Книга: Управление отделом продаж

Анализ продаж для принятия управленческих решений

Анализ продаж для принятия управленческих решений

Процесс анализа продаж – еще одно важное направление использования информации, поскольку предполагает сбор, классификацию, сопоставление и изучение данных компании о продажах. Он может быть связан просто со сравнением совокупного показателя за два разных временных периода, а может восходить к сопоставлениям – между собой, с внешними данными или аналогичными цифрами за прошлые периоды – тысяч составляющих (или связанных с продажами) показателей…{89}

Важное преимущество даже самого элементарного анализа в том, что он позволяет выявить продукты, клиентов, заказы или территории, которые обеспечивают основной объем продаж. Рынок может отличаться высокой степенью концентрации, и это явление описывают как закон Парето, или принцип 80/20: довольно часто бывает, что на 80 % клиентов и продукции приходится лишь 20 % продаж, а оставшиеся 20 % обеспечивают 80 % объема сбыта. То же самое происходит с заказами и сбытовыми территориями – лишь небольшой их процент приносит компании основную долю прибыли. Принцип 80/20 отражает общую ситуацию, хотя, разумеется, конкретные показатели концентрации различны для разных компаний.

Менеджеры, собирающиеся проводить анализ продаж, должны определить:

1. систему оценивания;

2. источники информации;

3. принцип объединения информации, который они будут применять.

На рисунке 5.13 приведен пример такого выбора и вариантов решений.

Рисунок 5.13. Ключевые виды выбора при проведении анализа продаж

Первое решение, касающееся анализа продаж, сводится к определению системы оценивания, от которой зависит, как будет проводиться этот анализ. Будет это простой анализ или сравнительный? При выборе второго варианта возникают два дополнительных вопроса: какой будет база сравнения и какой тип отчета будет применяться?

При простом анализе перечисляются факты без сравнения с какими-либо нормативами. При сравнительном анализе, или анализе результатов, как его иногда называют, проводится сопоставление. Возьмем, например, данные таблицы 5.14: простой анализ показывает, что Доусон продал больше всех, а Баррингтон – меньше всех.

Таблица 5.14. Различия между простым и сравнительным анализом продаж

Анализ результатов идет дальше простого перечисления, помогая определить, у кого и на какой территории продажи идут лучше всего и хуже всего, то есть сравнить полученные данные с неким стандартом. В таблице 5.14 в этом качестве используется квота (графа 2), а в графе 3 выводится индекс результативности для каждого из продавцов. Он рассчитывается делением величины фактических продаж на квоту (PI = S / Q ? 100). Данный индекс показывает, что лучшим в 2012 году был не Доусон, а Бендт. На самом деле Доусон в процентном отношении реализовал потенциал объема продаж в наименьшей степени, как можно видеть по квоте.

Сравнение с квотой – это только один из вариантов. Квота – один из самых распространенных стандартов, поскольку она очень информативна, особенно если правильно рассчитана. Тем не менее некоторые компании прибегают к другим базам сравнения при анализе продаж, и руководство должно решить, какие из возможных вариантов больше всего подходят для конкретной ситуации. Среди них можно выделить следующие:

1. объем продаж в текущем году по сравнению с показателем прошлого года или средним за несколько прошедших лет;

2. объем продаж в текущем году по сравнению с прогнозами;

3. объем продаж на двух территориях (сравнение как в абсолютном выражении, так и в процентных показателях относительно прошлых лет);

4. изменение процентного соотношения объема продаж между территориями по сравнению с прошлым годом.

Такое сопоставление, разумеется, полезнее, чем просто просмотр сырых показателей продаж, но оно не так продуктивно, как настоящий анализ результатов, при котором выявляются отклонения от плановых значений и причины их возникновения.

Другой важный вопрос, связанный со сравнительным анализом, касается типа системы контроля и отчетности. Например, если единственным актуальным видом сопоставления будет сравнение с квотой, то эти данные будут рассчитаны для каждого продавца, филиала, округа, региона, клиента, продукта и всех прочих единиц, по которым анализируются продажи. Проблема в том, что менеджер по продажам получит слишком много информации. Чтобы ему помочь, в отчетах можно отмечать существенные отклонения от нормы или бюджетов. Руководители смогут сосредоточиться именно на них, имея при этом полный срез сравнительной информации для оценки серьезности изменений.

