Публикуем хороший практический кейс от Сергея Цветкова по использованию Qlik Sense:

С чего все началось.

Меня зовут Сергей, мне 33 года. Я запустил свой первый бизнес в 2008 году. Он был связан с логистикой легковых автомобилей, поскольку мой прошлый опыт был в ГК Рольф и был связан с логистикой. В период кризиса, это направление оказалось в яме. Я переключился на логистику грузового транспорта. Так сложились обстоятельства.

Сейчас, у меня есть компания, которая специализируется на логистике грузового транспорта. Я не увидел масштабируемости данного направления бизнеса, и начал искать другие направления деятельности.

Весной 2014 года я решил запустить другое бизнес направление. После длительных размышлений, выбор пал на продажу коммерческого транспорта и спецтехники. Тем более я знал, с кем можно поговорить на эту тему. Я знаю много собственников и управляющих бизнесами, которые осуществляли продажу спецтехники и коммерческого транспорта. Эти люди и были моими клиентами по логистике.

Я начал разговаривать про построение этого бизнеса с людьми из ближайшего окружения. Мой друг Сергей сказал, что с удовольствием примет участие в этом проекте. У него было высокое разрешение в интернет-маркетинге, он умел делать лендинги и настраивать рекламные кампании. Я знал, что это то, что сейчас нужно. И мы погнали!

Логистика в QlikView

Мы с Сергеем запустили первые лендинги и настроили директ. Мы взяли стремительный темп и за первый месяц запустили 10 направлений. Клиентов было много!

Продажами занимались с моей супругой. В день обрабатывали порядка 12 лидов каждый. Каких-то лидов передавали партнерам, которые, как потом выяснилось, даже КП им не отправляли.

За первые два месяца мы продали два фронтальных погрузчика. Пришло понимание, что передавать лидов бессмысленно, и мы стали нанимать менеджеров по продажам.

Я не был сильным продавцом, да и отделами продаж никогда не руководил. Понимая, что примерно так и будет, я решил пойти на курс  «Отдел продаж за 60 дней», чтобы разобраться, чего и как по уму делать.

Первый «замес» менеджеров был неудачный. Люди приходили без опыта, я их брал, начинали работать, послушав их общение с клиентами, я их увольнял. После нескольких переборов, ко мне пришли люди, с релевантным опытом работы. С клиентами начали нормально общаться. Тут немного полегчало…

Тем временем, проходя обучение по построению отдела продаж, одним из заданий, на протяжении всего курса было принести управленческую таблицу. Я сначала сделал простую базу данных в Access и начал вести ее.

Моя первая система аналитики

После двух дней работы, такой Dash board у меня получился.

По ходу курса, мы запускали все новые и новые направления продажи техники. Вместе с тем, увеличивалось и время на занесение информации в БД Access.

Примерно так выглядела аналитика. Я скрыл столбцы по каждому дню, чтобы показать общее количество направлений.

Таблица стала выглядеть очень громоздко. Помимо этого, еженедельное занесение информации стало занимать до 4-х часов! Нужно было автоматизировать.

Решили что-то с этим сделать… Я начал искать решение.

Задача, которую я решал – построить систему, с помощью которой можно управлять большим количеством направлений продаж техники.

Когда большое количество цифр, даже собранных в таблице, то их крайне непросто понять и проанализировать. Насколько недель я бороздил просторы интернета. Искал платформу, с помощью которой смогу решить свою задачу.

Нашел следующие платформы, которыми принципиально можно пользоваться. Ниже приведу ссылки на некоторые сайты этих систем, которые больше понравились:
klipfolio.com
bimeanalytics.com
qlik.com/ru

Я зарегистрировался на всех этих сайтах, начал выбирать, смотреть возможности каждой из платформ BI аналитики.

Я остановил свой выбор на платформе Qlik Sense. Мне она показалась наиболее понятной. Да и help по ней был на русском языке. Немного «поколдавав», я выгрузил данные из Access в Excel и начал оформлять графики.

Так выглядела управленческая таблица, которую я сдал на восьмом занятии по отделу продаж.

Что очень понравилось: выбирая любой столбец или строку на графике, это поле или значение становится фильтром ко всем данным, отображенным на листе.

В этом ролике, можно посмотреть как работать с этой программой, начиная с загрузки данных, до возможностей накладывания фильтров и понимания, какие задачи можно решать

Я не буду описывать процесс внедрения CRM-системы в нашем отделе продаж, просто скажу, что после обзора «бюджетных CRM-систем» мы остановились на облачном Битрикс24.

Что было дальше

В БМ рассказали о сквозной аналитике, цифровой модели бизнеса. Было очень круто!

Я захотел, чтобы и у меня была такая система.

Мы стали искать программиста, который сможет нам по API забирать данные из различных систем. После примерно месяца поиска, такой человек нашелся!

Достаточно быстро мы получили доступ к API Яндекса. И через пару недель у нас статистика по всем рекламным каналам уже автоматически собиралась в MySQL, и я мог стандартными инструментами Qlik Sense загружать данные и визуализировать их.
Мы быстро поняли, что достаточно большой бюджет «скликивается» в Московском регионе, а заявок совсем мало. Это казалось «чудом»! Стало видно, по каким направлениям продаж, в каких регионах какие расходы.

Мы рекламировались по всей России. Дополнительно, на наших лендингах мы научились определять из какого региона к нам пришла заявка (сервис API яндекс карт). Эту информацию мы пробрасывали в CRM-систему.

Второй задачей стало — забрать данные из CRM-системы и их визуализировать. С API Битрикс24 было куда сложнее… Оказалось, что RestAPI в полноценной версии доступно только разработчикам. Пришлось зарегистрироваться разработчиками, пройти обучение и аттестацию.

