Книга: Управление отделом продаж
Назад: Глава 5 Стратегическая роль информации в управлении продажами
Дальше: Кейсы к первой части
Этап 1: выберите основную единицу контроля
Часть понятий, используемых для пояснения примеров в данном разделе, относится к американскому рынку, но те из вас, кто живет в других регионах, могут без труда перенести эти идеи на бизнес-почву своей страны.
Основные единицы контроля
Основные единицы контроля – это географические области, на которых создается сбытовая территория, например, это могут быть округа или города. По общему правилу, лучше выбирать маленькие территориальные единицы, чем большие. В составе крупных территорий легко не заметить области с низким потенциалом продаж из-за их включения в перспективный участок, и наоборот. В таком случае бывает сложно определить истинный потенциал территории, а это главная задача проектирования. Кроме того, при выборе небольшой основной единицы проще по мере необходимости корректировать сбытовые территории. Передавать клиентов от одного торгового специалиста к другому в рамках одного округа намного легче, чем в масштабах целого штата.
Среди часто используемых основных единиц контроля выделяют штаты, торговые зоны, округа, города или стандартные муниципальные статистические районы, а также почтовые зоны.
Штаты
Несмотря на то что этот подход становится менее популярным, в некоторых компаниях в силу определенных его преимуществ в качестве основных единиц по-прежнему выбирают штаты. Границы штатов четко определены, и такое деление территорий сбыта просто и незатратно. На уровне штата осуществляется сбор большого объема информации, благодаря чему проще оценить потенциал продаж той или иной территории.
Один из недостатков при выборе штата в качестве основной единицы контроля заключается в том, что покупательские привычки и модели потребления не определяются границами штатов – они отражают политическое, но не экономическое деление рынка. Что касается механизмов потребления, то у города Гэри, расположенного в штате Индиана, может быть больше общего с Чикаго, чем с другими городами того же штата. Кроме того, при таких масштабах территорий сбыта трудно выявить проблемные участки. Например, проблема в штате Огайо может исходить из Цинциннати, но это трудно определить, потому что компания получает статистику только по штату в целом. Кроме того, в масштабах штата потенциал продаж бывает очень разным. В одном городе Нью-Йорк он может быть выше, чем суммарно во всех штатах, расположенных в Скалистых горах.
Штаты как основные единицы контроля иногда выбирают те компании, которые не имеют технических или кадровых возможностей использовать для этих целей округа или менее крупные территориальные единицы. Например, так бывает на ранних этапах проектирования территорий. Иногда эту модель применяют фирмы, у которых на национальном рынке задействованы всего лишь несколько торговых представителей, а всех потенциальных клиентов можно пересчитать по пальцам (например, если речь идет о поставщике сушильного оборудования для бумажных комбинатов).
Торговые зоны
Торговые зоны состоят из центрального города и прилегающих к нему зависимых районов. Торговая зона – это экономическая единица, которая не связана с политическими и прочими границами. Данное понятие позволяет учесть, например, тот факт, что жители Нью-Джерси как вариант предпочитают ездить за покупками в Нью-Йорк, а не в местные магазины. Торговая зона для продовольственной фирмы из Айовы может включать оптовиков Верхнего Среднего Запада, а не компании из расположенного рядом Канзаса. Такие зоны отражают экономические факторы и определяются исходя из привычек потребителей и естественных торговых механизмов.
Одним из главных неудобств при выборе торговых зон в качестве основных единиц контроля является то, что они способны различаться от продукта к продукту и их нужно использовать применительно к конкретным товарным позициям. Соответственно, фирме, в которой продавцы занимаются несколькими продуктами, будет затруднительно проектировать сбытовые территории на основе торговых зон. Другая проблема состоит в том, что бывает сложно собрать подробную статистику по торговым территориям. Это, в свою очередь, делает данный подход затратным, хотя в некоторых компаниях корректируют границы торговых зон так, чтобы они совпадали с границами географических округов. Независимо от того, используются ли торговые зоны в качестве основных единиц контроля, естественные торговые зоны имеет смысл учитывать при проектировании сбытовых территорий.
Округа
Округа – пожалуй, наиболее часто применяемые основные единицы контроля, которые дают возможность для более тонкого анализа, чем штаты или торговые зоны. Стоит учесть, что на 50 штатов насчитывается 3000 округов, в которых можно выделить разное количество торговых зон (в зависимости от продукта).
Серьезным преимуществом использования округов в качестве основных единиц контроля является то, что по ним собирается большой объем данных. Например, статистический бюллетень по городам и округам, который дважды в год публикует Бюро переписи населения США, содержит информацию о численности населения, образовании, занятости, уровне доходов, жилищном строительстве, банковской отрасли, объеме производства, капитальных расходах, розничных и оптовых продажах, объемах добычи минерального сырья и сельском хозяйстве. Эти данные также доступны на веб-сайте Бюро переписи. Округа удобны еще и потому, что благодаря небольшим размерам их легко перенести с одной территории сбыта на другую. Следовательно, сбытовые территории можно корректировать в соответствии с изменениями ситуации, и это не будет подрывать работу компании. Более того, в таком случае не требуется пересчитывать потенциал продаж.
Самым серьезным недостатком такой системы единиц контроля является то, что в некоторых случаях речь все же идет о достаточно большом участке. Например, округ Лос-Анджелес, округ Кук (Чикаго) или Харрис (Хьюстон) придется вести нескольким продавцам. В данном случае необходимо поделить эти единицы на более мелкие.
Городская статистическая зона
В прошлом, когда потенциал рынка был сосредоточен в основном в границах города, город представлял собой оптимальную единицу контроля, но теперь он вряд ли подходит на эту роль. По ряду товаров прилегающие к городу территории имеют не меньший, а возможно, даже больший потенциал рынка, чем он сам. Соответственно, многие компании, которые раньше ориентировались на город в качестве основной единицы контроля, теперь применяют более подробные системы классификации для того, чтобы спроектировать сбытовые территории. Такая основная единица, разработанная американским Бюро переписи населения США, называется городской статистической зоной. Этим термином обозначают интегрированные экономические и социальные системы с густонаселенным центром. В таблице 5.11 представлены 10 самых крупных статистических зон в США в порядке убывания численности населения по данным переписи.
Таблица 5.11. Десять крупнейших городских статистических зон в порядке убывания численности населения
Большая концентрация людей, доходов и розничной торговли в городских статистических зонах – вот причины, по которым многие компании предпочитают концентрировать продажи на таких направлениях. Бывает, что фирмы задействуют всю полевую службу для работы в этих районах. Эта стратегия позволяет оптимизировать время в пути и транспортные расходы благодаря географической концентрации, характерной для городских статистических зон.
Почтовые и прочие зоны
Есть фирмы, для которых городские статистические зоны слишком велики, и они используют в качестве основных единиц контроля почтовые зоны. Американская почтовая служба выделила более 36 000 областей и присвоила им пятизначные индексы. Преимущество этих областей в том, что они зачастую относительно однородны по основным социально-экономическим параметрам. В то время как состав жителей в статистических зонах может быть очень разным, обладатели одного почтового индекса чаще относятся к одной возрастной группе, имеют примерно одинаковый уровень доходов, образования и т. д., поэтому для них зачастую характерна одинаковая модель потребления. Хотя Бюро переписи не публикует данные по почтовым зонам, развилась отдельная отрасль, которая собирает данные по областям с произвольно заданными географическими границами. Геодемографы, как их обычно называют, создают свой продукт в соответствии с индивидуальными нуждами клиента, объединяя данные переписи с результатами собственных исследований или сведениями из административных реестров вроде информации о зарегистрированных транспортных средствах или сделках.