Второй тип решений, которые необходимо принять, анализируя продажи, касаются того, какую информацию нужно использовать в качестве исходной и как обработать базовые документы-источники. Чтобы выяснить этот вопрос, компании нужно сначала определить, какого типа сравнения будут проводиться. Для сопоставления с объемом продаж на другой территории документов потребуется меньше, чем для сравнения с потенциалом рынка или квотой либо со средним показателем продаж на этом же участке за пять лет. Компании также нужно решить, в какой мере подготовка этого отчета должна быть интегрирована с подготовкой других отчетов, в том числе о запасах и производстве либо отчетов о продажах для других подразделений компании.

Обычно один из наиболее эффективных исходных документов – это счет-фактура. Из него обычно можно почерпнуть следующую информацию:

• наименование и адрес клиента;

• сведения о проданных товарах или услугах;

• объем и денежный эквивалент сделки;

• данные о специалисте, ответственном за продажу;

• сведения о сфере применения проданного продукта;

• адрес объекта клиента, куда продукт будет доставлен и где он будет использоваться;

• отраслевую принадлежность компании-заказчика, ее категорию по классификатору либо канал дистрибуции;

• условия продажи и применяемые скидки;

• стоимость перевозки, уплаченная или причитающаяся к получению;

• место доставки заказа;

• вид транспорта, используемый для доставки.

В других документах содержатся специализированные сведения. Некоторые из них, наиболее важные, мы видим на таблице 5.15. Как мы выяснили в третьей главе, информацию, о которой пойдет речь, можно собирать с помощью CRM-системы. Эта информация анализируется и используется для ответа на конкретные вопросы в рамках анализа продаж.

Таблица 5.15. Другие источники информации для анализа продаж

Программное обеспечение, которое помогает связать такие процессы, как оценка заявок, принятие заказов, отгрузка, выставление счетов и другие, называется системой планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning – ERP). Boeing, например, использует такую систему для расчета стоимости самолетов. Каждой авиакомпании и каждому частному клиенту требуется оснащать самолеты по-разному, в результате для определения цены в предложении продавца должна быть отражена каждая позиция заказа. Кроме того, при продаже нужно выплатить комиссию, требуется заказать производство комплектующих, определить график поставки, и ERP помогает решить все эти задачи. Как и в случае с CRM-системами, информация, генерируемая системами ERP, представляет собой бесценный ресурс для анализа продаж. ERP-систему необходимо правильно внедрить, чтобы максимизировать ее ценность для организации. Во врезке Инновации говорится о нескольких важных рисках при внедрении ERP.

Третий важный вопрос, с которым сталкивается руководство при подготовке к анализу продаж, касается того, какие переменные будут выступать в качестве агрегирующих данных. Без таких категорий компании придется анализировать каждую сделку в отдельности или брать только совокупный итоговый показатель продаж. Последний не очень информативен, а первое почти невозможно.

Самый распространенный и информативный подход – обобщать и группировать продажи по какому-то классифицирующему признаку. В качестве таких признаков могут выступать:

• территория (штаты, округа, регионы, сбытовые участки);

• продукт, размеры упаковки, сорт, цвет;

• значимость клиентов;

• рынок (включая классы клиентов, сферы использования товара или каналы дистрибуции);

• метод продаж (по электронной почте, телефону или при прямом контакте);

• размеры заказа;

• финансовые условия (наличный или безналичный расчет).

Виды информации, которые может использовать компания, зависят от таких параметров, как ее размеры, разнообразие ассортимента, величина сбытовой территории, число обслуживаемых рынков и клиентов, уровень и тип управленческой структуры, которой будут предоставлены данные сведения. Компании, в которых продажи организованы по продуктовому принципу, например, заинтересованы в информации о продажах конкретных товарных позиций; менеджеры по продукту могут целенаправленно собирать данные о сбыте своих продуктов на разных территориях. В то же время менеджеров по продажам, как правило, намного больше интересует анализ клиентов на этих территориях.

