Geheimnisse des analytischen Denkens und seiner Entwicklung für jedermann. Beispiel von Google für Webmaster

Hallo liebe Freunde!

Sehr oft verwenden wir in unserem verbalen Alltag Redewendungen wie: „logische Denkweise“ und analytisches Denken. Aber was diese Art des Denkens bedeutet und was genau die Begriffe bedeuten, können wir nicht einmal erraten.

Tatsächlich kann diese Art von Gedankenkonstruktion von zwei Seiten gleichzeitig zerlegt werden. Sowohl mit dem theoretischen Teil der Frage als auch mit dem praktischen. Bedeutet analytisches Denken im ersten Fall eine hohe Entscheidungsfähigkeit des Einzelnen mit Hilfe trockener Kalkulation, dann ist die Situation in der Praxis viel interessanter.

Nicht jeder weiß, dass es das analytische Lagerhaus der grauen Substanz ist, das die Dominanz impliziert. Das heißt, die Vernunft kontrolliert die Emotionen vollständig, und die Logik kontrolliert die Bilder, die geboren werden.

Das hindert Persönlichkeiten nicht daran, sich als Weltklasse-Mathematiker oder gar Musiker zu zeigen! Aber wie lernt man, eingehende Informationen zu analysieren? In dem heutigen Artikel möchte ich einige effektive Tipps geben, um die Fähigkeit des analytischen Denkens zu fördern. Und davor werde ich einen Aufsatz über die praktische Seite des obigen Denkprozesses werfen.

Beschreibung des Mechanismus des analytischen Denkens

Eine Person ist in der Lage, eingehende Informationen geschickt in logische Blöcke zu strukturieren. Es kann wie separate Komponenten aussehen, die ein allgemeines Bild der Idee des Problems oder Themas der Frage bilden.
eine Person ist in der Lage, schnell eine qualitative Analyse der Nachricht durchzuführen und dann die Überschriften separat gründlich zu studieren;
im Falle eines Mangels an Argumenten oder Fakten kann eine Person mit analytischem Denken darauf zurückgreifen, die fehlenden Rätsel mit Hilfe von logischen Schlussfolgerungen, konstruktiven Vermutungen und Gegenargumenten wiederherzustellen;
Voraussetzung ist, immer mehrere Möglichkeiten zur Lösung der Situation gleichzeitig zu kalkulieren und zu sehen;
bewertet die Vor- und Nachteile jedes möglichen Ergebnisses der ergriffenen Maßnahmen;
wählt die optimale Lösung, die die meisten seiner Anforderungen erfüllt.

Der Mensch und die Denkweisen

Eine Person verwendet je nach den aufgetretenen Umständen eine andere Art des Denkens:

Dank des logischen Typs ist eine Person beispielsweise in der Lage, die Beziehung zwischen den Ereignissen in ihrem Leben zu finden und die Abfolge zu entdecken.
Abzug hat erhebliche Unterschiede zwischen Logik. Die deduktive Denkweise vergleicht also nicht das Geschehen, sondern bestimmt selbstständig das Bündel der gesehenen Vorgänge zum Schluß;
aber der analytische Verstand kann als der fortschrittlichste Weg beschrieben werden, um einen der am meisten zu bestimmen beste Optionen Dilemmalösungen;
abstraktes Denken (kreativ) ermöglicht es einer Person, unzählige erstaunliche Ideen und kreative Bemühungen hervorzubringen.

Neben dem erfolgreichen Typenwechsel ist es der Analyse eingehender Informationen zu verdanken, dass Menschen mit analytischer Denkweise sowohl im beruflichen als auch im privaten Bereich Höchstleistungen erbringen können.

Sie sind weniger aufbrausend und eher lakonisch. Sie verbergen in sich starke Qualitäten, die durch hohe Produktivität gekennzeichnet sind. Aber es ist erwähnenswert, dass die "Wissenschaft der Analytik" das Individuum begleitet letzten Tage. Oder besser gesagt, bis eine Person vollständig aufhört zu existieren.

Chancen entwickeln

Wer braucht eine analytische Denkweise, fragen Sie? Es ist nützlich für Verkäufer, Künstler und Physiker, die mit Bloggern bereit sind. Und das alles, weil Sie mit seiner Hilfe den Erfolg und die Effektivität der geleisteten Arbeit sehen können.

Seltsamerweise ist es nicht schwierig, bei Kindern die Fähigkeit zum analytischen Denken zu entwickeln. Dazu müssen sie systematisch Vorlesungen in Mathematik besuchen und einfach den Unterricht besuchen. Außerdem achten technischer Hintergrund und Wegbeschreibungen.

Aber bei Erwachsenen sind die Dinge viel komplizierter. Nun möchte ich Ihnen einige vorstellen effektive Wege die nötigen Superkräfte entwickeln.

1. Training oder Denkanstöße

Schach und Mathematik

Analytische Spiele sind ein großartiges Training für den Geist. Schach und Mahjong sind also bestens zu empfehlen. Während des Unterrichts spüren Sie die Freude und das echte Pumpen der grauen Substanz.

Du musst selbstständig eine Strategie entwickeln, den Gegner beobachten und deine Züge im Voraus berechnen. Da die Entwicklung der Logik in direktem Zusammenhang mit dem analytischen Denken steht, empfehle ich Ihnen dringend, alle möglichen Rechenoperationen im Kopf durchzuführen.

Computerspiele

Und hier sind Computerspiele nützlicher denn je. Natürlich ist diese Art von Aktivität für sehr faule Menschen gedacht, aber dennoch entwickeln Quests und Strategien perfekt analytische Fähigkeiten.

Sie müssen schnell auf Situationen reagieren, Risiken und Chancen kalkulieren und Geduld für eine gründliche Analyse der Situation haben.

Eigenes Programm

Bei dieser Art des Trainings ist jeder sein eigener Meister. Sie können das Thema und den Informationsfluss für den Vergleich von Argumenten und Fakten selbst wählen. Vielleicht gefällt Ihnen das Studium wissenschaftlicher Programme oder Zeitschriften, die Einarbeitung in komplexe Literatur für einen gründlichen Aufbau einer logischen Kette.

Analytische Artikel zu Politik, Wirtschaft und Kybernetik können geeignet sein. Außerdem können Sie die Fähigkeit verbessern, die Hauptsache von der Nebensache zu unterscheiden. Ich meine, richtig.

2. Konstruktive Kritik

Um sich mit analytischem Denken vertraut zu machen, müssen Sie sich daran gewöhnen, alle eingehenden Nachrichten in Frage zu stellen. Alles bezweifeln! Ich rate Ihnen, sich als eifriger Debattierer zu verhalten. Dadurch lernen Sie, logische und begründete Fragen zuerst an sich selbst und später an den Staat, die Gesellschaft und die Rahmenbedingungen zu stellen.

Ich schlage vor, auf die detaillierte Betrachtung absolut entgegengesetzter Standpunkte zu achten. Wenn Sie versuchen, sie zu einer durchgehenden Materialschicht zu kombinieren und gleichzeitig jede der Hypothesen zu entwickeln, können Sie Ihre Toleranz erhöhen.

