Kontrola procesu sprzedażowego

Przewidywanie sprzedaży zawsze było dla mnie dość trudnym zadaniem, szczególnie i jeśli mamy do czynienia ze sprzedażą produktów, które mają długi cykl sprzedażowy i stosunkowo małą powtarzalność. W trakcie wielu wdrożeń systemów ERP/CRM w obszarach działu handlowego napotkałem na szereg ciekawych zaganień związanych z kontrolą procesu sprzedażowego. Chciałbym dzisiaj pokazać przykład zestawu narzędzi, które mogą być pomocne w trakcie zarządzania sprzedażą.

Skąd dane, rejestracja działań sprzedażowych czyli jaki CRM, ERP?

Producenci oprogramowania często zachęcają do zakupu swojego oprogramowania reklamując je jako komplente narzędzie do obsługi wielu obszarów firmy. Zintegrowanie wszystkich modułów ma ułatwiać prace i raportowanie. Jest to dość naturalny argument. 

Osobiście nie wierzę w istnienie hipernarzędzi uniwersalnych obsługujących wszystkie obszary działania firmy. Podobnie jak w innych niż informatyka dziedzinach życia najlepszym rozwiązaniem są narzędzia specjalizowane. Poniżej przykład jedynego kompletnego noża, którego używa armia US.

Często świetny system sprzedażowo/magazynowy (nazwijmy go ERP), posiada również moduł CRM ale z uwagi na złożoność procesów sprzedażowych jest on niewystarczający. Z drugiej strony doskonały CRM nie zastąpi nigdy modułu zarządzania magazynem (pomimo posiadania takich obiektów jak faktura, zamówienie itp). Okazuje się że optymalne może być używanie dwóch specjalistycznych narzędzi a ich integracja wcale nie wiąże się z dużymi nakładami czasu/pieniędzy.

W prezentowanym przykładzie klient używa systemu sprzedażowo/magazynowego Comarch Optima systemu MS Dynamics CRM. Oba narzędzia świetnie spełniają swoje zadania a ich integracja w zakresie współpracy i raportowania jest bardzo prosta (jeśli ktoś jest zainteresowany taką integracją proszę o kontakt).

Podsumowując, głównym systemem jest MS Dynamics CRM, w którym rejestrujemy:

• szanse sprzedaży na różnych etapach procesu sprzedażowego,
• aktywności sprzedażowe (wykonane telefony, maile, spotkania, prace wykonywane dla klienta).

W momencie realizacji tematu, faktury dla klienta wystawiane są w Comarch Optima, kwoty są widoczne w CRM na odpowiednich obiektach (szansa sprzdaży).

Proces sprzedażowy dobrze jest podzielić na etapy, które w zależności od zaawansowania przybliżają nas do sukcesu. W naszym przypadku mamy 6 etapów:

• zakwalifikowany prospekt,
• zebrane wymagania
• wysłana oferta
• negocjacje 
• zaakceptowana umowa
• implementacja

Dodatkowo wprowadzono etap "wstrzymane" dla tematów, które nie są jeszcze zamknięte ale potencjalna zmiana etapu jest w odległa czasowo.

Celem analizy sprzedażowej będzie:

• określenie ilości tematów na poszczególnych etapach dla poszczególnych handlowców,
• określenie potencjalnej sprzedaży w najbliższym okresie dla poszczególnych handlowców.

Aby dokładniej określić wiarygodność szans sprzedaży będziemy przyglądali się również:

• ostatnim zmianom statusów na szansach sprzedaży,
• aktywnościom w ramach szansy sprzedaży

Ilość tematów na poszczególnych etapach sprzedażowych

Informacje tą odnajdziemy w widoku  dbo.FilteredOpportunity w bazie danych MS.CRM. Tabela może wyglądać następująco

Analiza wykazuje prawidłowość polegającą na zmniejszaniu się ilości tematów wraz z kolejnym etapem sprzedaży. Już na tym etapie możemy wyłapać anomalie, np. handlowiec Jan Kowalski ma bardzo małą różnicę pomiędzy ilością nowych potencjalnych tematów a ilością wysłanych ofert. Może to oznaczać wysoką skuteczność w pozyskiwaniu potencjalnych tematów (o czym świadczy również duża w porównaniu z innymi handlowcami ilość wysłanych ofert).

Potencjalna sprzedaż w najbliższym okresie

Tą informacje odnajdziemy również w widoku dbo.FilteredOpportunity w bazie danych MS.CRM. Dodatkowo tematy, które są w trakcie realizacji mogą posiadać wystawione faktury. Wtedy będziemy musieli sięgnąć do systemu ERP (Comarch Optima) i odjąć od potencjalnych przychodów kwotę wystawionych faktur. Można to rozwiązać na 2 sposoby:

1. data blending w Tableau (podłączenie do 2 źródeł danych)
2. skonstruowanie gotowego widoku SQL, który łączy odpowiednie dane.

Z uwagi na specyfikę działania data blending w Tableau sugeruję konstrukcje własnego widoku SQL.

Jak widać część tematów trafiła do miesiąca null co jest spowodowane tym że potencjalna data sprzedaży może być nieznana na wczesnych etapach sprzedaży.

Obie tabelki można wstawić na dashboard, który zawiera dodatkowo informacje o grupach produktów oraz konkretnych tematach (na rysunku wycięto nazwy). Zdefiniowanie akcji, filtrujących poszczególne tabelki ułatwia nawigacje i wyświetlanie informacji dla poszczególnych handlowców.

W następnej części pokażę jak można analizować aktywności handlowców i wykrywać np. brak działań u klienta, opóźnione tematy, tematy o małej wiarygodności.