При такой детализации необязательно выбирать только один подход. Анализ продаж будет гораздо эффективнее, если его проводить иерархически, на нескольких уровнях, когда разбивка по тому или иному признаку выполняется в рамках другой классифицирующей категории и категории используются одновременно, а не по отдельности. Анализ может показать, что клиент XYZ в западном регионе приобрел некое количество продуктов A, B и C, – этот пример представляет собой иерархическую многоуровневую детализацию по участку, клиенту и продукту.

Преимущество многоуровневой детализации проиллюстрировано ниже. Пока нам важно понять, что результатом анализа продаж является не один отчет, а группа отчетов с разным уровнем агрегирования данных в соответствии с нуждами получателя. В таблице 5.16 представлены типы отчетов о продажах, используемые компанией – производителем продуктов питания.

Таблица 5.16. Отчеты о продажах компании – производителя продуктов питания

Чтобы проиллюстрировать некоторые актуальные сравнительные подходы к анализу продаж и соответствующие процедуры, предлагаем рассмотреть пример данных компании XYZ в таблице 5.17. Это опять-таки пример из американской практики, но аналогичную процедуру при наличии информации можно применять к любому региону. Предположим, что в компании XYZ ранее было установлено, что продажи сильно коррелируют с численностью населения, доходом и общим уровнем розничных продаж. В связи с этим для определения потенциала рынка по каждому региону применялся индекс покупательной способности (BPI). Для задания квот по регионам рассчитанные с его помощью значения умножались на ожидаемую долю рынка компании.

Таблица 5.17. Продажи и квоты в компании XYZ

Обратите внимание, что при уровне квоты в $420 млн совокупный объем продаж по всем регионам составил $421,23 млн. Не только вся компания в целом выполнила норматив – с ним справились и многие регионы. Индекс результативности – отношение продаж к квоте – больше 100 % для пяти регионов, еще четыре не достигли планки, но были очень близки к этому. Только в северо-восточных центральных штатах отмечено значительное отставание (–5,12 %), но здесь были максимальными абсолютные показатели объемов продаж. Многие руководители могут сделать поспешный вывод, что все хорошо, и в лучшем случае напишут письмо менеджеру, отвечающему за северо-восточные центральные штаты, с рекомендацией стимулировать сотрудников, но лучше всего в данном случае подготовить детализированный отчет по региону, как показано в таблице 5.18.

Таблица 5.18. Детализация продаж компании XYZ для северо-восточных центральных штатов

Квоты для штатов были определены путем умножения процентных показателей BPI штатов от общеамериканского уровня (процент розничных продаж США, приходящихся на данную территорию) на совокупный прогнозный показатель в $420 млн. Во многих случаях желательно свести каждый процентный показатель не к национальному, а к региональному уровню. Так, процент для Иллинойса будет составлять (6,0037 / 20,1419) * 100 = 29,8. Это значение затем будет использоваться в расчетах вместе с региональной квотой в $8,60 млн, чтобы получить точную квоту для Иллинойса. Хотя результат будет тем же, второй вариант дает более четкую картину концентрации спроса в регионе. Этот подход особенно полезен, когда анализируются всё более мелкие единицы.

Из таблицы 5.18 видно, что проблемы с продажами наблюдаются во всем регионе. Насколько можно судить по графе Индекс результативности, только в Индиане квота была превышена, и то лишь незначительно. Обратите внимание, что отклонения от квоты более существенны, чем показанные в таблице 5.17. Так обычно и бывает, когда применяются более мелкие единицы анализа. При значительной агрегации – например на уровне штатов и регионов – действует, по-видимому, закон больших чисел в том смысле, что положительные и отрицательные сдвиги от квоты уравновешивают друг друга. Таким образом, индексы результатов при большем масштабе анализа обычно ближе к 100 %. При этом в более широких масштабах регионов и более крупных единиц дополнительное исследование оправданно при меньших величинах отклонений, чем в случае с мелкими единицами. Отклонения от квоты в меньшую сторону отмечаются в четырех из пяти штатов, но в Висконсине их величина самая значительная – здесь квота выполнена лишь на 76 %.

