Пример. Для крупного ключевого постоянного клиента в компании-поставщике выделены бизнес-процессы производства или отгрузки, или технического сопровождения (техническая поддержка чаще, чем в среднем, связывается с клиентом для консультаций, контроля работоспособности поставленного оборудования). Когда начинаем считать рентабельность продаж, часть этих индивидуальных затрат разносится на всех клиентов. Что в итоге? Результаты продаж по этому постоянному клиенту нас радуют, а по другим – нет, так как их объем продаж не такой значимый, а затраты мы равномерно распределили на всех клиентов. С точки зрения ценообразования тоже не все так радужно. Мы держим для ключевого клиента низкие цены, уповая на обороты, а новым клиентам не даем ожидаемых рынком цен.
Третья ошибка – использование ограниченного количества замеров в работе системы продаж. План-отчет по продажам во всех разрезах, анализ рентабельности продаж, АВС- и XYZ-анализ – стандартные, базовые отчеты. Дальше них в аналитике продаж идут редко, только средние и крупные компании. Другие замеры не делаются или делаются крайне редко. Частотные анализы, качественные анализы продаж, конверсии по текущим заказам, сезонность, соотношения и сравнения товарных матриц и т. д. используются нечасто. При этом именно в них заключен хороший потенциал по развитию продаж постоянным клиентам. Эта глава призвана изменить положение с аналитикой, замерами в системе продаж постоянным клиентам.
Четвертая ошибка – работа с самими замерами, вернее, отсутствие регламентов в работе с замерами. Эта ошибка характерна для средних и крупных компаний. Обратная ситуация: аналитики и отчетов так много, что эффективность использования данных невысока. Каждое подразделение или сотрудник формирует и использует много замеров и аналитики, которые не согласуются с другими подразделениями. Формирование замеров происходит индивидуально, без необходимого синергетического эффекта для всей компании. Мы реализовывали проект с крупной В2В-компанией, у которой была собственная самописная CRM на основе 1С Rarus. Более продвинутой системы по возможностям, взаимодействию, аналитике мы не встречали. Но есть обратная сторона медали: в системе было настроено более 300 (ТРЕХСОТ!) отчетов, которые каждый сотрудник компании использовал по-своему. Даже итоговый отчет по продажам за период у каждого подразделения был индивидуальный, не говоря уже о замерах по работе с постоянными клиентами. Важно иметь не только минимально достаточную систему замеров и аналитики, но и регламенты ее использования, централизованное управление этой системой.
Стоит сделать акцент на «минимально достаточной». Несмотря на развитие профессии системного аналитика и огромный скачок в вычислительных мощностях, всегда нужно соблюдать баланс использования аналитики и замеров. Почему? Это дорого и отнимает много времени у всех типов менеджеров в работе с клиентами. Не перегружайте аналитикой, формируйте и используйте в работе только те замеры и данные, которые реально дают ответы на главный вопрос клиентских продаж: «Как развивать наших постоянных клиентов в разрезе продаж?»
Пятая ошибка – мало качественной аналитики в продажах. Настроить количественные отчеты в учетных системах удобно. Это упрощает просмотр и оценку числовых показателей. Но также стоит уделять внимание качественным данным. В основном это связано с характеристиками, поведенческими особенностями целевых аудиторий и отдельных клиентов. Отчасти причина такой ситуации – традиционно слабая поддержка системы продаж отделами маркетинга, которые призваны формировать подобные данные и помогать менеджерам системно проводить качественный анализ своей деятельности и поведения клиентской базы. Самый яркий пример – это АВС-анализ. Его разновидность – анализ миграции клиентов из категории в категорию (АВС) и необходимый качественный анализ изменения конкретного клиента. Что стало причиной изменения позиции клиента в АВС-анализе? Наши действия с ассортиментом, с ценами? Изменение нашей складской программы? Изменения самого клиента? Изменения в работе клиентов нашего клиента? Изменения на рынке? Получить ответы на эти вопросы только с помощью цифр тяжело. Обязательно нужно проводить качественные анализы с помощью отделов маркетинга, так как это требует больше компетенций, чем имеется у отдела продаж.
В идеале по итогам сбора первичной информации в CRM-системе линейные руководители смогут предоставить своему руководителю на одном листе А4 всю статистику. А тот, в свою очередь, сможет собрать информацию по отделам в единый сводный документ и предоставить топ-менеджеру, который с одного взгляда видит картину происходящего.
Рис. 4. Пример дашборда. Отчет по продажам
Топ-менеджер, в свою очередь, может подвести итог в дашборде, который отобразится у собственника/руководителя в приложении на телефоне и покажет четыре ключевые цифры. Они будут окрашены в определенные цвета: красный, желтый, зеленый.
Если все цифры зеленые, то телефон можно отложить и идти купаться. Если какие-то цифры желтые, то владелец может раскрыть по ним более подробную информацию и посмотреть, в каком месте провал по компании, отделу, менеджеру, конкретной сделке.
