Илья Балахнин имеет опыт в маркетинге более 15 лет. Направление экспертизы: стратегия, маркетинг, основанный на данных, бизнес-процессы, digital-стратегия. Автор книги «Маршрут построен» и «Формула прибыли. Среди клиентов Ильи Сибур, Сколково, Правительство Москвы, Минсельхоз, Татспиртпром, Открытие, Bosch, Knauf, Тройка Диалог/Sberbank CIB.
Про типовые ошибки при ведении CRM, основные составляющие прибыли и аудитории покупателей — в нашем ролике.
► Попробуйте amoCRM для учета клиентов и сделок
► Читайте наши независимые исследования отделов продаж
► Станьте нашими друзьями на Facebook
► Получайте всю самую актуальную информацию из мира продаж ВКонтакте
► Подписывайтесь на наш канал! Мы делаем только лучший контент для вас
► Получайте самую актуальную информацию из мира продаж в нашем telegram-канале
#Ошибки #при #ведении #CRMсистемы #Составляющие #прибылиАудитории #покупателейУчет #неявных #скидок
Часто бывает так что в системе указан контрагент но реальный конечный бенефициар не указан с точки зрения аналитики такие данные оказывается достаточно бесполезна отсутствие сведений о полной стоимости продажи вся рэм серьезная проблема она затрудняет обсчет рентабельности продаж чаще всего когда вы выдаете какому-то контрагенту скидку лучшее что мы можем сделать это
Увидеть что цена реализация отличается от натурной цены исходя из этого предложить что скидка была дана значит а коллеги драсти меня зовут илья балахнин ко мне тоже кот подходил есть те кто меня вообще не знают не знаю что я делаю откуда я взял все окей супер для вас кратенько поясню
Значит пайпер plain сад консалтинговое агентство мы не внедряем crm системы мы занимаемся оптимизация my систем управления на основе данных и для нас crm система является отправной точкой для поиска источников трансформации ваших бизнес-моделей поэтому я сегодня тема немножечко под углом она про серым но под углом в чем угловой sti
Зависимости от стадии на которой компания находится перед компании обычно встают очень разные задачи но когда встает задача что-нибудь поменять всегда необходимо начинать с анализа данных данные чем мы берем не откуда-нибудь данные темы берем с серым кстати я правильно понял что тот факт что вы здесь означает что вас есть серым
И стенку нет серым у вас нет вы пришли посмотреть дальше с этим делают окей ну вот и вот когда мы пролезаем в данные серым в поисках источников для аналитики мы завидным постоянством в больших компаниях маленьких би ту би в бету си чем бы они не занимались сталкиваемся с некоторым количеством типовых ошибок
Привидений серым которые потом не позволяют использовать данные о клиентах для принятия аналитических решений все эти ошибки с которыми мы сталкиваемся я сегодня вынес на слайды и хочу немножечко них поговорить это я а это пресловутая формула прибыль и те из вас кто знакомы с моим творчеством или читали книги или постели статьи
Какие-нибудь знают наверное что это то что мы называем целевая модель данных набор из двадцати трех параметров собирая которые можно быть уверенными в том что каждый класс бизнес-процессов нашей организации в общем и целом учтен здесь есть там если кратко доходная часть есть если кратко расходная часть в этой версии расходная часть немножко в
Сокращенном формате приведена чтобы вас не грузить производственными видами издержек такими как сырьевая себестоимость расходники там энергия но базис на целевая модель данных выглядит как то так и первый класс ошибок с которыми мы сталкиваемся при попытке анализа деятельности организаций это ошибки в том что не все значимые показатели учитываются давайте начнем с
Первой распространенные ошибки это показатель от тока если вы занимаетесь и коммерсом есть домик и заяц и коммерсом или инфобизнес каким-нибудь класс для вас показателям оттока скорее всего называется то что мы называем вторичный отток контрагент находился в активной клиентской базе какое-то время вступал с нами в какие-то транзакции и спустя какое то время он
Остановил свои платежи и больше не платят это обычно исторически считается оттоком здесь речь идет немножко от других видах оттока речь идет об оттоке на этапе когда клиент готов купить и протягивает нам деньги но в итоге в клиента не превращается таким мы относим на самом деле четыре вида основных причин оттока первая причина такого
Оттока это аута в стоке но те кто торгует какими-то цифровыми товарами для них out of stock это незнакомое явление на типа производства и здесь производственники производства е здесь нет производства ладно че вы делаете хотя бы поговорить ими а какие кадровые агентства кей хорошо нот в услугах например приходит клиент не
