Моделируем воронку продаж
Автор: Bayram Annakov
Как и обещал в посте о запаздывающих показателях, я расскажу об инструменте “воронки продаж“, пользуясь терминами системной динамики и приложив это к работе компании-поставщику услуг по разработке ПО. Задача отдела продаж: провести “за ручку” клиента от незнания о наших услугах до покупки и оплаты.
Пользуясь, терминами СД мы можем выделить следующие резервуары:
- потенциальные клиенты, с которыми произведен первый контакт – клиент узнал о нас на выставке или мы позвонили ему (“cold call”)
- потенциальные клиенты, запросившие расчет – клиенты, которые заинтересовались нашими услугами, но еще не решили их приобрести. Они запросили у нас расчет цены, предоставив некоторую информацию о своих требованиях к услугам.
- потенциальные клиенты в процессе обсуждения цены – мы расчитали условия и теперь обсуждаем их с клиентом.
- клиент, подписавший договор – после того, как мы договорились обо всех условиях, клиент подписывает договор.
(Хочу заметить, что возможна более глубокая детализация: например, выделить клиентов, которые оплатили услуги. Но суть и способ отображения этого процесса в терминах СД не изменится, хотя динамика изменится существенно! Поэтому степень детализации зависит от ваших условий)
При переходе клиента из одной стадии в другую (к примеру, из обсуждения цены в подписание договора) часть клиентов отсеивается. Также выполнение определенных стадий занимает время (вот вам и задержки), поэтому часть резервуаров представлена в виде “conveyor” резервуаров (“полосатые” резервуары).
Кстати, “воронка продаж” не совсем правильный термин, потому что в воронке вся вода, вошедшая в воронку, в итоге вытекает из нее. В нашем же случае это скорее воронка с дырками на стенках, через которые вытекают клиенты :)
И теперь, чтобы вам составить сценарии объема продаж на следующий период, вам достаточно знать интенсивность входящего потока потенциальных клиентов (“звонки потенциальным клиентам”), коэффициенты отсеивания и продолжительность каждой стадии. Играясь с этими параметрами, вы получаете различные сценарии объема продаж, а развивая модель можете связать ее с финансовыми результатами и производством.
Кто-то может возразить, что он легко сделает это в Excel, но я парирую следующим: как вы реализуете сценарии, анализ чувствительности и задержки времени в Excel? Уверен, что вы не сделаете это так же легко, как в программах типа iThink.
Кстати, для любителей теории ограничений, хочу отметить интересный факт: по сути, воронка продаж должна стать неотъемлемым инструментом внедрения TOC, потому что узкое место в продажах – там, где выше всего коэффициент отсеивания и, расширив узкое место, вы можете увеличить продажи.
Ну а те, кто читал пост про запаздывающие показатели, наверное догадались, что показатели отсеивания – и есть опережающие показатели, который нам помогают прогнозировать результаты процесса продаж.
Оцените пост!
(No Ratings Yet)
Loading ...Тэги: менеджмент, системная динамика, теория фирмы
Для менеджеров, Для системно мыслящих | Bayram Annakov | 
June 30, 2009 12:48 pm
By Verona, July 2, 2009 @ 6:51 pm
Работающая модель, не спорю. А есть ещё одно хорошее правило: «Заткнись, пока ты не понял, что нужно клиенту» (Любаров, «Сквозь кризис»). Эта модель работает, но только при умелом подходе. А с нашими горе-манагерами до конца воронки доходят единицы, и то – если повезёт.
Reply
Bayram Annakov Reply:
July 6th, 2009 at 12:25 pm
Верона, не всегда проблема в манагерах, если до конца воронки доходят единицы. Коэффициент отсеивания каждой стадии может сказать и о проблемах в целевой аудтории (кому звонить), о проблемах в ценообразовании и еще много о чем. Поэтому до конца не могу согласиться
Reply