Если цифры красные, то можно написать сотруднику сообщение (за каждую цифру отвечает конкретный человек) и получить ответ.
Так какие замеры нужны КМ? Из 87 замеров для оценки работы с клиентами минимум половина – это замеры работы с постоянными клиентами. Но, как мы говорили выше, использовать их все – затратное по времени и деньгам дело. Ниже приведем описание замеров, которые крайне необходимы в работе КМ. Сразу оговоримся, что мы не будем рассказывать о товарных анализах. Многие ими овладели в достаточной степени. Да и развитая аналитика по розничным продажам дала В2В-продажам много инструментов по анализу продаж товаров, групп товаров, товарных матриц, оборачиваемости товаров и складских запасов. Сконцентрируемся на тех замерах, которые помогают КМ управлять взаимоотношениями с постоянными клиентами:
1. АВС-анализ.
2. Миграция по АВС-анализу (количественная и качественная!).
3. XYZ-анализ (частота покупок).
4. Средний чек.
5. Взаимоотношения показателей.
6. Коэффициент удержания клиентов.
7. Оценка рисков клиента.
8. Сезонность.
9. Пенетрация.
10. Конверсии заказов постоянных клиентов.
11. ABCD-анализ потенциала.
Ниже рассмотрим эти замеры с учетом их специфики в клиентских продажах. Мы не будем подробно останавливаться на том, как их формировать. На эту тему есть множество книг и материалов в интернете. Уделим внимание тому, зачем они нужны нам и КМ. Так как ABCD-анализ – это основа работы КМ, ему, а также дальнейшим шагам и стратегиям, выходящим из ABCD-анализа, мы посвятим отдельную главу.
3.2. ABC-анализ
Итак, всеми любимый АВС-анализ. В его формировании нет ничего сложного. Вы выгружаете поступление денежных средств за отчетный период и ранжируете клиентов по объему поступлений сверху вниз. Наверху будут самые крупные клиенты.
Рис. 5
1С также может добавить помимо их оборота, процент от общего оборота в отдельной колонке.
Таблица 15
Если у вас большие рассрочки, например, вы работаете на рынке FMCG, то лучше проводить рейтинг по отгрузкам. Так картина будет более корректная.
Далее присваиваем категорию А 10 % компаний сверху, ниже 30 % компаний – категорию В, остальным компаниям – С.
Рис. 6
Если суммировать объемы продаж, то клиенты категории А дадут примерно 60 % оборота, В – около 30 %, а С – 10 % объема продаж. Классика жанра. Можно поступить наоборот: сверху суммировать объемы продаж и при переходе 60, 30 и 10 % делать отсечки по клиентам, присваивая им соответствующие типы А, В и С.
Скорее всего, вы уже делали такой анализ. Если у вас стабильная, равномерная клиентская база, то вы получите поступательное снижение объемов продаж от первого клиента до последнего. Если есть перекосы, то получите так называемую кочергу – резкое снижение объемов продаж после одного из клиентов категории А или В. То есть вы увидите риски своей клиентской базы, при которых потеря одного из клиентов в верхней горизонтальной части «кочерги» может привести к потере финансовой устойчивости компании. Другими словами, существует критическая зависимость от одного или нескольких клиентов. Уверены, что для вас в этом нет ничего нового.
Также вы знаете, что разделение на 10, 30 и 60 % весьма условно и может меняться в зависимости от вашего типа продаж. И знаете, что для удобства на резких падениях объемов продаж (обычно более 30 % от предыдущего значения объема продаж) можно вводить дополнительные типы клиентов А+, А-, В+, В-, С-.
Кроме того, желательно в следующей колонке указать и маржинальность (также по АВС-категориям). Скорее всего, клиенты категории А по обороту будут в категории С по маржинальности. И наоборот.
Если вы обнаружите клиента АА, то это «шоколадный» клиент, за которого нужно держаться руками и ногами.
Распределить маржинальность просто: если средняя маржа по компании 20 %, то все, что выше, будет А. Например, от 15 до 20 % будет В и ниже 15 % – С.
Так зачем нам вообще нужен классический АВС-анализ?
1. Анализ финансовой устойчивости относительно клиентской базы – определение рисков, связанных с потерей клиентов.
2. Определение типов клиентов, которые приносят те или иные объемы продаж, – кластеризация клиентской базы.
3. Кластеризация клиентской базы для определения выделенных условий ценообразования или обеспечения продаж.
4. Выделение характеристик для таргетинга и рекламных кампаний.
5. Бюджетирование сил и времени в зависимости от категории.
Вы заботитесь обо всех клиентах в равной степени хорошо и считаете, что клиент всегда прав? Зря! Невозможно всех обслуживать одинаково и выполнять желания любого клиента. Это слишком дорого стоит. Ведь менее 50 % клиентов обеспечивают 80 % оборота. Это означает, что, сократив затраты (или время) на обслуживание низкорентабельных клиентов в пять раз, у вас освободится 40 % времени и бюджета на еще лучшее обслуживание высокодоходных клиентов и привлечение новых!