловленная развитием систем интернет-аналитики и вниманием к ней бизнеса.
Но не это именно то, что помогает принять решение.
И вообще, с появлением новых, доступных и простых в использовании инструментов, владельцы бизнеса стали больше возиться с данными.
Есть и хорошие новости – первая из описанных причин рынком преодолена.
Сегодня бизнес может выбрать и купить систему с необходимой ему глубиной аналитики и найти решение, подходящее по цене.
— Какова рентабельность бизнес-аналитики?
- Это выше, чем доходность от незнания.
В этом смысле CRM-система — это качественное решение для аналитики в малом и среднем бизнесе.
Он сочетает в себе три важные функции.
- Сбор и накопление данных.
Логика CRM-системы построена таким образом, что все данные собираются применительно к клиенту, а вы можете настроить маски ввода и получать информацию в едином виде.
А поскольку CRM — это инструмент оперативной работы, данные появляются своевременно и всегда актуальны.
- Интерпретация данных.
CRM-система интерпретирует данные и «распределяет» их по необходимым модулям, где они сравниваются с другими данными и формируют аналитический материал.
Так, например, если клиент купил партию товара, то меняется не только профиль клиента, но и аналитика склада и логистики.
И если продавца волнует, сколько клиентов готовы купить одну и ту же партию, то кладовщика волнует, например, скорость продажи партии, а логиста — то, как такие клиенты отгружают свои заказы.
- Создание аналитических и оперативных отчетов.
Внутри CRM-системы (традиционно оговорюсь, что говорю исходя из того, как все сделано в нашей РегионСофт CRM , на рынке есть варианты) есть возможность строить готовые и пользовательские отчеты, а также строить выборки с помощью фильтров.
Отчеты в CRM гибкие и достаточно информативные, поскольку вытягивают необходимые данные с помощью программной логики из базы данных, а значит, могут формировать нужные менеджеру разделы.
Цикл использования данных в компании при участии CRM-системы
CRM-битвы
Однако некоторое время назад (2005-2010 гг.) действующая CRM-система, подобная нашей, РегионСофт CRM Об аналитике можно было даже не упоминать — ее моментально атаковали представители аналитического CRM. Впрочем, ничего удивительного — раз идет война Apple против Samsung, Windows против MacOS, то почему бы не локальная CRM-война.
Хотя аналитические CRM-системы поддались напору BI-систем.
Но обо всем по порядку.
Первыми аналитикой и аналитическими системами заинтересовались представители отраслей, которые уже знали, что такое по-настоящему большие данные: банки и операторы связи.
Разумеется, о внедрении отечественных решений речи не шло — SAP и Oracle Siebel начали активную экспансию в Россию, а Teradata занималась уникальными интеграционными проектами.
Примерно в это же время российские вендоры, уже знавшие, что такое CRM, и писавшие свои системы, разделились на два непримиримых лагеря.
И были основания для разделения.
Операционная CRM аккумулировала информацию о клиентах, дала возможность создавать шаблоны документов, активно добавила почтовые клиенты и телефонию, углубилась в освещение всех вопросов управления.
В то же время отечественная аналитическая CRM интегрировала OLAP-кубы в свои системы, рисовала информационные панели и панели индикаторов, а также масштабно проектировала матрицы продуктов.
Все это делалось с использованием дорогих средств разработки и СУБД; отдельным субъектам удалось (и до сих пор удается) адаптировать все под Oracle. Естественно, такие затраты на разработку не могли не сказаться на стоимости.
Но это была не единственная проблема — разработчики аналитических систем столкнулись с массой проблем с производительностью, код требовал глубокого рефакторинга, вес дистрибутивов неприлично рос, CRM стала тормозить на клиентских машинах.
Пока вендоры решали постигшие их проблемы, разработчики оперативной CRM опомнились и начали писать аналитическую часть с учетом ошибок конкурентов.
Они не зацикливались на сложных OLAP-кубах, не копались в многомерных базах данных, а целенаправленно создавали отчеты, которые нужны менеджерам здесь и сейчас: воронка продаж, ABC-анализ, кто-то даже занялся шахматами.
Примерно так было в РегионСофт CRM : Мы взяли за правило выпускать в новых релизах не только оперативные возможности, но и новые отчеты.
В результате их стало около 100, появились мощные гибкие фильтры, отчеты по взаимодействию с клиентами, план-фактный анализ, KPI, аналитика бизнес-процессов и многое другое.
