Управление продажами - это сложный процесс, который требует в первую очередь осознания его важности.
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. продажа стратегический управление маркетинг
Чтобы выявить влияющие на продажи факторы, используются два основных подхода: сбор и обработка оценок экспертов и эконометрическое моделирование.
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.
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.
Альтернативный, а точнее, дополнительный метод заключается в применении эконометрических методов. Данные методы хороши тем, что позволяют выявить зависимости, которых могут не замечать эксперты, работающие «внутри» рынка.
Существенный эффект данный подход может дать при использовании в качестве факторов сведений о процессах продаж, которые накапливаются в вашей информационной системе. Полученные результаты должны пройти исходный тест на наличие экономического смысла, а затем их следует проанализировать на предмет возможности проверки данного факта на практике.
Многие клиенты имеют одинаковые потребности и схожим образом совершают покупки. Выявление однородных сегментов клиентов позволит сэкономить на затратах по работе с данным клиентом или, наоборот, сделать ему специальное предложение. Примером может быть группа клиентов, которые покупают у вас товары раз в год, так как расходы на это заложены в их бюджет постоянной строкой. На этих клиентов бесполезно оказывать рекламное давление - они не купят больше, - но можно получить от них рекомендации в аналогичные компании.
Такие сегменты клиентов либо очевидны на 100 %, так как характеризуются сходством большого числа характеристик, либо их можно выявить только с помощью математических методов. Например, если вы торгуете продуктами питания, то средние школы будут практически заведомо однородным сегментом: у них примерно одинаковые бюджеты в расчете на ученика, они одинаково принимают решения о покупке, покупают схожую продукцию, и т.д., и т.п. С другой стороны, если вы продаете какие-нибудь расходные материалы, например полиэтиленовые пакеты, то приблизительно одинаковые объемы и периодичность закупок могут быть у группы абсолютно непохожих друг на друга фирм. Выделив такой сегмент, вы можете его дополнительно исследовать и узнать, например, что в итоге все эти компании закупают пакеты в интересах розничных торговых сетей, что объясняет их схожее потребительское поведение.
Для выявления таких сегментов используется кластерный анализ. Пожалуй, это один из немногих сложных методов, в котором полезно разобраться руководителю отдела продаж, так как нередко этот метод дает очень ценную информацию. Метод кластерного анализа позволяет разбить клиентов на сегменты (кластеры) на основе отличительных признаков, которые вы зададите. Ниже приведем примерную последовательность применения данного метода.
Шаг 1. Вы определяете несколько признаков клиентов, которые, на ваш взгляд, характеризуют их покупательское поведение. Для применения этого метода все признаки должны иметь числовое выражение. Например, признаки могут быть следующие:
. среднемесячный объем закупок;
. частота закупок (сколько заказов размещает у вас клиент в месяц);
. количество товаров (которые клиент у вас закупает).
Шаг 2. После объединения двух наиболее близких клиентов в один кластер вам необходимо рассчитать расстояние между оставшимися клиентами (каждого из которых можно также считать кластером) и данным кластером клиентов. Наиболее распространен подход, когда в качестве расстояния между кластерами используется расстояние между двумя наиболее близкими элементами кластеров - метод «ближайшего соседа».
Шаг 3. В большинстве случае математические методы не позволяют оценить однозначно, на каком шаге стоит остановиться, - только вы как специалист по своей компании можете определить, сколько кластеров клиентов вам нужно рассматривать. Выбирая последовательно кластеры, рассматривая клиентов, которые в них вошли, вы создадите несколько гипотез относительно сходства данных клиентов, которые в дальнейшем могут быть проверены другими методами. Как и любой другой математический метод, кластерный анализ дает вам в первую очередь почву для размышлений, а не конечные выводы.