Бывает довольно масштабный запрос допустим это какой-то массовый рекруты ли ему нужен массовый out став а у нас такого количества персонала в наличии нет мы отказываем им придется подождать до это out of stock клиент приходит хочет какой таскаю из нашей матрицы а вы грим нет такого в наличии это out of stock
Когда в ресторане у нас допустим нет посадочных мест это тоже out of stock вторая причина оттока под этого уровня это всевозможные технические проблемы клиент пытался оплатить у него не получилось он платежный шлюз не преодолел повторять не стал мы транзакцию потеряли третья причина это скоринг у кого коллеги бизнес модели есть
Какой-то скоринг то есть кто сознательно не каждому клиенту продает окей значит действительно часто бывает так что во многих бизнес моделях заложенный алгоритмы скоринга банк не каждому выдаст кредит страховая не каждого застрахует но и так далее и тому подобное где то эти правила могут быть формализованы где-то не формализованы но
Очень часто приходится сталкиваться с ситуацией что клиенту не была оказана услуга или не был продан товар поскольку он не прошел алгоритме куска ринга но информация об этом сером системе найти невозможно то есть клиента познается как просто-напросто не сконвертировал шийся в сделку лид не более того и 4 возможно
Я собственно причина оттока вот этого уровня это так называемые фродо вы и клиенты вы наверняка сталкивались ситуации когда к вам приходит клиент который ожидает от вас каких-то услуг или продуктов с такими характеристиками которыми ваши продукты или услуги заведомо не обладают наверняка такое бывало слушайте я вот понял если воспользоваться вашим
Сервисом можно в космос полететь да ну и на самом деле безответственные компании они могут вполне себе пойти на такую сделку компании вменяемые скорее всего на такую сделку не пойдут они хорошо понимают что проблем будет больше но очень часто бывает так что фрод как причина обращения тоже потоки
Не указан в конечном счете если мы поставим простой математический эксперимент и представим что внутри этой модели показатель от тока будет нами просто напросто с хлопнут то повторюсь мы с вами будем иметь вот коллега до меня выступал показывала вам а вот эту при фиктивную модельку по длительности прохождения стадий мы будем иметь
Какую-то стадию не пройденной мы будем иметь какую-то локальную микроконверсий у сниженной но содержательных причин не поймем и как конкретно исправлять эту ситуацию понять совета не сможем то есть качество дистинкции наша способность к различению проблематике будет снижена проблема 2 очень хорошо знакомая думаю биту бишь ником эта проблема связана с тем что
Допустим компания контракту и ценным количеством юридических лиц но за некоторыми юридическими лицами двумя или более на практике скрывается один бенефициар ну то есть по каким-то причинам у него есть структуре несколько разных юрлиц и он осветляет у вас закупки то сада воруются то с другого но чаще вот продиктовано особенностью режимов
Налогообложения хотя бывает по-всякому и вот часто бывает так что в системе указан контрагент особенно при условии что ваши серым как-то про интегрированное лис вмс системами типа моего склада или с какими системами автоматизации бухучета типа моего дела но реальный конечный бенефициар не указан с точки зрения аналитики такие данные оказывается достаточно бесполезны
Ну например при попытке переработать на основании данных серым коммерческие и скидочные политики отсутствие данных и конечном benefits ари фактически разрушает возможность построения нормального анализа ошибка третья история прокаста мэра кризиса на касты мир range in cost я так понял что сегодня выступал герман он наверняка рассказывал про сквозную аналитику или
Про то как она важна и она действительно важно но есть одна очень серьезная проблема во многих компаниях с точки зрения cost of sail и с точки зрения затрат на привлечение клиента или на удержание клиента возникают класс и расходов которые не являются собственно маркетинговыми классический пример это допустим расходы на командировки у кого
Сотрудники ездят в командировки на переговоры есть такие люди супер командировочные расходы очевидно с точки зрения cost of sail а и являются затратами на привлечение клиента то есть это совершенно точно костюмер okvision cost такой же как затраты на рекламный кабинет и фейсбук и инстаграм а ютюба не знаю контекстную