3. Üben Sie sich darin, zu planen

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihr Leben im Voraus planen. Erstellen Sie einen Kalender, der langfristige Perspektiven und Ziele klar von kurzfristigen trennt. Nachdem Sie alle abgeschlossenen Phasen durchlaufen haben, analysieren Sie die Ergebnisse, um allgemeine Anpassungen abzuleiten.

Es lohnt sich, wichtige Ereignisse und wichtige Termine für die Erfüllung in leuchtenden Farben hervorzuheben. Dank dieser Art der Lebensplanung entwickeln und verbessern Sie nicht nur das analytische Denken, sondern auch Ihre Aktivitäten als Ganzes.

4. Kommunikation und Organizität

Denken Sie daran, bei der Kommunikation mit Menschen die Fähigkeit zu trainieren, analytisch zu denken. Versuchen Sie, bevor Sie sprechen, in Gedanken zu rechnen Möglichkeiten die Antwort des Gesprächspartners oder seinen Gedankengang.

Das schult perfekt die Aufmerksamkeit und Beteiligung am Gespräch. Auch im Falle eines hitzigen Streits ist die Technik sehr nützlich.

Konzentrieren Sie sich gleichzeitig nicht auf die Entwicklung einer der Hemisphären. Der Mensch ist ein facettenreiches und harmonisches Wesen. Und ihr Erfolg hängt nur von der vielseitigen Entwicklung fachlicher und persönlicher Fähigkeiten, dem Grad an Intelligenz, Kommunikationsfähigkeit und der Symbiose von Denkweisen ab. Gerade!

An diesem Punkt!

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Wir sehen uns im Blog, tschüss!

Analysieren bedeutet, eine eigene Entscheidung zu treffen Der gesamte Prozess einer richtigen und wohlüberlegten Entscheidung lässt sich in drei Schritte unterteilen. Sammeln Sie zunächst so viele Informationen wie möglich. Dann muss es sorgfältig analysiert werden und basierend auf den gezogenen Schlussfolgerungen sollte eine endgültige Entscheidung getroffen werden.

Wie Analysen helfen, Probleme zu lösen

Es ist erwähnenswert, wie wichtig die Bühne ist, und in dieser Angelegenheit ist es besser, Ihre eigenen Erfahrungen zu nutzen, da Ihnen die Ratschläge anderer nicht helfen, sondern im Gegenteil stören. Hören Sie daher weniger auf diejenigen, die nicht daran interessiert sind, Ihr Problem zu lösen. Manchen Menschen muss nicht erklärt werden, was es bedeutet zu analysieren, es ist ihnen von Natur aus gegeben. Aber wenn Ihnen diese Fähigkeit vorenthalten wird, müssen Sie Ihre Analyse- und Entwicklungsfähigkeit trainieren.Sie können in jedem Wissensbereich Ergebnisse erzielen, aber dafür müssen Sie sich anstrengen.

So analysieren Sie richtig - einfaches Training

Sie müssen das Training mit einfachen Übungen beginnen. Lesen Sie zum Beispiel einen kurzen Text und versuchen Sie herauszufinden, welcher Teil davon am wichtigsten ist. Dazu müssen Sie einen Plan für die wichtigsten Ereignisse erstellen, die im Text beschrieben werden.

Diese Übung wird Ihnen helfen, die wichtigsten Informationen aus der Masse der erhaltenen Informationen zu isolieren. Dies wird ausreichen, um in fast jedem Tätigkeitsbereich erfolgreich zu sein. Denken Sie daran, dass Übereifer bei dieser Übung Ihnen nicht gut tun wird. Eine große Menge unnötiger Informationen hilft Ihnen nicht, das Analysieren in irgendeiner Weise zu lernen. Es ist nur

Analyse bei der Problemlösung

Das Lösen physikalischer und mathematischer Probleme hilft Ihnen auch dabei, die erhaltenen Informationen richtig zu analysieren. Um die Antwort in den exakten Wissenschaften zu finden, müssen Sie zunächst die gegebenen Bedingungen analysieren. Nur in diesem Fall werden Sie verstehen, Da es nicht so einfach zu analysieren ist, lohnt es sich, bei dieser Übung zu versuchen, die Lösungsschritte in einer bestimmten Reihenfolge zu strukturieren.

Praktische Anwendung der Analyse

Um die erhaltenen Informationen zu verarbeiten, müssen Sie eine solche Charaktereigenschaft wie Ausdauer haben. Wenn Ihnen die vorgeschlagenen Übungen nicht schwer erscheinen, können Sie versuchen, die Analyse in die Praxis umzusetzen. Bitte beachten Sie, dass es besser ist, Ihre Kräfte in Situationen zu testen, die Sie nicht persönlich betreffen. Andernfalls können Sie nicht subjektiv analysieren, es wird eine Entscheidung sein, die unter dem Einfluss emotionaler Erregung getroffen wird. Das heißt, es wird nicht 100% richtig sein.

Die objektivste Einstellung zur Situation wird Ihnen helfen, Ihre Emotionen zu kontrollieren, was für Sie hilfreich sein wird, um analytisches Denken zu entwickeln. Es empfiehlt sich, mit Alltagssituationen zu beginnen, die Sie leicht erklären können. Versuchen Sie zum Beispiel, die Gründe zu finden, warum diese oder jene Situation passiert ist, oder das Verhalten von Menschen zu erklären. Durch schrittweise Steigerung der Komplexität der zu lösenden analytischen Aufgaben lernen Sie, aus nahezu jeder Situation den richtigen Ausweg zu finden.

Übersetzung
Lernprogramm

Sie brauchen Analysen.

Da bin ich mir ziemlich sicher, denn heute braucht jeder Analytik. Nicht nur für das Produktteam, nicht nur für Marketing oder Finanzen, sondern auch für Vertrieb, Versand, Heutzutage benötigt jeder in einem Startup Analysen. Analytics hilft sowohl Managern als auch normalen Mitarbeitern, alle Entscheidungen zu treffen, von strategischen bis zu taktischen.

In diesem Beitrag geht es darum, wie Sie Analysen in Ihrer Organisation erstellen. Hier geht es nicht darum, welche Metriken zu verfolgen sind (viele gute Posts wurden bereits darüber geschrieben), sondern darum, wie Sie Ihr Unternehmen dazu bringen können, diese zu generieren. In der Praxis stellt sich heraus, dass die Frage der Umsetzung - Wie baue ich ein Unternehmen auf, das Daten für die Entscheidungsfindung nutzt?- ist viel schwieriger zu beantworten.

Und diese Antwort ändert sich ständig. Das Analytics-Ökosystem entwickelt sich sehr schnell und die Optionen, die Ihnen zur Verfügung stehen, haben sich in den letzten 2 Jahren erheblich verändert. Dieser Beitrag spiegelt die Empfehlungen und Erfahrungen zum Einsatz von Datentechnologien im Jahr 2017 wider.

Erstens: Warum solltest du mir zuhören?

Ich arbeite seit fast zwanzig Jahren in der Analytik. Ich habe viele erfolgreiche Fälle gesehen, aber viele weitere sind gescheitert. Zu Beginn meiner Karriere habe ich Legacy-BI für Unternehmen implementiert (äh). Von 2009-2010 baute ich die erste Analyse ein quadratischer Raum und mit diesen Daten eine große Runde gemacht. Dann wurde ich COO bei Argyle Social, Analytics-Startup soziale Netzwerke und dann Vizepräsident für Marketing RJMetriken, die führende BI-Plattform für Startups.

