Кейс: аналитика звонков принесла дополнительные 350 000

04.12.2018 10:17

Аналитика должна приносить результаты. Даже небольшие, на первый взгляд, цифры могут серьезно влиять и на работу компании, и на ее возможности. Еще лучше, если есть реальный инструмент, который можно применить, основываясь на аналитике, и в итоге получить ощутимую выгоду.

Рассказываем, как с помощью анализа работы отдела продаж и всего двух функций сервиса Sipuni компания увеличила чистую прибыль на 350 000 рублей.

 

 

Что имеем?

Компания-дистрибьютор из FMCG-сектора. Клиенты – магазины и мелкие оптовые фирмы. Основной оборот – это ежедневные заказы и доставка товара.

Клиенты оставляют заявки по телефону каждый день кроме воскресенья с полудня до 18:00. Вечером прием заказов закрывается, потому что необходимо построить логистику на следующий день.

 

Что привело к изменениям?

Новый руководитель отдела продаж захотел получать подробную аналитику по звонкам. Этого не позволяла установленная в компании локальная виртуальная АТС: она только распределяла звонки и не администрировалась уже два года. Поэтому подключили Sipuni. Тем более, что положительный опыт работы с ней уже был на прошлом рабочем месте руководителя.

В итоге появился доступ к необходимой статистике по пропущенным, принятым и неотвеченным звонкам.

Плюс ко всему стало намного проще управлять распределением: перенастройку смогли сделать самостоятельно, без стороннего специалиста.

Дополнительно стали собирать информацию о причинах отказа от заявки. Менеджеры после звонка пишут небольшое сообщение в коммуникатор, которое подгружается в общую сводную таблицу.

 

 

Через 2 месяца сбора информации выяснили, что очень много звонков пропускаются в период пиковых нагрузок: с 15 до 17 часов менеджеры без перерывов звонят по базе, а клиенты пытаются пробиться, чтобы оставить заявку.

Также обнаружили, что большой процент неотвеченных в итоге приводит к отказу от заявки: клиент не дозванивается и заказывает товары в другой компании. Причем 6,9% заявок терялось только от клиентов категорий A и B

*В компаниях с высоким LTV базы (customer lifetime value, пожизненная ценность клиента), важно классифицировать клиентов на основании ABC-анализа.
Они делятся на 3 категории в зависимости от получаемой выручки в процентном соотношении 5/15/80: A-клиенты (5% базы), которые создают самый большой оборот, B-клиенты (15%) – чуть меньше, и оставшиеся C-клиенты, на которых приходится наименьший объем выручки.

Обычно на клиентов категории A и B приходится больше половины всего оборота компании (по принципу Парето)

 

В данной компании на топ-клиентов (A и B-классы) приходится 74% ежемесячной выручки отдела продаж, а значит, ситуацию с пропущенными и отказами от заявок нужно было менять.

При общем ежемесячном обороте в 33,5 млн. рублей, потери составляли 1,7 млн. При средней маржинальности в 21% это почти 360000 рублей в месяц чистой прибыли.

 

Что сделали?

Чтобы сократить потери, решили сделать выделенную линию для самый прибыльных клиентов и направить их звонки на 2 менеджеров. Одного взяли из нынешнего штата, одного наняли дополнительно. Эти менеджеры не принимают звонки от всей остальной базы и не звонят сами, а только обрабатывают входящие от A- и B-клиентов.

Теперь появилась задача – направить звонки от определенной части базы на отдельное правило обработки. Если подключать новый номер, появится еще большая путаница, которая добавит проблем отделу продаж и будет мешать клиентам.

Решение нашли с помощью Sipuni и функции «белый список». Загрузили базу номеров и включили фильтрацию на основной схеме. Функция определяет, если звонит клиент из списка, и отправляет его на выделенного менеджера.

Результат: сократили число недозвонов от премиум-клиентов до 0,2%.

 

 

Если считать в деньгах:

Каждый из 171 премиум-клиентов делает в среднем 10 заказов в месяц.

До настройки новой схемы в месяц терялось около 118 заявок.

При среднем чеке каждой заявки 14,5 тысяч рублей, общие потери за месяц составляли больше 1,7 млн рублей, то есть около 360 000 рублей прибыли.

 

 

Из этих денег придется вычесть зарплату и оборудование рабочего места для нанятого дополнительного менеджера. Затраты на услуги связи не увеличатся, потому что изменения затронули только входящие звонки.

 

Результат:

После внедрения новой схемы уже прошло 3 месяца, и прирост прибыли составил даже больше – в среднем 390 тысяч рублей в месяц (около 350 000, учитывая дополнительные затраты). Точную причину пока не выяснили, но основная гипотеза – это рост уровня лояльности: клиенты знают, что им ответят почти мгновенно, и поэтому снизили объем заявок у конкурентов.

 

 

 

Появились вопросы? Задайте автору:

Артём Логвинюк
Редактор Sipuni 
artyom.l@sipuni.com

 

 

Смотрите также:

Кейс: Как сэкономить на телефонии больше 100 000 ₽ в год

Как перестать страдать и начать звонить клиентам!

Выбор оборудования для IP-телефонии

Интеграция телефонии и amoCRM

 

 

Cтатьи