Как мы оптимизировали обработку входящих заявок
Клиент не мог определить, какие входящие заявки обладают высокой конверсией. Отсутствие системы оценки заявок приводило к неэффективному распределению ресурсов отдела продаж.
Разработали ML-модель для оценки вероятности закрытия заявки в продажу на этапе ее поступления.
Интегрировали модель в операционные процессы компании для автоматической скоринговой оценки каждой заявки.
Настроили сегментацию заявок на основе прогнозируемой конверсии.
Выявлен низкодоходный сегмент заявок (около 15-20%), где затраты на обработку сопоставимы с прибылью
Перевод этого сегмента на автоворонку высвободил до 20% ресурсов отдела продаж для работы с высокоприоритетными клиентами
Повысилась эффективность работы команды за счёт фокуса на заявках с высокой вероятностью конверсии
Внедрили систему оперативного контроля коммерческих метрик
Компании не хватало централизованной системы анализа, что затрудняло оперативное выявление проблемных зон и замедляло принятие решений.
Разработали систему дерева метрик, объединившую фактические данные и косвенные показатели, влияющие на финансовый результат.
Для всех метрик вычислили бенчмарки, соответствующие максимально возможному коммерческому результату.
Настроили автоматизированную аналитику для оценки воронки продаж и оперативного обнаружения отклонений.
Инструмент обеспечил мгновенную видимость проблемных участков воронки продаж и их влияние на финансовые показатели.
Команда получила возможность оперативно реагировать на отклонения от бенчмарков, сократив время на принятие решений.
Система стала основой для ежедневного контроля метрик и управления коммерческой эффективностью.
Как мы помогли выстроить систему коммерческой аналитики
Анализ продаж фокусировался только на финальных этапах сделок, а промежуточные этапы не контролировались. Это приводило к потере данных, неэффективному управлению заказами и сложностям в управлении мотивации менеджеров.
Развернули хранилище данных (DWH) с интеграцией CRM и 1С для централизации информации.
Оцифровали полную воронку продаж — от создания сделки до реализации и контроля дебиторской задолженности.
Настроили инструменты для мониторинга переносов сроков отгрузки и просрочек платежей.
Появилась возможность когортного анализа по каждому заказу, включая отслеживание потерь из-за переносов и дебиторской задолженности.
Команда получила инструменты для оперативного реагирования на проблемные заказы и клиентов.
Все процессы управления продажами стали централизованными и прозрачными.
Внедрили систему аналитики с нуля
Компания хотела автоматизировать расчет ключевых метрик, внедрить объективную оценку клиентской ценности (LTV ) и аналитику для управления мотивацией сотрудников.
Выстроили с нуля систему аналитики, охватывающую основные продуктовые метрики.
Разработали и внедрили методологию расчета LTV. Реализовали модуль для расчета мотивации сотрудников.
Интегрировали все решения в хранилище данных (DWH). Настроили визуализацию аналитики в BI-системе DataLens для удобного доступа команд.
Компания перешла от интуитивных решений к управлению через данные.
Внедрение LTV позволило объективно оценивать клиентскую ценность.
Система мотивации сотрудников стала прозрачнее и более управляемой.
Платформа клиентских данных
Выстроили сквозную аналитику коммерческих расходов
Cложности с управлением коммерческими расходами. Отсутствие единой модели аллокации прямых и косвенных затрат (включая ФОТ маркетинга, отдела продаж и возвраты по когортам) не позволяло анализировать реальную экономику маркетинговых кампаний и оптимизировать бюджет.
Разработали математическую модель аллокации маркетинговых расходов, расходов на продажи и возвратов по когортам. Интегрировали модель в хранилище данных (DWH) для централизации информации.
Настроили визуализацию аналитики в BI-системе DataLens с интуитивными дашбордами.
Компания получила возможность анализировать реальную эффективность маркетинговых кампаний с учётом всех видов расходов.
Инструмент помогает выявлять избыточные затраты и оптимизировать распределение бюджета.
Повышена прозрачность финансовых процессов и принятия решений на основе данных.
Как мы помогли клиенту контролировать возвраты
Клиент столкнулся с проблемой неконтролируемых возвратов. Команда не могла точно прогнозировать показатели и анализировать причины отклонений.
Разработали математическую модель для прогнозирования возвратов по когортам и внедрили ее на уровне хранилища данных.
Для удобства анализа данные были визуализированы в DataLens.
Клиент получил инструмент для точного прогнозирования возвратов.
Команда теперь может анализировать отклонения и ставить реалистичные цели.
Процесс работы с возвратами стал прозрачным и управляемым.
Технологии для решения проблемы: математическое моделирование, хранилище данных, BI-система DataLens, факторный анализ.