План Б: Что делать, если продажи падают и нет идей, как их поднять - стр. 8
Для начала следует определить, какие данные имеют значение для вашего бизнеса. Это могут быть как внутренние данные (объемы продаж, поведение клиентов, финансовые показатели), так и внешние (рынок, отраслевые тренды, экономические показатели). Проведите аудит имеющихся данных с целью определения их актуальности и полноты. Например, если ваше предприятие использует систему управления взаимоотношениями с клиентами, убедитесь, что все записи о клиентах являются актуальными, включают корректную контактную информацию и информацию о предыдущих покупках. Это позволит вам более точно сегментировать вашу целевую аудиторию.
Следующий шаг – выбор подходящих аналитических инструментов. Существует множество решений, которые могут помочь вам в обработке больших объемов данных. Это могут быть платформы бизнес-аналитики, такие как Tableau или Power BI, которые позволяют визуализировать данные и выявлять скрытые закономерности. Выбор платформы должен основываться на специфике вашего бизнеса и ваших потребностях в аналитике. Если вы, например, хотите проанализировать демографические данные клиентов, недостаточно простого графического представления; вам потребуются динамические фильтры и возможности для глубинного анализа.
После определения необходимых данных и выбора инструментов переходим к самой аналитике. Одним из основных подходов является использование описательной, диагностической, предсказательной и предписывающей аналитики. Описательная аналитика позволит вам понять, что происходит в бизнесе на данный момент. Например, если ваши продажи снизились, рассмотрите, как менялись объемы продаж в последние месяцы. Используйте графики и таблицы, чтобы визуально отобразить эти тенденции.
Диагностическая аналитика предполагает углубленный анализ причин и обоснований текущей ситуации. Например, если продажи падают, важно не только понять, что именно происходит, но и выявить, почему это происходит. Задавшись вопросами о том, как изменилось поведение потребителей или каковы были изменения в ценах конкурентов, вы сможете более точно определить факторы, влияющие на падение продаж.
Предсказательная аналитика позволяет заглянуть в будущее, используя существующие данные для прогнозирования тенденций. Благодаря современным алгоритмам, таким как машинное обучение, можно выявить, какие факторы наиболее влияют на покупательское поведение. Например, вы можете обнаружить, что клиенты чаще покупают определенный товар в определенное время года, что позволит вам заранее подготовить специальные предложения или рекламные акции.
Как только вы получите результаты анализа, настало время действовать на их основе. Применение предписывающей аналитики – это решение, основанное на полученных данных, какие шаги предпринять для улучшения ситуации. Например, если вы увидели, что определенный продукт теряет популярность среди клиентов, можно провести маркетинговую кампанию, направленную на подчеркивание его конкурентных преимуществ. Или, если ваши данные показывают, что клиенты часто отказываются от покупки в процессе оформления заказа, стоит оптимизировать этот процесс, упростить его или предложить скидку на первый заказ.
Компании, которые регулярно анализируют данные и следят за трендами, имеют преимущества. Они могут быстрее адаптироваться к изменениям, оптимизировать свои процессы и обеспечивать более высокий уровень удовлетворенности клиентов. Например, известный бренд одежды Zara использует данные о продажах и предпочтениях клиентов для оперативного обновления своих коллекций, что позволяет им оставаться в тренде и удерживать внимание покупателей.