Jetzt helfe ich Start-up-Führungskräften bei der Implementierung von Analytics by being CEO und Gründer Fischstadt Analytik. Bei Fishtown beginnen wir mit der Zusammenarbeit mit Unternehmen, nachdem sie ihre A-Runde erreicht haben, und helfen ihnen, ihre Analysen aufzubauen, während sie wachsen. Bis heute haben wir den Prozess, den ich in diesem Artikel beschreiben werde, mit mehr als einem Dutzend Unternehmen durchlaufen, darunter auch Kasper, SeatGeek und Code Klima.

Ich werde Schritt für Schritt erklären, wie Sie in jeder Phase Ihres Startups Analysen durchführen. Meine Empfehlungen für jede Phase helfen bei der Beantwortung der Frage: „Was ist das absolute Minimum, mit dem ich auskomme?“. Wir sind nicht hier, um Luftschlösser zu bauen; Wir brauchen die günstigsten Lösungen.

Lasst uns beginnen.

Gründungsphase

(Von 0 bis 10 Mitarbeiter)

In diesem Stadium haben Sie keine Ressourcen und keine Zeit. Es gibt eine Million Dinge, die Sie messen könnten, aber Sie sind so in die Details Ihres Unternehmens vertieft, dass Sie tatsächlich gute Entscheidungen auf der Grundlage Ihres Instinkts treffen können. Das einzige, was Sie wirklich messen müssen, ist Ihr Produkt, denn Produktmetriken helfen Ihnen, in dieser kritischen Phase schnell zu iterieren. Alles andere tritt in den Hintergrund.

Was zu tun ist

Installieren Sie Google Analytics auf Ihrer Website mit Google Tag-Manager. Daten werden ohne nicht perfekt sein Zusätzliche Arbeit aber jetzt ist nicht die Zeit, sich darüber Gedanken zu machen.
Wenn Sie ein E-Commerce-Geschäft betreiben, müssen Sie dennoch sicherstellen, dass mit Ihren Daten in Google Analytics alles in Ordnung ist. GA kann großartige Arbeit leisten, wenn es darum geht, Ihre E-Commerce-Ereignisse vom Besucher bis zum Kauf zu verfolgen, also nehmen Sie sich die Zeit, es richtig zu machen.
Wenn Sie sich entwickeln Software, müssen Sie Benutzerereignisse verfolgen. Es spielt keine Rolle, welches Tool Sie verwenden, Mixpanel und Heap sind sich sehr ähnlich und beide sind großartig. An dieser Stelle würde ich nicht zu viel darüber nachdenken, welche Events verfolgt werden sollen: Verwenden Sie einfach den AutoTrack-Modus im Mixpanel oder die Standardeinstellungen in Heap. Wenn Sie feststellen, dass Sie Ereignisse benötigen, werden Sie feststellen, dass diese bereits verfolgt werden. Dieser Ansatz lässt sich nicht sehr gut skalieren, reicht aber vorerst aus.
Verwalten Sie Ihre Finanzunterlagen in Quickbooks. Vorhersagen in Excel treffen. Wenn Sie ein Abonnementgeschäft haben, verwenden Sie Baremetrics für Abonnementmetriken. Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen sind, verwenden Sie Ihre Handelsplattform Einkommen zu berechnen. Lassen Sie sich nicht mitreißen.

Wenn Sie technisch nicht versiert sind, benötigen Sie möglicherweise einen Programmierer, der Ihnen bei der GA- und Ereignisverfolgung hilft. All diese Einrichtung dauert nicht länger als zwei Stunden, einschließlich des Lesens von Dokumenten. Verbringen Sie Ihre Entwicklungszeit damit, es lohnt sich.

Was nicht zu tun ist

Nichts, was oben nicht aufgeführt ist. Lassen Sie sich von niemandem ein Data Warehouse, eine BI-Plattform, ein großes Beratungsprojekt verkaufen, oder … Sie kommen auf die Idee. Konzentriert bleiben. Wenn Sie mit der Erstellung von Analysen beginnen, fallen zusätzliche Kosten an. Daten ändern sich ständig. Die Geschäftslogik ändert sich. Sobald Sie diesen Weg eingeschlagen haben, können Sie Ihr analytisches Projekt nicht mehr pausieren. Verschieben Sie große Investitionen auf später.

Es werden viele Fragen auftauchen, die Sie einfach noch nicht beantworten können. Das ist (vorerst) normal.

Sehr frühes Stadium

(Von 10 bis 20 Personen)

Du vergrößerst dein Team ein wenig. Diese Personen benötigen Daten, um ihre Arbeit zu erledigen. Sie sind möglicherweise keine Datenexperten, daher müssen Sie sicherstellen, dass sie die Grundlagen richtig verstehen.

Was zu tun ist

Sie haben wahrscheinlich Vermarkter eingestellt. Stellen Sie sicher, dass sie für GA verantwortlich sind. Machen Sie sie für die Reinheit der darin angezeigten Daten verantwortlich. Lassen Sie sie jeden verdammten Link, den sie erstellen, mit einem UTM-Tag versehen. Stellen wir sicher, dass Ihre Subdomains nicht doppelt verfolgt werden. Ihre Vermarkter könnten sagen, dass sie GA nicht „graben“. Hör nicht auf sie. Es gibt genügend Informationen im Internet über GA, so dass sie es lernen und herausfinden können, wenn sie klug und motiviert sind. Wenn sie es nicht herausfinden können, feuern Sie sie und suchen Sie sich jemand anderen (ernsthaft).
Wenn Sie eine Vertriebsabteilung und ein CRM haben, verwenden Sie die integrierte Berichterstellung. Stellen Sie sicher, dass Ihre Leute wissen, wie man es benutzt. Sie sollten in der Lage sein, grundlegende Dinge wie Verkaufsleistung und Konversionsraten nach Trichterschritten zu berechnen. Salesforce kann dies out-of-the-box tun. Exportieren Sie die Daten nicht nach Excel, erstellen Sie Berichte in ihrem (schrecklichen) Report Builder. Auch wenn Sie sich gerade unwohl fühlen, wird es Ihnen in den kommenden Monaten jede Menge Zeit sparen.
Sie haben wahrscheinlich mehrere Personen im Support-Team. Die meisten Helpdesk-Systeme haben keine gute Berichterstattung, also wählen Sie KPIs, die Sie leicht in ihrer Oberfläche messen können.
Stellen Sie sicher, dass Sie den NPS messen. Verwenden Sie Wootric oder Delighted .

Was nicht zu tun ist

Für das Data Warehouse und für SQL-basierte Analysen ist es noch zu früh – es dauert einfach zu lange. Sie müssen Ihre ganze Zeit mit dem Geschäft verbringen, nicht mit Analysen, und der einfachste Weg, dies zu tun, ist die Verwendung der integrierten Berichte der verschiedenen SaaS-Produkte, mit denen Sie bereits arbeiten. Darüber hinaus müssen Sie keinen Vollzeit-Analysten einstellen. Jetzt gibt es wichtigere Dinge, für die Sie Ihre begrenzten Mittel ausgeben können.

