Дашборд |
Наша команда реализует проекты аналитических дашбородов для отделов продаж работающих в amoCRM
Для чего вам нужен BI отчёт?
-
Принимайте решения на основе данных, а не догадокПревращайте разрозненные данные в четкие инсайты и стратегии для отдела продаж. -
Находите скрытые возможности для ростаАвтоматически выявляйте самых прибыльных клиентов, перспективные сделки и незамеченные тренды. -
Повышайте эффективность менеджеровИзбавьте команду от рутины по сбору отчетов и дайте им больше времени на продажи. -
Ускорьте выполнение планаКонтролируйте KPI в режиме реального времени и оперативно вливайтесь в процессы, чтобы не сбиваться с курса. -
Масштабируйте успешные практикиБыстро находите и тиражируйте лучшие методики работы топовых менеджеров на всю команду. -
Увеличивайте средний чек и LTVАнализируйте поведение клиентов и корректируйте подходы для увеличения доходности каждого из них.
Почему выбирают нас?
-
Говорим с вами на одном языкеМы IT-компания с экспертизой в продажах и говорим на языке KPI, лидов и конверсий. -
Внедряем быстро и без разочарованийНаша методология позволяет получить первые результаты уже через 2-3 недели, а не через полгода. -
Фокусируемся на ваших KPI, а не на наших технологияхНаша цель — не просто установить систему, а помочь вам достичь конкретных цифр в плане продаж. -
Предсказуемость и ясность на всех этапахЧеткий план работ, фиксированная стоимость и регулярные отчеты о ходе внедрения — вы всегда в курсе, за что платите.
Этапы работы
Аудит и цели
Бесплатно анализируем ваши данные и процессы. Совместно определяем ключевые метрики для роста.
Оценка и ТЗ
Создаем и согласовываем техническое задание. Фиксируем план, сроки и стоимость.
Внедрение и настройка
Подключаем виджет для сбора данных, готовим их и настраиваем визуализацию под ваши задачи.
Запуск и обучение
Вводим систему в работу и обучаем вашу команду работать с данными для ежедневных решений.
Use Case
Ниже приведён сценарий который мы встречаем в 9 из 10 внедрениях. Он очищен от чувствительных данных, при этом хорошо описывает реальность.
База
Аналитика клиента сводилась к 2 показателям:
“Менеджер 1” молодец, “Менеджер 2” не молодец, но план выполнил, “Менеджер 3” - плохой менеджер.
- Сумма продаж (приоритетно);
- Количество продаж (тянулось “почему-то” ни кто не знал для чего).
“Менеджер 1” молодец, “Менеджер 2” не молодец, но план выполнил, “Менеджер 3” - плохой менеджер.
Первые данные
Далее мы погружаемся в данные и обнаруживаем, что “Менеджер 2” вообще-то душка - он не только выполняет план, но работает эффективнее остальных, у него самый большой средний чек.
Конверсия
Ок, идём дальше вглубь и видим, что картина становится крайне неоднозначной!
CR это конверсия в успешно закрытую сделку, если простыми словами это отношение числа оплат к заявкам.
Мы видим, что “Менеджер 1” показывает результат вдвое хуже, чем “Менеджер 3”
Уже на этом этапе можно начать задавать вопросы на подобии “Что мы считаем за лид? Возможно им поступают разные заявки, возможно один из менеджеров “старичок” сидящий на базе, а может быть кто-то из них болел неделю и поэтому формируется разница?”
CR это конверсия в успешно закрытую сделку, если простыми словами это отношение числа оплат к заявкам.
Мы видим, что “Менеджер 1” показывает результат вдвое хуже, чем “Менеджер 3”
Уже на этом этапе можно начать задавать вопросы на подобии “Что мы считаем за лид? Возможно им поступают разные заявки, возможно один из менеджеров “старичок” сидящий на базе, а может быть кто-то из них болел неделю и поэтому формируется разница?”
Распределение заявок
Действительно это всё может влиять и на часть из этих вопросов можно ответить с помощью подробной аналитики.
В нашем случае оказалось проще.
Бывший РОП настраивал распределение новых лидов и сделал его не равномерны, а с явным перекосом в пользу “Менеджер 1” (не знаем причины такого решения).
В нашем случае оказалось проще.
Бывший РОП настраивал распределение новых лидов и сделал его не равномерны, а с явным перекосом в пользу “Менеджер 1” (не знаем причины такого решения).
Выравниваем распределение
Естественно было принято решение настроить распределение заявок равномерно.
Напомню, что это пример очищен от чувствительных данные, значения приведены для примера, при этом они крайне близки к реальным.
По итогу:
Напомню, что это пример очищен от чувствительных данные, значения приведены для примера, при этом они крайне близки к реальным.
По итогу:
- Увеличение выручки около 15% (14,91 в реальном примере);
- Менеджеры “уравнены”, это помогло побороть “звёздную болезнь”;
Если тоже хотите найти точки роста для вашего бизнеса, оставляйте заявку!