Analiza sprzedaży

Analiza sprzedaży to eksploracja danych w celu oceny efektywności działań w stosunku do ich celów. Zapewnia wgląd w najskuteczniejsze i najsłabsze produkty lub usługi, problemy ze sprzedażą i możliwościami rynkowymi, prognozowanie handlu oraz w te działania, które generują przychody. To smutna prawda, ale w wielu polskich firmach zarządzający sprzedażą nie korzystają z dobrodziejstw współczesnej technologii Business Intelligence. Tacy menedżerowie muszą albo czekać na wyniki dostarczone przez analityka albo samodzielnie pozyskują i przetwarzają dane z systemów ERP czy CRM. Żadna z tych opcji nie jest komfortowa, ponieważ kosztuje… czas. Cenny czas, który nie jest przeznaczany na zwiększanie sprzedaży tylko na obrabianie danych.

Menedżerowie sprzedaży tłumaczą sobie, że to właśnie jest proces służący docelowo realizacji sprzedaży. To nieprawda. Każda czynność, która odwraca uwagę od pracy z klientem, czy na jego rzecz jest stratą czasu.

Każdy menedżer sprzedaży (i nie tylko) powinien korzystać z gotowych, aktualizowanych codziennie, interaktywnych dashboardów dających pełny wgląd w procesy oraz wyniki sprzedażowe. Na przykład taki jak ten poniżej, pokazujący wartość poszczególnych terytoriów handlowych i wyniki sprzedaży dla poszczególnych produktów.

W tym artykule dzielimy się praktykowanymi przez nas sposobami na analizę tematów związanych ze sprzedażą. Regularna analiza sprzedaży zapewnia zrozumienie produktów, które kupują Twoi klienci, i pomaga wyjaśnić, dlaczego zachowują się w określony sposób. Możesz także znaleźć wzorce w konwersjach, porzuceniach koszyków i ofert potencjalnych nabywców. Wszystkie te aspekty pozwalają zoptymalizować proces handlowy firmy. Jeżeli już wiesz, że potrzebujesz zoptymalizować pracę z danymi sprzedażowymi, możesz skorzystać z bezpłatnej konsultacji.

Analiza dynamiki sprzedaży

Uchwycenie dynamiki zjawisk jest kluczowe w zrozumieniu czy biznes rozwija się w odpowiednim kierunku. Dlatego kiedy rozpoczynamy projektowanie dashboardów sprzedażowych zaczynamy właśnie od tego aspektu. W ten sposób możemy dokonywać obserwacji długoterminowych trendów, porównywać analogiczne okresy lub zestawiać metrykę do planu lub wartości referencyjnej w czasie. Zakładając, że mamy dobrze zdefiniowane kluczowe wskaźniki efektywności, możemy dynamikę zaprezentować w następujący sposób:

1. Metoda z użyciem zagregowanych wyników poprzez wskaźniki efektywności ze wskazaniem dynamiki i odchylenia. Poniżej przykład takiego „info boxa” lub w świecie Tableau nazywanego BAN (od Big Ass Number😉). Może on przybierać różne formy ale najczęściej pokazuje wartość miary w zadanym okresie, który wybieramy z filtra oraz różnicę i odchylenie do poprzedniego okresu:

1. Metoda z użyciem wykresów na osi czasu czyli na przykład wykres liniowy.

Wariant 1 – klasyczny trend długoterminowy. Ziarnistość danych jest uzależniona od perspektywy analizy. Jeśli analizujemy perspektywę ostatnich kilku lat nie ma sensu prezentować danych tygodniowych czy dziennych chyba, że chcemy zaobserwować właśnie zjawisko zmiany cykli tygodniowych. Dodatkowo pokazujemy prognozę na kolejne 12 miesięcy wraz z przedziałami ufności.

Wartość dla zarządzającego sprzedażą:

• Długoterminowy trend sprzedaży (to dobrze idzie ta sprzedaż?)
• Prognoza przyszłej sprzedaży (ile wpisać do planu, żeby dostać premię?)
• Porównanie trendów trzech kategorii

Wariant 2 – porównanie do analogicznego okresu. Normalizujemy daty, w tym przypadku miesięcy, a każda linia reprezentuje inny rok. Dla wzmocnienia odbioru kolorem oznaczyliśmy wartość sprzedaży kategorii w roku bieżącym.

Kiedy go używamy? Wtedy gdy chcemy sprawdzić czy zjawisko sezonowości występuje lub czy zmieniają się cykle sprzedażowe.