Frühen Zeitpunkt

(Von 20 bis 50 Mitarbeiter)

Hier wird es interessant, und die Veränderungen in den letzten zwei Jahren sind offensichtlich. Sobald Sie Ihre A-Runde erhöht haben und mehr als 20 Mitarbeiter haben, haben Sie neue Möglichkeiten.

Diese Möglichkeiten beruhen auf einer Sache: Die Technologie in der Analytik verbessert sich schnell. Früher war eine solche Infrastruktur, wie sie heute ist, nur vorhanden Großunternehmen. Seine Vorteile? Zuverlässigere Leistung, größere Flexibilität und geeignetere Plattform für zukünftiges Wachstum.

Dies ist der schwierigste und wichtigste Schritt: vielversprechend, wenn Sie es richtig machen, aber schmerzhaft, wenn Sie es falsch machen.

Was zu tun ist

Richten Sie Ihre Dateninfrastruktur ein. Das bedeutet, ein Data Warehouse, ETL- und BI-Tools auszuwählen. Ziehen Sie für Datenspeicher Snowflake und Redshift in Betracht (ich arbeite lieber mit Snowflake, wenn ich die Wahl habe). Nehmen Sie Stich 1 oder Fivetran als Ihr ETL-Tool. Sehen Sie sich für BI Mode und Looker 2 an. In dieser Region viele, sehr viele Produkte; diese sechs sind diejenigen, auf die wir mit unseren Kunden immer wieder zurückkommen.
Holen Sie sich einen starken Leiter für Analytik. Auf dem Weg dorthin benötigen Sie ein ganzes Team von Analysespezialisten: Ingenieure, Analysten, Datenwissenschaftler ... Aber im Moment können Sie sich (nicht mehr als) eine Person pro Mitarbeiter leisten. Sie müssen diese besondere Person finden, die am ersten Tag einen Mehrwert bringt, die aber auch in der Lage sein wird, ein Team um sich herum einzustellen, wenn sie wächst. Dieser Mann ist schwer zu finden- Zeit damit verbringen, danach zu suchen. Oft haben diese Leute Erfahrung in der Beratung oder im Finanzwesen und oft einen MBA. Während diese Person bereit sein sollte, die Ärmel hochzukrempeln und sich die Hände schmutzig zu machen, konzentrieren Sie sich darauf, jemanden einzustellen, der strategisch über Daten und Ihr Unternehmen denken kann: Sie werden für die kommenden Jahre ein entscheidendes Teil Ihres Analyse-Puzzles sein.
Ziehen Sie in Betracht, einen Berater zu engagieren. Es ist zwar großartig, dass Sie einen Analytics-Führer gefunden haben, aber diese Person verfügt nicht über die erforderliche Erfahrung, um alle Komponenten Ihres Technologie-Stacks zusammenzuführen oder alle Analytics-Herausforderungen zu lösen, denen Sie in Ihrem Unternehmen gegenüberstehen. Fehler, die in dieser kritischen Phase gemacht werden, werden Sie viel Zeit und Geld kosten, wenn Sie wachsen Es ist wichtig, ein solides Fundament zu legen. Dazu arbeiten die meisten Startups heute lieber mit Beratern zusammen, die ihnen beim Aufbau der Infrastruktur helfen und dann ein Team darum herum aufbauen.

Was nicht zu tun ist

Wenn maschinelles Lernen kein Kernbestandteil Ihres Produkts ist, stellen Sie noch keinen Data Scientist ein. Um Ihr Analytics-Team aufzubauen, brauchen Sie einen Generalisten, keinen engstirnigen Spezialisten.
Im Namen von allem, was heilig ist Schreiben Sie keine eigene ETL. Sie werden viel Zeit für die Entwicklung aufwenden. Kaufen Sie fertige Lösungen von Stitch oder Fivetran.
Verwenden Sie kein anderes BI-Tool als die beiden oben genannten. Andernfalls wird es später zu Ihnen zurückkommen groß Ausgaben.
Versuchen Sie nicht, mit einer traditionelleren Datenbank wie Postgres als Datenspeicher auszukommen. Es ist nicht viel billiger, und Sie werden viel Zeit damit verbringen, es später zu migrieren, wenn es erschöpft ist. Postgres skaliert nicht so gut wie ein echter Datenspeicher.

mittlere Stufe

(Von 50 bis 150 Personen)

Dieser Schritt ist möglicherweise der schwierigste. Sie haben immer noch ein relativ kleines Team und wenige Ressourcen, aber Sie werden gebeten, immer ausgefeiltere und vielfältigere Geschäftsanalysen bereitzustellen, und Ihre Arbeit kann sich direkt auf den Erfolg oder Misserfolg des Unternehmens als Ganzes auswirken. Niemand setzt dich unter Druck.

Das Wichtigste hier ist, voranzukommen und sicherzustellen, dass Sie weiterhin die Grundlagen für zukünftige Phasen Ihres Wachstums legen. Die Entscheidungen, die Sie in dieser Phase treffen, können dazu führen, dass Sie direkt gegen eine Mauer laufen, wenn du nicht an die Zukunft denkst.

Was zu tun ist

Implementieren Sie einen robusten SQL-basierten Datenmodellierungsprozess. Ihre Datenmodelle dienen als zentrale Geschäftslogik für Ihre Analysen und sollten in allen Bereichen von BI bis Data Science verwendet werden. Stellen Sie sicher, dass Ihr Prozess dies zulässt an alle BenutzerÄnderungen an Datenmodellierungsskripten vornehmen, versioniert und fängt an transparentes Umfeld. Wir unterhalten ein Open-Source-Produkt namens dbt , das von vielen wachsenden Unternehmen zu genau diesem Zweck verwendet wird.
Migrieren Sie von bestehenden Webanalyse- und Ereignisverfolgungssystemen zu Schneepflug-Analyse. Snowplow tut alles, was die kostenpflichtigen Tools tun, aber es ist ein Open-Source-Produkt. Sie können es entweder selbst hosten (und nur die Kosten Ihrer EC2-Instances bezahlen) oder für das Hosten des Event Collectors auf Snowplow oder Fivetran bezahlen. Wenn Sie zu diesem Zeitpunkt nicht umsteigen, werden Sie nicht in der Lage sein, viel detailliertere Daten zu sammeln und sich in naher Zukunft auf einige wirklich riesige Rechnungen von Segment, Heap oder Mixpanel vorzubereiten. Sobald Sie diese Phase überschritten haben, können Ihnen kostenpflichtige Tools leicht 10.000 US-Dollar pro Monat in Rechnung stellen.
Entwickeln Sie Ihr Team achtsam. Der Kern Ihres Teams sollte immer aus Geschäftsanalysten bestehen: Personen, die Experten für SQL und Ihr BI-Tool sind und ihre Zeit damit verbringen, mit Geschäftsanwendern zusammenzuarbeiten, um ihnen bei der Datenbeschaffung zu helfen. Es ist unglaublich wichtig herauszufinden, was das Profil dieser Leute ist, wie man sie ausbildet und ausrüstet. In dieser Phase sollten Sie auch Ihren ersten Data Scientist einstellen. Es ist wichtig, Ihre Dateninfrastruktur und Ihr Kernanalyseteam zusammenzubringen, bevor Sie erfahrene (und teure) Data-Science-Talente einstellen, aber irgendwann müssen Sie auch diese Fähigkeiten hinzufügen.
Beginnen Sie damit, einige Vorhersageprobleme selektiv zu lösen. Prognosen sind komplexer als nur die Berechnung von Mengen und Beträgen, aber es gibt einige Schlüsselbereiche, in die es sinnvoll ist, mit dem Eintauchen zu beginnen. Wenn Sie im SaaS-Bereich tätig sind, sollten Sie an einem Abwanderungsvorhersagemodell arbeiten. Wenn Sie im E-Commerce tätig sind, müssen Sie unbedingt an einem Bedarfsprognosemodell arbeiten. Diese Modelle sind vielleicht nicht sehr komplex, aber sie werden eine große Verbesserung gegenüber den Zufallszahlen in einer Excel-Tabelle darstellen, die jemand im Finanzwesen erstellt hat.
Nehmen Sie sich die Zeit und Mühe, die Marketingzuordnung zu verstehen. Dazu könnten Sie einen separaten Beitrag schreiben, aber es genügt zu sagen, dass Sie diese geschäftskritische Aufgabe einfach nicht an Dritte übertragen können.