Типичная услуга, которую они предлагают, – кластерный анализ данных переписи для получения однородных групп, которые характеризуют американское население. Например, Claritas – первая компания, предложившая подобные услуги и по сей день являющаяся одним из лидеров отрасли, для классификации жилых сообществ включила в свою систему PRIZM NE более 500 демографических параметров. В этой системе более 25 000 локальных районов США разделяются на 66 типов в зависимости от поведения и стиля жизни потребителей. Каждый тип получил свое название, отражающее характеристики местной публики, например Преуспевающие горожане, Винтовки и пикапы, Бассейны и внутренние дворики и т. д. Claritas и подобные ей компании выполнят индивидуальный анализ любых областей, которые обозначит клиент. Как вариант можно прислать список почтовых индексов из базы данных о клиентах, и геодемографы определят для них соответствующие кластерные коды.
Недостаток почтовых зон как основных единиц контроля заключается в том, что границы со временем меняются. Тем не менее с использованием новых автоматизированных геоинформационных систем (GIS) проблем возникает меньше, чем раньше, поскольку границы территорий сбыта теперь можно менять с помощью специализированного программного обеспечения.
Этап 2: оцените потенциал рынка
Второй этап проектирования сбытовых территорий заключается в оценке потенциала рынка для каждой основной единицы. Делается это одним из предложенных выше способов. Если можно установить связь между продажами рассматриваемого продукта и какими-либо другими переменными, то такую функциональную зависимость можно применять к каждой основной единице контроля, но для рассматриваемой территории необходимо иметь данные по каждой из переменных. Иногда потенциал основной единицы оценивается исходя из вероятного спроса со стороны каждого из имеющихся и потенциальных клиентов в пределах соответствующей территории. Данный подход скорее годится для производителей промышленных, нежели потребительских товаров, так как в первом случае клиентов обычно меньше и их проще идентифицировать. Более того, каждый из них обычно закупает бУльший объем продукции, чем потребители – частные лица, так что имеет смысл определить по крайней мере крупнейшие компании на территории, оценить вероятный спрос каждой из них и суммировать эти индивидуальные оценки, чтобы получить общий результат для территории в целом.
Этап 3: включите основные единицы в пробные территории
Третий этап проектирования территорий сбыта связан с объединением смежных основных единиц в более крупные территориальные образования. Примыкающие друг к другу основные единицы объединяются, чтобы продавцы не перескакивали через территории, обслуживаемые кем-то другим. Основное внимание уделяется тому, чтобы примерные участки при предварительной разметке получились насколько возможно равными по рыночному потенциалу. На данном этапе различия в рабочей нагрузке продавцов и потенциале продаж, связанные с разным уровнем конкуренции, не учитываются. Предполагается, что уровень продавцов примерно одинаков. Важно добавить, что упомянутые допущения на следующих этапах проектирования территорий снимаются, на этом же предпринимается попытка просто разработать приблизительную модель финальной разметки территории. Общее число территорий равно величине, которую компания вычислила ранее. Если решение на этот счет не было принято, нужно провести подсчеты на данном этапе.
Этап 4: проведите анализ рабочей нагрузки продавцов
Когда для всех территорий определены примерные границы, необходимо выяснить, какой объем работы требуется для ведения каждой из них. В идеале компании стремятся к тому, чтобы участки были равными и по потенциалу, и по рабочей нагрузке. Хотя на третьем этапе была поставлена задача сформировать территории, примерно равные по потенциалу, по уровню рабочей нагрузки они, вероятно, будут неравны. На четвертом этапе аналитик пытается оценить данную нагрузку.
Анализ клиентов
Обычно анализ рабочей нагрузки проводится с учетом каждого клиента на территории, особое внимание уделяется более крупным компаниям. Анализ часто делится на два этапа. Сначала оценивается потенциал сбыта для каждого имеющегося и потенциального клиента на данной территории – данный этап часто называют анализом клиентов. Оценка потенциала продаж, полученная по итогам анализа, затем используется для того, чтобы определить частоту и продолжительность контактов с каждым заказчиком. Общий объем работы по ведению территории может быть определен исходя из количества клиентов, числа контактов с каждым из них, продолжительности каждой поездки и оценки времени, требующегося продавцу на перемещения и деятельность, не связанную с продажами.
Критерии классификации клиентов
Совокупный потенциал продаж – это один из критериев, используемых для классификации клиентов по категориям, отражающий частоту и продолжительность контактов. Предлагается также и ряд других критериев для определения привлекательности заказчика для компании. Важно выявить факторы, способные повлиять на продуктивность поездки продавца к покупателю, среди них давление конкурентов на клиента, его престижность, количество приобретаемых им у компании видов продукции, а также число и статус лиц, влияющих на принятие решений о закупке внутри клиентской компании. Факторы продуктивности могут быть разными для разных компаний.
Определение частоты контактов с клиентами
После того как определены факторы, влияющие на продуктивность коммерческого визита, можно перейти к выбору одного из подходов. В частности, можно применить ABC-классификацию, которая была рассмотрена ранее (см. раздел Рабочая нагрузка). Другой способ – использовать матричную концепцию стратегического планирования: как и стратегические бизнес-единицы или рынки, клиенты могут оцениваться по двум направлениям, отражающим уровень возможностей, которые они представляют, и способности компании эти возможности использовать. Применительно к клиентскому анализу разделение на группы должно строиться по принципам привлекательности клиента для компании и возможных трудностей при работе с ним. Затем группы заносятся в матрицу из четырех или девяти ячеек. В примере, представленном в таблице 5.12, в качестве критериев для классификации используются коммерческий потенциал и конкурентное преимущество или отставание компании в работе с соответствующими клиентами. Для групп в каждой из ячеек выбирается различная частота коммерческих визитов; самые высокие планки будут заданы для клиентов из первого, второго и, возможно, третьего сектора матрицы в зависимости от способностей компании преодолеть неблагоприятные конкурентные условия. Самая низкая частота контактов предполагается с компаниями из четвертого сектора.
Таблица 5.12. Матрица планирования работы с клиентами
Определение частоты коммерческих контактов для каждого клиента
Необязательно делить покупателей на классы и устанавливать одинаковую регулярность коммерческих контактов для всех клиентов одной категории. Возможно, в компании предпочтут определить рабочую нагрузку для каждой территории на основе индивидуальной оценки каждого клиента. Для этого можно использовать несколько подходов, например, оценить каждого клиента по каждому из критериев, влияющих на успех коммерческой деятельности, а затем составить индекс распределения усилий по продажам. Для этого нужно умножить баллы для каждого из критериев (факторов) на определенные для них весовые коэффициенты, просуммировать полученные значения и разделить итог на сумму весовых коэффициентов. Полученный индекс распределения усилий по продажам показывает, какую долю внимания следует уделять конкретному клиенту по сравнению с прочими. Чем выше значение индекса, тем больше должно быть встреч с клиентом.
Другой подход заключается в том, чтобы оценить вероятные продажи каждому из покупателей как функцию от числа коммерческих контактов. Для этого есть два распространенных способа – эмпирический и основанный на суждении. Первый построен на использовании регрессионного анализа для определения функциональной зависимости между продажами и априори влияющими на них параметрами, в частности количеством коммерческих контактов. Выведенная таким образом зависимость представляет собой кривую средних продаж по всем единицам контроля.
Подход, основанный на суждении, предполагает, что зависимость продаж от количества визитов оценивает сотрудник отдела продаж, обычно тот, кто занимается соответствующим клиентом, но иногда и сам руководитель отдела. CRM-системы открывают огромные возможности для сбора данных с целью оценки будущих продаж на основе количества контактов с клиентами.
