Новый взгляд аналитики

ДВОЙНОЕ ВНИМАНИЕ КЛИЕНТАМ

 

Компания долго работает на рынке, занимается производством и поставками продуктов питания. Она имеет собственные филиалы и полный спектр клиентов. На первом месте находятся крупные оптовики. Они заказывают товары с длительными сроками хранения. Потом располагаются сетевые заказчики с широким ассортиментом. У них есть значительные отсрочки по оплате и большая частота поставок. Есть ещё средние и мелкие клиенты. Они неравномерно покупают ограниченный набор продуктов.


Разные события случаются на рынке. В какой-то период остановился рост продаж. В этом сегменте присутствует высокая конкуренция. Доля компании начала снижаться. Необходимо было принять срочные меры для восстановления динамики. В итоге разработана интересная дорожная карта.


Объём реализации нужно увеличивать за счёт развития имеющихся заказчиков. Далее следовало его поддерживать на достаточном уровне. Количество покупателей не увеличивалось. Крупные заказчики исчерпали свой рост. Нужно было найти другие решения. Основную надежду возлагали на улучшение работы со средними и мелкими клиентами.


Быстро открыло новое направление в обслуживании всех заказчиков. Они получили право недорого вернуть продукты, не реализованные ранее. Для сбора этой информации была создана компьютерная программа по вводу возвратов. Локальная версия имела несколько модернизаций и работала больше года. Далее она стала функционировать во внутренней сети. Так была повышена лояльность покупателей.


Ещё проведена классификация покупателей по суммам продаж. Использовался классический ABC-анализ, определены 3 группы. Были собраны данные за последние 4 месяца. Дополнительно использовалась группировка заказчиков по договору. Внутри компании наиболее ценными являлись оптовики. Эта часть была зафиксирована первой в списке. Во второй части собраны все сети и средние клиенты. В последнем наборе были все остальные.


Обычно на практике используется такая градация: 80%, 15%, 5%. В этой компании разделение произошло по-другому. Фактически определились размеры групп ранжирования. Наиболее доходные клиенты собраны в группе A, её доля около 76%. Наименее ценные располагаются в группе C, её доля около 6%.

 

Далее на графике показана кривая изменения накопительного итога объёмов закупок клиентов. Каждый из них определён одной точкой, их непрерывная последовательность выражается в виде линии. Все части графика выделены своим цветом. Этот анализ даёт только приблизительную оценку. Именно поэтому его рекомендуется регулярно проводить за периоды в несколько месяцев. 

График особого АВС-анализа

Кривая линия получилась негладкой. Большой перелом наблюдается при переходе от крупных клиентов к средним. Это может говорить о привлекательности условий поставок. Также может означать верность старым слабым заказчикам и стабильность условий для них.

 

Потом был выполнен анализ менеджеров по продажам. Их количество со временем росло, каждый набирал клиентов в процессе работы. По количеству и качеству заказчики были совершенно разными. Последним пришёл в компанию молодой сотрудник. Он тщательно и планомерно искал для себя покупателей. Ему достались лишь мелкие фирмы: новые и старые от менеджеров.


Обычно работу менеджера оценивают по объёмам продаж его клиентов. Ещё у них есть другие характеристики. Следует выставить независимую объективную оценку. Необходимо сразу учесть всё их множество. Удобнее всего провести кластеризацию клиентов. Входными данными должны быть только фактические значения. Только лишь один показатель не был реальным. Для его точного определения нужна небольшая функция.


Сначала был разработан и реализован оригинальный алгоритм. Он рассчитывает фактическое значение дней по отсрочке оплаты. Это было что-то новое. Ведь для каждого заказчика есть договорная форма оплаты (кредита). Выставляется число календарных (или банковских) дней отсрочки. Уже после расчёта появилась ценная информация к размышлению.


Фактически оказалось, что почти все сети серьёзно затягивают оплату. Особый случай представляет одна крупная иностранная торговая сеть. Её фактическая отсрочка отличается от договорной более чем в полтора раза. И составляет 45 календарных дней. Заказчики из других групп практически соблюдают условия договора.


В работе использовалась программа Deductor. Для оценки покупателей применялась искусственная нейросеть. Благодаря самоорганизации она умеет сама понимать структуру данных. После процесса обучения построена компьютерная модель. Использовались характеристики: объём продаж, маржа, ширина ассортимента, дни кредита. Было выделено несколько кластеров. Это группы элементов, похожих по совокупности показателей.

В итоге получилось 3 группы клиентов. Кластер №2 можно считать лучшим по совокупности всех показателей. Кластер №1 стабильно выделяется средним ассортиментом и малыми днями кредита. Наихудшим является кластер №0.

В группе 2 можно выделить менеджера, который вывел мелкого клиента в лидеры. Ведь он постоянно работал над его развитием. В средней группе оказались 3 менеджера с крупными и мелкими покупателями. Было предложены кардинально изменить качество своей работы. В худшей группе появились 2 менеджера с сетевыми заказчиками. Для решения этой проблемы была проведена серьёзная работа. Были приняты во внимание наработки отделов продаж и маркетинга.

Наградой для менеджера по работе с мелкими заказчиками стало следующее. Во-первых, все они были переданы на аутсорсинг сторонней фирме. Во-вторых, ему перешли несколько крупных и средних клиентов от других сотрудников. В связи с таким изменением структуры менеджерский коллектив стал однородным и сплочённым.

Для остальных менеджеров была снижена общая нагрузка. При этом они должны значительно улучшить качество обслуживания. В итоге число покупателей стало постепенно увеличиваться. Через полтора года компания взяла в аренду большой распределительный центр. Она привлекла новых поставщиков и значительно расширила свой бизнес.

Сегментация клиентов на кластеры