И вот оно! Случилось! У нас появился полноценный RestAPI Битрикс24.

Еще несколько недель программирования и теперь у нас не только данный из Яндекс Директа, но и из CRM-системы были в базе данных. Мы настроили «парсеры» таким образом, чтобы при загрузке в MySQL у нас данные рекламных кампаний и CRM-системы были увязаны между собой.

Стало круто! Теперь вся информация как на ладони. Видно все и про всех!

После того, как я сотрудникам отдела продаж показал как выглядит их деятельность, получил следующий комментарий: «Теперь даже когда капитана нет на мостике, придется работать»! У меня на тот момент было 4 менеджера по продажам.

Я достаточно быстро не только визуализировал работу, выполненную менеджерами, но и  поставил план по завершенным задачам. У сотрудников появились KPI.

В результате, один сотрудник уволился самостоятельно, двоих пришлось уволить. У нас остался один менеджер по продажам. Пришлось срочно нанимать еще.

Мы стали приглашать кандидатов на собеседования, показывать то, как мы работаем, какие у нас сайты, рекламные кампании, какая у нас CRM-система, система аналитики.

Неожиданно для меня, большинство кандидатов стали проситься, чтобы мы их взяли на работу, несмотря на низкий оклад и жесткие KPI на работу. На момент написания статьи, у нас снова четыре менеджера по продажам.

После того, как мы забрали данные из директа и CRM-системы, захотелось настроить автоматический сбор и из других источников. Я попросил программиста забрать данные так же из Яндекс.Метрики, Google Analytics, Google AdWords, 1С Бухгалтерии.

Поразмышляв несколько дней над этой задачей, он выступил с предложением разработать универсальный API коннектор, который сможет забирать данные из любой системы, которая их отдает, автоматически «парсить» их в нужном виде и «запихивать» в базу данных.

Так мы сменили основную базу данных с MySQL на PostgreSQL и настроили автоматический забор данных с нужным циклом обновлений.

На момент написания статьи, у нас более 15 панелей мониторинга, на которых порядка 70 графиков, отражающих более 350 показателей, которые автоматически собираются и обновляются.

Что дало внедрение системы управления эффективностью бизнеса нашей компании:

Dash board по Яндекс директу.

Из панели мониторинга видно:

  • Расходы на Яндекс директ по направлениям продаж техники
  • Расходы на Яндекс директ по городам
  • Расходы на Яндекс директ и количество кликов по месяцам
  • Стоимость клика по размещением
  • Стоимость клика по площадкам
  • Drill down по месяцам, что бы видеть информацию по дням
  • Быстрое применение фильтров

Пример: применение фильтра «XCMG»

Dash board по Лидам.

Из панели мониторинга видно:

  • Общее количество лидов
  • Количество лидов в статусах «новый» и «не удалось связаться»
  • Распределение лидов по менеджерам
  • Количество лидов по направлениям
  • Количество лидов по месяцу создания и менеджерам
  • Количество лидов по ключевым словам (по каким запросам, люди оставили заявку)
  • Drill down по месяцам, что бы видеть информацию по дням
  • Быстрое применение фильтров

Dash board по Сделкам.

Из панели мониторинга видно:

  • Общее количество сделок
  • Сумма сделок
  • Количество сделок по статусам
  • Распределение сделок по менеджерам
  • Количество выигранных сделок по менеджерам
  • Маржа по месяцам и менеджерам
  • Drill down по месяцам, чтобы видеть информацию по дням
  • Быстрое применение фильтров

Из панели мониторинга видно:

  • Фильтр по любому статусу или набору статусов
  • Дней с последнего касания клиента по сделке
  • На отдельном листе касания клиентов по сделкам
  • Сумма и комментарии в CRM-системе по каждой сделке
  • Быстрое применение фильтров

Dash board по выполненным задачам в CRM-системе.

Из панели мониторинга видно:

  • Фильтр по любому сотруднику или сравнение их между собой
  • Количество выполненных задач по каждому дню
  • Фильтры по месяцам
  • Общая производительность отдела продаж
  • Быстрое применение фильтров

Dash board Воронка по компании.

Из панели мониторинга видно:

  • Фильтр по любому направлению
  • Общая воронка по компании
  • Метрики и коэффициенты конверсии
  • ROMI по компании
  • Быстрое применение фильтров

Dash board Воронка по регионам.

Из панели мониторинга видно:

  • Количество лидов, клиентов, сделок, продаж по регионам
  • Сумма, на которую открыты сделки по регионам
  • Сколько заработано по регионам
  • Количество сделок по регионам
  • Быстрое применение фильтров

Резюме

  • Панели мониторинга позволили отслеживать KPI, метрики и другие ключевые данные, актуальные для бизнеса
  • Благодаря визуализации данных, панели мониторинга упростили сложные наборы показателей и метрик, предоставив наглядную картину бизнеса в конкретный момент времени
  • Автоматический сбор данных позволил иметь актуальную информацию без дополнительных затрат времени и денег на их обработку
  • Увеличилась точность приложения усилий. Видны «узкие места» в компании. А так же видно, куда следует уделять внимание, для повышения эффективности бизнеса
  • Быстрая настройка любого количества метрик и показателей для своего бизнеса
  • Доступ к своим данным из любой точки мира с компьютера или планшета
  • Разделение по уровням (отдельно для собственника, управляющего, отделов, руководителей, сотрудников и тд.), не перегружая лишней информацией
  • Погружение на необходимый уровень детализации для точной диагностики проблемы
  • Такая система нужна каждому бизнесу, независимо от размера. Сейчас, в кризис, это особенно актуально!

Вы можете сделать то же самое в своей компании используя платформу.

Источник материала: Бизнес Молодость