Анализ воронок продаж с помощью AnyLogic Инновационный подход к оптимизации бизнес процессов

В этой статье мы погрузимся в одну из самых важных и сложных тем в отделе продаж, это прогнозирование. Я поделюсь реальным кейсом, который наглядно показывает актуальность моделирования в целях прогнозирования, некоторые подходы к решению этой задачи. Один из методов прогнозирования в отделе продаж, который я внедрила в свою работу - это имитационное моделирование.

Общаясь с предпринимателями, я заметила интересную тенденцию, даже малый бизнес активно осваивает дашборды, внедряет CRM-системы и знакомится с концепцией воронки продаж. Однако лишь небольшая часть из них понимает, как реально влиять на ключевые показатели воронки продаж ,и что делать с теми цифрами, которые они собирают каждый месяц.

Имитационное моделирование — это мощный инструмент, который позволяет бизнесу создавать виртуальные модели своих процессов и сценариев. Это метод, который используется для анализа и понимания сложных систем и процессов путем создания моделей.

Моделирование находит широкое применение в различных областях, включая:
Бизнес и управление: Для оптимизации процессов, анализа воронок продаж, управления запасами и логистики.
Производство: Для моделирования производственных процессов и оценки их эффективности.
Здравоохранение: Для анализа потоков пациентов, управления ресурсами и оптимизации процессов оказания медицинской помощи. - Транспорт: Для моделирования транспортных потоков и оценки влияния различных факторов на движение.
Представьте, что существует возможность предсказать будущее и получить ответы на ключевые вопросы, касающиеся бизнес-процессов. Например, каковы будут результаты, если в текущем месяце будет привлечено 100 лидов, а конверсия менеджеров составит 16%? Как изменится финансовый результат в случае, если уровень конверсии не удастся удержать на этом уровне?
Какова будет потенциальная финансовая потеря или, наоборот, прибыль в этих сценариях?
Кроме того, если будет осуществлено увеличение трафика и найм дополнительных менеджеров, как это повлияет на общие доходы компании? Эти вопросы подчеркивают важность прогнозирования и анализа данных для принятия обоснованных управленческих решений в области продаж.
Преимущества имитационного моделирования:
- Безопасность: Позволяет тестировать изменения без риска для реальной системы.
- Скорость получения результатов: Процесс прогнозирования с помощью модели занимающий считанные секунды, позволяет выдать прогноз на месяц, квартал или год. что кратно меньше при реальном наблюдении.
- Гибкость: Модель можно легко адаптировать и изменять в зависимости от новых факторов или условий.
- Глубокий анализ: Позволяет выявлять сложные взаимосвязи и зависимости, которые могут быть не очевидны при традиционном анализе.

Теперь вы управляете будущим! Звучит круто, неправда ли?
Запрос на владельца бизнеса был следующий: необходимо выяснить, была ли правильно выбрана стратегия продаж. Актуальность возникла после первого месяца работы, который завершился с конверсией, ниже запланированной в 11 раз. Такой резкий спад в показателях стал серьезным сигналом о том, что что-то пошло не так и потребовал тщательного анализа текущей ситуации. Исключив экстремальное решения, в виде анализ множества файлов-экселек, было принято решение проиграть весь первый месяц и посмотреть на процесс продаж и функционирование воронки со стороны, то есть смоделировать сложившеюся ситуацию.
Подход к моделированию, включает несколько ключевых этапов, которые помогают создать эффективную и точную модель для анализа и прогнозирования:

1. Определение цели моделирования: На первом этапе необходимо четко сформулировать цель моделирования. Это может быть анализ текущих процессов, прогнозирование результатов, оценка влияния изменений или оптимизация ресурсов. В нашем случае, целью является, определение количества покупок продукта в конце воронке продаж.

2. Сбор данных: Для создания модели требуется собрать актуальные и достоверные данные. Это могут быть исторические данные о продажах, информация о клиентах, данные о производительности сотрудников и другие показатели, которые могут повлиять на результаты. На этих данных мы проверим адекватность нашей модели.

3. Анализ процессов: На этом этапе проводится детальный анализ существующих бизнес-процессов. Важно выявить ключевые переменные, которые влияют на результаты, а также определить взаимосвязи между ними.