Was nicht zu tun ist

Es ist leicht, sich hinreißen zu lassen und in eine leistungsstarke Dateninfrastruktur zu investieren. Mach das nicht. In dieser Phase sind große Investitionen in die Infrastruktur immer noch kostspielige Unterhaltung. Hier sind einige Tipps, wie Sie flexibel bleiben:

Fordern Sie SQL und Ihr Data Warehouse heraus. An diesem Punkt können Sie mit der Verarbeitungsleistung Ihres Data Warehouse alles erledigen. Kaufen Sie so viel Speicherkapazität, wie Sie benötigen – die Bezahlung von Servern ist viel billiger als die Bezahlung von Personen.
Fügen Sie Jupyter Notebooks für Data-Science-Aufgaben hinzu. Wenn die Daten in Ihrem Speicher voraggregiert wurden, müssen Sie keine Verarbeitung in einem Spark- oder Hadoop-Cluster vornehmen.
Finden Sie kostengünstige Möglichkeiten, ETL für Daten durchzuführen, für die es keine vorgefertigten Integrationen gibt. Das ist eines der Dinge, die wir an Singer lieben. 3
Indem Sie die Kosten für Affenarbeit vermeiden, konzentrieren Sie sich auf die Lösung echter Geschäftsprobleme.

Wachstumsphase

(Von 150 bis 500 Mitarbeiter)

In dieser Phase geht es darum, skalierbare Analyseprozesse aufzubauen. Sie müssen ausbalancieren, um die Antworten zu erhalten, die Sie benötigen heute, mit der Implementierung von Analysemethoden, die mit dem weiteren Wachstum Ihres Teams skalieren.

Ab 150 Mitarbeitern wird sich wahrscheinlich nur noch ein kleines Team (3-6 Personen) ausschließlich mit Analytics beschäftigen. Bei 500 Mitarbeitern können es leicht 30 oder mehr sein. 3-6 Analysten können ziemlich willkürlich handeln und Wissen (und Code) auf informelle Weise teilen. Wenn Sie mehr als 8 Analysten haben, wird der Prozess sehr schnell auseinanderfallen.

Wenn Sie diesen Übergang nicht überstehen, Sie werden tatsächlich immer schlechter arbeiten, wenn Ihr Team wächst: Sie werden mehr Zeit brauchen, um nützliche Einblicke zu erhalten, und Ihre Antworten werden mehr sein Geringe Qualität. Es ist nur eine nichtlineare Zunahme der Komplexität: Sie werden immer mehr Daten haben und immer mehr Analysten werden damit arbeiten. Um dem entgegenzuwirken, brauchen Sie Prozesse, die zuverlässig zusammenarbeiten.

Akzeptiere keine Ausreden. Analytik auf diesem Niveau ist harte Arbeit und erfordert ein talentiertes und motiviertes Team, das sich ständig etwas Neues einfallen lässt und sich verbessert. Code-Review kostet Zeit und Energie. Analysten sind es nicht gewohnt, ihren Code zu überprüfen. Dokumentation ist harte Arbeit. Gegen diese Praktiken werden Sie auf Widerstand stoßen, insbesondere bei älteren Mitgliedern Ihres Teams, die sich an die „gute alte Zeit“ erinnern. Aber wenn die Komplexität zunimmt, müssen Sie Ihre Prozesse weiterentwickeln, um sich daran anzupassen.

Diese Prozesse machen die Analytik tatsächlich einfacher, schneller und zuverlässiger, aber ihre Implementierung ist wie Zähneziehen. Wenn Sie es mit der Skalierung Ihrer Analysen ernst meinen, werden Sie weiterkommen.

Sie sind ein Pionier

Zu jeder dieser Empfehlungen bin ich nach mehreren Jahren gekommen. unabhängige Arbeit in Unternehmen und skalieren diesen Ansatz dann als Berater. Dass ich mit einer Reihe ähnlicher Kunden zusammenarbeiten konnte, machte es mir sehr deutlich Wie selten machen Unternehmen diesen Job gut?.

Vom Übersetzer

Schade, dass ich erst jetzt über diesen Beitrag gestolpert bin, nachdem Tristan ihn in seinem absolut erstaunlichen wöchentlichen Newsletter über Analytics und Data Science erwähnt hat (abonnieren Sie dringend, er wählt die interessantesten aktuellen Artikel und Beiträge zu diesem Thema aus).

Die letzten 16 Monate habe ich tatsächlich genau die Veränderungen verbracht, die hier in Skyeng beschrieben werden. Als ich im Oktober 2016 in das Unternehmen eintrat, musste ich ein Data Warehouse aufbauen, eine Dateninfrastruktur aufbauen, einen einzigen Zugriff auf Daten für das gesamte Unternehmen organisieren. Dann stellte ich ein verteiltes Team von SQL-Analysten zusammen, die mit verschiedenen Geschäftsbereichen verbunden waren, richtete die Kommunikation zwischen ihnen, Code-Review-Prozesse und den Austausch von Ergebnissen ein. Jetzt haben wir zusätzlich zu mir 20 Analysten, und ich baue ein dezentralisiertes Managementsystem für diese Struktur auf.

Dank Tristan sehe ich jetzt, dass ich mich in die richtige Richtung bewegt habe und nicht auf den größten Teil des Rechens getreten bin.

Anmerkungen

2. Ich arbeite seit 2 Jahren mit Redash - es ist um eine Größenordnung billiger als Mode und deckt fast alle Fälle ab, außer vielleicht Python-Notebooks. Looker arbeitet leider nicht offiziell mit Unternehmen aus Russland zusammen.

3. Singer ist ein einfaches Open-Source-Framework von den Machern von Stitch, mit dem Sie benutzerdefinierte Konnektoren zu Datenquellen in Python schreiben können. Wir haben damit zum Beispiel einen eigenen Konnektor zu Typeform gemacht, um die Ergebnisse von Nutzerbefragungen dauerhaft zu sammeln.

4. Wir bei Skyeng sind noch nicht zum korrekten Code-Review von Analysen mit Pull-Requests gereift, aber ich habe ein einfaches Skript geschrieben, das alle neuen SQL-Abfragen von Redash übernimmt, es in den Master einfügt, einen Reviewer zuweist und einen Beitrag darüber erstellt Locker. So verlieren wir nicht an Geschwindigkeit, sondern bekommen im Nachhinein einen stabil arbeitenden Review-Prozess auf die Fersen.