Wartość dla zarządzającego sprzedażą:

• Porównanie bieżącego okresu do analogicznych okresów daje potwierdzenie czy sprzedaż się rozwija. Na przykładzie widać dobrze, że aktualny rok jest lepszy niż lata wcześniejsze.
• Obserwacja wahań sezonowych. Na przykładzie kategorii Technology widać, że marzec jest znacznie lepszy niż luty i kwiecień. Łatwo też zaobserwować anomalie takie jak pojawiła się w maju roku poprzedniego.

Analiza struktury sprzedaży

O ile analiza dynamiki sprzedaży odpowiada na pytanie ‘czy wyniki się poprawiają?’ to analiza struktury pozwoli nam odpowiedzieć na pytanie ‘dlaczego?’.

Przez analizę struktury rozumiemy wszelkie przekroje, segmentacje, które pozwalają nam zrozumieć szerszy kontekst. Do przykładów analizy struktury sprzedaży możemy zaliczyć analizę:

• Źródeł pozyskania klientów czy zamówień
• Kanałów sprzedaży
• Grup produktowych z zejściem do konkretnych produktów
• Segmentów klientów z zejściem do konkretnego klienta
• Obszarów geograficznych czy terytoriów handlowych
• Osób odpowiedzialnych za realizację sprzedaży np. account managerowie, przedstawiciele handlowi

Jeśli chodzi o prezentację struktury to świetnie nadają się do tego wszystkie typy wizualizacji pokazujące rankingi (wykresy słupkowe) oraz relację części do całości (wykresy mapy drzewa, mapy cieplne, macierze, wykresy kołowe). Kilka przykładów poniżej.

Pierwszy z nich pokazuje strukturę segmentów biznesowych. Na pierwszy rzut oka, możemy dostrzec, że sprzedaż segmentu Corporate wzrosła aż o 43% ale w tym miesiącu przebiła ją sprzedaż do Small Business.

Najczęściej tego typu analiza nie pozwoli nam od razu odpowiedzieć na pytanie ‘dlaczego nasza sprzedaż była lepsza lub gorsza?’ ale każdy kolejny przekrój, perspektywa czy zejście niżej przybliża nas do jednoznacznej diagnozy.

Poniżej przykład jak można zaprezentować wielkość poszczególnych szans sprzedażowych w lejku sprzedaży. Od razu widać, gdzie znajdują się największe „tematy”, widać też strukturę lejka według faz w procesie sprzedaży. Idealne narzędzie dla dyrektora sprzedaży.

Analiza geograficzna, czyli analiza z wykorzystaniem lokalizacji to również przykład analizy struktury sprzedaży.

Analiza retencji klientów inaczej Churn

Wiele firm sprzedających swoje produkty w modelu subskrypcji bada zjawisko tzw. churn, co w naszym ojczystym języku możemy określić zjawiskiem rotacji czy migracji klientów.

Podczas tej analizy badamy, czy firma traci czy pozyskuje nowych nabywców oraz czy per saldo portfel klientów się zwiększa. Firmy alokują ogromne środki w pozyskanie nowych klientów, ale oczywiście są zainteresowane utrzymaniem aktualnych.

Niezależnie od niuansów tego zjawiska, chcemy zwiększać bazę klientów przy jednoczesnym ograniczaniu migracji aktualnych. Poniżej przykład jak można analizować rotację klientów w czasie i w podziale na dywizje. Tego typu narzędzie jest nieodzowne we wszelkich biznesach opartych o model SaaS czy telecomach.

Segmentacje klientów

Pierwszym przykładem może być analiza RFM czyli Recency – Frequency – Monetary. Jest to podstawowe narzędzie marketerów i sprzedawców, którzy chcą optymalizować koszty dotarcia do odbiorców oraz zwiększać konwersje.

RFM odpowiada na trzy proste pytania:

• Kiedy i jak wielu klientów dokonało ostatniego zakupu? (Recency)
• Jak często dokonują zakupów nasi klienci? (Frequency)
• Jak dużo wydają nasi klienci na zakupy? (Monetary)

Właściwa prezentacja wyników może stanowić ciekawe wyzwanie, ponieważ przypisanie klienta do segmentu wynika z połączenia trzech indywidualnych scoringów np. 5 – 3 – 5 . Trudno efektownie zwizualizować trójwymiarowość tej segmentacji, ale możemy się posłużyć zagnieżdżoną tree mapą.

