Глава 8. Оперативное управление — I

129

? Sales Expert - Воронка продаж

Г ип работы

¹¹ •

Б •■■"

Продажи f<D»HHH< ы)

fcQu Эталон ■В менее 30% ЕЗ от 30% до 69% ЯВ от 70% до 100% | ЯШ более 100%

Рис. 17. «Воронка продаж» по результатам процессов

Понятно, что в таком случае и нормативы для каждого этапа вы ус­танавливаете не в штучном, а в денежном выражении. Например, на этапе инициирования интереса у вас может быть запланировано про­цессов продаж на сумму не менее 900 тыс., а реально — на 760 тыс. руб.

В этой ситуации «воронка продаж» может, как и ранее, применять­ся для прогнозирования объема продаж по компании в целом, однако использование ее по каждому менеджеру становится более сложным. Статистические формулы, применяемые в прогнозировании, более точны при большом объеме различных значений. В случае отдела в целом у вас будет, скорее всего, достаточно много процессов продаж, но в случае конкретного менеджера их может быть заметно меньше. Тогда, если у менеджера на первом этапе проходит всего одна сделка, но большого размера (что укладывается в установленные в компании нормативы), неверно будет интерпретировать этот факт как отсут­ствие необходимости первичной работы с контактами.

В последнем случае скорее имеет смысл использовать обе «воронки продаж». Более точную технологию использования обеих «воронок» можно определить на основе реальных данных по вашей компании.

9 - 1661

130 Управление продажами

ABC-анализ клиентской базы

Не все клиенты одинаково прибыльны! Известная под названием «правило Парето» закономерность, полученная в середине XX в., гла­сит, что лишь «20 % наших клиентов обеспечивают 80 % нашей прибы­ли». Современные расчеты показывают, что у большинства компаний это соотношение более близко к 30 % на 70 %, однако это не отрицает исходной мысли: от работы с меньшей частью клиентов компания по­лучает большую часть прибыли.

Как мы можем использовать эту информацию в своей работе? Для начала выделим самую прибыльную часть клиентов. Для этого нам понадобятся данные по прибыли по каждому клиенту, но такие данные не всегда доступны, поэтому предположим, что затраты на каждого клиента у нас примерно равны, и возьмем данные по объе­мам продаж различным клиентам за последний год. Затем отсорти­руем их по объему покупок нашей продукции и рассчитаем две вели­чины:

• накопленную долю в клиентской базе а. — долю количества кли­ ентов, купивших за прошлый год не меньше, чем i-й клиент;

• накопленную долю в объеме продаж Ь. — долю в суммарном объе­ ме продаж количества клиентов, купивших за прошлый год не меньше, чем г'-й клиент.

Затем определим, по какому клиенту у нас сумма этих долей при­мерно равна 100%.

Проиллюстрируем это на примере. Пусть у нас имеется п клиентов, которые что-то купили в прошлом году, — пронумеруем их от 1 до п, причем самый большой объем продаж будет у клиента № 1, второй по величине — у № 2 и т. д. Соответственно, объем продаж по каждому клиенту обозначим x_v х_у ... дг ., * , а суммарный объем продаж — X,

п

который будет равен соответственно Х=х\ +х₂ +...+х„_₁ +х„ =£х,-. Фор-

мулы для расчета необходимых величин приведены в табл. 21.

Сумма долей у одного из клиентов окажется равной 100 %. Обозна­чив номер этого клиента как k, мы можем получить соотношение <ш_А % наших клиентов приносит нам b_k% доходов» — это и будет вариант правила Парето для вашей компании.

После этого возьмем только ту часть клиентов, которая оказалась в таблице ниже клиента под номером k, и проведем анализ еще раз. Предположим, что в обоих случаях у вас получилось соотношение 30:70.

Глава 8. Оперативное управление — II			131
Таблица 21 Расчет накопленных долей в клиентской базе и объеме продаж
Клиент	Накопленная доля в клиент­ской базе uj	Накопленная доля в объеме продаж Ь;	Сумма долей
Клиент № 1	-xlOO % п	1 Ух £LLxioo% = fixioo% К X	a, + Ъх
Клиент № 2	-х100% п	2 £Х'х100%= (^i + ^2)xl00% л X	a2 + b2
Клиент № 3	-х100% п	3 w ' хЮО % = (-^i+^ + ^.i) 100 о/	a3 + b3
		X X
Клиент № *	-х100% п	k %*, i=i—хЮ0% X	ak+ bk= 100%
Клиент № (и - 1)	— хЮ0% п	п-\ Е^ iil— xlOO% X	vi + Vi
Клиент № п	-хЮО%=100% п	n И хЮ0%=Х

В результате мы получим три группы клиентов. Назовем их А, В и С и решим, что с ними делать (табл. 22).

Таблица 22 Группы клиентов по доходности (по объему продаж)

30 :70	Доля в общем числе клиентов, %	Доля в общем объеме продаж, %	Что делать?
Группа А	30	70	Обслуживать на высшем уровне
Группа В	21 (30% от оставшихся 70 %)	21 (70 % от оставшихся 30 %)	Стремиться повышать объем продаж в расчете на клиента
Группа С	49	9	Срочно анализировать, стоит ли продолжать сотрудничество

132 Управление продажами

Выявление факторов, влияющих на продажи

Многие данные об уже произошедших продажах содержат инфор­мацию о природе самих процессов, которая не всегда очевидна при обычном визуальном анализе. Например, возможно, что объем про­даж вашей компании в значительной степени зависит от появления новых продуктов в ассортименте или от диапазона колебаний курса доллара. Статистический анализ позволяет оценить воздействие раз­личных факторов и выявить те, влияние которых наиболее сильно.

Статистика — это не обязательно сложные математические мето­ды. В первую очередь статистические методы используются для полу­чения информации, характеризующей определенный объем данных. Примером простейшей статистической обработки является получение среднего значения.

Чтобы выявить влияющие на продажи факторы, используются два основных подхода: сбор и обработка оценок экспертов и эконометри-ческое моделирование.

Экспертные оценки

Первый подход основан на обработке экспертных мнений. Сначала вы собираете мнения различных специалистов о том, какие факторы, на их взгляд, в большей степени влияют на продажи. Полученный спи­сок вы обрабатываете, формируя итоговый список факторов.

Далее вы делаете анкету примерно следующего содержания (табл. 23).

Следует иметь в виду, что не всегда корректно брать в качестве фак­тора просто уровень цен или качество продукции. Имеет смысл опре­делять такие факторы относительно чего-либо — уровня цен конку­рентов, уровня цен основного конкурента, уровня цен на товары-заме­нители и т. п. Если ваши экскаваторы стоят дорого, то неправильно было бы думать, что высокая цена экскаватора в принципе отрицатель­но влияет на продажи. Те, кто хочет купить новые экскаваторы, видят уровни цен различных компаний и выбирают именно из них. Вряд ли, снизив цены даже в несколько раз, вы настолько же увеличите объем спроса на экскаваторы — у них нет такого объема рынка.

Обратите внимание: в данном случае вроде бы очевидно, что мы исследуем, насколько каждый из факторов влияет на объем продаж. Соответственно, если мы получим для фактора «уровень цен» наи­большее значение степени влияния на объем продаж, это будет зна­чить, что «если мы изменим уровень цен, то это по сравнению с другими факторами произведет наибольшее влияние на объем продаж». Поло-