Рекламу и так далее однако проблема часто состоит в том что если данные о рекламных кабинетах данные о доходах вы собираете все отрывали в системах сквозной аналитике до добра данные командировочных расходов об эффективности сотрудников об их стаже обо всем том что способна пролить свет на причины более высокого cost of cell
Копятся либо ни где-либо в лучшем случае в отделе кадров если есть отдел кадров и какие-то автоматизированные решения ну например и чарам системы таким образом отсутствие сведений о полной стоимости продажи вся рэм серьезная проблема она затрудняет обсчет рентабельности продаж кроме тех случаев когда у вас идут прямые продажи через цифровой канал на
Формате загрузил н денег условно там рекламный кабинет вытащил и n плюс денег соответственно через какие-то транзакции это первый класс ошибок три самых распространенных поля на которые привидений серым забивают болт теперь немножко более сложные вещи значат вещь 2 очень часто особенно в условиях когда количество коммерческого персонала ограничено и мы не можем провести
Бесконечное количество переговоров со всеми на свете нам приходится каким-то образом приоритизировать взаимодействии с клиентами во многих компаниях совершают какую страшную ошибку допустим на подлёте при квалификации лида вы определяете бюджет которым обладает потенциальный контрагент ну типа воду пить и есть на нас миллион рублей у вас есть для нас 100 тысяч рублей исходя из
Этого часто выставляются приоритеты типа петь и мы будем уделять много времени 8 мало времени однако надо понимать что бюджетирование само по себе это конечно не флажок указывающий на то что клиент готов нам заплатить очевидно что помимо бюджета которым он располагает существует еще вероятность транзакции и слепите никогда продаст не слышал а вася
Наш фанат то в общем то у меня возникают довольно серьезные вопросы к тому как правильно распределить функции и за груз между петь и васей в этой связи большую обе длительную силу начинает играть внедрение системы скоринга на самом деле те у кого самый старший тариф аму самым старшим тарифе ama хороший есть
Встроенные алгоритмы киска ринга их можно по разным правилам настраивать выставлять разную бета разве совку под разные факторы и в том числе можно выстраивать по этой модели эта модель из там будет интересно можете погуглить называется моделью стивена шифман а ну а ты сам сам предложил замечательный дядечка стивен шиффман очень советую
Почитать если не что ли смысл модели очень просто эта модель позволяет нам определить как отличить клиента который купит с большей вероятностью или с меньшей найти здесь так называемые 0 процентные клиенты или охваченные но условно если предположить что вот эта встреча для меня канал лидогенерации то вы для меня все теоретические охваченные
Клиентов и чет про меня знаете но никаких пока демонстрации готовности что-то купить не делаете есть 25 процентные клиенты это те кто однозначно подтверждает что готовы вступить с нами в диалог на ну например они там не знаю заполняет форму брифа например 75 50 процентов сейчас отдельно просто мы разберем детально 75
Процентные клиенты это клиенты которые вступают с нами ценовые торги но не секрет что не опытный менеджер по продажам зачастую склонны рассматривать клиента вошедшего в ценовые торги как клиента находящегося в состоянии придать тока хотя на самом деле опытные продавцы знают если крем вступил ценовый торг он уже почти наверняка купил да осталось
Только договориться о конкретных коммерческих условиях ну и стопроцентные клиенты которые собственно уже подписали договор и денег заплатили когда мы с вами внедряем такую систему у нас в прямо в ame no старшим тарифы может начать происходить магия возможно вот игры из вас был старше тарифы вы прям знали как это работает когда вы вбиваете
Ожидаемый размер транзакции по клиенту и дополняете такой скоринговой моделью ama перемножает сумму на вероятность исходя из этого перестраивает прогнозы продаж практика показывает что вот такие прогнозы продаж аппроксимированной на вероятность оказываются в среднем на 25-30 процентов точнее чем прогнозы продаж выстроены и только от номинальной суммы которой есть головах и из этой же
Модели вытекает следую я большая ошибка которую часто совершают это ошибка связана с 50 процентными клиентами это использование так называемый модели банк модель бант эта модель которая согласно коллегам вот собственно отделяет клиента который купит с вероятностью меньше пятидесяти процентов от клиента который купит с вероятностью больше 50 процентов смысл модели очень простой клиента
