Успевать в два раза больше, избавившись от клиентов-нытиков с помощью корреляционного анализа
Метод для менеджеров проектов от агентства контекстной рекламы 1jam.ru.
Зачем и для кого статья
В ежедневной рутине вы перестаёте видеть, что 70% времени тратите на клиентов или проекты, с которых ничего не зарабатываете. На своём примере покажем, как собрать и проанализировать данные с помощью корреляционного анализа.
Метод сложноват, потребуется вникнуть на минут 30. Материал будет полезен только менеджерам проектов, особенно в сфере интернет-маркетинга, поэтому если сейчас некогда, то отложите статью в сторону. Материал узконаправленный, но поделиться идеей хочется.
Подготовка данных для исследования
Создаёте таблицу, где по строкам проекты, а по столбикам проблемы или признаки проектов, так у нас получается матрица с проектами и проблемами.
У нас агентство контекстной рекламы 1jam.ru, мы проводили исследование на низкобюджетных проектах, где вопрос ресурсов особенно актуален.
Каждый проект оцениваем на предмет наличия проблемы (или признака), например, в одном проекте проблема в отсутствии отчётности по лидам, из-за этого мы не можем оценить эффективность контекстной рекламы, и это создаёт «узкое место» проекта — ставим единицу.
Нюансы
- Нужно написать примерно 20 проблем, минимум десять. Если 30, то это усложнит процесс.
Минимум десять проектов, мы взяли 30.
Каждая проблема в том или ином образе присутствует в каждом проекте, здесь два правила:
Ограничиваем количество единичек для одного проекта, например, максимум десять, если всего столбиков 20.
Чтобы понять, много времени тратится на переговоры или мало, нужно сравнить их относительно других проектов. Если один проект занимает половину времени менеджера, то, скорее всего, это много, и проблема есть.
Если у вас есть числовые значения времени, то можно поставить единицы проектам, которые занимают 50-80% времени, если это прибыль, то единицы проектам, которые приносят 80% прибыли.
Помимо проблем, можно добавить сторонние признаки, чтобы далее понять, что с чем коррелирует.
Суммируем проблемы
Считаем наиболее распространённые проблемы, то есть сколько раз проблема встречалась в проектах.
Далее транспонируем («переворачиваем» строку в столбик) строки с названиями проблем и частотой на другой лист, сортируем их по сумме.
Видим, какие проблемы встречаются чаще, но пока ещё не начинаем рубить с плеча, а идём дальше. Дело в том, что мы видим «Итерация > 2 недель», но нужно понять первопричины, то есть «Итерация > 2 недель» — это следствие, а не причина.
Корреляционный анализ
Создаём новую вкладку и на ней подготавливаем данные для корреляционного анализа. Для этого нужно просто в пустые ячейки добавить нолики.
Сами расчёты можно провести стандартным Excel-инструментом Data Analysis (анализ данных).
Выделяем данные, ставим чекбоксы, как на скриншоте, и считаем.
В новой таблице мы получим матрицу, где каждая проблема сравнивается с другой, а в ячейке пересечения указано значение корреляции.
Корреляция может принимать значение от -1 до +1, об этом есть хороший разбор в интернете, повторяться не будем. Матрица показывает, как сильно одни проблемы провоцируют другие.
Например, в ячейке пересечения «Много ресурсов на переговоры» с «Клиент не пользуется системой управления задачами и мессенджером» значение равняется 0,8.
Следовательно, мы можем сделать утверждение, что часто клиенты, которые не пользуются системой управления задачами и мессенджером, требуют больше времени менеджера, что логично.
Если значение -0,8, то результат обратный: клиенты не требуют времени менеджера.
Используем условное форматирование и добавляем градиент значениям от 0,4 до 1, чтобы выделить только те пересечения, где есть корреляция.
Получаем
Добавляем столбик «Частота» к каждой проблеме, чтобы понимать вес проблемы в виде частоты её возникновения, который мы рассчитывали ранее, и тоже делаем градиент.
Интерпретируем
Даже при беглом просмотре видно, что одни проблемы чаще коррелируют с другими. То есть проблема «Много ресурсов на переговоры» обычно сопровождается комплексом других проблем, наша задача — выявить самые большие пучки проблем, как с первой по четвёртую проблемы на рисунке.
Если подумать над визуализацией, то можно провести линии по зелёным ячейкам, отражая их вниз от единицы, и посмотреть, где чаще пересекаются эти линии — пересечения выделены красными кружками на скриншоте.
В нашем случае это ярко выраженная корреляция между пунктами:
Отсутствие отчётности до лидов.
