Роль данных и аналитики в улучшении процессов принятия решений в отделе продаж

Введение

Ожидается, что к 2027 году объем рынка розничной аналитики достигнет примерно 23,8 миллиарда долларов. Для того чтобы извлечь максимальную пользу из этих инвестиций, ритейлерам необходимо разработать комплексную стратегию обработки данных, основанную на глубоких знаниях и опыте в данной области. Эта стратегия должна включать в себя внедрение строгих правил управления данными и обеспечение их доступности и применимости для сотрудников на различных уровнях организационной структуры. Розничная аналитика объединяет методы сбора, обработки и интерпретации данных, направленные на формирование ценных инсайтов и обоснованных заключений для ритейлеров.

Эффективная стратегия управления данными устанавливает четкие ожидания и стандарты для их сбора, хранения, обработки, обмена, управления и анализа, а также обеспечивает, что любые меры, предпринятые на основе анализа данных, точно соответствуют стратегическим целям компании [1].

Аналитика данных не только способствует выявлению эффективных путей решения текущих задач, но и открывает перед руководителями новые горизонты, предлагая инновационные подходы и возможности, которые ранее не рассматривались. В эру цифровизации данные становятся основополагающим элементом, позволяя организациям адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям, совершенствовать процессы принятия решений и ускорять процедуру цифровой трансформации [2].

Материалы и методы

Аналитические процессы в сфере продаж занимают ключевую позицию в стратегическом планировании маркетинга, хотя самостоятельно на прямую эффективность продаж они не влияют. Вместо этого, они обеспечивают фундамент для обоснованных управленческих решений, например, позволяя своевременно реагировать на снижение объемов продаж и вносить коррективы в оперативную деятельность.

Качественно организованная аналитика выступает в роли инструмента, способного дать ответы на важные вопросы, такие как механизмы увеличения объемов продаж, стратегии повышения конверсии отдела продаж, стандарты продаж для каждого менеджера и оценку качества потенциальных клиентов, привлекаемых через различные каналы рекламы. В итоге, цель эффективной аналитики заключается в том, чтобы способствовать принятию решений, направленных на увеличение доходов.

Для того чтобы аналитика в области продаж была максимально эффективной, она должна соответствовать следующим критериям:

• Достоверность. Важно обеспечить реалистичное отображение результатов деятельности отдела продаж, избегая искажения данных в пользу "подгонки" под желаемые показатели. Аналитика должна выявлять узкие места в продажах, помогая понять их причины и находить пути решения, а не просто косметически корректировать отчеты.
• Понятность. Отчеты должны быть оформлены таким образом, чтобы их могли легко интерпретировать не только специалисты отдела продаж или руководители, но и любой сотрудник компании. Прозрачность процесса продаж, от начальной стадии лидов до заключения сделок, с ясной демонстрацией конверсии на каждом этапе, важна для общего понимания эффективности работы отдела.
• Удобство. Инструменты аналитики должны быть интуитивно понятны и доступны для всех пользователей, независимо от их уровня подготовки. Это предполагает выбор программного обеспечения и инструментов, которые упрощают работу с данными и минимизируют вероятность ошибок, обусловленных человеческим фактором.
• Чистота данных. Важно избегать перегрузки аналитических систем ненужной информацией, которая может затруднить восприятие и анализ данных. Фокусировка на ключевых метриках, необходимых для оценки эффективности отдела продаж и маркетинга, поможет сохранить аналитику целенаправленной и эффективной [3,4].

1. Этапы принятия решений на основе данных

На первом этапе следует поставить цели бизнеса. Внедрять Data Driven культуру в компании проще, когда основатели компании уже являются ее носителям. Перед тем как собирать данные, вместе с руководителями нужно ответить на вопросы: «Для чего собирать данные? Как будем их использовать?». Данные могут дать хороший ответ на конкретный бизнес-вопрос, но, чтобы начать строить такую инфраструктуру, в которой будет нужная информация, эти вопросы стоит продумать заранее на уровне общих бизнес-целей.

