Кейс роста продаж на 38% за счет перехода на Data Driven управление

Вы, конечно, слышали про карго-эффект? Аборигены как-то раз увидели, что на американские базы с воздуха сбрасывают грузы с продовольствием, обмозговали это и решили построить вокруг своего поселения забор, взлетную полосу и вышку, ожидая, что за это вертолетные боги их тоже вознаградят. Беда в том, что наличие забора и аэродрома - это вся информация об американской базе, которой обладали аборигены и, исходя из которой, принимали решения.

Примерно такая же история прослеживается в желании компаний визуализировать свои данные и переходить на управление через дашборд. Дашборды же это клево! Будет дашборд и сразу все наладится. Под каждым таким управленческим дашбордом находится пласт процессов, работ, инструкций, интеграций, данных в конце концов и в большей степени именно от этого зависит наладится все или нет. Об этом, к сожалению, многие забывают, ориентируясь только на забор - конечный дашборд в нашем случае. Кстати, примерно про эту же проблему я писал статью на прошлой неделе: Подводные камни на пути к data-driven: принцип GIGO.

Кейс нашего пользователя Алексея Верткова из sol.digital понравился мне именно тем, что рассказыват про внутренности. Он рассказал про весь процесс “трансформации” небольшого подразделения компании, переход его на data driven модель, который принес вполне ощутимый результат в деньгах. В результате мы сформировали эу

Итак, что было на входе?

На входе мы имели следующую ситуацию:

• amoCRM, которая работает уже 3-й год;
• Бесконтрольная работа с клиентами с полным отсутствием сегментации и квалификации клиентов (продал, порадовался, забыл);
• Малоподвижный отдел продаж из 4х человек с отсутствием внятных целей и KPI.

Как таковых «болей» в компании было много. Но ситуация в моменте говорила о том, что основные боли кроются в отделе продаж и в продажах как таковых. Невооруженным взглядом было видно отсутствие правильного вектора. Новые гипотезы о направлении дальнейшего движения выдвигались на основе слухов или логики происходящего, что, в свою очередь, было похоже на игру вслепую.

Отсутствие понимания «откуда пришли» те или иные заказчики и легкий, но стремительно развивающийся хаос в рядах отдела продаж, подогревали ситуацию изнутри. После осознания происходящего было принято решение внедрить систему контроля и управления в отдел продаж, оцифровать и вытащить все накопившиеся данные, и уже на основе них принимать решения о дальнейшем пути.

• Проработка мотивации отдела продаж на основе KPI и плана продаж
• Ввод самодисциплины при работе с CRM, а также на основе KPI
• Ввод «баянного» понятия Постоянный покупатель, далее ПП
• Самоконтроль отдела продаж
• ABCXYZ анализ всей базы клиентов для понимания дальнейшего пути и реального портрета покупателя
• Планомерное увеличение продаж при уменьшении трудозатрат

• amoCRM — основная учетная система
• Google Sheets — дополнительная учетная система для KPI
• myBI Connect — инструмент выгрузки данных и сбора их в хранилище
• Microsoft Power BI — инструмент визуализации
• Прямые руки и мозги ;)

Начали, в первую очередь, с CRM. Пришлось разбирать весь тот “хлам”, который накопился. Была введена квалификация контрагентов на уровне сущности «Компания». Были введены следующие доп. поля со списковыми значениями:

• Отрасль
• Потенциал продаж
• Контекст покупки

Данные поля были сделаны обязательными для заполнения для новых компаний.

2. Далее в CRM систему (на уровне сущности «Компания») были введены теги «ПП» (постоянный покупатель) и «неПП». Пришлось даже провести несколько лекций с сотрудниками по этому поводу. Постарались максимально прямо донести, что мы от них хотим.

3. Следом были проработаны KPI для отдела продаж и изменена финансовая мотивация на основе вышесказанного. Думаю, это одна из основных частей, которая заставляет всю систему работать далее.