Определение общей рабочей нагрузки
После анализа клиентов можно рассмотреть рабочую нагрузку для каждой территории. Применяемая при этом процедура подобна той, которая рассматривалась ранее при расчете количества сотрудников отдела продаж методом определения рабочей нагрузки. Чтобы рассчитать общий объем личных контактов, необходимо умножить показатель частоты визитов для каждого типа клиентов на число таких клиентов, а затем просуммировать полученные значения. К этой величине прибавляют оценки требуемого времени на перемещения и выполнение задач, не связанных с продажами, при обслуживании конкретной территории и получают совокупный показатель нагрузки. Такой же набор действий необходимо проделать для каждого предварительно определенного сегмента.
Этап 5: скорректируйте границы пробных территорий
На пятом этапе проектирования территорий нужно скорректировать границы, размеченные на третьем этапе, чтобы сгладить различия в рабочей нагрузке, выявленные на четвертом. Например, может получиться так, что Вашингтон, Орегон, Монтана, Айдахо, Вайоминг и Юта, вместе взятые, по потенциалу продаж будут равны Огайо, но поскольку при работе в Огайо уйдет гораздо меньше времени на поездки, нагрузка на продавцов будет сильно отличаться, и, следовательно, потребуется внести поправки.
Пытаясь уравновесить показатели рабочей нагрузки и потенциала продаж на разных территориях, стоит учитывать, что потенциал продаж на одного клиента – непостоянная величина. Он может меняться в зависимости от количества коммерческих контактов. Этот фактор отражен в компьютерных моделях распределения ресурсов, но не учитывается, когда фирма, например, использует ABC-подход к классификации, основанный исключительно на данных за прошлые периоды.
Очевидно, что существует причинно-следственная связь между привлекательностью клиента для компании и уделяемым ему вниманием. От того, насколько заказчик интересен компании, зависит объем работы с ним. В то же время количество и продолжительность встреч с клиентом влияют на потенциальные сделки. Тем не менее эта взаимная зависимость лишь в неявном виде отражена в некоторых методах, используемых для определения рабочей нагрузки при корректировке изначально заданных границ территории.
Этап 6: распределите территории между продавцами
После того как границы территорий размечены, аналитик может определить, на какой участок назначить тех или иных сотрудников. До настоящего этапа предполагалось, что продавцы равны в своих способностях и одинаково эффективно, без каких-либо различий работают с клиентами или товарами. Разумеется, на самом деле различия есть всегда, специалисты по сбыту не могут работать одинаково. На данном этапе планирования необходимо рассмотреть эти различия и попытаться отвести каждому сотруднику ту территорию, на которой он сможет принести максимальную пользу компании.
К сожалению, не всегда получается подобрать идеальное соответствие, а при сложившейся структуре отдела продаж и территорий сбыта попытки изменить почти всю систему разрушительны для бизнеса. Перевод на другую территорию может выбить продавца из колеи. Если компания не закрепляет участки за конкретными работниками, то пересмотр схемы пройдет эффективнее, однако на деле фирмам со сложившейся системой работы на территориях обычно приходится довольствоваться постепенными, незначительными и не слишком частыми перестановками.
Фактическое закрепление территорий за продавцами позволяет учесть личностные факторы. Нежелательно менять клиентов, работающих с продавцом, потому что это грозит компании потерей заказов. Сокращение штата, пусть и желательное, также может создать проблемы в коллективе. Даже увеличение штата бывает разрушительным: рост числа торговых специалистов означает большее число территорий сбыта, то есть пересмотр установленных границ и торговых квот, а это негативно отразится на финансовых перспективах продавцов. Руководителям отделов продаж при пересмотре границ территорий стоит учитывать эти соображения и по возможности свести к минимуму потенциальные негативные влияния перечисленных факторов на личные отношения, сложившиеся между продавцами и клиентами.
Современные технологии меняют процесс проектирования территорий, воздействуя на различные его этапы. Примеры таких приложений приведены во врезке Технологии.
Анализ продаж для принятия управленческих решений
Процесс анализа продаж – еще одно важное направление использования информации, поскольку предполагает сбор, классификацию, сопоставление и изучение данных компании о продажах. Он может быть связан просто со сравнением совокупного показателя за два разных временных периода, а может восходить к сопоставлениям – между собой, с внешними данными или аналогичными цифрами за прошлые периоды – тысяч составляющих (или связанных с продажами) показателей…
Важное преимущество даже самого элементарного анализа в том, что он позволяет выявить продукты, клиентов, заказы или территории, которые обеспечивают основной объем продаж. Рынок может отличаться высокой степенью концентрации, и это явление описывают как закон Парето, или принцип 80/20: довольно часто бывает, что на 80 % клиентов и продукции приходится лишь 20 % продаж, а оставшиеся 20 % обеспечивают 80 % объема сбыта. То же самое происходит с заказами и сбытовыми территориями – лишь небольшой их процент приносит компании основную долю прибыли. Принцип 80/20 отражает общую ситуацию, хотя, разумеется, конкретные показатели концентрации различны для разных компаний.
ТЕХНОЛОГИИ: участки и технологии
С развитием технологий в современных отделах продаж меняется процесс проектирования и распределения сбытовых территорий.Существуют программы, позволяющие руководителю уравновесить рабочую нагрузку между территориями и выйти на более высокие показатели продаж. Среди таких программ можно выделить TerAlign, ProAlign от Mapping Analytics и Tactician Territory Management. Эти инструменты определяют оптимальную схему территорий с помощью моделирования цифровой схемы дорог и точного расчета времени в пути, которое будет тратить продавец, выезжая к покупателям. При этом можно отслеживать определенные территории, выделять и учитывать уже существующих клиентов.Повышение важности Интернета тоже меняет подход к определению территорий сбыта. Расстояния – не главный критерий в продажах, поэтому сегментирование и распределение интернет-клиентов лучше проводить с учетом других факторов, например языка и часовых поясов. В интернет-продажах также могут возникать ситуации, когда торговый персонал не привязан к конкретным покупателям и территориям, и в этом случае важно поддерживать универсальную базу данных всех клиентов, к которой могут обращаться все продавцы.С развитием технологий на смену традиционной территориальной организации продаж приходит более современный подход. К счастью, технологии помогут нам справиться с работой на сложных участках сбыта.
Менеджеры, собирающиеся проводить анализ продаж, должны определить:
1. систему оценивания;
2. источники информации;
3. принцип объединения информации, который они будут применять.
На рисунке 5.13 приведен пример такого выбора и вариантов решений.
Рисунок 5.13. Ключевые виды выбора при проведении анализа продаж
Система ОЦЕНКИ
Первое решение, касающееся анализа продаж, сводится к определению системы оценивания, от которой зависит, как будет проводиться этот анализ. Будет это простой анализ или сравнительный? При выборе второго варианта возникают два дополнительных вопроса: какой будет база сравнения и какой тип отчета будет применяться?
При простом анализе перечисляются факты без сравнения с какими-либо нормативами. При сравнительном анализе, или анализе результатов, как его иногда называют, проводится сопоставление. Возьмем, например, данные таблицы 5.14: простой анализ показывает, что Доусон продал больше всех, а Баррингтон – меньше всех.