Получив данные по Висконсину, руководитель отдела продаж может незамедлительно принять меры, но опытному специалисту по сбыту ясно: для выяснения истинного положения дел необходим дополнительный анализ. Нужно свести в таблицу информацию о продажах по каждому из торговых специалистов в Висконсине. Восемь участков, на которые поделен штат, представлены на таблице 5.19, а результаты продавцов – в таблице 5.20.

Рисунок 5.19. Торговые территории компании XYZ в Висконсине

Таблица 5.20. Продажи сотрудников компании XYZ в штате Вискосин

Таблица 5.21. Продажи Хатчинса по продуктовым позициям

Продажи оказались ниже нормативов на всех участках. Это может указывать на фундаментальную проблему: например, экономические условия здесь неблагоприятны, высок уровень безработицы; возможно, конкуренция более острая, чем в других регионах; вероятно, есть проблема с настроем и мотивацией коллектива. Объясняющих ситуацию вариантов, которые стоит проверить руководителю отдела продаж, может быть много, однако, по-видимому, слабым звеном является Хатчинс. Если бы он работал примерно так же, как и другие продавцы на этом направлении, итог по округу в целом был бы намного ближе к ожидаемому. Проблема усугубляется тем, что к его территории относится крупнейший рынок – Милуоки. Прежде чем решать вопрос с Хатчинсом, руководитель должен изучить данные о его продажах. В таблице 5.21 приводятся результаты данного продавца по каждому продукту: квота не выполняется для всей линейки, но основные сложности, по всей видимости, с продажей кофе-машин и товаров категории Блендеры / миксеры / кухонные комбайны.

Таким образом, основной вопрос для руководителя звучит так: проблема в Хатчинсе или в товарах? Дальнейшее изучение указанных товарных категорий в разрезе по клиентам показало, что сложности в основном возникают с крупными магазинами. Более того, они наблюдаются не только у Хатчинса, но и у большинства продавцов в северо-западных и юго-западных центральных штатах. Один из главных конкурентов компании пытается укрепить позиции за счет активной рекламы и бонусов при покупке товаров из этих категорий. На других участках проблема не столь очевидна, так как продажи других позиций компенсируют потери на кофе-машинах и блендерах / миксерах / кухонных комбайнах. У Хатчинса продажи других товаров не покрывают дефицит, а усугубляет проблему неблагоприятная экономическая ситуация в металлообрабатывающей отрасли, где сосредоточены основные работодатели Милуоки.

Анализ продаж показал, что проблема не в Хатчинсе; скорее, сказывается рыночная ситуация в северо-восточных центральных штатах, и это не удалось бы обнаружить без подробного анализа продаж. Одно из важных принципиальных соображений, иллюстрируемых приведенным примером, заключается в том, что агрегированные показатели бывают обманчивыми, кроме того, кажущиеся мелкими сложности могут оказаться проявлениями больших проблем, которых не видит компания. Здесь применима аналогия с принципом айсберга: лишь 10 % его массы находится над водой, остальные 90 % скрываются под водой и могут представлять большую опасность для судов. То же относится и к коммерческой, маркетинговой и бизнес-информации – серьезные проблемы часто имеют внешне незначительные проявления.

Компания обычно осуществляет много видов деятельности и собирает огромный объем информации. В наличии скрытых проблем в какой-либо области нет ничего необычного. Руководитель отдела продаж в нашем примере поддался бы заблуждению, если бы остановился на первом этапе анализа продаж, приведенном в таблице 5.17: для него все выглядело бы благополучно. При более тщательном изучении вскрылась глубинная проблема, которая будет продолжать подрывать бизнес, если ее не решить. При анализе собранной информации необходимо особенно внимательно следить за тем, чтобы сделанные на основе ее обобщения и усредненные выводы не маскировали имеющиеся сложности.

Принцип айсберга соблюдается повсеместно. Правило 80/20, которое обсуждалось выше, – одно из его проявлений: часто из-за концентрации продаж в пределах определенной территории, определенного круга продуктов и клиентов невозможно заметить слабые места, связанные с конкретными направлениями. Часто бывает так, что компания показывает удовлетворительный общий уровень продаж, но при детализации итогового результата (составлении отчетов по территориям, клиентам и продуктовым наименованиям) обнаруживаются проблемы.

