Сегодня цифровизация — это необходимость. Работа с данными все больше влияет на прибыль компании. Конкурентную борьбу выигрывают те, кто собирает как можно больше данных о клиентах, изменениях рынка, успешных действиях. Кто вовремя фиксирует и устраняет ошибки. Кто находит слабые места внутри компании и оптимизирует бизнес-процессы.

Как правило, информацию хранится в разных системах учета:

  • 1C
  • CRM-система
  • сайты
  • рекламные кабинеты
  • excel-таблицы
  • системы партнеров и т.д.

Представьте, что вы хотите узнать текущее состояние дел, сопоставить продажи текущего месяца с планом. Вы попросите сотрудника выгрузить данные в excel и соединить с планами, чтобы получить такой отчет. Отчет показывает, что продажи просели и возникает законный вопрос – «Почему?». Нужно локализовать проблему, определить менеджера, выделить продукт из ассортимента, все свести воедино и тогда может быть появится ясность. Это потребует от 2 часов до всего рабочего дня без каких-либо гарантий.

С такой проблемой столкнулся и наш клиент Сергей – руководитель отдела продаж компании-застройщика. Название не пишем по причине конфиденциальности и защиты коммерческой тайны.

Мы специально в качестве примера взяли проект из сферы недвижимости. И далее речь пойдет о ситуации в компании-застройщике. Многие из читателей сталкивались с покупкой недвижимости или работали напрямую или косвенно с застройщиками, агентствами, и имеют общее представление об этом бизнесе. Мы постарались сделать так, чтобы вам было легче перенести полезные идеи из статьи на свой бизнес и свою ситуацию.
Сергей
Руководитель отдела продаж

Ситуация в самом начале работы с данными

В сфере недвижимости нужно локализовать проблему, чтобы определить регион, жилой комплекс, категорию недвижимости, менеджера и отдел. Далее посмотреть, какая часть воронки продаж отработала наименее эффективно. Посмотреть на сезонность, рекламный бюджет, маркетинговые акции. Если причина локализована, то необходимо продолжить анализ и понять что конкретно изменилось. Может линия поддержки дала сбой, рекламная компания была недостаточно эффективной или новый жилой комплекс не оправдал ожидания. Десятки вопросов и для каждого выгружать данные из различных систем – CRM, 1C, маркетинговые площадки, excel. Потом соединить их воедино, проанализировать и наглядно представить руководителю отдела продаж. 

Все эти операции сотрудники проводили вручную работая с excel по 5-6 часов. Каждый раз в процессе Сергей с сотрудниками сталкивался с влиянием человеческого фактора. Ошибки в столбцах и строках, несоответствие дат и периодов, дублирование информации, отсутствие части данных и технические ошибки. Они тратили лишнее время, и не были уверены в достоверности сведений финального отчета, проверяли по 2-3 раза перед анализом.

Однажды утром Сергей решил, что пора что-то менять. Компания растет и развивается, поэтому аналитика и качество принятия решений будут расти синхронно вместе с ней. Тут же утром на совещании вместе с коллегами они набросали список  своих требований к желаемой аналитике. Они написали критерии, которые интересуют именно компанию застройщика в сфере недвижимости.

Требования к бизнес-аналитике были такие:

  1. Объединить все виды данных – финансы, продажи, маркетинг и т.д.
  2. Мгновенный доступ к данным в пару кликов
  3. Синхронизация онлайн, чтобы не нужно было приводить соответствие вручную
  4. Компактный отчет на одном экране
  5. Возможность просматривать сквозную аналитику по всей воронке продаж от первого клика по объявлению до подписания договора и повторных продаж

Если коротко сформулировать основной запрос, то он выглядел так:
«Хотим видеть все сразу, онлайн, достоверно и взаимосвязано»

О поиске решения

Компания-застройщик обратилась к нам – бизнес-аналитикам из Dataprof, потому что к тому моменту мы около полугода были знакомы, ежемесячно делились полезными новинками и способами работы с данными. По этой причине на встрече мы обсудили и сформулировали, что начнем внедрение BI системы – системы бизнес-аналитики. Она автоматически собирает данные из всех систем учета, чистит и соединяет данные. Затем BI-система визуализирует данные в виде понятных графиков, диаграмм и таблиц.

Как проходил рабочий процесс

В ходе работы мы провели анализ:

  • бизнес-процессов
  • показателей
  • разрезов анализа
  • технических требований

Посчитали количество сотрудников, которые будут работать с отчетами. 

Прописали роли: 

  • Маркетолог
  • Руководитель отдела продаж
  • Аналитик данных

Все записали в Data Warehouse Bus Matrix – таблица соответствий бизнес-процессов и срезов для анализа.

Матрица Data Warehouse Bus Matrix

На основе этой матрицы спроектировали хранилище данных – Data Warehouse или DWH. 