Таблица 5.14. Различия между простым и сравнительным анализом продаж
Анализ результатов идет дальше простого перечисления, помогая определить, у кого и на какой территории продажи идут лучше всего и хуже всего, то есть сравнить полученные данные с неким стандартом. В таблице 5.14 в этом качестве используется квота (графа 2), а в графе 3 выводится индекс результативности для каждого из продавцов. Он рассчитывается делением величины фактических продаж на квоту (PI = S / Q × 100). Данный индекс показывает, что лучшим в 2012 году был не Доусон, а Бендт. На самом деле Доусон в процентном отношении реализовал потенциал объема продаж в наименьшей степени, как можно видеть по квоте.
Базы сравнения
Сравнение с квотой – это только один из вариантов. Квота – один из самых распространенных стандартов, поскольку она очень информативна, особенно если правильно рассчитана. Тем не менее некоторые компании прибегают к другим базам сравнения при анализе продаж, и руководство должно решить, какие из возможных вариантов больше всего подходят для конкретной ситуации. Среди них можно выделить следующие:
1. объем продаж в текущем году по сравнению с показателем прошлого года или средним за несколько прошедших лет;
2. объем продаж в текущем году по сравнению с прогнозами;
3. объем продаж на двух территориях (сравнение как в абсолютном выражении, так и в процентных показателях относительно прошлых лет);
4. изменение процентного соотношения объема продаж между территориями по сравнению с прошлым годом.
Такое сопоставление, разумеется, полезнее, чем просто просмотр сырых показателей продаж, но оно не так продуктивно, как настоящий анализ результатов, при котором выявляются отклонения от плановых значений и причины их возникновения.
Тип представления результатов
Другой важный вопрос, связанный со сравнительным анализом, касается типа системы контроля и отчетности. Например, если единственным актуальным видом сопоставления будет сравнение с квотой, то эти данные будут рассчитаны для каждого продавца, филиала, округа, региона, клиента, продукта и всех прочих единиц, по которым анализируются продажи. Проблема в том, что менеджер по продажам получит слишком много информации. Чтобы ему помочь, в отчетах можно отмечать существенные отклонения от нормы или бюджетов. Руководители смогут сосредоточиться именно на них, имея при этом полный срез сравнительной информации для оценки серьезности изменений.
Источники информации для анализа продаж
Второй тип решений, которые необходимо принять, анализируя продажи, касаются того, какую информацию нужно использовать в качестве исходной и как обработать базовые документы-источники. Чтобы выяснить этот вопрос, компании нужно сначала определить, какого типа сравнения будут проводиться. Для сопоставления с объемом продаж на другой территории документов потребуется меньше, чем для сравнения с потенциалом рынка или квотой либо со средним показателем продаж на этом же участке за пять лет. Компании также нужно решить, в какой мере подготовка этого отчета должна быть интегрирована с подготовкой других отчетов, в том числе о запасах и производстве либо отчетов о продажах для других подразделений компании.
Обычно один из наиболее эффективных исходных документов – это счет-фактура. Из него обычно можно почерпнуть следующую информацию:
• наименование и адрес клиента;
• сведения о проданных товарах или услугах;
• объем и денежный эквивалент сделки;
• данные о специалисте, ответственном за продажу;
• сведения о сфере применения проданного продукта;
• адрес объекта клиента, куда продукт будет доставлен и где он будет использоваться;
• отраслевую принадлежность компании-заказчика, ее категорию по классификатору либо канал дистрибуции;
• условия продажи и применяемые скидки;
• стоимость перевозки, уплаченная или причитающаяся к получению;
• место доставки заказа;
• вид транспорта, используемый для доставки.
В других документах содержатся специализированные сведения. Некоторые из них, наиболее важные, мы видим на таблице 5.15. Как мы выяснили в третьей главе, информацию, о которой пойдет речь, можно собирать с помощью CRM-системы. Эта информация анализируется и используется для ответа на конкретные вопросы в рамках анализа продаж.
Таблица 5.15. Другие источники информации для анализа продаж
Программное обеспечение, которое помогает связать такие процессы, как оценка заявок, принятие заказов, отгрузка, выставление счетов и другие, называется системой планирования ресурсов предприятия (Enterprise Resource Planning – ERP). Boeing, например, использует такую систему для расчета стоимости самолетов. Каждой авиакомпании и каждому частному клиенту требуется оснащать самолеты по-разному, в результате для определения цены в предложении продавца должна быть отражена каждая позиция заказа. Кроме того, при продаже нужно выплатить комиссию, требуется заказать производство комплектующих, определить график поставки, и ERP помогает решить все эти задачи. Как и в случае с CRM-системами, информация, генерируемая системами ERP, представляет собой бесценный ресурс для анализа продаж. ERP-систему необходимо правильно внедрить, чтобы максимизировать ее ценность для организации. Во врезке Инновации говорится о нескольких важных рисках при внедрении ERP.
Принцип объединения информации для анализа продаж
Третий важный вопрос, с которым сталкивается руководство при подготовке к анализу продаж, касается того, какие переменные будут выступать в качестве агрегирующих данных. Без таких категорий компании придется анализировать каждую сделку в отдельности или брать только совокупный итоговый показатель продаж. Последний не очень информативен, а первое почти невозможно.
Самый распространенный и информативный подход – обобщать и группировать продажи по какому-то классифицирующему признаку. В качестве таких признаков могут выступать:
• территория (штаты, округа, регионы, сбытовые участки);
• продукт, размеры упаковки, сорт, цвет;
• значимость клиентов;
• рынок (включая классы клиентов, сферы использования товара или каналы дистрибуции);
• метод продаж (по электронной почте, телефону или при прямом контакте);
• размеры заказа;
• финансовые условия (наличный или безналичный расчет).
ИННОВАЦИИ: риски внедрения ERP
Без сомнения, ERP-системы могут существенно улучшить процесс продаж, но при их внедрении могут иногда возникать серьезные трудности:1) отсутствие заинтересованности высокопоставленного руководства;2) неэффективные коммуникации с пользователями;3) недостаточные подготовка и обучение;4) отсутствие поддержки пользователей;5) неэффективное управление проектом;6) конфликт с уже имеющимися системами;7) конфликты в подразделениях;8) неудачный состав команд;9) неудачи в перепроектировании бизнес-процессов;10) неясные требования к изменениям.Как можно видеть из приведенного списка, все перечисленные факторы (или как минимум их большинство) связаны не с техническими сложностями, а с управлением и коммуникациями. Стоит учитывать вызываемые ими риски.Для того чтобы процесс внедрения ERP проходил гладко и трудности с коммуникациями были устранены, можно использовать несколько техник, например, запрашивать оценки пользователей, выявляя таким образом проблемы и выясняя, почему в некоторых группах их больше, чем в других.
Виды информации, которые может использовать компания, зависят от таких параметров, как ее размеры, разнообразие ассортимента, величина сбытовой территории, число обслуживаемых рынков и клиентов, уровень и тип управленческой структуры, которой будут предоставлены данные сведения. Компании, в которых продажи организованы по продуктовому принципу, например, заинтересованы в информации о продажах конкретных товарных позиций; менеджеры по продукту могут целенаправленно собирать данные о сбыте своих продуктов на разных территориях. В то же время менеджеров по продажам, как правило, намного больше интересует анализ клиентов на этих территориях.
При такой детализации необязательно выбирать только один подход. Анализ продаж будет гораздо эффективнее, если его проводить иерархически, на нескольких уровнях, когда разбивка по тому или иному признаку выполняется в рамках другой классифицирующей категории и категории используются одновременно, а не по отдельности. Анализ может показать, что клиент XYZ в западном регионе приобрел некое количество продуктов A, B и C, – этот пример представляет собой иерархическую многоуровневую детализацию по участку, клиенту и продукту.