Предлагается скорик по четырем составляющим это владение целевым для нас объемом бюджета это обладание полномочиями по сути это наш допуск лицу принимающему решение это необходимость то есть возможность нашего сортамента удовлетворить потребность клиента и это время причем время здесь можно воспринимать в двух разных смыслах зависимость то у вас товар и короткого
Цикла продаж или длинного цикла продаж так например для продуктов короткого цикла продаж под временем мы обычно предлагаем считать время связанная со скоро со срочностью запросу словно все сгорело вчера отгружать срочно или мы тут пока присматриваемся годик походим а в случае с продуктами длинного цикла продаж мы рекомендуем под временем понимать нормальный торговый цикл
Это как раз то что показывал коллега до меня средняя скорость прохождения клиента от этапа к этапу и до тех пор покуда потенциальный клиент укладывается этот временной интервал мы квалифицируется как более склонного купить а как только он вываливается из этого временного интервала как менее склонного покупать секса внедрения прямо
Вам а кастомных полей на самом любую серым систему вам а в том числе кастомных полей которые позволяют оценивать клиента по этим четырем компонентом позволяют опять же достаточно быстро перерасти дать приоритет и или понять в отношении какой из этих компонент строить дальше с клиентом переговорный процесс то есть продолжать раскапывать у него бюджет и
Возможно альтернативных бюджета держателей продолжать пробираться по цепочке принятия решений к более высоко уровнем лпр am продолжать подогревать потребность через какие-то маркетинговые касания или стимулировать срочность ожидания ну например через то что мы поджигаем dateline по нашему предложению следующая большая ошибка связана с теми у кого поступления от клиентов бывают регулярными регулярными это значит либо
Аннуитет имея там ежемесячными же квартальными еженедельными либо регулярными в смысле того что есть высокий потенциал до продаж неважно с большими или меньшими чеками но ваша экономическая модель принципиально разворачивается вокруг максимизация lte вина долгом сроке здесь проблема оказывается завязано на то что очень часто многие с точки зрения уровней сервиса которой они
Предоставляют своим клиентам предстали 2 хаотично ну или по случайному принципу кто как понравился на кого кв фишка легла как сработал какой-нибудь разрозненный бизнес-процесс преодолеть такого рода хаотичность и систематизировать вот эту историю нам позволяет вот такая вот моделька в этой модельке есть две категории это денежная привлекательность клиента и это качество
Наших с ним взаимоотношений на самом деле по каждой из осей есть пять критериев которые предлагается аккаунт-менеджером ну или другим менеджером по продажам заполнять по шкале от 1 до 5 там есть довольно конкретная классификация я уже просто вашего позволения не стал тут вас ею грузить not но там я в конце ставлю
Контактные данные если rancher конечном эту классификацию вышку базисная логика в том что если мы по каждому клиенту ну например с временным циклом примерно симметричным нормальному торговому циклу производим переоценку этих параметров то наш клиент попадает в один из девяти вот этих вот квадратиков внутри этого квадранта 3 на 3 исходя из этого прорабатывается
Стратегия инвестирование в сервисные стандарты для этого клиента проще говоря возникает возможность диверсификации наших ценностных подходов там не задавить его подарки лобзать его в дёсна выделять лиму персонального менеджера или обслуживать его через массовый процесс зависимости от того насколько он реально коммерческий ценен для наших с вами задач и наконец нет ни
Наконец последняя проблема это проблема учета неявных скидок она особенно актуально для бит у бедных компаний но добби тысяч чуть меньше степени логику вы поймете чаще всего когда вы выдаете какому-то контрагенту скидку лучшее что мы можем сделать это увидеть что цена реализация отличается от нужен клад урной цены исходя из этого предположить
Что скидка была дана мы видим в каком она была объеме до на но мы совершенно не понимаем за что и на каком основании у любой организации чем бы она ни занималась всегда существуют стандартные объявлены и клиентам виды скидок которые отделяют номенклатурную цену то есть цену по прайс-листу от фактурной цены