5. Das Buch wurde 2017 in russischer Sprache unter dem Namen Analytische Kultur veröffentlicht.
Von der Datenerfassung bis zum Geschäftsergebnis.

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Wie starte ich die Verkaufsanalyse? Alle Analyseindikatoren werden gemäß dem 2Q1D-Prinzip in 3 Typen unterteilt: qualitative, quantitative und Entwicklungsindikatoren. 2Q1D beinhaltet die Verwendung von Verkaufsanalysemethoden nach einem bestimmten universellen Algorithmus.

Quantität bedeutet Analyse von Verkaufsindikatoren in quantitativer Hinsicht. Es überwacht, wie effizient das System arbeitet: Kaltakquise, Besprechungen, Verkehr von einer Website oder einem Blog, Internet-Marketing-Tools. Durch diese Analyse lernen Sie, wie Sie den Eingang oder „Hals“ des Trichters maximieren können.

Qualität kombiniert eine Gruppe von Verkaufsanalysemethoden, die darauf abzielen, Qualitätsindikatoren zu messen. Wie komponiert man es im Rahmen der Qualität? Messen und verwenden Sie Methoden wie:

Basissegmentierung

im Geschäftsfeld (B2C, B2B, B2G);
nach Vertragsumfang;
zum Gegenstand der Transaktion

ABC XYZ - Analyse
Kunden- und Produktmigrationsstudie in ABC-XYZ-Kategorien

Mit solchen Verkaufsanalysen kümmern Sie sich darum, die Wände des Trichters über seine gesamte Länge zu erweitern.

Entwicklung. Es geht um Geschäftsentwicklung. Ziel ist es, neue Trichter nach Produkt und Kanal zu erstellen. Erst nachdem Sie an Quantität und Qualität gearbeitet haben, bringen Sie neue Produkte auf den Markt, verbinden Sie neue Kanäle. Dann werden die Entwicklungsraten und die Qualität der Entwicklung geschätzt, die Standardindikatoren für den Verkauf werden gemessen.

Sales Analytics: Recherche zu ABCXYZ

Die Verkaufsanalyse in einem Unternehmen beginnt bei der aktuellen Basis. So können Sie nachvollziehen, welche Kunden immer häufiger kaufen und welche Produkte immer häufiger kaufen. Warum brauchen Sie es? Offensichtlich werden Sie nach einer solchen Studie in der Lage sein, Vertreter Ihrer zu identifizieren Zielgruppe mit einem hohen Maß an Genauigkeit, was wiederum für Umsatzwachstum sorgt.

Die Buchstaben ABC XYZ bedeuten:

Gruppe A - Kunden/Produkte mit dem größten Einkaufsvolumen
Gruppe B - Kunden / Produkte mit einem durchschnittlichen Niveau
Gruppe C - Kunden/Produkte mit geringem Einkaufsvolumen

Kategorie X - diejenigen, die Sie am häufigsten kontaktieren, oder die am häufigsten nachgefragten Produkte
Kategorie Y – Kontrahenten mit unregelmäßigem Umlauf oder unregelmäßig versandten Produkten
Kategorie Z - diejenigen, die Einzelkäufe oder Produkte mit einmaligem und unvorhersehbarem Verbrauch tätigen.

Sales Analytics: Arbeiten mit der aktuellen Datenbank

Aktuelle Kunden sollten von separaten Managern betreut werden. Diese Aufgaben sollten Sie nicht mit der Neukundengewinnung verbinden. Eine regelmäßige ABCXYZ-Analyse hilft bei der Kontrolle:

Migration von Käufern von Kategorie zu Kategorie,
persönliche Umsatzpläne für Kunden aufstellen,
Wachstum gemäß der Nomenklatur Up-Sale (gleiche Produkte) und Cross-Sale (Cross-Produkte) planen,
Schaffen Sie Motivation für Mitarbeiter, die mit der aktuellen Basis arbeiten.

Es ist wichtig, Wiederholungsgeschäfte zu fördern. Du kannst es schaffen verschiedene Wege, einschließlich spezieller Treueprogramme, die Geschenke, kostenlose Seminare oder Meisterkurse, Rabatte und Werbeaktionen auf das Sortiment usw. umfassen.

Verkaufsanalyse: Kundenloyalität

Kunden in Gruppe 2 sind ebenfalls wichtig: Ihre Vorschläge, was geändert werden sollte, um ihre Bewertung zu verbessern, können die Grundlage für die Verringerung der Abwanderung und die Verbesserung der zukünftigen Arbeit sein.

Verkaufsanalyse: Durchdringung

Wenn das Unternehmen einen periodischen Produkt-/Dienstleistungsverkaufszyklus hat, sollte die Analyse einen solchen Indikator wie den Anteil am Kunden enthalten. Es ist wichtig zu verstehen, wie viele Produkte der Käufer von Ihrem Unternehmen nimmt und für welche er sich an Wettbewerber wendet. Gleichzeitig gilt es auch abzuschätzen, wie hoch Ihr Anteil an Up-Sale- und Cross-Sale-Potenzialen ist.

Sie können Daten auf drei Arten abrufen:

statistisch (verfügbare Informationen werden über den Markt gesammelt, die Anzahl der darauf tätigen Unternehmen, die Anzahl der Verbraucher);
Kundenbefragung nach den entwickelten Skripten;
Umfrage durch einen Marktforschungsdienst.

Beispielsweise liefert ein Unternehmen jeden Monat 40 Packungen Papier an einen Kontrahenten. Gleichzeitig beträgt das Gesamteinkaufsvolumen 100 Packungen. Wir berechnen den Anteil am Kunden:

40: 100 = 0,4 oder 40 %.

Und jetzt müssen wir darüber nachdenken, wie und mit welchen Mitteln dieser Indikator erhöht werden kann: einen besseren Preis anbieten, bequem liefern, das Angebot an Schreibwaren erweitern usw.

Sales Analytics: Berichtssystem

Was ist Verkaufsanalyse? Dies ist in erster Linie die Einstellung des Berichtssystems. Berichte für Verkaufsanalysen werden nach zwei Hauptprinzipien erstellt: funktional und strukturell.

Entsprechend dem Funktionsprinzip spiegelt Sales Analytics wider, was in den Geschäftsprozessen des Unternehmens als Ganzes passiert.

Und das Strukturprinzip impliziert eine abteilungsbezogene Analytik im Vertrieb.

Funktionsprinzip

Lead-Generierung. Um Verkaufsanalysen in diesem Bereich durchzuführen, müssen Sie zwei Bereiche befolgen:

die Gesamtzahl der Leads, die aus allen Kanälen in den Trichter eintreten
Verkaufsleistungsanalysen in Abhängigkeit vom Kanal, über den der Lead eingetreten ist

Lead-Umwandlung. Dies ist der Bereich des Primärverkaufs. Das Wichtigste dabei ist eine Erhöhung des Prozentsatzes erfolgreich abgeschlossener Geschäfte als Teil des eingehenden Verkehrs. Hier analysieren wir 2 Parameter:

Qualität der Leads - ihre Eignung für die Übereinstimmung mit dem Porträt der Zielgruppe;
Konvertierung beim Übergang von Stufe zu Stufe.

