Анализ спроса в компании: где, зачем и как
Если вы читали или слышали про анализ спроса и думаете, что это только для крупных компаний с большим оборотом, что это отнимает много времени или это «отчет, который пойдет в стол», то наша статья точно для вас.
Зачастую про анализ спроса звучат довольно абстрактные тезисы, рекомендации бывает сложно переложить на свой бизнес и использовать в работе. Мы решили разобрать на конкретном примере, как и зачем оценивать спрос на товары и услуги в пусть даже небольшой компании.
Представьте ситуацию
У вас небольшая кондитерская, где вы продаете готовые торты и делаете сладости на заказ. Полгода назад вы запустили контекстную рекламу, с которой звонят, но мало кто становится клиентом. Маркетолог уверяет, что делает все возможное: и соцсети ведет, и у местного блогера разместились, и даже упаковку для десертов новую заказали. Количество заказов в целом стабильное, но ведь хочется расти и развиваться дальше. Что будем делать в такой случае? Увольнять маркетолога или увеличивать бюджет на рекламу?
Правильный ответ: проведем анализ
Открываем все лиды в CRM (если пока ведете учет в Excel – тоже подойдет) или журнал обращений, если используете платформу сквозной аналитики. Лучше всего в качестве исследуемого периода брать последний квартал или полугодие, так статистическая погрешность, влияние сезонности или других внешних факторов будут минимизированы.
Для начала формируем список тегов, которые нам понадобятся. Это могут быть:
- Теги со статусом обращений: качественный лид, неподходящий лид, спам.
- Теги по товарам и услугам: набор капкейков, сытная выпечка, торт «Муссовый», торт «Ягодный», торт «Ласточка», пирожное «Брауни».
- Теги с причинами отказа со стороны клиента: нет доставки, нет нужного продукта.
Теперь необходимо разметить все обращения от клиентов тегами со статусом обращений, чтобы было удобнее анализировать.
Анализируем качественные лиды
Сортируем обращения с тегом «качественный лид» и размечаем их тегами по товарам и услугам. Предположим, что мы получили статистику, где видим, что на торт «Ягодный» приходится только 1% от всех лидов за квартал. Сверяемся с заказами из CRM, чтобы убедиться, что этот товар действительно продается в малых объемах.
Вероятно, для торта «Ягодный» кондитерская закупает дорогостоящие ягоды, которые занимают полезное место для хранения, а из-за того, что продукты быстро портятся и не реализуются вовремя, они попадают под списание, что несет убытки для компании.
Какое решение можно принять:
На основе данных о количестве целевых обращений и продажах корректируем план закупок, думаем, что делать с запасами и нашей проблемной позицией из ассортимента: либо исключаем, либо наоборот — выделяем на нее рекламу. Возможно, жители нашего города просто пока не знают, насколько вкусный и невероятно эффектный торт есть в нашей кондитерской.
Анализируем неподходящие лиды
Сортируем обращения с тегом «неподходящий лид». С помощью тегов указываем, что стало причиной: нет нужного товара в ассортименте, нет доставки, не получается выполнить заказ в нужное время и т.д. Группируем обращения по тегам и видим, что 20% заказов не состоялось, т.к. у кондитерской нет услуги доставки, а еще в четверти случаев клиенты запрашивали диетические десерты, которых не было в ассортименте кондитерской.
Какое решение можно принять:
Добавляем в ассортимент диетические модификации для тортов «Муссовый» и «Ласточка». Ищем вариант осуществления доставки своими силами или через курьерскую службу.
Анализируем каналы обращений
Смотрим неподошедшие нам лиды, но в разрезе рекламных каналов. Видим, что с того же контекста есть звонки и заявки через сайт, но маленький процент продаж как раз из-за того, что нет подходящих модификаций товара: безглютеновых и диетических тортов, на которые, как оказалось, действительно существенный спрос. А вот реклама у блогера сработала отлично: 30% от всех покупок за прошлый месяц пришлось как раз на те капкейки, которые расхваливали в сторис.
Какое решение можно принять:
Кажется, наш маркетолог и правда делает все хорошо.
Автоматизируем тегирование
Чтобы всегда иметь под рукой актуальные данные и не тратить на анализ много времени (особенно на прослушивание входящих звонков для этих целей), лучше всего постараться автоматизировать процесс максимально возможным образом. В разрезе инструментов коммуникации тегировать можно звонки, онлайн-чаты и мессенджеры, заполненные на сайте формы, письма от клиентов на почте.
Вариант простой: попросить менеджера по продажам проставлять к каждому обращению и звонку в CRM тег, соответствующий продукту. Из минусов – возможные ошибки из-за человеческого фактора.
Вариант полуавтоматический: если вы используете сервис коллтрекинга, то скорее всего вам доступна функция записи и транскрибации разговора. Это значит, что все звонки автоматически переводятся в текст. Из минусов – все равно нужно будет пробегать глазами тексты звонков и обращений, чтобы проставить теги.
Вариант самый удобный: подключаем систему сквозной аналитики и коллтрекинга. Обязательно проверяем, чтобы была включена запись звонков и транскрибация. Затем включаем функцию автоматического тегирования.
Работает автотегирование следующим образом:
- Вы настраиваете список тегов, которые должна отслеживать система во всех обращениях: будь то звонки, заполненные на сайте формы, онлайн-чаты или письма.
- Система подтягивает статусы из CRM-системы в виде тегов (качественный лид, неподходящий лид, спам и пр.) и проставляет к обращениям заданные теги по ассортименту.
- Вам останется только при необходимости произвести подсчеты.