Цены которая фиксируется в договоре отгрузки или договоре поставки классическим явным скидкам относится про скидка за объем она во всем вам хорошо знакомо или так называемая дискриминационная скидка скидка которая выдается свист ценовым поведением конкурентов но у любой организации как правило уже после заключения договора когда договор подписан товар отгружен деньги пришли возникает некоторое
Количество так называемых неявных скидок связанных с необходимостью обеспечить исполнение контракта классическим примером неявный скидки является например поста плата если вы не банк а вы скорее всего не банк то каждые 30 дней поста платы в текущих российских реалиях при текущей стоимости денег это полутора процентная скидка причем большинство ваших контрагентов требует
От вас просто платных условий не потому что там хитромудрый финансовый директор который хочет увеличить скорость оборачиваемости кредиторской задолженности да вовсе нет это просто тупой про жим они видят что все на рынке работают по просто платам и думают что и возможно выгибать на пост оплаты сюда же относится скидка за единичный
Отбор при массовом заказе скидка на фондирование на наших складах например случае если у вас курсы зависимые материалы их закупили по цене x начале года а потом обещаете замораживать цены до конца года сюда же относятся скидка за логистику я снова сложиться на преодоление последней миле от старается теряется ты роятся таро в этой связи
Очень редко когда к сожалению в crm системах при выставлении счета при фиксации реальные отпускной цены менеджеры фиксируют содержание как явных что совсем плохо так и неявных что плохо но бывает не смертельно скидок вы знаете чего в последствии возникают серьезные проблемы с оптимизацией маржинальности по сделкам там часто приходит говорят помогите нам оптимизировать
Маржинальности по сделкам но к сожалению без фиксации этих скидок это довольно сложно это на самом или экономически крайне ущербная ситуация потому что каждой отвоеванный нами процент неявные скидки из этой части каскада это на минуточку 11 процентов в среднем 11 процентов валовой прибыли по сделке то есть до 11 процентов
Прибылей по транзакция могут быть отвоеваны за счет грамотной фиксации вот этого вот и последняя очень часто внутри организации вы сталкиваетесь запутанной структурой контрагентов здорово если сделки фиксируется хотя бы прямое контактное лицо на хотя конечно фиксировать надо всех поэтому если вы пока не фиксируйте все хотя бы начать и фиксировать всех кто подвернулся под
Руку а если уже фиксируете всех то есть ещё один очень важный нюанс научиться этих всех разделять на три класса клиентов потому что до этих трех классов клиентов если возьмем скажем такую функцию ama как синхронизацию с маркетинговыми инструментами применяются совершенно разные маркетинговые подходы имеет смысл квалифицировать ваших кант контактных лиц как экономических
Покупателей то есть с ним 30 секунд что коллеги ага я вид что конец значках экономических покупателей то есть тех кто покупает деньги за деньги ожидает что про инвестировав ваш продукт они получают экономическую отдачу технических покупателей которые покупают то что соответствует лучшему известно моим техническому стандарту или конечных
Эксплуатантов то есть тех кому там него злиться лапками использовать ваш продукт и на самом деле на эти три класса покупателей совсем разный маркетинг на этих так называемый аккаунт bass маркетинг то есть прицельный исходящий на этих как правило inbound marketing есть маркетинг на входящих и контент на этих как правило outbound маркетинг такой классический
Типа контекст и так далее там подобное да и четкое понимание того что вас внутри crm-системы по каждому контактному лицу есть разграничения по этим классом контрагентов позволяет вам тоньше и лучше настраивать перспективе взаимодействие между полями серым системы исходящими коммуникациями вот тут можно найти мой номер телефона по нему меня же можно найти в разных
Каналах почта моя facebook telegram youtube сайт сайт нашей академии я сейчас убегаю со сцены кто знал если что-то новое что раньше не знал чет полезное что полезно полезно что-то что можно внедрить на никогда не внедрим но класс все не знаю как вам нам очень понравилось спасибо вам большое
Ступая след чего спикера делать er маркер пути молодцами пока пока [музыка] вот
ТОП VPN https://t.me/Lokivpn_bot
Коллеги, амо полный лохотрон! Не ведитесь, того не стоит!