Так появился новый вид корпоративного ПО – универсальная CRM. В их число входят лучшие российские CRM, как облачные, так и локальные.
Что случилось с аналитическим CRM? Уверен, найдутся те, кто меня закидает камнями, но российские вендоры либо перешли на универсальность (их большинство), либо существенно сократили свою долю на рынке.
Посмотрим, кто во что превратился.
В 2007 году руководитель проекта CRM из Sputnik Labs в своей статье предложил следующую схему эволюции аналитических систем: 
Точнее не нарисуешь.
Единственное, что я бы сегодня добавил, это постоянное взаимодействие с клиентом на основе его поведенческих данных.
На тот момент IoT, контекстные и прогнозные технологии еще не касались бизнеса, поэтому схема не предусматривала следующего шага эволюции.
Однако сегодня практически все этапы (кроме последнего) реализованы в бывших операционных, а теперь универсальных CRM-системах.
Например, в нашем РегионСофт Есть три масштабных внедрения, в которых особое внимание уделялось и уделяется именно аналитической составляющей.
Реализация для крупной сети магазинов товаров для дома.
Уже несколько лет RegionSoft CRM помогает анализировать ассортимент, оперативно выводить непопулярные товары, предотвращать складские кражи и затоваривания.
CRM интегрирована с кассой и программой лояльности.
Реализация наших РегионСофт CRM Медиа в телекомпаниях и телерадиохолдингах - CRM работает с колоссальным массивом данных, рейтингов, эфирного времени и позволяет подключать и организовывать работу рекламных отделов и вещания.
Систему внедрили в крупном супермаркете РегионСофт Ритейл , что позволяет оформлять продажи штучного товара, товара собственного производства, весового товара по заводским и внутренним штрих-кодам (автоматически), а также коротким кодам (вручную).
Система обеспечивает непрерывную регистрацию продаж, предназначена для крупных магазинов самообслуживания с торговой площадью до 3000 квадратных метров.
Развитие ритейла началось довольно давно.
Работая с крупным клиентом, имеющим несколько складов и разветвленную сеть розничных магазинов, мы научились интегрировать нашу RegionSoft CRM с POS-терминалами, сканерами и другим торговым оборудованием.
Мы провели масштабное внедрение CRM-системы в огромном гипермаркете, и при этом нам понадобилась специализированная программа для кассовых терминалов.
Мы взяли это на себя и разработали.
В процессе автоматизации магазина стали понятны направления развития и совершенствования.
Теперь с помощью RegionSoft Retail смогут небольшие продуктовые магазины, в том числе с весовым товаром, хозяйственные магазины, крупные супермаркеты с собственными производственными цехами, аптеки, склады с розничными функциями, пункты выдачи товаров, а также их розничные сети.
быть автоматизированным.
Однако специализированные системы продолжают развиваться для удовлетворения потребностей конкретных отраслей, которые не только лидируют на рынке в своем сегменте, но и задают основу для роста для всех вендоров.
- Отраслевой CRM для банков и телекоммуникаций — крупнейшие интеграционные решения, связанные с биллингом и внутренними информационными системами, обладают беспрецедентным уровнем безопасности.
- Самописные системы анализа данных — биллинги, CRM, написанные внутренними службами компаний или сторонними разработчиками под цели конкретного бизнеса.
Как правило, это выбор средних компаний с узкой спецификой.
- Мощные готовые решения (например, SAP) - огромные и сложные проекты для нефтегазовой, горнодобывающей, промышленной, телекоммуникационной отраслей.
Дорогие, долгосрочные проекты.
- Другие системы BI (бизнес-аналитики) , позволяющие собирать, хранить и анализировать данные — например, IBM Cognos BI и IBM SPSS, расширенная и бизнес-ориентированная трансформация некогда популярного пакета аналитики и статистики SPSS (проданного IBM в 2009 году).
Поэтому бизнес должен адекватно удовлетворить свои потребности в анализе данных и подобрать CRM «под себя», поскольку это важная составляющая успешного внедрения (об этом мы уже писали).
Что происходит с аналитикой в бизнесе?
Как я уже говорил выше, первое и самое страшное то, что его почти не осталось.Часто мы сталкиваемся с компаниями, которые просто не рассчитывают процент выполнения плана, не говоря уже о рентабельности или окупаемости инвестиций.