Клиент не пользуется Asana (система управления задачами) и мессенджером.
Клиент имеет низкую компетенцию в интернет-маркетинге.
Низкая конверсия посадочной страницы или плохое качество страницы.
Много ресурсов на переговоры, сложные переговоры.
Простои из-за отсутствия решений и обратной связи.
Клиент генерирует большое количество незначительных обращений и гипотез.
В данном случае бесполезно бороться с каждой причиной по отдельности, нужно принимать комплексное решение и бороться с первоисточником, например:
- Скоринг проектов на старте на предмет компетенции клиента и качества его проекта поможет отсеять некачественные проекты, которые требуют много времени и имеют низкую окупаемость.
- Обязательное условие использования отчётности до лидов избавит от вопросов: сколько мы потратили, сколько было продаж.
- Обязательное использование системы управления задачами сократит время на коммуникацию.
Простое ограничение времени на переговоры здесь бы не подошло, такое ограничение не лечит первопричину. После внедрения поинтов выше часть лидов стала отсеиваться, но эффективность команды возросла в разы.
Параллельно есть и другой класс решений, который направлен на образование клиентов, которые не прошли скоринг.
- Делаем обучающие материалы, чтобы в лучшем случае дать клиенту пошаговую инструкцию по решению проблемы.
На старте указываем на необходимые условия для старта: новый сайт, чтение образовательных статей, но это скорее фантастика.
Была замечена ещё одна корреляция.
- Проект попадает в пул проектов, генерирующих 50% прибыли.
- KPI проекта выше среднего.
Она говорит о том, что мы зарабатываем, только если клиент тоже зарабатывает.
Не берусь говорить, что это эффективная методика, так как специалисту, скорее всего, будет лень самостоятельно применять её на практике, но имеет место.
Предполагаю, что модель можно использовать не только для исследования в плоскости проблем, но и в других случаях, например, можно добавить более детальную информацию:
Количество комментариев задач в проекте.
Промежуток времени между комментариями к задачам.
Ресурсы времени на задачи.
Размер команды.
Источник клиента (SEO, конференция и прочее).
Маркетолог или собственник.
Можно выявить закономерности, чтобы использовать данные в маркетинговых активностях и в оптимизации производства.
Идея хорошая, но реализация довольно наивная.
Correlation is not causation.
Согласен с вами, сделал на любительском уровне как умел. Протестируем, если будет польза, то будем накручивать.
В двух словах, в каком направлении можно вести исследования, чтобы извлечь пользу?
Я тоже не специалист в этом вопросе, но начал бы с прочтения чего-нибудь обзорного про causal models.
Комментарий удален модератором
Таблица отвечает на вопрос, почему данный сегмент клиентов неэффективен и помогает оптимизировать саму модель работы с с сегментом, а не отсечь его по принципу «выручка - расход»
Но я не убеждаю вас, что метод выше приносит велью, это под вопросом. Мне показалось интересно - я поделился. Думаю, если делать исследование на >100 проектах и большем количестве параметров, то можно найти интересные закономерности и использовать их, в скором будущем попробуем.
Комментарий удален модератором
Если очереди нет, остается время на то, чтобы что-то делать для продвижения, не погрузившись в текучку по уши и ничего не видя вокруг. Это кстати - "ничего не вижу, ничего не слышу, я так занят" - очень серьезная проблема для бизнеса, из-за которой легко пропустить что-то по-настоящему важное - например новые перспективы, тендеры, открытие нового офиса возможного клиента в городе - на котором надо обязательно быть.
Понимаете, у нас у всех крестьянская психология - "Если я занят, значит я делаю полезное дело, которое принесет пользу моей общине и деревне". А это сегодня нифига не так. Я вот, в настоящий момент пишу коммент, я занят, а фигли толку? А кто-то позавчера 4 часа переписывался с клиентом из-за ЗАПЯТОЙ БЛИН в 3-м абзаце макета.
Комментарий удален модератором
А я не согласен, проходили уже.
Вот увидите, в краткосроке - это победа, а в долгосроке продажи упадут.
Все дело в том, что верхние самые сладкие 20% клиентов существуют только потому что есть остальные 80. Нет 80, нет 20.
Также это нормальное распределение - есть 20% самых лучших, а есть 20% противных. Уничтожив худших 20, все равно появятся еще 20 худших - это самоуничтожение.
Ваше утверждение верно только при том, что система замкнута, вы не расширяете охват и к вам не поступают новые проекты с более высоким чеком. Статья больше не о том, как ограничть охват в 20%, а о том, как найти закономерности и сделать выводы.
