Управление продажами

    7. Анализ конечного использования. Прогноз здесь основывается на предполагаемых объёмах заказов основных заказчиков предприятия. Применение данного метода требует проведения специальных исследований по основным отраслям, потребляющим продукцию данного предприятия, сбора и обработки значительного статистического и фактического материала. Наиболее предпочтителен в отраслях сырьевого и энергетического комплекса, а также на предприятиях, выпускающих комплектующие изделия и узлы.

    8. Анализ ассортимента товаров, при котором прогнозы сбыта по отдельным видам изделий сводятся воедино и образуют планируемый оборот предприятия. Этот метод наиболее подходит для сильно диверсифицированных фирм, но точность общего прогноза целиком зависит от детального обследования рынка каждого вида изделий, что требует в свою очередь немалых затрат.

    9. Пробный маркетинг. Быть может, это самый точный подход к составлению прогноза сбыта, при котором новый продукт или какие-либо изменения, произведённые в системе продвижения изделий на рынке, осуществляются на очень небольшом по размеру рынке. В сущности, на небольшом местном рынке предпринимается попытка смоделировать все то, что потом будет сделано в масштабе страны или более крупного региона. Составные элементы будущей программы продвижения нового изделия на рынке как бы проверяются на ограниченной группе потребителей. После обработки полученной информации об объёме и темпах роста продаж нового изделия соответствующие намётки относительно прогноза сбыта распространяются на всю страну.

     Прогнозирование служит для выяснения тенденций  развития фирмы в условиях постоянного изменения факторов внешней и внутренней среды и поиска рациональных маркетинговых мероприятий по поддержке устойчивости ее экономического поведения. Сфера применения методов прогнозирования в маркетинговых системах достаточно широка. Они используются для анализа и разработки концепций развития всех субъектов маркетинговой системы, например, для исследования рыночной конъюнктуры, в системе прогнозирования цен, новых продуктов и технологий, поведения покупателей на рынке. Важнейшим направлением является прогнозирование сбыта и рынков, их динамики, структуры, конъюнктуры, возможностей рынка воспроизводить предложение и спрос.

     В качестве инструментария при прогнозировании используется система методов, с помощью которых анализируются причинно-следственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социально-экономического развития фирмы.

     Существуют  различные приемы и методы прогнозирования. Чаще других в прогнозировании спроса и предложения применяются:

     — аналоговые модели, когда в качестве прогноза рассматриваются благоприятные показатели рыночной ситуации в каком-либо регионе или стране;

     — имитационные, когда вместо реальных данных используются построения, созданные по специальной программе с помощью ЭВМ;

     — нормативные, или рационализированные, прогнозные расчеты, например проистекающие из рационального бюджета или рациональных рекомендуемых норм потребления (этот метод больше подходит для рынка средств производства, где большую роль играют производственно-технические нормативы и прочие детерминанты, чем для потребительского рынка, где потребности проявляются в форме статистических закономерностей);

     — прогнозирование по экспертным оценкам (обычно Дельфи-метод);

     — методы экстраполяции: технические, механические способы сглаживания динамических рядов, трендовые модели;

     — методы статистического моделирования (парные и многофакторные уравнения регрессии);

     — прогнозирование по коэффициентам  эластичности.

     Классификация методов, используемых при прогнозировании  в системах маркетинга и эффективность их применения на практике показана в табл. 2.

     Применение  формализованных методов для  прогнозирования сбыта продукции и рынков позволяет: дать количественную характеристику связям между отдельными элементами и факторами окружающей среды и оценить их на состояние и динамику рынка; осуществлять альтернативный анализ полученных результатов прогнозирования.

    Таблица 2

    Эффективность применения различных методов прогнозирования

    *) в – высокая, с – средняя,  н – низкая, **) ч – часто,  и – иногда, р – редко 
 

     8.2. Анализ клиентской базы

     Существующая  на сегодняшний день бизнес-среда  проходит очередной этап преобразований, характеризуемый более напряженным  экономическим климатом, растущей глобализацией, конкурентной борьбой за крупных  клиентов, а также развитием и рационализацией Internet-технологий, сокращением/управлением расходами, слияниями и поглощениями компаний и другими факторами.

     Влияние всех этих тенденций сказалось на конкурентной среде следующим образом:

     - обострением борьбы за выгодных клиентов;

     - формированием более требовательных потребителей, обладающих более широким выбором;

     - появлением новых каналов привлечения и обслуживания клиентов.

     В наши дни больше чем когда-либо осознаются те огромные преимущества, которые дает понимание имеющихся и потенциальных клиентов, как с экономической, так и с поведенческой точки зрения. По существу, большинство компаний считают управление взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM) важным элементом своей корпоративной стратегии. Чтобы задействовать CRM-программы фирмам приходится вкладывать средства в ориентированные на клиента решения, такие как: автоматизация торговой деятельности, центры обслуживания клиентов, автоматизация маркетинга, Web-сайты, ориентированные на поддержку отношений между компанией и клиентами (B2C), и другие.