Преимущество многоуровневой детализации проиллюстрировано ниже. Пока нам важно понять, что результатом анализа продаж является не один отчет, а группа отчетов с разным уровнем агрегирования данных в соответствии с нуждами получателя. В таблице 5.16 представлены типы отчетов о продажах, используемые компанией – производителем продуктов питания.
Таблица 5.16. Отчеты о продажах компании – производителя продуктов питания
Пример иерархического анализа продаж
Чтобы проиллюстрировать некоторые актуальные сравнительные подходы к анализу продаж и соответствующие процедуры, предлагаем рассмотреть пример данных компании XYZ в таблице 5.17. Это опять-таки пример из американской практики, но аналогичную процедуру при наличии информации можно применять к любому региону. Предположим, что в компании XYZ ранее было установлено, что продажи сильно коррелируют с численностью населения, доходом и общим уровнем розничных продаж. В связи с этим для определения потенциала рынка по каждому региону применялся индекс покупательной способности (BPI). Для задания квот по регионам рассчитанные с его помощью значения умножались на ожидаемую долю рынка компании.
Таблица 5.17. Продажи и квоты в компании XYZ
Обратите внимание, что при уровне квоты в $420 млн совокупный объем продаж по всем регионам составил $421,23 млн. Не только вся компания в целом выполнила норматив – с ним справились и многие регионы. Индекс результативности – отношение продаж к квоте – больше 100 % для пяти регионов, еще четыре не достигли планки, но были очень близки к этому. Только в северо-восточных центральных штатах отмечено значительное отставание (–5,12 %), но здесь были максимальными абсолютные показатели объемов продаж. Многие руководители могут сделать поспешный вывод, что все хорошо, и в лучшем случае напишут письмо менеджеру, отвечающему за северо-восточные центральные штаты, с рекомендацией стимулировать сотрудников, но лучше всего в данном случае подготовить детализированный отчет по региону, как показано в таблице 5.18.
Таблица 5.18. Детализация продаж компании XYZ для северо-восточных центральных штатов
Квоты для штатов были определены путем умножения процентных показателей BPI штатов от общеамериканского уровня (процент розничных продаж США, приходящихся на данную территорию) на совокупный прогнозный показатель в $420 млн. Во многих случаях желательно свести каждый процентный показатель не к национальному, а к региональному уровню. Так, процент для Иллинойса будет составлять (6,0037 / 20,1419) * 100 = 29,8. Это значение затем будет использоваться в расчетах вместе с региональной квотой в $8,60 млн, чтобы получить точную квоту для Иллинойса. Хотя результат будет тем же, второй вариант дает более четкую картину концентрации спроса в регионе. Этот подход особенно полезен, когда анализируются всё более мелкие единицы.
Из таблицы 5.18 видно, что проблемы с продажами наблюдаются во всем регионе. Насколько можно судить по графе Индекс результативности, только в Индиане квота была превышена, и то лишь незначительно. Обратите внимание, что отклонения от квоты более существенны, чем показанные в таблице 5.17. Так обычно и бывает, когда применяются более мелкие единицы анализа. При значительной агрегации – например на уровне штатов и регионов – действует, по-видимому, закон больших чисел в том смысле, что положительные и отрицательные сдвиги от квоты уравновешивают друг друга. Таким образом, индексы результатов при большем масштабе анализа обычно ближе к 100 %. При этом в более широких масштабах регионов и более крупных единиц дополнительное исследование оправданно при меньших величинах отклонений, чем в случае с мелкими единицами. Отклонения от квоты в меньшую сторону отмечаются в четырех из пяти штатов, но в Висконсине их величина самая значительная – здесь квота выполнена лишь на 76 %.
Получив данные по Висконсину, руководитель отдела продаж может незамедлительно принять меры, но опытному специалисту по сбыту ясно: для выяснения истинного положения дел необходим дополнительный анализ. Нужно свести в таблицу информацию о продажах по каждому из торговых специалистов в Висконсине. Восемь участков, на которые поделен штат, представлены на таблице 5.19, а результаты продавцов – в таблице 5.20.
Рисунок 5.19. Торговые территории компании XYZ в Висконсине
Таблица 5.20. Продажи сотрудников компании XYZ в штате Вискосин
Таблица 5.21. Продажи Хатчинса по продуктовым позициям
Продажи оказались ниже нормативов на всех участках. Это может указывать на фундаментальную проблему: например, экономические условия здесь неблагоприятны, высок уровень безработицы; возможно, конкуренция более острая, чем в других регионах; вероятно, есть проблема с настроем и мотивацией коллектива. Объясняющих ситуацию вариантов, которые стоит проверить руководителю отдела продаж, может быть много, однако, по-видимому, слабым звеном является Хатчинс. Если бы он работал примерно так же, как и другие продавцы на этом направлении, итог по округу в целом был бы намного ближе к ожидаемому. Проблема усугубляется тем, что к его территории относится крупнейший рынок – Милуоки. Прежде чем решать вопрос с Хатчинсом, руководитель должен изучить данные о его продажах. В таблице 5.21 приводятся результаты данного продавца по каждому продукту: квота не выполняется для всей линейки, но основные сложности, по всей видимости, с продажей кофе-машин и товаров категории Блендеры / миксеры / кухонные комбайны.
Таким образом, основной вопрос для руководителя звучит так: проблема в Хатчинсе или в товарах? Дальнейшее изучение указанных товарных категорий в разрезе по клиентам показало, что сложности в основном возникают с крупными магазинами. Более того, они наблюдаются не только у Хатчинса, но и у большинства продавцов в северо-западных и юго-западных центральных штатах. Один из главных конкурентов компании пытается укрепить позиции за счет активной рекламы и бонусов при покупке товаров из этих категорий. На других участках проблема не столь очевидна, так как продажи других позиций компенсируют потери на кофе-машинах и блендерах / миксерах / кухонных комбайнах. У Хатчинса продажи других товаров не покрывают дефицит, а усугубляет проблему неблагоприятная экономическая ситуация в металлообрабатывающей отрасли, где сосредоточены основные работодатели Милуоки.
Принцип айсберга
Анализ продаж показал, что проблема не в Хатчинсе; скорее, сказывается рыночная ситуация в северо-восточных центральных штатах, и это не удалось бы обнаружить без подробного анализа продаж. Одно из важных принципиальных соображений, иллюстрируемых приведенным примером, заключается в том, что агрегированные показатели бывают обманчивыми, кроме того, кажущиеся мелкими сложности могут оказаться проявлениями больших проблем, которых не видит компания. Здесь применима аналогия с принципом айсберга: лишь 10 % его массы находится над водой, остальные 90 % скрываются под водой и могут представлять большую опасность для судов. То же относится и к коммерческой, маркетинговой и бизнес-информации – серьезные проблемы часто имеют внешне незначительные проявления.
Компания обычно осуществляет много видов деятельности и собирает огромный объем информации. В наличии скрытых проблем в какой-либо области нет ничего необычного. Руководитель отдела продаж в нашем примере поддался бы заблуждению, если бы остановился на первом этапе анализа продаж, приведенном в таблице 5.17: для него все выглядело бы благополучно. При более тщательном изучении вскрылась глубинная проблема, которая будет продолжать подрывать бизнес, если ее не решить. При анализе собранной информации необходимо особенно внимательно следить за тем, чтобы сделанные на основе ее обобщения и усредненные выводы не маскировали имеющиеся сложности.
