1. Введение
В данной статье речь пойдет об аналитике продаж одного из наших Заказчиков, являющимся крупным российским поставщиком товаров, не являющихся продуктами питания (другими словами, товар не является скоропортящимся, и, соответственно, отсутствует специфика продаж, связанная со сроками хранения, дисконтирования близкой к просрочке продукции, а также ее ликвидации/списанию). В компании несколько тысяч сотрудников, и более 200 офисов продаж по всей стране.
Целью проекта является – подтвержденный цифрами анализ собственного положения на рынке с учетом статистики продаж конкурентов, локализация своих «слабых мест», выработка сценариев по их устранению (по сути, сегментация клиентской базы + методика/рекомендации продавцам), а далее – «отработка» продавцами своих задач по клиентам (с учетом полученных сценариев, и списка клиентов в привязке к сценарию), и в завершении проекта - сравнение своего положения относительно конкурентов через квартал после первичного анализа (то есть, анализ динамики улучшения, после соответствующих оперативных действий продавцов). При этом, весь анализ производится не «на пальцах» (= экспертное мнение), а «на цифрах» (= анализ на основе числовых данных).
Примечание: конкретные бизнес-решения Заказчика по полученной им аналитике находятся вне границ данной статьи, здесь мы опишем лишь подготовленные нашей компанией аналитические дашборды (информационные панели).
2. Исходные данные для анализа
Заказчик обладает данными по продажам товаров, относящимся к его рынкам сбыта, за два с небольшим года (2020-2021, а также за 1й квартал 2022), как по себе, так и по конкурентам. Для анализа было введено понятие «Игроки», - одним из которых является сам Заказчик, а остальные – это ключевые конкуренты, - наиболее крупные три из них поименованы (с группировкой юр.лиц, входящих в состав конкретного Игрока), а оставшиеся выделены в Игрока с именем «Остальные». Все исходные данные хранятся в аналитической СУБД, с детализацией до даты транзакции, игрока, бренда товара, стоимости заказа, дивизиона (в классификации Заказчика), а также директора регионального подразделения Заказчика и целевой клиентской группы.
3. Методика анализа и дашборды
В рамках проекта экспертами АНАЛИТИКА ПЛЮС были созданы три основных дашборда, позволяющие корпоративному центру Заказчика локализовать проблемы с развитием бизнеса в «регулярной» клиентской базе (акцент был именно на клиентов, совершающих покупки с некоторой периодичностью в сети Заказчика), а далее, - региональным директорам организовать работу со своими сотрудниками из офисов продаж, чтобы те предметно и на основе полученной аналитики и сегментации клиентской базы планомерно отработали задачи с закрепленными за ними клиентами, с целью улучшить их лояльность и увеличить грузооборот.
4. Дашборд «Анализ клиентской базы»
Представленный на рисунке 1 дашборд показывает динамику долей рынка, относящихся к Заказчику, основным игрокам (=конкурентам), и группе «остальные игроки», в разрезах дивизион (в терминах Заказчика), его регионов и целевых клиентских групп, между основным периодом (фильтр позволяет выбрать год+квартал) и периодом сравнения (также, фильтр позволяет выбрать год+квартал).
Верхняя строка дашборда – это фильтры, значения которых можно выбрать с помощью выпадающего списка.
Следующий смысловой блок (вертикальный бар-чарт), — это динамика выбранного показателя (а их два, один из которых грузооборот) за последние 8 кварталов + 1 текущий 1й квартал 2022го года, в разбивке по игрокам. На представленном рисунке темно-синим цветом обозначен Заказчик, а светло-серым – группа «Остальные игроки», таким образом видно, что на имеющихся данных Заказчик, хотя и продолжает быть более крупным по отношению к основным своим трем конкурентам, начинает существенно терять долю рынка в пользу группы «Остальные игроки».
Нижний блок дашборда состоит из двух визуализаций:
- Левая – соотношение долей Игроков к Заказчику и его динамика (при выборе фильтров в верхней строке все значения и графики автоматически интерактивно перерисовываются). На ней Заказчик принимается за 100%, и показаны абсолютные значения (номинал и в %), а также динамика изменений между основным периодом и периодом сравнения (их можно выбрать в фильтрах в верхней строке дашборда).
- Правая – детализация соотношения Игроков к Заказчику, в разбивке клиентов по величине грузооборота с ними. Красным цветом автоматически выделяются ячейки, являющиеся проблемой.
5. Дашборд «Территориальный анализ клиентской базы»
Представленный на рисунке 2 дашборд показывает аналитику, схожую с первым дашбордом (рис.1), но с детализацией по региональным подразделениям Заказчика.
Верхняя строка дашборда также является строкой интерактивных фильтров (в дополнение к фильтрам дашборда «Анализ клиентской базы» добавлены фильтр по директорам подразделений и субъекту РФ; для справки – директор курирует более одного субъекта РФ).
