Мы стремимся, чтобы наши статьи были максимально полезны для Вас. Поэтому сегодня мы расскажем Вам об одном из важных аспектов работы программы лояльности на B2B рынке — о системе сбора информации о продажах компании. О ключевых принципах этой работы, нам расск
ажет эксперт компании “Золотоая Середина”, Антон Семенников
Немного о Антоне Семенникове.
Начал работать в компании “Золотая Середина” с июля 2003г в должности менеджера. Благодаря своему профессиональному подходу, Антон смог добиться значительных успехов и занять пост генерального директора нашей компании. При его участии было выпущено более 20 кобрендовых проектов с ведущими банками России, организовано 26 коалиционных программ лояльности на рынке стройки, ремонта, авторынке, и для торговых центров.
Четыре контрольные точки при сборе данных о продажах
В работе я часто сталкиваюсь с тем, что сбор данных о продажах во многих компаниях происходит стихийно, в отсутствии какой-то системы. Данные просто поступают, их как-то собирают вместе и потом подвергают простейшему анализу. Программы лояльности помогают делать эту работу намного эффективнее. Но и здесь бывают трудности. Одна из основных причин этого кроется в неправильной настройке сбора и анализа данных. Это особенно характерно для программ, которые имеют сложную механику и широкую географию действия.
Принятия адекватных ситуации решений, повышение эффективности мотивационной программы и повышение продуктивности партнеров требуют полноценной и комплексной аналитики. Поэтому при работе с данными, я неизменно следую через четыре контрольные точки, которые помогают мне использовать получаемую информацию наиболее эффективно.
Первая контрольная точка — чистка данных
Это очень скрупулезная работа, которая требует максимум терпения и может забирать до 60% времени, если Вы работаете с необработанными данными. Чтобы пройти через контрольную точку, мы собираем и структурируем информацию из разных источников. Такая работа обеспечивает качество и надежность данных. В дальнейшим с ними не только будет легко работать, но и намного проще анализировать и принимать решения по дальнейшей оптимизации программы. На этой контрольной точке закладывается фундамент, на котором и будет выстраиваться вся дальнейшая аналитика. В тот момент, когда данные собраны, очень важно “расчесать” базу — почистить от ненужной информации, пройтись еще раз и исправить то, что могло исказить результаты или быть случайно отфильтровано.
Вторая контрольная точка — оценка и ранжирование информации
Все данные собраны и готовы к многоступенчатому анализу. Здесь можно применять все известные методы и приемы. Мы пользуемся наработанными инструментами, начиная с RFM-сегментации и принципа распределения Парето. Этот подход помогает распределять действующих партнеров по ценностной шкале, а также группировать их в зависимости от приносимой выручки с 20% шагом.
Третья контрольная точка — сопоставление данных
В первую очередь, мы определяем ключевой показатель. Затем разделяем участников программы на две группы. В первую группу входят те, кто не принимал участие в проекте, во вторую те, кто активно работал с ним. Затем начинаем сопоставлять имеющиеся данные с ключевым показателем. Эти действия помогают нам определять, в какой степени участие в программе на самом деле влияет на эффективность работы наших партнеров, а также на рост продаж.
Четвертая контрольная точка — моделирование сценариев
На этом этапе наша команда приступает к моделированию возможных ситуаций, при которых возникнет необходимость вносить те или иные изменения в программу. Мы определяем различные сценарии в формате “что — если”. Причем они могут быть нацелены как на широкий круг партнеров и территорий, так и конкретных компании или территории.
Четвертая контрольная точка важна при тестировании программы лояльности на выборочных партнерах, перед ее полномасштабным запуском. Все полученные знания помогают оценить результаты программ, выявить возможные проблемы и “подводные камни” перед тиражированием программы на всех выбранных партнеров.
Проходя через эти ключевые контрольные точки, мы закладываем надежную основу для дальнейшей эффективной работы с данными. Кроме того, мы получаем максимальную отдачу от сделанных вложений в лояльность своих партнеров. Мы создаем качественную базу данных.
Такая база данных позволит нам разрабатывать простые, элегантные и масштабируемые модели программ мотиваций, их развития и расширения по географии и количеству партнеров. Кроме этого, она дает возможность строить убедительные сценарии “что-если” для понимания и предварительной оценки эффективности и финансовой отдачи от внесенных изменений в программу.