Как аналитика помогает захватить новый сегмент рынка

Рассказываем, как «Русской рыбной компании» удалось достичь своих успехов с помощью Qlik Sense.

АО «Русская рыбная компания» (РРК) – крупнейший российский дистрибутор охлажденной и свежемороженой рыбы и морепродуктов. С помощью Qlik Sense компания завоевывает новый сегмент рынка и оптимизирует управление продажами мелкооптовым клиентам. За год: снижение оттока с 75% до 34%, рост выручки на 115% YoY, увеличение сегмента клиентов VIP+ на 20%. Проект компании BI2Business.

В 2017 году, чтобы обеспечить устойчивое развитие и повысить маржинальность бизнеса, акционеры компании приняли решение о выходе в новый сегмент рынка: если ранее сбыт осуществлялся, в основном, только крупными партиями оптовым клиентам, то в это время в планах появилось развитие дистрибуторской сети за счет включения в нее мелкооптовых клиентов, которые используют рыбу для переработки и продажи непосредственно в сегмент B2C.

Для этого был запущен проект разработки электронной площадки Fish.Digital и начато строительство системы активных продаж, позволяющей автоматизировать и улучшить пользовательский опыт взаимодействия клиентов с компанией, а также существенно расширить клиентскую базу РРК.

При этом, необходимые для эффективной работы с мелкооптовыми покупателями данные либо не собирались вовсе, либо их нужно было вытаскивать из различных систем, интегрировать и обсчитывать в ручном режиме.

Именно так создавалась клиентская матрица — массив информации, содержащий 85 различных параметров для оценки каждого клиента по различным критериям, большинство из которых были расчетными.

Аналитическое решение должно было интегрировать большие объемы данных из различных систем и стать единым удобным источником данных для принятия управленческих решений. Так как перед компанией стояла задача по кратному увеличению клиентской базы, BI-платформа должна была быть гибкой и масштабируемой.

На этапе пилотного проекта, рабочий прототип приложения по более чем 60 показателям был разработан в течение 2 месяцев. Уже на этом этапе удалось избавиться от необходимости ночной работы с клиентской матрицей, что ускорило и упростило процессы контроля взаимодействия с мелкооптовыми клиентами. Кроме того, топ менеджеров компании впечатлила полученная в рамках пилотного проекта удобство и простота работы с визуализированными данными и глубина детализации информации.

На сегодняшний день платформа собирает данные из 1С, CRM системы, таблиц Excel, а также подтягивает информацию из Google AdWords и Яндекс.Директ. Суммарно объем данных в Qlik Sense составляет 27 млн строк. Наиболее часто используемые приложения — общие отчеты по продажам, клиентская и товарная матрица, конкурентная, финансовая и CRM аналитика.

Ключевым для большинства пользователей оказалось то, что информацию в удобном разрезе по любому клиенту, товару, сотруднику или отделу можно получить на понятном и простом графике всего лишь в несколько кликов.

Аналитическое приложение Qlik Sense по клиентской матрице стало одним из самых результативных с точки зрения влияния на бизнес-результаты компании.

Приложение позволяет сегментировать клиентов по частоте отгрузок — это показывает, когда на основании статистических показателей по этому типу клиентов и влияния на него сезонных отклонений с учетом активности и тренда развития конкретного клиента система ожидает от него очередной отгрузки, то есть когда именно, в каком объеме и какой ассортимент клиент должен заказать. Это нужно, в первую очередь, для направления нужных сигналов руководителям отдела, если такая отгрузка не происходит в прогнозируемое время, на которые они отреагируют с целью не допустить потери клиента или его ухода к конкурентам.

Клиентская матрица позволяет создать «слепок» клиентской базы и отслеживать его динамику, чтобы определить, как меняется статус клиентов в режиме онлайн с учетом индивидуальных особенностей их закупок.

На основе этой информации менеджерам ставятся оперативные задачи, а также продуманы конкретные шаги по дальнейшей работе с клиентами для каждого уровня менеджмента.

Например, выявление клиентов, которых необходимо вернуть, очень полезно для компании — с ними ведется особенно активная работа отдела продаж с привлечением руководителей среднего звена, потому что на них уже было потрачено больше усилий менеджеров, и в результате конверсия значительно выше, чем при работе с потенциальными клиентами, еще не знакомыми с качеством товара и услуг, предоставляемыми компанией.

В компании очень детально проработана аналитика по работе с покупателями, которая включает как приложения для территориальных руководителей, так и для самих менеджеров по продажам.

Приложение «Ежедневная активность сотрудников» в Qlik Sense — инструмент ежедневного управления показателями – позволяет понять, достаточно ли менеджер сделал сегодня для достижения цели продаж и сравнить его показатели с коллегами. Это позволяет легко и ненавязчиво включить групповую динамику показателей внутри отдела, что обеспечивает общий прирост продаж, развитие знаний и компетенций сотрудников, а также удовлетворенности клиентов.

Еще одно приложение создано для отслеживания работы с потенциальными клиентами. С его помощью территориальные руководители ежедневно отслеживают процесс взаимоотношений менеджеров с этой категорией клиентов и его результативность, а раз в неделю отчитываются перед региональными управляющими по работе подотчетных филиалов в целом.

Отчет позволяет получить информацию в разрезе клиента, менеджера или филиала с высоким уровнем детализации, то есть дает возможность узнать, совершил ли менеджер звонок конкретному клиенту в установленные сроки, был ли этот звонок результативным и т. д. Кроме того, руководители анализируют также геоданные и расположение клиентов на карте, что позволяет равномерно захватывать рынок, не создавая внутренней конкуренции между менеджерами.

Самым главным результатом проекта стала высокая эффективность функционирования нового подразделения РРК и охват нового сегмента рынка — мелкооптовых покупателей рыбы и морепродуктов.

Кроме того, с помощью Qlik Sense появилась возможность обеспечить максимальную конверсию с каждого канала продвижения. Этого удалось добиться за счет повышения контроля над работой сотрудников без необходимости непосредственного с ними взаимодействия.

Кроме того, удалось повысить точность прогнозирования отгрузок клиентам с учетом конкретных SKU исходя из динамики трендов продаж клиентам и коэффициентов сезонности до 85% попадания в реальность, а также формирование предложений клиентам исходя из ассортимента, закупаемого другими клиентами в разных филиалах, схожими с ними по портрету. Это позволяет эффективнее управлять товарными запасами и клиентской лояльностью, особенно в условиях дефицита.

Среди других важных результатов, достижение которых поддержала ежедневная работа с аналитикой Qlik:

Ближайшие планы по Qlik в «Русской Рыбной Компании» – реализация проекта детального прогнозирования товарного спроса и ценообразования на базе аналитики, который сможет повысить прибыльность бизнеса. Кроме того, будет использована прогнозная аналитика по параметрам, которые ранее в компании просто не учитывались – например, покупка товаров-заменителей при отсутствии определенных групп товаров (о результатах этих проектов мы расскажем в следующий раз).

В планах компании на несколько лет вперед – развернуть такое же активное использование BI другими департаментами компании, в том числе подразделением оптовых продаж.