     Эти приложения способствуют более качественному  обслуживанию и более эффективному взаимодействию с клиентами по каждому из каналов. К сожалению, многие компании реализуют такие программы в виде независимых, не интегрированных решений. В результате остается проблема достижения нескольких важных CRM-целей, в том числе:

     - единого представления о клиенте;

     - согласованной и точной информации о потребителях в рамках всей компании;

     - замкнутого цикла операций с клиентами;

     - интеграции по нескольким каналам.

     Еще важнее то, что без интегрированной  информации о заказчиках компания не может использовать клиентскую аналитику (например, анализ склонности к покупкам, предпочтений по каналам, анализ ухода к конкурентам, сегментацию, целевой маркетинг и т.п.), которая позволяет извлечь реальную пользу из CRM-средств.

     Интеграция CRM и клиентской аналитики

     Представим  себе, насколько эффективнее работала бы организация, если бы у нее были возможности:

     - доступа к полному представлению данных о клиентах по всем подразделениям и видам продуктов;

     - оценки долгосрочной ценности клиента для компании;

     - заблаговременного выяснения того, какие продукты могут понравиться или понадобиться заказчику;

     - знания того, какие каналы приобретения товаров и общения с фирмой предпочитает клиент.

     Если  у организации такие возможности  есть, то сотрудники смогут более грамотно решать, когда и что предлагать каждому из заказчиков.

     Кроме того, зная, что новый клиент может  оказаться особенно выгодным для  организации в течение ближайших 5-10 лет, фирма получает хорошие шансы на долговременные отношения с ним, предлагая лучшие услуги, снижая стоимость товаров, обеспечивая новые возможности и другие преимущества.

     Собирая и анализируя больше сведений о клиентах, можно использовать их в дальнейшем в рамках всей компании для поддержки некоторых сотрудников, например, представителей отделов обслуживания. Затем эти сотрудники могут использовать такую информацию, предоставляя более качественные услуги, а также делая индивидуальные маркетинговые предложения по продуктам/услугам, максимально интересующим каждого из потребителей. 

      

 
Рис. 1. Интегрированная CRM архитектура

     В дальнейшем, по мере сбора информации об опыте работы с клиентами, компания должна разработать такой процесс, при котором непрерывно измеряется и проверяется эффективность аналитических моделей. Таким образом, обновления клиентской аналитики выполняются с использованием данных о последних операциях с клиентами.

     Этот  последний шаг часто игнорируют, хотя он особенно важен, так как гарантирует, что аналитические модели отражают текущую практическую информацию о быстро изменяющемся состоянии бизнеса.

     Ключевым  фактором в достижении этой цели является наличие четкой ориентации на обслуживание клиента, которая подкрепляется CRM-системой, интегрированной с клиентской аналитикой.

     Хранилище данных по клиентам

     Наиболее  эффективный способ создания интегрированной CRM-среды состоит в реализации Хранилища данных по клиентам (Customer Data Warehouse, CDW. В таком Хранилище собираются данные из всех источников для создания единого интегрированного представления о каждом клиенте. В результате, в клиентском Хранилище накапливается необходимая для анализа информация. Только с помощью аналитических средств действительно можно добиться правильного предложения продуктов и услуг по нужным каналам нужным клиентам в нужный момент времени и по приемлемой цене.

     Важно заметить, что клиентское Хранилище должно содержать не просто информацию о заказчике. Например, в последние два года основными параметрами CRM становятся не показатели продаж (т.е. объем сделок связанный с привлечением, сохранением клиентов, перекрестными продажами и т.п.), а чистая выручка (а выгодный ли это клиент?).

     Объединяя информацию о клиенте с финансовыми  данными, многие компании используют интегрированные CRM-решения для расчета выгодности клиента и прогнозирования показателя lifetime value. Так, выполняя такой анализ, одна из авиационных компаний с удивлением обнаружила, что всего лишь 16 процентов клиентов обеспечивают 85% дохода. Такой факт невозможно было выявить, всего лишь изучив информацию о количестве клиентов, которая хранится в системе, просто регистрирующей участников полетов и расстояния, на которые они летали.

     Технология  Хранилищ данных является ключевым фактором, обеспечивающим интеграцию CRM-систем и аналитических средств. По существу, компаниям, планирующим реализацию интегрированных CRM-стратегий для достижения своих целей, потребуются навыки и знания, касающиеся ХД.

     Клиентская  аналитика: "Секретный  соус" CRM

     Совершенно  не достаточно всего лишь собрать  клиентскую информацию из различных  каналов (хотя это и важный первый этап). Важнее проанализировать эти сведения таким образом, чтобы проникнуть в суть поведения клиентов. Аналитические средства должны использовать данные о действиях клиентов в прошлом, тенденции, а также психографические и демографические параметры для того, чтобы:

     - поддерживать и развивать более эффективное обслуживание и взаимодействие с клиентами;

     - прогнозировать, какие продукты, услуги, каналы, цены и т.п. вызовут наибольший интерес в будущем.