Принцип айсберга соблюдается повсеместно. Правило 80/20, которое обсуждалось выше, – одно из его проявлений: часто из-за концентрации продаж в пределах определенной территории, определенного круга продуктов и клиентов невозможно заметить слабые места, связанные с конкретными направлениями. Часто бывает так, что компания показывает удовлетворительный общий уровень продаж, но при детализации итогового результата (составлении отчетов по территориям, клиентам и продуктовым наименованиям) обнаруживаются проблемы.
Рассмотренный выше пример также живо иллюстрирует различия между простым и сравнительным анализом продаж и подчеркивает преимущества последнего. Простой анализ свелся бы к изучению данных из таблицы 5.17 и не затронул отклонения от квот, а значит, не было бы проведено исследование продаж в северо-восточном центральном регионе – ведь в нем объем сбыта был самым высоким. При сопоставлении квот, однако, стало ясно, что потенциал этого региона выше, чем всех остальных, но компании не удается получить свою долю рынка. Сравнительный анализ повлек за собой более подробное изучение продаж и позволил выделить главную причину отставания. Для реализации подхода было необходимо располагать данными о квотах вплоть до самых мелких единиц: по клиентам, по продуктам и продавцам, иначе проблему никогда не удалось бы обнаружить.
Часто бывает затруднительно определить квоты на точечном уровне. В нашем примере это оказалось возможно благодаря наличию подробной статистики по индексу BPI. Когда применяются другие показатели, важно, чтобы их можно было получить в подробной разбивке по территориям. Это одна из причин, по которым вопросы планирования и оценки продаж настолько взаимосвязаны. При проектировании сбытовых территорий и разработке систем квот нужно учитывать эти аспекты оценки и необходимость сопоставления в рамках более сложного анализа.
Другая концепция, полезность которой подтвердил рассмотренный выше пример, – принцип локализовать и разобрать: при анализе выделяются самые существенные расхождения между фактическими показателями и нормативами и подвергаются детальному изучению. Полученная таким образом информация вновь изучается с целью обнаружения самых существенных отклонений и их дальнейшей детализации. Процесс продолжается до тех пор, пока не будут локализованы истинные проблемы. Так, в нашем примере последовательно подвергались анализу следующие единицы: северо-восточный центральный регион, висконсинский округ продаж, продажи Хатчинса по товарным категориям, количество проданных Хатчинсом определенных товаров по клиентам.
Альтернативным вариантом могла бы стать отправка руководителю отдела продаж всего массива данных. Например, из информационной системы можно выгрузить подробные таблицы по каждому продавцу о продажах каждого продукта каждому из клиентов. Наверняка таким отчетом пользоваться никто не стал бы в силу его огромного объема и времени, требующегося для изучения. В то же время подход локализовать и разобрать помогает облегчить эту задачу – руководитель отдела продаж может быстро определить проблемные места, сосредоточившись на самых существенных отклонениях от нормативов, и затем более эффективно заниматься решением проблем.
Данный принцип можно использовать и для выявления исключительных достижений, чтобы проанализировать возможные сигналы о том, что компания делает правильно. Если выяснить, за счет чего в северо-восточном центральном регионе квота была превышена на 5,1 %, тогда как по компании в целом – лишь на 0,3 %, то мы выявим успешные конкурентные стратегии и вычленим опыт, который пригодится другим подразделениям.
Использование принципа локализовать и разобрать предполагает, что информационная система компании способна предоставлять данные о продажах с соблюдением иерархии. В рассмотренном примере руководитель отдела продаж имеет возможность получить детализированные отчеты по клиентам, товарам, продавцам, округам и регионам. Такая система по структуре напоминает дерево: совокупные продажи в США – это ствол, продажи по регионам – основные ветви, которые далее разделяются на округа и т. д. Возможны любые сочетания – например, можно исследовать продукты и территории либо клиентов и продукты. Такой анализ тоже бывает продуктивным, как и простая классификация данных о продажах. Например, сводная таблица, показывающая объем продаж различных продуктов, очень полезна для определения сильных позиций в ассортименте. Таким же образом простая сводка по основным категориям клиентов показательна в отношении преимуществ компании на том или ином рынке.
Стоит иметь в виду, что все эти виды анализа являются только диагностическими инструментами, но не способами принятия решений. Они не могут подсказать менеджеру, что делать, но способны сигнализировать о возможных причинах возникших проблем.
Резюме
В этой главе мы убедились, что руководитель отдела продаж выполняет очень важную функцию в процессе использования и генерирования информации. Прогнозы продаж, квоты, территории сбыта и анализ продаж, которые относятся к его компетенции, имеют большое значение почти для всех аспектов деятельности компании. Эффективность организации на многих уровнях зависит от профессионализма в области работы с информацией. Выход на нужный уровень рентабельности благодаря стратегическому плану сбыта, довольные клиенты при правильном проектировании сбытовых территорий, позволяющем организовать их качественное обслуживание, вознаграждение, которые получают продавцы за выполнение квот, – все эти результаты отражают способность руководителя отдела продаж эффективно использовать информацию.
Поскольку работа с данными оказывает большое влияние на результаты, руководители отделов продаж прямо заинтересованы в том, чтобы максимально повышать свой профессионализм в этой области. Чем он выше, тем более серьезные успехи ждут не только их самих, но и сбытовой персонал, и всю компанию в целом.
Ключевые термины
емкость (потенциал) рынка
потенциал продаж
прогноз продаж
торговые квоты (план продаж)
субъективные методы прогнозирования
прогнозирование на основе ожиданий пользователей
прогнозирование на основе мнения продавцов
прогнозирование на основе мнения руководителей компании
метод Дельфи
объективные методы прогнозирования
рыночное тестирование
анализ временных рядов
методы с использованием скользящей средней
метод декомпозиции
экспоненциальное сглаживание
статистический анализ спроса
вариативное планирование
классификатор NAICS
квоты по объему продаж
квоты по видам деятельности
финансовые квоты
создание отдела продаж
метод равного распределения
метод определения рабочей нагрузки
инкрементальный метод
анализ клиентов
анализ продаж
принцип 80/20
система планирования ресурсов предприятия (ERP)
индекс покупательной способности (BPI)
принцип айсберга
принцип локализовать и разобрать
Вопросы
1. Одна из распространенных проблем для тех, кто отвечает за составление прогнозов продаж, заключается в том, чтобы убедить в своих оценках перспектив других представителей организации, в частности директоров по сбыту, производству и по кадровым вопросам, а также исполнительного и финансового. Эти руководители опасаются пользоваться прогнозами, которые могут иметь значительные последствия для их подразделений, особенно если не оправдаются. Что можно сделать, чтобы убедить топ-менеджмент в точности своих прогнозов? Каким рекомендациям по прогнозированию стоит следовать для получения более качественных оценок?
2. Если спросить представителей местных компаний об используемых ими подходах к прогнозированию продаж, можно получить самые разные ответы. Кто-то скажет, что формализованные методики не для них, но вы понимаете, что они наверняка используют какой-то подход, каким бы абстрактным и общим он ни был. Как можно понять, что компания составляет прогнозы продаж? К чему может привести отсутствие прогнозирования?
3. Укажите, какие факторы вы учитывали бы при оценке рыночного потенциала для следующих продуктов:
а) йогурт Yoplait;
б) часы Rolex;
в) iPad Apple;
г) газонокосилки Toro;
д) ракетки для бадминтона Ektelon;
е) дизайнерские галстуки Nicole Miller;
ж) часы SWATCH;
з) болеутоляющее Tylenol;
и) косметика Mary Kay.
4. Чтобы оценить емкость рынка для подразделения по производству садовой техники M-F Implement Co., статистик Марк Хейнз вывел с помощью модели множественной регрессии следующую формулу:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4,
где
Y – продажи садовых тракторов;
X1 – количество домохозяйств;
X2 – располагаемые доходы;
X3 – индекс цен на продовольствие;
X4 – размер семьи.