Средний блок состоит из двух визуализаций:
- Левая показывает соотношение долей Игроков к Заказчику, по выбранному ключевому показателю (в данном случае на скриншоте показан грузооборот), как в абсолютном, так и в процентном выражении, между основным периодом и периодом сравнения, в разрезе директоров. С учетом выбранных значений фильтров, на представленном рисунке, наиболее «проблемным директором» является второй слева: желтый столбик свидетельствует о большом грузообороте в ведении директора, а синяя линяя – о существенном изменении долей Игроков по отношению к Заказчику. Таким образом, данный регион, являясь одним из крупнейших регионов Заказчика (ибо, сопоставимый с ним лишь третий справа желтый столбик), существенно теряет свою долю по отношению к конкурентам.
- Правая визуализация показывает разбивку по субъектам РФ. Красным цветом на ней автоматически обозначаются субъекты, в которых максимальные проблемы по выбранному показателю (в данном случае, грузообороту), с учетом выбранных в первой строке значений фильтров. Таким образом, благодаря данной визуализации топ-менеджмент Заказчика и его владельцы могут локализовать проблемы с точностью не только до «проблемного директора», но и конкретного субъекта РФ с учетом выбранных дивизиона Заказчика, конкурента и бренда, и основного и периода сравнения. Повторимся, данная визуализация не является статичной, - все графики и цифры автоматически перерисовываются, при смене значений фильтров.
Нижний блок визуализации является детализацией правого-среднего, показывая соотношение Игроков к Заказчику, с учетом субъектов РФ и величине грузооборота по клиентам. Значения в ячейках таблицы могут быть как положительными (свидетельствуют о потере доли по отношению к Игрокам, с учетом выбранным фильтров), так и отрицательными (это означает, что Заказчик в данной ячейки опережает выбранного Игрока или Игроков (можно выбрать более одного Игрока)).
6. Дашборд «Сценарии»
Финальным аналитическим дашбордом является «Сценарии», представляющий собой сегментацию клиентской базы на 8 сегментов (в терминах Заказчика – 8 сценариев). Первые 4 сценария являются «направлениями атаки» по потенциальной клиентской базе (ключевые задачи для продавцов по данным сценариям – организовать работу по клиентам, купившим хотя бы 1 раз, - чтобы они стали покупателями по рамочным договорам с учетом программы лояльности). Сценарии 5-8 являются «защитой тыла», поскольку позволяют оценить динамику снижения лояльности (с разделением на «незначительное снижение лояльности» и «существенное»), что в сочетании с текущим грузооборотом по клиентам из данных сценариев является очень существенным негативным фактором в бизнесе.
Примечание: Скриншот данного отчета будет мало информативен (с учетом обезличенности представленных на нем табличных данных), поэтому в данной статье мы его не приводим.
7. Заключение
Заказчик, получив разработанные нашей командой аналитические дашборды, выделил несколько проблемных регионов и входящих в них офисы продаж, и поставил задачи продавцам по «отработке» клиентов, входящих в сферу их ответственности, с целью сравнить показатели до начала оперативных действий и после (в течение квартала). Рекомендаций по действиям, а также бизнес-решений на уровне продавцов и клиентов, наша компания не предоставляет, - эти мероприятия являются сферой ответственности Заказчика.
Данная статья подготовлена по проектам, созданным командой АНАЛИТИКА ПЛЮС.
АНАЛИТИКА ПЛЮС - ваш надежный партнер по аналитическим решениям с 2012 года. Мы работаем, чтобы вы достигали поставленных целей. Чтобы ваши данные работали, приносили пользу, помогали вам зарабатывать и принимать стратегически правильные решения. Для достижения этого мы предоставляем нашу экспертизу и самые перспективные ИТ-инструменты, гарантирующие быстрый и удобный процесс сбора, обработки и анализа данных, в том числе больших данных.
За это время мы разработали и внедрили решения для компаний из разных сфер бизнеса:
1) Производство, в том числе:
— Строительство и производство строительных материалов — КНАУФ Инсулейшн, Самолет Девелопмент и Эталон — Пищевая промышленность — Сибирский Гурман и Балтика — Производство кормов для животных — Альпинтех — Сельхозпроизводство — АгроТерра — Целлюлозно-бумажная промышленность — ИЛИМ — Фарминдустрия — Материа Медика и др. — Металлургия — РусАл и НорНикель — Нефтедобыча и нефтепереработка — ЛУКОйл
2) Оптовые и розничные поставщики — NO ONE, ЭТМ, Daichi и др.
3) Аптечные сети — Монастырёв и Апрель
4) Российские представительства — Dyson, Lindt & Sprüngli AG , Vileda и др.
5) Рекламные агентства — РОССТ, Dentsu Aegis, Publicis, Медиа Инстинкт и др.
6) Телеком — МегаФон, Yota и Ростелеком
7) Логистика и транспорт — НефтеТрансСервис и Smartavia
8) Е-commerce — Авито, Яндекс (включая Яндекс.Еда, Яндекс. Лавка, Яндекс.Такси и Яндекс. Маркет, а также другие команды ГК Яндекс), ГК Мail.ru , ivi.ru , Профи.Ру, Рамблер, СберМегаМаркет, gifts.ru
Получить консультации по архитектуре аналитического бизнес-решения, оптимизации источников данных, построению сложных дашбордов можно на официальном сайте АНАЛИТИКА ПЛЮС.
Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.