Таблица 1

Цели и возможность использования Data Driven [5]

На втором этапе реализации стратегии, основанной на данных, ключевым является выбор конкретных данных для сбора. Ведь бизнес может столкнуться с многочисленными типами информации из разнообразных источников, требующими хранения, обработки и аналитического изучения. Однако объёмы данных напрямую влияют на сложность и стоимость этих процессов.

Этап 3 заключается в определении доступных и необходимых ресурсов для решений, основанных на данных, важно определить:

• Круг специалистов, которые будут заниматься сбором данных, внедрением методологии и обучением команды. Это может быть как внешний аналитик, так и сотрудник компании. Внутри каждого отдела также стоит назначить ответственных за сбор определённой информации.
• Совокупность инструментов, которые могут быть использованы для сбора данных: Не всем компаниям сразу необходимы дорогостоящие BI-системы. Для начала можно использовать доступные инструменты аналитики, такие как Google Analytics или Яндекс.Метрика.
• Где будут храниться данные: Данные можно хранить как на локальных серверах, так и в облачных хранилищах, выбор зависит от потребностей и возможностей компании.
• Бюджет: Необходимо учитывать затраты на услуги аналитика, хранение данных и техническую поддержку используемых решений.
• Знания и опыт: Не только аналитики должны уметь работать с данными. Руководители и менеджеры также должны иметь навыки работы с информацией для самостоятельного анализа и формирования гипотез.

Перед внедрением стратегии, основанной на данных, компания должна тщательно оценить наличие и потребность в ресурсах – как человеческих, так и технических, а также финансовых и образовательных. В случае ограниченного бюджета можно начать с использования базовых инструментов и постепенно расширять аналитические возможности.

На 4 этапе происходит составление ТЗ, для сотрудника, который будет осуществлять аналитику данных. Техническое задание также должно соответствовать целям бизнеса. Аналитик не сможет дать релевантные данные, если попросить его «сделать что-нибудь».

Таблица 2

Как желательно формулировать ТЗ [5]

На пятом этапе внедрения стратегии, основанной на данных, критической задачей становится подбор квалифицированного аналитика. Существует два распространенных заблуждения относительно роли аналитиков в бизнесе: их либо считают специалистами, говорящими на "чужом" языке технических терминов, либо воспринимают как чудо-работников, способных одолеть любые проблемы организации.

Шестой этап заключается в интеграции аналитика во все команды и направления деятельности компании. Необходимо преодолеть возможное сопротивление со стороны сотрудников, которые могут воспринимать внедрение данных как угрозу своим должностям или увеличение рабочей нагрузки без соответствующего вознаграждения. Важно донести до каждого сотрудника, что цель внедрения системы, основанной на данных – улучшение общей эффективности и развитие компетенций каждого участника команды.

Седьмой этап предполагает тесное взаимодействие аналитика и IT-специалистов для обеспечения качественного доступа к данным и их анализа. Оптимальным решением является создание совместной команды, которая сможет эффективно работать над задачами без необходимости посредников, что ускорит процесс обработки и анализа данных.

На восьмом этапе перехода компании к управлению на основе данных важно обеспечить надежную защиту собранных данных. В условиях расширения организации и увеличения числа сотрудников, имеющих доступ к данным, риск их случайного удаления или утраты возрастает. Иногда, из-за непонимания значимости определённой информации, отдел может удалить важные данные, необходимые для работы другой команды, или даже случайно ликвидировать всю базу данных.

Для предотвращения таких ситуаций необходимо тщательно настроить систему доступов, определить ответственных лиц за управление данными, которые будут контролировать изменения в базе и информировать о них остальные отделы. Кроме того, требуется назначить специалиста, ответственного за настройку и поддержку инфраструктуры хранения данных, включая системы резервного копирования и защиты от несанкционированного доступа.

На этом этапе часто возникает потребность в профессионале или целой команде Data Engineers, занимающихся поддержкой и развитием инфраструктуры для работы с данными.