По данным за 2006–2012 годы был получен коэффициент R² = 65,0. Стоит ли использовать этот метод для прогнозирования емкости рынка?
5. Miracle Foods готовится вывести на рынок новую сухую смесь для выпечки. Чтобы рассчитать емкость рынка, был предложен индекс, учитывающий несколько факторов, таких как доход, численность населения и объем розничных продаж продуктов питания. Можете ли вы обосновать этот выбор? Логично ли применять в качестве одного из параметров объем розничных продажи продовольствия, полагая, что продажи выпечки являются их частью?
6. Раз в квартал, полугодие либо раз в год каждый продавец должен оценивать покупательский потенциал каждого клиента по каждой товарной позиции или линейке продукции. Это требование обычно вызывает панику в отделе продаж. Какие цели могут быть достигнуты за счет подключения отдела к задаче прогнозирования продаж? Каковы потенциальные опасности, если таковые имеются? Как их можно избежать?
7. Большинство руководителей отделов продаж не решаются менять торговые территории без серьезных на то причин. Точно так же они не спешат существенно пересматривать компенсационный пакет. В то же время перевод продавцов на новый участок – довольно распространенная ситуация, и такой вариант часто рассматривается как форма карьерного продвижения. По мнению эксперта, если торговые представители изучили свои территории слишком хорошо, пора их перераспределить. Каковы за и против такого подхода? Какие факторы, связанные с продавцами, внешней средой и компанией, могли бы подтолкнуть последнюю к передаче участка сбыта другому сотруднику?
8. В этой главе описывается процедура проектирования территорий сбыта. После того как участки определены, может обнаружиться необходимость их реорганизации. Какие примеры изменений, приводящие к этой необходимости, вы можете назвать? Как бы вы выстроили процесс реорганизации участков? Каким образом вы бы проводили такие изменения?
9. Обычно метод анализа исключений предполагает тщательный анализ отклонений от нормы в худшую сторону. Для того чтобы выработать механизмы исправления ситуации, изучаются только данные о продавцах, не выполняющих нормативы, товарах, не продающихся на ожидаемом уровне, и клиентах, не покупающих в соответствии с прогнозируемыми объемами. Какие аргументы вы можете выдвинуть в пользу подробного анализа отклонений от нормы в лучшую сторону?
10. При анализе продаж все чаще используется информация с кассовых аппаратов. Одна из компаний подключает для участия в исследованиях семьи потребителей по всей стране. Когда покупатель расплачивается в магазине, он передает кассиру пластиковую карту. Все купленные товары, прошедшие через кассу, заносятся в дневник покупателя. Поставщик индейки, мясных и морепродуктов Oscar Mayer из Висконсина проводит рекламные кампании на нескольких своих рынках, анализируя данные кассовых чеков, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна. Как еще Oscar Mayer и другие производители могут использовать информацию кассовых терминалов? Какую пользу могут принести эти сведения продавцам в таких компаниях, как Oscar Mayer, и розничным продовольственным магазинам? Какие еще отрасли могут задействовать эти данные?
11. Компания Recall Computer Co. работает с шестью территориями сбыта, на каждой – по одному продавцу. После тщательного анализа было подсчитано, что в 2012 году территории должны выйти на следующие показатели в процентах от общего объема продаж:
• территория 1 – 27 %;
• территория 2 – 15 %;
• территория 3 – 18 %;
• территория 4 – 12 %;
• территория 5 – 20 %;
• территория 6 – 8 %.
Эти цифры используются как стандарт для сравнения результатов работы продавцов в 2012 году. В 2010 году компания прогнозировала общие продажи на уровне $18 500 000. Используя индекс результативности, определите, территория какого торгового представителя была лучшей, если фактические продажи в 2012 году на каждой из них составили $5 425 000, $3 205 000, $3 710 000, $2 400 000, $3 900 000 и $2 000 000 соответственно.
12. При планировании системы анализа продаж необходимо учитывать, что информационные потребности окружного и регионального менеджера и руководителя сбытового подразделения будут различаться. Приведите конкретные примеры.
Задача для руководителя: квота, как ее ни назови
Ральф Дикерсон понимает: пришло время что-то менять. За более чем 20-летний период работы в Bright Right Plastics он повидал много перемен, некоторые Ральф как директор по сбыту инициировал сам. Сейчас Дикерсон думает, что нужно пересмотреть систему квот, которая используется в Bright Right уже более 15 лет.
Год назад данная система уже пересматривалась, чтобы переориентировать отдел продаж на финансовые цели, в частности на повышение объема продаж. В тот момент в бизнесе наметилось замедление, и высшему руководству было важно, чтобы продавцы стимулировали сбыт. Это сработало, и компания добилась успеха. Осуществляя продажи крупным магазинам стройматериалов, фирма заработала репутацию надежного поставщика пластиковых втулок и креплений для розничных магазинов сантехники. В то же время с момента пересмотра системы квот многие обстоятельства в бизнес-среде изменились. Что самое важное, появились иностранные конкуренты, предлагающие выгодные цены и более качественный сервис. Несколько прежних конкурентов Bright Right оказались вытеснены с рынка, и Ральф понимает, что отчасти их проблемы связаны с системой квот.
По сути, в основе применяемой сейчас модели – объемы продаж. По мере ее эволюции основной акцент был сделан на показателях продаж на единицу продукции. Это потребовало сложного плана, который позволял каждому продавцу устанавливать целевые планки продаж каждого товара в составе широкой номенклатуры. Высшее руководство рассматривало квоты как важнейшую составляющую стратегического планирования. В то же время они использовались как инструмент мотивации продавцов. Каждая общая квота была высокой, но в пределах этой величины любой продавец мог разрабатывать индивидуальные товарные квоты на основе потребностей своих клиентов.
Проблема, как видит ее Ральф, заключается в том, что клиенты хотят от поставщиков большего участия в работе и более активной поддержки. В частности, для компаний вроде Home Depot и Lowe’s было бы хорошо, чтобы торговые представители поставщика работали с их собственными отделами продаж, помогая демонстрировать товар и оформлять витрины. Ральфу поступали жалобы, что продавцы Bright Right меньше заинтересованы в выполнении таких функций по сравнению с их коллегами из других компаний. К сожалению, подобные претензии он слышит уже несколько лет и опасается, что компания начнет терять заказы, если, конечно, она их уже не теряет.
Сидя в офисе, Ральф обдумывает дальнейшие шаги. Исполнительный директор компании назначил на завтра совещание по этому вопросу и ждет от Ральфа объяснений.
Вопросы
1. Каковы преимущества и недостатки системы определения квот на основе объемов продаж?
2. Перечислите преимущества и недостатки системы квот по видам деятельности.
3. Какую систему квот Ральфу следует предложить директору и почему? С какими сложностями он в таком случае столкнется?
Ролевая игра: Blue Tern Mills – B
Ситуация
Предлагаемая ситуация является продолжением той, которая была дана в ролевой игре для четвертой главы. Вернитесь на несколько страниц назад и прочтите свои записи, чтобы вспомнить сценарий.