Entwicklung des Kundenstamms. Dies ist bereits eine erweiterte Analyse oder Verkaufsanalyse durch 5 Indikatoren.

Penetration oder Anteil am Käufer
Loyalitätsindex (Net Promoter Score – NPS)
Kundenwert (Lifetime Value - LTV)
Kundenbindungsrate (CRR)
Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde (ARC)

Finanzen. Die Verkaufsanalyse ist in erster Linie eine Berechnung der Rentabilität der Aktivitäten für jeden Kunden. Unternehmen arbeiten selbst bei hohen Umsätzen oft mit Verlust. Schätzen Sie Ihre großen, aber problematischen Kontrahenten? Und berechnen Sie jetzt, wie vorteilhaft es für Sie ist, mit ihnen zusammenzuarbeiten.

Strukturprinzip

Nach diesem Prinzip werden Berichte nach Indikatoren 3 erstellt Schlüsselabteilungen kaufmännische Richtung.

Marketing – bietet Lead-Generierung und unterstützt das Geschäft während seines gesamten Fortschritts durch die Phasen
Verkäufe - wirken sich direkt auf den Umsatz aus
Finanzen - überwacht die Rentabilität des Unternehmens

Sales Analytics: Tägliche Kontrolle von Plan und Fakten

Tägliche sowie wöchentliche Berichterstattung und Überwachung ist ein wichtiger Bestandteil aller Verkaufsanalysen. Die Methoden, die in diesem Fall verwendet werden, sind das Ausfüllen von 2 Prognose- und 2 Kontrollformularen in .

Prognoseformulare

1. "Zahlungsplan für die Woche." Als Beispiel für Verkaufsanalysen für dieses Formular präsentieren wir die folgende Tabelle.

Eine ähnliche Tabelle wird wöchentlich von jedem Verkäufer ausgefüllt, um Ziele für die nächste Woche bilden zu können. Eine Woche ist ein kritischer Zeitraum, da in ihr mindestens ein Viertel des gesamten Monatsplans absolviert werden muss. Wie führt man Verkaufsanalysen nach dem „wöchentlichen Zahlungsplan“ durch?

Erstellen Sie ein ähnliches Formular in CRM
Verpflichten Sie Manager, es zu einem bestimmten Zeitpunkt auszufüllen. Nehmen Sie dazu die entsprechenden Änderungen an der Motivation vor: Fügen Sie nicht monetäre Strafen für Verstöße gegen die Füllregeln hinzu und geben Sie sie ein.
Laden Sie ausgefüllte Formulare wöchentlich hoch, um Pläne bei einem großen Gruppentreffen zu besprechen, z. B. am Montag.

2. "Zahlungsplan für morgen." Um Verkaufsanalysen rechtzeitig und korrekt durchzuführen, müssen Sie den Fortschritt der Wochenpläne durch die Pipeline ständig überwachen. Das Formular „Zahlungsplan für morgen“ hilft Ihnen dabei.

Ein solches Formular wird am Ende des Arbeitstages ausgefüllt, um Aktivitäten für morgen zu planen. Der Manager muss die tägliche Änderung auf diesem Formular verfolgen und mit dem „wöchentlichen Zahlungsplan“ überprüfen.

Steuerformulare

1. "Die Tatsache der Zahlungen für heute." Geplante Verkaufsanalyseindikatoren werden mithilfe des Berichts "Tatsächliche Zahlungen für heute" gesteuert. Wie führt man täglich Verkaufsanalysen durch? Dazu füllen Mitarbeiter zweimal täglich eine solche Tabelle aus.

Legen Sie Haltepunkte fest, wenn Vertriebsmitarbeiter Daten in dieses Formular eingeben. Zum Beispiel können sie es das erste Mal vor dem Mittagessen und das zweite Mal eine halbe Stunde vor Ende des Arbeitstages tun. Eine solche Kontrolle ist gerechtfertigt, da sie das Personal dazu anregt, sich auf das Tagesziel zuzubewegen, und der Manager durch rechtzeitiges Eingreifen die Situation korrigieren kann.

2. Bericht "Vorstand". Es wird automatisch als Ergebnis einer vorläufigen Verkaufsanalyse generiert. Beispiel:

Alle Daten in diesem Format werden auf einem Videopanel zur öffentlichen Einsicht angezeigt.

Warum brauchen Sie Verkaufsanalysen auf dem "Brett"? Daraus können Sie in wenigen Sekunden feststellen, wie es mit der Umsetzung des Plans steht.

Die erste Spalte verdient besondere Aufmerksamkeit - "der Prozentsatz des für den aktuellen Tag abgeschlossenen Plans". Sie sollten es nicht mit einem absoluten Indikator verwechseln, sondern mit einem absolut nutzlosen Indikator, der einfach den Prozentsatz der Fertigstellung des Plans widerspiegelt.

In der Tat, wenn wir uns die Situation vorstellen, dass der Manager ungefähr 70% der Prognose erfüllt hat, und wir uns gleichzeitig mitten im dritten Wochenzyklus befinden. Was sagt uns das? Wir können verstehen, ob eine Person die ihr übertragenen Aufgaben bewältigt oder nicht? Natürlich werden wir auf diese Frage keine Antworten bekommen.

Daher ist der „Prozentsatz des für den aktuellen Tag abgeschlossenen Plans“ ein Maß für das Tempo. Er „berichtet“ also, wie der Plan von jedem Mitarbeiter erfüllt wird, wenn er im gleichen Rhythmus weiterarbeitet.

Aus dem obigen "Brett" geht hervor, dass es Sidorov sehr schlecht geht, Ivanov viel beschleunigen sollte und nur Petrov mit fast 100 Prozent Rendite arbeitet.

Die folgende Formel wird in CRM geladen, um die Ausführungsrate des Plans zu berechnen:

Fakt im Moment: (Plan für den Monat: Gesamtzahl der Arbeitstage im Monat x Anzahl der Arbeitstage pro Monat) x 100

Verkaufsanalyse: Anrufabrechnung

Analysen zum Verkauf von Waren und Dienstleistungen werden auch nach qualitativen und quantitativen Indikatoren für Anrufe durchgeführt.

So führen Sie Verkaufsanalysen durch: Kaltakquise - qualitative Merkmale

1. Wir erstellen Flussdiagramme (Entwicklungsblätter für Mitarbeiter) – eine Liste der erforderlichen Fähigkeiten, um ein Geschäft erfolgreich abzuschließen.

2. Jeden Monat hören wir 2-3 Gespräche jedes Verkäufers und notieren gegenüber die Skills (Checkpoints): "1" - trifft zu und "0" - trifft nicht zu.

3. Wir werten jeden Aufruf nach dem Ampelsystem aus: Grün - mehr als 80% der Kontrollpunkte aus technologische Landkarte; gelb - abgeschlossen 60-80; rot - weniger als 60 % abgeschlossen.

Wenn Sie eine gelb-rote Leinwand vor sich haben, ist in der Abteilung etwas schief gelaufen. Verwenden Sie als Maßnahmen zur Änderung der Situation: Schulungen, Einstellung von neuem Personal, Entlassung einzelner Manager.