Точную формулу расчета премий описывать не буду, но теперь они стали зависеть от таких KPI как:

• Объем продаж (за месяц)
• Количество новых клиентов (за месяц)
• Количество повторных продаж (за месяц)
• Количество уникальных исходящих звонков (за день)
• Количество встреч (за месяц)
• Средний чек (за месяц)
• Количество постоянных клиентов со статусом «ПП»
• Количество купивших клиентов без статуса «ПП»

4. Каждому менеджеру выданы соответствующие Google Sheets таблицы с пустографками для ввода данных по их показателям. Таблицы были сделаны так, что при вводе данных в конце рабочего дня на основе отчетов, которые отдел продаж лицезреет в онлайн режиме на мониторе, они моментально видели сколько каждый из них сегодня заработал.

5. После этого мы с помощью myBI Connect собрали хранилище данных из amoCRM и Google Sheets, настроили его обновление, подключились к нему с помощью Power BI. В нем происходил весь меджик превращения данных сначала в отчеты, а потом и в решения.

Над самими отчетами, конечно, можно работать еще. У нас не было цели сделать самый красивый забор, значительно важнее было, чтобы он приносил прибыль. Главное - с помощью вышеупомянутых инструментов мы вытащили на обозрение именно те данные, которые использовались для подсчета наших KPI.

6. Далее — самое интересное. На стене напротив отдела продаж был сооружен dashboard (телевизор+miniPC). Данные из системы обновляются раз в 15 минут, и отдел продаж в онлайн-режиме наблюдает за ими же проделанной работой. Данное новшество было воспринято на «ура», и отсутствие кондиционера и слегка покосившиеся жалюзи отошли на второй план.

7. Дальше-больше. Благодаря настроенному процессу квалификации компаний и возможностям Power BI, описанным выше, мы получили данные по ABCXYZ анализу. Вынесли их на уже управленческий dashboard для руководителя. Что в нем:

• Срезы по среднему чеку относительно отрасли (портрета клиента)
• Срезы по частоте покупок относительно отрасли (портрета клиента)
• Процентное соотношение ПП и неПП
• Динамика среднего чека и частоты покупок по отрасли в срезе года

Этих данных с лихвой хватает для понимания нужного портрета клиента и постановки четкой дорожной карты для отдела продаж.

Вот так выглядит при фильтрации по одной отрасли:

8. И напоследок: в дополнении ко всему на dashboard отдела продаж были выведены следующие данные:

• Количество ПП на определенного менеджера
• LTV компаний, имеющих статус ПП
• Количество компаний, которые не имеют проставленных тегов (ПП или неПП), но купивших хотя бы 1 раз. Это «морковка» в обратную сторону. Этим самым мы даем понять каждому из менеджеров, что данная цифра должна стремиться к 0. И именно эта цифра практически полностью закрывает контроль самодисциплины, введенной ранее.

Отталкиваясь от 9 недель, после внедрения, получили следующие результаты:

• Уже на 1й месяц после внедрения, была зафиксирована положительная динамика по росту продаж. Удалось закрыть +21%, в сравнении с предыдущим периодом. Во второй месяц прирост составил еще 17%.
• Увеличилась продуктивность и пропускная способность отдела продаж в целом. Количество обработанных заявок и поставленных задач, в 1й месяц практически удвоилось. Второй месяц также показал показал положительную динамику роста производительности.
• В значительной степени были сокращены трудозатраты на отслеживание стабильной работоспособности самого отдела продаж. Система начала выполнять роль контролирующего органа. Ранее на контроль уходило много сил и энергии.
• После изучения срезов по постоянным покупателям (ABCXYZ анализ) были сделаны соответствующие выводы, созданы новые гипотезы и, как следствие, стратегия, включая уже не эфемерную «дорожную карту».

Во время внедрения безусловно возникали трудности, связанные с изменениями в процессах работы отдела продаж, новыми правилами и изменениями формирования заработной платы. Так же для стабильной работы построенной системы, заранее пришлось пересмотреть процесс работы с CRM, провести не одно собрание, создать не один мануал. Но в итоге легкая, но своевременная «встряска», в самые короткие сроки дала положительный результат, а понимание цифр и новая, правильно декомпозированная цель, дала четкое понимание движения и новые, выверенные гипотезы на развитие.