Аньес, Алан и Пенни провели совещание и выработали для Blue Tern Mills новую модель организации отдела продаж после приобретения компанией марки зерновых продуктов Hello. Теперь нужно составить прогноз продаж на первый год работы объединенной компании. Для этого Аньес спустя несколько недель назначает еще одно совещание тем же составом. Перед собранием она просит всех подготовить списки предлагаемых методик прогнозирования. Кроме того, на совещании нужно обосновать, почему при составлении прогноза на первый год стоит использовать каждый из выбранных подходов. Составляя такую сводку, не забывайте: первый годовой прогноз – задача непростая. Дело в том, что сложно заранее определить, как будет сказываться на линейке Hello переход от работы с внешними представителями к продажам через Blue Tern Mills по новой разработанной вами ранее схеме. Ясно, что для принятия окончательного решения стоит использовать несколько методик прогнозирования и эффективно наладить процесс получения и использования информации от обеих компаний.
Задача участников совещания – договориться о методах прогнозирования на первый год, обосновать этот выбор и определить круг необходимой информации и ее источников.
Участники ролевой игры
Аньес Клондайк, директор по продажам Blue Tern Mills.
Алан Норр, региональный менеджер продаж Blue Tern на Западном побережье.
Пенни Пагсли, директор по продажам Hello Healthy Grain Foods и будущий региональный менеджер продаж Blue Tern на Восточном побережье. Обратите внимание, что в задачи Пенни входило руководство сетью внешних представителей компании (у Hello не было собственной службы продаж).
Задание
Разделитесь на группы по трое, чтобы каждый из участников исполнял роль одного из персонажей. Гендерный состав групп неважен. Прежде чем инсценировать совещание Аньес, Алана и Пенни, порознь подготовьте требуемую информацию: ваши соображения по поводу методов, которые стоит использовать в разработке прогноза на первый год; обоснование того, почему именно эти методы следует выбрать; виды данных, которые необходимы для этих методик, и источники их получения. Затем вместе разыграйте совещание. Выскажите свои мнения, обсудите все за и против различных предлагаемых методик прогнозирования. После обсуждения договоритесь между собой, как наилучшим образом сочетать методы, учитывая особенности ситуации первого года работы после поглощения компании, укажите требуемые типы информации и их источники. Обратите внимание, что вы не должны на этом совещании готовить сам прогноз – вы только принимаете решения, какие выбрать подходы, по какой причине и какие вам потребуются сведения.
Мини-кейс: Lasting Impressions
Lasting Impressions – небольшая компания из Орландо, штат Флорида, предлагающая клиентам (как крупным, так и средним и мелким фирмам) маркетинговые решения для организации отраслевых выставок. Компания берет на себя разработку плана экспозиции от начала до конца, программы маркетинга до мероприятия и после его окончания, а также стратегию брендинга, организацию выставочного стенда и подготовку сопутствующих материалов, упаковку и доставку всего необходимого, обучение работе в павильоне.
Компания, основанная исполнительным директором Радживом Демблой в 1996 году, продает свои услуги в основном в пределах штата Флорида. Функции продавцов в организации выполняют четыре менеджера по работе с клиентами: Мэри Бет, Сюзанн, Франко и Сил. Раджив не меняет границы территорий, которые существуют уже несколько лет: штат поделен на четыре равных по размеру региона продаж, и за каждым менеджером закреплен свой регион.
Раджив не очень силен в количественных методах, но он признает необходимость подготовки прогноза на предстоящий 2013/2014 финансовый год. Он использовал прогнозирование на основе мнения продавцов, спросив у них, в каком объеме каждый из них оценивает свои продажи на предстоящий год, и сложил полученные оценки. В прошлом этот метод работал, правда, Раджив опасается, что Сил действует по принципу обещай меньше – делай больше и намеренно занижает свои ожидания, чтобы его квота была меньше. Чтобы действовать наверняка, Раджив подсчитал прогноз и методом скользящей средней за прошлые четыре года (см. таблицу Прогнозы и квоты продаж на 2013/2014 финансовый год).
На основе средней, рассчитанной по этим двум прогнозам, Раджив решил вывести квоты для каждого из менеджеров по работе с клиентами. Как и раньше, он использовал самую простую модель расчета квот на основе общей суммы долларовых поступлений от продаж и установил для всех менеджеров одинаковые планки. Чтобы команда работала активно, он задал квоты немного выше прогнозируемого уровня продаж. Для дополнительной мотивации Раджив определил, что 25 % вознаграждения каждого менеджера будут приходиться на премии за выполнение или превышение квоты.
Джон Кук, ассистент Раджива, лучше, чем его руководитель, понимает нужды сотрудников, и с ним обычно многие делятся своими мыслями. Мэри Бет в частной беседе пожаловалась ему: «При такой системе квот не поощряется, а только карается то, что мне удается лучше всего – строить отношения с клиентами с помощью личных консультаций, демонстрации товаров и присутствия на выставках, где я сама могу следить, чтобы все складывалось хорошо». Она считает, что все вышеперечисленное имеет огромное значение для обслуживания клиентов и для сохранения потока заказов в долгосрочной перспективе, но эти функции не обязательно приносят сделки в краткосрочной перспективе.
Сюзанн говорит, что для нее такая квота – не проблема, поскольку к ее территории относится домашний город Орландо, где компания зарегистрирована: «Я знаю все компании и без проблем генерирую продажи». А вот Франко подошел к Джону расстроенным: к его территории относятся Таллахасси, Пенсакола и остальные регионы на северо-западе Флориды, где сосредоточено меньше компаний, поскольку это в основном не городские районы и находятся они к тому же в отдалении от головного офиса. Франко говорит, что разочарован: Я не могу выполнить эти квоты.
Сил рассказал Джону, что у него временами возникают те же проблемы со стимулированием продаж на севере центральной части Флориды, потому что там меньше крупных городов. «Но, – с улыбкой шепчет он, – я об этом не беспокоюсь. В конце финансового года я рекомендую клиентам более дорогостоящие выставочные материалы и услуги, чтобы повысить объем продаж в короткие сроки. Если мне нужна более высокая цифра, я прибегаю к бухгалтерским хитростям и показываю в текущем году суммы продаж, которые должны пройти в начале следующего года. Всегда срабатывает».
Джон не знает, как поступить. Обычно он не передает жалобы сотрудников, но в этот раз ему кажется, что нужно сказать Радживу, что в Lasting Impressions не все благополучно.
Прогнозы продаж и квоты на 2013–2014 финансовый год
Вопросы
1. Оцените на основе имеющихся фактов выполненное Радживом проектирование территорий. Какие еще основные единицы контроля можно было бы использовать помимо городов? Почему?
2. Какие иные техники прогнозирования стоило бы применять Радживу помимо прогнозирования на основе мнения продавцов и скользящей средней? Почему?
3. Какой тип квоты выбрал Раджив? Правильно ли он задал уровень квоты? Почему?
Рекомендуемая литература
Frimpon, Michael F. A Re-Structuring of the Enterprise Resource Planning Implementation Process. International Journal of Business and Social Science 3 (январь, 2012). С. 231–243.
Mantrala, Murai, Sönke Albers, Fabio Caldieraro, Ove Jensen, Kissan Joseph, Manfred Krafft, Chakravarthi Narasimhan, Srinath Gopalakrishna, Andris Zoltners, Rajiv Lal, and Leonard Lodish. Sales Force Modeling: State of the Field and Research Agenda. Marketing Letters 21 (сентябрь, 2010). С. 758–764.
Salojärvi, Hanna, Liisa-Maija Sainio, Anssi Tarkiainen. Organizational Factors Enhancing Customer Knowledge Utilization in the Management of Key Account Relationships. Industrial Marketing and Management 39 (ноябрь, 2010). С. 1395–1402.
Taylor, J.W. Multi-Term Sales Forecasting With Total and Split Exponential Smoothing. The Journal of the Operational Research Society 62 (март, 2011). С. 555–563.