Во-вторых, что не менее ужасно, существуют ложные представления о нормативных ценностях.
Например, я слышал, как бизнес-тренер активно убеждал, что нормальная рентабельность — это 300–600%.
Здесь просто нет комментариев.
Ну или план продаж должен стабильно перевыполняться на 20-30%.
Если вы постоянно превышаете свой план, пересмотрите его — ваше планирование хромает на две ноги.
Помимо перечисленных крайностей, существуют и распространенные базовые ошибки, связанные с бизнес-аналитикой.
- CRM или любая другая система (биллинг, ERP, 1С) превращается в информационный бункер .
То есть данные собираются, но система используется только как инструмент оперативной работы.
- «Помет», неверные данные.
Такие данные могут существовать как в Excel, так и в корпоративных информационных системах.
Их появление связано с неточным вводом данных (другим учреждением).
- Избыточные данные.
Компания покупает биллинговую систему или другую крутую систему, нанимает программиста, который с помощью SQL-запросов выбирает из данных огромные таблицы значений.
При этом менеджеры не имеют возможности анализировать полученные данные и делать на их основе выводы.
Более того, бывает, что менеджер открывает файл в старой версии Excel, неправильно импортируя данные и не замечая, что в файле миллион записей и всего 65 536 строк.
- Ошибки при работе с данными.
Менеджеры могут иметь поверхностные знания таких инструментов, как сводные таблицы или MS Access, и пытаться группировать и интерпретировать загруженные данные.
Чего ожидать — результат — отрицательные продажи и нехватка персонала.
- Данные кто рассматривает вне остальной информации - ложь.
Крайне важно рассматривать индикаторы в сочетании с другими, чтобы выявить закономерности и корреляции.
Тогда выводы могут лечь в основу принимаемых решений.
- Аналитики и маркетологи могут лгать на данных — это разрушительная способность, с которой сталкивался не один лидер.
Одно дело, если график строится не с нуля, а из другого значения (хитрость для наглядности), и совсем другое, если, например, данные о трафике округляются до гигабайт или вместо количества клиентов указывается количество покупок.
выставлен и скромно назван «Куплено».
Мое хобби — экстраполяция.
«Как видите, в ближайшие несколько месяцев у вас будет около четырех десятков мужей».
Внимательнее следите за оптовыми ценами на свадебные торты.
Что делать?
Существуют базовые группы данных, которые необходимо собирать любой компании.Они отражают точки роста, помогают управлять ассортиментом, координировать работу персонала, проводить своевременное обучение и т. д. Ээкономические данные — совокупность информации, дающая качественное представление о компании.
К ним относятся, например, отчеты о продажах, отчеты о доходах и отчеты о расходах.
С их помощью вы можете увидеть, какие сегменты клиентов, названия продуктов и филиалы приносят вам деньги, а какие исключительно привлекают средства.
После анализа этой информации принимается решение о разработке эффективных каналов и сокращении или улучшении токсичных.
Данные о потребителях - колоссальный пласт информации, который можно собрать в CRM и который необходим каждому из отделов коммерческой службы.
Сюда входит сегментация клиентов, кластеризация, воронка продаж, группировка по регионам и суммам заказов и т. д. Такие данные составляют основу персонализации предложений клиентам, что в последнее время признано одним из ключевых драйверов роста.
Исследование продаж направлены на оценку различных каналов продаж, реализацию плана и разработку новых стратегий общения с клиентами.
Исследование продукта направлена на улучшение продукта для удовлетворения потребностей потребителей.
Кстати, сюда же следует отнести измерение и анализ качества обслуживания (да, CRM и для этой цели собирает данные – продолжительность разговора, запись звонка, количество набранных номеров, конверсия звонка в покупку и т. д.).
В подтверждение тезиса о важности аналитики для перечисленных групп показателей расскажу три абсолютно реальные истории.
Простая история 1. Компания продавала растения и садовый инвентарь.Сбора данных недостаточно; важно уметь использовать его во благо бизнеса.Решив поступить разумно, она открыла один салон на пересечении нескольких дачных участков, а второй — на окраине города, где нет садов.
Выручка в магазинах была примерно такой же, все было хорошо, пока не грянул кризис и люди не начали ужесточать свои расходы.
К тому же, была почти осень, и в обе стороны наблюдался спад. С наступлением весны выручка в магазине возле садов значительно снизилась, но на улице дела обстояли лучше.