So führen Sie Vertriebsanalysen durch: Kaltakquise quantitativer Daten

Je mehr hochwertige Telefongespräche mit Vertretern Ihrer Zielgruppe, desto höher der Umsatz. Daher kontrollieren wir die Anzahl der Anrufe:

Anzahl der eingehenden;
Anzahl der ausgehenden;
Plan für den Tag
Tatsache pro Tag;
Kennzahlen für die gesamte Abteilung und für jeden Mitarbeiter einzeln.

Ein anderes wichtiges quantitativer Indikator ist die Gesprächsdauer. Hier geht es nicht darum, dass Verkäufer weniger oder länger reden, sondern die optimale Dauer für ein produktives Gespräch finden.

Sales Analytics: Zurückkehrende verlorene Kunden

Analytik ist unerlässlich, um verlorene Kunden zurückzugeben. Den Grund erklären, das richtige Skript vorbereiten, regelmäßige Arbeit in diesem Bereich einrichten – all dies kann mit zusammenfassenden Daten zur Hand erledigt werden.

Nach Gesprächen mit den "abgefallenen" Käufern werden die Gründe geklärt: Vielleicht gab es einen Konflikt, die Charaktere stimmten nicht mit dem neuen Manager überein, das Produkt entspricht nicht der deklarierten Qualität oder es wurde einfach nicht nachgefragt eine lange Zeit.

Mit Analysen in diesem Segment können Sie einen Aktionsplan erstellen, um: die Qualität eines Produkts oder einer Dienstleistung zu verbessern, einen exklusiven Vertrag anzubieten, ein nettes Geschenk zu versenden usw. Versuchen Sie, dem verstorbenen Kunden zu gefallen!

Sales Analytics: Gewinnung neuer Kunden

Wie bei der Arbeit mit der aktuellen Basis sollten einzelne Manager in die Gewinnung neuer Kunden einbezogen werden: Laut Abteilungsstatistik führt dies zu einer Erhöhung der Kundenzahl um das 2-3-fache.

Und in dieser Richtung ist es auch notwendig, Analysen durchzuführen. Wie und in welchem Umfang hat sich der Kundenstamm in den letzten sechs Monaten aktualisiert, wie ist die Conversion von Leads zu Deals, wie sieht der Funnel für die Arbeit mit Neukunden aus – diese und andere thematische Reports sollte der Manager griffbereit haben.

Die Recherche neuer Kunden hilft auch bei der Vorbereitung von Vorschlägen, die den durchschnittlichen Scheck erhöhen. Zum Beispiel Zusatzprodukte zum Hauptprodukt anzubieten, Bausätze oder verbesserte Versionen des Produkts zu einem höheren Preis ins Sortiment aufzunehmen, einen Bonus für die durchschnittliche Prüfung zu verlangen.

Sales Analytics: Immaterielle Motivation

Auch verschiedene berufliche Wettbewerbe können Mitarbeiter motivieren. Für den Großteil des Teams ist es sehr wichtig, das Gesicht nicht zu verlieren, allgemeine Anerkennung zu erhalten, damit die Aufregung verkaufsunterstützend genutzt werden kann.

Es ist wichtig, den Zweck des Wettbewerbs zu bestimmen. Zum Beispiel, wer 50% des Plans schneller abschließt oder wer den Plan für einen Monat in 3 Wochen abschließt, den Verkauf der alten Kollektion, wer mehr Waren eines bestimmten Herstellers verkauft.

Sie können das Team einladen, sowohl um einen recht materiellen Preis (einen Wochenendausflug in ein Erholungszentrum, einen Gutschein für ein Spa, ein Abendessen für zwei Personen in einem Restaurant usw.) als auch um die Möglichkeit zu kämpfen, dass der Gewinner einen Wimpel erhält , auf dem Chefsessel sitzen usw. .d.

Stellen Sie sicher, dass Sie Analysen durchführen – welche Wettbewerbe für Ihre Mitarbeiter am interessantesten sind, um die relevantesten Formen der immateriellen Motivation zu identifizieren.

Wenn ein Unternehmen schon lange am Markt ist, dann standardmäßig schon Mehrere Abteilungen, die Menschen verstehen ihre Aufgaben genau, und der Eigentümer versucht, diesen Prozess zu systematisieren. Die Arbeit in Start-ups steht oft unter dem Motto: „Let’s burn“, wo der Besitzer wie ein Skianfänger auf einer schwierigen Piste aussieht: Er scheint die Theorie gelehrt zu haben, aber aus irgendeinem Grund ist es in der Realität unheimlich und andere Skifahrer überholen. Heute sprechen wir über Analytics in Startups – eine Laterne, die den Weg zum Systemgeschäft hell erleuchten kann.

Viele Eigentümer, deren Unternehmen sich in der Startphase befindet, sind sich sicher, dass die Arbeit am Markt mit der Werbung beginnt. Tatsächlich ist dies erst die dritte Stufe.

Starpap geht davon aus, dass das Unternehmen eine Botschaft an den externen Markt bildet. Schauen Sie sich das Bild unten genau an.

Die Leute werden niemals etwas kaufen, von dem sie nichts wissen. Falls du dich erinnerst Grundprinzipien Marketing, dann taucht zuerst Interesse auf, dann beginnt eine Person, nach Informationen darüber zu suchen, was sie interessiert, erkennt die Notwendigkeit zu kaufen, vergleicht Angebote und kauft erst danach ein Produkt oder eine Dienstleistung.

Deshalb beginnt die Arbeit eines Startups mit der Bedarfsbildung bei Verbrauchern mit Hilfe von Marketingkommunikation, danach wird die Nachfrage über drei Kanäle (Web, Offline und Mobile) gesteigert und schließlich die Werbung gestartet. Wenn dieser Moment kommt, ist es an der Zeit, mit dem Sammeln von Metriken und Analysen zu beginnen.

Warum können Sie nicht sofort Anzeigen schalten? Schauen Sie sich Tesla an. Zunächst wurden die Mängel von Benzin- und Dieselautos im Netzwerk aktiv diskutiert, groß angelegte Kampagnen wurden gestartet, um sie zu erhalten Umfeld– und als umweltfreundliche Autos auf dem Markt Furore machten. Hätte Elon Musk jedoch Autowerbung zu einem Zeitpunkt geschaltet, als die Verbraucher noch nicht einmal an eine Alternative zu Benzin und Diesel dachten, wäre das neue Produkt wahrscheinlich gescheitert.

TRICHTERANALYSE: WIE MAN KUNDEN NICHT VERLIERT

Die Customer Journey durch Ihren Funnel besteht aus mehreren grundlegenden Phasen, in denen Sie jeweils eine Reihe von Indikatoren messen müssen.

STUFE 1. FÜHRUNG

Ein Lead ist eine Person, die primäres Interesse an Ihrem Unternehmen gezeigt hat – zum Beispiel eine E-Mail auf der Zielseite im Austausch für ein Trap-Produkt hinterlassen hat.

Kontaktdaten (Name, E-Mail, Telefonnummer);
Werbekanäle, aus denen der Lead stammt (Kontext, soziale Netzwerke, Suche);
Marketingeinflüsse, woher der Lead kam (Meeting, Webinar).

PHASE 2. KONTAKT

In der Kontaktphase geht der Lead zum Verkaufsleiter und die regelmäßige Kommunikation mit dem Kunden beginnt, ein Bedarf wird gebildet, Probleme werden identifiziert, Einwände werden bearbeitet.