Хранилище Data Warehouse

Бизнес-процессы будут такие:

  • Интернет-маркетинг
  • Продажи
  • Бронирования
  • Обращения
  • Опросы

Срезы для анализа:

  • Даты обращений, встреч, подписания договоров и т.д.
  • Способы оплаты
  • Контракты
  • Жилищные комплексы
  • Этапы воронки продаж
  • Каналы поступления
  • Менеджеры
  • Категории обращения
  • Лиды

DWH только хранит эти данные и лишь передает их системе визуализации. Поэтому мы перешли к утверждению макетов отчетов, чтобы ясно и точно понимать, как именно будет выглядеть отчет, в каком месте таблицы, а где какой график, что он показывает. Все это для удобства и комфорта в процессе работы.

Прототип визуализации

Написали техзадание с этапами, в котором подробно описана последовательность, комментарии, контрольные точки для сверки и конечный результат, критерии проверки и условия приема-передачи работ. Для создания сложных проектов мы всегда это подробно прописываем, чтобы клиенту было легче и спокойнее следить за тем, как создают его систему бизнес-аналитики. 

Следующий шаг – имплементация, то есть фактическое внедрение, настройка и практическая реализация. Настроили загрузку данных из CRM, колл-трекинга, excel с планами продаж, системами партнеров и брокеров. Для этого использовали готовые интеграции, API–программные интерфейсы и разработали 2 так называемых коннектора для соединения с агентствами–партнерами, у которых самописные CRM-системы.

Преобразовали данные, соединили и очистили, привели к виду, который соответствует проекту хранилища DWH. На этом этапе возникла небольшая трудность. Количество и название этапов воронки продаж отличалось от партнера к партнеру. Набор этапов застройщика и агентств-партнеров не соответствовали. Возникала путаница в этапах, повторения, противоречия. В дальнейшем это привело бы к ошибкам в оценке продаж. Но мы решили эту проблему: связались с каждым из агентств-партнеров, уточнили количество и значение каждого из этапов, провели дополнительную встречу с Сергеем и обсудили актуальный список этапов. На этой основе и сделали этапы воронки продаж в BI-системе.

Последний этап — разработка отчетов и обучение пользователей. Мы не просто набросали графики, а использовали «best practices», дали достаточное количество информации на одном экране, подобрали привлекательные и удобные способы визуализации, сделали отчеты интерактивными и предусмотрели сценарии перехода между экранами.

Дашборд с отчетами в BI-системе

На каждом этапе в период внедрения мы использовали средства автоматизированного тестирования. Это нужно, чтобы как можно быстрее выявить устранить ошибки. В дальнейшем мы настроили ежедневное автоматическое выполнение тестов с нотификацией о падении в телеграмм группу, что дает возможность отслеживать корректность загрузки данных уже после выполнения всех работ. 

Какой результат мы получили после запуска BI-системы в работу?

BI-система бизнес-аналитики начала приносить полезный эффект уже в первую неделю работы. Нашли причину снижения продаж. Продажи просели для конкретного жилищного комплекса – если количество обращений сходно с другими комплексами, то поведение клиентов кардинально отличалось. Люди не двигались дальше первого звонка. Прослушали топ-10 результатов звонков и выяснили, что многих звонивших интересовали квартиры соседнего комплекса. Это говорит о недостаточной эффективности рекламной кампании. Поставили задачу отделу маркетинга, расставить в объявлениях ссылки на нужный жилой комплекс, переписать объявления, проверить телефонию и поставить в курс отдел продаж. Уже на следующей неделе менеджеры получили поток заявок и звонков по нужному жилому комплексу и начали заключать сделки.

Теперь Сергею не приходится каждый раз собирать информацию о продажах из разных таблиц, отвлекать сотрудников, сводить все в excel и несколько раз перепроверять. Вся информация в одном месте в режиме онлайн. Пара кликов и нужная информация перед глазами.

Хотите сравнить продажи ЖК№1 и ЖК№2 между собой?

Это легко сделать в отчет по продажам жилых комплексов.

Хотите сопоставить объем продаж менеджеров Иванова и Петрова за предыдущий квартал?

Откройте график продаж по менеджерам и смотрите их в динамике.

Хотите найти «узкое горлышко» в воронке продаж?

Откройте отчет и посмотрите любой срез по каждому этапу продаж своей компании
и компании-партнера

Теперь руководитель отдела продаж не растрачивает время на сбор и обработку данных. Весь объем своего внимания он направляет на полезную аналитическую работу. Он выполняет только важные и ценные действия, которые ждут от руководителя.  

Подведем небольшой итог. Вы узнали о ситуациях в компании, при которых актуальна бизнес-аналитика. Узнали о том, как правильно проектировать и выстраивать аналитику в компании используя специализированные инструменты Power BI и Tableau. Мы вместе рассмотрели, как на практике можно применить работу с отчетами и повысить продажи.

Если вы руководитель в компании, заинтересованы в росте продаж и устали регулярно сводить отчеты в excel из различных систем, то специально для этого мы приготовили спецпредложение – 15-минутная zoom-демонстрация демо-версии дашборда бизнес-аналитики. Это короткий блиц-аудит текущей ситуации в компании. На ней вы узнаете, какую BI-систему использовать, чтобы навести порядок, устранить хаос и увеличить объем полезных действий в компании, которые приводят к росту продаж.
Сделайте шаг вперед – запишитесь на zoom-встречу и начните внедрять BI-аналитику в компании.