Kiedy w naszych projektach podejmujemy się wdrożenia analizy RFM zależy nam na przedstawieniu dynamiki tej segmentacji. Innymi słowy, chcemy zobaczyć jak zmienia się struktura poszczególnych segmentów w czasie, co naturalnie wynika z migracji klientów między tymi segmentami.

Idealnie do tego się nada wykres Sankey’a (Sankey chart). Właśnie ta forma wizualizacji danych pokazuje przepływ klientów między segmentami.

Analiza sprzedaży w połączeniu z Business Intelligence wspiera wiele strategii

Analiza sprzedaży, zyskuje na wydajności dzięki narzędziom BI. Przedstawiamy możliwości efektywnego realizowania strategii w oparciu o technologie BI.

Tworzenie rankingów klientów

Dzięki oprogramowaniu analityki biznesowej można tworzyć rankingi klientów w oparciu o dane historyczne sprzedaży co pozwoli na utrzymanie istniejących nabywców. Narzędzia BI wspomagają ukierunkowanie określonych kampanii sprzedażowych czy działań marketingowych w celu dotarcia do potencjalnej grupy odbiorców.

Prognozowanie sprzedaży

Dzięki analityce biznesowej można poprawić dokładność prognoz sprzedaży po uwzględnieniu informacji o sezonowości w zapotrzebowaniu na produkty, usługi, kampaniach promocyjnych. Dokładniejsze prognozy usprawniają szybsze i lepsze podejmowanie decyzji dotyczących zamówień i zapasów, wpływając tym samym na proces łańcucha dostaw.

Badanie skuteczności kampanii

Mierzenie efektywności kampanii promocyjnych, dzięki czemu organizacja otrzymuje wiedzę gdzie alokować swój budżet w ramach działalności marketingowej co przekłada się na zwiększanie zysków ze sprzedaży.

Automatyzacja raportowania

Automatyzacja raportowania wyników sprzedaży w czasie rzeczywistym, umożliwia wgląd w zawsze aktualne dane. Eliminuje czasochłonne aktualizowanie przepływów danych. Umożliwia przebudowę procesów przetwarzania danych, bez konieczności zaczynania pracy od nowa.

Modelowanie

Modelowanie czy prognozowanie w celu maksymalizacji dochodów, może zawierać informacje o tym, jak prawdopodobne jest zamknięcie każdej transakcji, jak przebiegały podobne transakcje, doświadczenie handlowca z daną firmą, prawdopodobną wartość odnowienia transakcji i wiele innych – wszystkie złożone zmienne, które są obsługiwane znacznie szybciej przez BI niż Excel.

Narzędzia takie jak Alteryx mogą zautomatyzować predykcyjne analizy sprzedaży poprzez przewidywanie przyszłych zagrożeń i możliwości na rynku.

Analizując przeszłą sprzedaż, możesz przewidzieć prawdopodobieństwo konwersji lead’a w klienta i składać spersonalizowane oferty gotowym do zakupu. Możesz również zwiększyć długoterminową wartość istniejących lead’ów, identyfikując możliwości sprzedaży dodatkowej i cross-sellingowej w zachowaniu nabywców.

Łączenie źródeł

Łączenie danych sprzedażowych z jednego źródła z danymi z innego źródła, sprawia, że użytkownicy biznesowi nie tracą czasu na tworzenie analizy danych, a skupiają się na wykorzystaniu uzyskanych informacji do wartościowych zadań.

Aby narzędzie do analizy było skuteczne, warto poświęcić czas i wysiłek na zapewnienie wysokiej jakości danych, tak aby końcowa analiza sprzedaży zapewniała kompletne i dokładne informacje. Czyszczenie danych, możesz bez dodatkowych umiejętności, przeprowadzić w Alteryx. To wszechstronne narzędzie wykona wszystkie pozostałe czynności przygotowania danych do analizy: integrację, replikację i centralizację.

Wraz z eksplozją danych i mocy obliczeniowej, analiza sprzedaży stała się kluczowym elementem w organizacjach. Wykorzystanie analityki danych w dzisiejszej sprzedaży, gdzie klient ma wiele punktów styku z marką jest kluczowe. Firmy mogą korzystać z rozwiązań analityki, od prognozowania po zarządzanie wydajnością, aby zwiększyć efektywność i umożliwić sprzedawcom skupienie się na kontakcie z klientami, a nie na analityce. Jeśli jesteś menedżerem sprzedaży lub wspierasz proces sprzedaży i chcesz korzystać z wizualizacji danych, jesteśmy po to, aby Ci pomóc😊 Skorzystaj z bezpłatnej konsultacji.

‍