С приближением лета на окраине города дела пошли еще лучше, и первый магазин уверенно приближался к закрытию.
Благодаря обширному анализу и опросам сотрудников менеджеры определили причину.
Посещавшие сады, как правило, в них не жили, поэтому покупали много растений, которые могли расти без владельца, например, саженцы, саженцы кустов и т. д. Сокращение спроса совпало также с насыщением узкий рынок – люди отказывались от купленного товара из любопытства.
Да и в дороге публика была шире – и те, кто проводил лето на большой загородной даче, покупали более дорогую рассаду и, кроме того, были различные вазы для клумб, фонарики и так далее.
Вся проблема была в том, что владельцев заботил только чек, а ассортимент завозился бездумно, практически наугад. Если бы учет велся по номенклатурным позициям, то владельцы могли бы перестроить ассортиментную политику и продавать, например, удобрения, инструменты и т. д. в садах.
Но этого не произошло, компании больше не существует. Простая история 2. Примерно то же самое произошло и с городским магазином недорогой одежды.
Но ребята быстро обнаружили проблемы с ассортиментом и избавились от запасов, не допуская затоваривания.
Но дело в том, что основными посетителями «семейных» магазинов были женщины с детьми, и почти вся дешевая мужская одежда была тяжким бременем.
Но добавление в ассортимент игрушек и детских украшений увеличило средний чек.
Кстати, в отличие от героев простой истории-1, в этой сети была система учета, и директор по маркетингу не праздно интересовался, что учитывается в CRM. Обратная история.
Небольшой мобильный оператор гнался за объемами продаж.
Точка А составила план и было около 1000 продаж SIM в месяц, точка Б не составила плана, было около 300 продаж.
В результате продавцы Б остались без премий и даже получили нагоняй от руководства за отставание от плана.
Так продолжалось почти год, пока новая команда продаж не решила для своих целей посмотреть абонентскую плату по регионам, включая эти два собственных офиса.
Так, из объема А 85-90% сняли на счет 100 рублей и выкинули симку, а из Б около 70% пользовались номером более трех месяцев со средним чеком 95 рублей в месяц, а 30% на протяжении более шести месяцев.
Когда мы начали вникать, то обнаружили огромные мошенничества и даже нарушения в точке А.
В результате были переработаны KPI и пересмотрены планы продаж.
Есть несколько основных способов, как это можно сделать.
Внедрите CRM, если у вас ее еще нет. CRM-система может стать источником данных не только для топ-менеджеров, но и для самих сотрудников.
Ваша задача — научить их работать с данными и использовать их для принятия оперативных решений.
С того момента, как сотрудники погружаются в аналитику, начинают происходить чудеса:
- видят результат своей работы и долю своего результата в общих достижениях;
- они осознают свою причастность к общему делу;
- они ищут новые закономерности и радуются, когда их обнаруживают;
- их лояльность растет, поскольку доступ к определенным данным является символом доверия к человеку.
- У меня есть хорошие новости для вас.
(На самом деле CRM открывает огромные возможности для расширения знаний о своем бизнесе и поиска областей роста).
В принципе, современный бизнес ничем не рискует – практически во всех CRM-системах, да и в РегионСофт CRM В частности, предусмотрена процедура разграничения прав доступа к различным данным.
Работа с сегментами.
Если вы научитесь создавать сегменты и использовать созданные группировки, вы решите огромное количество бизнес-задач.
На основе выбранных групп вы будете создавать таргетированные предложения, рассылки, разделять группы между менеджерами и получать клиентскую базу с большей лояльностью.
Визуализация данных и демонстрировать их на совещаниях по планированию и отчетности.
Одно дело, если в конце месяца вы монотонно бормочете своим сотрудникам о выполнении плана и дальнейшем развитии, а другое дело, если вы показываете графики и четко объясняете, что там есть и к чему надо стремиться.
Визуализация значительно облегчает понимание и запоминание – смело берите ее на вооружение.
Есть еще один интересный способ использования собранных данных — создание аналитических бюллетеней листовок и распространение их среди широкой аудитории в целях PR. Не каждая компания осмелится на это, но если вам есть чем поделиться с клиентами, потребителями или СМИ, смело делайте это в читаемой и понятной форме.
Такие действия обычно окупаются ростом известности и доверия к компании.