4. Создание модели: Используя собранные данные и результаты анализа, разрабатывается имитационная модель. Важно, чтобы модель была достаточно гибкой для учета различных сценариев и изменений.

5. Адекватность модели: После создания модели необходимо провести ее валидацию, то есть проверить, насколько точно она отражает реальность. Это может включать сравнение прогнозов модели с фактическими данными и корректировку модели при необходимости.

6. Сценарный анализ: На этом этапе проводятся различные сценарные анализы, чтобы оценить, как изменения в ключевых переменных повлияют на результаты. Это позволяет выявить потенциальные риски и возможности.

7. Интерпретация результатов: Полученные результаты необходимо интерпретировать и представить в понятной форме для заинтересованных сторон. Это может включать визуализацию данных, создание отчетов и презентаций.

8. Принятие решений: На основе анализа и интерпретации результатов принимаются обоснованные управленческие решения. Модель может служить основой для стратегического планирования и оптимизации бизнес-процессов.

Прогноз полученный в результате моделирования, ответит на ключевой вопрос, насколько реально выполнить план продаж, если текущие средние показатели останутся на прежнем уровне? Какие показатели должны быть на самом деле для выполнения плана?

Создание модели начинается с определения ее структуры, то есть ее организации и расположение всех элементов, которые входят в состав модели.
Структура включает в себя компоненты (например, объекты или процессы), их взаимосвязи и правила, по которым они взаимодействуют.
Проще говоря, структура модели показывает, как разные части системы связаны друг с другом и как они работают вместе, чтобы представить реальную ситуацию или процесс. Это помогает понять, как изменения в одной части могут повлиять на всю модель.

Структура нашей модели отражала:
1.Поведения менеджера отдела продаж.
2.Процесса движения потенциального клиента по воронке продаж. 3.Поведения клиента.

В рамках нашего исследования целесообразнее воспроизвести (моделировать) в AnyLogic бизнес-процесс движения клиента по воронке продаж, начиная с момента подачи заявки и заканчивая оплатой счета. Описание воронки продаж представляет собой важный инструмент для анализа, оптимизации и управления процессом продаж, что, в свою очередь, способствует росту бизнеса. Под описанием воронки мы подразумеваем не просто названия этапов, как это обычно принято в практике продаж (таких как "новая заявка", "взята в работу" и т.д.), а более глубокое понимание сущности каждого этапа и его количественных показателей.

Первым этапом моего исследования стало воспроизведение исторических данных за последний месяц работы (январь). Результаты моделирования дали понимание о том, что модель работает адекватно и ее параметры, которые отражают работы менеджеров настроены правильно.

Схема модели

1. Поступление заявок: Заявки поступают через веб-сайт и отображаются на схеме как "заявка сайт", после чего они попадают в CRM-систему.

2. Квалификация клиента: Менеджер берет заявку в работу, осуществляя звонок для квалификации клиента, что обозначено на схеме как "звонок квалификация". Если клиент не соответствует критериям компании, его движение по воронке прекращается, и он попадает в категорию "не прошли квалификацию".

3. Назначение встречи: Клиенты, прошедшие квалификацию, ожидают назначенной видео-встречи, обозначенной как "встреча назначена". На этой встрече менеджер проводит детальное обсуждение, представляет компанию и предлагает услуги.

4. Результаты встречи: После проведения встречи, обозначенной как "встреча проведена", клиент может либо сразу отказаться от услуги, попадая в категорию "отказ клиента", либо запросить счет, что обозначается как "запрос счет".

5. Оплата счета: После выставления счета существует группа клиентов, которые не осуществляют оплату, что отражается в категории "не оплата", и те, кто успешно завершает процесс, производя оплату, что обозначается как "оплата".

Результаты моделирования по январским данным:

Прогнав модель на исторических данных мы получили сходимость результатов моделирования и статистических данных, что позволило сделать вывод об адекватности модели.

Перейдем к этапу прогнозирования. Задача состоит в том, чтоб определить итоги работы первого квартала, то есть на сколько компания приблизится к выполнению плана продаж к концу марта.

Итоги: Имитационное моделирование в отделе продаж - это мощный инструмент, с помощью которого мы заглянули в будущее и вернулись в настоящее со всеми ответами.
Если вашему бизнесу нужна подобная консультация, напишите об этом в комментариях - я свяжусь с вами.