Я бы добавил, что система помогает компании меняться, устанавливая новые правила игры - например
• изменения задания по ходу его выполнения (без комментариев)
• минимальный чек, контракты от ... рублей или выше.
• максимальное кол-во переделок - если после 3-х итераций изменений проект все еще в общих чертах не принят - его лучше свернуть, чем продолжать.
Наше рабочее время - в коллективе - конечно (лимитировано), например от 10 утра до 18 вечера ежедневно. Все мы (каждый) можем сделать хорошо и правильно для очень небольшого количества людей. Мне кажется, эта система позволяет менять бизнес так, чтобы работать с заказчиками, больше ориентированными на результат - который может дать именно этот коллектив в фирме-исполнителе. А не на сферического коня в вакууме - которого может и не существует вовсе.
Как раз мое утверждение для открытой системы и проверено, с постоянным потоком новых клиентов.
Статья для программистов, а я коммерс, и мы говорим обычно на разных языках. И мне лично непонятны любые приоритеты кроме клиента! Особенно скоринг! клиентов. Для меня это ахтунг и в своей команде, человек был бы сразу уволен.
Пролистал мельком, но сохранил ссылку - вечером обязательно почитаю. На первый взгляд - хороший материал! Спасибо!
У меня такое ощущение, что при настолько маленьком размере выборки вы вместо корреляции получите просто случайный шум.
Не силен в статистике, но выводы вроде совпадают с реальность.
Зачем тогда этот треш было делать, если не сильны? Как вы проверили достоверность корреляции? На скольких компаниях?
Попробовал, увидел пользу, написал. Если приживется на практике, будем усложнять.
Подход правильный, экспертную систему не пишут за 1 час, она развивается методом последовательных улучшений.
Мне кажется идея провальная, на практике продажи скорее всего упадут, так как "не тем" будут заниматься ваши сотрудники. Мы проходили уже что-то подобное. Здесь был коммент по поводу 20/80, так он вообще прям в точку! Вы будете тратить ресурсы именно на решение проблем тех 80% клиентов, хотя это время могли бы потратить более эффективно.
Попробуйте лучше проанализировать сотрудников и найти тех, которые больше влияют на продажи и им отдайте ключевых клиентов, а потом расскажете нам что из этого вышло.
Про ключевых решение стандартное, и рабочее вполне.
Но и сегментировать существующих клиентов полезно чуть больше, чем на VIP (ключевых) и как бы обычных. В-основном капиталисты говорят что лучше продать товара по $1 миллиону покупателей, чем продать одному покупателю одну единицу товара за $1 миллион - т.е. в первом случае при спаде спроса на 30%, все равно останется достаточно денег, а во второй случае при уходе одного клиента, весь бизнес накрывается медным тазом.
Клиенты, которые не готовы работать с вами, не работают с вами. Но вы обернули это в какую-то корреляцию)
А клиенты, которые готовы работать с вами – работают с вами.
Да, у меня именно такие клиенты.
Все госзаказчики - клиенты-нытики как минимум. Как максимум - шантажисты, халявщики и рейдеры. При отсутствии коммерческих заказов как поможет эта методика?:))
Это норма вообще, что госзаказчики заключают договора, но не платят?
Это сплошь и рядом. У ВСЕХ госов есть карманные подрядчики. Через них и только через них сливаются бюджетные деньги. Но иногда даже свои подрядчики остаются без денег, потому что откаты занесён, а денег не хватило. Либо пришла проверка и начались посадки. Чиновник-коррупционер уже за свою подпись бабло получил, а дальше - умирайте как хотите.
Это не норма, это коррупция и пилёж бюджетного бабла. До тех пор, пока будет силовая крыша у обнальных контор, эта проблема будет существовать.
да я даже не об этом, у меня есть контракт с федеральным учреждением, на 30к рублей, которые они не хотят платить ничем не обосновывая. Услуги были оказаны. Я вот думаю, это норма или нет?
Нет конечно:), просто у нас чиновники исторически считают предпринимателей ворьём и дойными коровами - отсюда и проблемы в экономике.
Направляйте через почту письмо с уведомлением о вручении.
Письмо составьте с участием юриста, специализирующегося на ГК и претензиях. Приложите любые документы, подтверждающие выполнение работ: акты, фотофиксацию, подписи участников, выписку из банка о затратах на материалы/услуги, связанные с выполнением работ.
Ждите ответ, потом подавайте в суд. Поверьте, когда пахнет жареным, то начинают бегать.
Спасибо!
Принцип Парето и его вычисление в разрезе Scrum методики, правда описывается больше вычисления, нежели устранение "болезненных моментов" . В целом - годно!
Комментарий удален модератором