Эдуард Шмидт - Отдел продаж, который продает. Настольная книга директора по продажам в В2В

ABC-анализ готов.

Рис. 2.2. Пример проведенного АВС-анализа

Шаг 4

Для того чтобы нам спрогнозировать на следующий год объем продаж по данной группе именно постоянных клиентов, нам необходимо определить отток таких клиентов за год.

Для этого нам потребуется посчитать, сколько постоянных клиентов у нас было за предыдущий год. Представим, что сейчас у нас январь 2019 года. Мы хотим сформировать план продаж по постоянным клиентам именно на 2019 год. Мы формируем выгрузку из шага 1 по всем существующим клиентам компании за 2018 год. Выделяем из них пул постоянных клиентов. Теперь для того чтобы нам посчитать отток, нам необходимо посмотреть, а сколько таких клиентов было в 2017 году и сравнить их количество с 2018 годом. Таким образом мы определим отток клиентской базы и сможем учесть его при планировании 2019 года.

Представим, что мы провели такой анализ и определили, что в 2017 году у нас было 38 постоянных клиентов. Проведя анализ постоянных клиентов за 2018 год, выясняем, что их осталось 34, значит, отток составил 4 клиента или 11%.

Вот как может выглядеть расчет оттока клиентов и прогноз выручки.

Рис. 2.3. Расчет оттока клиентов и планов по выручке следующего года

Шаг 5

Прогнозируем выручку по клиентам категории «А» по проведенному нами АВС-анализу.

Если у вас небольшое количество клиентов категории «А» (что бывает очень часто и в нашем учебном примере рассмотрен именно такой случай: клиентов категории А всего 10), то я рекомендую прогнозировать выручку по каждому клиенту этой категории отдельно, т.к. выручка от этих клиентов составляет 80% от всей выручки компании от постоянных клиентов, то это позволит значительно увеличить точность прогноза.

По результатам проведенного АВС-анализа у нас есть точный список клиентов категории «А». В него попали 10 компаний от строки 2 до строки 11.

Рис. 2.4. Анализ клиентов категории «А»

Теперь нужно побеседовать с каждым из них и понять планы данного клиента на следующий год. Также необходимо побеседовать с вашими менеджерами продаж, которые работают с этими клиентами. Да, возможно, это потребует определенного времени, но это время того стоит. Такой разговор, по моему опыту, помогает не только увеличить точность прогноза, но и глубже понять ключевых клиентов компании, их потребности и планы, уменьшить риск ухода.

Допустим, мы выяснили, что 10 клиентов категории «А» планируют закупить у нас товаров на 43 млн рублей за следующий.

По клиентам категории В и С мы можем рассчитать прогнозируемый объем закупок, не проводя личных бесед, а сделав это на основе результатов АВС-анализа.

Мы видим, что в нашем учебном примере у нас 12 клиентов категории В и 12 клиентов категории С. Нам известен их объем закупок за 2018 год, а следовательно, мы можем рассчитать средний чек. Также мы уже рассчитали отток, который составил 11%. Следовательно, с учетом оттока мы можем рассчитать планируемый объем закупок данных клиентов в 2019 году.

Он составит:

• для клиентов категории В: 7 613 333,

• для клиентов категории С: 2 232 917.

В итоге мы можем подготовить следующую таблицу по прогнозу выручки с постоянных клиентов компании в 2019 году. Для этого суммируем прогнозы по всем трем категориям клиентов (А, В и С), тем самым получаем сумму в 52 846 250. Делим эту сумму на 12 месяцев и получаем прогноз средней месячной выручки от постоянных клиентов.

Таблица 2.1

Прогноз выручки по постоянным клиентам

Анализ существующей клиентской базы на этом завершен.

Мы сделали большое дело, а именно, рассчитали планируемый объем продаж по базе постоянных клиентов. Теперь это ориентир для отдела продаж компании, которому они должны следовать. Тем самым мы сделали свои продажи прозрачными и управляемыми. Ежемесячно мы будем сверяться с данным ориентиром, чтобы сделать вывод, все ли идет по плану или нужно предпринимать корректирующие действия.

Мы рассмотрели простой вариант, в котором не закладывали увеличение среднего чека, то есть объема закупок постоянных клиентов в новом году. Такой фактор тоже необходимо учитывать. Для этого достаточно провести несложные манипуляции с нашей математической моделью и заложить потенциал роста объема продаж.

Анализ существующей клиентской базы завершен. Переходим к анализу новых клиентов.

Шаг 6

Проанализируем рекламные каналы привлечения новых клиентов и рассчитаем стоимость привлечения одного клиента по каждому рекламному каналу.

То, как будет проводиться данный анализ будет зависеть от того, как у вас в компании собираются/фиксируются данные о том, откуда приходят новые клиенты.

Если у вас настроена, так называемая «сквозная аналитика», то вы можете сопоставить клиента и выручку, которую он вам принес, с определенным каналом его привлечения.

В этом случае вы можете запросить у вашего маркетолога или рекламного агентства информацию в следующем виде и посчитать стоимость привлечения клиента.

Таблица 2.2

Вариант «Если у вас настроена сквозная аналитика»

В результате мы можем понять, какой рекламный канал приносит нам самых недорогих клиентов. Если в этом канале есть возможность масштабирования (т.е. увеличения количества клиентов за счет увеличения рекламного бюджета), то есть смысл перераспределить рекламный бюджет.

Если же у вас в компании не настроена сквозная аналитика, то вы не сможете построить данную таблицу, а сможете оценить только стоимость лида (при условии, конечно, что у вас есть на сайте счетчик Google Analytics или его аналог) следующим образом.

Таблица 2.3

Вариант «Если у вас не настроена сквозная аналитика»

Шаг 7

Спрогнозируем месячную выручку от новых клиентов, то есть от клиентов, которых мы планируем привлечь в следующем отчетном году.

Для этого нужно построить воронку продаж. Многие CRM-системы строят ее автоматически. Правда, нужно честно сказать, что каждая CRM-система делает это по-своему. Поэтому мы определим, какие именно показатели воронки продаж нам будут необходимы.