Рассмотренный выше пример также живо иллюстрирует различия между простым и сравнительным анализом продаж и подчеркивает преимущества последнего. Простой анализ свелся бы к изучению данных из таблицы 5.17 и не затронул отклонения от квот, а значит, не было бы проведено исследование продаж в северо-восточном центральном регионе – ведь в нем объем сбыта был самым высоким. При сопоставлении квот, однако, стало ясно, что потенциал этого региона выше, чем всех остальных, но компании не удается получить свою долю рынка. Сравнительный анализ повлек за собой более подробное изучение продаж и позволил выделить главную причину отставания. Для реализации подхода было необходимо располагать данными о квотах вплоть до самых мелких единиц: по клиентам, по продуктам и продавцам, иначе проблему никогда не удалось бы обнаружить.

Часто бывает затруднительно определить квоты на точечном уровне. В нашем примере это оказалось возможно благодаря наличию подробной статистики по индексу BPI. Когда применяются другие показатели, важно, чтобы их можно было получить в подробной разбивке по территориям. Это одна из причин, по которым вопросы планирования и оценки продаж настолько взаимосвязаны. При проектировании сбытовых территорий и разработке систем квот нужно учитывать эти аспекты оценки и необходимость сопоставления в рамках более сложного анализа.

Другая концепция, полезность которой подтвердил рассмотренный выше пример, – принцип локализовать и разобрать: при анализе выделяются самые существенные расхождения между фактическими показателями и нормативами и подвергаются детальному изучению. Полученная таким образом информация вновь изучается с целью обнаружения самых существенных отклонений и их дальнейшей детализации. Процесс продолжается до тех пор, пока не будут локализованы истинные проблемы. Так, в нашем примере последовательно подвергались анализу следующие единицы: северо-восточный центральный регион, висконсинский округ продаж, продажи Хатчинса по товарным категориям, количество проданных Хатчинсом определенных товаров по клиентам.

Альтернативным вариантом могла бы стать отправка руководителю отдела продаж всего массива данных. Например, из информационной системы можно выгрузить подробные таблицы по каждому продавцу о продажах каждого продукта каждому из клиентов. Наверняка таким отчетом пользоваться никто не стал бы в силу его огромного объема и времени, требующегося для изучения. В то же время подход локализовать и разобрать помогает облегчить эту задачу – руководитель отдела продаж может быстро определить проблемные места, сосредоточившись на самых существенных отклонениях от нормативов, и затем более эффективно заниматься решением проблем.

Данный принцип можно использовать и для выявления исключительных достижений, чтобы проанализировать возможные сигналы о том, что компания делает правильно. Если выяснить, за счет чего в северо-восточном центральном регионе квота была превышена на 5,1 %, тогда как по компании в целом – лишь на 0,3 %, то мы выявим успешные конкурентные стратегии и вычленим опыт, который пригодится другим подразделениям.

Использование принципа локализовать и разобрать предполагает, что информационная система компании способна предоставлять данные о продажах с соблюдением иерархии. В рассмотренном примере руководитель отдела продаж имеет возможность получить детализированные отчеты по клиентам, товарам, продавцам, округам и регионам. Такая система по структуре напоминает дерево: совокупные продажи в США – это ствол, продажи по регионам – основные ветви, которые далее разделяются на округа и т. д. Возможны любые сочетания – например, можно исследовать продукты и территории либо клиентов и продукты. Такой анализ тоже бывает продуктивным, как и простая классификация данных о продажах. Например, сводная таблица, показывающая объем продаж различных продуктов, очень полезна для определения сильных позиций в ассортименте. Таким же образом простая сводка по основным категориям клиентов показательна в отношении преимуществ компании на том или ином рынке.

Стоит иметь в виду, что все эти виды анализа являются только диагностическими инструментами, но не способами принятия решений. Они не могут подсказать менеджеру, что делать, но способны сигнализировать о возможных причинах возникших проблем.

Оглавление книги