Девятый этап акцентирует внимание на визуализации данных. Качественно оформленная визуализация собирает полные и актуальные данные, представляя ключевые показатели в удобной форме и на одном экране. Важно, чтобы визуализация охватывала долгосрочный период, так как анализ краткосрочных данных может привести к ошибочным выводам.

На десятом этапе работа с данными должна стать неотъемлемой частью корпоративной культуры. Ключевым моментом является убеждение команды в том, что данные могут стать основой для решения повседневных задач и способствовать развитию бизнеса. Важно, чтобы сотрудники не только умели работать с данными, но и понимали их значение, обладали базовыми аналитическими навыками и доверяли данным при принятии решений. Создание такой культуры предполагает обучение команды, развитие аналитических навыков и формирование убеждения в ценности данных.

Примером практического применения данных является ситуация, когда мебельный магазин решил проверить спрос на новую коллекцию в стиле авангард. Используя данные для сегментации аудитории и последующего анализа реакции на рекламную кампанию, компания смогла подтвердить интерес к новой линейке среди целевой аудитории до 45 лет. Дополнительное исследование через интервью с покупателями (CustDev) позволило выявить портрет потенциального покупателя и мотивы покупки, что способствовало обоснованному запуску новой продуктовой линии [5].

2. Роль данных и аналитики в улучшении процессов принятия решений в отделе продаж

Аналитика данных оказывает заметное влияние на процесс принятия управленческих решений в сфере бизнеса, обеспечивая подробное исследование информации, связанной с потребителями, конкурентной средой, рыночными условиями и другими критически важными элементами, определяющими успешность деятельности организации.

Для эффективного использования аналитики данных рекомендуется следовать определенной последовательности шагов:

1. Определение цели: Начните с формулировки конкретной цели, которую планируете достичь при помощи аналитики – будь то увеличение объемов продаж, оптимизация бизнес-процессов, улучшение качества продукции или что-то иное.
2. Сбор информации: Произведите комплексный сбор необходимых данных, который может включать аналитику по продажам, информацию о потребителях, анализ конкурентной среды и прочие релевантные источники.
3. Анализ данных: Примените методы статистического анализа, машинного обучения, визуализации информации и другие технологии обработки данных для извлечения ценных сведений из собранной информации.
4. Интерпретация результатов: Внимательно проанализируйте и интерпретируйте полученные результаты, чтобы понять, как они могут способствовать достижению поставленной цели.
5. Принятие решения: На основе анализа и интерпретации данных примите информированное решение, способное способствовать достижению целей и решению бизнес-задач. Это может включать корректировку стратегии, разработку новых продуктов или модификацию маркетинговых кампаний.

Аналитика играет ключевую роль в деле ведения предпринимательской деятельности, предоставляя компаниям доступ к важной информации о клиентской базе, рыночных тенденциях, конкуренции и других факторах, оказывающих влияние на коммерческие результаты. Благодаря глубокому пониманию, получаемому через аналитику данных, предприятия могут принимать обоснованные решения, которые способствуют увеличению прибыли и усилению конкурентных преимуществ [6-9].

Заключение

В заключение, ожидаемый рост рынка розничной аналитики примерно до 23,8 миллиардов долларов к 2027 году подчеркивает исключительную важность разработки комплексной стратегии управления данными для ритейлеров. Такая стратегия, основанная на глубоких знаниях и опыте, требует внедрения строгих правил управления данными и обеспечения доступности и применимости данных на различных организационных уровнях. Аналитика розничной торговли благодаря интеграции методов сбора, обработки и интерпретации данных играет ключевую роль в получении ценной информации и обоснованных выводов для ритейлеров.

В конечном счете интеграция анализа данных в процессы принятия решений в отделах продаж существенно влияет на результаты бизнеса, предлагая компаниям доступ к важной информации о клиентских базах, тенденциях рынка и динамике конкуренции. Благодаря глубокому пониманию аналитики компании могут принимать обоснованные решения, которые повышают прибыльность и конкурентные преимущества, тем самым подтверждая преобразующую силу данных в формировании будущего розничной торговли и за ее пределами.