Что можно делать с данными в CRM?
CRM — мощный источник данных в компании.Причем вы можете использовать готовый набор отчетов, а можете скачать информацию и работать с ней самостоятельно – главное, чтобы она у вас уже была в едином виде.
И главное правило — собирать данные непрерывно и итеративно, сравнивать результаты от периода к периоду и смотреть на развитие показателей с течением времени.
- Сегментируйте клиентов и персонализируйте предложения.
Персонализация оказывает существенное влияние на отношение клиента к компании.
- Анализируйте рентабельность — выявите группы клиентов или товары, которые со временем приведут к большей прибыли (помните случай с оператором связи?).
- Отслеживайте клиентские события — например, оценивайте объем покупок, чтобы подключить клиента к программе лояльности.
- Провести план-фактный анализ – оценить выполнение плана в разрезе филиалов или сотрудников, найти влияющие факторы.
- Проведите ABC-анализ и определите наиболее экономически выгодные услуги и товары среди вашего ассортимента.
- Анализ состояния складов, прайс-лист.
- Оценивать работу менеджеров по продажам в различных аспектах.
Однако есть набор индикаторов и действий с ними, которые являются минимальными и должны использоваться всегда.
- Рассматривайте темпы роста как показатель i — отношение значения показателя в данный момент времени к его значению за непосредственно предшествующий такой же момент времени.
Формула: темп роста = (текущее значение/предыдущее значение) * 100%.
Этот показатель служит прекрасной иллюстрацией динамики процесса, наглядно демонстрируя прогресс или регресс относительно предыдущего периода.
- Оцените темпы роста , что представляет собой не что иное, как темп роста минус 100%.
Если он окажется отрицательным, то речь идет о темпах снижения.
- Подсчитайте удары — то есть оценивать не только абсолютные показатели, но и относительные.
Например, вы можете посчитать количество заказов и их сумму, узнать, что 10% заказов приносят 48% выручки и направлены на оптимизацию бизнес-процессов.
- Рассмотрим моду ряда - значение в наборе наблюдений, которое встречается чаще всего.
Например, у вас 5 продавцов и вы видите, что каждый день они совершают разное количество контактов с клиентами.
Проанализировав мод, вы увидите самое частое количество взаимодействий — скорее всего, это самая объективная норма.
- Учитывайте рентабельность инвестиций (возврат инвестиций), будь то расходы на рекламу, выставку или обучение сотрудников.
Формула: ROI = (рентабельность инвестиций – стоимость инвестиций) * 100%/стоимость инвестиций.
Чем выше, тем лучше.
- Помните, что существуют абсолютные (штуки, времена, рубли), относительные (доли и проценты), средние показатели – и только вместе они дадут вам картину того, что происходит в вашем бизнесе.
Если по каким-то причинам индикатор не нужен, не тратьте время на сбор данных для его расчета.
Для деловых целей и принятия решений нет необходимости охватывать весь массив чисел; важно уметь выделить главное и подойти к вопросу неформально.
При этом руководитель не должен заставлять подчиненных цифрами и отчетами — его задача — научиться работать с данными и показать сотрудникам, насколько это круто.
И, наконец, главное – не собирать данные бессистемно и не использовать информацию в качестве бизнес-антуража.
Аналитика должна работать – на всех уровнях.
Весь декабрь мы мы даем скидки на RegionSoft CRM и все фирменное программное обеспечение.
С 1 по 15 декабря - 15% и крутые условия рассрочки и аренды.
-70% и -90% у нас нет, потому что мы держим цену на лицензии экономически обоснованной, а не берём её на ровном месте.
Мы продолжаем опрос, о результатах которого обязательно вам расскажем.
Просим вас ответить на вопросы в простой форме – их всего 10 плюс 3 для тех, кому интересно узнать о нас больше.
Пожалуйста, заполните опрос до конца; просто пропустите все, что вам не нужно.
Пройдите опрос здесь Теги: #Управление проектами #аналитика #ERP-системы #CRM-системы #Управление продажами #планирование #crm #бизнес-аналитика #прогнозирование #regionsoft #regionsoft
-
Выбор Лучшей Ит-Поддержки В Вейбридже
19 Oct, 24 -
На Скольких Мониторах Вы Работаете?
19 Oct, 24 -
Криптография В Java. Класс Пары Ключей
19 Oct, 24
